Криптотрейдинг: прибыльная торговля криптовалютой.
Июн 9, 2019
49 Views
Комментарии к записи Исследование данных в 21 веке: решения для бизнес-аналитики отключены

Исследование данных в 21 веке: решения для бизнес-аналитики

Written by
Биткоин: краткое руководство

Что вы думаете о датах сбора данных? Если речь заходит о шахте и шахтерах, которые копают в поисках алмазов или золота, вы на правильном пути. Интеллектуальный анализ данных включает в себя добычу драгоценных камней или кусков информации, скрытой в данных. В то время как шахтеры из прошлого использовали ручной труд, современные несовершеннолетние используют решения Business Intelligence для извлечения и понимания данных.

Поскольку компании стали более сложными и более зависимыми от данных, огромное количество данных взорвалось. Термин «большие данные» используется для описания огромных объемов данных, которые предприятия должны выкопать, чтобы найти эти золотые самородки. Например, представьте себе крупного ритейлера с многочисленными рекламными акциями, системами инвентаризации, точками продаж и реестром подарков. Каждая из этих систем содержит полезные данные, которые можно извлечь для принятия более разумных решений. Однако эти системы могут не быть взаимосвязанными, что затрудняет получение значимой информации.

Хранилища данных используются для извлечения информации из различных устаревших систем, преобразования данных в общий формат и загрузки данных в хранилище данных. Этот процесс известен как ETL (извлечение, преобразование и загрузка). Как только информация нормализуется и объединяется, эти данные можно будет использовать.

Первоначально все это закулисное объединение происходило через определенные промежутки времени, например один раз в день, один раз в неделю и даже один раз в месяц. Частоты часто были необходимы, потому что базы данных должны были быть отключены во время этих процессов. Компания, работающая 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, не может позволить себе простои, необходимые для хранения хранилищ данных с самыми последними данными. В зависимости от того, как часто происходил этот процесс, данные могут быть устаревшими и более неактуальными. Хотя это могло быть хорошо в 1980-х и 1990-х годах, этого недостаточно в современном быстро меняющемся, связанном мире.

С тех пор EFL была разработана в режиме реального времени, что позволяет непрерывное, ненавязчивое хранение данных. Хотя большинство современных решений Business Intelligence способны непрерывно искать, извлекать, преобразовывать и загружать данные без прерывания работы службы, это еще не конец истории. Фактически, интеллектуальный анализ данных — это только начало.

После данных по майнингу, что вы собираетесь с этим делать? Вам нужна некоторая форма корпоративной отчетности, чтобы понимать огромные объемы входящих данных. В прошлом корпоративная отчетность требовала обширных специальных знаний для настройки и обслуживания. Пользователи обычно получают набор заранее подготовленных отчетов, содержащих подробную информацию о различных точках данных или функциях. Хотя некоторые отчеты могут иметь встроенные настройки, такие как определяемые пользователем диапазоны дат, настройка была ограничена. Если пользователю требовался специальный отчет, ему требовалось, чтобы кто-то из ИТ-отдела обладал квалификацией для составления отчетов, чтобы создать или изменить отчет в соответствии с потребностями пользователя. Это может занять несколько недель — и часто никогда не случалось из-за проблем и политики.

К счастью, современные решения Business Intelligence ограничивают отчетность до уровня пользователя. Интуитивно понятные элементы управления и информационные панели делают создание пользовательского отчета простым перетаскиванием, а инструменты визуализации данных помогают вам понять данные. Самое главное, что эти инструменты могут использоваться по требованию, что позволяет создавать отчеты в реальном времени на специальных предприятиях.

Article Categories:
Криптовалюта
Как устроен блокчейн

Comments are closed.