Duomenų analizės tikslai. Verslo informacijos analizė – pagrindiniai verslo žvalgybos duomenų analizės metodai

Atsisiųskite pilną „Tableau Desktop“ versiją NEMOKAMAI 14 dienų ir gaukite „Tableau“ verslo žvalgybos mokymo medžiagą kaip DOVANĄ

Įperkamas darbas su „Big Data“ naudojant vizualinę analizę

Pagerinkite verslo intelektą ir spręskite įprastas užduotis naudodami Big Data paslėptą informaciją naudodami TIBCO Spotfire platformą. Tai vienintelė platforma, suteikianti verslo vartotojams intuityvią, patogią vartotojo sąsają, leidžiančią naudotis visu Big Data analizės technologijų spektru be IT specialistų ar specialaus išsilavinimo.

„Spotfire“ sąsaja leidžia vienodai patogiai dirbti tiek su mažais duomenų rinkiniais, tiek su kelių terabaitų didelių duomenų klasteriais: jutiklių rodmenimis, informacija iš socialinių tinklų, prekybos taškų ar geografinės vietos šaltinių. Visų lygių naudotojai lengvai pasiekia išsamias informacijos suvestines ir analitines darbo eigas tiesiog naudodami vizualizacijas, kurios yra grafinis milijardų duomenų taškų sujungimo vaizdas.

Nuspėjamoji analizė – tai mokymasis dirbant, remiantis bendra įmonės patirtimi, siekiant priimti geriau pagrįstus sprendimus. Naudodami „Spotfire Predictive Analytics“ galite atrasti naujas rinkos tendencijas iš savo verslo žvalgybos įžvalgų ir imtis veiksmų, kad sumažintumėte riziką, kad pagerintumėte valdymo sprendimus.

Apžvalga

Prisijungimas prie didelių duomenų didelio našumo analizei

„Spotfire“ siūlo tris pagrindinius analizės tipus su sklandžiu integravimu su „Hadoop“ ir kitais dideliais duomenų šaltiniais:

1. Duomenų vizualizacija pagal pareikalavimą (Analytics pagal pareikalavimą): įtaisytos, vartotojo konfigūruojamos duomenų jungtys, kurios supaprastina itin greitą, interaktyvų duomenų vizualizavimą
2. Analizė duomenų bazėje (In-Database Analytics): integracija su paskirstyta skaičiavimo platforma, kuri leidžia atlikti bet kokio sudėtingumo duomenų skaičiavimus remiantis dideliais duomenimis.
3. „In-Memory Analytics“: integracija su statistinės analizės platforma, kuri renka duomenis tiesiai iš bet kurio duomenų šaltinio, įskaitant tradicinius ir naujus duomenų šaltinius.

Kartu šie integravimo metodai yra galingas vizualinio tyrinėjimo ir pažangios analizės derinys.
Tai leidžia verslo vartotojams pasiekti, derinti ir analizuoti duomenis iš bet kurio duomenų šaltinio naudojant galingas, lengvai naudojamas informacijos suvestines ir darbo eigas.

Didelių duomenų jungtys

„Spotfire Big Data Connectors“ palaiko visų tipų prieigą prie duomenų: duomenų šaltinyje, atmintyje ir pagal poreikį. Integruotos Spotfire duomenų jungtys apima:

• Sertifikuotos Hadoop duomenų jungtys, skirtos Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill ir Pivotal HAWQ
• Kitos sertifikuotos didelių duomenų jungtys yra „Teradata“, „Teradata Aster“ ir „Netezza“.
• Jungtys istoriniams ir dabartiniams duomenims iš šaltinių, tokių kaip OSI PI jutikliniai jutikliai

Duomenų šaltinio paskirstytasis kompiuteris

Be patogaus „Spotfire“ vaizdinio operacijų pasirinkimo SQL užklausoms, kurios pasiekia duomenis, paskirstytus duomenų šaltiniuose, „Spotfire“ gali sukurti statistinius ir mašininio mokymosi algoritmus, kurie veikia duomenų šaltiniuose ir pateikia tik tuos rezultatus, kurių reikia „Spotfire“ sistemos vizualizacijai sukurti.

• Vartotojai dirba su prietaisų skydeliais su vizualinio pasirinkimo funkcijomis, kurios pasiekia scenarijus naudodami integruotas TERR kalbos funkcijas,
• TERR scenarijai iškviečia paskirstytas skaičiavimo funkcijas kartu su Map/Reduce, H2O, SparkR arba Fuzzy Logix,
• Šios programos savo ruožtu prieiga prie sistemų su didelis efektyvumas kaip „Hadoop“ ar kiti duomenų šaltiniai,
• TERR gali būti naudojamas kaip pažangus analizės variklis Hadoop mazguose, kurie valdomi naudojant MapReduce arba Spark. TERR kalba taip pat gali būti naudojama Teradata duomenų mazgams.
• Rezultatai vizualizuojami „Spotfire“.

TERR išplėstinei analizei

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) – TERR yra įmonės lygio statistikos paketas, kurį TIBCO sukūrė taip, kad jis būtų visiškai suderinamas su R kalba, remiantis ilgamete su S+ susijusia analizės patirtimi. Tai leidžia klientams toliau kurti programas ir modelius ne tik naudojant atvirojo kodo R, bet ir integruoti bei įdiegti savo R kodą komerciškai saugioje platformoje neperrašant kodo. TERR yra efektyvesnis, geriau valdo atmintį ir užtikrina didesnį duomenų apdorojimo greitį dideliais kiekiais nei atvirojo kodo R kalba.

Sujungia visas funkcijas

Minėto galingo funkcionalumo derinys reiškia, kad net atliekant sudėtingiausias užduotis, kurioms reikalinga labai patikima analizė, vartotojai sąveikauja su paprastomis ir lengvai naudojamomis interaktyviomis darbo eigomis. Tai leidžia verslo vartotojams vizualizuoti ir analizuoti duomenis bei dalytis analizės rezultatais, nežinant išsamios duomenų architektūros, kuria grindžiama verslo informacija.

Pavyzdys: „Spotfire“ sąsaja, skirta modelio, apibūdinančio prarastą krovinį, konfigūruoti, paleisti ir vizualizuoti rezultatus. Naudodami šią sąsają verslo vartotojai gali atlikti Hadoop klasteriuose saugomų operacijų ir siuntų duomenų skaičiavimus naudodami TERR ir H2O (paskirstytą skaičiavimo sistemą).

Analitinė erdvė dideliems duomenims

Išplėstinė ir nuspėjamoji analizė

Naudotojai naudoja „Spotfire“ vaizdinės atrankos prietaisų skydelius, kad paleistų gausų pažangių funkcijų rinkinį, leidžiantį lengvai prognozuoti, kurti modelius ir juos optimizuoti skrydžio metu. Naudojant didelius duomenis, analizę galima atlikti duomenų šaltinio viduje (In-Datasource), grąžinant tik apibendrintą informaciją ir rezultatus, reikalingus kuriant vizualizacijas Spotfire platformoje.

Mašininis mokymasis

„Spotfire“ integruotų funkcijų, kurias galima naudoti vienu spustelėjimu, sąraše galima rasti daugybę mašininio mokymosi įrankių. Statistikai turi prieigą prie programos kodo, parašyto R kalba, ir gali išplėsti naudojamą funkcionalumą. Mašininio mokymosi funkcija gali būti bendrinama su kitais vartotojais, kad būtų lengviau pakartotinai naudoti.

„Spotfire“ ir TERR nuolatiniams kategoriškiems kintamiesiems galimi šie mašininio mokymosi metodai:

• Tiesinė ir logistinė regresija
• Sprendimų medžiai, atsitiktinis miško algoritmas, gradiento didinimo mašinos (GBM)
• Apibendrinti linijiniai (sudėtiniai) modeliai ( Bendrieji priedų modeliai)
• Neuroniniai tinklai

Turinio analizė

„Spotfire“ teikia analizę ir duomenų vizualizaciją, kurių dauguma anksčiau nebuvo panaudota – tai nestruktūrizuotas tekstas, saugomas tokiuose šaltiniuose kaip dokumentai, ataskaitos, CRM sistemos pastabos, svetainių žurnalai, socialinės žiniasklaidos įrašai ir daug daugiau.

Vietos analizė

Didelės raiškos sluoksniniai žemėlapiai yra puikus būdas vizualizuoti didelius duomenis. Turtinga „Spotfire“ žemėlapių funkcija leidžia kurti žemėlapius su tiek nuorodų ir funkcinių sluoksnių, kiek jums reikia. „Spotfire“ taip pat suteikia galimybę naudoti sudėtingą analizę dirbant su žemėlapiais. Be geografinių žemėlapių, sistema kuria žemėlapius, skirtus vizualizuoti vartotojų elgesį, sandėlius, gamybą, žaliavas ir daugelį kitų rodiklių.

Kiekvienas didelis verslas ir dauguma vidutinių struktūrų susiduria su problema pateikti vadovybei netikslius duomenis apie įmonės reikalų būklę. Priežastys gali būti skirtingos, tačiau pasekmės visada tos pačios – neteisingi ar laiku nepriimti sprendimai, neigiamai veikiantys finansinių operacijų efektyvumą. Siekiant išvengti tokių situacijų, sukurta profesionali verslo žvalgybos arba BI sistema ( iš anglų kalbos. – verslo žvalgyba). Šie aukštųjų technologijų „padėjėjai“ prisideda prie kiekvieno verslo aspekto valdymo kontrolės sistemos kūrimo.

Iš esmės BI sistemos yra pažangi analitinė programinė įranga, skirta verslo analizei ir ataskaitoms teikti. Šios programos gali naudoti duomenis iš įvairių informacijos šaltinių ir pateikti juos patogia forma bei skyriumi. Dėl to vadovybė greitai gauna išsamią ir skaidrią informaciją apie įmonės būklę. BI pagalba gaunamų ataskaitų bruožas – vadovo galimybė savarankiškai pasirinkti, kokiame kontekste gauti informaciją.

Šiuolaikinės verslo žvalgybos sistemos yra daugiafunkcinės. Štai kodėl į didelės įmonės jie palaipsniui pakeičia kitus verslo ataskaitų gavimo būdus. Jų pagrindinės galimybės apima:

• Prisijungimas prie įvairių duomenų bazių, ypač prie;
• Įvairaus sudėtingumo, struktūros, tipo ir išdėstymo ataskaitų formavimas dideliu greičiu. Taip pat galima nustatyti ataskaitų generavimo grafiką pagal grafiką be tiesioginio dalyvavimo ir duomenų paskirstymo;
• Skaidrus darbas su duomenimis;
• Aiškios informacijos iš skirtingų šaltinių sąsajos užtikrinimas;
• Lanksti ir intuityvi prieigos teisių konfigūracija darbuotojams sistemoje;
• Duomenų išsaugojimas bet kokiu jums patogiu formatu - PDF, Excel, HTML ir daugeliu kitų.

Galimybės Informacinės sistemos verslo žvalgyba leidžia vadovui nepriklausyti nuo IT skyriaus ar jo padėjėjų, kurie suteiks reikiamą informaciją. Taip pat tai puiki proga ne žodžiais, o tiksliais skaičiais pademonstruoti teisingą savo sprendimų kryptį. Daugelis didelių tinklų korporacijų Vakaruose jau seniai naudoja BI sistemas, įskaitant visame pasaulyje žinomus „Amazon“, „Yahoo“, „Wall-Mart“ ir kt. Minėtos korporacijos išleidžia neblogus pinigus verslo žvalgybai, tačiau įdiegtos BI sistemos atneša neįkainojamos naudos.

Profesionalių verslo žvalgybos sistemų pranašumai grindžiami principais, kuriuos palaiko visos pažangios BI programos:

1. matomumas. Pagrindinė bet kokios verslo analizės programinės įrangos sąsaja turėtų atspindėti pagrindinius rodiklius. Dėl to vadovas galės greitai įvertinti įmonės padėtį ir prireikus pradėti ką nors daryti;
2. Tinkinimas. Kiekvienas vartotojas turi turėti galimybę pritaikyti sąsają ir funkcijų klavišus sau patogiausiu būdu;
3. Sluoksniavimas. Kiekviename duomenų rinkinyje turi būti keletas iškarpų (sluoksnių), kad būtų pateikta išsami informacija, kurios reikia konkrečiame lygmenyje;
4. Interaktyvumas. Vartotojai turėtų turėti galimybę rinkti informaciją iš visų šaltinių ir keliomis kryptimis vienu metu. Būtina, kad sistema veiktų perspėjimų nustatymo pagal pagrindinius parametrus funkciją;
5. Daugiagija ir prieigos kontrolė. Vienalaikis darbas turi būti įdiegtas BI sistemoje didelis skaičius vartotojai, turintys galimybę nustatyti skirtingus prieigos lygius.

Visa IT bendruomenė sutinka, kad verslo žvalgybos informacinės sistemos yra viena perspektyviausių pramonės plėtros sričių. Tačiau jų įgyvendinimą dažnai apsunkina techninės ir psichologinės kliūtys, nekoordinuotas vadovų darbas, numatytų atsakomybės sričių trūkumas.

Svarstant apie BI klasės sistemų diegimą, svarbu atminti, kad projekto sėkmė daugiausia priklausys nuo įmonės darbuotojų požiūrio į naujovę. Tai taikoma visiems IT produktams: skepticizmas ir baimė sumažinti darbuotojų skaičių gali sužlugdyti visas diegimo pastangas. Todėl labai svarbu suprasti, kaip verslo žvalgybos sistema leidžia jaustis būsimiems vartotojams. Ideali situacija bus tada, kai įmonės darbuotojai sistemą traktuos kaip asistentą ir darbo gerinimo įrankį.

Prieš pradedant projektą diegti BI technologijas, būtina atlikti nuodugnią įmonės veiklos procesų ir vadybinių sprendimų priėmimo principų analizę. Juk būtent šie duomenys bus įtraukti į situacijos įmonėje analizę. Tai taip pat padės pasirinkti BI sistemą kartu su kitais pagrindiniais kriterijais:

1. BI sistemų diegimo tikslai ir uždaviniai;
2. Reikalavimai duomenų saugojimui ir gebėjimas su jais dirbti;
3. Duomenų integravimo funkcijos. Nenaudodama duomenų iš visų įmonės šaltinių, vadovybė negalės susidaryti holistinio situacijos vaizdo;
4. Vizualizacijos galimybės. Kiekvienam žmogui ideali BI analizė atrodo skirtingai, o sistema turi atitikti kiekvieno vartotojo poreikius;
5. Universalumas arba siaura specializacija. Pasaulyje yra sistemos, nukreiptos į konkrečią pramonės šaką, taip pat universalūs sprendimai, leidžiantys rinkti informaciją bet kokiame kontekste;
6. Reikalingi ištekliai ir programinės įrangos produkto kaina. BI sistemos, kaip ir bet kurios programinės įrangos, pasirinkimas priklauso nuo įmonės galimybių.

Aukščiau pateikti kriterijai padės vadovybei pasirinkti iš įvairių žinomų verslo žvalgybos sistemų. Yra ir kitų parametrų (pavyzdžiui, duomenų saugojimo struktūra, interneto architektūra), tačiau jie reikalauja įgūdžių siaurose IT srityse.

Neužtenka vien pasirinkti, nusipirkti programinę įrangą, ją įdiegti ir konfigūruoti. Sėkmingas bet kurios krypties BI sistemų diegimas grindžiamas šiomis taisyklėmis:

• Duomenų teisingumas. Jei analizės duomenys yra neteisingi, gali būti rimta sistemos klaida;
• Pilnas mokymas kiekvienam vartotojui;
• Greitas įgyvendinimas. Būtina sutelkti dėmesį į teisingą reikiamų ataskaitų formavimą visose pagrindinėse vietose, o ne į idealią paslaugą vienam vartotojui. Po įdiegimo visada galite pakoreguoti ataskaitos išvaizdą arba patogumui pridėti kitą skyrių;
• Supraskite investicijų į savo BI sistemą grąžą. Poveikis priklauso nuo daugelio veiksnių ir kai kuriais atvejais matomas tik po kelių mėnesių;
• Įranga turėtų būti sukurta ne tik esamai situacijai, bet ir artimiausiai ateičiai;
• Supraskite, kodėl buvo pradėtas diegti BI, ir nereikalaukite iš programinės įrangos neįmanomo.

Remiantis statistika, tik 30% įmonių vadovų yra patenkinti BI sistemų diegimu. Per ilgus verslo analizės programinės įrangos gyvavimo metus ekspertai suformulavo 9 pagrindines klaidas, kurios gali sumažinti efektyvumą iki minimumo:

1. Įgyvendinimo tikslo neakivaizdavimas valdymui. Dažnai projektą kuria IT skyrius, glaudžiai nedalyvaujant vadovams. Dažniausiai diegimo ir veikimo procese kyla klausimų dėl BI sistemos paskirties ir uždavinių, naudos ir naudojimo paprastumo;
2. Valdymo, darbuotojų darbo ir sprendimų priėmimo skaidrumo trūkumas. Vadovai gali nežinoti toje srityje dirbančių darbuotojų darbo algoritmų, o valdymo sprendimai gali būti priimami remiantis ne tik sausais faktais. Tai lems, kad dėl BI sistemos diegimo nebus įmanoma išlaikyti esamos paradigmos. Ir dažnai neįmanoma sulaužyti per daugelį metų susiformavusios įmonių valdymo kultūros;
3. Nepakankamas duomenų patikimumas. Nepriimtina, kad į verslo analizės sistemą patektų melaginga informacija, antraip darbuotojai negalės ja pasitikėti ir ja naudotis;
4. Neteisingai pasirinkta profesionali verslo žvalgybos sistema. Istorijoje daug pavyzdžių, kai vadovybė samdo trečiosios šalies organizaciją diegti BI sistemą ir nedalyvauja jos atrankoje, kalba patys už save. Dėl to diegiama sistema, kuri neleidžia gauti reikiamos ataskaitos arba su kuria neįmanoma integruoti vienos iš įmonėje esamų programų;
5. Ateities plano neturėjimas. BI sistemų ypatumas yra tas, kad tai nėra statinė programinė įranga. Neįmanoma užbaigti įgyvendinimo projekto ir apie jį negalvoti. Vartotojai ir vadovybė kelia daug patobulinimų reikalavimų;
6. BI sistemos perdavimas trečiosios šalies organizacijai palaikymui. Kaip rodo praktika, dažniausiai tokios situacijos lemia produkto izoliaciją ir sistemos izoliaciją nuo realios padėties. Nuosavo palaikymo tarnyba daug greičiau ir efektyviau reaguoja į vartotojų atsiliepimus ir valdymo reikalavimus;
7. Noras sutaupyti. Versle tai normalu, tačiau BI analitika veikia tik tada, kai atsižvelgiama į visus įmonės veiklos aspektus. Štai kodėl gilios analizės sistemos, kurių kaina yra didelė, yra efektyviausios. Noras gauti keletą pranešimų apie dominančias sritis lemia dažnas duomenų klaidas ir didelę priklausomybę nuo IT specialistų kvalifikacijos;
8. Skirtinga terminologija įmonėje. Svarbu, kad visi vartotojai suprastų pagrindinius terminus ir jų reikšmę. Paprastas nesusipratimas gali lemti klaidingą BI sistemos ataskaitų ir rodiklių interpretaciją;
9. Vieningos verslo analizės strategijos įmonėje trūkumas. Be vieno kurso, parinkto visiems darbuotojams, bet kuri BI klasės sistema bus tik skirtingų ataskaitų rinkinys, atitinkantis atskirų vadovų reikalavimus.

BI sistemų diegimas yra svarbus žingsnis, galintis padėti pakelti jūsų verslą į kitą lygį. Tačiau tam prireiks ne tik gana didelės finansų infuzijos, bet ir kiekvieno įmonės darbuotojo laiko bei pastangų. Ne kiekvienas verslas yra pasirengęs kompetentingai užbaigti verslo analizės sistemos diegimo projektą.

Dešimtmečius dirbdamas su stambiais klientais „Force“ sukaupė didžiulę patirtį verslo analizės srityje ir dabar aktyviai kuria didžiųjų duomenų technologijas. Interviu „CNews“ tyrimų projektų direktorė ir „Force“ didelių duomenų skyriaus vadovė Olga Gorčinskaja interviu su CNews kalbėjo apie šios srities patirtį, didelius diegimus, patentuotus sprendimus ir didžiausią pasaulyje „Oracle“ sprendimų testavimo centrą.

15.10.2015

Olga Gorčinskaja

Pastaraisiais metais pasikeitė lyderių karta. Įmonėms vadovauti atėjo nauji žmonės, kurie karjerą padarė jau informatizacijos epochoje ir yra įpratę naudotis kompiuteriais, internetu ir mobiliaisiais įrenginiais tiek kasdieniame gyvenime, tiek sprendžiant darbo problemas.

CNews: kiek BI įrankių paklausa Rusijos įmonės? Ar pasikeitė požiūris į verslo analizę: nuo „analitikos Excel stiliaus“ iki aukščiausio lygio vadovų naudojimosi analitiniais įrankiais?

Olga Gorčinskaja:

Šiandien verslo analizės priemonių poreikis jau gana didelis. Jas naudoja didelės organizacijos beveik visuose ekonomikos sektoriuose. Tiek MVĮ, tiek MVĮ taip pat suvokia perėjimo nuo „Excel“ prie specialių analizės sprendimų naudą.

Jei palyginsime šią situaciją su ta, kuri buvo įmonėse prieš penkerius metus, pamatysime didelę pažangą. Pastaraisiais metais pasikeitė lyderių karta. Įmonėms vadovauti atėjo nauji žmonės, kurie karjerą padarė jau informatizacijos epochoje ir yra įpratę naudotis kompiuteriais, internetu ir mobiliaisiais įrenginiais tiek kasdieniame gyvenime, tiek sprendžiant darbo problemas.

CNews: Bet nėra daugiau projektų?

Olga Gorčinskaja:

Pastaruoju metu pastebėjome, kad šiek tiek sumažėjo naujų didelių BI projektų. Pirma, tam įtakos turi sudėtinga bendra ekonominė ir politinė padėtis. Tai trukdo pradėti kai kuriuos projektus, susijusius su vakarietiškų sistemų įdiegimu. Domėjimasis nemokama programine įranga pagrįstais sprendimais taip pat atitolina BI projektų pradžią, nes tam reikia iš anksto ištirti šį programinės įrangos segmentą. Daugelis atvirojo kodo analizės sprendimų nėra pakankamai subrendę, kad būtų plačiai naudojami.

Antra, jau buvo tam tikras rinkos prisotinimas. Dabar nėra tiek daug organizacijų, kuriose verslo analizė nebūtų naudojama. Ir, matyt, stambių įmonių analitinių sistemų diegimo aktyvaus augimo laikas eina.

Ir galiausiai svarbu pažymėti, kad dabar klientai perkelia dėmesį į BI įrankių naudojimą, o tai stabdo mums įprastų projektų skaičiaus augimą. Faktas yra tas, kad pirmaujantys pardavėjai - Oracle, IBM, SAP - kuria savo BI sprendimus remdamiesi vieno nuoseklaus loginio duomenų modelio idėja, o tai reiškia, kad prieš ką nors analizuojant būtina aiškiai apibrėžti ir susitarti dėl visų sąvokų ir rodikliai.

Kartu su akivaizdžiais pranašumais tai lemia didelę verslo vartotojų priklausomybę nuo IT specialistų: jei reikia įtraukti naujų duomenų į svarstymo ratą, verslas turi nuolat kreiptis į IT, kad atsisiųstų duomenis, derintų juos su esamais. struktūras, įtraukti jį į bendrą modelį ir pan. d. Dabar matome, kad verslas nori daugiau laisvės, o tam, kad galėtų savarankiškai pridėti naujų struktūrų, jas interpretuoti ir analizuoti savo nuožiūra, vartotojai nori paaukoti dalį įmonės nuoseklumo.

Todėl dabar pirmenybę teikia lengvi įrankiai, leidžiantys galutiniams vartotojams tiesiogiai dirbti su duomenimis ir nesirūpinti įmonės lygio nuoseklumu. Dėl to matome sėkmingą „Tableaux“ ir „Qlick“ reklamavimą, leidžiantį dirbti „Data Discovery“ stiliumi, o stambūs sprendimų tiekėjai praranda rinką.

CNews: Tai paaiškina, kodėl nemažai organizacijų diegia kelias BI sistemas – tai ypač pastebima finansų sektoriuje. Bet ar tokį informatizavimą galima laikyti normaliu?

Olga Gorčinskaja

Šiandien pagrindinį vaidmenį atlieka įrankiai, kuriuos laikėme per lengvu įmonės lygiu. Tai yra Data Discovery klasės sprendimai.

Olga Gorčinskaja:

Iš tiesų, praktikoje didelės organizacijos dažnai naudoja ne vieną, o kelias nepriklausomas analitines sistemas, kurių kiekviena turi savo BI įrankius. Idėja apie visos įmonės analitinį modelį pasirodė kaip savotiška utopija, ji nėra tokia populiari ir netgi riboja analitinių technologijų propagavimą, nes praktiškai kiekvienas skyrius ir net individualus vartotojas nori nepriklausomybės ir laisvės. . Čia nėra nieko baisaus. Iš tiesų, tame pačiame banke rizikos specialistams ir rinkodaros specialistams reikia visiškai skirtingų BI įrankių. Todėl visai normalu, kai įmonė visoms užduotims renkasi ne vieną gremėzdišką sprendimą, o kelias mažas sistemas, kurios labiausiai tinka atskiriems padaliniams.

Šiandien pagrindinį vaidmenį atlieka įrankiai, kuriuos laikėme per lengvu įmonės lygiu. Tai yra Data Discovery klasės sprendimai. Jie pagrįsti paprastumo dirbti su duomenimis, greičio, lankstumo ir lengvai suprantamo analizės rezultatų pateikimo idėja. Yra ir dar viena tokių priemonių populiarėjimo priežastis: įmonės vis dažniau susiduria su poreikiu dirbti su kintančios struktūros informacija, paprastai nestruktūrizuota, „neryškia“ prasme ir ne visada aiškia verte. Šiuo atveju paklausios yra lankstesnės nei klasikinės verslo analizės priemonės.

Force sukūrė didžiausią Europoje ir unikalią Rusijoje platformą – Fors Solution Center. Jo pagrindinė užduotis yra atnešti naujausia technologija„Oracle“ galutiniam klientui, padėti partneriams kurti ir taikyti, kad įrangos ir programinės įrangos testavimo procesai būtų kuo prieinamesni. Tai savotiškas duomenų centras, skirtas partneriams išbandyti sistemas ir debesų sprendimus.

CNews: Kaip didelių duomenų technologijos padeda vystytis verslo analitikai?

Olga Gorčinskaja:

Šios sritys – dideli duomenys ir verslo žvalgyba – artėja viena prie kitos ir, mano nuomone, riba tarp jų jau yra neryški. Pavyzdžiui, gilioji analizė laikoma „dideliais duomenimis“, nors ji egzistavo dar prieš „Big Data“. Dabar susidomėjimas mašininiu mokymusi, statistika auga, o šių didžiųjų duomenų technologijų pagalba galima išplėsti tradicinės verslo sistemos, orientuotos į skaičiavimus ir vizualizaciją, funkcionalumą.

Be to, duomenų saugyklų koncepcija buvo išplėsta naudojant Hadoop technologiją, dėl kurios atsirado nauji standartai kuriant įmonės saugyklą „duomenų ežero“ (duomenų ežerų) pavidalu.

CNews: kokios yra perspektyviausios didelių duomenų sprendimų užduotys?

Olga Gorčinskaja:

Didžiųjų duomenų technologijas BI projektuose naudojame keliais atvejais. Pirmoji – kai reikia padidinti esamos duomenų saugyklos našumą, o tai labai svarbu aplinkoje, kurioje įmonės sparčiai didina naudojamos informacijos kiekį. Neapdorotų duomenų saugojimas tradicinėse reliacinėse duomenų bazėse yra labai brangus ir reikalauja vis daugiau apdorojimo galios. Tokiais atvejais tikslingiau naudoti Hadoop įrankių rinkinį, kuris yra labai efektyvus dėl savo architektūros, lankstus, pritaikomas konkretiems poreikiams ir pelningas ekonominiu požiūriu, nes yra pagrįstas atvirojo kodo sprendimu.

„Hadoop“ pagalba išsprendėme nestruktūrizuotų duomenų saugojimo ir apdorojimo viename dideliame Rusijos banke problemą. Šiuo atveju kalbama apie didelius reguliariai gaunamų kintančios struktūros duomenų kiekius. Šią informaciją reikia apdoroti, analizuoti, iš jos išgauti skaitinius rodiklius, taip pat išsaugoti pirminius duomenis. Atsižvelgiant į reikšmingą gaunamos informacijos apimties augimą, reliacinės saugyklos naudojimas tapo per brangus ir neefektyvus. Sukūrėme atskirą Hadoop klasterį apdorojimui pirminiai dokumentai, kurių rezultatai įkeliami į reliacinę saugyklą analizei ir tolesniam naudojimui.

Antroji kryptis – pažangių analitikos įrankių diegimas, siekiant išplėsti BI sistemos funkcionalumą. Tai labai perspektyvi kryptis, nes siejama ne tik su IT problemų sprendimu, bet ir su naujų verslo galimybių kūrimu.

Užuot rengę specialius projektus pažangiai analitikai įgyvendinti, stengiamės plėsti esamų projektų apimtį. Pavyzdžiui, beveik bet kuriai sistemai naudinga funkcija prognozuoti rodiklius pagal turimus istorinius duomenis. Tai ne tokia jau ir lengva užduotis, reikalaujanti ne tik darbo su įrankiais įgūdžių, bet ir tam tikro matematinio pagrindo, statistikos ir ekonometrijos žinių.

Mūsų įmonė turi specialią duomenų mokslininkų komandą, kuri atitinka šiuos reikalavimus. Jie baigė projektą sveikatos priežiūros srityje dėl reguliavimo ataskaitų formavimo, be to, pagal šį projektą buvo įgyvendintas darbo krūvio prognozavimas. medicinos organizacijos ir jų segmentavimas pagal statistinius rodiklius. Tokių prognozių vertė klientui yra suprantama, jam tai ne tik kažkokių naujų egzotiškų technologijų panaudojimas, o visiškai natūralus analitinių galimybių išplėtimas. Dėl to skatinamas domėjimasis sistemos plėtra, o mums – nauji darbai. Dabar panašiu būdu įgyvendiname nuspėjamąsias analitikos technologijas miesto valdymo projekte.

Ir, galiausiai, turime patirties diegiant didžiųjų duomenų technologijas, kai kalbame apie nestruktūruotų duomenų, pirmiausia įvairių tekstinių dokumentų, naudojimą. Internetas suteikia puikių galimybių, nes jame yra didžiulis nestruktūrizuotos informacijos kiekis, kuriame yra verslui naudingos informacijos. Turėjome labai įdomios patirties kuriant nekilnojamojo turto vertinimo sistemą įmonei ROSEKO Rusijos vertintojų draugijos užsakymu. Analogiškiems objektams parinkti sistema rinko duomenis iš interneto šaltinių, šią informaciją apdorojo kalbinėmis technologijomis ir praturtino geoanalitikos pagalba, taikant mašininio mokymosi metodus.

CNews: Kokius sprendimus Force kuria verslo žvalgybos ir didelių duomenų srityse?

Olga Gorčinskaja:

Sukūrėme ir kuriame specialų sprendimą didelių duomenų srityje – ForSMedia. Tai socialinės žiniasklaidos duomenų analizės platforma, skirta praturtinti klientų žinias. Jis gali būti naudojamas įvairiose pramonės šakose: finansų sektoriuje, telekomunikacijoje, mažmeninėje prekyboje – visur, kur jie nori sužinoti kuo daugiau apie savo klientus.

Olga Gorčinskaja

Sukūrėme ir kuriame specialų sprendimą didelių duomenų srityje – ForSMedia. Tai socialinės žiniasklaidos duomenų analizės platforma, skirta praturtinti klientų žinias.

Tipiškas naudojimo atvejis yra tikslinių rinkodaros kampanijų kūrimas. Jei įmonė turi 20 milijonų klientų, išplatinti visus skelbimus duomenų bazėje yra nerealu. Būtina susiaurinti skelbimų gavėjų ratą, o tikslinė funkcija čia yra padidinti klientų reakciją į rinkodaros pasiūlymą. Tokiu atveju į ForSMedia galime įkelti pagrindinius duomenis apie visus klientus (vardus, pavardes, gimimo datas, gyvenamąją vietą), o vėliau, remiantis socialinių tinklų informacija, papildyti juos nauja naudinga informacija, įskaitant interesų ratą. , socialinis statusas, šeimos sudėtis, profesinė sritis, veikla, muzikiniai pomėgiai ir tt Žinoma, tokių žinių galima rasti ne visiems klientams, nes dalis jų apskritai nesinaudoja socialiniais tinklais, o tikslinei rinkodarai, pvz. „neišsamus“ rezultatas suteikia didžiulių pranašumų.

Socialiniai tinklai– labai turtingas šaltinis, nors su juo dirbti sunku. Atpažinti asmenį tarp vartotojų nėra taip paprasta – žmonės dažnai naudoja įvairias savo vardų formas, nenurodo amžiaus, pageidavimų, nėra lengva sužinoti vartotojo savybes pagal jo įrašus, prenumeratos grupes.

ForSMedia platforma išsprendžia visas šias problemas remdamasi didelių duomenų technologijomis ir leidžia masiškai praturtinti klientų duomenis bei analizuoti rezultatus. Tarp naudojamų technologijų yra Hadoop, R statistinių tyrimų aplinka, RCO kalbinio apdorojimo įrankiai ir duomenų aptikimo įrankiai.

ForSMedia platforma maksimaliai išnaudoja nemokamą programinę įrangą ir gali būti įdiegta bet kurioje techninės įrangos platformoje, atitinkančioje verslo užduoties reikalavimus. Tačiau dideliems diegimams ir su padidintais našumo reikalavimais siūlome specialią versiją, optimizuotą darbui su „Oracle“ aparatinės ir programinės įrangos sistemomis – „Oracle Big Data Appliance“ ir „Oracle Exalytics“.

Inovatyvių integruotų Oracle sistemų panaudojimas dideliuose projektuose yra svarbi mūsų veiklos sritis ne tik analitinių sistemų srityje. Tokie projektai pasirodys brangūs, tačiau dėl sprendžiamų užduočių masto jie visiškai pasiteisina.

CNews: Ar klientai gali kažkaip išbandyti šias sistemas prieš priimdami sprendimą pirkti? Ar pateikiate, pavyzdžiui, bandymų stendus?

Olga Gorčinskaja:

Šia kryptimi mes ne tik tiekiame bandymų stendus, bet ir sukūrėme didžiausią Europoje ir unikalią Rusijoje platformą – Fors Solution Center. Pagrindinė jo užduotis – priartinti naujausias „Oracle“ technologijas prie galutinio kliento, padėti partneriams jas kurti ir taikyti, o techninės ir programinės įrangos testavimo procesus padaryti kuo prieinamesnius. Idėja kilo ne iš niekur. „Force“ jau beveik 25 metus kuria ir diegia „Oracle“ technologijomis ir platformomis pagrįstus sprendimus. Turime didelę darbo patirtį tiek su klientais, tiek su partneriais. Tiesą sakant, „Force“ yra „Oracle“ kompetencijos centras Rusijoje.

Remdamiesi šia patirtimi, 2011 m., kai pasirodė pirmosios Oracle Exadata duomenų bazės variklio versijos, sukūrėme pirmąją šių sistemų kūrimo laboratoriją, pavadinome ją ExaStudio. Jos pagrindu dešimtys įmonių galėjo atrasti naujų „Exadata“ techninės ir programinės įrangos sprendimų galimybes. Galiausiai 2014 metais jį pavertėme savotišku duomenų centru, skirtu testuoti sistemas ir debesų sprendimus – tai Fors Solution Center.

Dabar mūsų centre yra visas naujausios „Oracle“ programinės ir aparatinės įrangos sistemų asortimentas – nuo ​​„Exadata“ ir „Exalogic“ iki „Big Data Appliance“, kurios iš tikrųjų veikia kaip mūsų partnerių ir klientų bandymų stendai. Be testavimo, čia galite gauti informacinių sistemų audito, migracijos į naują platformą, pritaikymo, konfigūravimo ir mastelio keitimo paslaugas.

Centras taip pat aktyviai vystosi debesų technologijų naudojimo link. Ne taip seniai Centro architektūra buvo užbaigta taip, kad kompiuteriniai ištekliai ir paslaugos būtų teikiami debesyje. Dabar klientai gali pasinaudoti savitarnos schemos produktyvumu: įkelti testavimo duomenis, programas į debesų aplinką ir atlikti testavimą.

Dėl to įmonė ar klientas partneris gali, iš anksto neinvestuodamas į įrangą ir pilotinius projektus savo teritorijoje, įkelti savo programas į mūsų debesį, testuoti, palyginti veiklos rezultatus ir priimti vienokį ar kitokį sprendimą pereiti prie naujos platformos.

CNews: Ir paskutinis klausimas – ką pristatysite „Oracle Day“?

Olga Gorčinskaja:

„Oracle Day“ yra pagrindinis metų renginys Rusijoje korporacijai ir visiems jos partneriams. „Force“ ne kartą buvo jos generalinis rėmėjas, taip pat ir šiemet. Forumas bus visiškai skirtas debesų temoms – PaaS, SaaS, IaaS ir bus surengtas kaip „Oracle Cloud Day“, nes „Oracle“ šioms technologijoms skiria didelį dėmesį.

Renginyje pristatysime savo ForSMedia platformą, taip pat kalbėsime apie didžiųjų duomenų technologijų naudojimo patirtį ir projektus verslo žvalgybos srityje. Ir, žinoma, papasakosime apie naujas mūsų Fors sprendimų centro galimybes debesų sprendimų kūrimo srityje.

Verslo žvalgyba arba BI yra bendras terminas, reiškiantis įvairius programinės įrangos produktus ir programas, skirtas pirminiams organizacijos duomenims analizuoti.

Verslo analizė kaip veikla susideda iš kelių tarpusavyje susijusių procesų:

• duomenų gavyba (duomenų gavyba),
• realaus laiko analitinis apdorojimas (analitinis apdorojimas internetu),
• gauti informaciją iš duomenų bazių (klausia),
• rengiant ataskaitą (ataskaita).

Įmonės naudoja BI siekdamos priimti pagrįstus sprendimus, mažinti išlaidas ir rasti naujų verslo galimybių. BI yra kažkas daugiau nei įprastas įmonių ataskaitų teikimas arba įrankių rinkinys informacijai iš įmonės apskaitos sistemų gauti. CIO naudoja verslo žvalgybą, kad nustatytų prastai veikiančius verslo procesus, kuriuos reikia pertvarkyti.

Naudodami šiuolaikinius verslo analizės įrankius, verslininkai gali pradėti analizuoti duomenis patys ir nelaukti, kol IT skyrius sugeneruos sudėtingas ir painias ataskaitas. Šis prieigos prie informacijos demokratizavimas leidžia vartotojams paremti savo verslo sprendimus realiais skaičiais, kurie kitu atveju būtų pagrįsti intuicija ir atsitiktinumu.

Nepaisant to, kad BI sistemos yra gana perspektyvios, jų diegimą gali apsunkinti techninės ir „kultūrinės“ problemos. Vadovai turi pateikti aiškius ir nuoseklius duomenis BI programoms, kad vartotojai galėtų jomis pasitikėti.

Kurios įmonės naudoja BI sistemas?

Restoranų tinklai (pavyzdžiui, Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesday ir T.G.I. Friday's) aktyviai naudoja verslo žvalgybos sistemas. BI jiems itin naudinga priimant strategiškai svarbius sprendimus. Kokius naujus produktus įtraukti į meniu, kokius patiekalus neįtraukti, kokias neefektyvias prekybos vietas uždaryti ir pan. Jie taip pat naudoja BI taktiniams klausimams, pavyzdžiui, iš naujo derėtis dėl sutarčių su produktų tiekėjais ir ieškoti būdų, kaip pagerinti neefektyvius procesus. Kadangi restoranų tinklai yra labai susitelkę į savo vidinius verslo procesus, o BI yra pagrindinis šių procesų valdymas, padedantis valdyti įmones, restoranai, tarp visų pramonės šakų, yra tarp elitinės įmonių grupės, kurioms šios sistemos tikrai naudingos.

Verslo intelektas yra vienas iš pagrindinių BI komponentų. Šis komponentas yra būtinas įmonės sėkmei bet kurioje pramonės šakoje.

Sektoriuje mažmeninė„Wal-Mart“ plačiai naudoja duomenų analizę ir klasterių analizę, kad išlaikytų savo dominuojančią padėtį šiame sektoriuje. „Harrah's“ pakeitė savo konkurencingų žaidimų politikos pagrindus ir sutelkė dėmesį į klientų lojalumo ir paslaugų lygio analizę, o ne į milžiniško kazino išlaikymą. „Amazon“ ir „Yahoo“ nėra tik dideli interneto projektai, jie aktyviai naudoja verslo žvalgybą ir bendrą „išbandyk ir suprask“ metodą, kad supaprastintų savo verslo procesus. „Capital One“ kasmet atlieka daugiau nei 30 000 eksperimentų, kad nustatytų tikslinė auditorija ir vertinti kredito kortelių pasiūlymus.

Nuo ko ir su kuo reikėtų pradėti diegti BI?

Bendras darbuotojų įsitraukimas yra gyvybiškai svarbus BI projektų sėkmei, nes kiekvienas procese dalyvaujantis asmuo turi turėti visišką prieigą prie informacijos, kad galėtų pakeisti savo darbo būdą. BI projektai turėtų prasidėti nuo aukščiausios vadovybės, o kita vartotojų grupė turėtų būti pardavimų vadybininkai. Pagrindinė jų pareiga – didinti pardavimus ir darbo užmokestis dažnai priklauso nuo to, kaip gerai jie tai daro. Todėl jie daug greičiau priims bet kokį įrankį, galintį padėti jiems darbe, su sąlyga, kad šiuo įrankiu bus patogu naudotis ir pasitikės juo gauta informacija.

Savo bandomąjį projektą galite užsisakyti verslo analizės platformoje.

Naudodamiesi BI sistemomis, darbuotojai koreguoja individualių ir grupinių užduočių darbą, o tai lemia efektyvesnį pardavimų komandų darbą. Kai pardavimų lyderiai mato reikšmingą kelių skyrių veiklos skirtumą, jie stengiasi „atsilikusius“ padalinius nuvesti į tokį lygį, kuriame dirba „pirmaujantys“.

Įdiegę verslo žvalgybą pardavimo skyriuose, galite ją toliau diegti kituose organizacijos padaliniuose. Teigiama pardavėjo patirtis paskatins kitus darbuotojus perimti naujas technologijas.

Kaip įdiegti BI sistemą?

Įmonės, prieš diegdamos BI sistemą, turėtų išanalizuoti valdymo sprendimų priėmimo mechanizmus ir suprasti, kokios informacijos valdytojai turi priimti labiau informuotus ir greitesnius sprendimus. Taip pat pageidautina išanalizuoti, kokia forma vadovai mieliau gauna informaciją (ataskaitas, grafikus, internetu, popierine forma). Šių procesų tobulinimas parodys, kokią informaciją įmonei reikia gauti, analizuoti ir konsoliduoti savo BI sistemose.

Geros BI sistemos turėtų suteikti vartotojams konteksto. Neužtenka tiesiog pranešti, kokie pardavimai buvo vakar ir kokie buvo prieš metus tą pačią dieną. Sistema turėtų leisti suprasti, kokie veiksniai lėmė būtent tokią pardavimų vertę vieną dieną, o kitą – tą pačią dieną prieš metus.

Kaip ir daugelis IT projektų, BI pritaikymas neapsimokės, jei vartotojai jausis „grėsmingas“ arba skeptiškai žiūri į technologiją ir dėl to nustos ja naudotis. BI, įdiegtas „strateginiais“ tikslais, turėtų iš esmės pakeisti tai, kaip įmonė funkcionuoja ir priima sprendimus, todėl IT vadovai turi atkreipti ypatingą dėmesį į vartotojų nuomonę ir reakcijas.

7 BI sistemų paleidimo etapai

1. Įsitikinkite, kad jūsų duomenys yra teisingi (patikimi ir tinkami analizei).
2. Pateikite išsamų naudotojų mokymą.
3. Įdiekite produktą kuo greičiau, įpratę jį naudoti jau diegimo metu. Jums nereikės praleisti daug laiko kurdami „tobulas“ ataskaitas, nes ataskaitas galima pridėti, kai sistema vystosi ir vartotojams to reikia. Greitai kurkite ataskaitas, kurios teikia didžiausią vertę (šių ataskaitų vartotojų poreikis yra didžiausias), tada jas koreguokite.
4. Kurdami duomenų saugyklą laikykitės integruoto požiūrio. Įsitikinkite, kad neužsifiksuojate duomenų strategijoje, kuri ilgainiui neveikia.
5. Prieš pradėdami, aiškiai įvertinkite IG. Nustatykite konkrečią naudą, kurią ketinate pasiekti, ir patikrinkite jas pagal faktinius rezultatus kas ketvirtį arba kas šešis mėnesius.
6. Susikoncentruokite į savo verslo tikslus.
7. Nepirkite analizės programinės įrangos, nes jūs galvoti kad tau to reikia. Įdiekite BI su mintimi, kad tarp jūsų duomenų yra rodiklių, kuriuos turite gauti. Tuo pačiu metu svarbu turėti bent apytikslį supratimą, kur tiksliai jie gali būti.

Kokios problemos gali kilti?

Pagrindinė kliūtis BI sistemų sėkmei yra vartotojų pasipriešinimas. Kitos galimos problemos – būtinybė „atsijoti“ didelius nereikšmingos informacijos kiekius, taip pat prastos kokybės duomenis.

Norint gauti reikšmingų BI sistemų rezultatų, svarbiausia yra standartizuoti duomenys. Duomenys yra pagrindinė bet kurios BI sistemos sudedamoji dalis. Įmonės turi sutvarkyti savo duomenų saugyklas, kad galėtų pradėti rinkti joms reikalingą informaciją ir pasitikėti rezultatais. Nestandartinant duomenų, kyla pavojus gauti neteisingus rezultatus.

Kita problema gali būti neteisingas analitinės sistemos vaidmens supratimas. BI įrankiai tapo lankstesni ir patogesni, tačiau pagrindinis jų vaidmuo vis dar yra ataskaitų teikimas. Nesitikėk iš jų automatizuotas valdymas verslo procesas. Tačiau tam tikri pokyčiai šia kryptimi vis dar numatomi.

Trečioji kliūtis pertvarkant verslo procesus naudojant BI sistemą yra įmonių nesuvokimas apie savo verslo procesus. Dėl to įmonės tiesiog nesuvokia, kaip šiuos procesus galima pagerinti. Jei procesas neturi tiesioginės įtakos pelnui arba įmonė neketina standartizuoti procesų visuose savo padaliniuose, BI sistemos diegimas gali būti neefektyvus. Įmonės turi suprasti visą veiklą ir visas funkcijas, kurios sudaro vieną verslo procesą. Taip pat svarbu žinoti, kaip informacija ir duomenys perduodami per kelis skirtingus procesus ir kaip duomenys perduodami tarp verslo vartotojų ir kaip žmonės naudoja šiuos duomenis vykdydami savo užduotis konkrečiame procese. Jei tikslas yra optimizuoti darbuotojų darbą, visa tai reikia suprasti prieš pradedant BI projektą.

Kai kurie BI sprendimų naudojimo pranašumai

Daugybė BI programų padėjo įmonėms susigrąžinti investicijas. Verslo žvalgybos sistemos naudojamos siekiant ištirti būdus sumažinti išlaidas, nustatyti naujas verslo galimybes, pateikti ERP duomenis vaizdine forma, taip pat greitai reaguoti į besikeičiančią paklausą ir optimizuoti kainas.

Be to, kad duomenys tampa prieinamesni, BI gali suteikti įmonėms daugiau vertės derybų metu, nes padeda lengviau įvertinti santykius su tiekėjais ir klientais.

Įmonėje yra daug galimybių sutaupyti pinigų optimizuojant verslo procesus ir bendrą sprendimų priėmimą. BI gali veiksmingai padėti pagerinti šiuos procesus, atskleisdama juose padarytas klaidas. Pavyzdžiui, Albuquerque įmonės darbuotojai naudojo BI, kad nustatytų būdus, kaip sumažinti naudojimą Mobilieji telefonai, viršvalandžius ir kitas veiklos išlaidas, per trejus metus organizacija sutaupė 2 mln. Taip pat, pasitelkusi BI sprendimus, „Toyota“ suprato, kad 2000 m. permokėjo savo vežėjams iš viso 812 000 USD. Naudojant BI sistemas verslo procesų defektams aptikti, įmonė atsiduria geresnėje padėtyje ir suteikia konkurencinį pranašumą prieš BI naudojančias įmones. tiesiog reikia sekti, kas vyksta.

• Išanalizuokite, kaip lyderiai priima sprendimus.
• Pagalvokite, kokios informacijos vadybininkams reikia optimizuoti savo operatyvinių sprendimų priėmimą.
• Atkreipkite dėmesį į duomenų kokybę.
• Pagalvokite apie našumo metriką, kuri yra svarbiausia jūsų verslui.
• Pateikite kontekstą, kuris įtakoja našumo matą.

Ir atminkite, kad BI yra daugiau nei sprendimų palaikymas. Tobulėjant technologijoms ir IT lyderių taikymui, verslo žvalgybos sistemos gali pakeisti organizacijas. CIO, kurie sėkmingai naudoja BI verslo procesams tobulinti, daug prasmingiau prisideda prie savo organizacijos, vadovai, diegiantys pagrindinius ataskaitų teikimo įrankius.

Gauta iš www.cio.com