Инфографика: бизнес-аналитика и хранение данных

Бизнес-аналитика и хранение данных — это два аспекта цифровой трансформации, которые тесно связаны, когда речь идет о хранении, защите и использовании информации.

Короче говоря, хранилище данных относится к методам, которые организации используют для сбора и хранения своей информации, собирая ее в «хранилище» данных.

Бизнес-аналитика относится к методам, используемым для анализа этой информации, чтобы предоставить руководителям данные, необходимые для принятия решений.

И то и другое крайне важно для современного бизнеса, для которого сегодня эффективное использование данных является важной частью операций и ключевым конкурентным преимуществом во всех отраслях.

Взгляните на инфографику:

Как объединяются хранилища данных и бизнес-аналитика

Хранилища данных и бизнес-аналитика при эффективном использовании могут функционировать как информационная основа организации, помогая им согласовывать все направления бизнеса, чтобы облегчить работу, действительно управляемую данными.

Что мы подразумеваем под этим?

Бункеры данных, возникающие, когда отделы компании отделяются друг от друга с точки зрения обмена информацией, встречаются гораздо чаще, чем вы можете себе представить в бизнесе.

Это особенно распространено в организациях, где разные отделы работают с устаревшим программным обеспечением, которое не интегрировано друг с другом посредством планирования ресурсов предприятия.

Это приводит к разрознению данных — и хотя отделы могут иметь доступ к решениям бизнес-аналитики, данные в основном ограничены этими хранилищами и недоступны для кого-либо еще в организации.

Отчет «Состояние пути клиента в 2019 году» показал, что разрозненность, в частности, вредит маркетологам, стремящимся использовать данные: 47% маркетологов заявили, что их информация разрознена и труднодоступна.

Чтобы противодействовать этому, была задумана концепция хранилища данных, в соответствии с которой потоки данных из всех источников в бизнесе будут направляться в центральный репозиторий и затем могут быть легко доступны тем, кто в них нуждается.

Краткое описание того, как работают хранилища данных и бизнес-аналитика

Источник данных

Первая часть хранилища данных, которую необходимо решить, — это источники, из которых данные необходимо извлекать и загружать в хранилище (или его подкатегории, «витрины данных», в которых хранятся данные для конкретных бизнес-функций отделов).

Обычно это включает в себя определение ключевых заинтересованных сторон и отчетность, которую они составляют, необходимую для направления в хранилище данных.

Многое из этого будет самоочевидным. Например, маркетинговые отчеты из CRM или бухгалтерские отчеты из ERP. Некоторые из них будет труднее идентифицировать, и они могут включать в себя более упущенные из виду аспекты данных, которые могут быть необходимы для отчетности, например, телефонные звонки клиентов или записи электронной почты.

Хранилище данных

Как только необходимые данные определены, пришло время их извлечь и загрузить в хранилище данных.

Этот процесс называется «извлечение, преобразование, загрузка» (ETL) и является важнейшим компонентом загрузки данных из нескольких источников в единый унифицированный репозиторий данных.

ETL очень важен, потому что вы не только извлекаете необходимую информацию в хранилище данных, но и очищаете его, чтобы обеспечить качество данных и согласованность во всех базах данных — независимо от того, откуда и из какой системы поступила информация.

Основная предпосылка ETL заключается в том, что данные извлекаются в так называемую «промежуточную область», которая будет содержать данные в необработанном виде.

Неструктурированные данные в совокупности составляют 80-90% или более всех данных и продолжают расти.

Затем он трансформируется и подвергается обработке данных.

Обработка данных означает получение необработанных данных и обеспечение их готовности к использованию конечными пользователями в аналитических целях.

Обработка данных включает в себя отфильтровывание хороших данных от плохих (непригодных для использования), их фильтрацию, удаление дубликатов, их проверку и внесение корректировок для согласованности (например, в электронных таблицах).

Наконец, наступает этап загрузки, на котором вновь преобразованные данные отправляются из промежуточной области в соответствующий репозиторий в хранилище данных.

Когда данные загружаются, это обычно полностью автоматизированный процесс, который выполняется пакетами на постоянной основе.

Бизнес-аналитика

Как только данные находятся в хранилище данных и правильно обработаны, они готовы к анализу программами бизнес-аналитики (BI).

Программное обеспечение BI будет брать данные из хранилищ и анализировать их для извлечения полезной информации, дополнительно преобразовывая информацию в данные, которые можно использовать и которые легко понять лицам, принимающим решения.

Короче говоря, бизнес-аналитика действует как мост между хранилищем данных и конечным пользователем.

Благодаря автоматизации, машинному обучению и способности анализировать за считанные секунды то, на что у человека уходят недели, инструменты бизнес-аналитики могут запрашивать данные и генерировать отчеты, диаграммы и другие наборы данных, которые можно использовать.

В то время как более половины всех предприятий считают облачную BI «критической» или «очень важной» для своих текущих и будущих инициатив, Gartner обнаружил, что 87% предприятий имеют низкий уровень зрелости аналитики.

Доступ конечного пользователя

После того как решение бизнес-аналитики использовало данные для создания нужных отчетов для конечных пользователей, система должна доставить им эту информацию таким образом, чтобы можно было действовать.

Первые три шага этого процесса в целом сосредоточены на обеспечении того, чтобы данные хранились и правильно готовились к использованию — это внутренние процессы.

Последним шагом является предварительный процесс — способ фактического использования информации заинтересованными сторонами.

Большинство лидирующих на рынке инструментов бизнес-аналитики, таких как Microsoft PowerBI, обладают отличной визуализацией, поэтому пользователи, не являющиеся техническими специалистами, могут без труда применять данные при принятии решений.

Обеспечение того, чтобы конечные пользователи получали необходимую им информацию в удобоваримой форме, является важным аспектом хранилищ данных и бизнес-аналитики.

Цель всего этого процесса — передать ценную информацию тем, кто в ней нуждается, но не обязательно предрасположен к комфортной работе со сложными наборами данных, поэтому доступ конечного пользователя является одним из ключевых соображений, которые следует учитывать при принятии решения. на BI-решении.

Нижняя линия

Бизнес-аналитика и хранилища данных важны для современных организаций.

Это связано с тем, что сегодня компании конкурируют гораздо больше на основе своей способности использовать данные, чем когда-либо.

48 % организаций считают облачную бизнес-аналитику «критически важной» или «очень важной» для их будущих планов повышения производительности бизнеса.

В результате компаниям необходимо инвестировать в способы, которые объединяют их данные и предлагают возможности использовать их для своих инициатив, является важным соображением.

Impact Networking предлагает решения для бизнес-аналитики клиентам со всей страны. Чтобы узнать больше о том, как вы можете запустить свою стратегию цифровизации, ознакомьтесь с нашим предложением.