Magic Quadrant BI 2018 – Gartners İş Zekası

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners İş Zekası

BI çözümlerinin vade modelini ve onun gelişimi için kurallar incelemek önce, BI çözeltilerin yetenekleri bir analiz için gerekli olan, Bu çözümlerin yanı sıra pazar.
Bu araştırma için bir başlangıç ​​noktası olarak, “BI platformları için Magic Quadrant” Gartner'ın almak,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners İş Zekası

İçinde Gartner yazılım platformları temin BI platformlar tanımlar 12 yetenekleri, bölündü 3 temel kategori:
✓ bilgilerin Teslim;
✓ Entegrasyon;
✓ Analitik
Bilişim teknolojisi araştırma oldukça dinamik bir alandır. Bunun bir parçası olarak, iş
istihbarat sistemleri (TO) Ayrıca çok hızlı gelişebilir. Bu yazıda uymak zorundadır
BIS aşağıdaki tanımı: “BIS veri madenciliği ve veri faaliyetlerini birleştirmek
sunmak için analitik araçlarla işleme ve bilgi yönetimi
planları çizip kararlar tüketicilere karmaşık rekabet bilgiler.”1
1. BI platformların bugünün yeteneklerinin analizi
BI çözümlerinin vade modelini ve için kurallar incelemek yıkılmaması
gelişme, BI çözeltilerin yetenekleri bir analiz için gerekli olan,
Bu çözümlerin yanı sıra pazar.
Bu araştırma için bir başlangıç ​​noktası olarak, BI için Gartner'ın “Magic Quadrant almak
platformlar”, yayınlanan 2007 (incir. 1). İçinde Gartner yazılım BI platformlar tanımlar
sağlayan platformlar 12 yetenekleri, bölündü 3 temel kategori:
✓ bilgilerin Teslim;
✓ Entegrasyon;
✓ Analitik.
1
Makaleler
birinci kategori için kapasitelerinin aittir:
✓ Yaratma raporlar;
✓ Gezinti bölmeleri;
✓ Ad hoc sorguları;
✓ MS Office ile Entegrasyon.
İkinci grup içerir:
✓ BI altyapısı;
✓ Meta veri yönetimi;
✓ Gelişmekte ortamları;
✓ İş Akışları;
✓ İşbirliği.
Üçüncü kategori için yeteneklerini kapsar:
✓ Çevrimiçi analitik işlem;
✓ Görselleştirme;
✓ bilgi ve tahmin teslim;
Sonuçların ✓ Haritalar.
Beş yıl sonra Gartner “BI platformları için Magic Quadrant” Yeni yayınlanan,
hala geçerli olduğunu 2012. Bu belgede BI platformları olarak görülebilir devam
yazılım platformları, yetenekleri yukarıda tarif yayınlama. Ancak iki özellik daha
“Teslim bilginin” kategorisine eklendi, yani Arama tabanlı BI
ve mobil BI.
BI platformların temel yetenekleri çok tartışılan ve incelenmiştir, bu nedenle bu nedenle bu yazıda ayrıntılı olarak dikkate alınmayacaktır. Daha fazla dikkat edecek
İki yeni özelliklerine ödenecek, Gartner tarafından sunulan.
İlk fırsat arama tabanlı BI. Esasen bir uygulamasıdır
yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynakları ve bunların bölünme arama-index (organizasyon)
önlemler ve boyutlarda bir sınıflandırma yapısına, bu tüketicilerin kolayca can
gezinmek ve keşfetmek, Bir Google benzeri arayüzü kullanarak.
arama motorları ve veri ambarları arasındaki temel fark, arayıştır
motorlar çok esnektir ve format ve bilgi türüne her türlü desteği - olmak
o yapılandırılmış veya yapılandırılmamış. Böylece arama motorları giderek gelişen başa çıkabilir
veri yapıları. hem mevcut hem de yeni verilerin indeksleme (bilinmeyen ana kadar) değil
Ek veri modelleme gerektiren. Geleneksel veri depolama mimarisi sınırlıdır
kararını kolaylaştırmak için gereklidir yapılandırılmamış veri ile ilgili yetenekleri-
yapma ve arama motorları “bu boşluğu doldurmak”. Karşılaştırıldığında, veri depoları gerektirir
Zaman sadece depo modelini oluşturmak için, aynı zamanda yeni veriler ekleme. Bir diğeri
arama motorlarının olumlu özellik içeriği arasında “navigasyon” kolaylığıdır. at
seyrüsefer her adımı, arama motorları filtreleme için farklı fırsatlar sağlar
dizine edilmiştir veri sayıda içine içeriğine göre sonuçları ve
neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz. İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS)
Farklı hakkında bazı bilgilere sahip olmadıkça veri analizi için hiçbir kapasitesine sahip
veri türü. Yani, Bir arama motoru kolayca meydana geldi herhangi bir olay takip edebilirsiniz
Zaman içinde belli anı, Geleneksel RDBMS kullanırken bir arama yapılabilir
Sadece kesinlikle tanımlanmış veri alanları içinde

SAP Business Intelligence Nesneleri 4.2 Hizmet paketi 05 BobJ

SAP Business Intelligence Nesneleri 4.2 Hizmet paketi 05 2o17 sonunda açıklanacak olan.

SAP BusinessObjects BI (Ayrıca BO veya BobJ olarak bilinen) iş kullanıcıları görüntülemesine izin ön uç uygulamaları paketidir, sıralama ve iş zekası verileri analiz. paketi aşağıdaki anahtar uygulamaları içerir:

  • Crystal Reports — tasarlamak ve raporlar oluşturmak için olanak sağlar
  • Xcelsius / Gösterge tabloları — Kullanıcıların verilerini görselleştirilmesi için çizelge ve grafikleri içerirler interaktif gösterge tabloları oluşturmasına izin verir
  • Web İstihbarat — Ad hoc sorguları ve veri hem çevrimiçi hem de çevrimdışı analiz oluşturmak için bir self-servis bir ortam sağlar
  • kâşif — Kullanıcıların bir GUI arayüzü kullanarak BI veri kaynaklarına arama yapmasına olanak verir. Kullanıcılar iyi bilgi maçı belirten bir grafik ile gösterilir veri ve arama sonuçlarına sorguları oluşturmak gerekmez.

Bu sürüm dönünce bu sürümü kullanıcılara birtakım yenilikleri ve anahtar odak sunması bekleniyor

  • Kurumsal - ölçeklenebilirlik, birden fazla kullanıcı
  • Çeviklik
  • Akıllı ayağı - sadece önceden biçimlendirilmiş raporlar bakmak, Basit öngörü yetenekleri ile entegre
  • Büyük veri - HANA Vora
  • Bulut - bulut içinde “verilerindeki tüm” yatırım
  • Hadoop Hana entegrasyonu

SAP Business Intelligence Nesneleri 4.2 Hizmet paketi 05

SAP Business Intelligence Nesneleri 4.2 Hizmet paketi 05

SAP S4 Hana BI Büyük Veri Kurumsal Bulut Mimarisi

SAP HANA platformu yana kullanılmaktadır 2010, ve SAP ERP ve SAP Business Suite gibi SAP uygulamaları, SAP HANA veritabanı ve / veya lansmanından bu yana herhangi bir başka veritabanı üzerinde çalıştırmak mümkün olmuştur.

SAP HANA S4 platformu Şubat ayında serbest bırakıldı 2015 ve SAP S4HANA yirmi yıldan yılında ERP stratejisi ve platforma SAP'nin en önemli güncellemeyi olarak fatura.

analistlerden gelen geribildirim bir dönüşümsel vardiya olarak algılanır ancak işlevselliği hakkında sorular yöneltti olmasıydı, kullanılabilirlik, SAP S4 hana çevreleyen fiyatlandırma ve göç.

SAP S4 HANA

sonunda 2016, SAP açıkladı 5,400 Müşterilerin SAP S4 hana gerçeklestirmislerdir ancak diğer analistler aslında Kavram Kanıtı çalışmakta çok müşteri dahil göz önüne alındığında bu rakamların bazı viabiltiy tartışmalı / deneme projeleri ziyade aslında canlı edildi müşteriler.

Birçok SAP müşterileri HANA duymuş olsa SAP hala kullanıcı tabanı alma zorlukları çeşitli seçenekler göç ve uygulanması için ne olduğunu anlamak için karşı karşıya.

SAP S4 HANA temelde bulut SAP'nin iyi bilinen bir ERP ve hibrid senaryo ve bulut yazılımı-tesislerinde birleştirmek için tasarlanmıştır HANA bellek veri tabanında ve S / 4Hana bulut sürümü tarafından desteklenmektedir.

 

YellowFin BI Son Versiyonlar

YellowFin BI Son Versiyonlar

YellowFin BI Son Versiyonlar – 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 Sarı BI is 7.3+plus build 20170608 – released on 30 Haziran 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

 

 

 

 

Tableau Hiper Motor Yayın Tarihi İnceleme

Hiper Tablo

Hiper Tablo – Tableau Mart ayında Hyper edinilmiş 2016. Hiper bir Alman oldu, Bir yüksek performans geliştirme akademik tabanlı bir başlangıç, Bellek Optimum veritabanı motoru.

Hiper en yüksek performanslı veritabanı sistemi Tableau ürün teklifleri entegre ediliyor ve Tableau müşteri tabanına yeni yetenekleri bir dizi getirecek. Hiper yaşlanmayı yerini alacak tablo Veri Altyapısı (TDE).

Tableau Hiper Veri Altyapısı

Bu yeni işlev üstlenecek mevcut Tableau olanağı sağlayacak

  • Tableau veri setlerini daha hızlı analiz
  • Büyük yapılandırılmamış veri kümeleri için destek sağlayarak Tableau en büyük veri stratejisi geliştirilmesi
  • Geliştirilmiş veri entegrasyonu, veri dönüştürme, veri toplama ve veri karıştırma
  • Daha zengin analitik, kümeleme ve pencere fonksiyonları k-means gibi
  • Tableau Hiper melez veri modeli uzatacak.
  • analiz ve işlem sistemlerinin Birleştirme
  • Hiper da uyum için araçlar sağlayacaktır, temizleme ve transforme karmaşık ve büyük veri setleri
  • aspirasyon Hiper kullanıcıların verilerle etkileşim olarak otomatik olarak çeşitli bağlamsal ayrıntılarını görüntüleyen bir sözde “anlık analiz” yeteneği sağlamasıdır. Bu bellek işleme veritabanı motoru tarafından servis edilecektir.

Hiper ayrıca bağlantı koruyacaktır 50 ya da öylesine veri kaynakları Tableau sürümünde desteklediği 10 – Bu tür Amazon Redshift olarak farklı veri kaynağını kapsar, Google BigQuery, kar tanesi, ve SQL 2017 sunucu.

Hiper Tablo
Tableau Hiper Yayın Tarihi

Hyper beta startı verildi (erken 2017) ve Tableau Hiper Yayın Tarihi S4 olması bekleniyor 2017 ve birlikte piyasaya sürülecek versiyon Tablo 11. Tableau Data Engine yerini alacak Hiper (TDE) sonuna 2017.

Qlikview Sürüm 13 Yayın tarihi

Qlikview 13

Business across the globe are evolving at a breathtaking pace and the need to make decisions instantly has also grown multi-fold. Decision making at the Top Executive level is no more an intuitive or hunch-driven thought process. It has to be backed with data and based on data and thorough information. To quickly assimilate a huge amount of data, there is now huge demand for Business Intelligence tools that can help the Top Executives give a quick snapshot of the complete picture of Business. These tools are nowadays an utmost necessity as they help the Management keep an eye on the pulse of the business.

There is a huge gamut of BI tools that are there in the market today which help Business in one or other way. Gartner’s Magic Quadrant has ranked Qlikview Version 13 in the Leader’s segment in the BI products category and Qlikview has been able to maintain its stance for past several quarters which is enough of a reflection of Qlikview’s popularity among the major CIOs of the world from almost all the domains including Finance, Banking, Insurance/Actuaries, Automobiles, Pharma, FMCG, Retails, CPG, Manufacturing, Utilities, vb.

 

Ease of Learning Qlikview Version 13

Qlikview Sürüm 13 popularity can be attributed to the large number of features that it offers. Not only it has a low deployment time its TCO (Total Cost of Ownership) is also lower compared to several other BI tools. It is easy to learn Qlikview as it has a low Learning curve and also is very easy to be followed and understood for the end user. Since most of the companies/organizations are deploying Qlikview to serve their Data Visualization and Business Analysis needs there is huge Demand Supply gap in terms of required manpower with the desired skillset. Qlikview Developers are having a very absorption rate in the Analytics industry which is no more a strong hold of the big IT firms as it was the case earlier. Every kind of Business be it small, medium or a large enterprise is looking for manpower which can take care of Qlikview setup, prepare dashboards, and prepare business reports for them. Kısacası, the demand for Qlikview developers is at its peek at the moment and is a promising field for people who want to enter the Data Visualization arena today.

 

Tahmini Analytics

Tahmini 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.

Tahmine dayalı analitik 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 / veri)

 

Tahmini Analytics

In our experience the way to succeed with Tahmini Analizi is to Empower a C-Level Tahmini 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 Maliyeti – Seçenekler ve Fiyatlandırma

SpotFire Maliyeti – diğer birçok yazılım uygulamaları ile birlikte SpotFire İş Zekası aletin maliyetini öğrenmek için oldukça zor olabilir.

TIBCO SpotFire tasarımlar, geliştirir ve iş zekası ve analitik kullanım için bellek içi analitiği yazılımı dağıtan ve yürütme panoları ile kullanıcılara sunuyor, veri analitiği, veri goruntuleme, ..

tibco SpotFire maliyetleri fiyatlandırma

SpotFire 90'lı yılların başından itibaren yaklaşık edilmiş ama gerçekten kadar kapalı almadı 2007, Marka TIBCO Software tarafından satın alınmıştır zaman. Kesin bir müşteri sayısı kullanılamaz, ve çevresinde vardır $1 geliri milyar ve BI Araçları pazarının büyüyen bir pazar payı.

Bir şirket kullanıcı iseniz o zaman seçim için farklı seçenekler pleothora bağlı olarak uyarlanmış fiyatlandırma planı müzakere mümkün olacak olasıdır.

Ancak iki potansiyel seçenek vardır TIBCO SpotFire Maliyet maliyet için bir lezzet vermek için

1. SpotFire Bulut Kişisel Servisi – yaklaşık. $300/yıl, 100GB depolama, 1 yazar koltuğu (Bu masaüstü yazılımı biraz sınırlı işlevsellik yerel verilere bağlantı sınırlıdır ve yalnızca yerel DXP dosya yükleyebilir).

2. SpotFire Bulut Çalışma Grubu ($2000/yıl, 250GB depolama, 1 iş yazar / 1 analist / 5 tüketici koltuklar) ve tek Yazara okuma yeteneği verir 17 Yerel farklı dosya türleri (dxp, stdf, sbdf, sFS, xls, xlsx, xlsm, xlsb, csv, Txt, mdb, mde, accdb, .accde, sas7bdat,UDL, kütük, shp), Standart veri kaynakları için bağlantı (ODBC, OleDb, torpil, Microsoft SQL Server Compact Veri Sağlayıcısı 4.0, .Teradata için NET veri sağlayıcısı, ADS Kompozit Bilgi Sunucu Bağlantı, Microsoft SQL Server (Analiz Hizmetleri dahil), Teradata ve TIBCO SpotFire Haritalar. Ayrıca tahmine dayalı analitiği yapmak yazarı sağlar, öngörme, ve yerel dil komut dosyası).

TBölüm Spotfire® Bulut TIBCO Spotfire® Platformu
Fiyatlandırma $200/ay YA 2000 $ / yıllık
abonelik fiyatlandırma
abone, Kalıcı ve Vadeli Lisanslar
Lisanslar 1 Yazma Koltuk (Çevrimiçi ve çevrimdışı yazma içerir) Müşteri Sipariş Başına
Bulut Veri Depolama 250GB 0GB

TIBCO SpotFire versiyonu 6 gözden geçirmek

TIBCO SpotFireerişimine olanak tanır Veri görselleştirme ve Anayltics aracıdır, analiz etmek ve veri kaynakları çeşitli dinamik raporlar oluşturmak.

SpotFire, Bence en iyi gerçek Veri Analistler olan bu kullananlara yönelik alet ya da yeni buzzord kullanıyor “Veri Bilim adamları“.

SpotFire aynı zamanda kullanıcıların bir kez inşa etmek ve birçok yayımlamak için izin vererek Sahipliği düşük toplam maliyeti tutar (sigara lisanslı) internet / intranet üzerinde kullanıcıların, PDF olarak veya MS PowerPoint raporları gibi.

Eğer bir pazar araştırmacısı olup olmadığını anında kazanç sağlayabilir veri içerik SpotFire iyi tüm yuvarlak anlayışla Doğru kullanıldığı taktirde, Satış temsilcisi, Bir bilim adamı ya da hızlı bir şekilde kritik iş veri eğilimleri ve desenleri tanımlamak izin vererek işlem mühendisi.

SpotFire böyle masaüstünüzde ya da bir ağ dosya sisteminde yerlerde bir dizi verilere erişebilir. o Bilgi Bağlantı özelliği ile uzaktan veri tabanlarında yer alıyorsa bile verilerinize erişebilir, BT departmanı her zaman dahil etmek zorunda kalmadan yeni bir soru sormak isteyen. Ancak tipik işletme kullanıcıları için en temel veritabanı tabloları ve understanddable alanları yapmak için onların BT Bölümler girdi gerekecektir. Örneğin Tablo 123_xyx yapma / Saha 4455gt olmak “Satış Miktarı”.

SpotFire etkileşimli veri filtreleme sağlar, ve iş kullanıcı anında cevaplar vermek için verilerin eski defterleri yardımcı olur ve görsel ve anlaşılır bir formatta – Bir eski atasözü “Bir resimdir değerinde bin kelime” ve hiçbir yerde bu daha doğrudur Veri Analizi durumunda daha.

sırasında bizim SpotFire İnceleme Biz şeklinde renkli görsel çeşitli oluşturmak başardık hareket çizelgeleri, Çubuk grafikler, çapraz tablolar, saçılım grafikleri ve daha birçok o

SpotFire ayrıca Google Maps çok similaur şık özellikleri ve sokak düzeyinde haritalama ile gösterge tabloları bir numarası vardır.

Yeni bir sunumda bir Global CFO için oldu 100 perakendeci o şimdi ekibi SpotFire kullanarak kendisine Powerpoint sunumu ve mevcut verilerin hendek ileriye istediğini belirtti – Aracın bu tür için açıkça meraklısı!

Statik raporlar dolayısıyla işletme kullanıcıları SpotFire Versiyon için sınırlayıcı olabilir 6 Eğer daha fazla iş soruları ve veri yayılmasını poz kullanıcı yardım dinamik raporlar oluşturmak için olanak sağlar. Veri visuations kolayca meslektaşları ve müşterilere göstermek için raporlara dönüştürülebilir.

SpotFire v6 bulunan yeni özelliklerdir:

  • Gelişmiş düzeyindeki Google haritaları tarzı haritalama ve entegrasyon
  • etkileşimli bir grafik üzerinde veri alt kümesini seçip detaya yeteneği / veri içine ile
  • Yeni çizelgeleri Özellikler dizisi
  • Metin kolayca görüntülerin üzerine yerleştirilebilir
  • Gelişmiş entegrasyon ve mobil cihazlar üzerine veri itmek yeteneği
  • görselleştirin, keşfetmek ve konumu bağlamında verileri analiz
  • Çok katmanlı jeo-analizlerle durumsal anlayış Expand
  • hassas işletme genelinde coğrafi kodlama temin etmek üzere yeni veri kaynakları Melez uygulama
  • Geliştirilmiş Web Tabanlı yazma

Veri kaynakları bu SpotFire Sürüm 6 Hangi bağlanabilir:

• Cloudera Kovanı CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
• Kompozit Bilgi Sunucusu (ADS) 6.1, 6.2
• Hortonworks Veri Platformu 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 ve Oracle Exadata (Oracle 11gR1 ve R2,)
• Oracle Hyperion Essbase 9.3, 11.1
• Esas Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• Esas 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

Bir Veri Bilimci Nedir?

Data science is the study of the generalizable extraction of knowledge from data, yet the key word is science. It incorporates varying elements and builds on techniques and theories from many fields, including signal processing, mathematics, probability models, machine learning, computer programming, statistics, data engineering, pattern recognition and learning, visualization, uncertainty modeling, data warehousing, and high performance computing with the goal of extracting meaning from data and creating data products. Data science is a buzzword, often used interchangeably with analytics or big data, that is often abused for marketing anything involving data processing, in particular to re-brand existing competitive intelligence and business analytics approaches. Data Science need not be always for big data, however, the fact that data is scaling up makes big data an important aspect of data science.

A practitioner of data science is called a data scientist. Data scientists solve complex data problems through employing deep expertise in some scientific discipline. It is generally expected that data scientists are able to work with various elements of mathematics, statistics and computer science, although expertise in these subjects are not required. ancak, a data scientist is most likely to be an expert in only one or two of these disciplines and proficient in another two or three. This means that data science must be practiced as a team, 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.