Поделиться
Эти функции BI есть не у всех: анализ возможностей систем бизнес-аналитики
BI-решения играют важную роль в поддержке стратегического планирования, оперативного управления и принятия взвешенных решений. Однако эти решения далеко не одинаковы. Они различаются по множеству параметров, начиная от функциональности и заканчивая целями, которые преследуют пользователи. Подробнее об этом — в материале Market.CNews.
Виды и функционал BI-решений
Сегодня на рынке представлено огромное количество BI-решений, каждое из которых обладает уникальными характеристиками и возможностями. Эти различия обусловлены разнообразием потребностей бизнеса, уровнем развития технологий и спецификой отраслей. Некоторые BI-решения ориентированы на большие корпорации с множеством подразделений и сложными бизнес-процессами, другие же предназначены для малого и среднего бизнеса, стремящегося упростить анализ данных и повысить эффективность своей деятельности.
Функционал BI-решений варьируется от базовых инструментов для создания отчетов до комплексных платформ, включающих возможности предиктивной аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Кроме того, существуют специализированные решения для определенных индустрий, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и многие другие.
Выбор подходящего BI-решения зависит от многих факторов, включая размер организации, ее отраслевую принадлежность, бюджет, уровень технической грамотности сотрудников и конкретные цели, которые она стремится достичь. Далее будут рассмотрены ключевые параметры, по которым различаются BI-решения, и как эти различия влияют на выбор инструмента для конкретной компании.
Подключение данных без предварительного сведения их в OLAP-кубы
Традиционные подходы предполагают предварительное сведение всех необходимых данных в единое хранилище (например, витрины данных или OLAP-кубы). Однако такой метод имеет свои недостатки, включая сложность поддержания актуальности данных и ограниченную гибкость при работе с новыми источниками данных.
Современные BI-платформы предоставляют возможность прямого подключения к различным источникам данных без необходимости предварительно сводить их в единую структуру. Это достигается за счет использования технологий виртуализации данных и интеграционных инструментов, которые позволяют объединять данные из разных источников в режиме реального времени.
При этом достигаются следующие преимущества:
- Скорость получения данных. Нет необходимости ждать завершения процесса ETL (Extract, Transform, Load), который может занимать значительное время. Данные доступны сразу после подключения источника.
- Актуальность данных. Поскольку данные берутся непосредственно из исходных систем, они всегда остаются актуальными. Это особенно полезно в ситуациях, когда данные часто обновляются и требуют оперативного анализа.
- Гибкость. Легко подключаются новые источники данных без необходимости изменять существующую архитектуру хранилища данных. Это упрощает работу с разнородными данными и ускоряет внедрение новых аналитических решений.
- Экономия ресурсов. Отпадает необходимость в создании и поддержании дополнительных структур данных (витрин, кубов), что снижает затраты на хранение и обслуживание инфраструктуры.
Автоматическое распознавание реляционных отношений в данных
Автоматическое распознавание реляционных связей в данных без участия пользователя — это перспективная область исследований и разработок, связанная с искусственным интеллектом и машинным обучением. Основная цель этой технологии заключается в том, чтобы система могла самостоятельно находить и идентифицировать различные виды реляционных отношений между объектами или сущностями в данных, не требуя вмешательства со стороны пользователя.
Анализировать данные вручную становится все сложнее. Реляционные отношения представляют собой связи между разными элементами данных, и их правильное понимание критически важно для извлечения полезной информации. Автоматическое распознавание таких отношений позволяет ускорить процесс анализа данных, снизить нагрузку на экспертов и повысить точность результатов.
Примеры типов реляционных отношений, которые могут быть выявлены:
- Родительско-дочерние отношения. Например, связь между сотрудником и его руководителем.
- Ассоциативные отношения: связь между клиентом и заказанным товаром.
- Составные отношения, когда объект состоит из нескольких частей, например, автомобиль и его компоненты.
- Агрегатные отношения: объект содержит другие объекты, но те могут существовать отдельно, например, группа студентов и отдельные студенты.
- Иерархические отношения: структура подчиненности, например, организационная структура компании.
Моделирование сложных отношений между объектами
Моделирование сложных отношений между объектами по принципу связи «многое ко многим» необходимо для точного отражения и анализа данных, которые имеют сложные взаимосвязи. Такой подход позволяет лучше понимать и управлять различными аспектами деятельности: взаимоотношения между клиентами и продуктами, сотрудниками и проектами, поставщиками и товарами.
Многие бизнес-процессы включают в себя ситуации, когда один объект может быть связан с несколькими другими одновременно. Например:
- Один сотрудник может участвовать в нескольких проектах.
- Один продукт может продаваться через несколько каналов сбыта.
- Одна рекламная кампания может охватывать несколько целевых аудиторий.
Без правильного моделирования таких отношений данные могут оказаться искаженными или неполными, что приведет к ошибочным выводам и неправильным решениям.
Правильное моделирование отношений между объектами помогает выявлять скрытые закономерности и зависимости. Например, анализируя взаимосвязи между клиентами и покупаемыми ими продуктами, можно обнаружить тенденции в предпочтениях покупателей.
Другой пример: если известно, что один поставщик обеспечивает несколько ключевых компонентов продукции, можно заранее предусмотреть альтернативные варианты поставки, чтобы избежать перебоев в производстве.
Таким образом, моделирование помогает выявлять скрытые закономерности, оптимизировать процессы и принимать обоснованные решения, повышая общую эффективность компании.
Создание кастомизированного шаблона виджета через JS
При создании шаблона виджета с нуля полностью контролируется его внешний вид и функциональность. Это позволяет легко добавлять или удалять элементы интерфейса, менять дизайн и поведение виджета в соответствии с требованиями проекта. Также создание собственного виджета позволяет разрабатывать уникальный интерфейс, соответствующий бренду и стилю.
Иногда готовые библиотеки или фреймворки могут конфликтовать с другими частями проекта или требовать дополнительных зависимостей. Кастомизированный виджет можно разработать таким образом, чтобы он идеально вписался в существующий стек технологий и не создал конфликтов.
Интерактивное взаимодействие пользователя с визуализациями
Интерактивное взаимодействие пользователя с визуализациями данных позволяет пользователям исследовать данные, делать выводы и принимать решения на основе актуальной информации.
Принцип захвата данных с помощью «лассо» подразумевает выделение группы объектов на графике путем рисования замкнутого контура вокруг них. Этот механизм широко применяется в интерактивных графиках и картографических приложениях.
Далее важно обновить все визуализации на дашборде, которые зависят от этих данных. Это называется сквозным обновлением данных.
В конечном итоге «захват» данных и обновление визуализаций позволяет пользователям глубоко погружаться в данные, делая процесс исследования более удобным и эффективным.
Заключение
Не все BI-системы обладают полным набором функций, и это нормально, ведь потребности бизнеса варьируются в зависимости от отрасли, размера компании и специфики решаемых задач. Некоторые системы фокусируются на базовых возможностях, таких как создание отчетов и визуализация данных, в то время как другие предлагают расширенные функции, такие как предиктивная аналитика, машинное обучение и интеграция с внешними источниками данных.
Поделиться
Короткая ссылка
