Business intelligence eficientă și analiză calitativă a datelor. business intelligence

Fiecare Afaceri mari iar majoritatea structurilor de dimensiuni medii se confruntă cu problema furnizării conducerii cu date inexacte asupra stării firmei. Motivele pot fi diferite, dar consecințele sunt întotdeauna aceleași - decizii greșite sau premature care afectează negativ eficiența tranzacțiilor financiare. Pentru a evita astfel de situații, este proiectat un sistem profesional de business intelligence sau BI ( din engleza. - business intelligence ). Acești „asistenți” de înaltă tehnologie contribuie la construirea unui sistem de control managerial al fiecărui aspect din cadrul afacerii.

În esență, sistemele BI sunt analitice avansate software pentru analiza și raportarea afacerilor. Aceste programe pot folosi date din diverse surse de informații și le pot furniza într-o formă și secțiune convenabilă. Drept urmare, conducerea are acces rapid la informații complete și transparente despre starea de afaceri a companiei. O caracteristică a rapoartelor obținute cu ajutorul BI este capacitatea managerului de a alege în mod independent în ce context să obțină informații.

Sistemele moderne de Business Intelligence sunt multifuncționale. De aceea în companii mari ele înlocuiesc treptat alte modalități de obținere a raportării afacerilor. Principalele lor capacități includ:

• Conexiuni la diverse baze de date, în special la;
• Formarea rapoartelor de diferite complexitate, structură, tip și aspect la viteză mare. De asemenea, este posibil să se stabilească un program pentru generarea de rapoarte pe un program fără participarea directă și distribuirea datelor;
• Lucru transparent cu date;
• Asigurarea unei legături clare între informațiile din diferite surse;
• Configurare flexibilă și intuitivă a drepturilor de acces pentru angajați în sistem;
• Salvarea datelor în orice format convenabil pentru dvs. - PDF, Excel, HTML și multe altele.

Capacitățile sistemelor informaționale de business intelligence permit managerului să nu depindă de departamentul IT sau de asistenții săi pentru a transmite informațiile solicitate. Este, de asemenea, o oportunitate excelentă de a demonstra direcția corectă a deciziilor tale nu cu cuvinte, ci cu numere exacte. Multe corporații mari de rețea din Occident folosesc de multă vreme sisteme BI, inclusiv faimosul Amazon, Yahoo, Wall-Mart etc. Corporațiile menționate mai sus cheltuiesc bani decente pe business intelligence, dar sistemele BI implementate aduc beneficii inestimabile.

Beneficiile sistemelor profesionale de business intelligence se bazează pe principii care sunt acceptate în toate aplicațiile BI avansate:

1. vizibilitate. Interfața principală a oricărui software de analiză de afaceri ar trebui să reflecte valorile cheie. Datorită acestui fapt, managerul va putea rapid să evalueze starea de fapt în întreprindere și să înceapă să facă ceva dacă este necesar;
2. Personalizare. Fiecare utilizator ar trebui să poată personaliza interfața și tastele funcționale în cel mai convenabil mod pentru sine;
3. Stratificare. Fiecare set de date ar trebui să aibă mai multe tăieturi (straturi) pentru a oferi detaliile informațiilor necesare la un anumit nivel;
4. Interactivitate. Utilizatorii ar trebui să poată colecta informații din toate sursele și în mai multe direcții în același timp. Este necesar ca sistemul să aibă funcția de a seta alerte prin parametri cheie;
5. Multithreading și control acces. Sistemul BI ar trebui să poată implementa munca simultană a unui număr mare de utilizatori cu posibilitatea de a seta diferite niveluri de acces pentru ei.

Întreaga comunitate IT este de acord cu asta Sisteme de informare business intelligence este una dintre zone promițătoare dezvoltarea industriei. Cu toate acestea, implementarea lor este adesea îngreunată de bariere tehnice și psihologice, munca necoordonată a managerilor și lipsa domeniilor de responsabilitate prescrise.

Când luăm în considerare implementarea sistemelor de clasă BI, este important de reținut că succesul proiectului va depinde în mare măsură de atitudinea angajaților companiei față de inovație. Acest lucru se aplică tuturor produselor IT: scepticismul și teama de reducere a personalului pot împiedica toate eforturile de implementare. Prin urmare, este foarte important să înțelegem modul în care sistemul de business intelligence îi face pe viitorii utilizatori. Situația ideală va fi atunci când angajații companiei vor trata sistemul ca pe un asistent și un instrument de îmbunătățire a muncii.

Înainte de a începe un proiect de introducere a tehnologiei BI, este necesar să se efectueze o analiză amănunțită a proceselor de afaceri ale companiei și a principiilor de luare a deciziilor manageriale. Până la urmă, aceste date vor fi implicate în analiza situației din companie. De asemenea, va ajuta să alegeți un sistem BI împreună cu alte criterii principale:

1. Obiectivele și obiectivele implementării sistemelor BI;
2. Cerințe pentru stocarea datelor și capacitatea de a opera cu acestea;
3. Funcții de integrare a datelor. Fără utilizarea datelor din toate sursele din companie, conducerea nu va putea obține o imagine holistică a stării de fapt;
4. Capabilitati de vizualizare. Pentru fiecare persoană, analiza ideală BI arată diferit, iar sistemul trebuie să răspundă nevoilor fiecărui utilizator;
5. Universalitate sau specializare restrânsă. În lume există sisteme care vizează o anumită industrie și solutii universale, permițând colectarea de informații în orice context;
6. Cerință de resurse și preț pentru software. Alegerea unui sistem BI, ca orice software, depinde de capacitățile companiei.

Criteriile de mai sus vor ajuta managementul să facă o alegere informată între varietatea de sisteme de business intelligence cunoscute. Există și alți parametri (de exemplu, structura de stocare a datelor, arhitectura web), dar aceștia necesită abilități în domenii înguste IT.

Nu este suficient doar să faceți o alegere, să cumpărați software, să îl instalați și să îl configurați. Implementarea cu succes a sistemelor BI de orice direcție se bazează pe următoarele reguli:

• Corectitudinea datelor. Dacă datele pentru analiză sunt incorecte, atunci există posibilitatea unei erori grave de sistem;
• Training complet pentru fiecare utilizator;
• Implementare rapidă. Este necesar să ne concentrăm pe formarea corectă a rapoartelor necesare în toate locurile cheie și nu pe serviciul ideal pentru un singur utilizator. Regla aspect raportați sau adăugați o altă secțiune pentru comoditate, puteți oricând după implementare;
• Înțelegeți rentabilitatea investiției în sistemul dvs. BI. Efectul depinde de mulți factori și în unele cazuri este vizibil doar după câteva luni;
• Echipamentul trebuie proiectat nu numai pentru situatia actuala dar și pentru viitorul apropiat;
• Înțelegeți de ce a fost începută implementarea BI și nu solicitați imposibilul de la software.

Potrivit statisticilor, doar 30% dintre directorii companiei sunt mulțumiți de implementarea sistemelor BI. De-a lungul anilor lungi de existență a software-ului pentru analiza afacerilor, experții au formulat 9 greșelile cheie, care poate reduce eficiența la minimum:

1. Neevidența scopului implementării pentru management. Adesea proiectul este creat de departamentul IT fără participarea strânsă a managerilor. În cele mai multe cazuri, în procesul de implementare și operare, apar întrebări cu privire la scopul și obiectivele sistemului BI, beneficiile și ușurința de utilizare;
2. Lipsa de transparență în management, munca angajaților și luarea deciziilor. Este posibil ca managerii să nu știe cum lucrează angajații în domeniu și decizii de management poate fi acceptat nu numai pe baza unor fapte seci. Acest lucru va duce la imposibilitatea menținerii paradigmei existente ca urmare a implementării sistemului BI. Și deseori rupe cultura care s-a dezvoltat de-a lungul anilor guvernanța corporativă imposibil;
3. Fiabilitatea insuficientă a datelor. Este inacceptabil ca informații false să intre în sistemul de analiză a afacerii, altfel angajații nu vor putea să aibă încredere în el și să le folosească;
4. Alegerea greșită a unui sistem profesional de business intelligence. Multe exemple din istorie când managementul angajează o organizație terță pentru a implementa un sistem BI și nu ia parte la selecția acestuia vorbesc de la sine. Ca urmare, se introduce un sistem care nu permite obținerea raportului solicitat sau cu care este imposibil să se integreze unul dintre softurile existente în companie;
5. Lipsa unui plan pentru viitor. Particularitatea sistemelor BI este că nu este un software static. Este imposibil să termini un proiect de implementare și să nu te gândești la el. Există multe cerințe din partea utilizatorilor și managementului în ceea ce privește îmbunătățirile;
6. Transferul sistemului BI către o organizație terță pentru asistență. După cum arată practica, de cele mai multe ori astfel de situații conduc la izolarea produsului și la izolarea sistemului de starea reală a lucrurilor. Serviciul de asistență propriu răspunde mult mai rapid și mai eficient la feedback-ul utilizatorilor și la cerințele de management;
7. Dorinta de a salva. În afaceri, acest lucru este normal, dar BI analytics funcționează doar dacă ia în considerare toate aspectele activităților companiei. De aceea sisteme analitice profunde cu cost ridicat. Dorința de a primi mai multe rapoarte pe domenii de interes duce la greșeli comuneîn date și mare dependență de calificările specialiștilor IT;
8. Terminologie diferită în companie. Este important ca toți utilizatorii să înțeleagă termenii de bază și semnificația acestora. O simplă neînțelegere poate duce la interpretarea greșită a rapoartelor și indicatorilor sistemului BI;
9. Lipsa unei strategii unificate pentru analiza afacerii in intreprindere. Fără un singur curs selectat pentru toți angajații, orice sistem de clasă BI va fi doar un set de rapoarte disparate care îndeplinesc cerințele managerilor individuali.

Implementarea sistemelor BI - pas important pentru a vă ajuta să vă duceți afacerea la următorul nivel. Dar acest lucru va necesita nu numai o infuzie destul de mare de finanțare, ci și timpul și efortul fiecărui angajat al companiei. Nu orice afacere este pregătită să finalizeze în mod competent proiectul de implementare a unui sistem de analiză a afacerii.

(Business Intelligence).

În calitate de vorbitori la seminar sunt invitați tineri profesioniști care fac cariera de succes analiști din companii de înaltă tehnologie precum Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS etc. La fiecare seminar, studenților li se spune despre unele sarcini de afaceri care sunt rezolvate în aceste companii, despre cum se acumulează datele, cum apar sarcinile de analiză și cum pot fi rezolvate.

Toți specialiștii invitați sunt deschiși pentru contacte, iar studenții îi vor putea contacta pentru sfaturi.

Obiectivele seminarului:

• contribuie la reducerea decalajului existent între cercetarea universitară și luarea deciziilor sarcini practiceîn domeniul analizei datelor;
• promovează schimbul de experiență între profesioniștii actuali și viitori.

Programul seminarului

Afacerile mici din țările CSI nu folosesc încă analiza datelor pentru dezvoltarea afacerilor, determinarea corelațiilor, căutarea tiparelor ascunse: antreprenorii se mulțumesc cu rapoartele de la marketeri și contabili. Liderii întreprinderilor mici și parțial mijlocii se bazează mai mult pe intuiție decât pe analiză. Dar, în același timp, analytics are un potențial uriaș: ajută la reducerea costurilor și la creșterea profiturilor, la luarea deciziilor mai rapid și mai obiectiv, la optimizarea proceselor, la înțelegerea mai bună a clienților și la îmbunătățirea produsului.

Un contabil nu va înlocui un analist

Directorii de afaceri mici presupun adesea că rapoartele de marketing și contabile sunt o reprezentare destul de exactă a performanței unei companii. Dar pe baza unor statistici seci, este foarte dificil să luați o decizie, iar o eroare în calcule fără studii de specialitate este inevitabilă.

Cazul 1. Post-analiza campaniilor promotionale. Până la Anul Nou, antreprenorul a anunțat o promoție în care anumite bunuri erau oferite la reducere. După ce a evaluat veniturile pentru perioada de Anul Nou, a văzut cum au crescut vânzările și a fost încântat de ingeniozitatea sa. Dar să luăm în considerare toți factorii:

• Vânzările sunt deosebit de puternice vineri, ziua în care veniturile sunt maxime - aceasta este o tendință săptămânală.
• Comparativ cu creșterea vânzărilor care are loc de obicei sub Anul Nou, atunci câștigul nu este atât de mare.
• Dacă filtrezi articolele promoționale, se dovedește că cifrele de vânzări s-au deteriorat.

Cazul 2. Studiul cifrei de afaceri. La magazin Îmbrăcăminte pentru femei dificultăți cu logistica: mărfurile din unele depozite sunt insuficiente, iar în altele zac luni de zile. Cum să determinați, fără a analiza vânzările, câți pantaloni să aduceți într-o regiune și câte paltoane să trimiteți în alta, obținând în același timp profitul maxim? Pentru a face acest lucru, trebuie să calculați cifra de afaceri, raportul dintre viteza vânzărilor și stocul mediu pentru o anumită perioadă. Pentru a spune simplu, cifra de afaceri este un indicator al câte zile magazinul va vinde mărfurile, cât de repede este vândut stocul mediu, cât de repede se achită mărfurile. Este neprofitabilă din punct de vedere economic să depozitați rezerve mari, deoarece acest lucru îngheață capitalul și încetinește dezvoltarea. Dacă stocul este redus, poate exista un deficit, iar compania va pierde din nou profituri. Unde gasesc mijloc de aur, raportul la care produsul nu stagnează în depozit și, în același timp, puteți oferi o anumită garanție că clientul va găsi unitatea potrivită în magazin? Pentru a face acest lucru, analistul ar trebui să vă ajute să determinați:

• cifra de afaceri dorita,
• dinamica cifrei de afaceri.

La decontarea cu furnizorii cu întârziere, trebuie să calculați și raportul dintre linia de credit și cifra de afaceri. Cifra de afaceri în zile = Medie inventar* numărul de zile / Cifra de afaceri pentru această perioadă.

Calcularea soldurilor sortimentelor și a cifrei de afaceri totale în magazine ajută la înțelegerea locului în care este necesară mutarea unei părți a mărfurilor. De asemenea, merită să calculați ce cifră de afaceri are fiecare unitate din sortiment pentru a lua o decizie: reducere cu cerere redusă, recomandă cu cerere crescută, mutare într-un alt depozit. Pe categorii, puteți elabora un raport privind cifra de afaceri în acest formular. Se vede că tricourile și salopetele se vând mai repede, dar paltoanele se vând mult timp. Poate un contabil obișnuit să facă această treabă? Ne îndoim. În același timp, calcularea regulată a cifrei de afaceri și aplicarea rezultatelor pot crește profiturile cu 8-10%.

În ce domenii este aplicabilă analiza datelor?

1. Vânzări. Este important să înțelegeți de ce vânzările merg bine (sau prost), care sunt dinamica. Pentru a rezolva această problemă, este necesar să se investigheze factorii care influențează profitul și venitul - de exemplu, să se analizeze lungimea chitanței și venitul pe client. Astfel de factori pot fi investigați pe grupe de mărfuri, anotimpuri, magazine. Puteți identifica vârfurile și crizele de vânzări analizând returnările, anulările și alte tranzacții.
2. Finanţa. Monitorizarea indicatorilor este necesară pentru ca orice finanțator să monitorizeze fluxul de numerar și să distribuie activele în diferite domenii de activitate. Acest lucru ajută la evaluarea eficienței impozitării și a altor parametri.
3. Marketing. Orice companie de marketing are nevoie de previziuni și post-analiza stocurilor. În etapa de dezvoltare a ideii, este necesar să se determine grupele de bunuri (control și țintă) pentru care creăm o ofertă. Aceasta este, de asemenea, o meserie pentru un analist de date, deoarece un agent de marketing obișnuit nu are instrumentele și abilitățile necesare pentru o analiză bună. De exemplu, dacă pentru grupul de control valoarea veniturilor și numărul de cumpărători sunt la fel de mai mari în comparație cu ținta - acțiunea nu a funcționat. Pentru a determina acest lucru, este necesară analiza intervalului.
4. Control. A avea calități de lider nu este suficient pentru un lider de companie. Estimări cantitativeîn orice caz, munca personalului este necesară pentru conducerea competentă a întreprinderii. Este important să înțelegem eficiența gestionării fondului de salarii, raportul dintre salarii și vânzări, precum și eficiența proceselor - de exemplu, volumul de muncă al caselor de casă sau angajarea încărcătoarelor în timpul zilei. Acest lucru ajută la distribuirea corectă a timpului de lucru.
5. Analiza web. Site-ul trebuie promovat corespunzător, astfel încât să devină un canal de vânzare, iar acest lucru necesită o strategie de promovare corectă. Aici vă poate ajuta analiza web. Cum se aplică? Pentru a studia comportamentul, vârsta, sexul și alte caracteristici ale clienților, activitatea pe anumite pagini, clicurile, canalul de trafic, performanța de corespondență etc. Acest lucru va ajuta la îmbunătățirea afacerii și a site-ului web.
6. Managementul sortimentului. Analiza ABC este esențială pentru gestionarea sortimentului. Analistul trebuie să distribuie produsul după caracteristici pentru a efectua acest tip de analiză și pentru a înțelege care produs este cel mai profitabil, care este baza și care ar trebui aruncat. Pentru a înțelege stabilitatea vânzărilor, este bine să efectuați o analiză XYZ.
7. Logistică. Mai multe înțelegeri despre achiziții, mărfuri, depozitarea și disponibilitatea acestora vor fi oferite de studiul indicatorilor logistici. Pierderile și nevoile de bunuri, inventarul este, de asemenea, important de înțeles pentru gestionarea de succes a afacerii.

Aceste exemple arată cât de puternică este analiza datelor, chiar și pentru întreprinderile mici. Un director cu experiență va crește profiturile companiei și va beneficia de cele mai mici date, folosind corect analiza datelor, iar rapoartele vizuale vor simplifica foarte mult munca unui manager.

Business intelligence și analiza datelor. Consultanta eficienta este ceea ce este necesar pentru dezvoltarea calitativa a oricarei afaceri. Rezolvarea problemelor și crizelor existente, prevenirea celor potențiale, găsirea modalităților de creștere a profiturilor și a eficienței în general: toate acestea vă asigură consultanță de calitate.

Procesul de consultanță este complex, în mai multe etape, pe mai multe niveluri, nu există o abordare clară și universală pentru absolut orice afacere: contextul afacerii, nișa sa, industria, publicul țintă, caracteristicile și multe altele: toate acestea afectează modul în care afacerea. procesele vor fi diagnosticate. Desigur, etapa finală a consultanței este precedată de multe alte pre-procese, cum ar fi pregătirea unei sarcini, descrierea proceselor de afaceri, analiza de afaceri, diagnosticarea infrastructurii în general și a infrastructurii IT a organizației, în special, datele sunt analizate și pe baza acesteia, se creează o serie de recomandări. Trebuie să spun că analiza de afaceri și analiza datelor sunt cele mai importante etape ale procesului de consultanță, duc la concluziile adecvate, tocmai pe baza unei astfel de analize se fac orice recomandări.

Analiza datelor și analiza afacerilor: cum se implementează?

Analiza calitativă, în acest caz, nu se poate face fără prezența oricărei metrici cantitative. Adică, este foarte de dorit ca în activitatea întreprinderii să fie introdus un fel de automatizare - procesele de afaceri, relațiile cu clienții, furnizorii, intermediarii, astfel încât fluxul de documente și toate celelalte procese să fie, de asemenea, automatizate. Cu o relatare calitativă a tuturor proceselor care au loc în cadrul afacerii, raportarea și analizele ulterioare sunt mult facilitate.

Cum puteți automatiza fluxul de documente, gestionarea clienților și să facilitați raportarea?

Cea mai bună opțiune ar fi software-ul exclusiv conceput pentru a îndeplini multe sarcini - de la FB Consult. Vi se oferă sisteme de management al clienților de înaltă calitate - diverse tipuri de CRM concepute pentru diverse sectoare de afaceri, o soluție eficientă de gestionare a documentelor - DocsVision, precum și software potrivit pentru analiza de afaceri și analiza datelor, inclusiv - și pentru identificarea tranzacțiilor financiare dubioase - QlikView . Implementarea unor astfel de soluții va crește semnificativ eficiența afacerii dumneavoastră.

Lucru la preț accesibil cu Big Data folosind analize vizuale

Îmbunătățiți business intelligence și rezolvați sarcinile de rutină folosind informațiile ascunse în Big Data folosind platforma TIBCO Spotfire. Este singura platformă care oferă utilizatorilor de afaceri o interfață de utilizator intuitivă, ușor de utilizat, care le permite să utilizeze întreaga gamă de tehnologii de analiză a datelor mari fără a fi nevoie de profesioniști IT sau de educație specială.

Interfața Spotfire face la fel de convenabilă să lucrezi atât cu seturi de date mici, cât și cu grupuri de date mari de mai mulți terabyte: citiri ale senzorilor, informații din rețelele sociale, puncte de vânzare sau surse de geolocalizare. Utilizatorii de toate nivelurile de calificare accesează cu ușurință tablouri de bord bogate și fluxuri de lucru analitice pur și simplu folosind vizualizări care sunt reprezentări grafice ale agregarii de miliarde de puncte de date.

Analiza predictivă înseamnă a învăța prin practică, pe baza experienței comune a companiei, pentru a lua decizii mai bine informate. Folosind Spotfire Predictive Analytics, puteți descoperi noi tendințe de piață din informațiile dvs. de business intelligence și puteți lua măsuri pentru a reduce riscul pentru a îmbunătăți deciziile de management.

Revizuire

Conectarea la Big Data pentru analize de înaltă performanță

Spotfire oferă trei tipuri principale de analize cu integrare perfectă cu Hadoop și alte surse mari de date:

1. Vizualizarea datelor la cerere (On-Demand Analytics): conectori de date încorporați, configurabili de utilizator, care simplifică vizualizarea ultra-rapidă și interactivă a datelor
2. Analiză în baza de date (In-Database Analytics): integrare cu platforma de calcul distribuită, care vă permite să faceți calcule de date de orice complexitate pe baza datelor mari.
3. Analiză în memorie: Integrare cu o platformă de analiză statistică care extrage date direct din orice sursă de date, inclusiv surse de date tradiționale și noi.

Împreună, aceste metode de integrare reprezintă o combinație puternică de explorare vizuală și analiză avansată.
Permite utilizatorilor de afaceri să acceseze, să combine și să analizeze date din orice sursă de date cu tablouri de bord și fluxuri de lucru puternice și ușor de utilizat.

Conectori de date mari

Conectorii Spotfire Big Data acceptă toate tipurile de acces la date: în sursă de date, în memorie și la cerere. Conectorii de date Spotfire încorporați includ:

• Conectori de date Hadoop certificati pentru Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill și Pivotal HAWQ
• Alți conectori de date mari certificați includ Teradata, Teradata Aster și Netezza
• Conectori pentru date istorice și curente din surse precum senzorii tactili OSI PI

Calcul distribuit în sursa de date

Pe lângă funcționalitatea utilă Spotfire de selecție vizuală a operațiunilor pentru interogările SQL care accesează date distribuite între surse, Spotfire poate crea algoritmi statistici și de învățare automată care funcționează în sursele de date și returnează doar rezultatele necesare pentru a crea vizualizări în sistemul Spotfire.

• Utilizatorii lucrează cu tablouri de bord cu funcționalitate de selecție vizuală care accesează scripturi folosind funcțiile încorporate ale limbajului TERR,
• Scripturile TERR invocă funcționalitatea de calcul distribuită împreună cu Map/Reduce, H2O, SparkR sau Fuzzy Logix,
• Aceste aplicații la rândul lor accesează sisteme cu Eficiență ridicată cum ar fi Hadoop sau alte surse de date,
• TERR poate fi implementat ca un motor de analiză avansat pe nodurile Hadoop care sunt gestionate cu MapReduce sau Spark. Limbajul TERR poate fi folosit și pentru nodurile de date Teradata.
• Rezultatele sunt vizualizate pe Spotfire.

TERR pentru analiză avansată

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) - TERR este un pachet statistic nivel corporativ, care a fost dezvoltat de TIBCO pentru a fi pe deplin compatibil cu limbajul R, implementând anii de experiență ai companiei în sistemul analitic asociat cu S+. Acest lucru permite clienților să continue să dezvolte aplicații și modele nu numai folosind open source R, ci și să-și integreze și să implementeze codul lor R pe o platformă de încredere comercială, fără a fi nevoie să-și rescrie codul. TERR are o eficiență mai mare și un management fiabil al memoriei, oferă mai mult de mare viteză prelucrarea datelor pe volume mari în comparație cu limbajul open source R.

Combinând toate funcționalitățile

Combinând puternicele menționate mai sus funcţionalitateînseamnă că chiar și în cazul celor mai complexe sarcini care necesită analize cu nivel inalt fiabilitate, utilizatorii interacționează cu fluxuri de lucru interactive simple și ușor de utilizat. Acest lucru permite utilizatorilor de afaceri să vizualizeze și să analizeze datele și să partajeze rezultatele analizei, fără a fi nevoie să cunoască detaliile arhitecturii de date care stau la baza inteligenței de afaceri.

Exemplu: interfață Spotfire pentru configurarea, rularea și vizualizarea rezultatelor unui model care caracterizează încărcătura pierdută. Prin această interfață, utilizatorii de afaceri pot efectua calcule folosind TERR și H2O (un cadru de calcul distribuit) asupra datelor de tranzacție și expediere stocate în clustere Hadoop.

Spațiu analitic pentru big data

Analiză avansată și predictivă

Utilizatorii folosesc tablourile de bord de selecție vizuală Spotfire pentru a lansa un set bogat de funcții avansate care facilitează realizarea de predicții, construirea de modele și optimizarea acestora din mers. Folosind big data, analiza se poate face în interiorul sursei de date (In-Datasource), returnând doar informațiile agregate și rezultatele necesare pentru a crea vizualizări pe platforma Spotfire.

Învățare automată

O gamă largă de instrumente de învățare automată sunt disponibile în lista Spotfire de funcții încorporate care pot fi utilizate cu un singur clic. Statisticienii au acces la codul programului scris în limbajul R și pot extinde funcționalitatea utilizată. Funcționalitatea de învățare automată poate fi partajată cu alți utilizatori pentru reutilizare ușoară.

Disponibil următoarele metodeînvățare automată pentru variabile categorice continue pe Spotfire și pe TERR:

• Regresie liniară și logistică
• Arbori de decizie, algoritm forestier aleatoriu, mașini de creștere a gradului (GBM)
• Modele liniare generalizate (aditive) ( Modele aditive generalizate)
• Rețele neuronale

Analiza continutului

Spotfire oferă analize și vizualizare a datelor, dintre care multe nu au fost folosite înainte - este text nestructurat care este stocat în surse precum documente, rapoarte, note sisteme CRM, jurnalele site-ului, publicațiile în în rețelele socialeși mult mai mult.

Analiza locației

Hărți stratificate Rezoluție înaltă sunt o modalitate excelentă de a vizualiza datele mari. Funcționalitatea bogată a hărților Spotfire vă permite să creați hărți cu atâtea straturi de referință și funcționale câte aveți nevoie. Spotfire vă oferă, de asemenea, posibilitatea de a utiliza analize sofisticate în timp ce lucrați cu hărți. Pe lângă hărțile geografice, sistemul creează hărți pentru a vizualiza comportamentul utilizatorilor, depozitele, producția, materiile prime și mulți alți indicatori.