Adatok és analitika

Az üzleti intelligencia (BI) lehetővé teszi a szervezet számára, hogy elemezze az adatokat és értékes betekintést nyerjen a döntéshozatali folyamatok irányításához. Képzett elemzőink és adattudósaink hatékony BI-keretet használnak fel az értelmes meglátások feltárására és a rendelkezésre álló adatok felhasználására, hogy válaszokat adjanak.

Például, amikor a vezetőség a weboldal konverziós rátájának javítására keres lehetőségeket a BI azonosíthatja a lehetséges okokat, például a weboldal tartalmának alacsony elkötelezettségét. A BI-rendszer segítségével az elemzők érvényesíthetik, hogy az elkötelezettség valóban hatással van-e a konverzióra és pontosan meghatározhatják a felelős tartalmat.

A BI-t lehetővé tevő eszközök és technológiák különböző forrásokból származó adatokat használnak fel, beleértve a fájlokat, adatbázisokat, adattárházakat és kiterjedt adattavakat. Ezek az eszközök lekérdezéseket hajtanak végre, jellemzően SQL formátumban, az adatokon és jelentéseket, műszerfalakat és vizualizációkat készítenek. Ezek az erőforrások megkönnyítik az adatokból származó meglátások kinyerését, amelyeket a vezetők, középvezetők és az alkalmazottak a mindennapi működésük során adatvezérelt döntések meghozatalára használnak fel.

Az adattárház (DWH) központi tárolóként szolgál a vállalkozások számára, hogy a különböző forrásokból származó hatalmas mennyiségű adatot tároljanak és elemezzenek. Ez az üzleti intelligencia (BI) folyamatának egyik sarokköve, amely a szervezeteket a megalapozott döntések meghozatalához szükséges eszközökkel látja el.

Lényegében a DWH egy robusztus adatkezelési rendszer, amelyben a szervezetek mind a jelenlegi, mind a múltbeli információkat tárolják az értékesítés, marketing, pénzügy, ügyfélszolgálat és más területeken. Kulcsfontosságú szerepet játszik a BI-folyamatok megkönnyítésében, mivel lehetővé teszi a szervezetek számára a lekérdezések generálását és a legkritikusabb elemzési kérdések megválaszolását. E képesség révén a vállalatok optimalizálhatják a teljesítményt és pontos meglátásokon alapuló stratégiákat dolgozhatnak ki, ahelyett hogy kizárólag az intuícióra hagyatkoznának.

Az adattárház értékének üzleti környezetben való teljes megértéséhez elengedhetetlen, hogy megkülönböztessük a hagyományos adatbázistól. Bár mindkettő értékes az adattárolás és kezelés szempontjából, mégis különböző célokat szolgálnak. Az alábbiakban a legfontosabb különbségek ismertetése következik, amelyek rávilágítanak az adattárházak egyedi értékére:

1. Terjedelem: Az adattárház több forrásból származó hatalmas adatmennyiséget tárol, átfogó képet nyújtva a szervezet működéséről. Ezzel szemben egy adatbázis jellemzően konkrét alkalmazásokra vagy működési funkciókra összpontosít.

2. Cél: Az adattárházat elemzési célokra tervezték, lehetővé téve az összetett lekérdezéseket és adatelemzést a betekintés érdekében. Ezzel szemben egy adatbázis elsősorban a tranzakciós műveletekre összpontosít, biztosítva a hatékony adatfeldolgozást és lehívást.

3. Adatszerkezet: Az adattárházak optimalizált struktúrákat alkalmaznak, például csillag vagy hópehely sémákat, hogy megkönnyítsék a hatékony lekérdezést és elemzést több dimenzióban. Az adatbázisok ezzel szemben jellemzően normalizált sémákat használnak a tranzakciós integritás érdekében.

Az adatbázisok és az adattárházak közötti különbségek alapvető fontosságúak az üzleti környezetben betöltött szerepük és értékük megértéséhez. Az alábbiakban kiemeljük azokat a legfontosabb különbségeket, amelyek megkülönböztetik őket egymástól.

Először is az adatbázisok az adatok és tranzakciók strukturált formában történő rögzítésére szolgálnak és lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy szükség szerint hozzáférjenek, manipulálják és lekérdezzék az információkat. Elsődleges céljuk a biztonságos és szervezett adattárolás és visszakeresés. Másrészt az adattárházak több forrásból származó hatalmas mennyiségű adatot tárolnak, és elemzési célokra összpontosítanak. A vállalkozások számára olyan környezetet biztosítanak, amelyben lekérdezéseket végezhetnek és tájékoztathatják a döntő fontosságú stratégiákat.

Másodszor a feldolgozási módszerek megkülönböztetik a két rendszert. Az adatbázisok az OLTP (OnLine Transactional Processing) eljárást alkalmazzák az egyszerű tranzakciók valós idejű kezelésére, mint például a beszúrások, cserék és frissítések. Ezzel szemben az adattárházak az OnLine analitikus feldolgozást (OLAP) használják a nagy mennyiségű adat gyors elemzésére. Az OLTP az azonnali adatfeldolgozásra összpontosít, míg az OLAP jelentősen felgyorsított ütemű adatelemzést tesz lehetővé.

Végül pedig az adatbázisok jellemzően speciális felhasználási esetekre szolgálnak, például valós idejű adattárolásra egy weboldalon értékesített minden egyes termékre vonatkozóan. Kiválóan alkalmasak számos részletes lekérdezés gyors feldolgozására. Ezzel szemben az adattárházak "témaorientáltak" és összetett lekérdezésekhez összefoglaló adatokat kérnek le, amelyeket később elemzési és jelentési célokra használnak fel.

A múltban a szervezetek általában döntéstámogató alkalmazásokat használtak az adatvezérelt döntéshozatal elősegítésére. Ezek az alkalmazások közvetlenül lekérdezték és jelentették a tranzakciós adatbázisokból származó adatokat anélkül, hogy egy adattárház közvetítőként jelen lett volna. Ez a megközelítés hasonlít a jelenlegi trendhez, amely szerint hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatot tárolnak adattavakban és közvetlenül lekérdezik azokat.

5 kihívás merült fel, amikor kizárólag a döntéstámogató alkalmazásokra támaszkodtak adattárház nélkül:

1. Alkalmatlan adatlap: Az adatok gyakran nem rendelkeztek a hatékony jelentéstételhez és elemzéshez szükséges struktúrával és szervezéssel.

2. Adatminőségi problémák: A döntéstámogatási célokra rendelkezésre álló adatok gyakran szenvedtek minőségi problémáktól, például pontatlanságoktól, duplikációktól vagy hiányzó értékektől.

3. Teljesítménytörzs: A döntéstámogatási tevékenységek feldolgozási igényei megterhelték a tranzakciós adatbázisokat, ami az operatív rendszerek teljesítményének csökkenését eredményezte.

4. Szétszórt adatok: Az adatok több rendszerben voltak szétszórva, ami kihívást jelentett a konszolidálás és az értelmes információk levonása szempontjából.

5. Történeti információhiány: A tranzakciós OLTP-adatbázisokat nem úgy tervezték, hogy megőrizzék a történeti információkat, így a döntéshozók nem kapnak értékes hosszú távú trendeket és mintákat.

Ezek a kihívások és más kihívások is arra ösztönözték a vállalkozásokat, hogy elfogadják az adattárház modellt. Az adatvezérelt döntéshozatallal összefüggésben mind az öt probléma még ma is releváns. Ez felveti a kérdést: Le lehet-e mondani az adattárházról, miközben mégis lehetővé válik a hatékony üzleti intelligencia (BI) és jelentéskészítés?

Bár az adatok tárolásának és lekérdezésének koncepciója közvetlenül az adattavakból egyre népszerűbb, fontos felismerni, hogy az adattavak önmagukban nem képesek teljes mértékben megoldani a fent vázolt kihívásokat. Az adattárházak optimalizált struktúráikkal és adatintegrációs képességeikkel számos előnyt kínálnak:

1. Adattranszformáció: Az adattárházak lehetővé teszik az adatok átalakítását és modellezését annak biztosítása érdekében, hogy az információ megfelelő formában álljon rendelkezésre a jelentéskészítéshez és elemzéshez.

2. Adatminőség-menedzsment: A problémák kezelése és az adatok általános megbízhatóságának javítása érdekében az adattárházon belül robusztus adatminőségi folyamatok hajthatók végre.

3. Teljesítményoptimalizálás: Az analitikai munkaterheléseknek a tranzakciós rendszerektől való elkülönítésével az adattárházak minimalizálják az operatív teljesítményre gyakorolt hatást és gyorsabb lekérdezési válaszidőt biztosítanak.

4. Központi adattár: Az adattárházak konszolidálják a különböző forrásokból származó adatokat, lehetővé téve az egységes nézetet és egyszerűsítve az elemzést.

5. Történelmi adatok megőrzése: Az adattárházakat úgy tervezték, hogy megőrizzék a múltbeli információkat, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy idővel felfedezzék a trendeket, mintákat és betekintést nyerjenek.

Bár az adattavaknak megvannak az előnyei a strukturálatlan adatok tárolására és feltárására az adattárház beépítése a BI-architektúrába kiegészíti ezeket a képességeket és megoldja azokat a kihívásokat, amelyek a dedikált adattár hiányában fennállnak. Az adattavak és az adattárházak erősségeit kihasználva a szervezetek hatékony BI-t és jelentéstételt érhetnek el pontos, időszerű és átfogó meglátásokkal ruházva fel a döntéshozókat.

Az üzleti intelligencia (BI) architektúra különböző komponenseket és rétegeket foglal magában, amelyek mindegyike meghatározott célt szolgál. Kezdjük a robusztus BI-architektúra keretrendszerét alkotó kulcselemek elemzésével.

1. Adatgyűjtés: A kezdeti lépés a releváns adatok gyűjtése különböző belső és külső forrásokból. Ezek a források lehetnek adatbázisok, ERP- vagy CRM-rendszerek, sima fájlok, API-k és így tovább. Az adatgyűjtési folyamat célja, hogy átfogó és pontos információkat szerezzen az elemzéshez.

2. Adatintegráció: Az adatok összegyűjtése után az adatokat egy központosított rendszerbe integrálják, amit gyakran az ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok segítenek elő. Ebben a szakaszban az összegyűjtött adatokat megtisztítják, szabványosítják és előkészítik az elemzéshez. Az adatintegráció biztosítja a különböző adatforrások közötti konzisztenciát és kompatibilitást.

3. Adattárolás: Ez a réteg kiemeli az adattárház (DWH) jelentőségét. Az adattárház olyan tárolóként szolgál, ahol strukturált adatokat tárolnak, lehetővé téve a hatékony lekérdezést és elemzést. Konszolidált és szervezett környezetet biztosít az adatlekérdezéshez és a jelentéstételhez. A DWH biztosítja az adatok rendelkezésre állását és megkönnyíti a hasznosítható meglátások generálását.

4. Adatelemzés: Az adatok feldolgozása, tárolása és tisztítása után az adattárházban készen áll az elemzésre. A megfelelő eszközök felhasználásával az adatokat vizualizálják és megvizsgálják a minták, trendek és összefüggések azonosítása érdekében. Az adatelemzés képessé teszi a szervezeteket arra, hogy a stratégiai döntéshozatalt elősegítő betekintést nyerjenek.

5. Adatelosztás: Az elemzésből nyert felismeréseket különböző formátumokban terjesztik a szervezeten belüli érdekelt felek között. Ez magában foglalhat online jelentéstételt, interaktív műszerfalakat vagy beágyazási megoldásokat. Az adatok grafikonokon, diagramokon és vizuális ábrázolásokon keresztül kerülnek bemutatásra a könnyű megértés és döntéshozatal megkönnyítése érdekében.

6. Cselekvőképes meglátások és döntéshozatal: A BI-architektúra végső célja, hogy az adatokból hasznosítható betekintést nyerjen és azokat megalapozott döntések meghozatalára használja fel. Ezek az adatok elemzéséből és vizualizálásából származó meglátások szolgálnak az üzleti folyamatok javításának a stratégiák optimalizálásának és a vállalati növekedés előmozdításának alapjául.

Az ezeket a rétegeket magában foglaló, átfogó BI-architektúra keretrendszer létrehozásával a szervezetek hatékonyan gyűjthetik, integrálhatják, tárolhatják, elemezhetik, terjeszthetik és felhasználhatják az adatokat, hogy versenyelőnyre tegyenek szert a piacon. Az adattárház, mint központi komponens, központi szerepet játszik a hatékony adatkezelés és döntéshozatali folyamatok lehetővé tételében.

A megfelelő adatok adattárházban való tárolása és az ezeket az adatokat kihasználó megfelelő üzleti intelligencia számos olyan gyakorlatot tesz lehetővé, amelyek a stratégiai döntéshozatalt elősegíthetik. A lehetőségek közé tartoznak többek között a következők:

Adatbányászat

Az adatbányászat tudásfelfedezésként is ismert folyamat, amely arra szolgál, hogy a nyers adatok szélesebb köréből használható adatokat nyerjen ki. Ez a folyamat segít felfedezni trendeket, témákat vagy mintákat a nagy mennyiségű nagy mennyiségű adatban.

Teljesítmény mérőszámok
A mérőszámok egy vállalkozás, annak alkalmazottai vagy bizonyos kampányok viselkedésének, tevékenységeinek és igen, teljesítményének mérésére szolgálnak. Míg a teljesítménymutatók az elemzés eredményei, ezek az eredmények további elemzés céljából összegyűjthetők. A teljesítménymetrikák a szükséges adatokat egy tartományon belül mérik, lehetővé téve egy hipotézis felállítását, bizonyítását vagy cáfolatát az előzetesen meghatározott üzleti céloknak megfelelően..

Lekérdezése

Az üzleti intelligencia és adattárházakban az elemzők és az üzleti csapatok lekérdezik az adatokat, hogy ellenőrizzék azok érvényességét vagy pontosságát. A sikeres BI segíti a vállalkozásokat és szervezeteket abban, hogy kérdéseket tegyenek fel és válaszoljanak az adataikra és rendelkezzenek a megfelelő adatokkal ahhoz, hogy megbízható, mennyiségi információkat kapjanak ezekben a válaszokban.

Statisztikai elemzés
Az adatelemzésnek több összetevője van; a statisztikai elemzés ezek egyike. Az üzleti intelligencia és az adattárházak összefüggésében a statisztikai elemzés magában foglalja az adatminták összegyűjtését és felülvizsgálatát. A statisztikában a minta az adatok teljes sokaságából kiválasztott minta. Az elemzés pontossága érdekében kritikus fontosságú, hogy az adatok tárolva legyenek és kapcsolódjanak a BI-folyamatokhoz, így okos stratégiai döntésekhez vezetnek..

Adatvizualizáció

Az adatvizualizálás azt jelenti, hogy az adatokat vizuálisan ábrázoljuk a jobb megértés és a döntések jobb megalapozottsága érdekében. Ezek lehetnek diagramok, adattörténetek és infografikák, amelyekkel a kérdésekre adott válaszokat lehet bemutatni, és amelyekkel a döntésekhez adatérvényesítést lehet nyújtani. Az adatok táblázatként való bemutatása nehézkes és száraz lehet, de az adatok vizualizálása gyakran segít az információkat meggyőzőbb és hatékonyabb módon életre kelteni.

Adattörténet

Az adatok történetmesélése az adatelemzések laikusok számára érthetővé tétele egy stratégiai üzleti döntés befolyásolása vagy tájékoztatása érdekében. Az adatok megfelelő raktárral és a legmegbízhatóbb üzleti intelligenciaeszközökkel könnyebb lesz az adatok összeállítása és a történetek sokkal meggyőzőbbek lesznek.

Ha megengedheti magának, hogy hatékonyan csinálja, akkor igen. Bár egyes szervezetek adattárház használata nélkül gyakorolják az üzleti intelligenciát, ennek a megközelítésnek vannak hátulütői, általában az idő vagy a költségvetés miatt. A szükséges adatok feldolgozása ugyanis megterhelheti a tranzakciós adatbázisokat, csökkentheti a teljesítményt és növelheti a betöltési időt. Ez lelassítja az elemzéstől a felismerésig tartó folyamatot. Azzal, hogy nem kombinálja az adatforrásait, azok kevésbé bizonyulnak hatékonynak és hiányozhatnak a hozzáférhető múltbeli információk. Más szóval a tranzakciós adatbázisok nem tudják ugyanazt a feladatot ellátni, mint egy adattárház. Az adatokkal való szoros kapcsolat kritikus fontosságú, amikor a szervezet számára megfelelő, időszerű döntések meghozataláról van szó.

Egy robusztus adattárház használata az üzleti intelligencia legjobb gyakorlataival párosulva teszi ezt lehetővé. Tudjon meg többet arról, hogyan dolgozunk együtt partnereinkkel az adattárház és BI-megoldások biztosítása érdekében.