PL EN
Business Intelligence
Automatyczne Raporty Analityczne

Business Intelligence – przykładowe zastosowania.

Raporty_i_analizy_biznesowe

Raporty i analizy biznesowe

  • raporty analityczne
  • monitoring procesów
  • raporty korporacyjne
  • raporty budowane ad-hoc
  • pulpity menadżerskie
  • exporty danych do zewnętrznych formatów PPTX, PDF, Excel, itd.
drążenie_danych

Eksploracja/drążenie danych

Proces eksploracji danych polega na selekcji, zestawieniu i analizie danych.

Przykładowe szanse z eksploracji dla przedsiębiorstwo:

  • Jak optymalizować koszty produkcji ?
  • Status dostępności produktów w czasie ?
  • Planowanie popytu na podstawie wskaźników WFA/Attainment?
  • Jaki jest spodziewany zwrot z zaplanowanych inwestycji w przyszłym roku?
  • Którzy klienci najbardziej rokują, a którzy mogą przejść do konkurencji ?
  • W jaki sposób można wzmocnić firmowy program lojalnościowy?
  • Wykrywanie potencjalnych defraudacji ?
Hurtownie_danych

Hurtownie danych

To taki silnik umożliwiający ultraszybkie przeszukiwanie i efektywne analizowanie całej swojej zawartości, to ich posiadanie przekłada się na liczne korzyści:

  • spójność informacji – wszystkie dane przechowywane w hurtowni posiadają jedną wspólną formę
  • eliminacja błędów – przed załadowaniem danych do hurtowni, wszystkie ewentualne niezgodności są identyfikowane i niwelowane – proces sporządzania raportów i analiz ulega znacznemu usprawnieniu

Big Data i przetwarzanie strumieniowe

  • Big Data jako zbiory danych wiążemy głównie z ilością danych, szybkością przetwarzania oraz różnorodnością danych.
  • W przypadku Big Data zazwyczaj przetwarzamy duże ilości nieustrukturyzowanych danych. W przypadku niektórych przedsiębiorstw mogą to być dziesiątki terabajtów danych (np. poziom wydziału korporacji/korporacji). W przypadku innych — setki petabajtów (np. poziom jednostek grupy kapitałowej).
  • Szybkość oznacza odbieranie i przetwarzanie danych ze źródeł z dużą częstotliwością i wykorzystanie ich do prezentacji w odpowiedniej strukturze. Niektóre inteligentne urządzenia z dostępem do Internetu działają w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego oraz wymagają oceny i podejmowania działań w czasie rzeczywistym. Przykładowo urządzenia IoT pozwalają firmom monitorować przesyłki w czasie rzeczywistym oraz uwzględniać dane o warunkach trasy do decyzji, które mogą zaoszczędzić dużo czasu i pieniędzy.
  • Różnorodność oznacza obsługę wielu typów danych. Wraz z pojawieniem się Big Data zaczęto gromadzić nowe, nieustrukturyzowane typy danych. Nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane typy danych, takie jak tekst, dźwięk i wideo, wymagają dodatkowego przetwarzania wstępnego w celu wydobycia ich znaczenia biznesowego.
  • Przetwarzanie strumieniowe to technologia big data, która koncentruje się na przetwarzaniu w czasie rzeczywistym ciągłych strumieni zmiennych danych – co zapewnia natychmiastowe wyniki analiz.
  • Korzyści obejmują natychmiastowe wykrywanie warunków i anomalii w bardzo krótkim czasie, co jest przydatne w przypadku zadań takich jak wczesne wykrywanie oszustw.
  • Strumieniowe systemy przetwarzania danych w Big Data to skuteczne rozwiązania gdy mamy np. scenariusze pracy wymagające: minimalnego opóźnienia, wbudowanych funkcji do obsługi niedoskonałych danych, zapytań SQL na strumieniach danych do budowy rozbudowanych operatorów, gwarantowanej możliwości generowania przewidywalnych i powtarzalnych wyników, przechowywanych i przesyłanych strumieniowo danych możliwości integracji, funkcje odporności na awarie, gwarantowane bezpieczeństwo i dostępność danych, możliwość uzyskania odpowiedzi w czasie rzeczywistym przy minimalnym obciążeniu w przypadku strumieni danych o dużej objętości oraz możliwość automatycznego skalowania aplikacji między wieloma procesorami i węzłami.
_Big_Data_i_przetwarzanie_strumieniowe
Prosimy o zmianę orientacji telefonu na pionową, dziękujemy!