Magic Quadrant BI 2018 – Gartners ข่าวกรองธุรกิจ

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners ข่าวกรองธุรกิจ

ก่อนที่เราจะตรวจสอบรูปแบบการกำหนดของโซลูชั่น BI และแนวทางในการพัฒนา, มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะดำเนินการวิเคราะห์ความสามารถของโซลูชั่น BI ๆ, เช่นเดียวกับตลาดสำหรับการแก้ปัญหาเหล่านี้.
ในฐานะที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิจัยครั้งนี้เราใช้เวลาของ Gartner“เมจิก Quadrants สำหรับแพลตฟอร์ม BI”,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners ข่าวกรองธุรกิจ

ในนั้น Gartner กำหนดแพลตฟอร์ม BI เป็นแพลตฟอร์มซอฟแวร์ให้ 12 ความสามารถในการ, แบ่งออกเป็น 3 ประเภทพื้นฐาน:
✓จัดส่งข้อมูล;
✓บูรณาการ;
✓ Analytics
เทคโนโลยีสารสนเทศเป็นข้อมูลแบบไดนามิกสูงของการวิจัย. ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของมัน, ธุรกิจ
ระบบปัญญา (TO) นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว. ในบทความนี้เราจะต้องเป็นไปตาม
คำนิยามต่อไปนี้ BIS: “BIS รวมกิจกรรมของการทำเหมืองข้อมูลและข้อมูลที่
การประมวลผลและการจัดการความรู้ด้วยวิธีการวิเคราะห์เพื่อที่จะนำเสนอ
ข้อมูลการแข่งขันที่ซับซ้อนให้กับผู้บริโภคที่วาดแผนและการตัดสินใจ.” 1
1. การวิเคราะห์ความสามารถในปัจจุบันของแพลตฟอร์ม BI
ก่อนที่เราจะตรวจสอบรูปแบบการกำหนดของโซลูชั่น BI และแนวทางสำหรับ
พัฒนาการ, มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะดำเนินการวิเคราะห์ความสามารถของโซลูชั่น BI ๆ,
เช่นเดียวกับตลาดสำหรับการแก้ปัญหาเหล่านี้.
ในฐานะที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิจัยครั้งนี้เราใช้เวลาของ Gartner“เมจิก Quadrants สำหรับ BI
แพลตฟอร์ม”, ตีพิมพ์ใน 2007 (มะเดื่อ. 1). ในนั้น Gartner กำหนดแพลตฟอร์ม BI เป็นซอฟแวร์
แพลตฟอร์มการให้บริการ 12 ความสามารถในการ, แบ่งออกเป็น 3 ประเภทพื้นฐาน:
✓จัดส่งข้อมูล;
✓บูรณาการ;
✓ Analytics.
1
บทความ
หากต้องการประเภทแรกเป็นขีดความสามารถในการ:
✓รายงานฝ่ายผลิต;
✓บานหน้าต่างนำทาง;
✓โฆษณาคำสั่งคณะกรรมการ;
✓บูรณาการกับ MS Office.
กลุ่มที่สองรวมถึง:
✓โครงสร้างพื้นฐาน BI;
การจัดการ Metadata ✓;
✓สภาพแวดล้อมการพัฒนา;
✓เวิร์กโฟลว์;
✓ความร่วมมือ.
ประเภทที่สามครอบคลุมความสามารถในการ:
✓ออนไลน์ประมวลผลการวิเคราะห์;
✓การแสดง;
✓การส่งมอบความรู้และการพยากรณ์;
✓แผนที่ของผลลัพธ์.
ห้าปีต่อมาการ์ทเนอตีพิมพ์ใหม่“Magic Quadrant สำหรับแพลตฟอร์ม BI”,
ที่ยังคงเป็นปัจจุบัน 2012. ในเอกสารฉบับนี้แพลตฟอร์ม BI ยังคงถูกมองว่าเป็น
แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์, ความสามารถในการส่งมอบที่อธิบายข้างต้น. แต่สองคุณสมบัติมากขึ้น
ได้มีการเพิ่มหมวดหมู่“ส่งมอบความรู้”, คือ BI ค้นหาตาม
และ BI มือถือ.
ความสามารถขั้นพื้นฐานของแพลตฟอร์ม BI ได้รับการกล่าวถึงอย่างกว้างขวางและการศึกษา, ดังนั้นด้วยเหตุนี้พวกเขาจะไม่ได้รับการพิจารณาในรายละเอียดในบทความนี้. ความสนใจมากขึ้นจะ
จะจ่ายให้กับสองลักษณะใหม่, ที่นำเสนอโดย Gartner.
โอกาสแรกเป็น BI ค้นหาตาม. หลักก็คือการประยุกต์ใช้ของ
ค้นหาดัชนีในแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างและการแบ่งของพวกเขา (องค์กร)
ในโครงสร้างการจัดหมวดหมู่ของมาตรการและขนาด, ซึ่งผู้บริโภคสามารถได้อย่างง่ายดาย
นำทางและสำรวจ, ใช้อินเตอร์เฟซของ Google เช่น.
ความแตกต่างขั้นพื้นฐานระหว่างเครื่องมือค้นหาและคลังข้อมูลคือการค้นหาว่า
เครื่องมือมีความยืดหยุ่นมากและสนับสนุนชนิดของรูปแบบและชนิดของข้อมูลใด ๆ - ไม่
มันมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง. ดังนั้นเครื่องมือค้นหาสามารถรับมือกับการพัฒนามากขึ้น
โครงสร้างข้อมูล. จัดทำดัชนีของข้อมูลที่มีอยู่และใหม่ทั้งสอง (ไม่รู้จักเพื่อให้ห่างไกล) ไม่
จำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพิ่มเติม. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูลธรรมดามี จำกัด
ความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่จำเป็นสำหรับการอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจ-
การทำและเครื่องมือค้นหา“เติมช่องว่างนี้”. ในการเปรียบเทียบ, คลังข้อมูลต้อง
เวลาที่ไม่เพียง แต่สำหรับการสร้างแบบจำลองคลังสินค้า, แต่ยังสำหรับการเพิ่มข้อมูลใหม่. อื่น
คุณลักษณะในเชิงบวกของเครื่องมือค้นหาเป็นความสะดวกของพวกเขา“ลูกศร” ผ่านเนื้อหา. ที่
ในแต่ละขั้นตอนของการเดินเรือ, เครื่องมือค้นหาให้โอกาสที่แตกต่างกันสำหรับการกรอง
ผลลัพธ์ที่ตามเนื้อหาลงในความหลากหลายของข้อมูลที่ได้รับการจัดทำดัชนีและ
การวิเคราะห์ในเวลาเกือบจริง. ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS)
มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลไม่มีจนกว่าพวกเขาจะมีความรู้บางอย่างเกี่ยวกับที่แตกต่างกัน
ชนิดของข้อมูล. นั่นคือ, เครื่องมือค้นหาสามารถปฏิบัติตามเหตุการณ์ใด ๆ ที่เกิดขึ้นใน
ขณะหนึ่งในเวลา, ในขณะที่ใช้ RDBMS ธรรมดาสามารถดำเนินการค้นหา
เฉพาะภายในเขตข้อมูลที่กำหนดอย่างเคร่งครัด

SAP Business Objects ข่าวกรองธุรกิจ 4.2 Service Pack 05 BOBJ

SAP Business Objects ข่าวกรองธุรกิจ 4.2 Service Pack 05 เกิดจากการได้รับการปล่อยตัวในตอนท้ายของ 2o17.

SAP BusinessObjects BI (ยังเป็นที่รู้จัก BO หรือ BOBJ) เป็นชุดของการใช้งาน front-end ที่ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจเพื่อดู, การจัดเรียงและวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ. ชุดรวมถึงการใช้งานที่สำคัญดังต่อไปนี้:

  • Crystal Reports — ช่วยให้ผู้ใช้ในการออกแบบและสร้างรายงาน
  • Xcelsius / แดชบอร์ด — ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่ประกอบด้วยแผนภูมิและกราฟสำหรับแสดงผลข้อมูล
  • หน่วยสืบราชการลับเว็บ — มีสภาพแวดล้อมที่บริการตนเองสำหรับการสร้างโฆษณาคำสั่งคณะกรรมการและการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์
  • สำรวจ — ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาแหล่งข้อมูล BI ใช้อินเตอร์เฟซแบบ GUI. ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องสร้างแบบสอบถามในการค้นหาข้อมูลและผลจะแสดงด้วยแผนภูมิที่บ่งชี้ว่าการจับคู่ข้อมูลที่ดีที่สุด.

รุ่นนี้คาดว่าจะมีจำนวนของนวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อผู้ใช้และกุญแจสำคัญของรุ่นนี้อยู่ที่ประมาณ

  • เอ็นเตอร์ไพรส์ - ความยืดหยุ่น, ผู้ใช้หลายคน
  • ความว่องไว
  • สมาร์ทเสา - ไม่เพียง แต่ดูรายงานการจัดรูปแบบ, การบูรณาการกับความสามารถในการคาดการณ์ที่เรียบง่าย
  • ข้อมูลขนาดใหญ่ - ฮานะโวร่า
  • เมฆ - การลงทุนใน“ทั้งหมดในข้อมูล” ในเมฆ
  • บูรณาการกับฮานา Hadoop

SAP Business Objects ข่าวกรองธุรกิจ 4.2 Service Pack 05

SAP Business Objects ข่าวกรองธุรกิจ 4.2 Service Pack 05

ข้อมูลขององค์กรที่มีเมฆสถาปัตยกรรม SAP S4 Hana BI บิ๊ก

แพลตฟอร์ม SAP HANA ได้รับการบริการตั้งแต่ 2010, และการใช้งาน SAP เช่น SAP ERP และ SAP Business Suite ได้รับสามารถที่จะทำงานใน SAP HANA ฐานข้อมูลและ / หรือฐานข้อมูลอื่น ๆ นับตั้งแต่เปิดตัว.

แพลตฟอร์ม SAP HANA S4 ได้รับการปล่อยตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2015 และ SAP S4HANA ถูกเรียกเก็บเงินเป็นอัปเดตที่ใหญ่ที่สุดของ SAP ERP กับกลยุทธ์และแพลตฟอร์มในกว่าสองทศวรรษ.

ข้อเสนอแนะจากนักวิเคราะห์ก็คือว่ามันถูกมองว่าการเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลง แต่คำถามเกี่ยวกับการทำงานที่เกิดขึ้น, ความพร้อมใช้งาน, การกำหนดราคาและการย้ายถิ่นโดยรอบ SAP HANA S4.

SAP HANA S4

ในตอนท้ายของ 2016, SAP ประกาศว่า 5,400 ลูกค้าที่ได้ดำเนินการ HANA SAP S4 แต่นักวิเคราะห์อื่น ๆ โต้แย้ง viabiltiy ของบางส่วนของตัวเลขเหล่านี้ระบุว่ารวมถึงลูกค้าจำนวนมากที่ได้ทำงานจริงหลักฐานของแนวคิด / โครงการทดลองมากกว่าลูกค้าที่อาศัยจริง.

แม้ว่า SAP ลูกค้าหลายคนเคยได้ยินของ HANA SAP ยังคงเผชิญกับความท้าทายได้รับฐานผู้ใช้ที่จะเข้าใจในสิ่งที่ตัวเลือกต่างๆที่มีการย้ายถิ่นและการดำเนินการ.

SAP HANA S4 เป็นพื้นของ SAP ERP ที่รู้จักกันดีในเมฆและขับเคลื่อนโดย HANA ฐานข้อมูลในหน่วยความจำและรุ่นเมฆของ S / 4Hana ถูกออกแบบมาสำหรับสถานการณ์ไฮบริดรวมอยู่ในสถานที่และซอฟต์แวร์ระบบคลาวด์.

 

เหลือง BI รุ่นล่าสุด

เหลือง BI รุ่นล่าสุด

เหลือง BI รุ่นล่าสุด – เหลือง BI เป็น ซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ แอพลิเคชันที่มีช่วงของปัญญาธุรกิจรายงานแดชบอร์ดและข้อมูลการทำงานการวิเคราะห์. เหลือง BI ช่วยให้การรายงานจากข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์, ก้อนหลายมิติหรือฐานข้อมูลการวิเคราะห์ในหน่วยความจำ.

เหลือง BI อยู่ในสำนักงานใหญ่ตั้งอยู่ในเมลเบิร์น, ออสเตรเลีย,

รุ่นล่าสุดของ เหลือง BI เป็น 7.3+บวก – สร้าง 20170608 – ที่ปล่อยออกมา 30 มิถุนายน 2017

เหลือง BI รุ่นล่าสุด

เหลือง BI ประวัติรุ่น

เหลือง BI รุ่น 6.2
เหลือง BI รุ่น 6.3
เหลือง BI รุ่น 7.0
เหลือง BI รุ่น 7.1
เหลือง BI รุ่น 7.2
เหลือง BI รุ่น 7.3
เหลือง BI รุ่น 7.3 บวก

 

 

 

 

Tableau เทคโนโลยี Hyper เครื่องยนต์ที่วางจำหน่ายวันที่รีวิว

ตารางที่ไฮเปอร์

ตารางที่ไฮเปอร์ – Tableau มาของ Hyper มีนาคม 2016. ไฮเปอร์เป็นภาษาเยอรมัน, นักวิชาการเริ่มต้นตามการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพสูง, ในโปรแกรมฐานข้อมูลของหน่วยความจำที่ดีที่สุด.

ระบบฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงมากเกินไปจะถูกรวมเข้ากับการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ Tableau และจะนำช่วงของความสามารถใหม่ให้กับฐานลูกค้า Tableau. ไฮเปอร์จะเข้ามาแทนที่ริ้วรอย ตาราง กลไกข้อมูล (TDE).

เครื่องยนต์ Tableau เทคโนโลยี Hyper ข้อมูล

ฟังก์ชันการทำงานใหม่จะช่วยให้ผู้ Tableau มีอยู่ที่จะดำเนินการ

  • การวิเคราะห์ที่เร็วขึ้นของ Tableau ข้อมูลชุด
  • การปรับปรุงกลยุทธ์ข้อมูล Tableau ใหญ่โดยให้การสนับสนุนสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง
  • ปรับปรุงบูรณาการข้อมูล, การแปลงข้อมูล, รวมข้อมูลและการผสม
  • การวิเคราะห์ที่ดียิ่งขึ้น, เช่น k หมายถึงการจัดกลุ่มและหน้าต่างฟังก์ชั่น
  • Tableau เทคโนโลยี Hyper ยังจะขยายรูปแบบข้อมูลไฮบริด.
  • การรวมกันของการวิเคราะห์และการทำธุรกรรมระบบ
  • ไฮเปอร์ยังจะช่วยให้เครื่องมือสำหรับการประสานกัน, การทำความสะอาดและการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • ทะเยอทะยานคือไฮเปอร์ยังมีสิ่งที่เรียกว่า“การวิเคราะห์ทันที” ความสามารถในการที่จะแสดงรายละเอียดตามบริบทต่างๆโดยอัตโนมัติเมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับข้อมูลของพวกเขา. นี้จะถูกเสิร์ฟโดยในโปรแกรมฐานข้อมูลการประมวลผลหน่วยความจำ.

ไฮเปอร์ยังจะยังคงมีการเชื่อมต่อกับ 50 หรือเพื่อให้แหล่งข้อมูลที่ Tableau สนับสนุนในรุ่น 10 – นี้ครอบคลุมถึงแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันเช่น Amazon Redshift, Google BigQuery, เกล็ดหิมะ, และ SQL 2017 เซิร์ฟเวอร์.

ตารางที่ไฮเปอร์
วันที่วางจำหน่ายของ Hyper Tableau

เบต้าสำหรับไฮเปอร์อยู่แล้วสัตย์ซื่อ (ตอนต้น 2017) และวันวางจำหน่ายของ Hyper Tableau คาดว่าจะเป็นไตรมาสที่ 4 2017 และได้รับการปล่อยตัวด้วย โต๊ะรุ่น 11. ไฮเปอร์จะเข้ามาแทนที่ Tableau Data Engine (TDE) ในตอนท้ายของ 2017.

QlikView รุ่น 13 วันที่วางจำหน่าย

QlikView 13

ธุรกิจทั่วโลกมีการพัฒนาที่ก้าวที่น่าทึ่งและความจำเป็นในการตัดสินใจได้ทันทีนอกจากนี้ยังมีการเติบโตหลายเท่า. การตัดสินใจในระดับผู้บริหารระดับสูงไม่มากเป็นกระบวนการคิดที่ใช้งานง่ายหรือลางสังหรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย. มันจะต้องมีการสนับสนุนด้วยข้อมูลและอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลและข้อมูลอย่างละเอียด. ได้อย่างรวดเร็วดูดซึมข้อมูลจำนวนมาก, ตอนนี้จะมีความต้องการมากสำหรับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่สามารถช่วยให้ผู้บริหารระดับสูงให้ภาพรวมอย่างรวดเร็วของภาพที่สมบูรณ์ของธุรกิจ. เครื่องมือเหล่านี้ในปัจจุบันความจำเป็นสูงสุดที่พวกเขาช่วยให้การจัดการเก็บตาบนชีพจรของธุรกิจ.

มีช่วงใหญ่ของเครื่องมือ BI ที่มีในตลาดปัจจุบันซึ่งช่วยให้ธุรกิจในทางเดียวหรืออื่น ๆ ที่เป็น. ของ Gartner Magic Quadrant ได้จัดอันดับ Qlikview รุ่น 13 ในส่วนของผู้นำในประเภทผลิตภัณฑ์ BI และ Qlikview ได้รับสามารถที่จะรักษาจุดยืนของตนเป็นเวลาหลายไตรมาสที่ผ่านมาซึ่งเพียงพอของการสะท้อนของความนิยม Qlikview ของซีไอโอในหมู่ที่สำคัญของโลกจากเกือบทุกโดเมนรวมทั้งการเงิน, การธนาคาร, ประกันภัย / สถิติ, รถยนต์, Pharma, สินค้าอุปโภคบริโภค, ค้าปลีก, CPG, การผลิต, ยูทิลิตี้, ฯลฯ.

 

ความง่ายดายในการเรียนรู้ Qlikview รุ่น 13

QlikView รุ่น 13 นิยมสามารถนำมาประกอบกับจำนวนมากคุณสมบัติที่จะเสนอ. ไม่เพียง แต่จะมีเวลาการใช้งานต่ำ TCO ของมัน (ต้นทุนการเป็นเจ้าของ) นอกจากนี้ยังต่ำเมื่อเทียบกับหลายเครื่องมือ BI อื่น ๆ. มันเป็นเรื่องง่ายที่จะเรียนรู้ Qlikview เป็นมันมีเส้นโค้งการเรียนรู้ในระดับต่ำและยังเป็นเรื่องง่ายมากที่จะปฏิบัติตามและเข้าใจสำหรับผู้ใช้. เนื่องจากส่วนใหญ่ของ บริษัท / องค์กรที่มีการปรับใช้ Qlikview ที่จะให้บริการการแสดงข้อมูลของพวกเขาและการวิเคราะห์ความต้องการทางธุรกิจมีช่องว่างอุปสงค์อุปทานมากในแง่ของกำลังคนที่จำเป็นกับ skillset ที่ต้องการ. QlikView นักพัฒนาจะมีอัตราการดูดซึมมากในอุตสาหกรรม Analytics ซึ่งไม่ขึ้นถือที่แข็งแกร่งของ บริษัท ไอทีขนาดใหญ่ที่มันเป็นกรณีที่ก่อนหน้านี้. ทุกประเภทธุรกิจไม่ว่าจะเป็นขนาดเล็ก, กลางหรือองค์กรขนาดใหญ่ที่กำลังมองหากำลังคนซึ่งสามารถดูแลของการติดตั้ง Qlikview, เตรียมความพร้อมแดชบอร์ด, และจัดทำรายงานทางธุรกิจสำหรับพวกเขา. ย่นย่อ, ความต้องการสำหรับนักพัฒนา Qlikview อยู่ที่แอบมองของตนในขณะนี้และเป็นเขตที่มีแนวโน้มสำหรับผู้ที่ต้องการที่จะเข้าสู่เวทีการแสดงข้อมูลในวันนี้.

 

Predictive Analytics ไม่

Predictive Analytics ไม่ จะช่วยให้องค์กรของคุณเปิดเผย และคาดการณ์แนวโน้ม, คาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ไดรฟ์คลื่นเชิงประจักษ์ทำกับการใช้ช่วงของ การวิเคราะห์การคาดการณ์ ซอฟต์แวร์.

การวิเคราะห์การทำนาย สามารถนำมาใช้เพื่ออธิบายวิธีการใด ๆ เพื่อการทำเหมืองข้อมูลที่มีคุณลักษณะที่ห้า:

  1. คาดการณ์ (มากกว่าคำอธิบาย, การจัดหมวดหมู่หรือการจัดกลุ่ม),
  2. วิเคราะห์เปรียวอย่างรวดเร็วและวัดในชั่วโมงหรือวัน
  3. สูงธุรกิจที่เกี่ยวข้องเช่น. เราไม่ขาย x ทำไมเครื่องมือจำนวนมากในนิวยอร์ก (วิเคราะห์ไม่มีหอคอยงาช้างที่ซับซ้อน)
  4. ง่ายต่อการใช้
  5. ผลการวิเคราะห์ภาพสูง (ตารางที่ไม่มีความซับซ้อน / ข้อมูล)

 

Predictive Analytics ไม่

ในประสบการณ์ของเราวิธีการที่จะประสบความสำเร็จกับ การวิเคราะห์การคาดการณ์ คือการช่วยให้ C-ระดับ Predictive Analytics ไม่ แชมป์. เร็ว ๆ นี้เราได้ทำงานร่วมกับองค์กรค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีซีอีโอที่เป็นอย่างมหาศาลกระตือรือร้นในการวิเคราะห์การคาดการณ์ที่จะช่วยให้การเติบโตของธุรกิจไดรฟ์และมองเห็นโอกาสทางการตลาดใหม่.

 

ต้นทุน TIBCO ปอตไฟร์ – ตัวเลือกและการกำหนดราคา

ต้นทุนปอตไฟร์ – พร้อมกับหลายโปรแกรมซอฟต์แวร์อื่น ๆ มันอาจจะค่อนข้างยากที่จะหาค่าใช้จ่ายของเครื่องมือ Spotfire ธุรกิจหน่วยสืบราชการลับ.

TIBCO ปอตไฟร์ จิตร, พัฒนาและจัดจำหน่ายในหน่วยความจำซอฟต์แวร์การวิเคราะห์สำหรับการใช้งานในทางธุรกิจและการวิเคราะห์และให้ผู้ใช้มีแดชบอร์ดบริหาร, การวิเคราะห์ข้อมูล, การแสดงข้อมูล, ..

TIBCO การกำหนดราคาค่าใช้จ่าย Spotfire

ปอตไฟร์ได้รับรอบตั้งแต่ช่วงต้นยุค 90 แต่ไม่ได้จริงๆจะออกไปจนกว่า 2007, เมื่อแบรนด์ถูกซื้อกิจการโดยซอฟท์แว TIBCO. นับลูกค้าที่แน่นอนไม่พร้อมใช้งาน, และมีประมาณ $1 พันล้านดอลลาร์ในรายได้และส่วนแบ่งการตลาดที่เพิ่มขึ้นของตลาดเครื่องมือ BI.

หากคุณเป็นผู้ใช้ในองค์กรแล้วก็มีแนวโน้มที่คุณจะสามารถที่จะเจรจาต่อรองการวางแผนการกำหนดราคาที่เหมาะขึ้นอยู่กับ pleothora ของตัวเลือกที่แตกต่างกันเพื่อเลือกจาก.

อย่างไรก็ตามเพื่อให้รสชาติสำหรับค่าใช้จ่ายของค่าใช้จ่าย TIBCO ปอตไฟร์ที่มีสองตัวเลือกที่มีศักยภาพ

1. Spotfire บริการส่วนบุคคลแบบคลาวด์ – ประมาณ. $300/ปี, 100GB เก็บข้อมูล, 1 นั่งเขียน (การทำงานที่ จำกัด เล็กน้อยในซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่มีการ จำกัด การเชื่อมต่อกับข้อมูลท้องถิ่นและสามารถอัปโหลดไฟล์ DXP ท้องถิ่นเท่านั้น).

2. Spotfire เมฆกลุ่มงาน ($2000/ปี, 250GB เก็บข้อมูล, 1 ผู้เขียนธุรกิจ / 1 นักวิเคราะห์ / 5 ที่นั่งของผู้บริโภค) และให้ผู้เขียนคนเดียวสามารถในการอ่าน 17 ชนิดของไฟล์ในท้องถิ่น (DXP, stdf, sbdf, SFS, XLS, xlsx, xlsm, xlsb, CSV, txt, MDB, MDE, accdb, .accde, sas7bdat,UDL, เข้าสู่ระบบ, บรา), การเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลมาตรฐาน (ODBC, OleDb, คำพยากรณ์, ผู้ให้บริการ Microsoft SQL Server กระชับข้อมูล 4.0, .ผู้ให้บริการข้อมูลสุทธิสำหรับ Teradata, การเชื่อมต่อ ADS คอมโพสิตเซิร์ฟเวอร์ข้อมูล, Microsoft SQL Server (รวมทั้งบริการการวิเคราะห์), Teradata และ TIBCO Spotfire แผนที่. นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้เขียนจะทำวิเคราะห์การคาดการณ์, การคาดการณ์, และการเขียนสคริปต์ภาษาท้องถิ่น).

Tส่วนSpotfire®เมฆ แพลตฟอร์มSpotfire® TIBCO
การตั้งราคา $200/เดือนหรือ $ 2000 / ประจำปี
การกำหนดราคาการสมัครสมาชิก
การสมัครสมาชิก, และตลอดระยะเวลาใบอนุญาต
ใบอนุญาต 1 ที่นั่งเขียน (รวมถึงออนไลน์และออฟไลน์การเขียน) ต่อคำสั่งซื้อของลูกค้า
เมฆจัดเก็บข้อมูล 250GB 0GB

รุ่น TIBCO ปอตไฟร์ 6 ทบทวน

TIBCO ปอตไฟร์คือการแสดงข้อมูลและ Anayltics เครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึง, วิเคราะห์และสร้างรายงานแบบไดนามิกบนความหลากหลายของแหล่งข้อมูล.

ปอตไฟร์, ในความคิดของฉันเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดมุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้ที่เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลจริงหรือใช้ buzzord ใหม่ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล“.

ปอตไฟร์ยังช่วยให้ต้นทุนการเป็นเจ้าของที่ต่ำโดยการอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถสร้างครั้งเดียวและเผยแพร่ไปยังหลาย ๆ (ได้รับใบอนุญาตที่ไม่ใช่) ผู้ใช้ผ่านทางอินเทอร์เน็ต / อินทราเน็ต, เป็น PDF หรือ MS PowerPoint รายงาน.

หากใช้อย่างถูกต้องด้วยดีเข้าใจทุกรอบของ Spotfire เนื้อหาข้อมูลที่สามารถส่งมอบคุณค่าทันทีไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยตลาด, ตัวแทนฝ่ายขาย, เป็นนักวิทยาศาสตร์หรือวิศวกรกระบวนการโดยการให้คุณได้อย่างรวดเร็วระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลทางธุรกิจที่สำคัญของคุณ.

ปอตไฟร์สามารถเข้าถึงข้อมูลในหลายสถานที่เช่นบนเดสก์ทอปของคุณหรือในระบบแฟ้มเครือข่าย. มันยังสามารถเข้าถึงข้อมูลของคุณถ้ามันตั้งอยู่ในฐานข้อมูลระยะไกลผ่านคุณสมบัติการเชื่อมโยงข้อมูล, โดยคุณไม่ต้องเกี่ยวข้องกับแผนกไอทีของคุณทุกครั้งที่คุณต้องการที่จะถามคำถามใหม่. อย่างไรก็ตามสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปส่วนใหญ่จะต้องป้อนข้อมูลจากแผนกไอทีของพวกเขาที่จะทำให้ตารางฐานข้อมูลพื้นฐานและสาขา understanddable. ยกตัวอย่างเช่นการทำ 123_xyx ตาราง / 4455gt สนามจะเป็น “ปริมาณการขาย”.

ปอตไฟร์ช่วยให้คุณกรองข้อมูลของคุณโต้ตอบ, และช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจเจาะลึกข้อมูลที่จะให้คำตอบได้ทันทีและในรูปแบบภาพและ understable – สุภาษิตโบราณของ “ภาพที่มี มูลค่าหนึ่งพันคำ” และไม่มีที่ไหนเลยเป็นแบบนี้จริงมากยิ่งขึ้นกว่าในกรณีของข้อมูลของ Analytics.

ในช่วงของเรา รีวิวปอตไฟร์ เราสามารถที่จะสร้างความหลากหลายของการสร้างภาพที่มีสีสันในรูปแบบของ แผนภูมิการเคลื่อนไหว, แผนภูมิแท่ง, ข้ามตาราง, แผนการกระจายและอื่น ๆ อีกมากมายที่

ปอตไฟร์ยังมีจำนวนของคุณสมบัติที่ดีและแดชบอร์ดกับการทำแผนที่ระดับถนนมาก similaur ไปยัง Google Maps.

ในงานนำเสนอที่ผ่านมาผมอยู่ในกับซีเอฟโอของทั่วโลก 100 ร้านค้าปลีกที่เขาบอกว่าตอนนี้เขาอยากให้ทีมงานของเขาก้าวไปข้างหน้าจะทิ้งงานนำเสนอ PowerPoint และนำเสนอข้อมูลให้กับเขาโดยใช้ปอตไฟร์ – เห็นได้ชัดว่าผู้ที่ชื่นชอบสำหรับประเภทของเครื่องมือนี้!

รายงานแบบคงที่สามารถ จำกัด ผู้ใช้ทางธุรกิจจึงปอตไฟร์เวอร์ชัน 6 ช่วยให้คุณสามารถสร้างรายงานแบบไดนามิกที่ช่วยให้ผู้ใช้ในการวางตัวคำถามทางธุรกิจต่อไปและข้อมูลที่เผยแพร่. visuations ข้อมูลที่สามารถเปิดได้อย่างง่ายดายในรายงานของคุณเพื่อแสดงให้เพื่อนร่วมงานและลูกค้า.

คุณสมบัติใหม่ที่มีอยู่ใน Spotfire v6 มี:

  • ระดับสูงการทำแผนที่รูปแบบแผนที่ Google และบูรณาการ
  • ความสามารถในการโต้ตอบเลือกเซตข้อมูลในแผนภูมิและจากนั้นเจาะลึกลงไป / ผ่านเข้าไปในข้อมูล
  • ช่วงของคุณสมบัติใหม่ชาร์ต
  • ข้อความสามารถจะอยู่ด้านบนของภาพ
  • ปรับปรุงบูรณาการและความสามารถในการที่จะผลักดันข้อมูลไปยังอุปกรณ์มือถือ
  • จินตนาการ, สำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลในบริบทของสถานที่
  • ขยายความเข้าใจสถานการณ์ที่มีหลายชั้นทางภูมิศาสตร์วิเคราะห์
  • Mashup แหล่งข้อมูลใหม่เพื่อให้มีความแม่นยำทางภูมิศาสตร์การเข้ารหัสทั่วทั้งองค์กร
  • ปรับปรุง Web Based เขียน

แหล่งที่มาของข้อมูลที่ปอตไฟร์เวอร์ชัน 6 สามารถเชื่อมต่อกับมี:

• Cloudera Hive CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
•ข้อมูลเซิร์ฟเวอร์คอมโพสิต (ADS) 6.1, 6.2
•แพลตฟอร์มข้อมูล Hortonworks 1.3, 2.0
• HP Vertica 6.1
• IBM Netezza 6.1, 7.0
•บริการวิเคราะห์ไมโครซอฟท์ 2008, 2012
• Microsoft SQL Server 2005, 2008 R2, 2012
• MySQL 5.1, 5.5, 5.6
•ออราเคิลและ Oracle Exadata (ออราเคิล 11gR1 และ R2)
•ออราเคิล Hyperion Essbase 9.3, 11.1
•สำคัญ Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• HAWQ สำคัญ
• PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
• SAP HANA SPS6
•คลังสินค้า SAP NetWeaver Business 7.0.1
• Teradata Aster 5.0, 5.11
• Teradata 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

อะไรคือสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

ข้อมูลวิทยาศาสตร์ คือการศึกษาการสกัด generalizable ของความรู้จากข้อมูลที่, แต่คำที่สำคัญคือ วิทยาศาสตร์. มันรวมเอาองค์ประกอบที่แตกต่างกันและสร้างเกี่ยวกับเทคนิคและทฤษฎีจากหลายสาขา, รวมทั้งการประมวลผลสัญญาณ, คณิตศาสตร์, รูปแบบความน่าจะเป็น, การเรียนรู้เครื่อง, การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์, สถิติ, วิศวกรรมข้อมูล, การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้, การสร้างภาพ, การสร้างแบบจำลองความไม่แน่นอน, คลังข้อมูล, และการประมวลผลประสิทธิภาพสูงที่มีเป้าหมายในการแยกความหมายจากข้อมูลและการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล. วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็น buzzword, มักจะใช้สลับกันได้กับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ, ที่มักจะถูกทำร้ายการตลาดอะไรที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูล, โดยเฉพาะอย่างยิ่งอีกครั้งแบรนด์ที่มีอยู่ข่าวกรองและการวิเคราะห์การแข่งขันทางธุรกิจวิธี. ข้อมูลวิทยาศาสตร์ไม่จำเป็นต้องเสมอสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่, อย่างไรก็ตาม, ความจริงที่ว่าข้อมูลจะถูกปรับขึ้นทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญของข้อมูลวิทยาศาสตร์.

ผู้ประกอบการของวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะถูกเรียกว่าเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแก้ปัญหาข้อมูลที่ซับซ้อนผ่านจ้างเชี่ยวชาญลึกในบางวินัยทางวิทยาศาสตร์. มันเป็นที่คาดกันโดยทั่วไปว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความสามารถในการทำงานร่วมกับองค์ประกอบต่างๆของคณิตศาสตร์, สถิติและวิทยาการคอมพิวเตอร์, แม้ว่าความเชี่ยวชาญในเรื่องเหล่านี้ไม่จำเป็นต้อง. อย่างไรก็ตาม, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีแนวโน้มที่จะเป็นผู้เชี่ยวชาญในเพียงหนึ่งหรือสองของสาขาวิชาเหล่านี้และความเชี่ยวชาญในอีกสองหรือสาม. ซึ่งหมายความว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องได้รับการฝึกฝนเป็นทีม, ที่ผ่านการเป็นสมาชิกของทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญและความชำนาญข้ามสาขาทั้งหมด.

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีมีความสามารถที่จะใช้ทักษะของพวกเขาเพื่อให้บรรลุสเปกตรัมกว้างของผลการสิ้นสุด. บางส่วนของเหล่านี้รวมถึงความสามารถในการค้นหาและแปลความหมายของแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย, จัดการข้อมูลจำนวนมากแม้จะมีฮาร์ดแวร์, ซอฟต์แวร์และแบนด์วิดธ์ จำกัด, รวมแหล่งข้อมูลร่วมกัน, ให้สอดคล้องของข้อมูลชุด, สร้างการสร้างภาพเพื่อช่วยในการทำความเข้าใจข้อมูล, สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์โดยใช้ข้อมูล, ปัจจุบันและสื่อสารข้อมูลเชิงลึก / ผลการวิจัยของผู้เชี่ยวชาญและนักวิทยาศาสตร์ในทีมของพวกเขาและถ้าจำเป็นให้กับผู้ชมที่ไร้เดียงสา. ทักษะชุดและความสามารถที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลการจ้างงานที่แตกต่างกัน. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นส่วนหนึ่งของหน่วยสืบราชการลับในการแข่งขัน, สนามใหม่ที่เกิดขึ้นใหม่ที่ครอบคลุมจำนวนของกิจกรรม, เช่นการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์, ที่สามารถช่วยให้ธุรกิจได้รับการแข่งขัน.

ข้อมูลเทคนิควิทยาศาสตร์ผลกระทบต่อวิธีการที่เราสามารถเข้าถึงข้อมูลและการวิจัยการดำเนินการข้ามโดเมนต่างๆ, รวมทั้งวิทยาศาสตร์ชีวภาพ, สารสนเทศทางการแพทย์, สังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์.