Analytical Pattern

A Business Intelligence Analytical Pattern liefert die Blaupause für die Bereitstellung von kostengünstigen Analysemöglichkeiten (Business-Intelligence-Anwendungen und Data Warehouses).

Solche Funktionen:

  • Collect Daten aus ein Unternehmen Betriebssysteme und / oder externen Quellen,
  • Reinigen und validieren die Daten,
  • Integrieren die Daten und speichern sie in einem zentralen Repository thematisch organisiert,
  • Deliver die Daten in einer Form zugänglich und verständlich durch nicht-technische Anwender, und
  • Analysieren und Präsentieren die Informationen durch Berichte und Analyse-Tools (Tabellenkalkulationen, Pivot-Tabellen, statistische Analyse, Datenvisualisierung, Data Mining, usw.).

Die Analytische Muster wird es möglich für Organisationen:

  • Nutzen Sie eine gemeinsam genutzte Daten Umfeld, in dem Daten gesammelt werden, gereinigt und einmal für verschiedene Zwecke integriert.
  • Nutzen Sie Ihren gesunden, bewährten Architekturen, Technologien und Verfahren, und
  • Betreiben Sie in einem vereinfachten und teilte Utility Computing-Umgebung.

Wann verwendet man

Die Analytical Pattern verwendet jederzeit Analysefunktionen von Data Warehouses umgesetzt werden kann. Die analytischen Muster kann für ein Modul einer Anwendung verwendet werden,, eine einzelne Anwendung, oder eine Suite von Anwendungen, die eine gemeinsame Data-Warehouse-und / oder Operational Data Store sowie Dashboards.

Verwendung Besonderheit

Die Analytical Pattern sollte für jede dieser funktionalen Anforderungen in Bezug auf strukturierte verwendet werden, semi-und / oder unstrukturierte Daten:

  • Analyse der Vergangenheit, präsentieren, und / oder zukünftige Trends. Typische Funktionen sind Finanzanalyse, Prognose, Nutzungsanalyse, Performance-Metriken, führen zu finden, Mitglied Segmentierung, prädiktive Analyse etc.
  • Entdecken Sie bisher unbekannte Muster in großen Mengen von strukturierten oder unstrukturierten Daten.
  • Implementieren komplexe Geschäftsregeln (e.g. Lizenz Aktien, Mitglied Verteilungen, Optimierung Anlageportfolio, Erfassen betrügerische Handlungen, usw.).
  • Melden oder Analyse von Daten aus mehreren Quellen (interne und externe). Datenbereinigung, Integration und Standardisierung ist in der Regel erforderlich.
  • Historische Berichte. Dies kann bedeuten, das Erstellen von Berichten aus mehreren, verschiedene Systeme, die zu verschiedenen Zeiten und mit unterschiedlichen Datenstrukturen waren.
  • Business Intelligence dash-Internat, die die Berichterstattung Umfeld integriert in eine benutzerfreundliche Schnittstelle.
  • Verbesserung der Berichterstattung, die Kosten zu senken, oder Erhöhung der Leistungsfähigkeit des operativen Systemen:
    • Simplify Benutzer Zugriff (Bereitstellung von Daten einfacher zu verstehen und zu navigieren).
    • Geben flexibler Bericht Auswahlen und Formatierungsoptionen.
    • Verbessern Bericht Performance.
    • Offload Berichterstattung Arbeitsbelastung aus dem transaktionalen Verarbeitung Umwelt.
  • Fügen Sie komplexe Analysen in operative Systeme (e.g. Prozesssteuerung Charts und Trend Benachrichtigungen; passen Sie die User Experience mit angesammelte Wissen über das Nutzerverhalten, Präferenzen, usw.; Aufdeckung von Betrug; Business Process Management; usw.)
  • Die Daten müssen auf mehrere Geschäftsbereiche Dimensionen analysiert werden.
  • Datenqualität, einfache Benutzer Zugriff, und Abfrage-Performance sind entscheidend.
  • Schnelle und komplexe Analyse großer Datenmengen benötigt

Vorteile eines Analytical Pattern

Ein analytisches Muster ist so konzipiert, liefern sehr flexibel, kosteneffizienten Business-Intelligence-Systeme und Data Warehouses, die robust nachhaltiges Wachstum unterstützen und reagieren schnell auf sich ändernde geschäftliche Anforderungen können. Das Muster ist lose gekoppelten, Standards basierende Architektur ermöglicht es, schnell und einfach an sich ändernde geschäftliche Anforderungen und Nutzung Ebenen anpassen.

Mit dem Analytical Pattern hilft verbessert ein Unternehmen Return on Investment (ROI) für analytische Anwendungen:

  • Verringerung Entwicklung und Umsetzung Zeit und Kosten.
  • Liefern flexible, anpassungsfähige Lösungen, die einfach zu ändern oder zu erweitern sind.
  • Die Erzielung von Skaleneffekten durch die Nutzung gemeinsamer Infrastruktur und Daten.
  • Reduzierung der Gesamtbetriebskosten über die Lebensdauer der Anwendung.
  • Minimierung technischer Handelshemmnisse für den Austausch oder die Integration von Informationen.
  • Entwicklung und Austausch von wichtigen Analyse-und Datenmanagement-Kompetenzen.