Menu

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

0 Comment

Узнай как стереотипы, страхи, замшелые убеждения, и подобные"глюки" мешают человеку стать богатым, и самое главное - как можно выкинуть их из"мозгов" навсегда. Это нечто, что тебе никогда не расскажет ни один бизнес-тренер (просто потому, что не знает). Кликни здесь, чтобы скачать бесплатную книгу.

Технологии аналитической обработки данных. — технологии. Примеры систем бизнес-анализа. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения. В последние годы в мире оформился ряд новых концепций хранения и анализа корпоративных данных: Они служат для подготовки бизнес-отчетов по продажам, маркетингу в целях управления, так называемого — добычи данных, то есть способа анализа информации в базе данных для отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей.

Описание платформы

Уровень — систем Уровень аналитических приложений Транзакционные системы используются для управления текущими операциями, являются источниками первичной информации для дальнейшего анализа. Таким образом транзакционные системы решают часть тактических задач, но не могут быть использованы в стратегическом управлении. Хранилища данных .

Развитие систем бизнес-интеллекта прошло путь от «толстых» Инструменты OLAP являются аналитическими инструментами.

К этим видам систем относятся: Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных системах. Это достигается за счет применения инструментов и специальных запросов. Одним из преимуществ является возможность более эффективно осуществлять обработку большого объема данных. Другим преимуществом является возможность эффективной обработки как числовых, так и текстовых данных.

Другим недостатком является ограничение функциональности из-за применения . Этот вид систем относится к традиционным системам. Отличие традиционной системы, от других систем, заключается в предварительной подготовке и оптимизации данных. Эти системы, как правило, используют выделенный сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных.

Не упусти шанс выяснить, что на самом деле важно для финансового успеха. Кликни тут, чтобы прочесть.

Технология в системах исследования бизнеса

Скрыть рекламу в статье Системы бизнес-интеллекта Понятие систем бизнес-интеллекта — является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди -систем можно выделить такие составляющие, как хранилища и витрины данных, инструменты оперативной аналитической обработки -системы , средства обнаружения знаний, а также средства формирования запросов и построения отчетов.

Важную роль среди -систем играют хранилища данных, обеспечивающие сбор, упорядочение и хранение больших объемов информации, полученной из разных источников. Поэтому рассмотрение среднего звена аналитической пирамиды целесообразно начать именно с хранилищ данных. Хранилища данных — находятся на следующем после трансакционных систем уровне аналитической пирамиды.

Компания Intersoft Lab имеет собственные разработки в области OLAP - линейку интерфейсов к OLAP-серверу в рамках концепции Business Intelligent из имеющихся OLTP-систем и собственных аналитических базах данных.

Дети и праздники постоянно напоминают о быстром течении времени: Череда событий требует постоянного материального обеспечения, а профильный торговый бизнес — продуманного планирования и управления, которые невозможны без привлечения современных ИТ. В данной статье освещена тема потребительского кредитования в РФ с позиции проблем, возникающих у банков при освоении данного рынка, в основном касающиеся правовых аспектов и аспектов снижения риска. Также продемонстрировано решение проблем в сегодняшней действительности при помощи инструментов платформы .

В рамках данной задачи был реализован сценарий, заключающий в себе консолидацию данных из сторонней системы, прогон данных через построенную модель, экспорт результатов оценки кредитоспособности на сторону. - готовое аналитическое решение для анализа информации о клиентах на базе платформы 4. Решение включает в себя хранилище данных о клиентах, готовые механизмы аналитической отчетности, а также сценарии решения более сложных задач: В настоящее время нередкой является ситуация, когда та или иная компания сталкивается с проблемами хранения, обработки и анализа корпоративной информации.

Связано это с объемами информации и использованием нескольких, не интегрированных между собой, информационных систем, что, в свою очередь, постепенно приводит к сложностям в подготовке различного рода консолидированной отчетности и практически исключает возможность по проведению анализа накопленной информации. В этой короткой заметке приводится список основных причин, из-за которых компании внедряют хранилища данных.

Поводом, побудившим собрать их в одном месте, стало то, что слишком много материалов о хранилищах данных посвящены преимуществам, которые связаны с хранилищами косвенно и являются прямым следствием решения базовых задач. Желание повысить эффективность использования накопленных данных и связанный с этим вопрос построения корпоративного информационного хранилища данных возникает в департаментах ИТ и бизнес-подразделениях многих компаний.

Настоящая статья будет интересна управленцам и менеджерам, рассматривающим возможность инвестиций в системы аналитической отчетности и хранилище данных ХД. Настоящая статья есть попытка беспристрастного сравнения программных средств одних из ведущих производителей инструментов бизнес-анализа.

13. Технологии аналитической обработки данных. – технологии. Примеры систем бизнес-анализа.

Попытаемся разобраться в его сути. как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний Согласно первоначальным определениям, — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. ? А вот определение, предложенное : как знания о бизнесе и для бизнеса Другая часть определений рассматривает не как процесс, а как результат процесса извлечения знаний — как сами знания о бизнесе для принятия решений.

Для обеспечения ведения интеллектуального анализа необходимо разработать аналитическую систему (OLAP- систему), либо иной.

Реляционные базы данных хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД системы , но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов , которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы.

Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные [ ] реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Разработка аналитических систем ( )

Есть два основных подхода к решению этой задачи. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой статьи. К сожалению, использование этого набора компонент показало низкую производительность на больших объемах данных. Остроту этой проблемы можно снизить, стараясь отсечь как можно больше данных перед подачей их для построения кубов. Но этого не всегда бывает достаточно.

BI-системы или системы бизнес-аналитики (Business Intelligence) - это аналитические системы, которые объединяют данные из любых различных . Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP, OnLine.

Оценки объема этого рынка варьируются от 6 млрд до 50 млрд руб. . предлагает познакомиться с некоторыми -решениями от московских разработчиков. Аналитическая платформа Платформа состоит из двух продуктов: Среди решаемых задач: Решение обеспечивает сокращение расходов на подготовку данных, повышение качества оперативной отчетности и данных на предприятии. Система сквозной бизнес-аналитики собирает данные из -системы, рекламных площадок и сайта компании и применяется для интернет-маркетинга.

Полиматика Аналитическая платформа Платформа бизнес-аналитики, предназначенная для обработки больших объемов информации. Аналитическая платформа — программное обеспечение для анализа и визуализации данных со встроенным модулем планирования.

становятся все более персонализированными и социально-ориентированными

Количество товара Сумма заказа Какие агрегатные данные мы можем получить на основе этого представления? Обычно это ответы на вопросы типа: Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны? Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны и доставленных определенной компанией?

Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из определенной страны в заданном году и доставленных определенной компанией? Все эти данные можно получить из этой таблицы вполне очевидными -запросами с группировкой.

Компания"Микротест", сообщает об успешном завершении проекта по созданию аналитической системы (CRM OLAP) на базе.

Бизнес-задачи решаются и новая отчетность создается на уровне визуализации данных; в -кубах существуют избыточные данные нули ; -кубы сложно связывать; в куб сложно добавлять измерения они стремительно увеличивают размер ; новый запрос от бизнес-пользователей — часто нужен новый куб данных; в кубах хранятся суммы, поэтому для новых разрезов строятся новые кубы; гораздо быстрее разрабатывается модель данных: , модель данных, хранение и визуализация.

В крупных системах этим занимается минимум 3 человека; в существующих системах бизнес-анализа очень много продуктов, за каждый продукт отвечает конкретный человек. Решения на базе обеспечивает, теоретически, максимальную скорость обработки запросов, но обладает рядом серьезных недостатков: Огромный"взрыв" данных. На кубах с большой размерностью, отношения объема многомерного куба к объему исходных данных, часто, составляет десятки и сотни раз. Медленная загрузка данных. Загрузка новой порции данных приводит каждый раз к перестройке всего куба, что происходит непозволительно долго.

Отличие от бизнес-анализа на базе -технологий

Система реализует два ключевых процесса: Инновацию представляет модуль динамической генерации многомерных гиперкубов данных, отслеживающий изменения структуры данных СУБД и автоматически генерирующий новые меры и измерения куба, а также связи с ними уже существующих сущностей. Также в продукте планируется использование -технологий.

OLAP. Online Analytical Processing Системы аналитической обработки в реальном Служит для подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу .

- процесс оперативного анализа - это класс программного обеспечения, предоставляющий пользователю возможность мгновенно, в режиме реального времени получать ответы на произвольные аналитические запросы. Программы, реализующие эту методику, делятся на следующие категории: Это тоже инструмент программиста. В отличие от визуальной -компоненты она содержит собственную -машину для преобразования реляционных данных или многомерной матрицы в многомерные кубы. Другими словами, эта программа по запросу пользователя в оперативной памяти вычисляет агрегаты и сама же их отображает на экране.

Относительно новый класс программного обеспечения. В отличие от -сервера не имеет в своем составе многомерной базы данных, а преобразует данные реляционной СУБД в многомерные кубы по запросу многих клиентских приложений. Это законченное решение, содержащее в своем составе -компоненту, средства описания произвольных запросов - и интерфейс доступа к базам данных.

В свою очередь такие программы можно разбить на две группы: Эти компоненты похожи друг на друга. Их визуальная часть состоит из элементов управления и элементов отображения данных.

BIWEB (#2) Что такое Сводные таблицы Excel и OLAP кубы

Как мусор в"мозгах" мешает тебе больше зарабатывать, и что сделать, чтобы очистить свои"мозги" от него навсегда. Нажми тут чтобы прочитать!