Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Ennen kuin voimme tarkastella kypsyysmallin BI-ratkaisujen ja ohjeet sen kehittämistä, se on välttämätöntä suorittaa analyysi ominaisuuksia BI-ratkaisut, sekä markkinat näiden ratkaisujen.
Lähtökohtana tähän tutkimukseen otamme Gartnerin ”Magic Neljännestä BI alustoille”,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Siinä Gartner määrittelee BI alustojen ohjelmistoympäristöihin tarjoamalla 12 kyvyt, jaettu 3 perusluokkiin:
✓ tietojen toimittamisesta;
✓ integraatio;
✓ Analytics
Tietotekniikka on erittäin dynaaminen tutkimusalue. Osana sitä, liiketoiminta
tiedustelujärjestelmät (TO) myös kehittää hyvin nopeasti. Tässä tutkimuksessa on noudatettava
seuraavia määritelmä BIS: ”BIS yhdistää toimintaa tiedon louhinnan ja tietojen
käsittely ja tiedon hallinta analyyttisin keinoin, jotta voidaan esittää
monimutkainen kilpailukykyinen tietoa kuluttajille, jotka saavat suunnitelmat ja tehdä päätöksiä.”1
1. Analyysi nykypäivän ominaisuuksia BI alustojen
Ennen kuin voimme tarkastella kypsyysmallin BI-ratkaisujen ja ohjeet sen
kehitys, se on välttämätöntä suorittaa analyysi ominaisuuksia BI-ratkaisut,
sekä markkinat näiden ratkaisujen.
Lähtökohtana tähän tutkimukseen otamme Gartnerin ”Magic Neljännestä BI-
alustoilla”, julkaistu 2007 (kuva. 1). Siinä Gartner määrittelee BI alustoja ohjelmistona
alustoilla tarjoamalla 12 kyvyt, jaettu 3 perusluokkiin:
✓ tietojen toimittamisesta;
✓ integraatio;
✓ Analytics.
1
Artikkelit
Ensimmäiseen ryhmään kuuluvat olevan kapasiteetin:
✓ tuottaa raportteja;
✓ Navigointi ruudut;
✓ Ad hoc kyselyt;
✓ Integrointi MS Office.
Toinen ryhmä sisältää:
✓ BI infrastruktuuri;
✓ Metadata hallinta;
✓ kehittäminen ympäristöissä;
✓ Työnkulut;
✓ Yhteistyö.
Kolmas luokka kattaa valmiuksia:
✓ Online analyyttinen käsittely;
✓ visualisointi;
✓ jakelun avulla ja ennustaminen;
✓ kartat tulosten.
Viisi vuotta myöhemmin Gartner julkaisi uuden ”Magic Quadrant for BI alustoille”,
joka on vielä virtaa 2012. Tässä asiakirjassa BI alustojen edelleen pidettävä
ohjelmistoalustoja, Tuloksia ominaisuudet on kuvattu edellä. Mutta kaksi enemmän ominaisuuksia
on lisätty ”jakelun avulla” kategoriaan, nimittäin hakupohjaisilla BI
ja mobiili BI.
Perusvalmiudet BI alustoja on keskusteltu laajalti ja opiskeli, joten tästä syystä niitä ei voida pitää yksityiskohtaisesti tässä asiakirjassa. Enemmän huomiota
kiinnitetään kaksi uutta ominaisuuksia, tarjoamia Gartner.
Ensimmäinen tilaisuus on hakupohjaisissa BI. Pohjimmiltaan se on sovellus, joka
search-indeksi erimuotoisia tietolähteitä ja niiden jaosta (organisaatio)
osaksi luokittelurakennetta toimenpiteitä ja mitat, joita kuluttajat voivat helposti
navigoida ja tutkia, siirtää Googlen kaltainen käyttöliittymä.
Perus ero hakukoneita ja tietovarastot on, että haku
moottorit ovat hyvin joustavia ja tukevat kaikenlaista muodossa ja tyyppistä tietoa - olla
se strukturoituja tai jäsentymätön. Näin hakukoneita voi selviytyä yhä kehittyy
tietorakenteita. Indeksointi sekä nykyisten että uusien tietojen (Tuntematon toistaiseksi) ei
tarvita lisätietoja mallintamista. Tavanomaiset tietovarastoinnin arkkitehtuuri on rajallinen
valmiuksia käsitellä erimuotoisia tietoja, jotka ovat tarpeen helpottamaan päätöstä-
päätöksenteon ja hakukoneet ”korjata tämä puute”. Verrattuna, tietovarastojen edellyttävät
aikaa ei vain luoda varaston malliin, mutta myös uusia tietoja. toinen
positiivinen piirre hakukoneita on niiden helppous ”navigointi” läpi sisältöä. at
jokaisessa vaiheessa navigointi, hakukoneet tarjoavat erilaisia ​​mahdollisuuksia suodatusta
tulokset mukaan sisältö lukuisia tietoja, jotka on indeksoitu ja
analysoidaan lähes reaaliajassa. Relaatiotietokantojen hallintajärjestelmiä (RDBMS)
joilla ei ole valmiuksia tietojen analysointiin ellei heillä jonkin verran tietoa eri
tietojen tyyppi. Tuo on, hakukone voi helposti seurata joka tapauksessa tapahtui klo
tiettynä ajankohtana, käyttämällä tavanomaisia ​​RDBMS haku voidaan suorittaa
ainoastaan ​​tarkasti määriteltyjen tietokenttien

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Huoltopäivitys 05 BOBJ

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Huoltopäivitys 05 is due to be released at the end of 2o17.

SAP BusinessObjects BI (also known as BO or BOBJ) is a suite of front-end applications that allow business users to view, sort and analyze business intelligence data. The suite includes the following key applications:

  • Crystal ReportsEnables users to design and generate reports
  • Xcelsius/DashboardsAllows users to create interactive dashboards that contain charts and graphs for visualising data
  • Web IntelligenceProvides a self-service environment for creating ad hoc queries and analysis of data both online and offline
  • ExplorerAllows users to search through BI data sources using a GUI interface. Users do not have to create queries to search the data and results are shown with a chart that indicates the best information match.

Tämä versio odotetaan tarjoavan useita innovaatioita käyttäjille ja avain keskittyä tämän julkaisun on noin

  • Enterprise - skaalautuvuus, useita käyttäjiä
  • ketteryys
  • Smart pilari - ei katsokaa muotoiltua raportteja, integroituu yksinkertainen ennustamiskykyä
  • Big data - HANA Vora
  • Pilvi - investoimalla ”kaikki tiedot” pilveen
  • Hana integration with Hadoop

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Huoltopäivitys 05

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Huoltopäivitys 05

SAP S4 Hana BI Big Data Enterprise Cloud Arkkitehtuuri

SAP HANA platform has been available since 2010, and SAP applications like SAP ERP and the SAP Business Suite have been able to run on the SAP HANA database and/or any other database since launch.

The SAP S4 HANA platform was released on in February 2015 and SAP S4HANA was billed as being SAP’s biggest update to its ERP strategy and platform in over two decades.

The feedback from analysts was that it was perceived as a transformational shift but raised questions about the functionality, availability, pricing and migration surrounding SAP S4 HANA.

SAP S4 HANA

By the end of 2016, SAP announced that 5,400 customers had implemented SAP S4 HANA but other analysts disputed the viabiltiy of some of these figures given that it included many customers who were actually running Proof of Concept / trial projects rather than customers that were actually live.

Although many SAP customers have heard of HANA SAP still faces challenges getting the user base to understand what the various options are for migration and implementation.

SAP S4 HANA is basically SAP’s well known ERP in the cloud and is powered by the HANA in-memory database and the cloud version of S/4Hana is designed for hybrid scenarios combining on-premises and cloud software.

 

Keltaevätonnikalan BI uusimmat versiot

Keltaevätonnikalan BI uusimmat versiot

Keltaevätonnikalan BI uusimmat versiot – Yellowfin BI is a business intelligence software application that provides a range of Business intelligence dashboard reporting and data analysis functionality. Yellowfin BI allows reporting from data stored in relational databases, multi-dimensional cubes or in-memory analytical databases.

YellowFin BI is based in Headquartered in Melbourne, Australia,

The latest version of keltaevätonnikalan BI is 7.3+plus build 20170608 – released on 30 kesäkuu 2017

Yellowfin BI Latest Versions

YellowFin BI Version History

Yellowfin BI Version 6.2
Yellowfin BI Version 6.3
Yellowfin BI Version 7.0
Yellowfin BI Version 7.1
Yellowfin BI Version 7.2
Yellowfin BI Version 7.3
Yellowfin BI Version 7.3 Plus

 

 

 

 

Kuvaelma Hyper Moottori Julkaisupäivä Review

Tableau Hyper

Tableau HyperTableau acquired Hyper in March 2016. Hyper was a German, academic based startup developing a high performance, in memory optimal database engine.

Hyper’s high-performance database system is being integrated into Tableau’s product offerings and will bring a range of of new capabilities to Tableau customer base. Hyper will replace the ageing pöytä Data Engine (TDE).

Tableau Hyper Data Engine

This new functionality will enable existing Tableau users to undertake

  • Faster analysis of Tableau data-sets
  • Improving Tableau’s big data strategy by providing support for large unstructured data sets
  • Improved data integration, data transformation, data aggregation and data blending
  • Richer analytics, such as k-means clustering and window functions
  • Tableau Hyper will also extend the hybrid data model.
  • Unification of analysis and transactional systems
  • Hyper will also provide tools for the harmonisation, cleansing and transforming complex and large data sets
  • The aspiration is that Hyper provides a so-called “instant analytics” capability that will automatically display various contextual details as users interact with their data. This will be served by the in memory processing database engine.

Hyper will also retain connectivity to the 50 or so data sources that Tableau supports in version 10 – this covers disparate data source such as Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, ja SQL 2017 server.

Tableau Hyper
Tableau Hyper Release Date

The beta for Hyper is already underway (early 2017) and the Tableau Hyper Release Date is expected to be Q4 2017 and be released with versio Taulukko 11. Hyper will replace the Tableau Data Engine (TDE) by end of 2017.

QlikView versio 13 Julkaisupäivä

QlikView 13

Liiketoiminnan eri puolilla maailmaa kehittyvät huimat vauhtia ja tarve tehdä päätöksiä nopeasti on kasvanut moninkertainen. Päätöksenteon johtotasolle ei enää intuitiivinen tai aavistus perustuva ajattelua. On tuettava tietoja ja tietojen perusteella ja perusteellista tietoa. Nopeasti omaksua valtava määrä dataa, nyt on valtava kysyntä Business Intelligence työkaluja, joiden avulla ylintä johtoa antaa nopean tilannekatsauksen täydellistä kuvaa Business. Nämä työkalut ovat nykyään äärimmäisen välttämätöntä, koska ne auttavat johtoa pitää silmällä pulssi liiketoiminnan.

On valtava kirjo BI työkaluja, jotka ovat siellä markkinoilla tänään auttaa Business yhdessä tai muulla tavalla. Gartnerin Magic Quadrant on sijoittunut Qlikview Versio 13 Leader n segmentin BI tuotteiden luokka ja Qlikview on pystynyt säilyttämään viritys useiden viime vuosineljännesten joka on tarpeeksi heijastaa QlikView'n suosiota suuren CIO maailman lähes kaikilla niillä aloilla, kuten rahoitus-, pankkitoiminta, Vakuutus / Actuaries, Autot, Pharma, FMCG, vähittäin, CPG, valmistus, apuohjelmia, jne.

 

Helppokäyttöinen Learning Qlikview Versio 13

QlikView versio 13 suosio voi johtua suuri määrä ominaisuuksia, että se tarjoaa. Ei vain se on alhainen käyttöönottoa aikaa sen TCO (Omistamisen kokonaiskustannukset) on myös pienempi verrattuna useisiin muihin BI-työkaluja. Se on helppo oppia Qlikview, koska se on pieni Oppimiskäyrä ja on myös erittäin helppo seurata ja ymmärtää loppukäyttäjälle. Koska useimmat yritykset / organisaatiot käyttöön Qlikview palvelemaan Tietojen visualisointi ja liiketoiminnan analysoinnin tarpeisiin on valtavasti kysyntää vajaus kannalta tarvittava henkilöstö, jolla on haluttu skillset. QlikView Kehittäjät joutuvat erittäin imeytymistä Analytics teollisuudessa, joka ei enää ole vahva ote iso IT yritykset, koska se tapahtui aiemmin. Kaikenlaista toimintaa on se pieni, keskikokoinen tai suuryritys etsii työvoimaa, joka pystyy huolehtimaan Qlikview setup, valmistella mittaristot, ja valmistella liiketoiminnan raportteja heitä. Lyhyesti, kysyntä Qlikview kehittäjien on sen ilmeeseen tällä hetkellä ja on lupaava ihmisille, jotka haluavat tulla tietojen visualisointia areenalla tänään.

 

Ennakoiva Analytics

Ennakoiva Analytics will help your organisation reveal and predict trends, anticipate business change, and drive moire empirical strategic decision making with using a range of predictive analysis software.

Predictive analytics can be used to describe any approach to data mining with five attributes:

  1. Prediction (rather than description, classification or clustering),
  2. Agile and rapid analysis measured in hours or days
  3. Highly business relevant e.g. why did we sell x many widgets in New York (no complex ivory tower analyses)
  4. Easy to use
  5. Highly visual analytical results (no complex tables / data)

 

Ennakoiva Analytics

In our experience the way to succeed with Ennakoiva analyysi is to Empower a C-Level Ennakoiva Analytics Champion. Recently we have worked with a large retail organisation with a CFO who was hugely keen on predictive analysis to help drive business growth and spot new market opportunities.

 

TIBCO Spotfire Kustannukset – Options and Pricing

Spotfire Costalong with many other software applications it can be quite difficult to find out the cost of the Spotfire Business Intelligence tool.

TIBCO Spotfire designs, develops and distributes in-memory analytics software for use in business intelligence and analytics and provides users with executive dashboards, data analytics, data visualization, ..

tibco spotfire costs pricing

Spotfire has been around since the early 90s but didn’t really take off until 2007, when the brand was acquired by TIBCO Software. An exact customer count is unavailable, and has around $1 billion in revenue and a growing market share of the BI Tools market.

If you are a corporate user then it’s likely you will be able to negotiate a tailored pricing plan depending on the pleothora of different options to choose from.

However to give a flavour for the cost of TIBCO Spotfire Cost there are two potential options

1. Spotfire Cloud Personal Serviceapprox. $300/year, 100GB storage, 1 author seat (slightly limited functionality in that the desktop software has limited connectivity to local data and can upload only local DXP files).

2. Spotfire Cloud Work Group ($2000/year, 250GB storage, 1 business author/1 analyst/5 consumer seats) and gives the single author the ability to read 17 different types of local files (dxp, stdf, sbdf, sfs, xls, xlsx, xlsm, xlsb, csv, txt, mdb, mde, accdb, accde, sas7bdat,udl, log, shp), connectivity to standard Data Sources (ODBC, OleDb, Oraakkeli, Microsoft SQL Server Compact Data Provider 4.0, .NET Data Provider for Teradata, ADS Composite Information Server Connection, Microsoft SQL Server (including Analysis Services), Teradata and TIBCO Spotfire Maps. It also enables author to do predictive analytics, forecasting, and local language scripting).

TIBCO Spotfire® Cloud TIBCO Spotfire® Platform
Pricing $200/month OR $2000/annual
subscription pricing
Subscription, Perpetual and Term Licenses
Licenses 1 Authoring Seat (includes online and offline authoring) Per Customer Order
Cloud Data Storage 250GB 0GB

TIBCO Spotfire versio 6 Arvostelu

TIBCO Spotfireis a Data visualisation and anayltics tool that enables users to access, analyze and create dynamic reports on a variety of data sources.

Spotfire, in my opinion is a tool best aimed at those users who are true Data Analysts or using the new buzzordData Scientists“.

Spotfire also keeps the Total Cost of Ownership low by allowing users to build once and publish to many (non licensed) users over internet/intranet, as PDF or as MS PowerPoint reports.

If used correctly with a good all round understanding of the data content Spotfire can deliver immediate value whether you are a market researcher, a sales representative, a scientist or a process engineer by letting you quickly identify trends and patterns in your critical business data.

Spotfire can access data in a number of places such as on your desktop or in a network file system. It can even access your data if it is located in remote databases via the Information Link feature, without you having to involve your IT department each time you wish to ask a new question. However for typical business users most will need input from their IT Departments to make the underlying database tables and fields understanddable. For example making Table 123_xyx / Field 4455gt to beSales Quantity”.

Spotfire lets you filter your data interactively, and helps the business user delve into the data to provide answers instantly and in a visual and understable formatthe old adage of aa picture is worth a thousand wordsand nowhere is this more true than in the case of Data Analytics.

During our Spotfire Review we were able to create a variety of colorful visualizations in the form of motion charts, bar charts, cross tables, scatter plots and many more that

Spotfire also has a number of nifty features and dashboards with street-level mapping very similaur to Google Maps.

In a recent presentation I was in to the CFO of a Global 100 retailer he stated that he now wanted his team going forward to ditch the Powerpoint presentation and present data to him using Spotfireclearly an enthusiast for this type of tool!

Static reports can be limiting to business users hence Spotfire Version 6 allows you to create dynamic reports that aid the user in posing further business questions and data dissemination. Data visuations can be easily turned into your reports to show to colleagues and customers.

The new features available in Spotfire v6 are:

  • Advanced level Google maps style mapping and integration
  • The ability to interactively select a data subset on a chart and then drill down / through into the data
  • A range of new charts features
  • Text can easily be placed on top of images
  • Improved integration and ability to push data onto mobile devices
  • Visualize, explore and analyze data in the context of location
  • Expand situational understanding with multi-layered geo-analytics
  • Mashup new data sources to provide precise geo-coding across the enterprise
  • Improved Web Based authoring

The Data sources that Spotfire Version 6 can connect to are:

• Cloudera Hive CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
• Composite Information Server (ADS) 6.1, 6.2
• Hortonworks Data Platform 1.3, 2.0
• HP Vertica 6.1
• IBM Netezza 6.1, 7.0
• Microsoft Analysis Services 2008, 2012
• Microsoft SQL Server 2005, 2008 R2, 2012
• MySQL 5.1, 5.5, 5.6
• Oracle and Oracle Exadata (Oracle 11gR1 and R2)
• Oracle Hyperion Essbase 9.3, 11.1
• Pivotal Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• Pivotal HAWQ
• PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
• SAP HANA SPS6
• SAP NetWeaver Business Warehouse 7.0.1
• Teradata Aster 5.0, 5.11
• Teradata 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

Mikä on Data Scientist?

data tiede on tutkimus yleistettävissä louhinnan tiedon datasta, mutta avainsana on tiede. Se sisältää vaihtelevia elementtejä ja perustuu tekniikoita ja teorioita eri alojen, mukaan lukien signaalinkäsittely, matematiikka, ennustusmalleja, koneoppimisen, tietokoneohjelmointi, tilastotiedot, data engineering, hahmontunnistuksen ja oppiminen, visualisointi, epävarmuus mallinnus, tietovarastoinnin, ja suurteholaskennan tavoitteenaan talteen merkitys tiedoista ja luoda data tuotteet. Data tiede on muotisana, usein käyttää vaihdellen analytiikan tai iso data, että usein väärin markkinoida mitään, joihin tietojenkäsittely, erityisesti uudelleen tuotemerkin nykyisten kilpailuvakoilusta ja liiketoiminnan analytiikka lähestymistapoja. Data Science ei tarvitse olla aina suuria data, kuitenkin, että data on korottamalla tekee ison data tärkeä näkökohta tietojen tieteen.

Harjoittaja Tietojen tieteen kutsutaan data tiedemies. Data tutkijat ratkaista monimutkaisia ​​tietoja ongelmien palkkaamalla syvällistä asiantuntemusta joissakin tieteenalalla. Yleisesti odotetaan, että tietojen tutkijat pystyvät työskentelemään eri elementtejä matematiikan, tilastot ja tietojenkäsittelytiede, vaikka asiantuntemusta näistä aiheista ei tarvita. kuitenkin, tietokannan tutkija on todennäköisimmin asiantuntija vain yksi tai kaksi näistä tieteenalojen ja hallitsee vielä kaksi tai kolme. Tämä tarkoittaa, että tietoja tiede on harjoiteltu kuin joukkue, where across the membership of the team there is expertise and proficiency across all the disciplines.

Good data scientists are able to apply their skills to achieve a broad spectrum of end results. Some of these include the ability to find and interpret rich data sources, manage large amounts of data despite hardware, software and bandwidth constraints, merge data sources together, ensure consistency of data-sets, create visualizations to aid in understanding data, build mathematical models using the data, present and communicate the data insights/findings to specialists and scientists in their team and if required to a naive audience. The skill-sets and competencies that data scientists employ vary widely. Data scientists are an integral part of competitive intelligence, a newly emerging field that encompasses a number of activities, such as data mining and analysis, that can help businesses gain a competitive edge.

Data science techniques impact how we access data and conduct research across various domains, including the biological sciences, medical informatics, social sciences and the humanities.