Основні рушійні чинники бізнес-аналітики

Основні рушійні чинники бізнес-аналітики

Основні рушійні чинники бізнес-аналітики

Сьогодні дані є «нафтою» – основним бізнес-ресурсом для прийняття рішень та подальшого розвитку бізнесу. Для отримання всіх переваг корпоративних інформаційних активів важливо побудувати якісний процес управління ними.

Активний розвиток сховищ даних, інтеграції даних та технологій їхньої обробки сприяв еволюції корпоративного сховища в структурований набір можливостей для аналітиків. На цей час екосистеми звітності та аналітики надають можливості технічним спеціалістам краще розуміти бізнес-проблеми споживачів даних, більш ефективно працювати з запитами кінцевих користувачів та створювати кастомізований додаток.

Згодом споживачі даних стали більш вимогливими. Наразі користувачі мають більш глибинне розуміння інформаційних активів, що передбачає більш мудрований підхід спеціалістів з обробки даних (визначення потреб та очікувань споживачів даних, синтез зібраних вимог у проєкт BI-рішень).

Кількість потенційних джерел даних збільшується, що провокує виникнення наступних завдань для команди спеціалістів:

  1. Забезпечення прозорості показників

Спеціалістам необхідно мати чітке розуміння інформації, яка необхідна бізнес-користувачеві, структурований процес та відповідні інструменти для запитів та документування вимог та бізнес-умов.

  1. Ідентифікація джерел інформації та їхнє управління

Команда спеціалістів повинна визначити корпоративні джерела інформації, які можуть бути використані задля створення BI-рішень та формування переліку цих джерел. Такий перелік допоможе кінцевим споживачам визначити придатне джерело для створення додатку обробки та аналізу даних.

  1. Забезпечення узгодженості

Різні інформаційні джерела можуть зображати ті ж самі або схожі відомості по-різному. У цьому випадку архітектори даних повинні узгодити значення з бізнес-умовами, а також забезпечити узгодженість з визначеннями та семантикою.

  1. Забезпечення зв’язку між умовами

Бізнес-користувачі дедалі більше усвідомлюють взаємозв’язок між різними частинами інформації (наприклад, «клієнт» та «замовник» можуть мати однакове значення). Завдання архітекторів виявити такі зв’язки, задокументувати та керувати ними.

Коментарі

1

Відповісти Data Catalog – ясність, прозорість та практичність – Datalabs Скасувати

Email не буде опублікований. Обов'язкові: *

0 / 1500


Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Чому ваші розгортання Qlik постійно ламаються

У кожної Qlik-команди є своя історія жахів з розгортанням. Можливо, це був баг у load-скрипті, через який додаток потрапив у продакшн зі зламаним зава...

Читати далі

Найкращі практики розгортання Qlik: від ручного хаосу до надійних релізів

Ви з тих людей, хто розгортає Qlik-додатки шляхом простого експорту QVF, перейменування файлу та імпорту в цільове середовище? Якщо так — ви не одні! ...

Читати далі

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
GoUp Chat