Padrão analítico

A Business Intelligence Padrão analítico fornece o modelo para entregar capacidades analíticas de baixo custo (aplicações de business intelligence e data warehouses).

Tais funções:

  • Coletar dados uma empresas sistemas operacionais e / ou de fontes externas,
  • Limpar e validar os dados,
  • Integrar os dados e armazená-lo em um repositório central organizado por temas,
  • Entregar os dados de uma forma acessível e compreensível por usuários não-técnicos, e
  • Analisar e apresentar as informações por meio de relatórios e ferramentas analíticas (planilhas, tabelas dinâmicas, A análise estatística, visualização de dados, mineração de dados, etc).

O padrão analítico tornará possível para que as organizações:

  • Alavancagem um ambiente de dados compartilhado, onde os dados são recolhidos, limpos e integrados, uma vez para usos múltiplos.
  • Utilize comum, arquiteturas comprovadas, tecnologias e processos, e
  • Operar em um ambiente de computação utilitária simplificado e compartilhado.

Quando usar

O padrão analítico deve ser usado a qualquer momento de análise funções de data warehouses são implementados. O método de análise pode ser utilizado para um módulo de um pedido, uma única aplicação, ou um conjunto de aplicativos que compartilham um armazém de dados comum e / ou armazenamento de dados operacionais, bem como dashboards.

Características de utilização

O padrão analítico deve ser usado por qualquer um desses requisitos funcionais relacionados com a estrutura, semi-estruturada e / ou dados não estruturados:

  • Analisar o passado, apresentar, e / ou prever tendências futuras. Funções típicas incluem análise financeira, previsão, análise de uso, métricas de desempenho, levar encontrar, membro segmentação, análise preditiva etc.
  • Descobrir padrões previamente desconhecidos em grandes quantidades de dados estruturados ou não estruturados.
  • Implementar regras de negócio complexas (e.g. partes de licença, distribuições membros, otimização de carteira de investimentos, detectar ações fraudulentas, etc).
  • Relatar ou analisar dados de várias fontes (interna e externa). Limpeza de dados, integração e normalização, é geralmente necessária.
  • Relatórios históricos. Isto pode envolver a produção de relatórios a partir de múltiplas, diferentes sistemas que estavam a ser utilizados em diferentes tempos e com diferentes estruturas de dados.
  • Business Intelligence dash-embarque, que integra o ambiente de relatórios em uma interface amigável.
  • Melhorar a informação, reduzir custos, ou melhorar o desempenho dos sistemas operacionais:
    • Simplificar o acesso do usuário (tornar os dados mais fáceis de compreender e navegar).
    • Fornecer seleções relatório mais flexíveis e opções de formatação.
    • Melhorar o desempenho do relatório.
    • Offload relatórios carga de trabalho a partir do ambiente de processamento transacional.
  • Incluir análises complexas em sistemas operacionais (e.g. gráficos de controle de processo e alertas de tendência; personalizar a experiência do usuário com o conhecimento acumulado sobre o comportamento do usuário, preferências, etc; detecção de fraudes; gestão de processos de negócios; etc)
  • Os dados devem ser analisados ​​ao longo de várias dimensões do negócio.
  • A qualidade dos dados, acesso de usuário simples, e desempenho da consulta são críticos.
  • É necessária uma análise rápida e complexos de grandes quantidades de dados

Benefícios de um método de análise

Um padrão de análise é projetado para oferecer muito flexível, sistemas de inteligência de negócios rentáveis ​​e armazéns de dados robustos que podem apoiar um crescimento sustentado e responder rapidamente às mudanças nas necessidades de negócios. O padrão é baixo acoplamento, arquitetura baseada em padrões faz com que seja possível adaptar rápida e facilmente às novas necessidades de negócio e níveis de uso.

Usando o método de análise ajuda a melhorar o retorno sobre o investimento empresas (ROI) para aplicações analíticas por:

  • Reduzir o desenvolvimento e implementação de tempo e custo.
  • Cumprindo flexível, soluções adaptáveis ​​que são fáceis de alterar ou ampliar.
  • Obtenção de economias de escala, aproveitando infra-estrutura e de dados comum.
  • Reduzir o custo total de propriedade ao longo da vida da aplicação.
  • Minimizar as barreiras técnicas para troca ou integração de informações.
  • Desenvolvimento e partilha de competências chave analítica e de gestão de dados.
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