هوش تجاری موثر و تجزیه و تحلیل داده های کیفی. هوش تجاری

هر تجارت بزرگو بیشتر سازمان های متوسط ​​با مشکل ارائه داده های نادرست به مدیریت در مورد وضعیت شرکت مواجه هستند. دلایل ممکن است متفاوت باشد، اما عواقب آن همیشه یکسان است - تصمیمات نادرست یا نابهنگام که بر عملکرد معاملات مالی تأثیر منفی می گذارد. برای حذف چنین شرایطی، یک سیستم تجزیه و تحلیل کسب و کار یا BI حرفه ای طراحی شده است ( از انگلیسی – هوش تجاری ). این "دستیاران" با فناوری پیشرفته به ایجاد یک سیستم کنترل مدیریت بر هر جنبه ای در کسب و کار کمک می کنند.

در هسته خود، سیستم های BI تحلیلی پیشرفته هستند نرم افزاربرای تحلیل و گزارش کسب و کار این برنامه‌ها می‌توانند از داده‌های منابع مختلف اطلاعاتی استفاده کرده و آن‌ها را در قالب و زمینه مناسب ارائه دهند. در نتیجه مدیریت به اطلاعات کامل و شفاف در مورد وضعیت شرکت دسترسی سریع پیدا می کند. یکی از ویژگی‌های خاص گزارش‌های به‌دست‌آمده با استفاده از BI این است که مدیر می‌تواند به طور مستقل انتخاب کند در چه زمینه‌ای اطلاعات را دریافت کند.

سیستم های هوش تجاری مدرن چند منظوره هستند. به همین دلیل است که در شرکت های بزرگآنها به تدریج جایگزین راه های دیگر برای به دست آوردن گزارش های تجاری می شوند. کارشناسان از جمله قابلیت های اصلی خود می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• اتصال به پایگاه داده های مختلف، به ویژه به؛
• ایجاد گزارش هایی با پیچیدگی، ساختار، نوع و طرح بندی متفاوت با سرعت بالا. همچنین می توان برنامه ای برای تولید گزارش ها بر اساس یک برنامه زمان بندی بدون مشارکت و توزیع مستقیم داده ها تنظیم کرد.
• کار شفاف با داده ها؛
• اطمینان از ارتباطات واضح بین اطلاعات از منابع مختلف؛
• پیکربندی منعطف و بصری حقوق دسترسی کارکنان در سیستم؛
• داده ها را در هر قالبی که برای شما مناسب است - PDF، Excel، HTML و بسیاری دیگر ذخیره کنید.

قابلیت‌های سیستم‌های اطلاعاتی هوش تجاری به مدیر این امکان را می‌دهد که به بخش فناوری اطلاعات یا دستیارانش در ارائه اطلاعات مورد نیاز وابسته نباشد. این همچنین یک فرصت عالی برای نشان دادن جهت صحیح تصمیمات خود نه با کلمات، بلکه با اعداد دقیق است. بسیاری از شرکت های بزرگ شبکه در غرب برای مدت طولانی از سیستم های BI استفاده می کنند، از جمله شرکت های معروف دنیا آمازون، یاهو، وال مارت و غیره. مزایای ارزشمندی را به همراه داشته باشد.

مزایای سیستم های تجزیه و تحلیل کسب و کار حرفه ای بر اساس اصولی است که در همه برنامه های پیشرفته BI پشتیبانی می شود:

1. دید رابط اصلی هر نرم افزار تحلیل کسب و کار باید معیارهای کلیدی را منعکس کند. با تشکر از این، مدیر به سرعت قادر خواهد بود وضعیت امور شرکت را ارزیابی کند و در صورت لزوم شروع به انجام کاری کند.
2. سفارشی سازی. هر کاربر باید بتواند رابط کاربری و کلیدهای عملکرد را به راحت ترین روش برای خود سفارشی کند.
3. چند لایه. هر مجموعه داده باید چندین برش (لایه) داشته باشد تا جزئیات اطلاعات مورد نیاز در یک سطح خاص را فراهم کند.
4. تعامل کاربران باید بتوانند اطلاعات را از همه منابع و در چند جهت به طور همزمان جمع آوری کنند. لازم است که سیستم عملکرد تنظیم هشدارها را بر اساس پارامترهای کلیدی داشته باشد.
5. Multithreading و کنترل دسترسی. سیستم BI باید از عملکرد همزمان تعداد زیادی از کاربران با قابلیت تنظیم سطوح دسترسی مختلف برای آنها پشتیبانی کند.

کل جامعه فناوری اطلاعات با آن موافق هستند سیستم های اطلاعاتیتحلیلگران کسب و کار یکی از امیدوار کننده ترین جهت هاتوسعه صنعت با این حال، اجرای آنها اغلب با موانع فنی و روانی، کار ناهماهنگ مدیران و فقدان زمینه های مسئولیت تعیین شده با مشکل مواجه می شود.

هنگام فکر کردن به پیاده سازی سیستم های BI، مهم است که به یاد داشته باشید که موفقیت پروژه تا حد زیادی به نگرش کارکنان شرکت به نوآوری بستگی دارد. این در مورد همه محصولات فناوری اطلاعات صدق می کند: تردید و ترس از کوچک سازی می تواند تمام تلاش های اجرایی را خراب کند. بنابراین، بسیار مهم است که بفهمیم یک سیستم تجزیه و تحلیل تجاری چه احساساتی را در کاربران آینده برمی انگیزد. وضعیت ایده آل زمانی ایجاد می شود که کارکنان شرکت با سیستم به عنوان یک دستیار و ابزاری برای بهبود کار رفتار کنند.

قبل از شروع یک پروژه برای پیاده سازی فناوری BI، لازم است تجزیه و تحلیل کاملی از فرآیندهای تجاری شرکت و اصول تصمیم گیری مدیریت انجام شود. از این گذشته ، این داده ها هستند که در تجزیه و تحلیل وضعیت شرکت شرکت می کنند. این همچنین به انتخاب یک سیستم BI همراه با سایر معیارهای اساسی کمک می کند:

1. اهداف و مقاصد پیاده سازی سیستم های BI؛
2. الزامات ذخیره سازی داده ها و توانایی کار با آنها؛
3. توابع یکپارچه سازی داده ها بدون استفاده از داده ها از همه منابع در شرکت، مدیریت نمی تواند تصویری جامع از وضعیت امور به دست آورد.
4. قابلیت تجسم تجزیه و تحلیل ایده آل BI برای هر فرد متفاوت به نظر می رسد و سیستم باید نیازهای هر کاربر را برآورده کند.
5. جهانی بودن یا تخصص محدود. سیستم هایی در دنیا وجود دارند که هدفشان یک صنعت خاص است و راه حل های جهانی، به شما امکان می دهد اطلاعات را در هر زمینه ای جمع آوری کنید.
6. نیاز به منابع و قیمت محصول نرم افزاری. انتخاب سیستم BI مانند هر نرم افزاری به توانایی های شرکت بستگی دارد.

معیارهای فوق به مدیریت کمک می کند تا انتخابی آگاهانه از میان انواع سیستم های تجزیه و تحلیل تجاری شناخته شده داشته باشد. پارامترهای دیگری نیز وجود دارد (به عنوان مثال، ساختار ذخیره سازی داده ها، معماری وب)، اما آنها نیاز به شرایط لازم در زمینه های محدود فناوری اطلاعات دارند.

تنها انتخاب، خرید نرم افزار، نصب و پیکربندی آن کافی نیست. اجرای موفقیت آمیز سیستم های BI از هر جهتی بر اساس قوانین زیر است:

• صحت داده ها اگر داده های تجزیه و تحلیل نادرست باشد، احتمال خطای جدی سیستم وجود دارد.
• آموزش کامل برای هر کاربر؛
• اجرای سریع. تمرکز بر تولید صحیح گزارش های لازم در تمام نقاط کلیدی ضروری است و نه بر روی خدمات ایده آل یک کاربر. تنظیم کنید ظاهرگزارش یا اضافه کردن بخش دیگری برای راحتی همیشه پس از اجرا امکان پذیر است.
• بازگشت سرمایه سیستم BI خود را ببینید. اثر بستگی به عوامل بسیاری دارد و در برخی موارد تنها پس از چند ماه قابل مشاهده است.
• تجهیزات باید نه تنها برای وضعیت فعلی، بلکه برای آینده نزدیک.
• درک کنید که چرا شروع به پیاده سازی یک سیستم BI کرده اید و غیرممکن را از نرم افزار مطالبه نکنید.

طبق آمار، تنها 30 درصد از مدیران شرکت ها از پیاده سازی سیستم های BI رضایت دارند. در طول سالیان متمادی وجود نرم افزار تحلیل کسب و کار، کارشناسان 9 اشتباهات کلیدی، که می تواند کارایی را به حداقل کاهش دهد:

1. هدف از اجرا برای مدیریت مشخص نیست. اغلب، یک پروژه توسط بخش فناوری اطلاعات و بدون مشارکت نزدیک مدیران ایجاد می شود. در بیشتر موارد، در طول فرآیند اجرا و عملیات، سؤالاتی در مورد هدف و اهداف سیستم BI، مزایا و سهولت استفاده مطرح می شود.
2. عدم شفافیت در مدیریت، کار کارکنان و تصمیم گیری. ممکن است مدیران الگوریتم های کار کارمندان در این زمینه را ندانند و تصمیمات مدیریتیرا می توان نه تنها بر اساس واقعیت های خشک پذیرفت. این امر منجر به عدم امکان حفظ پارادایم موجود در نتیجه اجرای یک سیستم BI خواهد شد. و اغلب فرهنگی را که در طول سالها توسعه یافته است، می شکنند حاکمیت شرکتیغیر ممکن
3. قابلیت اطمینان داده ناکافی ورود اطلاعات نادرست به سیستم تحلیل کسب و کار غیرقابل قبول است، در غیر این صورت کارمندان نمی توانند به آن اعتماد کرده و از آن استفاده کنند.
4. انتخاب اشتباه سیستم حرفه ایتجزیه و تحلیل کسب و کار مثال های زیادی در تاریخ زمانی که مدیریت یک سازمان شخص ثالث را برای پیاده سازی یک سیستم BI استخدام می کند و در انتخاب آن شرکت نمی کند، خود گویای این موضوع است. در نتیجه سیستمی پیاده سازی می شود که امکان دریافت گزارش مورد نیاز را نمی دهد یا ادغام یکی از نرم افزارهای موجود شرکت با آن غیرممکن است.
5. نداشتن برنامه برای آینده. ویژگی سیستم های BI این است که نرم افزار ایستا نیست. نمی توان یک پروژه اجرایی را به پایان رساند و به آن فکر نکرد. درخواست های زیادی از سوی کاربران و مدیریت در خصوص بهبود وجود دارد.
6. انتقال سیستم BI به شخص ثالث برای پشتیبانی. همانطور که تمرین نشان می دهد، اغلب چنین موقعیت هایی منجر به انزوای محصول و انزوای سیستم از وضعیت واقعی می شود. خدمات پشتیبانی خود ما بسیار سریعتر و کارآمدتر به بازخورد کاربر و نیازهای مدیریت پاسخ می دهد.
7. تمایل به پس انداز پول. این در تجارت طبیعی است، اما تجزیه و تحلیل BI تنها زمانی کار می کند که تمام جنبه های فعالیت یک شرکت را در نظر بگیرد. به همین دلیل است که سیستم های تحلیلی عمیق با هزینه بالا. تمایل به به دست آوردن گزارش های متعدد در زمینه های مورد علاقه منجر به اشتباهات رایجدر داده ها و وابستگی زیاد به صلاحیت متخصصان فناوری اطلاعات؛
8. اصطلاحات مختلف در شرکت این مهم است که همه کاربران اصطلاحات اساسی و معنای آنها را درک کنند. سوء تفاهم های ساده می تواند منجر به تفسیر نادرست گزارش ها و معیارهای سیستم BI شود.
9. فقدان یک استراتژی تجزیه و تحلیل کسب و کار واحد برای شرکت. بدون یک دوره واحد انتخاب شده برای همه کارکنان، هر سیستم کلاس BI تنها مجموعه ای از گزارش های متفاوت خواهد بود که نیازهای مدیران فردی را برآورده می کند.

پیاده سازی سیستم های BI – گام مهمکه می تواند به ارتقاء کسب و کار شما به سطح بعدی کمک کند. اما این نه تنها به تزریق نسبتاً زیادی از امور مالی، بلکه به زمان و تلاش هر کارمند شرکت نیز نیاز دارد. هر کسب و کاری آماده نیست که پروژه پیاده سازی یک سیستم تجزیه و تحلیل کسب و کار را به درستی تکمیل کند.

(هوش تجاری).

متخصصان جوانی که انجام می دهند حرفه ای موفقتحلیلگران در شرکت های با فناوری پیشرفته مانند مایکروسافت، آی بی ام، گوگل، یاندکس، ام تی اس و غیره داده ها، از چه روش هایی می توان برای حل آنها استفاده کرد.

همه متخصصان دعوت شده برای تماس آزاد هستند و دانشجویان می توانند برای مشاوره با آنها تماس بگیرند.

اهداف سمینار:

• کمک به پر کردن شکاف موجود بین تحقیقات دانشگاهی و راه حل ها مشکلات عملیدر زمینه تجزیه و تحلیل داده ها؛
• ترویج تبادل تجربه بین متخصصان فعلی و آینده.

برنامه سمینار

کسب و کارهای کوچک در کشورهای مستقل مشترک المنافع هنوز از تجزیه و تحلیل داده ها برای توسعه تجارت خود، تعیین همبستگی ها یا جستجوی الگوهای پنهان استفاده نکرده اند: کارآفرینان به گزارش های بازاریابان و حسابداران بسنده می کنند. مدیران شرکت های کوچک و نیمه متوسط ​​بیشتر به شهود خود متکی هستند تا تحلیل. اما در عین حال، تجزیه و تحلیل پتانسیل عظیم: به کاهش هزینه ها و افزایش سود، تصمیم گیری سریعتر و عینی تر، بهینه سازی فرآیندها، درک بهتر مشتریان و بهبود محصول کمک می کند.

یک حسابدار جایگزین یک تحلیلگر نمی شود

مدیران کسب و کارهای کوچک اغلب بر این باورند که گزارش های بازاریابان و حسابداران به اندازه کافی فعالیت های شرکت را منعکس می کند. اما تصمیم گیری بر اساس آمار خشک بسیار سخت است و اشتباه در محاسبات بدون آموزش تخصصی اجتناب ناپذیر است.

مورد 1. پس از تجزیه و تحلیل کمپین های تبلیغاتی.برای سال نو، این کارآفرین کمپینی را اعلام کرد که در چارچوب آن کالاهای خاصبا تخفیف ارائه شد. پس از ارزیابی درآمد برای دوره سال جدید، او مشاهده کرد که چگونه فروش افزایش یافته است و از تدبیر خود راضی بود. اما بیایید همه عوامل را در نظر بگیریم:

• فروش به ویژه در روز جمعه، روزی که درآمد بالاترین میزان است، به شدت رشد می کند - این یک روند هفتگی است.
• در مقایسه با رشد فروش که معمولا در زیر رخ می دهد سال نو، پس سود آنقدر زیاد نیست.
• اگر اقلام تبلیغاتی را فیلتر کنید، معلوم می شود که ارقام فروش بدتر شده است.

مورد 2. مطالعه گردش مالی.در فروشگاه لباس زنانهمشکلات تدارکات: کالاها در برخی از انبارها کمبود دارند و برخی برای ماه ها در انبار باقی می مانند. چگونه بدون تجزیه و تحلیل فروش تعیین کنیم که چه تعداد شلوار به یک منطقه بیاوریم و چه تعداد کت به منطقه دیگر بفرستیم و در عین حال حداکثر سود را داشته باشیم؟ برای انجام این کار، باید گردش مالی، نسبت سرعت فروش و میانگین موجودی برای یک دوره مشخص را محاسبه کنید. به بیان ساده تر، گردش موجودی نشان دهنده این است که یک فروشگاه چند روز طول می کشد تا یک محصول را بفروشد، میانگین موجودی چقدر سریع فروخته می شود و محصول با چه سرعتی هزینه خود را پرداخت می کند. ذخیره ذخایر بزرگ از نظر اقتصادی سودآور نیست، زیرا سرمایه را منجمد می کند و توسعه را کند می کند. اگر سهام کاهش یابد، ممکن است کمبود ظاهر شود و شرکت دوباره سود خود را از دست بدهد. کجا پیدا شود میانگین طلایی، نسبتی که در آن کالا در انبار راکد نمی شود و در عین حال می توانید تضمین خاصی بدهید که مشتری واحد مورد نظر را در فروشگاه پیدا کند؟ برای انجام این کار، تحلیلگر باید به شما کمک کند تا تعیین کنید:

• گردش مالی مورد نظر
• پویایی گردش مالی

هنگام پرداخت به تامین کنندگان به صورت معوق، باید نسبت خط اعتباری و گردش مالی را نیز محاسبه کنید. گردش مالی در روز = میانگین موجودی* تعداد روز / گردش مالی برای این دوره.

محاسبه مجموعه باقیمانده و کل گردش مالی در فروشگاه ها به درک اینکه برخی از کالاها باید کجا منتقل شوند کمک می کند. همچنین ارزش محاسبه گردش مالی هر یک از اقلام مجموعه را برای تصمیم گیری دارد: زمانی که تقاضا کم است کاهش دهید، زمانی که تقاضا زیاد است دوباره سفارش دهید یا به انبار دیگری منتقل شوید. بر اساس دسته بندی، می توانید گزارش گردش مالی را در این فرم تهیه کنید. می توان دید که تی شرت ها و جامپرها سریعتر فروخته می شوند، اما کت ها زمان زیادی را می طلبند. آیا یک حسابدار معمولی می تواند این نوع کار را انجام دهد؟ ما شک داریم. در عین حال، محاسبه منظم گردش مالی و اعمال نتایج می تواند سود را بین 8-10٪ افزایش دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها در چه زمینه هایی قابل استفاده است؟

1. فروش.درک اینکه چرا فروش خوب (یا ضعیف) پیش می رود، پویایی آن چیست، مهم است. برای حل این مشکل، باید عوامل مؤثر بر سود و درآمد را مطالعه کنید - برای مثال، طول چک و درآمد هر مشتری را تجزیه و تحلیل کنید. چنین عواملی را می توان بر اساس گروه های محصول، فصول و فروشگاه ها بررسی کرد. شما می توانید با تجزیه و تحلیل بازده، لغو و سایر معاملات، بالا و پایین های فروش را شناسایی کنید.
2. امور مالیبرای نظارت بر جریان نقدی و توزیع دارایی‌ها در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار، شاخص‌های نظارت برای هر سرمایه‌دار ضروری است. این به ارزیابی کارایی مالیاتی و سایر پارامترها کمک می کند.
3. بازاریابی.هر شرکت بازاریابینیاز به پیش بینی و تحلیل پس از سهام دارد. در مرحله توسعه ایده، باید گروه های کالایی (کنترل و هدف) را مشخص کنیم که برای آنها پیشنهاد ایجاد می کنیم. این یک کار برای یک تحلیلگر داده است، زیرا یک بازاریاب معمولی ابزارها و مهارت های لازم برای تجزیه و تحلیل خوب را ندارد گروه کنترلمیزان درآمد و تعداد خریداران در مقایسه با هدف به همان اندازه بیشتر است - تبلیغ کار نکرد. برای تعیین این، تجزیه و تحلیل فاصله مورد نیاز است.
4. کنترل کنید.دارند ویژگی های رهبریبرای یک رهبر شرکت کافی نیست. ارزیابی های کمیدر هر صورت، کار پرسنل برای مدیریت شایسته شرکت ضروری است. درک کارآیی مدیریت صندوق دستمزد، نسبت دستمزد و فروش به همان روشی که کارایی فرآیندها است - برای مثال، حجم کار صندوق‌ها یا استخدام لودرها در طول روز، مهم است. این به توزیع مناسب زمان کار کمک می کند.
5. تحلیل وبسایت باید به درستی تبلیغ شود تا تبدیل به یک کانال فروش شود و برای این کار نیاز دارید استراتژی درستارتقاء. اینجاست که تجزیه و تحلیل وب می تواند به شما کمک کند. چگونه از آن استفاده کنیم؟ رفتار، سن، جنسیت و سایر ویژگی های مشتریان، فعالیت در صفحات خاص، کلیک ها، کانال ترافیک، عملکرد پستی و غیره را مطالعه کنید. این به بهبود کسب و کار و وب سایت شما کمک می کند.
6. مدیریت مجموعه.تجزیه و تحلیل ABC برای مدیریت مجموعه ضروری است. تحلیلگر باید محصول را بر اساس ویژگی‌ها توزیع کند تا بتواند این نوع تحلیل را انجام دهد و بفهمد کدام محصول سودآورتر است، کدام یک پایه است، و کدام یک باید از شر آن خلاص شود. برای درک ثبات فروش، خوب است که یک تحلیل XYZ انجام دهید.
7. لجستیک.درک بیشتر در مورد تدارکات، کالاها، ذخیره سازی و در دسترس بودن آنها با مطالعه شاخص های لجستیک فراهم می شود. از دست دادن محصول و نیازها، موجودی نیز برای مدیریت موفق کسب و کار مهم است.

این مثال ها نشان می دهد که تجزیه و تحلیل داده ها چقدر قدرتمند است، حتی برای مشاغل کوچک. یک مدیر باتجربه با استفاده صحیح از تجزیه و تحلیل داده ها سود شرکت را افزایش داده و از بی اهمیت ترین اطلاعات بهره مند می شود و با گزارش های تصویری کار مدیر تا حد زیادی ساده می شود.

هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها. مشاوره موثر چیزی است که برای توسعه کیفی هر کسب و کاری لازم است. حل مشکلات و بحران های موجود، جلوگیری از بروز مشکلات احتمالی، یافتن راه هایی برای افزایش سود و به طور کلی بهره وری: همه اینها با مشاوره با کیفیت در اختیار شما قرار می گیرد.

فرآیند مشاوره پیچیده، چند مرحله‌ای، چند سطحی است، هیچ رویکرد روشن و جهانی برای مطلقاً هیچ کسب‌وکاری وجود ندارد: زمینه کسب‌وکار، جایگاه آن، صنعت، مخاطبان هدف، ویژگی‌ها و موارد دیگر: همه اینها بر نحوه کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد. فرآیندها تشخیص داده خواهد شد. طبیعتاً مرحله نهایی مشاوره با بسیاری از پیش فرآیندهای دیگر مانند تهیه یک کار، تشریح فرآیندهای کسب و کار، تجزیه و تحلیل کسب و کار، تشخیص زیرساخت به طور کلی و زیرساخت فناوری اطلاعات سازمان به طور خاص، تجزیه و تحلیل داده ها انجام می شود و بر اساس آن این، تعدادی از توصیه ها ایجاد شده است. باید گفت که تجزیه و تحلیل کسب و کار و تجزیه و تحلیل داده ها مهمترین مراحل در فرآیند مشاوره است که به نتیجه گیری مناسب منجر می شود و بر اساس چنین تحلیلی است که هر توصیه ای ایجاد می شود.

تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار: چگونه پیاده سازی کنیم؟

تجزیه و تحلیل کیفی، در این مورد، نمی تواند بدون حضور برخی از معیارهای کمی انجام شود. یعنی بسیار مطلوب است که نوعی اتوماسیون در کار شرکت - فرآیندهای تجاری، روابط با مشتریان، تامین کنندگان، واسطه ها وارد شود تا جریان اسناد و سایر فرآیندها نیز خودکار شوند. با حسابداری با کیفیت بالا از تمام فرآیندهایی که در یک کسب و کار اتفاق می‌افتد، گزارش‌دهی و تجزیه و تحلیل بیشتر تا حد زیادی تسهیل می‌شود.

چگونه می توانید جریان اسناد، مدیریت مشتری و تسهیل گزارش را به صورت خودکار انجام دهید؟

بهترین گزینه نرم افزار انحصاری است که برای انجام بسیاری از وظایف طراحی شده است - از FB Consult. سیستم های مدیریت مشتری با کیفیت بالا به شما پیشنهاد می شود - انواع مختلف CRM طراحی شده برای بخش های مختلف تجاری، راه حلی موثر برای کنترل اسناد - DocsVision، و همچنین نرم افزار مناسب برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها، از جمله برای شناسایی تراکنش های مالی مشکوک - QlikView . اجرای چنین راهکارهایی کارایی کسب و کار شما را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد.

کار قابل دسترس با داده های بزرگ با استفاده از تجزیه و تحلیل بصری

هوش تجاری خود را بهبود بخشید و مشکلات روتین را با استفاده از اطلاعات پنهان در Big Data با پلتفرم TIBCO Spotfire حل کنید. این تنها پلتفرمی است که به کاربران تجاری یک رابط کاربری بصری و کاربرپسند ارائه می دهد که به آنها امکان می دهد از طیف کاملی از فناوری های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بدون دخالت متخصصان فناوری اطلاعات یا آموزش ویژه استفاده کنند.

رابط Spotfire کار با مجموعه داده‌های کوچک و خوشه‌های چند ترابایتی داده‌های بزرگ را به همان اندازه راحت می‌کند: خوانش حسگرها، اطلاعات شبکه‌های اجتماعی، نقاط فروش یا منابع موقعیت جغرافیایی. کاربران در تمام سطوح مهارت می توانند به سادگی با استفاده از تجسم ها، که نمایش گرافیکی میلیاردها نقطه داده ترکیبی هستند، به داشبوردهای روشنگر و گردش کار تحلیلی دسترسی پیدا کنند.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه، یادگیری از طریق انجام دادن از تجربیات مشترک شرکت برای تصمیم گیری آگاهانه تر است. با استفاده از Spotfire Predictive Analytics، می توانید روندهای جدید بازار را از اطلاعات هوش تجاری کشف کنید و اقداماتی را برای به حداقل رساندن ریسک انجام دهید و به شما امکان می دهد کیفیت تصمیمات مدیریتی خود را بهبود بخشید.

مرور کنید

اتصال داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل با عملکرد بالا

Spotfire سه نوع اصلی تجزیه و تحلیل با یکپارچه سازی یکپارچهبا Hadoop و سایر منابع داده بزرگ:

1. تجزیه و تحلیل بر اساس تقاضا: رابط های داده داخلی و قابل تنظیم توسط کاربر که تجسم داده ها را بسیار سریع و تعاملی تسهیل می کند.
2. تجزیه و تحلیل در پایگاه داده (In-Database Analytics): ادغام با یک پلت فرم محاسباتی توزیع شده که به شما امکان می دهد محاسبات داده با هر پیچیدگی را بر اساس داده های بزرگ انجام دهید.
3. تجزیه و تحلیل در حافظه: ادغام با یک پلت فرم تجزیه و تحلیل آماری که داده ها را مستقیماً از هر منبع داده، از جمله منابع داده سنتی و جدید می گیرد.

این روش‌های ادغام با هم ترکیبی قدرتمند از کاوش بصری و تجزیه و تحلیل پیشرفته را نشان می‌دهند.
این به کاربران تجاری اجازه می دهد تا از طریق داشبوردها و گردش کار قدرتمند و آسان به داده ها از هر منبع داده دسترسی داشته باشند، آنها را ترکیب و تجزیه و تحلیل کنند.

اتصال دهنده های بزرگ داده

Spotfire Big Data Connectors از همه نوع دسترسی به داده پشتیبانی می کند: منبع داده، حافظه داخلی و درخواستی. اتصال دهنده های داخلی Spotfire عبارتند از:

• کانکتورهای تایید شده داده Hadoop برای Apache Hive، Apache Spark SQL، Cloudera Hive، Cloudera Impala، Databricks Cloud، Hortonworks، MapR Drill و Pivotal HAWQ
• دیگر کانکتورهای کلان داده تایید شده عبارتند از Teradata، Teradata Aster و Netezza
• اتصال دهنده برای داده های تاریخی و فعلی از منابعی مانند سنسورهای لمسی OSI PI

محاسبات توزیع شده درون منبع داده

علاوه بر عملکرد راحت Spotfire برای انتخاب بصری عملیات برای درخواست‌های SQL که به داده‌های توزیع شده در منابع داده دسترسی دارند، Spotfire می‌تواند الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشینی ایجاد کند که در منابع داده عمل می‌کنند و تنها نتایج لازم برای ایجاد تصویرسازی‌ها در سیستم Spotfire را برمی‌گردانند.

• کاربران با داشبوردهایی با قابلیت انتخاب بصری کار می کنند که با استفاده از قابلیت های داخلی زبان TERR به اسکریپت ها دسترسی پیدا می کنند.
• اسکریپت های TERR کار عملکردهای محاسباتی توزیع شده را در تعامل با Map/Reduce، H2O، SparkR یا Fuzzy Logix آغاز می کنند.
• این برنامه ها به نوبه خود به سیستم ها با راندمان بالامانند Hadoop یا سایر منابع داده،
• TERR را می توان به عنوان یک موتور تجزیه و تحلیل پیشرفته در گره های Hadoop که با استفاده از MapReduce یا Spark مدیریت می شوند، مستقر کرد. زبان TERR همچنین می تواند برای گره های داده Teradata استفاده شود.
• نتایج در Spotfire نمایش داده می شوند.

TERR برای تجزیه و تحلیل پیشرفته

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) – TERR یک بسته آماری است سطح شرکتی، که توسط TIBCO برای سازگاری کامل با زبان R توسعه یافته است و از تجربه چندین دهه این شرکت در زمینه استفاده می کند. سیستم تحلیلی، مرتبط با S+. این امر به مشتریان اجازه می‌دهد تا نه تنها با استفاده از کد R باز، به توسعه برنامه‌ها و مدل‌ها ادامه دهند، بلکه کد R خود را بدون نیاز به بازنویسی کد خود در یک پلت‌فرم تجاری قوی ادغام و مستقر کنند. TERR دارای راندمان بالاتر و مدیریت حافظه قابل اعتماد است، بیشتر فراهم می کند سرعت بالاپردازش حجم زیادی از داده ها در مقایسه با زبان منبع باز R.

ترکیب تمام عملکردها

ترکیب قدرت بالا عملکردبه این معنی است که حتی در مورد پیچیده ترین وظایف که نیاز به تجزیه و تحلیل با سطح بالاقابلیت اطمینان، کاربران با گردش کار تعاملی ساده و با استفاده آسان تعامل دارند. این به کاربران تجاری اجازه می دهد تا داده ها را تجسم و تجزیه و تحلیل کنند و نتایج تجزیه و تحلیل را به اشتراک بگذارند، بدون نیاز به دانستن جزئیات معماری داده های زیربنای تجزیه و تحلیل کسب و کار.

مثال: رابط Spotfire برای پیکربندی، اجرا و تجسم نتایج مدلی که محموله گمشده را مشخص می کند. با استفاده از این رابط، کاربران تجاری می توانند محاسبات را با استفاده از TERR و H2O (چارچوب محاسباتی توزیع شده) با دسترسی به داده های تراکنش و ارسال ذخیره شده در خوشه های Hadoop انجام دهند.

فضای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

تجزیه و تحلیل پیشرفته و پیش بینی

کاربران از داشبوردهای Spotfire با قابلیت انتخاب بصری برای راه‌اندازی مجموعه‌ای غنی از قابلیت‌های پیشرفته استفاده می‌کنند که پیش‌بینی، ایجاد مدل‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها را در لحظه آسان می‌کند. با استفاده از کلان داده، تجزیه و تحلیل را می توان در داخل منبع داده (In-Datasource) انجام داد و تنها اطلاعات جمع آوری شده و نتایج مورد نیاز برای ایجاد تجسم در پلت فرم Spotfire را برمی گرداند.

یادگیری ماشینی

طیف گسترده‌ای از ابزارهای یادگیری ماشین در لیست ویژگی‌های داخلی Spotfire موجود است که می‌توان با یک کلیک از آنها استفاده کرد. آماردانان به کد برنامه نوشته شده به زبان R دسترسی دارند و می توانند عملکرد مورد استفاده را گسترش دهند. عملکرد یادگیری ماشین را می توان برای استفاده مجدد آسان با سایر کاربران به اشتراک گذاشت.

موجود است روش های زیریادگیری ماشین برای متغیرهای طبقه بندی پیوسته در Spotfire و TERR:

• رگرسیون خطی و لجستیک
• درختان تصمیم، الگوریتم جنگل تصادفی، ماشین‌های تقویت گرادیان (GBM)
• مدل های خطی تعمیم یافته (افزودنی)مدل های افزایشی تعمیم یافته)
• شبکه های عصبی

تجزیه و تحلیل محتوا

Spotfire تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها را ارائه می‌کند، که بسیاری از آنها قبلاً استفاده نشده است - این متن بدون ساختار است که در منابعی مانند اسناد، گزارش‌ها، یادداشت‌ها ذخیره می‌شود. سیستم های CRM، لاگ های سایت، انتشارات در شبکه های اجتماعیو خیلی بیشتر

تجزیه و تحلیل موقعیت مکانی

نقشه های چند لایه وضوح بالاهستند به روشی عالیتجسم داده های بزرگ عملکرد نقشه غنی Spotfire به شما امکان می دهد نقشه هایی را با تعداد لایه های مرجع و کاربردی که نیاز دارید ایجاد کنید. Spotfire همچنین به شما امکان استفاده از تجزیه و تحلیل پیچیده را در حین کار با نقشه ها می دهد. این سیستم علاوه بر نقشه های جغرافیایی، نقشه هایی را برای تجسم رفتار کاربر، انبارها، تولید، مواد اولیه و بسیاری از شاخص های دیگر ایجاد می کند.