Блог

Повернутися до всіх статей

Основні властивості сучасних аналітичних та BI-платформ

||

https://www.pexels.com/photo/gray-and-black-laptop-computer-265087/

Процес вибору та придбання ПЗ для аналізу даних та BI може бути досить ємним та складним, що вимагає особливої уваги та певних витрат часу. На даний момент на ринку існує безліч пропозицій від різних постачальників аналітичних платформ. Для того, щоб зробити правильний вибір постачальника, необхідно враховувати кілька факторів: бюджет, вартість певного інструменту аналізу даних та його функціональність, завдяки якій будуть покриті потреби компанії та досягнуті цілі. Перед придбанням інструменту також варто мати чітке розуміння, хто є його безпосереднім користувачем.

Нижче наведені основні властивості, які необхідно враховувати при пошуку та виборі аналітичних та BI платформ:

  1. Автоматичні висновки: сучасні аналітичні платформи повинні використовувати методи автоматичного навчання. Це дозволить кінцевим користувачам отримувати інформацію та розуміти найважливіші показники;
  2. Підготовка даних: якісний інструмент генерує аналітичні моделі на основі даних користувача (метрики, групи, категорії, структури тощо), а також інтегрує дані з різних джерел;
  3. Візуалізація даних: візуалізація необхідна більш зрозумілого відображення даних. Користувачі можуть творчо підходити до процесу візуалізації, що дозволить легко та точно розуміти інформацію, робити висновки та приймати рішення;
  4. Керованість: аналітична платформа повинна включати функцію перевірки даних, а також моніторингу та контролю процесом обміну та просуванням інформації;
  5. Зручність використання: сучасні аналітичні та BI-платформи зручні для користувачів будь-якого рівня, не потребують спеціальних знань, працюють рівно та чітко.
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat