מאַגיק קוואַדראַנט BI 2018 – גאַרטנערס ביזנעס ינטעלליגענסע

Social

מאַגיק קוואַדראַנט BI 2018 – גאַרטנערס ביזנעס ינטעלליגענסע

Before we examine the maturity model of BI solutions and the guidelines for its development, עס איז נייטיק צו דורכפירן אַ אַנאַליסיס פון די קייפּאַבילאַטיז פון BI סאַלושאַנז, ווי געזונט ווי די מאַרק פֿאַר די סאַלושאַנז.
ווי אַ סטאַרטינג פונט פֿאַר דעם פאָרשונג מיר נעמען גאַרטנער ס "מאַגיק קוואַדראַנץ פֿאַר BI
Platforms ",

מאַגיק קוואַדראַנט BI 2018 – גאַרטנערס ביזנעס ינטעלליגענסע

אין עס גאַרטנער דעפינעס BI Platforms ווי ווייכווארג
Platforms פּראַוויידינג 12 קייפּאַבילאַטיז, צעטיילט אין 3 יקערדיק קאַטעגאָריעס:
✓ עקספּרעס פון אינפֿאָרמאַציע;
✓ ינטעגראַטיאָן;
✓ אַנאַליטיקס
אינפֿאָרמאַציע טעכנאָלאָגיע איז אַ העכסט דינאַמיש פעלד פון פאָרשונג. ווי טייל פון עס, געשעפט
סייכל סיסטעמס (צו) אויך אַנטוויקלען זייער געשווינד. אין דעם פּאַפּיר מיר וועלן אַדכיר צו
די ווייַטערדיק דעפֿיניציע פון ​​ביס: "ביס פאַרבינדן די אַקטיוויטעטן פון דאַטן מיינינג און דאַטן
פּראַסעסינג און וויסן פאַרוואַלטונג דורך אַנאַליטיקאַל מיטל אין סדר צו פאָרשטעלן
קאָמפּלעקס קאַמפּעטיטיוו אינפֿאָרמאַציע צו קאָנסומערס וואס ציען פּלאַנז און מאַכן דיסיזשאַנז. "1
1. אַנאַליסיס פון הייַנט ס קייפּאַבילאַטיז פון BI Platforms
איידער מיר ונטערזוכן די צייַטיקייַט מאָדעל פון BI סאַלושאַנז און די גיידליינז פֿאַר זייַן
אַנטוויקלונג, עס איז נייטיק צו דורכפירן אַ אַנאַליסיס פון די קייפּאַבילאַטיז פון BI סאַלושאַנז,
ווי געזונט ווי די מאַרק פֿאַר די סאַלושאַנז.
ווי אַ סטאַרטינג פונט פֿאַר דעם פאָרשונג מיר נעמען גאַרטנער ס "מאַגיק קוואַדראַנץ פֿאַר BI
Platforms ", ארויס אין 2007 (פייַג. 1). אין עס גאַרטנער דעפינעס BI Platforms ווי ווייכווארג
Platforms פּראַוויידינג 12 קייפּאַבילאַטיז, צעטיילט אין 3 יקערדיק קאַטעגאָריעס:
✓ עקספּרעס פון אינפֿאָרמאַציע;
✓ ינטעגראַטיאָן;
✓ אַנאַליטיקס.
1
ארטיקלען
צו דער ערשטער קאַטעגאָריע געהערן די קאַפּאַסיטיעס פֿאַר:
✓ גענעראַטינג מעלדעט;
✓ נאַוויגאַציע פּאַנעס;
✓ אַד האָק קוויריז;
✓ ינטאַגריישאַן מיט מיז אַמט.
די רגע גרופּע כולל:
✓ BI Infrastructure;
✓ מעטאדאטע פאַרוואַלטונג;
✓ דעוועלאָפּינג ינווייראַנמאַנץ;
✓ וואָרקפלאָווס;
✓ קאָאָפּעראַטיאָן.
די דריט קאַטעגאָריע קאָווערס די קייפּאַבילאַטיז פֿאַר:
✓ אָנליין אַנאַליטיקאַל פּראַסעסינג;
✓ וויסואַליזאַטיאָן;
✓ עקספּרעס פון וויסן און פאָרעקאַסטינג;
✓ מאַפּס פון רעזולטאטן.
פינף יאר שפּעטער גאַרטנער ארויס אַ נייַ "מאַגיק קוואַדראַנט פֿאַר BI Platforms",
אַז איז נאָך איצטיקן פֿאַר 2012. אין דעם דאָקומענט BI Platforms פאָרזעצן צו זיין וויוד ווי
ווייכווארג Platforms, דעליווערינג די קייפּאַבילאַטיז דיסקרייבד אויבן. אבער צוויי מער פֿעיִקייטן
האָבן שוין צוגעלייגט צו די "עקספּרעס פון וויסן" קאַטעגאָריע, ניימלי זוכן-באזירט BI
און רירעוודיק BI.
די גרונט קייפּאַבילאַטיז פון BI Platforms האָבן שוין וויידלי דיסקאַסט און געלערנט,
אַזוי פֿאַר דעם סיבה זיי וועט ניט זיין געהאלטן אין דעטאַל אין דעם פּאַפּיר. מער ופמערקזאַמקייַט וועט
זיין באַצאָלט צו די צוויי נייַ טשאַראַקטעריסטיקס, געפֿינט דורך גאַרטנער.
דער ערשטער געלעגנהייט איז זוכן-באזירט BI. יסענשאַלי עס איז אַ אַפּלאַקיישאַן פון אַ
זוכן-אינדעקס אין סטראַקטשערד און אַנסטראַקשערד דאַטע קוואלן און זייער אָפּטייל (אָרגאַניזירונג)
זיך אַ גריידינג סטרוקטור פון מיטלען און דימענשאַנז, וואָס קאָנסומערס קענען לייכט
נאַוויגירן און ויספאָרשן, ניצן אַ גוגל-ווי צובינד.
די גרונט חילוק צווישן זוכן ענדזשאַנז און דאַטן ווערכאַוזיז איז אַז זוכן
ענדזשאַנז זענען זייער Flexible און שטיצן קיין סאָרט פון פֿאָרמאַט און טיפּ פון אינפֿאָרמאַציע - זייַן
עס סטראַקטשערד אָדער אַנסטראַקשערד. אזוי זוכן ענדזשאַנז קענען קאָפּע מיט ינקריסינגלי יוואַלווינג
דאַטן סטראַקטשערז. די ינדעקסינג פון ביידע יגזיסטינג און נייַ דאַטן (אומבאַקאַנט אַזוי ווייַט) טוט נישט
דאַרפן נאָך דאַטן מאָדעלינג. קאַנווענשאַנאַל דאַטן ווערכאַוזינג אַרקאַטעקטשער האט באגרענעצט
קייפּאַבילאַטיז פֿאַר דילינג מיט אַנסטראַקשערד דאַטן וואָס זענען נייטיק פֿאַר פאַסיליטאַטינג באַשלוס-
מאכן און זוכן ענדזשאַנז "פּלאָמבירן דעם ריס". אין פאַרגלייַך, דאַטן ווערכאַוזיז דאַרפן
צייַט ניט נאָר פֿאַר קריייטינג די ווערכאַוס מאָדעל, אָבער אויך פֿאַר אַדינג נייַ דאַטן. אן אנדער
בעפיירעש שטריך פון זוכן ענדזשאַנז איז זייער יז פון "נאַוויגאַציע" דורך אינהאַלט. בייַ
יעדער שריט פון דער נאַוויגאַציע, זוכן ענדזשאַנז צושטעלן פאַרשידענע אַפּערטונאַטיז פֿאַר פֿילטרירונג
די רעזולטאטן לויט צו אינהאַלט אין דעם המון פֿון דאַטן וואָס האָבן שוין ינדעקסט און
אַנאַלייזד אין קימאַט פאַקטיש צייַט. ריליישאַנאַל דייטאַבייס פאַרוואַלטונג סיסטעמס (רדבמס)
האָבן קיין קאַפּאַציטעט פֿאַר דאַטן אַנאַליסיס סייַדן זיי פאַרמאָגן עטלעכע וויסן וועגן פאַרשידענע
טיפּ פון דאַטן. דאס איז, אַ זוכן מאָטאָר קענען לייכט נאָכגיין קיין געשעעניש אַז געשען אין אַ
זיכער מאָמענט אין צייַט, בשעת ניצן קאַנווענשאַנאַל רדבמס אַ זוכן קענען ווערן געטאן
בלויז אין שטרענג Defined דאַטן fields

Speak Your Mind

*