Hatékony üzleti intelligencia és minőségi adatelemzés. Üzleti intelligencia

Minden nagy üzletés a legtöbb közepes méretű szervezet azzal a problémával szembesül, hogy a menedzsmentet pontatlan információkkal látják el a vállalat helyzetéről. Az okok eltérőek lehetnek, de a következmények mindig ugyanazok - helytelen vagy idő előtti döntések, amelyek negatívan befolyásolják a pénzügyi tranzakciók teljesítményét. Az ilyen helyzetek kiküszöbölésére egy professzionális üzleti analitikai vagy BI rendszert terveznek ( angolról – Üzleti intelligencia ). Ezek a csúcstechnológiás „asszisztensek” segítenek felépíteni egy menedzsment-ellenőrzési rendszert az üzleten belül minden szempontból.

Lényegében a BI-rendszerek fejlett analitikusak szoftverüzleti elemzésekhez és jelentésekhez. Ezek a programok különféle információforrásokból származó adatokat használhatnak fel, és kényelmes formában és kontextusban szolgáltathatják azokat. Ennek eredményeként a vezetőség gyorsan hozzáfér a teljes és átlátható információkhoz a vállalat helyzetéről. A BI segítségével készített jelentések sajátossága, hogy a vezető önállóan választhat, hogy milyen kontextusban kapjon információt.

A modern üzleti intelligencia rendszerek többfunkciósak. Ezért be nagy cégek fokozatosan felváltják az üzleti jelentések megszerzésének más módjait. A szakértők fő képességeik között a következőket sorolják fel:

• Csatlakozás különféle adatbázisokhoz, különösen;
• Változó összetettségű, szerkezetű, típusú és elrendezésű jelentések generálása nagy sebességgel. A riportok ütemezés szerinti elkészítésének ütemezése is lehetséges közvetlen részvétel és adatelosztás nélkül;
• Átlátszó munka az adatokkal;
• Világos kapcsolatok biztosítása a különböző forrásokból származó információk között;
• Az alkalmazottak hozzáférési jogainak rugalmas és intuitív konfigurálása a rendszerben;
• Mentse el az adatokat az Ön számára megfelelő formátumban - PDF, Excel, HTML és még sok más.

Az üzleti intelligencia információs rendszerek képességei lehetővé teszik, hogy a vezető ne függjön attól, hogy az informatikai részleg vagy asszisztensei biztosítják a szükséges információkat. Ez arra is kiváló alkalom, hogy ne szavakkal, hanem pontos számokkal mutassa be döntéseinek helyes irányát. Nyugaton sok nagy hálózati vállalat már régóta használ BI-rendszereket, köztük a világhírű Amazon, Yahoo, Wall-Mart, stb. felbecsülhetetlen hasznot hoz.

A professzionális üzleti analitikai rendszerek előnyei az összes fejlett BI-alkalmazásban támogatott elveken alapulnak:

1. Láthatóság. Minden üzleti elemző szoftver fő felületének tükröznie kell a kulcsfontosságú mutatókat. Ennek köszönhetően a menedzser gyorsan fel tudja mérni a vállalkozás helyzetét, és szükség esetén kezdeni fog valamit;
2. Testreszabás. Minden felhasználónak képesnek kell lennie az interfész és a funkcióbillentyűk testreszabására a számára legkényelmesebb módon;
3. Többrétegű. Minden adathalmaznak több szelettel (réteggel) kell rendelkeznie, hogy az adott szinten szükséges információk részletességét biztosítsák;
4. Interaktivitás. A felhasználóknak képesnek kell lenniük minden forrásból és több irányból egyidejűleg információkat gyűjteni. Szükséges, hogy a rendszer a kulcsparaméterek alapján riasztásokat állítson be;
5. Többszálú és hozzáférés-vezérlés. A BI rendszernek támogatnia kell nagyszámú felhasználó egyidejű működését azzal a lehetőséggel, hogy különböző hozzáférési szinteket állítson be számukra.

Ezzel az egész informatikai közösség egyetért Információs rendszereküzleti elemzők az egyik a legígéretesebb irányok ipar fejlesztése. Megvalósításukat azonban gyakran technikai és pszichológiai akadályok, a vezetők koordinálatlan munkája és az előírt felelősségi körök hiánya nehezítik.

Amikor a BI-rendszerek bevezetéséről gondolkodunk, ne feledjük, hogy a projekt sikere nagymértékben függ a vállalat alkalmazottainak az innovációhoz való hozzáállásától. Ez minden IT-termékre vonatkozik: a szkepticizmus és a létszámleépítéstől való félelem tönkretehet minden megvalósítási erőfeszítést. Ezért nagyon fontos megérteni, hogy egy üzleti analitikai rendszer milyen érzéseket vált ki a jövőbeli felhasználókban. Az ideális helyzet akkor fog kialakulni, ha a vállalati alkalmazottak asszisztensként és munkajavító eszközként kezelik a rendszert.

A BI technológia bevezetésére irányuló projekt megkezdése előtt alaposan elemezni kell a vállalat üzleti folyamatait és a vezetői döntéshozatal elveit. Végül is ezek az adatok fognak részt venni a vállalat helyzetének elemzésében. Ez is segít a BI-rendszer kiválasztásában, más alapvető kritériumokkal együtt:

1. A BI rendszerek megvalósításának céljai és célkitűzései;
2. Az adattárolás követelményei és az ezekkel való működés képessége;
3. Adatintegrációs funkciók. A vállalat összes forrásából származó adatok felhasználása nélkül a menedzsment nem tud holisztikus képet alkotni a dolgok állásáról;
4. Vizualizációs képességek. Az ideális BI-analitika személyenként máshogy néz ki, és a rendszernek minden felhasználó igényeinek meg kell felelnie;
5. Egyetemesség vagy szűk specializáció. Vannak a világon olyan rendszerek, amelyek egy adott iparágat céloznak meg, ill univerzális megoldások, amely lehetővé teszi az információgyűjtést bármilyen kontextusban;
6. Erőforrás- és árigény szoftver. A BI-rendszer kiválasztása, mint minden szoftver, a vállalat képességeitől függ.

A fenti kritériumok segítenek a menedzsmentnek abban, hogy tájékozottan válasszon a jól ismert üzleti analitikai rendszerek közül. Vannak más paraméterek (például adattárolási struktúra, webarchitektúra), de ezek szűk informatikai területeken igényelnek végzettséget.

Nem elég egyszerűen választani, szoftvert vásárolni, telepíteni és konfigurálni. A BI-rendszerek bármely irányú sikeres megvalósítása a következő szabályokon alapul:

• Az adatok helyessége. Ha az elemzéshez szükséges adatok helytelenek, akkor fennáll a súlyos rendszerhiba lehetősége;
• Teljes képzés minden felhasználó számára;
• Gyors végrehajtás. Minden kulcsfontosságú ponton a szükséges jelentések megfelelő generálására kell összpontosítani, nem pedig egy felhasználó ideális szolgáltatására. Beállítani kinézet jelentés vagy további rész hozzáadása a kényelem érdekében a megvalósítás után mindig lehetséges;
• Tekintse meg BI-rendszere befektetéseinek megtérülését. A hatás sok tényezőtől függ, és bizonyos esetekben csak néhány hónap múlva látható;
• A berendezéseket nemcsak arra kell tervezni jelenlegi helyzet, hanem a közeljövőre nézve is;
• Értse meg, miért kezdte el a BI-rendszer bevezetését, és ne követelje meg a szoftvertől a lehetetlent.

A statisztikák szerint a cégvezetőknek mindössze 30%-a elégedett a BI-rendszerek bevezetésével. Az üzleti elemző szoftverek sok éves fennállása során a szakértők 9 kulcsfontosságú hibák, ami minimálisra csökkentheti a hatékonyságot:

1. A megvalósítás célja nem nyilvánvaló a menedzsment számára. Gyakran előfordul, hogy egy projektet az informatikai részleg hoz létre a vezetők szoros részvétele nélkül. A legtöbb esetben a bevezetés és az üzemeltetés folyamata során kérdések merülnek fel a BI-rendszer céljával, céljaival, előnyeivel és a használhatóságával kapcsolatban;
2. Az átláthatóság hiánya a vezetésben, a munkavállalói munkában és a döntéshozatalban. Előfordulhat, hogy a vezetők nem ismerik a területen dolgozó alkalmazottak munkájának algoritmusait, ill vezetői döntések nem csak száraz tények alapján fogadható el. Ez a meglévő paradigma fenntartásának ellehetetlenüléséhez vezet egy BI-rendszer bevezetése következtében. És gyakran megtörik az évek során kialakult kultúrát vállalatirányítás lehetetlen;
3. Nem megfelelő adatmegbízhatóság. Elfogadhatatlan, hogy hamis információ kerüljön be az üzleti elemző rendszerbe, ellenkező esetben a munkavállalók nem tudnak megbízni és nem használhatják azokat;
4. Rossz döntés szakmai rendszerüzleti elemzés. Sok példa a történelemben, amikor a vezetés egy külső szervezetet bíz meg egy BI-rendszer bevezetésével, és nem vesz részt annak kiválasztásában. Ennek eredményeként olyan rendszer kerül bevezetésre, amely nem teszi lehetővé a szükséges jelentés beszerzését, vagy amelyhez a vállalat valamelyik meglévő szoftverének integrálása lehetetlen;
5. A jövőre vonatkozó terv hiánya. A BI-rendszerek sajátossága, hogy nem statikus szoftverek. Lehetetlen befejezni egy megvalósítási projektet, és nem gondolni rá. A felhasználók és a menedzsment részéről számos igény mutatkozik a fejlesztésekkel kapcsolatban;
6. A BI rendszer átadása harmadik félnek támogatás céljából. Amint azt a gyakorlat mutatja, az ilyen helyzetek leggyakrabban a termék elszigeteléséhez és a rendszer elszigeteléséhez vezetnek a valós helyzettől. Saját támogatási szolgáltatásunk sokkal gyorsabban és hatékonyabban reagál a felhasználói visszajelzésekre és a kezelési követelményekre;
7. Pénzmegtakarítási vágy. Ez normális az üzleti életben, de a BI-analitika csak akkor működik, ha figyelembe veszi a vállalat tevékenységének minden aspektusát. Ez az oka annak, hogy a mélyelemző rendszerek magas ár. A vágy, hogy több jelentést szerezzen az érdeklődési területekről, ahhoz vezet gyakori hibák az adatokban és az informatikusok képzettségétől való nagyfokú függésben;
8. Eltérő terminológia a cégnél. Fontos, hogy minden felhasználó megértse az alapvető kifejezéseket és azok jelentését. Az egyszerű félreértések a BI-rendszerjelentések és -metrikák félreértelmezéséhez vezethetnek;
9. A vállalkozás egységes üzleti elemzési stratégiájának hiánya. Az összes alkalmazott számára egyetlen kurzus nélkül minden BI osztály rendszer csak különböző jelentések halmaza lesz, amelyek kielégítik az egyes vezetők igényeit.

BI rendszerek bevezetése – fontos lépés amelyek segíthetik vállalkozását a következő szintre emelni. Ehhez azonban nemcsak meglehetősen nagy pénzügyi infúzióra lesz szükség, hanem a vállalat minden alkalmazottjának idejére és erőfeszítésére is. Nem minden vállalkozás áll készen arra, hogy szakszerűen befejezze az üzleti elemző rendszer bevezetésének projektjét.

(Üzleti intelligencia).

Fiatal szakemberek, akik igen sikeres karrier csúcstechnológiai cégek elemzői, mint például a Microsoft, az IBM, a Google, a Yandex, az MTS stb. Minden szemináriumon a hallgatók elmesélik néhány üzleti problémát, amelyet ezekben a cégekben megoldanak, hogyan halmozódnak fel az adatok, hogyan merülnek fel elemzési problémák adatokat, milyen módszerekkel lehet megoldani azokat.

Minden meghívott szakember nyitott a kapcsolatfelvételre, a hallgatók felvehetik velük a kapcsolatot tanácsért.

A szeminárium céljai:

• hozzájárulnak az egyetemi kutatás és a megoldások közötti szakadék áthidalásához gyakorlati problémák az adatelemzés területén;
• elősegíti a tapasztalatcserét a jelenlegi és a jövőbeli szakemberek között.

Szeminárium programja

A FÁK-országok kisvállalkozásai még nem alkalmaztak adatelemzést vállalkozásuk fejlesztésére, összefüggések meghatározására vagy rejtett minták keresésére: a vállalkozók beérik a marketingesek és könyvelők jelentéseivel. A kis- és részben középvállalkozások vezetői inkább az intuíciójukra hagyatkoznak, mint az elemzésre. Ugyanakkor az analitikában óriási lehetőségek rejlenek: segít csökkenteni a költségeket és növelni a profitot, gyorsabban és objektívebben hozni döntéseket, optimalizálni a folyamatokat, jobban megérteni az ügyfeleket és javítani a terméket.

A könyvelő nem helyettesíti az elemzőt

A kisvállalkozások vezetői gyakran úgy gondolják, hogy a marketingesek és könyvelők jelentései megfelelően tükrözik a vállalat tevékenységét. Ám a száraz statisztikák alapján nagyon nehéz döntést hozni, szakirányú végzettség nélkül elkerülhetetlen a számítási hiba.

1. eset Promóciós kampányok utóelemzése. Az újévre a vállalkozó akciót hirdetett, amelyben bizonyos árukat kedvezményesen kínáltak. Miután felmérte az újévi időszak bevételeit, látta, hogy nőttek az eladások, és elégedett volt találékonyságával. De vegyünk figyelembe minden tényezőt:

• Az eladások különösen erősen nőnek pénteken, amikor a bevétel a legmagasabb – ez a heti trend.
• alatt rendszerint előforduló értékesítési növekedéshez képest Újév, akkor nem olyan nagy a nyereség.
• Ha kiszűri a promóciós cikkeket, kiderül, hogy az eladási adatok romlottak.

2. eset. A forgalom tanulmányozása. Az üzletben Női Ruházat Nehézségek a logisztikával: egyes raktárakban áruhiány van, van, amelyik hónapokig raktáron marad. Hogyan határozható meg az eladások elemzése nélkül, hogy hány nadrágot vigyen egy régióba, és hány kabátot küldjön egy másik régióba, miközben továbbra is maximális profitot termel? Ehhez ki kell számítani a forgalmat, az értékesítési sebesség és az átlagos készlet arányát egy bizonyos időszakra. Leegyszerűsítve: a készletforgalom azt mutatja meg, hogy egy bolt hány nap alatt értékesít egy terméket, milyen gyorsan adják el az átlagos készletet, és milyen gyorsan térül meg a termék. A nagy tartalékok tárolása gazdaságilag nem kifizetődő, mivel befagyasztja a tőkét és lassítja a fejlődést. Ha a készlet csökken, hiány jelentkezhet, és a cég ismét nyereséget veszít. Hol találom arany középút, olyan arány, amelyben a termék nem stagnál a raktárban, és egyúttal bizonyos garanciát is tud adni arra, hogy a vásárló megtalálja a kívánt egységet az üzletben? Ehhez az elemzőnek segítenie kell a következők meghatározásában:

• kívánt forgalom,
• forgalom dinamikája.

A szállítóknak történő halasztott fizetéseknél a hitelkeret és a forgalom arányát is ki kell számítani. Forgalom napokban = Átlag leltár* napok száma / forgalom erre az időszakra.

A fennmaradó szortiment és az üzletek teljes forgalmának kiszámítása segít megérteni, hová kell mozgatni az áruk egy részét. Érdemes az egyes választéki egységek forgalmát is kiszámolni a döntéshez: alacsony kereslet esetén levonás, nagy kereslet esetén újrarendelés, vagy másik raktárba költözés. Kategóriánként forgalmi jelentést készíthet ebben a formában. Látható, hogy a pólók és pulóverek gyorsabban kelnek el, de a kabátok elég sokáig tartanak. El tudja végezni ezt a munkát egy átlagos könyvelő? Kételkedünk benne. Ugyanakkor a rendszeres forgalomszámítás és az eredmények alkalmazása 8-10%-kal növelheti a profitot

Milyen területeken alkalmazható az adatelemzés?

1. Értékesítés. Fontos megérteni, miért megy jól (vagy rosszul) az értékesítés, mi a dinamika. A probléma megoldásához tanulmányoznia kell a nyereséget és a bevételt befolyásoló tényezőket – például elemezni kell a csekk hosszát és az ügyfélenkénti bevételt. Az ilyen tényezőket termékcsoportonként, évszakonként és üzletenként lehet vizsgálni. A hozamok, törlések és egyéb tranzakciók elemzésével azonosíthatja az értékesítés csúcsait és mélypontjait.
2. Pénzügy. Monitoring mutatók szükségesek minden finanszírozó számára ahhoz, hogy figyelemmel kísérhesse a cash flow-t és eloszthassa az eszközöket az üzleti élet különböző területein. Ez segít az adóhatékonyság és egyéb paraméterek felmérésében.
3. Marketing. Bármi marketing cég előrejelzésekre és a készletek utólagos elemzésére van szüksége. Az ötlet kidolgozásának szakaszában meg kell határoznunk azokat az árucsoportokat (kontroll és cél), amelyekre ajánlatot készítünk. Ez egy adatelemző munka is, hiszen egy hétköznapi marketinges nem rendelkezik a jó elemzéshez szükséges eszközökkel és készségekkel ellenőrző csoport a bevétel mértéke és a vásárlók száma egyformán nagyobb a célhoz képest - az akció nem működött. Ennek megállapításához intervallumelemzésre van szükség.
4. Ellenőrzés. A vezetői képességek birtoklása nem elég ahhoz, hogy cégvezető legyen. Kvantitatív értékelések Mindenesetre a személyzet munkája szükséges a vállalkozás kompetens irányításához. A béralap kezelésének hatékonyságát és a bérek árbevételhez viszonyított arányát ugyanúgy kell megérteni, mint a folyamatok hatékonyságát - például a pénztárgépek leterheltségét vagy a rakodógépek napközbeni foglalkoztatását. Ez segít a munkaidő megfelelő elosztásában.
5. Webelemzés. Az oldalt megfelelően reklámozni kell, hogy értékesítési csatornává váljon, ehhez pedig megfelelő promóciós stratégiára van szükség. A webes elemzés itt segíthet. Hogyan kell használni? Tanulmányozza az ügyfelek viselkedését, életkorát, nemét és egyéb jellemzőit, bizonyos oldalakon való aktivitást, kattintásokat, forgalmi csatornát, levelezési teljesítményt stb. Ez segít javítani vállalkozását és webhelyét.
6. Szortiment menedzsment. Az ABC elemzés elengedhetetlen a választékkezeléshez. Az elemzőnek el kell osztania a terméket jellemzők szerint, hogy ezt a fajta elemzést elvégezhesse, és megértse, melyik termék a legjövedelmezőbb, melyik az alap, és melyiktől kell megszabadulni. Az értékesítés stabilitásának megértéséhez érdemes XYZ elemzést végezni.
7. Logisztika. A logisztikai mutatók tanulmányozása révén jobban megérthetjük a beszerzést, az árukat, azok tárolását és elérhetőségét. A termékveszteségek és -szükségletek, a készletek megértése is fontos a sikeres üzletvezetéshez.

Ezek a példák megmutatják, milyen erős az adatelemzés még a kisvállalkozások számára is. A tapasztalt igazgató az adatelemzés helyes használatával növeli a cég profitját és profitál a legjelentéktelenebb információkból is, a vezető munkáját pedig nagyban leegyszerűsítik a vizuális jelentések.

Üzleti intelligencia és adatelemzés. A hatékony tanácsadás minden vállalkozás minőségi fejlődéséhez szükséges. Meglévő problémák és válságok megoldása, a potenciálisak megelőzése, a nyereség és általában a hatékonyság növelésének módjainak keresése: mindezt a magas színvonalú tanácsadás biztosítja Önnek.

A tanácsadási folyamat összetett, többlépcsős, többszintű, nincs egyértelmű és univerzális megközelítés egyetlen vállalkozáshoz sem: a vállalkozás kontextusa, rése, iparága, célközönsége, jellemzői és még sok más: mindez befolyásolja az üzletmenetet folyamatokat diagnosztizálják. A tanácsadás utolsó szakaszát természetesen számos egyéb előfolyamat előzi meg, mint például a feladat előkészítése, az üzleti folyamatok leírása, az üzleti elemzés, általában az infrastruktúra, illetve a szervezet informatikai infrastruktúrájának diagnosztizálása, különös tekintettel az adatok elemzésére, és az adatok elemzésére, erre számos ajánlás születik. El kell mondani, hogy az üzleti elemzés és az adatelemzés a tanácsadási folyamat legfontosabb állomása, ezek alapján születnek meg a megfelelő következtetések.

Adatelemzés és üzleti elemzés: hogyan valósítsuk meg?

A kvalitatív elemzés ebben az esetben nem nélkülözheti néhány kvantitatív mérőszám jelenlétét. Vagyis nagyon kívánatos, hogy valamilyen automatizálást bevezessenek a vállalkozás munkájába - az üzleti folyamatokba, az ügyfelekkel, beszállítókkal, közvetítőkkel való kapcsolatokba, hogy a dokumentumáramlás és minden egyéb folyamat is automatizálva legyen. A vállalkozáson belüli összes folyamat jó minőségű könyvelése nagyban megkönnyíti a jelentéskészítést és a további elemzéseket.

Hogyan automatizálhatja a dokumentumáramlást, az ügyfélkezelést és megkönnyítheti a jelentéskészítést?

A legjobb megoldás az exkluzív szoftver, amelyet számos feladat elvégzésére terveztek - az FB Consulttól. Kiváló minőségű ügyfélkezelési rendszereket kínálunk Önnek - különféle típusú CRM-et különféle üzleti szektorokhoz, hatékony megoldást a dokumentumkezeléshez - DocsVision, valamint üzleti intelligenciára és adatelemzésre alkalmas szoftvereket, beleértve a kétes pénzügyi tranzakciók azonosítását is - QlikView . Az ilyen megoldások megvalósítása jelentősen növeli vállalkozása hatékonyságát.

Hozzáférhető munka Big Data segítségével vizuális elemzés segítségével

Javítsa üzleti intelligenciáját és oldja meg a rutinproblémákat a Big Databa rejtett információk segítségével a TIBCO Spotfire platformmal. Ez az egyetlen platform, amely az üzleti felhasználók számára olyan intuitív, felhasználóbarát felhasználói felületet biztosít, amely lehetővé teszi a Big Data elemzési technológiák teljes skálájának használatát informatikusok vagy speciális oktatás nélkül.

A Spotfire interfész egyformán kényelmessé teszi a munkát mind a kis adatkészletekkel, mind a több terabájtos big data klaszterekkel: érzékelők leolvasásával, közösségi hálózatokból, értékesítési pontokból vagy földrajzi helymeghatározási forrásokból származó információkkal. Az összes képzettségi szintű felhasználó könnyen hozzáférhet az áttekinthető irányítópultokhoz és analitikai munkafolyamatokhoz egyszerűen a vizualizációk használatával, amelyek több milliárd adatpont együttes grafikus ábrázolásai.

A prediktív analitika a közös vállalati tapasztalatokból való tanulás, a megalapozottabb döntések meghozatala érdekében. A Spotfire Predictive Analytics segítségével új piaci trendeket fedezhet fel az üzleti intelligencia információkból, és lépéseket tehet a kockázat minimalizálása érdekében, lehetővé téve a vezetői döntések minőségének javítását.

Felülvizsgálat

Big Data Connectivity a nagy teljesítményű elemzésekhez

A Spotfire három fő elemzési típust kínál a Hadooppal és más nagy adatforrásokkal való zökkenőmentes integrációval:

1. On-Demand Analytics: Beépített, felhasználó által konfigurálható adatösszekötők, amelyek megkönnyítik az ultragyors, interaktív adatvizualizációt
2. Elemzés az adatbázisban (In-Database Analytics): integráció elosztott számítási platformmal, amely lehetővé teszi, hogy bármilyen összetettségű adatszámítást végezzen big data alapján.
3. In-Memory Analytics: Integráció egy statisztikai elemzési platformmal, amely közvetlenül bármilyen adatforrásból gyűjt adatokat, beleértve a hagyományos és az új adatforrásokat is.

Ezek az integrációs módszerek együttesen a vizuális felfedezés és a fejlett elemzés erőteljes kombinációját képviselik.
Lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára, hogy bármilyen adatforrásból hozzáférjenek, kombinálják és elemezzék az adatokat hatékony, könnyen használható irányítópultok és munkafolyamatok révén.

Big Data csatlakozók

A Spotfire Big Data Connectors minden típusú adathozzáférést támogat: adatforráson belüli, memórián belüli és igény szerinti. A beépített Spotfire adatcsatlakozók a következőket tartalmazzák:

• Tanúsított Hadoop adatcsatlakozók: Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill és Pivotal HAWQ
• További hitelesített big data csatlakozók közé tartozik a Teradata, a Teradata Aster és a Netezza
• Csatlakozók történelmi és aktuális adatokhoz olyan forrásokból, mint az OSI PI érintésérzékelők

Adatforráson belüli elosztott számítástechnika

Amellett, hogy a Spotfire kényelmes funkcionalitást nyújt az adatforrások között elosztott adatokhoz hozzáférő SQL-lekérdezések műveleteinek vizuális kiválasztásához, a Spotfire statisztikai és gépi tanulási algoritmusokat is létrehozhat, amelyek adatforrásokon belül működnek, és csak a Spotfire rendszerben történő vizualizációk létrehozásához szükséges eredményeket adják vissza.

• A felhasználók vizuális kiválasztási funkcióval rendelkező irányítópultokkal dolgoznak, amelyek a TERR nyelv beépített képességeit használva férnek hozzá a szkriptekhez,
• A TERR szkriptek elindítják az elosztott számítási funkciók munkáját a Map/Reduce, a H2O, a SparkR vagy a Fuzzy Logix-szal kölcsönhatásban,
• Ezek az alkalmazások pedig hozzáférnek a rendszerekhez magas hatásfok például a Hadoop vagy más adatforrások,
• A TERR fejlett elemzőmotorként telepíthető a MapReduce vagy a Spark segítségével felügyelt Hadoop-csomópontokon. A TERR nyelv Teradata adatcsomópontokhoz is használható.
• Az eredményeket a Spotfire megjeleníti.

TERR a haladó elemzésekhez

A TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) – A TERR egy statisztikai csomag vállalati szint, amelyet a TIBCO fejlesztett ki, hogy teljes mértékben kompatibilis legyen az R nyelvvel, kihasználva a vállalat több évtizedes analitikai tapasztalatát az S+-ban. Ez lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy ne csak nyílt R-kód használatával folytassák az alkalmazások és modellek fejlesztését, hanem integrálják és üzembe helyezzék R-kódjukat egy kereskedelmileg robusztus platformon anélkül, hogy át kellene írniuk kódjukat. A TERR nagyobb hatékonysággal és megbízható memóriakezeléssel rendelkezik, többet nyújt Magassebesség nagy mennyiségű adat feldolgozása a nyílt forráskódú R nyelvhez képest.

Az összes funkció kombinálása

A fentiek kombinálása erős funkcionalitás azt jelenti, hogy még a legösszetettebb, elemzést igénylő feladatok esetén is magas szint megbízhatóság, a felhasználók egyszerű és könnyen használható interaktív munkafolyamatokkal léphetnek kapcsolatba. Ez lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára az adatok megjelenítését és elemzését, valamint az elemzési eredmények megosztását anélkül, hogy ismerniük kellene az üzleti elemzés alapjául szolgáló adatarchitektúra részleteit.

Példa: Spotfire interfész az elveszett rakományt jellemző modell konfigurálásához, futtatásához és eredményeinek megjelenítéséhez. Ezzel a felülettel az üzleti felhasználók számításokat végezhetnek a TERR és a H2O (elosztott számítási keretrendszer) használatával, hozzáférve a Hadoop-fürtökben tárolt tranzakciós és szállítási adatokhoz.

Big Data Analytics Space

Fejlett és prediktív analitika

A felhasználók a vizuális kiválasztási funkcióval rendelkező Spotfire irányítópultjait használják a fejlett képességek gazdag készletének elindításához, amelyek megkönnyítik az előrejelzések készítését, a modellek létrehozását és azok menet közbeni optimalizálását. Big data használatával az adatforráson belül (In-Datasource) végezhető az elemzés, amely csak a Spotfire platformon történő vizualizációk létrehozásához szükséges összesített információkat és eredményeket adja vissza.

Gépi tanulás

A Spotfire beépített funkcióinak listájában a gépi tanulási eszközök széles skálája érhető el, amelyek egyetlen kattintással használhatók. A statisztikusok hozzáférhetnek az R nyelven írt programkódhoz, és bővíthetik a használt funkcionalitást. A gépi tanulási funkciók megoszthatók más felhasználókkal az egyszerű újrafelhasználás érdekében.

Elérhető következő módszereket gépi tanulás folyamatos kategorikus változókhoz a Spotfire-en és a TERR-en:

• Lineáris és logisztikus regresszió
• Döntési fák (Döntésfák), véletlenszerű erdő algoritmus (Random forest), gradiensnövelő gépek (GBM)
• Általánosított lineáris (additív) modellek (Általánosított additív modellek)
• Neurális hálózatok

Tartalom vizsgálat

A Spotfire elemzést és vizualizációt biztosít az adatokhoz, amelyek nagy részét korábban nem használták fel – ez egy strukturálatlan szöveg, amelyet olyan forrásokban tárolnak, mint például dokumentumok, jelentések, jegyzetek. CRM rendszerek, site logs, publications in a közösségi hálózatokonés még sok más.

Helyelemzés

Többrétegű térképek nagy felbontású nagyszerű módja a nagy adatok megjelenítésének. A Spotfire gazdag térképfunkciói lehetővé teszik, hogy térképeket készítsen annyi referencia- és funkcionális réteggel, amennyire szüksége van. A Spotfire arra is lehetőséget ad, hogy kifinomult elemzéseket használjon térképekkel való munka közben. A földrajzi térképeken kívül a rendszer térképeket is készít a felhasználói viselkedés, a raktárak, a termelés, az alapanyagok és sok más mutató megjelenítéséhez.