Хранилища данных и системы бизнес-аналитики - Системы деловой осведомленности (Business

Это окончание невероятной информации про системы деловой осведомленности.

...

моменту ввода ее в эксплуатацию. Исследователями по ИТ предлагаются различные подходы к созданию актуальной корпоративной модели.

Мандат на получение всех данных

Четырнадцатой проблемой при создании систем бизнес-аналитики Ральф Кимбалл считает возможное требование использовать все источники данных для наполнения ХД. В соответствии с его опытом если при построении ХД выдвигается требование использования трех или более источников данных, то ХД не заработает и через два года. На первом этапе построения ХД рекомендуется потратить шесть недель на полноценный аудит данных, а затем выбрать один источник данных, который, во-первых, влияет на наиболее важные решения конечных пользователей, и во-вторых, проще всего подключается к процедуре ETL. После заполнения ХД из первого источника следует оценить полученный результат и обдумать следующие шаги.

Хранилища данных и системы бизнес-аналитики

Одной из главных предназначений системы бизнес-аналитики является публикация данных в формате, удобном для принятия решений, и предоставление простых и удобных инструментов руководителям организации для манипулирования этими данными с целью их исследования и анализа.

Одно из главных предназначений ХД — аккумулирование данных из различных источников для аналитической обработки и отделение формирования отчетов и проведения интеллектуального анализа данных от систем оперативной обработки данных предприятия с целью увеличения производительности.

Таким образом, ХД представляют собой очень большие репозитории исторических данных, а системы бизнес-аналитики представляют собой взаимосвязанный (или нет) набор приложений для бизнес-анализа этих данных.

Ниже, на рис. 4.6, показано, как система бизнес-аналитики взаимодействует с ХД.

увеличить изображение
Рис. 4.6. Взаимодействие системы бизнес-аналитики с хранилищем данных

Разработчики систем бизнес-аналитики являются по существу издателями. Они собирают данные из различных источников, редактируют их для обеспечения качества и согласованности, обеспечивают доверие к опубликованной информации. Их успех оценивается конечными бизнес-пользователями: аналитиками, менеджерами различных уровней и руководством организации.

ХД поддерживает системы бизнес-аналитики, являясь ее информационным фундаментом.

• Запросы и отчетность:
  • Публикация правильных данных.
• Поиск исключений:
  • Визуализация, определение границ, сравнение, предупреждение.
• Анализ причинно-следственных связей:
  • Что взаимосвязано.
• Моделирование потенциальных решений:
  • Что, если...
• Отслеживание результатов принятых решений.

С этой точки зрения ХД помогает решать основные задачи поддержки систем бизнес-аналитики.

• Максимизация ценности интеллектуального капитала:
  • применение знаний в определенной предметной области;
  • демонстрация интуиции в простых действиях;
  • принятие решений;
  • достижение понимания среди всех лиц, принимающих решения;
• и одновременная минимизация затрат:
  • разработка;
  • администрирование (стандартные операции, маленькие сюрпризы, большие сюрпризы);
  • очевидные затраты (персонал, аппаратное и программное обеспечение);
  • скрытые затраты (упущенные возможности, отклонения).

На рис. 4.7 показано, как хранилища данных управляют системами бизнес-аналитики.

увеличить изображение
Рис. 4.7. Как хранилища данных управляют системами бизнес-аналитики

На практике ХД функционируют в соответствии с нижеприведенными условиями.

• Децентрализованная, инкрементальная разработка.
• Различные технологии, не совместимые на простейшем уровне.
• Быстрая разработка.
• Постоянно меняющаяся среда/постоянно меняющиеся приоритеты.
• Потенциально несовместимые витрины данных.
• Немедленная реакция.
• Атомарные данные, данные в режиме реального времени, непрерывная история.
• Всестороннее представление о заказчике.
• Отслеживание, хранение, предсказание поведения.

Таким образом, ХД через хранимые в них данные управляют системами бизнес-аналитики и влияют на качество и эффективность принимаемых решений. Чтобы данные способствовали принятию качественных решений, они должны быть хорошо организованы. Организацию данных в ХД обеспечивает модель данных. Разработке таких моделей данных будут посвящены следующие лекции, а сейчас кратко подведем итоги настоящей лекции.

Резюме

Сфера систем бизнес-аналитики развивается быстро и динамично. Это объясняется тем, что в современных условиях информация становится реальным производственным ресурсом. К настоящему времени можно выделить следующие основные типы систем бизнес-аналитики.

• Аналитическая и управленческая отчетность. Наиболее распространенные, универсальные и вместе с тем эффективные системы для получения информации на различных уровнях управления компанией. В отличие от стандартных систем отчетности включают в себя богатые возможности для построения запросов, создания отчетов, визуализации данных и простой обработки полученных результатов непосредственно менеджерами и аналитиками, не являющимися специалистами в области ИТ.
• Оперативный анализ информации OLAP. OLAP-системы предназначены для менеджеров и аналитиков, которым требуется постоянное интерактивное взаимодействие с информацией.
• Информационные панели. KPI/BSC. Предназначены для отображения и мониторинга ключевых показателей работы компании. Как правило, используются в системах управления предприятием на основе KPI/BSC.
• Системы нетривиального анализа данных и получения знаний. В основе лежат технологии data mining, которые могут использоваться для решения сложно формализуемых задач.

Системы бизнес-аналитики и хранилища данных обеспечивают полноту, достоверность и актуальность информации, необходимой для принятия управленческих решений, снижают нагрузку на транзакционные системы за счет перераспределения функций формирования отчетности.

Системы бизнес-аналитики дают возможность решать целый ряд актуальных для современного предприятия задач:

• консолидировать информацию из разнородных источников (внутренних систем оперативного учета данных, внешних источников) в хранилище данных, с предварительной очисткой, преобразованием данных и приведением информации к общей корпоративной модели данных;
• рассчитывать требуемые показатели и статистические характеристики на основании ретроспективной информации из хранилища данных; определять взаимосвязи показателей (производить проверку статистических гипотез, кластеризацию и пр.);
• формировать наглядные графические и табличные представления результатов вычислений и имеющейся информации (визуализация данных);
• получать в автоматическом режиме предварительно заданные виды отчетности, формировать произвольные отчеты на основе созданной модели данных;
• проводить эксперименты с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем (задачи класса "Что, если ...?"), что позволяет оценивать обоснованность и эффективность для бизнеса тех или иных шагов. Применять имитационные, управленческие, оптимизационные и статистические методы моделирования и прогнозирования.

Исследование, описанное в статье про системы деловой осведомленности, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое системы деловой осведомленности, business intelligence systems и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL

Продолжение:

Часть 1 Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems) и хранилища данных
Часть 2 Архитектура систем бизнес-уровня - Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems)
Часть 3 Решение от компании Microsoft - Системы деловой осведомленности (Business Intelligence
Часть 4 Хранилища данных и системы бизнес-аналитики - Системы деловой осведомленности (Business