HRM

от 0 руб.

Готовая HRM

от ФАКТ

IP-телефония

от 0 руб.

Продуманная связь

для вашего бизнеса

IaaS

По запросу

ЦОД Tier III

ФЗ-152 УЗ-1 К1 и Г1 ФЗ-187

ВКС

от 250 руб/мес

Платформа корпоративных

коммуникаций

Корпоративные мессенджеры

От 200 руб/мес

Передовое

решение

IaaS

от 490руб./мес

VMware / ПО РФ

SLA 99,95% Pay-as-you-go

  • IP-телефония

    от 0 руб.

    Продуманная связь

    для вашего бизнеса

  • IaaS

    По запросу

    ЦОД Tier III

    ФЗ-152 УЗ-1 К1 и Г1 ФЗ-187

  • ВКС

    от 250 руб/мес

    Платформа корпоративных

    коммуникаций

  • Корпоративные мессенджеры

    От 200 руб/мес

    Передовое

    решение

  • IaaS

    от 490руб./мес

    VMware / ПО РФ

    SLA 99,95% Pay-as-you-go

  • HRM

    от 8500 руб.

    HCM-платформа

    для автоматизации HR

  • Корпоративные мессенджеры

    от 250 руб/мес

    Защищенная платформа

    коммуникаций

  • IBP

    по запросу

    Универсальная CPM/EPM

    self-service платформа

  • BPM

    от 12 000 руб/год

    Цифровые процессы

    с комфортом для людей

HRM

от 8500 руб.

HCM-платформа

для автоматизации HR

Корпоративные мессенджеры

от 250 руб/мес

Защищенная платформа

коммуникаций

IBP

по запросу

Универсальная CPM/EPM

self-service платформа

BPM

от 12 000 руб/год

Цифровые процессы

с комфортом для людей

IaaS

от 249,95 руб.

Для любых задач

Оплата pay-as-you-go

Low-code

от 667 руб.

Цифровая трансформация

с ELMA365

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

Маркет

Требования к системам бизнес-аналитики могут сильно отличаться в зависимости от потребностей и целей каждого конкретного клиента. Однако некоторые тенденции можно уловить. В этой статье приведены 5 основных функциональных запросов от заказчиков.

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.

Леонид Чернявский

менеджер продукта PIX BI, компания PIX Robotics

Все чаще перед выбором в пользу PIX BI наши заказчики устраивают нам «слепое прослушивание». Другими словами, дают систему своим сотрудникам на тестирование, чтобы оценить, насколько быстро они разберутся в решении, насколько удобно им будет пользоваться всеми функциями. У заказчиков нет столько времени и ресурсов, чтобы отдать все управление бизнес-аналитикой на откуп ИТ. Фактор «самообслуживающей аналитики» сегодня так же важен для принятия решения, как и функциональность и стоимость владения системой

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.

Требования к системам бизнес-аналитики могут сильно отличаться в зависимости от потребностей и целей каждого конкретного клиента

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.

Станислав Валуев

менеджер Data и ML-продуктов в Selectel

Если говорить о текущем состоянии российского BI-рынка, можно выделить следующие тенденции и аспекты:

  1. Продолжать пользоваться привычными западными инструментами, обходя сложности с покупкой и игнорируя лицензионные вопросы.
  2. Мигрировать на российские или китайские альтернативы.
  3. Мигрировать на open-source решения или разрабатывать собственные инструменты. Этот путь для тех, кто пользуется преднастроенной инфраструктурой вроде Data Analytics Virtual Machine (DAVM). В плане инструментов можно выделить Superset, Metabase, Redash и другие.

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.

Станислав Валуев

менеджер Data и ML-продуктов в Selectel

Согласно нашему опыту, пользователи обращают внимание на следующие функциональные возможности BI:

  1. Миграция данных (моделей данных, ETL/ELT-процессов, визуализаций и дашбордов) из старой системы в новую.
  2. Количество и качество коннекторов к источникам данных.
  3. Наличие собственной базы данных/хранилища.
  4. Наличие инструментов для преобразования данных (ETL/ELT).
  5. Self-service подход.
  6. Количество и качество визуализаций, drilldown.
  7. Возможность встраивания в другие веб-приложения и сайты (embedded analytics).
  8. Наличие локализации и адаптации под условия РФ.
  9. Возможность интеграции ML/AI-сервисов.
  10. Возможность размещения BI-инструмента в различных контурах.

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.

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.

Короткая ссылка