Business intelligence eficientă și analiză a datelor de înaltă calitate. Analiza Business Intelligence - Fundamentele Big Data Connectors

Descarcă gratis versiunea completa Tableau Desktop, 14 zile și primiți un CADOU de tutoriale Tableau Business Intelligence

Lucru accesibil cu Big Data folosind analize vizuale

Îmbunătățiți business intelligence și rezolvați sarcinile de rutină folosind informații ascunse în Big Data cu platforma TIBCO Spotfire. Este singura platformă care oferă utilizatorilor de afaceri o interfață de utilizator intuitivă, ușor de utilizat, care permite întreaga gamă de tehnologii analitice pentru Big Data fără a fi nevoie de profesioniști IT sau de instruire.

Interfața Spotfire face la fel de convenabilă să lucrezi atât cu seturi de date mici, cât și cu grupuri de date mari de mai mulți terabyte: citiri ale senzorilor, informații din rețelele sociale, puncte de vânzare sau surse de geolocalizare. Utilizatorii de toate nivelurile de calificare pot naviga cu ușurință în tablouri de bord semnificative și fluxuri de lucru analitice pur și simplu folosind vizualizări care reprezintă grafic agregarea a miliarde de puncte de date.

Analiza predictivă se bazează pe învățarea prin practică experiențe împărtășite companiilor să ia decizii mai informate. Folosind Spotfire Predictive Analytics, puteți descoperi noi tendințe ale pieței din informații despre business intelligence și puteți lua măsuri pentru a minimiza riscurile, ceea ce duce la decizii de management mai bune.

Prezentare generală

Conectivitate Big Data pentru analize de înaltă performanță

Spotfire oferă trei tipuri principale de analize cu integrare perfectă cu Hadoop și alte surse mari de date:

1. Vizualizarea datelor de analiză la cerere: conectori de date încorporați, configurabili de utilizator, care simplifică vizualizarea ultra-rapidă și interactivă a datelor
2. Analiză într-o bază de date (In-Database Analytics): integrare cu o platformă de calcul de distribuție care vă permite să faceți calcule de date de orice complexitate pe baza datelor mari.
3. Analiză în memorie: integrarea platformei analize statistice care preia date direct din orice sursă de date, inclusiv sursele de date tradiționale și noi.

Împreună, aceste metode de integrare reprezintă o combinație puternică de explorare vizuală și analiză avansată.
Permite utilizatorilor de afaceri să acceseze, să agreeze și să analizeze date din orice sursă de date prin tablouri de bord și fluxuri de lucru puternice și ușor de utilizat.

Conectori de date mari

Conectorii de date mari Spotfire acceptă toate tipurile de acces la date: în sursă de date, în memorie și la cerere. Conectorii de date încorporați de la Spotfire includ:

• Conectori de date certificate Hadoop pentru Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill și Pivotal HAWQ
• Alți conectori de date mari certificați includ Teradata, Teradata Aster și Netezza
• Conectori pentru date istorice și curente din surse precum senzorii OSI PI

Calcul distribuit în sursa de date

Pe lângă selecția vizuală convenabilă de către Spotfire a operațiunilor pentru interogările SQL care accesează date distribuite între surse, Spotfire poate crea algoritmi statistici și de învățare automată care funcționează în sursele de date și returnează numai rezultatele necesare pentru a crea vizualizări în Spotfire.

• Utilizatorii lucrează cu tablouri de bord cu funcționalitate de selecție vizuală care accesează scripturi folosind capabilitățile încorporate ale limbajului TERR,
• Scripturile TERR inițiază funcționalitatea de calcul distribuită în interacțiune cu Map/Reduce, H2O, SparkR sau Fuzzy Logix,
• Aceste aplicații, la rândul lor, accesează sisteme extrem de eficiente precum Hadoop sau alte surse de date,
• TERR poate fi implementat ca un motor de analiză avansat în nodurile Hadoop care sunt conduse de MapReduce sau Spark. TERR poate fi folosit și pentru nodurile de date Teradata.
• Rezultatele sunt vizualizate pe Spotfire.

TERR pentru analiză avansată

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) - TERR este un pachet statistic nivel corporativ care a fost dezvoltat de TIBCO pentru compatibilitate deplină cu limbajul R, realizând mulți ani de experiență a companiei în sistemul analitic asociat cu S+. Acest lucru le permite clienților să continue să dezvolte aplicații și modele nu numai folosind open source R, ci și să integreze și să implementeze codul lor R pe o platformă comercială, de încredere, fără a fi nevoie să-și rescrie codul. TERR are o eficiență mai mare și un management fiabil al memoriei, oferă viteză de procesare mai mare pentru volume mari de date în comparație cu limbajul open source R.

Combinând toate funcționalitățile

Combinând funcționalitatea puternică menționată mai sus, chiar și pentru cele mai complexe sarcini care necesită analize extrem de fiabile, utilizatorii interacționează cu fluxuri de lucru interactive simple și ușor de utilizat. Acest lucru permite utilizatorilor de afaceri să vizualizeze și să analizeze datele și să partajeze rezultatele analizei, fără a fi nevoie să cunoască detaliile arhitecturii de date care stau la baza analizei de afaceri.

Exemplu: interfață Spotfire pentru configurarea, rularea și vizualizarea rezultatelor unui model care definește caracteristicile sarcinilor pierdute. Prin această interfață, utilizatorii de afaceri pot efectua calcule folosind TERR și H2O (un cadru de calcul distribuit) prin accesarea datelor privind tranzacțiile și expedierea stocate în clustere Hadoop.

Spațiu analitic pentru big data

Analiză avansată și predictivă

Utilizatorii folosesc tablourile de bord de selecție vizuală Spotfire pentru a lansa un set bogat de funcții avansate care facilitează realizarea de predicții, crearea modelelor și optimizarea acestora din mers. Folosind big data, analiza se poate face în interiorul sursei de date (In-Datasource), returnând doar informațiile agregate și rezultatele necesare pentru a crea vizualizări pe platforma Spotfire.

Învățare automată

O gamă largă de instrumente de învățare automată sunt disponibile în lista Spotfire de funcții încorporate care pot fi utilizate cu un singur clic. Statisticienii au acces la codul programului scris în limbajul R și pot extinde funcționalitatea utilizată. Funcționalitatea de învățare automată poate fi partajată cu alți utilizatori pentru reutilizare ușoară.

Următoarele metode de învățare automată sunt disponibile pentru variabilele categorice continue pe Spotfire și pe TERR:

• Regresie liniară și logistică
• Arbori de decizie, algoritm forestier aleatoriu, mașină de creștere a gradului (GBM)
• Modele liniare generalizate (aditive) ( Modele aditive generalizate)
• Rețele neuronale

Analiza continutului

Spotfire oferă analize și vizualizare a datelor, dintre care o parte semnificativă nu a fost folosită înainte - este text nestructurat care este stocat în surse precum documente, rapoarte, note. sisteme CRM, jurnalele site-ului, publicațiile în retele socialeși mult mai mult.

Analiza locației

Hărți stratificate Rezoluție înaltă sunt o modalitate excelentă de a vizualiza datele mari. Funcționalitatea bogată a hărților Spotfire vă permite să creați hărți cu atâtea straturi de referință și funcționale câte aveți nevoie. Spotfire permite, de asemenea, analize sofisticate în timp ce lucrați cu hărți. Pe lângă hărțile geografice, sistemul creează hărți pentru a vizualiza comportamentul utilizatorilor, al depozitelor, al producției, al materiilor prime și al multor alți indicatori.

Fiecare Afaceri mari iar majoritatea structurilor de dimensiuni medii se confruntă cu problema furnizării conducerii de date inexacte despre starea de fapt a companiei. Motivele pot fi diferite, dar consecințele sunt întotdeauna aceleași - decizii greșite sau premature care afectează negativ eficiența tranzacțiilor financiare. Pentru a exclude astfel de situații, un sistem profesional de business intelligence sau BI ( din engleza - Business Intelligence). Acești „asistenți” de înaltă tehnologie ajută la construirea unui sistem de control managerial asupra fiecărui aspect al afacerii.

În esență, sistemele BI sunt software analitic avansat pentru analiza și raportarea afacerilor. Aceste programe pot folosi date din diverse surse de informații și le pot oferi într-o formă convenabilă și tăiate. Drept urmare, conducerea are acces rapid la informații complete și transparente despre starea de afaceri a companiei. O caracteristică a rapoartelor obținute cu ajutorul BI este capacitatea managerului de a alege în mod independent în ce context să obțină informații.

Sistemele moderne de Business Intelligence sunt multifuncționale. De aceea, în companiile mari se înlocuiesc treptat alte metode de obținere a rapoartelor de afaceri. Experții se referă la principalele lor capacități:

• Conexiuni la diverse baze de date, în special către;
• Generarea de rapoarte de diferite complexitate, structură, tip și aspect cu de mare viteză... De asemenea, este posibil să se stabilească un program pentru generarea de rapoarte pe un program fără participarea directă și distribuirea datelor;
• Lucru transparent cu date;
• Asigurarea unei conexiuni clare între informațiile din diverse surse;
• Setarea flexibilă și intuitivă a drepturilor de acces ale angajaților în sistem;
• Salvarea datelor în orice format convenabil pentru dvs. - PDF, Excel, HTML și multe altele.

Capacitățile sistemelor informaționale de business intelligence permit unui manager să nu depindă de departamentul IT sau de asistenții săi pentru a furniza informațiile necesare. Este, de asemenea, o mare oportunitate de a demonstra direcția corectă a deciziilor tale, nu în cuvinte, ci în numere precise. Multe corporații mari de rețea din Occident folosesc sisteme BI de mult timp, inclusiv faimosul Amazon, Yahoo, Wall-Mart și alții.Corporațiile de mai sus cheltuiesc o mulțime de bani pe business intelligence, dar sistemele BI implementate aduc o valoare neprețuită. beneficii.

Beneficiile sistemelor profesionale de business intelligence se bazează pe principiile care sunt acceptate în toate aplicațiile BI avansate:

1. Vizibilitate. Interfața principală a oricărui software de analiză de afaceri ar trebui să reflecte principalii indicatori. Datorită acestui fapt, managerul va putea rapid să evalueze starea de fapt în întreprindere și să înceapă să ia ceva dacă este necesar;
2. Personalizare. Fiecare utilizator ar trebui să poată personaliza interfața și tastele funcționale în cel mai convenabil mod pentru sine;
3. Stratificare. Fiecare set de date ar trebui să aibă mai multe secțiuni (straturi) pentru a oferi nivelul de detaliu necesar la un anumit nivel;
4. Interactivitate. Utilizatorii ar trebui să poată colecta informații din toate sursele și din mai multe direcții în același timp. Este necesar ca sistemul să aibă funcția de a configura notificarea prin parametri cheie;
5. Multithreading și control acces. În sistemul BI, operarea simultană a unui număr mare de utilizatori trebuie implementată cu posibilitatea de a le seta diferite niveluri de acces.

Întreaga comunitate IT este de acord cu asta Sisteme de informare analiștii de afaceri sunt una dintre cele mai promițătoare domenii ale dezvoltării industriei. Cu toate acestea, implementarea lor este adesea îngreunată de bariere tehnice și psihologice, munca necoordonată a managerilor și lipsa domeniilor de responsabilitate prescrise.

Când ne gândim la implementarea sistemelor de clasă BI, este important să ne amintim că succesul proiectului va depinde în mare măsură de atitudinea angajaților companiei față de inovare. Acest lucru se aplică tuturor produselor IT: scepticismul și teama de reducere a personalului pot submina toate eforturile de implementare. Prin urmare, este foarte important să înțelegem ce sentimente evocă sistemul de business intelligence la viitorii utilizatori. Situația ideală va apărea atunci când angajații companiei tratează sistemul ca pe un asistent și un instrument de îmbunătățire a muncii lor.

Înainte de a începe un proiect de implementare a tehnologiei BI, este necesar să se efectueze o analiză amănunțită a proceselor de afaceri ale companiei și a principiilor de luare a deciziilor de management. La urma urmei, aceste date sunt cele care vor participa la analiza situației din companie. De asemenea, va ajuta la alegerea unui sistem BI împreună cu alte criterii principale:

1. Obiectivele și obiectivele implementării sistemelor BI;
2. Cerințe pentru stocarea datelor și capacitatea de a opera cu acestea;
3. Funcții de integrare a datelor. Fără utilizarea datelor din toate sursele din companie, conducerea nu va putea obține o imagine holistică a stării de fapt;
4. Capabilitati de vizualizare. Pentru fiecare persoană, analiza ideală BI arată diferit, iar sistemul trebuie să răspundă nevoilor fiecărui utilizator;
5. Versatilitate sau specializare restrânsă. Există sisteme în lume care vizează o anumită industrie, precum și soluții universale care vă permit să colectați informații sub orice aspect;
6. Cererea de resurse și prețul software... Alegerea unui sistem BI, ca orice software, depinde de capacitățile companiei.

Criteriile de mai sus vor ajuta conducerea să facă o alegere informată între toată varietatea de sisteme de business intelligence bine-cunoscute. Există și alți parametri (de exemplu, structura de stocare, arhitectura web), dar aceștia necesită expertiză în domenii înguste IT.

Nu este suficient doar să faceți o alegere, să cumpărați software, să îl instalați și să îl configurați. Implementarea cu succes a sistemelor BI în orice direcție se bazează pe următoarele reguli:

• Corectitudinea datelor. Dacă datele pentru analiză sunt incorecte, atunci există posibilitatea unei erori grave de sistem;
• Instruire cuprinzătoare pentru fiecare utilizator;
• Implementare rapidă. Trebuie să vă concentrați pe obținerea rapoartelor potrivite în toate locațiile cheie, mai degrabă decât să deserviți perfect un singur utilizator. Regla aspect raportați sau adăugați o altă secțiune a acesteia pentru comoditate, puteți întotdeauna după implementare;
• Realizează rentabilitatea investiției pe sistemul tău BI. Efectul depinde de mulți factori și în unele cazuri este vizibil doar după câteva luni;
• Echipamentul ar trebui să fie proiectat nu numai pentru situația actuală, ci și pentru viitorul apropiat;
• Înțelegeți de ce a început implementarea sistemului BI și nu solicitați de la software imposibil.

Potrivit statisticilor, doar 30% dintre directorii companiei sunt mulțumiți de implementarea sistemelor BI. De-a lungul anilor de existență a software-ului de analiză de afaceri, experții au formulat 9 greșeli cheie care pot reduce eficiența la minimum:

1. Neevidența scopului implementării pentru management. Adesea, un proiect este creat de departamentul IT fără implicarea strânsă a managerilor. În cele mai multe cazuri, în procesul de implementare și exploatare, apar întrebări cu privire la scopul și obiectivele sistemului BI, beneficiile și gradul de utilizare;
2. Lipsa de transparență în management, performanța angajaților și luarea deciziilor. Este posibil ca managerii să nu cunoască algoritmii pentru munca angajaților de teren și decizii de management poate fi acceptat nu numai pe baza unor fapte seci. Acest lucru va duce la imposibilitatea menținerii paradigmei existente ca urmare a implementării sistemului BI. Și deseori rupe cultura care s-a dezvoltat de-a lungul anilor guvernanța corporativă imposibil;
3. Fiabilitate insuficientă a datelor. Căderea informațiilor false în sistemul de analiză a afacerii este inacceptabilă, altfel angajații nu vor putea să aibă încredere în el și să le folosească;
4. Alegerea greșită a unui sistem profesional de business intelligence. Multe exemple din istorie, când managementul angajează o organizație terță pentru a implementa un sistem BI și nu ia parte la alegerea acestuia, vorbesc de la sine. Ca urmare, se introduce un sistem care nu permite obținerea raportului solicitat sau cu care este imposibil să se integreze unul dintre softurile existente în companie;
5. Lipsa unui plan pentru viitor. Particularitatea sistemelor BI este că nu este un software static. Este imposibil să termini un proiect de implementare și să nu te gândești la el. Există multe cerințe de la utilizatori și de la conducere cu privire la îmbunătățiri;
6. Transferul sistemului BI organizare din afara pentru suport. După cum arată practica, de cele mai multe ori astfel de situații conduc la izolarea produsului și la izolarea sistemului de starea reală a lucrurilor. Serviciul de asistență propriu răspunde mult mai rapid și mai eficient la feedback-ul utilizatorilor și la cerințele de management;
7. Dorinta de a economisi bani. În afaceri, acest lucru este în regulă, dar analiza BI funcționează doar dacă ia în considerare toate aspectele activităților companiei. Acesta este motivul pentru care sistemele de analiză profundă de mare valoare sunt cele mai eficiente. Dorința de a primi mai multe rapoarte pe domenii de interes duce la erori frecvente de date și la o mare dependență de calificările specialiștilor IT;
8. Terminologie diferită în companie. Este important ca toți utilizatorii să înțeleagă termenii de bază și semnificația acestora. O simplă neînțelegere poate duce la interpretarea greșită a rapoartelor și indicatorilor sistemului BI;
9. Lipsa unei strategii unificate de analiză a afacerii la întreprindere. Fără un singur curs ales pentru toți angajații, orice sistem de clasă BI va fi doar un set de rapoarte disparate care satisfac cerințele managerilor individuali.

Implementarea sistemelor BI este un pas important care vă poate ajuta să vă aduceți afacerea la următorul nivel. Dar acest lucru va necesita nu numai o infuzie destul de mare de finanțare, ci și timpul și efortul fiecărui angajat al companiei. Nu orice afacere este pregătită să finalizeze în mod competent un proiect pentru implementarea unui sistem de analiză a afacerii.

(Business Intelligence).

Tineri specialiști sunt invitați la seminar în calitate de vorbitori. cariera de succes analiști din companii de înaltă tehnologie precum Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS etc. La fiecare seminar, studenților li se spune despre unele dintre problemele de afaceri care sunt rezolvate în aceste companii, cum se acumulează datele, cum apar problemele de analiză a datelor. , prin ce metode pot fi rezolvate.

Toți specialiștii invitați sunt deschiși pentru contacte, iar studenții îi vor putea contacta pentru sfaturi.

Obiectivele atelierului:

• contribuie la reducerea decalajului existent între cercetarea universitară și soluționarea problemelor practice din domeniul analizei datelor;
• facilita schimbul de experiență între profesioniștii actuali și viitori.

Programul atelierului