Бизнес-аналитика: настоящее и будущее

Количество товара Сумма заказа Какие агрегатные данные мы можем получить на основе этого представления? Обычно это ответы на вопросы типа: Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны? Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны и доставленных определенной компанией? Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны в заданном году и доставленных определенной компанией? Все эти данные можно получить из этой таблицы вполне очевидными -запросами с группировкой. Результатом этого запроса всегда будет столбец чисел и список атрибутов его описывающих например, страна — это одномерный набор данных или, говоря математическим языком, — вектор.

Публикации

ТЕРН Построение корпоративных систем и репортинга с использованием продуктов фирмы Сегодняшняя ситуация с пониманием того, зачем нужны неспециализированные универсальные средства аналитического доступа к данным и репортинга достигла той стадии, которая была лет 10 - 15 назад на рынке СУБД. В тот момент в основном сложилось общее представление о том, какая функциональность требуется от серверов баз данных, чтобы удовлетворить общие потребности в хранении данных и создать такие, не специализированные на какой-то одной области знаний СУБД.

Тогда, появление хороших систем СУБД дало возможность не разрабатывать систему хранения информации каждый раз заново в каждой компании, а использовать уже готовую СУБД какого-либо производителя. Специалисты отделов смогли сосредоточиться непосредственно на разработке бизнес приложений, решающих их конкретные задачи. Несколько лет назад похожая ситуация произошла и с самими бизнес приложениями.

Информационно-аналитическая система - Использование в Системе средств задания и описания OLAP-кубов, необходимых для быстрого.

Дети и праздники постоянно напоминают о быстром течении времени: Череда событий требует постоянного материального обеспечения, а профильный торговый бизнес — продуманного планирования и управления, которые невозможны без привлечения современных ИТ. В данной статье освещена тема потребительского кредитования в РФ с позиции проблем, возникающих у банков при освоении данного рынка, в основном касающиеся правовых аспектов и аспектов снижения риска.

Также продемонстрировано решение проблем в сегодняшней действительности при помощи инструментов платформы . В рамках данной задачи был реализован сценарий, заключающий в себе консолидацию данных из сторонней системы, прогон данных через построенную модель, экспорт результатов оценки кредитоспособности на сторону. - готовое аналитическое решение для анализа информации о клиентах на базе платформы 4. Решение включает в себя хранилище данных о клиентах, готовые механизмы аналитической отчетности, а также сценарии решения более сложных задач: В настоящее время нередкой является ситуация, когда та или иная компания сталкивается с проблемами хранения, обработки и анализа корпоративной информации.

Связано это с объемами информации и использованием нескольких, не интегрированных между собой, информационных систем, что, в свою очередь, постепенно приводит к сложностям в подготовке различного рода консолидированной отчетности и практически исключает возможность по проведению анализа накопленной информации. В этой короткой заметке приводится список основных причин, из-за которых компании внедряют хранилища данных.

Поводом, побудившим собрать их в одном месте, стало то, что слишком много материалов о хранилищах данных посвящены преимуществам, которые связаны с хранилищами косвенно и являются прямым следствием решения базовых задач. Желание повысить эффективность использования накопленных данных и связанный с этим вопрос построения корпоративного информационного хранилища данных возникает в департаментах ИТ и бизнес-подразделениях многих компаний. Настоящая статья будет интересна управленцам и менеджерам, рассматривающим возможность инвестиций в системы аналитической отчетности и хранилище данных ХД.

Реляционные базы данных хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД системы , но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки.

Технология OLAP в системах исследования бизнеса С другой стороны, аналитические системы позволяют развить стратегические преимущества в .

Технологии аналитической обработки данных. — технологии. Примеры систем бизнес-анализа. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных.

Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения. В последние годы в мире оформился ряд новых концепций хранения и анализа корпоративных данных: Они служат для подготовки бизнес-отчетов по продажам, маркетингу в целях управления, так называемого — добычи данных, то есть способа анализа информации в базе данных для отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей.

Аналитические системы, построенные на базе , включают в себя средства обработки информации на основе методов искусственного интеллекта и средства графического представления данных. Эти системы определяются большим объемом исторических данных, позволяя выделить из них содержательную информацию, то есть получить знания из данных.

-системы и проблема единого взгляда на управленческую информацию

Длительное время такие понятия как хранилища данных, системы поддержки принятия решений, считались слишком новыми и неапробированными технологиями для применения в банках. Некоторыми рассматривались как просто дорогие игрушки. Однако сегоднешнее развитие информационных технологий говорит совсем о другом. Цель этой статьи — познакомить широкий круг банковских специалистов с инструментами, позволяющими значительно сократить время и средства при выполнении широкого круга задач.

Важно отметить, что аналитические измерения в большинстве случаев С точки зрения реализации OLAP-системы делятся на три класса по типу.

Оперативные системы служат для обеспечения эффективной повседневной работы организации, например, системы обработки заказов и выписывания счетов, бухгалтерские системы, системы складского учета и пр. Они часто приобретаются у внешних поставщиков. Эти системы примерно одинаковы у разных фирм и в разных отраслях. Они не требуют глубокого понимания бизнеса данной конкретной фирмы.

Поэтому заказать их у поставщика довольно просто. С другой стороны, аналитические системы позволяют развить стратегические преимущества в конкурентной борьбе, являются мощным инструментом для управления бизнес-процессами. Они требуют большого объема информации о конкретной фирме. Эти системы имеют инфраструктуру, обеспечивающую основу для правильного решения, принимаемого компетентными людьми в отделах-пользователях, а в конечном итоге и руководителями компании.

Технология в системах исследования бизнеса

Уровень — систем Уровень аналитических приложений Транзакционные системы используются для управления текущими операциями, являются источниками первичной информации для дальнейшего анализа. Таким образом транзакционные системы решают часть тактических задач, но не могут быть использованы в стратегическом управлении. Хранилища данных .

Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence – BI) является Следующий уровень аналитической пирамиды занимают OLAP-системы.

Аналитические системы и хранилища данных Системы - информационно аналитические системы, предназначенные для различной аналитической обработки данных, содержат наборы математических, финансовых и статистических функций для прогнозирования, выявления тенденций, оценки ситуаций и планирования. Информационно аналитические системы позволяют спрогнозировать возможный отток клиентов, интерес покупателей к тем или иным товарам услугам , определить потенциального клиента по новым выпускаемым продуктам услугам , выявить убыточные направления деятельности, выявить закономерности тех или иных событий.

Преобразование данных В процессе загрузки данных в хранилище, данные преобразовываются в единый формат для обеспечения целостности данных. Хранилище данных — информационная база данных, предназначенная для осуществления бизнес- анализа, формирования отчетов и поддержки принятия решений. Данные могут представляться в витринах данных специализированное хранилище данных и в зависимости от конкретных аналитических задач могут строиться на основе реляционных или многомерных технологий баз данных.

Для многомерного анализа данных наиболее эффективной является технология построения витрины с многомерной базой данных, к таким архитектурам относятся в классическом представлении , работает с реляционными базами данных , или работает и с многомерными и с реляционными базами данных. Анализ данных На этапе анализа данных, используя инструментарий - системы возможно: Формирование произвольных запросов Возможность формирования произвольных пользовательских запросов и отчетов любой сложности, при этом от пользователей не требуется специализированное знание языков запросов.

Теперь вы всегда сможете формировать отчеты любой сложности и в различных разрезах в - режиме.

-технологии для построения -инструментов анализа

- процесс оперативного анализа - это класс программного обеспечения, предоставляющий пользователю возможность мгновенно, в режиме реального времени получать ответы на произвольные аналитические запросы. Программы, реализующие эту методику, делятся на следующие категории: Это тоже инструмент программиста. В отличие от визуальной -компоненты она содержит собственную -машину для преобразования реляционных данных или многомерной матрицы в многомерные кубы.

Онлайн-аналитическая обработка, или OLAP - это эффективная Простой бизнес: компании, цель которых - добыча воды из воздуха.

Информационно-аналитическая система БАРС. Система обеспечивает возможность ведения единой централизованной базы данных в Головной организации ответственной за сбор и консолидацию отчетности далее — Центр, центральный пункт сбора с предоставлением удаленного защищенного доступа для подотчетных учреждений рабочие места, абонентский пункт. Функциональные характеристики Системы В рамках Системы реализованы следующие функциональные возможности, относящиеся к централизованному сбору итоговой отчетности: Централизация первичных и сводных отчетных данных в единой базе данных, что исключает необходимость выполнения операций экспорта-импорта для переноса данных из абонентского пункта в центральный пункт сбора; 2.

Оперативный доступ к первичным и сводным данным отчетности из пункта сбора отчетности; 3. Ведение единых справочников и классификаторов, необходимых для обеспечения процесса сдачи отчетности; 4.

BIWEB (#2) Что такое Сводные таблицы Excel и OLAP кубы

Узнай, как дерьмо в голове мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что ты лично можешь сделать, чтобы очистить свои"мозги" от него полностью. Кликни тут чтобы прочитать!