ეფექტური ბიზნეს ინტელექტი და მაღალი ხარისხის მონაცემთა ანალიზი. ბიზნეს ინფორმაციის ანალიზი - საფუძვლები Big Data Connectors

ჩამოტვირთეთ უფასოდ სრული ვერსია Tableau Desktop 14 Days მიიღეთ საჩუქარი Tableau Business Intelligence გაკვეთილები

ხელმისაწვდომი მუშაობა დიდ მონაცემებთან ვიზუალური ანალიტიკის გამოყენებით

გააუმჯობესე ბიზნეს ინტელექტი და გადაწყვიტე რუტინული ამოცანები Big Data-ში დამალული ინფორმაციის გამოყენებით TIBCO Spotfire პლატფორმით. ეს არის ერთადერთი პლატფორმა, რომელიც აწვდის ბიზნეს მომხმარებლებს ინტუიციური, ადვილად გამოსაყენებელი ინტერფეისით, რომელიც საშუალებას აძლევს ანალიტიკური ტექნოლოგიების სრულ სპექტრს დიდი მონაცემებისთვის, IT პროფესიონალების ან ტრენინგის საჭიროების გარეშე.

Spotfire ინტერფეისი თანაბრად მოსახერხებელს ხდის მუშაობას როგორც მცირე მონაცემთა ნაკრებებთან, ასევე დიდი მონაცემების მრავალ ტერაბაიტიან კლასტერებთან: სენსორების წაკითხვა, ინფორმაცია სოციალური ქსელებიდან, გაყიდვების პუნქტები ან გეოლოკაციის წყაროები. უნარების ყველა დონის მომხმარებლებს შეუძლიათ ადვილად ნავიგაცია მნიშვნელოვანი დაფებითა და ანალიტიკური სამუშაო პროცესებით, უბრალოდ ვიზუალიზაციის გამოყენებით, რომლებიც გრაფიკულად წარმოადგენენ მილიარდობით მონაცემთა ქულების გაერთიანებას.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა არის სწავლა-კეთების საფუძველზე გაზიარებული გამოცდილებაკომპანიებმა მიიღონ მეტი დასაბუთებული გადაწყვეტილებები. Spotfire Predictive Analytics-ის გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ აღმოაჩინოთ ბაზრის ახალი ტენდენციები ბიზნეს დაზვერვის ანალიზიდან და მიიღოთ ზომები რისკის შესამცირებლად, რაც გამოიწვევს უკეთესი მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებს.

მიმოხილვა

დიდი მონაცემთა დაკავშირება მაღალი ხარისხის ანალიტიკისთვის

Spotfire გთავაზობთ ანალიტიკის სამ ძირითად ტიპს Hadoop-თან და მონაცემთა სხვა დიდ წყაროებთან უწყვეტი ინტეგრაციით:

1. მოთხოვნის ანალიტიკის მონაცემთა ვიზუალიზაცია: ჩაშენებული, მომხმარებლის მიერ კონფიგურირებადი მონაცემთა კონექტორები, რომლებიც ხელს უწყობს მონაცემთა ულტრა სწრაფ, ინტერაქტიულ ვიზუალიზაციას
2. ანალიზი მონაცემთა ბაზაში (In-Database Analytics): ინტეგრაცია განაწილების გამოთვლით პლატფორმასთან, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გააკეთოთ ნებისმიერი სირთულის მონაცემების გამოთვლები დიდ მონაცემებზე დაყრდნობით.
3. მეხსიერების ანალიტიკა: პლატფორმის ინტეგრაცია სტატისტიკური ანალიზირომელიც იღებს მონაცემებს უშუალოდ მონაცემთა ნებისმიერი წყაროდან, მათ შორის ტრადიციული და ახალი მონაცემთა წყაროებიდან.

ერთად, ეს ინტეგრაციის მეთოდები წარმოადგენს ვიზუალური კვლევისა და მოწინავე ანალიტიკის მძლავრ კომბინაციას.
ის საშუალებას აძლევს ბიზნეს მომხმარებლებს, მიიღონ წვდომა, შეაგროვონ და გააანალიზონ მონაცემები მონაცემთა ნებისმიერი წყაროდან მძლავრი, ადვილად გამოსაყენებელი დაფებისა და სამუშაო ნაკადების მეშვეობით.

დიდი მონაცემთა კონექტორები

Spotfire დიდი მონაცემების კონექტორები მხარს უჭერენ ყველა სახის მონაცემთა წვდომას: მონაცემთა წყაროში, მეხსიერებაში და მოთხოვნაზე. Spotfire-ის ჩაშენებული მონაცემთა კონექტორები მოიცავს:

• Hadoop-ის სერტიფიცირებული მონაცემთა კონექტორები Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill და Pivotal HAWQ
• სხვა სერტიფიცირებული დიდი მონაცემთა კონექტორები მოიცავს Teradata, Teradata Aster და Netezza
• კონექტორები ისტორიული და მიმდინარე მონაცემებისთვის ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა OSI PI სენსორები

In-Datasource Distributed Computing

გარდა Spotfire-ის მოსახერხებელი ვიზუალური შერჩევის ოპერაციებისა SQL მოთხოვნებისთვის, რომლებიც წვდებიან წყაროებში განაწილებულ მონაცემებს, Spotfire-ს შეუძლია შექმნას სტატისტიკური და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები, რომლებიც მოქმედებენ მონაცემთა წყაროებში და დააბრუნებს მხოლოდ Spotfire-ში ვიზუალიზაციის შესაქმნელად საჭირო შედეგებს.

• მომხმარებლები მუშაობენ დაფებით ვიზუალური შერჩევის ფუნქციით, რომლებიც წვდებიან სკრიპტებს TERR ენის ჩაშენებული შესაძლებლობების გამოყენებით,
• TERR სკრიპტები იწყებენ განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციებს Map / Reduce, H2O, SparkR ან Fuzzy Logix-თან ურთიერთქმედებით,
• ეს აპლიკაციები თავის მხრივ წვდებიან მაღალეფექტურ სისტემებს, როგორიცაა Hadoop ან სხვა მონაცემთა წყაროები,
• TERR შეიძლება განთავსდეს, როგორც მოწინავე ანალიტიკური ძრავა Hadoop კვანძებში, რომლებსაც მართავს MapReduce ან Spark. TERR ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას Teradata მონაცემთა კვანძებისთვის.
• შედეგების ვიზუალიზაცია ხდება Spotfire-ზე.

TERR მოწინავე ანალიტიკისთვის

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) - TERR არის სტატისტიკური პაკეტი კორპორატიული დონე, რომელიც შეიქმნა TIBCO-ს მიერ R ენასთან სრული თავსებადობისთვის, რაც აცნობიერებს კომპანიის მრავალწლიან გამოცდილებას S+-თან დაკავშირებულ ანალიტიკურ სისტემაში. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განაგრძონ აპლიკაციებისა და მოდელების შემუშავება არა მხოლოდ ღია კოდის R-ის გამოყენებით, არამედ მათი R კოდის ინტეგრირება და განთავსება კომერციულ, საიმედო პლატფორმაზე, მათი კოდის გადაწერის გარეშე. TERR-ს აქვს უფრო მაღალი ეფექტურობა და მეხსიერების საიმედო მართვა, უზრუნველყოფს მონაცემთა დამუშავების მაღალ სიჩქარეს დიდ მოცულობაზე, ღია კოდის R ენასთან შედარებით.

ყველა ფუნქციის გაერთიანება

ზემოაღნიშნული მძლავრი ფუნქციონალობის გაერთიანება ნიშნავს, რომ ყველაზე რთული ამოცანებისთვისაც კი, რომლებიც საჭიროებენ უაღრესად სანდო ანალიტიკას, მომხმარებლები ურთიერთობენ მარტივ, ადვილად გამოსაყენებელ ინტერაქტიულ სამუშაო პროცესებთან. ეს საშუალებას აძლევს ბიზნეს მომხმარებლებს ვიზუალურად და გაანალიზონ მონაცემები, ასევე გააზიარონ ანალიტიკური შედეგები, ბიზნესის ანალიზის საფუძველში არსებული მონაცემთა არქიტექტურის დეტალების ცოდნის საჭიროების გარეშე.

მაგალითი: Spotfire ინტერფეისი მოდელის შედეგების კონფიგურაციის, გაშვებისა და ვიზუალიზაციისთვის, რომელიც განსაზღვრავს დაკარგული დატვირთვების მახასიათებლებს. ამ ინტერფეისის საშუალებით, ბიზნეს მომხმარებლებს შეუძლიათ შეასრულონ გამოთვლები TERR და H2O (განაწილებული გამოთვლითი ჩარჩო) გამოყენებით Hadoop კლასტერებში შენახული ტრანზაქციისა და გადაზიდვის მონაცემებზე წვდომით.

ანალიტიკური სივრცე დიდი მონაცემებისთვის

გაფართოებული და პროგნოზირებადი ანალიტიკა

მომხმარებლები იყენებენ Spotfire-ის ვიზუალური შერჩევის დაფებს მოწინავე ფუნქციების მდიდარი ნაკრების გასაშვებად, რაც აადვილებს პროგნოზების გაკეთებას, მოდელების შექმნას და მათ ოპტიმიზაციას. დიდი მონაცემების გამოყენებით, ანალიზი შეიძლება გაკეთდეს მონაცემთა წყაროს შიგნით (In-Datasource), დაბრუნდეს მხოლოდ აგრეგირებული ინფორმაცია და შედეგები, რომლებიც საჭიროა ვიზუალიზაციის შესაქმნელად Spotfire პლატფორმაზე.

მანქანათმცოდნეობა

მანქანური სწავლების ხელსაწყოების ფართო სპექტრი ხელმისაწვდომია Spotfire-ის ჩაშენებული ფუნქციების სიაში, რომელთა გამოყენება შესაძლებელია ერთი დაწკაპუნებით. სტატისტიკოსებს აქვთ წვდომა R ენაზე დაწერილი პროგრამის კოდზე და შეუძლიათ გააფართოვონ გამოყენებული ფუნქციები. მანქანათმცოდნეობის ფუნქციონალობა შეიძლება გაზიაროთ სხვა მომხმარებლებთან მარტივი ხელახალი გამოყენებისთვის.

მანქანური სწავლების შემდეგი მეთოდები ხელმისაწვდომია უწყვეტი კატეგორიული ცვლადებისთვის Spotfire-ზე და TERR-ზე:

• ხაზოვანი და ლოგისტიკური რეგრესია
• გადაწყვეტილების ხეები, შემთხვევითი ტყე, გრადიენტის გამაძლიერებელი მანქანა (GBM)
• განზოგადებული ხაზოვანი (დამატებითი) მოდელები (განზოგადებული დანამატის მოდელები)
• Ნეირონული ქსელები

Შინაარსის ანალიზი

Spotfire უზრუნველყოფს ანალიტიკას და მონაცემთა ვიზუალიზაციას, რომლის მნიშვნელოვანი ნაწილი ადრე არ იყო გამოყენებული - ეს არის არასტრუქტურირებული ტექსტი, რომელიც ინახება ისეთ წყაროებში, როგორიცაა დოკუმენტები, ანგარიშები, შენიშვნები. CRM სისტემები, საიტის ჟურნალები, პუბლიკაციები სოციალურ ქსელებშიდა უფრო მეტი.

მდებარეობის ანალიტიკა

ფენიანი რუქები მაღალი გარჩევადობადიდი მონაცემების ვიზუალიზაციის შესანიშნავი გზაა. Spotfire-ის მდიდარი რუქის ფუნქციონალობა საშუალებას გაძლევთ შექმნათ რუკები იმდენი მითითებით და ფუნქციური ფენით, რამდენიც გჭირდებათ. Spotfire ასევე იძლევა დახვეწილი ანალიტიკის გამოყენების საშუალებას რუკებთან მუშაობისას. გეოგრაფიული რუქების გარდა, სისტემა ქმნის რუკებს მომხმარებლების, საწყობების, წარმოების, ნედლეულის და მრავალი სხვა ინდიკატორის ქცევის ვიზუალიზაციისთვის.

თითოეული დიდი ბიზნესიხოლო საშუალო ზომის სტრუქტურების უმეტესობას ექმნება პრობლემა, მიაწოდოს მენეჯმენტს კომპანიის მდგომარეობის შესახებ არაზუსტი მონაცემები. მიზეზები შეიძლება განსხვავებული იყოს, მაგრამ შედეგები ყოველთვის ერთი და იგივეა - არასწორი ან დროული გადაწყვეტილებები, რომლებიც უარყოფითად აისახება ფინანსური ტრანზაქციების ეფექტურობაზე. ასეთი სიტუაციების გამოსარიცხად, პროფესიონალური ბიზნესის ანალიტიკის სისტემა ან BI ( ინგლისურიდან - ბიზნეს დაზვერვა). ეს მაღალტექნოლოგიური "დამხმარეები" ეხმარებიან სისტემის აშენებას მენეჯმენტის კონტროლიყველა ასპექტი ბიზნესში.

თავის არსში, BI სისტემები არის მოწინავე ანალიტიკური პროგრამული უზრუნველყოფა ბიზნესის ანალიზისა და ანგარიშგებისთვის. ამ პროგრამებს შეუძლიათ გამოიყენონ მონაცემები ინფორმაციის სხვადასხვა წყაროდან და მიაწოდონ ისინი მოსახერხებელი ფორმით და ჭრით. შედეგად, მენეჯმენტი იღებს სწრაფ წვდომას სრულ და გამჭვირვალე ინფორმაციაზე კომპანიის მდგომარეობის შესახებ. BI-ს დახმარებით მოპოვებული ანგარიშების მახასიათებელია მენეჯერის უნარი დამოუკიდებლად აირჩიოს რომელ კონტექსტში მიიღოს ინფორმაცია.

თანამედროვე ბიზნეს დაზვერვის სისტემები მრავალფუნქციურია. ამიტომ მსხვილ კომპანიებში ისინი თანდათან ანაცვლებენ ბიზნეს ანგარიშების მიღების სხვა მეთოდებს. ექსპერტები მიუთითებენ მათ ძირითად შესაძლებლობებზე:

• კავშირები სხვადასხვა მონაცემთა ბაზასთან, კერძოდ;
• სხვადასხვა სირთულის, სტრუქტურის, ტიპისა და განლაგების ანგარიშების გენერირება მაღალი სიჩქარე... ასევე შესაძლებელია გრაფიკის მიხედვით ანგარიშების გენერირების გრაფიკის დადგენა მონაცემთა პირდაპირი მონაწილეობისა და განაწილების გარეშე;
• მონაცემებთან გამჭვირვალე მუშაობა;
• მკაფიო კავშირის უზრუნველყოფა სხვადასხვა წყაროს ინფორმაციას შორის;
• სისტემაში თანამშრომლების წვდომის უფლებების მოქნილი და ინტუიციური დაყენება;
• მონაცემთა შენახვა თქვენთვის მოსახერხებელ ნებისმიერ ფორმატში - PDF, Excel, HTML და მრავალი სხვა.

ბიზნეს დაზვერვის საინფორმაციო სისტემების შესაძლებლობები საშუალებას აძლევს მენეჯერს არ იყოს დამოკიდებული IT დეპარტამენტზე ან მის თანაშემწეებზე საჭირო ინფორმაციის მიწოდებაზე. ასევე შესანიშნავი შესაძლებლობაა აჩვენოთ თქვენი გადაწყვეტილებების სწორი მიმართულება, არა სიტყვებით, არამედ ზუსტი ციფრებით. ბევრი მსხვილი ქსელური კორპორაცია დასავლეთში დიდი ხანია იყენებს BI სისტემებს, მათ შორის მსოფლიოში ცნობილი Amazon, Yahoo, Wall-Mart და სხვები. ზემოაღნიშნული კორპორაციები დიდ ფულს ხარჯავენ ბიზნეს დაზვერვაზე, მაგრამ დანერგილი BI სისტემები ფასდაუდებელს მოაქვს. სარგებელი.

პროფესიული ბიზნეს დაზვერვის სისტემების უპირატესობები ეფუძნება პრინციპებს, რომლებიც მხარდაჭერილია ყველა მოწინავე BI აპლიკაციაში:

1. ხილვადობა. ნებისმიერი ბიზნესის ანალიზის პროგრამის მთავარი ინტერფეისი უნდა ასახავდეს ძირითად ინდიკატორებს. ამის წყალობით, მენეჯერი სწრაფად შეძლებს შეაფასოს საწარმოში არსებული მდგომარეობა და საჭიროების შემთხვევაში დაიწყოს რაიმეს მიღება;
2. მორგება. თითოეულ მომხმარებელს უნდა შეეძლოს ინტერფეისის და ფუნქციური კლავიშების მორგება საკუთარი თავისთვის ყველაზე მოსახერხებელი გზით;
3. ფენების დალაგება. თითოეულ მონაცემთა ბაზას უნდა ჰქონდეს რამდენიმე სექცია (ფენა), რათა უზრუნველყოს დეტალების დონე, რომელიც საჭიროა კონკრეტულ დონეზე;
4. ინტერაქტიულობა. მომხმარებლებს უნდა შეეძლოთ ინფორმაციის შეგროვება ყველა წყაროდან და ერთდროულად რამდენიმე მიმართულებით. აუცილებელია, რომ სისტემას ჰქონდეს შეტყობინების კონფიგურაციის ფუნქცია ძირითადი პარამეტრების მიხედვით;
5. Multithreading და წვდომის კონტროლი. BI სისტემაში უნდა განხორციელდეს მომხმარებელთა დიდი რაოდენობის ერთდროული ფუნქციონირება მათთვის წვდომის სხვადასხვა დონის დაყენების შესაძლებლობით.

ამას მთელი IT საზოგადოება ეთანხმება Ინფორმაციული სისტემებიბიზნეს ანალიტიკოსები ინდუსტრიის განვითარების ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული სფეროა. თუმცა, მათ განხორციელებას ხშირად აფერხებს ტექნიკური და ფსიქოლოგიური ბარიერები, მენეჯერების არაკოორდინირებული მუშაობა და პასუხისმგებლობის განსაზღვრული სფეროების არარსებობა.

BI- კლასის სისტემების დანერგვაზე ფიქრისას მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ პროექტის წარმატება დიდწილად იქნება დამოკიდებული კომპანიის თანამშრომლების დამოკიდებულებაზე ინოვაციებისადმი. ეს ეხება ყველა IT პროდუქტს: სკეპტიციზმმა და შემცირების შიშმა შეიძლება შეარყიოს განხორციელების ყველა ძალისხმევა. ამიტომ, ძალიან მნიშვნელოვანია იმის გაგება, თუ რა გრძნობებს იწვევს ბიზნეს ინტელექტის სისტემა მომავალ მომხმარებლებს. იდეალური ვითარება წარმოიქმნება მაშინ, როდესაც კომპანიის თანამშრომლები აღიქვამენ სისტემას, როგორც ასისტენტს და ინსტრუმენტს მუშაობის გასაუმჯობესებლად.

BI ტექნოლოგიის დანერგვის პროექტის დაწყებამდე აუცილებელია კომპანიის ბიზნეს პროცესების და მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მიღების პრინციპების საფუძვლიანი ანალიზი. ყოველივე ამის შემდეგ, სწორედ ეს მონაცემები მიიღებს მონაწილეობას კომპანიაში არსებული სიტუაციის ანალიზში. ის ასევე დაგეხმარებათ სხვა ძირითად კრიტერიუმებთან ერთად BI სისტემის არჩევაში:

1. BI სისტემების დანერგვის მიზნები და ამოცანები;
2. მონაცემების შენახვის მოთხოვნები და მათთან მუშაობის შესაძლებლობა;
3. მონაცემთა ინტეგრაციის ფუნქციები. კომპანიის ყველა წყაროდან მონაცემების გამოყენების გარეშე მენეჯმენტი ვერ შეძლებს საქმის მდგომარეობის ჰოლისტიკური სურათის მიღებას;
4. ვიზუალიზაციის შესაძლებლობები. თითოეული ადამიანისთვის იდეალური BI ანალიტიკა განსხვავებულად გამოიყურება და სისტემა უნდა აკმაყოფილებდეს თითოეული მომხმარებლის საჭიროებებს;
5. მრავალფეროვნება ან ვიწრო სპეციალიზაცია. მსოფლიოში არსებობს სისტემები, რომლებიც მიმართულია კონკრეტულ ინდუსტრიაზე, ასევე უნივერსალური გადაწყვეტილებები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ შეაგროვოთ ინფორმაცია ნებისმიერი ასპექტით;
6. რესურსების მოთხოვნა და ფასი პროგრამული უზრუნველყოფა... BI სისტემის არჩევანი, ისევე როგორც ნებისმიერი პროგრამული უზრუნველყოფა, დამოკიდებულია კომპანიის შესაძლებლობებზე.

ზემოაღნიშნული კრიტერიუმები დაეხმარება მენეჯმენტს ინფორმირებული არჩევანის გაკეთებაში ცნობილი ბიზნეს დაზვერვის სისტემების მრავალფეროვნებას შორის. არსებობს სხვა პარამეტრები (მაგ. შენახვის სტრუქტურა, ვებ არქიტექტურა), მაგრამ ისინი საჭიროებენ გამოცდილებას ვიწრო IT სფეროებში.

საკმარისი არ არის მხოლოდ არჩევანის გაკეთება, პროგრამული უზრუნველყოფის ყიდვა, მისი ინსტალაცია და კონფიგურაცია. BI სისტემების წარმატებული დანერგვა ნებისმიერი მიმართულებით ეფუძნება შემდეგ წესებს:

• მონაცემების სისწორე. თუ ანალიზის მონაცემები არასწორია, მაშინ არსებობს სისტემის სერიოზული შეცდომის შესაძლებლობა;
• ყოვლისმომცველი ტრენინგი თითოეული მომხმარებლისთვის;
• სწრაფი განხორციელება. თქვენ უნდა ფოკუსირება მოახდინოთ სწორი მოხსენებების მიღებაზე ყველა საკვანძო ადგილას, ვიდრე ერთ მომხმარებელს სრულყოფილად მოემსახუროთ. მორგება გარეგნობაშეატყობინეთ ან დაამატეთ მისი სხვა განყოფილება მოხერხებულობისთვის, შეგიძლიათ ყოველთვის განხორციელების შემდეგ;
• გააცნობიერეთ ROI თქვენს BI სისტემაზე. ეფექტი მრავალ ფაქტორზეა დამოკიდებული და ზოგიერთ შემთხვევაში ჩანს მხოლოდ რამდენიმე თვის შემდეგ;
• აღჭურვილობა უნდა იყოს გათვლილი არა მხოლოდ არსებული სიტუაციისთვის, არამედ უახლოესი მომავლისთვის;
• გაიგეთ, რატომ დაიწყო BI სისტემის დანერგვა და არ მოითხოვოთ პროგრამული უზრუნველყოფაშეუძლებელია.

სტატისტიკის მიხედვით, კომპანიის აღმასრულებელთა მხოლოდ 30% არის კმაყოფილი BI სისტემების დანერგვით. ბიზნესის ანალიზის პროგრამული უზრუნველყოფის არსებობის წლების განმავლობაში, ექსპერტებმა ჩამოაყალიბეს 9 ძირითადი შეცდომა, რომელსაც შეუძლია შეამციროს ეფექტურობა მინიმუმამდე:

1. მენეჯმენტისთვის განხორციელების მიზნის არააშკარაობა. ხშირად, პროექტს ქმნის IT დეპარტამენტი მენეჯერების მჭიდრო ჩართულობის გარეშე. უმეტეს შემთხვევაში, დანერგვისა და ექსპლუატაციის პროცესში ჩნდება კითხვები BI სისტემის მიზნებსა და ამოცანებს, სარგებელსა და გამოყენებადობას;
2. გამჭვირვალობის ნაკლებობა მენეჯმენტში, თანამშრომელთა მუშაობაში და გადაწყვეტილების მიღებაში. მენეჯერებმა შეიძლება არ იცოდნენ საველე თანამშრომლების მუშაობის ალგორითმები და მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებიშეიძლება მიღებული იყოს არა მხოლოდ მშრალი ფაქტების საფუძველზე. ეს გამოიწვევს BI სისტემის დანერგვის შედეგად არსებული პარადიგმის შენარჩუნების შეუძლებლობას. და ხშირად არღვევს კულტურას, რომელიც წლების განმავლობაში განვითარდა კორპორატიული მმართველობაშეუძლებელია;
3. მონაცემთა არასაკმარისი სანდოობა. ბიზნესის ანალიზის სისტემაში ყალბი ინფორმაციის მოხვედრა მიუღებელია, წინააღმდეგ შემთხვევაში თანამშრომლები ვერ შეძლებენ მას ენდონ და გამოიყენონ;
4. პროფესიონალური ბიზნეს დაზვერვის სისტემის არასწორი არჩევანი. ბევრი მაგალითი ისტორიაში, როდესაც მენეჯმენტი ქირაობს მესამე მხარის ორგანიზაციას BI სისტემის დასანერგად და არ იღებს მონაწილეობას მის არჩევანში, თავისთავად მეტყველებს. შედეგად დაინერგა სისტემა, რომელიც არ იძლევა საჭირო ანგარიშის მოპოვების საშუალებას ან რომელთანაც შეუძლებელია კომპანიაში არსებული ერთ-ერთი პროგრამული უზრუნველყოფის ინტეგრირება;
5. მომავლის გეგმის ნაკლებობა. BI სისტემების თავისებურება ის არის, რომ ის არ არის სტატიკური პროგრამული უზრუნველყოფა. შეუძლებელია განხორციელების პროექტი დაასრულო და არ იფიქრო. ბევრი მოთხოვნაა მომხმარებლებისა და მენეჯმენტისგან გაუმჯობესებასთან დაკავშირებით;
6. BI სისტემის გადაცემა გარე ორგანიზაციამხარდაჭერისთვის. როგორც პრაქტიკა გვიჩვენებს, ყველაზე ხშირად ასეთი სიტუაციები იწვევს პროდუქტის იზოლაციას და სისტემის იზოლირებას რეალური მდგომარეობიდან. საკუთარი მხარდაჭერის სერვისი ბევრად უფრო სწრაფად და ეფექტურად პასუხობს მომხმარებლის უკუკავშირს და მენეჯმენტის მოთხოვნებს;
7. ფულის დაზოგვის სურვილი. ბიზნესში ეს ნორმალურია, მაგრამ BI ანალიტიკა მუშაობს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ის ითვალისწინებს კომპანიის საქმიანობის ყველა ასპექტს. სწორედ ამიტომ არის მაღალი ღირებულების ღრმა ანალიტიკური სისტემები ყველაზე ეფექტური. ინტერესის სფეროებზე რამდენიმე მოხსენების მიღების სურვილი იწვევს მონაცემთა ხშირ შეცდომებს და დიდ დამოკიდებულებას IT სპეციალისტების კვალიფიკაციაზე;
8. განსხვავებული ტერმინოლოგია კომპანიაში. მნიშვნელოვანია, რომ ყველა მომხმარებელმა გაიგოს ძირითადი ტერმინები და მათი მნიშვნელობა. უბრალო გაუგებრობამ შეიძლება გამოიწვიოს BI სისტემის ანგარიშებისა და ინდიკატორების არასწორი ინტერპრეტაცია;
9. საწარმოში ერთიანი ბიზნეს ანალიზის სტრატეგიის არარსებობა. ყველა თანამშრომლისთვის არჩეული ერთი კურსის გარეშე, ნებისმიერი BI კლასის სისტემა იქნება მხოლოდ განსხვავებული ანგარიშების ნაკრები, რომელიც აკმაყოფილებს ინდივიდუალური მენეჯერების მოთხოვნებს.

BI სისტემების დანერგვა მნიშვნელოვანი ნაბიჯია, რომელიც დაგეხმარებათ თქვენი ბიზნესის შემდეგ დონეზე გადაყვანაში. მაგრამ ამას დასჭირდება არა მხოლოდ ფინანსების საკმაოდ დიდი ინფუზია, არამედ კომპანიის თითოეული თანამშრომლის დრო და ძალისხმევა. ყველა ბიზნესი არ არის მზად კომპეტენტურად დაასრულოს პროექტი ბიზნესის ანალიზის სისტემის დანერგვისთვის.

(ბიზნეს დაზვერვა).

სემინარზე მომხსენებლებად მოწვეულნი არიან ახალგაზრდა სპეციალისტები. წარმატებული კარიერაანალიტიკოსები მაღალტექნოლოგიურ კომპანიებში, როგორიცაა Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS და ა.შ. თითოეულ სემინარზე სტუდენტებს ეუბნებიან ზოგიერთი ბიზნეს პრობლემის შესახებ, რომლებიც წყდება ამ კომპანიებში, როგორ გროვდება მონაცემები, როგორ წარმოიქმნება ანალიზის პრობლემები. რა მეთოდებით შეიძლება მათი გადაჭრა.

ყველა მოწვეული სპეციალისტი ღიაა კონტაქტებისთვის და სტუდენტებს საშუალება ექნებათ დაუკავშირდნენ მათ რჩევისთვის.

სემინარის მიზნები:

• ხელი შეუწყოს უნივერსიტეტის კვლევებსა და მონაცემთა ანალიზის სფეროში არსებული პრაქტიკული პრობლემების გადაჭრას შორის არსებული უფსკრულის გადალახვას;
• ხელი შეუწყოს გამოცდილების გაცვლას ამჟამინდელ და მომავალ პროფესიონალებს შორის.

სემინარის პროგრამა