05 Декабря 2023 10:33 05 Дек 2023 10:33 |

Поделиться

На что нынче спрос в бизнес-аналитике: 5 основных запросов

Self-service

Self-Service BI — подход к анализу и визуализации данных, который позволяет пользователям самостоятельно собирать, исследовать и делиться информацией без необходимости привлечения ИT-специалистов или аналитиков. Благодаря тому, что Self-Service BI обеспечивает простой и интуитивный доступ к инструментам оформления и анализа данных, сотрудники компании могут самостоятельно получать нужные им знания и принимать обоснованные решения на основе этих данных.

Такой подход все более популярен у компаний, так как не только ускоряет процесс принятия решений но и повышает вовлеченность сотрудников в бизнес-процессы.

Работа с большими данными

Большие данные (Big Data) — это огромные объемы информации, которые не могут быть обработаны традиционными методами. Они обычно возникают из различных источников, таких как социальные сети, датчики, мобильные устройства, интернет вещей и т.д.

Объем данных может достигать петабайт, экзабайт и даже зеттабайт. Эти данные могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными и поступать очень быстро, иногда со скоростью нескольких гигабит в секунду.

Анализ больших данных является важным компонентом системы бизнес-аналитики. Он позволяет компаниям получать ценную информацию о своих клиентах, продуктах и рынке в целом.

Кроме того, анализ больших данных помогает компаниям понимать потребности и предпочтения своих клиентов, определять эффективность маркетинговых кампаний, улучшать процессы производства и управления запасами, а также предсказывать будущие тренды и события на рынке.

Работа с различными моделями данных

Модели данных — это формализованное представление данных, которое используется для описания структуры и содержания данных в компьютерной системе. Рассмотрим несколько типов моделей данных:

1. Иерархические модели представляют данные в виде древовидной структуры, где каждый элемент имеет одного родителя.
2. Сетевые модели — это данные в виде графа, где каждый элемент связан с другими элементами через реляционные отношения.
3. Объектно-ориентированные модели представляют собой данные в виде объектов, которые могут иметь свойства и методы.
4. XML-модели используют язык разметки XML для представления данных в виде тегов и атрибутов.

Различные типы данных используются для разных целей. Например, иерархические модели могут быть полезны для хранения и обработки структурированных данных, таких как каталоги товаров или сотрудников компании. Сетевые модели применяются для хранения и обработки связанных данных, таких как связи между клиентами и их заказами. Объектно-ориентированные модели используются для хранения и обработки сложных объектов, таких как программное обеспечение или финансовые транзакции.

Очевидно, в любой компании есть разные модели данных, и BI-платформа должна уметь работать с ними.

Поддержка ETL

ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс преобразования данных из исходной системы в целевую систему. Он включает в себя три основных этапа: извлечение данных из исходной системы, преобразование данных в формат, подходящий для целевой системы, и загрузку преобразованных данных в целевую систему.

Заказчикам ETL позволяет получать доступ к данным из различных источников и использовать эти данные для создания отчетов, анализа и принятия решений. ETL-процесс также позволяет упростить структуру данных и сделать их более удобными для работы с ними.

Без ETL было бы гораздо сложнее и медленнее обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них нужную информацию.

В качестве примера применения ETL можно привести создание отчета о продажах для отдела маркетинга. Для этого необходимо:

1. извлечь данные о продажах из базы данных,
2. преобразовать эти данные в таблицу с определенным набором столбцов, таких как дата продажи, название продукта, цена и количество проданных единиц,
3. загрузить преобразованные данные в отчет.

Три этапа, собственно, и представляют собой суть процесса ETL. В современном бизнесе - задача крайне распространенная.

Поддержка DWH

DWH (Data Warehouse) — это централизованная база данных, которая используется для хранения и обработки больших объемов данных. Она предназначена для обработки и анализа больших объемов данных, которые могут быть получены из различных источников: из других баз данных, файлов, веб-сайтов и т.д.

Зачастую DWH-системы используются для хранения исторических данных, которые могут быть использованы для анализа и прогнозирования будущих трендов и событий.

В промышленности базы DWH применяются для хранения и обработки данных о производственных операциях, качестве продукции и затратах на производство. В случае экономического департамента это будут данные о финансовых показателях, кредитном рейтинге и надежности контрагента. В отделе маркетинга накапливается информация о поведении клиентов, демографических характеристиках и предпочтениях.

Суть в накоплении данных из разных источников, их структурировании и последующем анализе.

И еще 6 опций

Помимо указанных выше выделим еще несколько важных возможностей:

1. Скрытые закономерности: клиенты нуждаются в системах, которые позволяют анализировать большие объемы данных с целью выявления скрытых закономерностей и тенденций.
2. Прогнозирование: некоторые клиенты ищут системы, которые позволяют прогнозировать будущие тренды и события на основе имеющихся данных.
3. Управление проектами: речь о спросе на системы, которые помогают управлять проектами и ресурсами, чтобы достичь поставленных целей.
4. Отчетность: многие клиенты требуют решения, которые позволяют создавать отчеты и презентации для представления результатов анализа данных.
5. Интеграция: компаниям важно иметь возможность интегрироваться с другими приложениями и сервисами, такими как CRM или ERP системы.
6. Машинное обучение: использование технологий машинного обучения для автоматического анализа данных и прогнозирования будущих событий.

Поделиться

Короткая ссылка