business intelligence

10 основних тенденцій у сфері великих даних, які прискорюють розвиток бізнесу

Технологічний процес і досягнення спровокували появу великої кількості даних. Багато з нас навіть не припускають, що самі ж і є їхніми виробниками. Кожний пошуковий запит генерує дані, і в підсумку ми виробляємо за 2 дні більше даних, ніж за десятиріччя в історії. Отримані дані не повинні лише зберігатися, вони мають силу та ефект, коли з ними працюють. Дані – це актив кожного бізнесу, який використовується різними організаціями для покращення операційної діяльності. Впровадження в робочий процес штучного інтелекту, машинного навчання, інтернету речей та інших технологій підвищила якість бізнес-рішень, які приймаються на основі даних. не буде перебільшенням ствердження «дані роблять бізнес розумнішим».

Розглянемо 10 основних тенденцій у сфері великих даних, які прискорюють розвиток бізнесу:

1. Доступний штучний інтелект

Великі дані, якими оперує компанія, можуть принести користь в тому випадку. якщо вони обробляються сучасними технологіями. Для ефективного аналізу компанії використовують: штучний інтелект, машинне навчання, а також нейронні мережі для складання прогнозів. Однак, для мінімізації технічних перешкод існує тенденція переходу на хмарні джерела, що значно спрощує доступ до даних. Гібридна хмара здатна забезпечити більшу гнучкість та більше можливостей для розгортання даних, завдяки переміщенню процесів між хмарами з індивідуальним та загальним доступом.

2. Безперервний інтелект

Gartner визначає безперервний інтелект як структуру проєктування, де в оперативну діяльність бізнесу інтегрується аналітика у режимі реального часу, обробляються поточні та минулі дані й прописуються дії у відповідь на певні бізнес-події. Безперервний інтелект використовує наступні технології: обробка потоку подій, керування бізнес-правилами, машинне навчання, оптимізація і розширена аналітика.

3. Розширена аналітика

Розширена аналітика є частиною науки про дані. для покращення аналітики на всіх етапах життєвого циклу даних (від способу їхньої підготовки до виконання аналізу) вона використовує машинне навчання та штучний інтелект. Ця технологія сприяє розвитку гнучкості бізнесу, швидкому та надійному отриманню інформації, спільному використанню даних, а також скороченню часу для вилучення й розуміння інформації. Більш детально про це у статті «Більше аналітики – більше можливостей».

4. DataOps і аналітика самообслуговування

DataOps – відносно новий термін, але вже користується активним попитом в IT-просторі. DataOps являє собою набір технік безперервної інтеграції, які призначені для оперативного та вільного надання актуальних даних для всіх учасників процесу. Завдяки цьому компанії мають можливість підвищити швидкість й покращити якість керування даними.

Аналітика самообслуговування являє собою вид аналітики, коли користувач має можливість самостійно виконати необхідні запити до даних й згенерувати звіти. Впровадження аналітики самообслуговування також дозволяє отримувати швидкий і точний результат, спростити отримання інформації по всьому ланцюгу.

5. Інструменти на основі даних

На цей час, дані, які використовуються у бізнес-процесах, генеруються з усіх сторін. Значним прискорювачем цього став вплив пристроїв ІоТ. Це, в свою чергу, спровокувало появу проблем, яка полягає в проходженні даними довгого шляху до централізованого джерела. Однак, технології дозволили уникнути кризи. Концепція граничних обчислень дозволяє зберігати дані на локальному пристрої зберігання інформації поряд з пристроєм ІоТ для кращого керування даними.

6. Розумні чат-боти

Чат-боти стали незамінним джерелом зв’язку між бізнесом та споживачами. За допомогою цього інструменту компанії обробляють запити клієнтів і встановлюють більш персоналізовану взаємодію з ними, водночас усувають необхідність у реальному персоналі. Тому не дивно, що цей сегмент ринку стрімко розвивається. В основі чат-ботів лежать великі дані, оскільки для роботи у персоналізованому форматі джерелу зв’язку потрібні великі набори даних. Великі дані є основним джерелом передачі інформації чат-ботам.

7. Інтелектуальна безпека

Однією з найсерйозніших проблем, з якою може зіткнутися бізнес, є загроза безпеці. Використовуючи великі дані у стратегії безпеки компанії, можна отримати суттєву користь. Оскільки великі дані містять в собі інформацію про минулі спроби кібератак, фішингових атак, вірусів вимагачів, є можливість прогнозування, запобігання та пом’якшення майбутніх спроб.

8. Великі дані як послуга (BDaaS)

BDaaS являє собою комплекс методів аналізу великих даних і платформ хмарних обчислень, за допомогою яких є можливість керування великими даними у хмарі й забезпечення їхнього доступу в будь-який час й для кожного користувача. Також BDaaS сприяє скороченню витрат і часу організацій на розгортування проєктів великих даних.

9. Темні дані

Темні дані – це частина великих даних, яка залишається в тіні. Їх отримують у результаті певних мережевих оепрацій, які не підпадають під аналітику. Отже, темні дані не використовуються бізнесом для прогнозування чи аналізу. однак, такі дані можуть мати більшу цінність, ніж це можна уявити. Також, темні дані можуть створити загрозу безпеці бізнесу. Тому слід видаляти їх або використовувати коректно.

10. Використання хмари

Компанії мають значний інтерес до хмарних технологій. Це пояснюється здатністю змінити методи керування інформаційними та технічними ресурсами бізнесу, водночас забезпечити їхню ефективність, безпеку, гнучкість, надійність, автоматизацію, доступність й оптимізацію.

Основні тренди 2021 у сфері даних

Після 2020 року у кожного з’явилося відчуття, що світ вже не буде колишнім. Рік був доволі неспокійним і нестабільним для цілого світу, але у той же час став прискорювачем процесів цифрової трансформації. Бізнесу і кожній людині довелося підлаштовуватись і звикати до нової реальності. Менш оцифровані компанії під час пандемії стали більш уразливими в порівнянні з високотехнологічними гравцями ринку. Однак, це ж і стало мотивацією таких організацій для швидкого переходу на цифровий рівень. Внаслідок цього вони повинні були відцифрувати свої процеси, модернізувати бізнес-моделі, забезпечити доступ до даних й провести підвищення кваліфікації своєї команди. COVID-19 також став доказом того, що дані відіграють велику роль, і кожний може їх використати для інформації або дезінформації.

Наука про дані розвивається і стає більш зрілою. Внаслідок цього багато організацій намагаються підвищити свою цифрову стійкість й перейти на модель управління, яка базується на даних. Робота над критично важливими задачами (розробка безпілотного автомобілю, згортання білків та програми алгоритмічної торгівлі) проводилась з використанням методологій та технологій науки про дані. Це лише частина прикладів. Застосування науки про дані набагато ширше, і найближчими роками з’являтимуться нові більш вдосконалені інструменти роботи з даними.

Основні тренди даних та прогнози на 2021 рік

1. Прогнози за допомогою аналітики даних

Одним з головних трендів 2021 року буде аналітика даних у реальному часі. За прогнозами, до 2030 року кількість підключених до Мережі приладів інтернету речей складатиме 24,1 млрд. Організації збирають набагато більше даних, ніж раніше й намагаються перетворити їх на аналітичну інформацію, яка допоможе у рішенні бізнес-задач. Аналітика у реальному часі, яка перетворює дані у висновки, надає можливість миттєво реагувати на ситуацію.

2. Бази даних

Останні 40 років компанії розміщували свої бази даних локально. Однак, в 2021 році й наступні роки буде спостерігатися тенденція розгортання й міграції баз даних у хмару. Згідно з прогнозами, хмарні бази даних виростуть на 75% до 2022 року. Це тягне за собою цілий ряд вимог до бізнесу, які, скоріш за все, включатимуть у себе розробку у хмарних базах даних, об’єднання аналітичних можливостей і можливостей машинного навчання.

3. Граф знань

Оскільки кількість даних продовжує стрімко зростати, їх все важче аналізувати. У цьому можуть допомогти графи знань, які усувають розрив між людиною та машиною. За думкою Gartner це одна з головних тенденцій в сфері даних.

Графи знань являють собою набір фактів (описів об’єктів, концепцій та подій), які з’єднані між собою типізованими зв’язками. Завдяки зв’язуванню та семантичним метаданим з’вляється можливість створити кращий контекст для даних. Це сприяє легкому аналізу, інтеграції, спільному використанню та об’єднанню даних.

4. Розширена аналітика

Щоденно ми генеруємо приблизно 2500 петабайт даних, а через 5 років ця цифра збільшиться до 463 екзабайт. Збільшення даних створило серйозні проблеми в процесі їхньої обробки. Розширена аналітика може допомогти вирішити їх. За допомогою використання методів машинного навчання й штучного інтелекту, великі дані перетворюються в більш дрібні та придатні до аналізу. Згідно з дослідженнями Gartner, розширена аналітика стане рушійним механізмом бізнес-аналітики в 2021 році.

5. Візуалізація даних

Візуалізація даних стала відмінним помічником в 2020 році, завдяки якому було легше розуміти ситуацію. Створення, критичне розуміння й оцінка візуалізації даних стане фундаментальним навиком кожного.

Qlik: лідер Gartner’s Magic Quadrant у сфері аналітичних та BI платформ

Нещодавно Gartner опублікував щорічний звіт, в якому надає вичерпну інформацію щодо стану аналітичних платформ та бізнес-аналітики, ринку та його тенденції. Згідно до звіту, Qlik займає лідерські позиції у Gartners Magic Quadrant у сфері BI та аналітичних платформ вже одинадцятий рік поспіль.

«Qlik – лідер цього Magic Quadrant. Він має чітке бачення продукту на основі машинного навчання та штучного інтелекту».

Сильні сторони та переваги Qlik, які були відзначені у звіті:

Повну версію звіту можна завантажити ТУТ

Лідери BI-квадранта Gartner: Qlik Sense vs Microsoft Power BI vs Tableau

Із безлічі інструментів візуалізації даних доступний на ринку, який вибрати? У цьому повідомленні ми розповімо про найпопулярніші з них – Microsoft Power BI, Tableau і Qlik Sense – за кількома параметрами, які допоможуть вам вибрати кращий варіант для вашої організації.

У даному сценарії відповідальність за аналітику перейшла від ІТ-фахівців до бізнес-аналітикам при підтримці адміністраторів баз даних і дослідників даних. В результаті бізнес-аналітика перейшла від створення щомісячних звітів з системи записів до інтерактивного виявлення, обміну прогнозами і відповідей на бізнес-питання на основі даних з широкого спектра внутрішніх і зовнішніх джерел. Замість того, щоб приймати рішення протягом декількох місяців, компанії, які взяли BI самообслуговування, можуть прийняти рішення і вжити заходів протягом декількох днів.

Але з’ясувати, яка платформа самообслуговування BI підходить для вашої організації, може виявитися складним завданням. Буде визначено найкращу відповідність – з точки зору ваших бізнес-користувачів і вашої ІТ-інфраструктури.

Microsoft Power BI, Tableau і Qlik Sense є важкоатлетами самообслуговування BI. Тут ми розглянемо ці три платформи і те, які чинники можуть бути важливі при визначенні того, яка з них краще для вашої організації.

Microsoft Power BI

power-bi-services

Microsoft представила свій інструмент візуалізації в 2015 році і назвала його Power BI. З моменту свого створення він незмінно зізнавався провідною технологічної дослідницькою фірмою – магічним квадрантом Gartner. В даний час Power BI пропонується разом з костюмом Office 365, щоб ще більше підвищити його популярність.

Він став дуже популярним серед бізнес-аналітиків в малих і великих організаціях. Ті, хто має глибокі знання в області Excel, в основному віддають перевагу Power BI як бізнес-користувачі, а технічні користувачі схильні використовувати офісний стек Microsoft. Коли мова заходить про збірку і відображенні, Power BI є найбільш підходящим інструментом, як ніби пропонує візуальне виявлення даних, підготовку даних, інтерактивні інформаційні панелі і розширену аналітику.

Він доступний в якості опції сервера звітів Power BI (PBRS) або в якості опції SaaS, діючу пенсійну систему хмарі Azure на сервері звітів Power BI. Він зручний для користувача, і вам не потрібно витрачати більше часу і зусиль на створення і поширення звітів. Говорячи про хмару, Power BI не вимагає таких інвестицій або підтримки інфраструктури, але для локальних потреб вам знадобиться підтримка незалежно від розміру організації.

Давайте розглянемо деякі ключові функції Power BI, які виділяють його серед конкурентів.

Приваблива візуалізація і потужне моделювання даних

Business-intelligence-services

Однією з основних функцій Power BI є інформаційні панелі, які можна персоналізувати відповідно до конкретних потреб організації. Звіти BI можуть бути легко вбудовані в інформаційні панелі для підвищення зручності роботи користувачів. Ви можете легко створювати детальний і інтерактивний візуальний аналіз, щоб створювати потужні оповідання про дані і вести своїх бізнес-користувачів до пошуку даних. Ви можете вибрати як вбудовані візуальні ефекти, так і призначені для користувача візуалізації, створені спільнотою. З ідеальною візуалізацією ви можете ефективно виконувати деталізацію і деталізацію.

Що стосується моделювання даних, Power BI має редактор запитів, інтегрований інструмент ETL, який допомагає формувати дані з декількох джерел даних для створення надійних моделей даних. Він має потужний механізм обробки даних, який добре підходить для складних випадків використання на підприємстві. Power BI також інтегрований з мовами Python і R для розширеної аналітики, візуалізації та інтелектуального аналізу даних.

Повна інтеграція з додатками

Будучи продуктом Microsoft як хмарним, так і локальним, інтеграція з Power BI проходить без проблем. Користувачі отримують більше архітектурних варіантів інтеграції. Power BI легко інтегрується як з успадкованими, так і з сучасними корпоративними додатками, що забезпечує можливості для аналітичної роботи і створення звітів; і використовувати всі доступні дані у візуальній формі досить легко. Він поставляється з різними вбудованими коннекторами, які допомагають легко підключатися і підключатися до кількох хмарним, локальним і потоковим джерел даних для підготовки даних. Він також підтримує інтеграцію з Cortana, Excel і іншими додатками і службами. Це дозволяє отримувати дампи з Power BI в форматі Excel для подальшого аналізу, що спрощує спільну роботу з Excel і Power BI.

DAX для збалансованого виконання

Мова сценаріїв DAX (вираження для аналізу даних) відноситься до виразів для виконання обчислень. Power BI використовує вирази DAX для створення моделей даних, щоб підтримувати простоту і збалансовану продуктивність. Це мова, розроблений Microsoft для взаємодії з даними на різних їх платформах, таких як табличні моделі Power BI, PowerPivot і SSAS. Користувачі можуть порівняти його з формулами Excel. Використання DAX дійсно розкриє можливості Power BI.

SaaS Пропозиції

Power BI поставляється зі структурою масштабованих і гнучких пропозицій SaaS. Краща частина використання Power BI – відсутність плати за використання ліцензії при установці і витрат на настройку. Користувачам не потрібно турбуватися про оновлення через регулярні проміжки часу. Залежно від використання Power BI ви можете легко збільшувати або зменшувати свої інвестиції в міру зміни потреб і вимог. Це дійсно заощадить ваш час, щоб отримати вигоду з вашої покупки. Вам не потрібно управляти дорогими серверами і обслуговувати їх. Користувачам не потрібно турбуватися про простоях і перервах в роботі. Це робить його дуже економічно ефективним рішенням для потреб вашого підприємства.

Надійна дорожня карта

Power BI від Microsoft володіє великими функціями, які можна додавати в міру зростання організації в процесі BI. З щомісячним циклом випуску доступні постійні поліпшення. Microsoft уважно стежить за запитами, пов’язаними з функціями, і віддає пріоритет найбільш часто запитуваною. Ліцензії Microsoft Power Bi випускаються в різних варіантах: Power BI-Pro, Power BI-Premium і Power BI-Embedded. Існує безліч спільнот Power BI, доступних для користувачів і адміністраторів, які надають рішення і пропозиції щодо широкого кола проблем. Отже, якщо ви шукаєте реалістичний план оцінки і виконання, що відповідає потребам вашого підприємства, зв’яжіться з Polestar Solutions.

Tableau

tableau-services

Tableau Software – американська компанія з розробки програмного забезпечення, заснована в 2003 році Крістіаном Шабо, Пет Ханраханом і Крісом Столте в Маунтін-В’ю, штат Каліфорнія. В даний час штаб-квартира компанії знаходиться в Сіетлі, штат Вашингтон, США. 10 червня 2019 року Tableau була придбана Salesforce за ціною понад 15 мільярдів доларів США. Клієнти фанатично ставляться до Таблиці.

Tableau – це платформа бізнес-аналітики масштабу підприємства з можливостями самообслуговування для користувачів. За допомогою простих у використанні інструментальних панелей Tableau організації отримують інтерактивний інтерфейс з глибиною кольорів і опціями візуалізації, а також надійним аналітичним механізмом, який дозволяє швидко і якісно зрозуміти суть бізнесу в своїх даних. Tableau дозволяє користувачам комбінувати великі джерела даних і отримувати до них швидкий доступ, зменшуючи залежність, яку вони звикли мати в своїй ІТ-команді для звітів. Доступ до Tableau можна отримати за допомогою безпечних та вбудованих додатків на Android і iOS.

Якщо вашою головною метою є візуалізація даних, то Tableau повинен бути вашим вибором. Tableau є одним з популярних програм візуалізації на ринку для бізнес-аналітики та аналітичних платформ. Він пропонує прості варіанти розгортання, підтримку продукту і зручність використання продукту. Це також дає користувачам можливості спільноти Tableau, щоб полегшити роботу. Tableau пропонує гнучкість при проектуванні панелей управління.

Tableau створений виключно для інтерактивних визуалов, які вірять в філософію «бачити і досліджувати». Tableau призначений для швидкої відповіді на будь-яке питання користувача про свої дані, швидко маніпулюючи ним за допомогою доступних інструментів. Він пропонує набагато більше, ніж просто генерація звітів. Давайте подивимося на деякі з основних особливостей Tableau.

Поглиблене розуміння

Таблиці можуть допомогти організаціям аналізувати дані без будь-яких конкретних цілей. Ви можете легко дослідити і візуалізувати свої дані під різними кутами. Ви можете формувати запити типу «що якщо» і працювати з даними, гіпотетично визуализируя їх по-різному і динамічно додаючи компоненти для порівняння та аналізу.

Робота з різними джерелами даних

Під час аналізу ви можете отримувати дані з різних джерел, наприклад, з хмари, електронних таблиць, сховищ даних і т. Д Все це може не забезпечувати однаковий рівень деталізації. Функція змішування даних в Tableau допоможе вам змішати всі дані в візуальних елементах, зберігаючи їх окремо від джерела. Цей метод не тільки прискорює процес об’єднання даних з декількох джерел, але також усуває необхідність в підготовці даних перед їх обробкою для створення візуальних елементів.

Аналіз даних в реальному часі

Дані, які швидко змінюються. За допомогою Tableau ви можете встановлювати прямі з’єднання з базою даних. При додаванні нових записів або зміні бази даних ви можете оновити таблицю, і всі зміни будуть відображені на вашій панелі моніторингу. Ви також можете налаштувати оновлення даних через певні проміжки часу. Ця функція допоможе вам отримати цінну інформацію в режимі реального часу.

Перетягування кластерів

Це найпотужніша функція Tableau, яка дозволяє об’єднувати схожих членів групи. Тепер виникає питання, навіщо вам їх групувати? Угруповання їх дає вам статистичну інформацію, яка допоможе вам зрозуміти, наскільки різні групи схожі, і порівняти їх ефективність один з одним для аналізу сегментації.

Співробітництво

Ви не працюєте в ізоляції. Коли ви аналізуєте дані, ви повинні поділитися ними з командою або з усією організацією. Tableau дозволяє вам поділитися панеллю з декількома користувачами, і ця функція також допоможе вам поділитися своїми висновками. Ця функція дуже вигідна для спільної роботи в команді.

Tableau Online

Tableau Online – це повністю розміщується хмарне рішення, яке забезпечує миттєву настройку і спрощену масштабованість для прискорення зростання бізнесу. Це платформа, на якій ви можете легко публікувати інформаційні панелі і ділитися своїми відкриттями з ким завгодно. Ви також можете запросити клієнтів або колег вивчити приховані можливості за допомогою інтерактивних візуалізацій і точних даних. Користувачі можуть легко отримати доступ з браузера або на ходу з нашими мобільними додатками.

Qlik Sense

qlik-services

Qlik зі штаб-квартирою в м Раднор, штат Пенсільванія, є провідною платформою візуальної аналітики та піонером керованої користувачами бізнес-аналітики. Її портфель хмарних і локальних рішень відповідає зростаючим потребам клієнтів, починаючи від звітності та візуального аналізу самообслуговування до керованої, вбудованої та замовною аналітики, незалежно від того, де знаходяться дані. Клієнти, що використовують Qlik Sense, QlikView і Qlik Cloud, набувають сенсу з інформації з декількох джерел, досліджуючи приховані взаємозв’язки в даних, які призводять до висновків, що породжує хороші ідеї.

Qlik – це повністю інтегрована хмарна платформа, заснована на запатентованому механізмі асоціативного індексування QIX. Механізм асоціації Qlik об’єднує всі ваші дані, щоб ви могли досліджувати їх без обмежень. Ви назвете це найпотужнішим конкурентною перевагою в світі, керованому даними.

Завдяки інтуїтивно зрозумілій візуалізації і дослідженню, розширеної аналітики і можливостям самостійної підготовки даних Qlik Sense поєднує в собі управління підприємством і готовність, що дозволяє організаціям задовольняти діапазон варіантів використання BI з єдиної платформи, що призводить до прийняття рішень на основі даних.

Тепер розглянемо деякі важливі функції Qlik Sense:

Розумні візуалізації і аналітика

qlik-partners

Qlik sense – це більше, ніж інструмент візуалізації. Він пропонує передові і інтелектуальні візуалізації, які допомагають краще аналізувати дані. Візуалізації є інтерактивними і швидко реагують на зроблені вибори. Графіка відповідає високим стандартам, а візуалізація гнучка і настроюється в залежності від розміру екрана. Qlik Sense поставляється з різними новими типами візуалізацій, такими як: діаграма розподілу, блокова діаграма і гістограма, які допомагають користувачам краще розуміти свої дані. Користувачі також можуть застосовувати настроюються фільтри забарвлення до значень даних в основних вимірах, що забезпечує величезну узгодженість у всьому додатку.

Розмовна Аналітика і NLP

Завдяки своїм відкритим API-інтерфейсів Qlik пропонує інтеграцію з генерацією та обробкою природної мови, розширеної прогностичної аналітикою і розширеним інтелектом. Ці можливості дозволяють здійснювати прямий обмін даними між стороннім модулем і механізмом QIX для розрахунків. Використовуючи цей інтерфейс, Qlik випустив інтеграції для R і Python. Це дозволяє візуалізувати розширені обчислення з зовнішніх інструментів в сенсі Qlik. Завдяки всім цим можливостям користувачі можуть об’єднати можливості асоціативної моделі Qlik з розширеною аналітикою для підтримки таких варіантів використання, як прогнозування продажів, управління запасами і виявлення шахрайства.

Розповідання історій і звітність

Можливість Storytelling – одна з унікальних і потужних функцій Qlik Sense. Це забезпечує інтелектуальний і контекстний коментар візуальних елементів аналітики даних. Вся історія даних створюється програмним забезпеченням, щоб дати перспективу і побудувати картину, представлену для аналізу. Це дуже корисно при отриманні вражаючих ідей з даних. За допомогою цієї функції програми, створені в Qlik Sense в формі звітів, друкуються і експортуються у вигляді Excel, PowerPoint, PDF і т. Д.

Мобільність

Qlik sense створений для мобільності завдяки вбудованому сенсорному взаємодії і адаптивному дизайну. Він легко досліджує аналітику і співпрацює з вашою командою, використовуючи будь-який пристрій. Ви створюєте аналітичне додаток один раз, і воно працює скрізь. Ви також можете спробувати повністю інтерактивний автономний аналіз на iOS, а також він підтримує провідні платформи Enterprise Mobility Management (EMM).

Управління та Масштабованість

Qlik пропонує послуги управління корпоративного класу, що забезпечують безпеку даних, контроль, моніторинг і централізоване управління. Централізований моніторинг даних і управління ними здійснюється через ефективну консоль управління Qlik (QMC), яка здатна централізовано контролювати всі служби Qlik sense. Масштабованість також є одним з важливих аспектів, а еластичне масштабування корисно для завантаження і аналізу великої кількості даних. Таким чином, ефективність, з якою Qlik Sense може запропонувати управління і масштабованість на рівні підприємства, є динамічним механізмом QIX.

Attunity і Qlik Data Catalyst (QDC)

В існуючій гіперконкурентной середовищі, де корпоративні дані в реальному часі важливі для успіху, організації шукають більш гнучкий підхід до аналітики та інтеграції даних. Об’єднання рішень Attunity для інтеграції даних з рішеннями для управління даними і каталогізації Qlik Data Catalyst. Тепер Qlik пропонує клієнтам комплексну платформу інтеграції корпоративних даних для перетворення їх необроблених даних в керований аналітичний інформаційний ресурс. Ця платформа дозволяє переміщати дані в режимі реального часу за кількома хмарним середах і озерам даних, що в сукупності з прогнозуючої аналітикою і ІІ масштабує інформацію в реальному часі по всій організації.

Qlik Insight Bot (QIB)

Qlik Insight Bot пропонує швидкий і простий спосіб задавати питання і знаходити ідеї для прийняття рішень на основі даних, просто спілкуючись. Бот Qlik insight приваблює користувачів до кожного питання, він миттєво відображає відповідні графіки та аналітичні дані, включаючи ключові чинники, порівняння, прогнози і багато іншого. А самонавчальний ІІ робить систему розумнішими.

Висновок

В цілому можна сказати, що всі інструменти працюють за різними принципами. За розумною ціною Power BI – це фантастичний ресурс для швидкого розуміння, відмінного користувацького досвіду і обміну інформацією всередині вашої компанії. З іншого боку, якщо вам потрібно простий інтерфейс і красиві візуалізації, Tableau може бути вашим кращим вибором.

І останнє, але не менш важливе. Qlik Sense – це більше, ніж інструмент візуалізації. Він має потужний ETL-движок, а також має коннектори, які можуть з’єднати вас з будь-яким типом вихідної системи, такої як база даних, API і т. Д. Отже, якщо ви шукаєте інструмент візуалізації pureplay, тоді підкиньте тристоронню монету і вирішите, Зазвичай обговорення можуть стосуватися реклами або індивідуальних переваг, але якщо це комплексна бізнес-аналітика, і у вас немає нічого для ETL або сховища даних, тоді Qlik підійде краще.

Тому організації повинні вибрати кращий інструмент на основі своїх вимог з урахуванням перерахованих вище функцій.

Qlik робить хмарну аналітику більш доступною для кожного клієнта

Qlik анонсував нові програми впровадження і збірки, які нададуть користувачам більше можливостей і зроблять впровадження хмарної аналітики більш простим і вигідним. Ці програми включають в себе нову збірку Qlik Sense Enterprise з SaaS, а також із можливістю для клієнтів вибирати середовище для розгортання (Client-Managed). Крім того, користувачі QlikView можуть одночасно впровадити Qlik Sense Enterprise SaaS і розмістити свої документи QlikView в хмарі.

Джеймс Фішер, головний директор з продукції Qlik, заявив: «Клієнти прагнуть використовувати масштаб і економічну ефективність хмарної аналітики, а також покладатися на розширену та дієву аналітику, щоб перетворити знання на дію». Він додав, що з їх останньою пропозицією Qlik Sense і новою Програмою модернізації аналітики (Analytics Modernization Program) «кожному клієнту Qlik буду легше, ніж будь-коли, впровадити та використовувати хмарну аналітику й отримати вигоду з нових технологій ШІ у всій своїй організації».

У другому кварталі 2020 року користувачі Qlik зможуть більш ефективно координувати розгортання аналітики Qlik зі своїми ІТ-стратегіями за допомогою двох варіантів: SaaS або Client-Managed. Ті, хто виберуть Qlik Sense Enterprise SaaS, зменшать проблеми, пов’язані з управлінням даних, а також мінімізують витрати на інфраструктуру за рахунок розгортання виключно в хмарі Qlik. Клієнти, що будуть використовувати Qlik Sense Enterprise Client-Managed, можуть розгортати локально або в приватній хмарі, в залежності від своєї стратегії управління даними або потреб. Вони також можуть ліцензувати обидва варіанти і використовувати унікальну мультихмарну архітектуру Qlik.

Програма модернізації аналітики від Qlik надасть клієнтам QlikView ще більше розширених можливостей. Вона дозволить їм поступово впроваджувати Qlik Sense, не порушуючи існуючі операції QlikView.

Стеф Робінсон, менеджер з бізнес-аналітики Qlik IT в JBS USA, сказав: «Нас захоплює зростаюче впровадження аналітики Qlik Sense, яке ми спостерігаємо в нашій базі співробітників». Він зазначив, що вони продовжують використовувати вже створені додатки QlikView, але також дають своїм розробникам можливість впроваджувати Qlik Sense в своєму темпі. «Одночасне управління існуючими додатками QlikView і розширення можливостей аналітики за допомогою Qlik Sense прискорило наш перехід до сучасної бізнес-аналітиці».

Програма модернізації аналітики дає такі переваги користувачам QlikView:

Дуг Хеншо, віце-президент і головний аналітик Constellation Research, зазначив: «У міру того, як організації все частіше переносять додатки та дані в хмару, вони прагнуть максимізувати цінність цих даних, щоб отримати стратегічну перевагу». Він продовжив, сказавши, що «надаючи нові можливості для швидкого переміщення аналітичних робочих навантажень в хмару, Qlik реагує на зростаючі очікування клієнтів і на тенденції розвитку індустрії».

Інші захоплюючі поновлення, які можуть порадувати користувачів Qlik Sense, – це нові можливості в квітневому релізі Qlik Sense, які допоможуть розширити використання аналітики в хмарі. Серед нових елементів з’являться нові візуалізації і поліпшені панелі моніторингу, можливість обміну діаграмами, сповіщення в консолі управління, а також поліпшене керування файлами даних і з’єднаннями для передачі даних в окремі робочі процеси Qlik Sense.

Qlik приєднується до програми Snowflake Partner Connect

На цьому тижні Qlik уклав партнерські відносини з Snowflake, хмарним сховищем даних. Партнерство передбачає інтеграцію Qlik із програмою Snowflake Partner Connect, яка надасть клієнтам Snowflake двотижневу безкоштовну пробну версію, щоб повною мірою скористатися першокласним програмним забезпеченням Qlik для інтеграції даних. Безкоштовна пробна версія включає в себе навчальні посібники для швидкого введення та передачі даних в Snowflake в режимі реального часу. Розширення пробної версії дозволяє користувачам експортувати дані з численних корпоративних систем баз даних, мейнфреймів і додатків SAP. З платформою Qlik Data Integration можна також автоматизувати створення й оновлення готових аналітичних наборів даних в Snowflake.

«Наші клієнти хочуть прискорити свої зусилля з модернізації, використовуючи високопродуктивні та надійні рішення для реплікації даних в Snowflake», – заявив Коллін Капас, віце-президент Snowflake по WW Partners і альянсів. «Завдяки можливостям інтеграції даних Qlik в режимі реального часу клієнти отримають негайну вигоду від перенесення цих даних безпосередньо в Snowflake. Ми раді, що Qlik приєднався до нашої партнерської програми Connect, надаючи клієнтам нові можливості для модернізації в Snowflake».

Snowflake Partner Connect дозволяє новим користувачам легко підключатися до конкретних бізнес-партнерів Snowflake та інтегрувати їх у свій досвід при створенні пробних облікових записів. За допомогою Qlik Data Integration клієнти можуть отримати доступ до широкого спектру корпоративних джерел даних в режимі реального часу й отримати максимальну вигоду, оцінюючи Snowflake. Після завершення пробної версії можна легко придбати повну ліцензію Qlik Data Integration.

«Snowflake надає нам середу озера даних, яка масштабується та об’єднує дані в одному місці з будь-якого джерела. Це сприяє прийняттю рішень з усіх наших бізнес-функцій, включаючи виробництво, ланцюжок поставок, обслуговування клієнтів і фінансування», – стверджує Даллас Торнтон, директор цифрових послуг PACCAR. «Програмне забезпечення Qlik для інтеграції даних є величезною рушійною силою цінності, яку ми бачимо зі Snowflake. Оскільки він передає потокові дані з різних джерел, використовуючи збір даних змін в Snowflake з будь-якої платформи – будь то хмара, бази даних x86, мейнфрейми або AS400, – у наших користувачів тепер є одне середовище в Snowflake, з якої можна аналізувати дані практично в реальному часі».

«Ми раді розширенню нашого партнерства з Snowflake, приєднавшись до їх програми підключення, що допомагає підприємствам прискорити перехід до хмарних сховищ даних», – заявив Ітамар Анкоріон, старший віце-президент технологічного альянсу в Qlik. «Qlik пропонує комплексне рішення для Snowflake, яке безперервно приймає всі цільові дані, автоматизує створення сховища / вітрини без використання сценаріїв і робить дані та аналітичні матеріали легко доступними для всієї організації за допомогою аналітики світового класу».

Про компанію Qlik

Бачення Qlik — це світ, орієнтований на дані, в якому кожен може їх використовувати, щоб поліпшити процес прийняття рішень і подолати свої найскладніші проблеми. Тільки Qlik пропонує комплексне програмне забезпечення для інтеграції та аналізу даних в реальному часі, яке допомагає організаціям перетворити свої дані в цінний актив. З їх допомогою компанії зможуть глибше зрозуміти поведінку клієнтів, переосмислити бізнес-процеси, відкрити нові джерела доходу, а також збалансувати ризик і винагороду. Qlik веде бізнес більш ніж в 100 країнах і обслуговує понад 50 000 клієнтів по всьому світу.

Qlik став лідером Gartner Magic Quadrant 10-й рік поспіль!

Вчора Qlik оголосив, що вже 10-й рік поспіль став лідером Gartner Magic Quadrant в області BI та аналітичних платформ. Це визнання знаменує собою не тільки десятиліття безперервного лідерства Qlik в квадранті, а й включення в Gartner MQ з 2006 року.

«Qlik допомагає клієнтам підвищити цінність бізнесу за рахунок даних, надаючи повний спектр можливостей для переходу від необроблених даних до аналізу та дій в реальному часі», – сказав Майк Капоне, генеральний директор Qlik. «Наша компанія продовжує зростати з прибутком, і наші високі показники дозволили нам інвестувати в створення комплексної платформи, яка включає інтеграцію даних, аналітику на основі ШІ і діалогову аналітику. З недавнім придбанням RoxAI ми надаємо автоматизоване інтелектуальне оповіщення для прийняття рішень в режимі реального часу, оскільки ми продовжуємо інвестувати в можливості, які підвищують цінність даних для кожної організації».

Звіт, який Gartner випускає щорічно в лютому, надає об’єктивну оцінку платформ аналітики і бізнес-аналітики, аналізує ринок і висвітлює його найбільші тенденції. На цей раз оцінка платформ більше не ґрунтується на їх можливостях візуалізації даних, оскільки це вже повсюдний критерій. Акцент зміщується в бік інтегрованої підтримки можливостей корпоративної звітності і розширеної аналітики.

«Підготовка даних за допомогою машинного навчання і штучного інтелекту, генерація аналітичних даних і їх пояснення – для того, щоб підвищити ефективність дослідження й аналізу даних бізнесменами й аналітиками – швидко стають ключовими джерелами конкурентної диференціації і, відповідно, основними інвестиціями для продавців». – Gartner, 2020

Gartner перераховує наступні сильні сторони Qlik:

«Надання співробітникам необхідної інформації та впевненості в прийнятті рішень з її допомогою вкрай важливо», – сказав директор з бізнес-аналітики, візуалізації та звітності в Загальнонаціональному будівельному товаристві (Nationwide Building Society). «Qlik довів свою фантастичну ефективність, допомагаючи консолідувати розрізнені дані, розбивати внутрішні сховища та підвищувати цінність. З більш наочними й інтуїтивно зрозумілими даними, бізнес-команди отримали нове уявлення про різноманітні процеси, підвищуючи ефективність і розвиваючи культуру, засновану на даних».

Ви можете завантажити копію повного звіту тут.

Qlik's Statement of Direction 2020: Захоплюючі рішення Qlik, які чекають на нас у 2020 та наступних роках

Qlik вступає в нове десятиліття, опублікувавши Statement of Direction 2020 – огляд, в якому висвітлюються напрямки розвитку продукції Qlik, а також майбутні пропозиції. Ми вклали зміст цього документа в 15 речень, які мають спонукати вас використовувати платформу Qlik Analytics в 2020 та в наступні роки.

Qlik Sense

  1. Нові можливості додавання бізнес-логіки в Qlik Cognitive Engine та нові джерела для машинного навчання, включаючи керовані бібліотеки, аналітичну екосистему та зовнішні джерела, що відносяться до конкретних доменів.
  2. Нові типи розширеного аналізу, які включають аналіз ключових факторів, статистичні, прогнозуючі та розпорядчі дані, а також нове розширення для аналізу декількох атрибутів (когорт).
  3. Покращення продуктивності інтеграції розширеної аналітики, доповнені історії даних і рекомендації за змістом.
  4. Нові можливості візуалізації, аналітики та створення, які включають в себе рухомі середні, різницеві функції, прогнозування на основі часу, індикатори трендів в таблицях і спарклайни.
  5. Впровадження сіткових і кульових діаграм.
  6. Динамічне відображення; нова можливість, що дозволяє переглядати бази даних в пам’яті для таких продуктів, як Snowflake, SAP HANA тощо.
  7. Можливість перевірити функціональність об’єктів додатка, що підтримують групову розробку.
  8. Нові звіти самообслуговування, які будуть підтримувати створення, планування та персоналізоване поширення.
  9. Новий користувальницький інтерфейс для управління аналітикою, який дозволить людям збирати, організовувати, ділитися та вживати заходів щодо найактуальніших відомостей – включаючи діаграми, огляди, створені штучним інтелектом, знімки, звіти, історії та багато іншого.
  10. Анотації і теми обговорень, відстеження контенту та соціальна бізнес-аналітика в мульти-хмарному хабі; аналітична бібліотека з завданнями, цілями і твердженнями, а також автоматизація робочих процесів на платформі.

Qlik Sense Mobile

  1. Автоматичне завантаження оновлених автономних додатків і підтримка автономних колажів.

Qlik Insight Bot

  1. Інтеграція з Qlik Cognitive Engine, що забезпечує розширені можливості природної мови, розкриті в візуальному та діалоговому досвіді користувача.

Qlik NPrinting

  1. Інтеграція можливостей поширення звітів безпосередньо в Qlik Sense.

QlikView

  1. Загальне планування з Qlik Sense.

Qlik Connectors

  1. Зв’язок REST з Azure Data Lake, який можна налаштовати, поновлення для зв’язку Essbase, інтегрований зв’язок із новими джерелами даних, такими як Amazon Athena, та розширена підтримка SAP HANA.

Якщо ви бажаєте ознайомитися зі Statement of Direction 2020 від Qlik, ви можете знайти його тут.

Висновок

Statement of Direction 2020 передбачає, що відтепер Qlik буде концентруватися на інтеграції. Вони придбали багато гарних доповнень, таких як RoxAI з їх рішенням Ping, для створення багатовимірної платформи, але, на жаль, елементи в ній не інтегровані. Ось чому це так радує, що Qlik працює над вирішенням цієї проблеми, одночасно продовжуючи розвивати область аналітики та розширювати свою платформу за допомогою нових доповнень.

Тенденції в області даних та аналітики, які трансформують світ бізнесу у 2020 та в наступних роках

Сучасному бізнесу доводиться мати справу з колосальною кількістю даних, що є важким завданням. З іншого боку, можливість отримувати інформацію з величезного пулу даних вигідна, бо дає змогу приймати обґрунтовані рішення, що сприяють росту. Абсолютно нові технології бізнес-аналітики й аналізу даних з’являються постійно, тому важливо розпізнавати та використовувати ті, які допоможуть вашому бізнесу отримати конкурентну перевагу.

Але не чекайте, поки нові технології дозріють і вдосконаляться! Не бійтеся випробовувати та досліджувати їх можливості. Методом проб і помилок ви зможете знайти рішення, яке відповідає потребам вашої компанії якнайкраще. В той же час постачальники засобів бізнес-аналітики та аналітичних послуг повинні впроваджувати нові технології, щоб забезпечити своїх клієнтів конкурентною перевагою.

Ми пропонуємо вам список тенденцій в області даних і аналітики, які будуть формувати світ бізнесу в 2020 і в наступні роки.

Розширена аналітика

Термін «розширена аналітика», введений Gartner в 2017 році, має на увазі використання штучного інтелекту, машинного навчання та обробки природної мови для поліпшення підготовки й аналізу даних, а також бізнес-аналітики.

Щоб витягти відомості з даних, потрібно зібрати та проаналізувати їх. Цим завданням займаються дослідники даних, які витрачають приблизно 80% часу тільки на підготовку даних. Решта 20% йдуть на те, щоб застосувати ці дані з користю. За допомогою розширеної аналітики початкові етапи цієї процедури можуть бути автоматизовані. Більш того, кінцева мета полягає в тому, щоб повністю позбутися від аналітиків даних і навіть доручити витяг відомостей штучному інтелекту. Незважаючи на те, що це має прискорити процес прийняття ділових рішень, необхідна адекватна інформаційна грамотність серед співробітників.

Згідно зі звітом Gartner, розширена аналітика вплине на збільшення закупівель рішень машинного навчання, науки даних і бізнес-аналітики.

Розширене управління даними

Дані збираються з різних ресурсів, тому не дивно, що вчені витрачають багато часу на їх очищення. Розширене управління даними (Augmented Data Management, ADM) дозволяє компаніям автоматично очищати дані з використанням штучного інтелекту та машинного навчання. Таким чином, організації можуть усунути зайву і тяжку роботу аналітиків, підвищити їх продуктивність і забезпечити якість даних. Більш того, ADM може бути корисним для інженерів даних. Він буде повідомляти їх про потенційні помилки та проблеми і пропонувати альтернативні інтерпретації даних.

Ймовірно, ADM викличе великий сплеск протягом наступних років. Gartner прогнозує, що до кінця 2022 року ADM скоротить ручні операції на 45%. Подальша залежність від AI і машинного навчання знизить потребу в фахівцях з управління даними на 20% до 2023 року.

NLP і розмовна аналітика

Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) – це галузь, яка робить можливою бесіду між людьми та машинами. Це технологія, яка дозволяє комп’ютерам розуміти письмову й усну людську мову. Найбільш яскравими прикладами використання NLP є Google, Grammarly, Interactive Voice Response, Siri, Cortana, Amazon Alexa тощо.

NLP надає бізнесу можливість запитувати дані і краще розуміти згенеровані звіти. Розмовна аналітика – це технологія, заснована на NLP, яка може пролити світло на те, як користувачі взаємодіють з вашими чат-ботами або іншими інтерфейсами на основі AI в режимі реального часу.

Інструменти аналізу даних можуть бути складними, але за допомогою NLP навіть неспеціалісти зможуть без праці запитувати інформацію з баз даних та інших менш структурованих джерел інформації.

За даними Gartner, до 2021 року компанії впровадять інструменти бізнес-аналітики для більш ніж половини своїх співробітників в порівнянні з 35% співробітників, які використовують такі технології зараз. Серед нових типів користувачів будуть працівники фронт-офісу компанії.

Графічна аналітика

Нова і захоплююча форма аналізу даних, графічна аналітика ідеально підходить для візуалізації складних відносин між даними. Вона використовує формат графіка для зображення точок даних у вигляді вузлів і відносин як ребер. Цей формат є найбільш зручним для пошуку непрямих зв’язків між точками даних або аналізу даних на основі якості та сили відносин.

Графічна аналітика застосовується в різних областях, в тому числі логістиці, оптимізації маршрутів трафіку, аналізі соціальних мереж, виявленні шахрайства та інше. Оскільки компанії продовжують вивчати можливості великих даних, графічна аналітика стане необхідністю для здобуття більш складних і глибоких знань. Gartner прогнозує, що в найближчі роки застосування графічної аналітики щороку зростатиме зі швидкістю 100%.

Комерційне машинне навчання і штучний інтелект

В даний час на ринку AI і машинного навчання домінують платформи з відкритим вихідним кодом, такі як Python, Apache Spark і R, але, на думку Gartner, ситуація незабаром зміниться. Платформи з відкритим вихідним кодом повинні були демократизувати ринок і зробити передові технології доступними для всіх. Звичайно, більшість нововведень, що стосуються алгоритмів і середовища розробки, за останні п’ять років були реалізовані саме на платформах з відкритим вихідним кодом. Але у відкритого вихідного коду є деякі серйозні недоліки, особливо, коли мова заходить про масштабування AI і машинного навчання.

За оцінками Gartner, до 2022 року 75% нових рішень ML і AI будуть засновані на комерційних, а не на відкритих платформах. Комерційні постачальники, які спочатку повільно адаптувалися, нарешті надолужують згаяне, встановлюючи зв’язки з екосистемою з відкритим вихідним кодом. Крім того, вони вводять функції, необхідні для масштабування AI і ML на рівні підприємства, наприклад управління проектами і моделями, прозорість, походження даних, інтеграція з платформами тощо. Таким чином, компанії можуть об’єднувати інновації платформ з відкритим вихідним кодом з готовими інструментами, запропонованими комерційними постачальниками, і більш ефективно розгортати моделі у виробництві.

Logi Analytics отримала найвищий рейтинг серед постачальників вбудованої аналітики згідно дослідженню Dresner

У недавньому дослідженні Dresner Advisory Services ринку вбудованої аналітики компанія Logi Analytics отримала найвищий рейтинг серед 15 постачальників. Дослідження визнало Logi лідером п’ятий рік поспіль.

«У той час як вбудовану аналітику досі затьмарюють такі важливі застосування бізнес-аналітики, як звітність і дашборди, вона випереджає інші широко обговорювані області, такі як великі дані, Інтернет речей і аналіз соціальних мереж», – говорить Джим Еріксон, віце-президент і директор з досліджень в Dresner Advisory Services. «Ми продовжуємо відзначати, що вбудована бізнес-аналітика як і раніше знаходиться в довгостроковому висхідному тренді і зберігає велике значення в організаціях».

Результати дослідження Dresner – не єдина нагорода, яку Logi Analytics отримала в цьому році. У жовтні Logi була визнана найкращим постачальником вбудованої аналітики в звіті Центру досліджень бізнес-додатків (BARC). Раніше цього року Logi, вже четвертий раз поспіль, отримала найвищий бал за OEM і вбудовану бізнес-аналітику в дослідженні Gartner.

«Більшість додатків стають аналітичними, в основі яких лежать дашборди, звіти, візуалізація даних та прогнозна аналітика», – говорить Стівен Шнайдер, генеральний директор Logi Analytics. «Logi пишається тим, що допомагає одним з найрозумніших світових лідерів в області програмного забезпечення вбудовувати аналітику в свої додатки. Те, що Dresner п’ятий рік поспіль називає нас лідером, підтверджує важливість роботи наших клієнтів».

Це сьомий щорічний звіт Dresner Advisory Services, присвячений вбудованій бізнес-аналітиці. Він є частиною серії досліджень ринку «Wisdom of Crowds».

Про Logi Analytics

Logi Analytics – провідна аналітична платформа, орієнтована на вбудовування аналітики в комерційні та корпоративні програми. Компанія, заснована в 2000 році як LogiXML, допомагала веб-розробникам легко вбудовувати дані в веб-сайти. На сьогоднішній день Logi є потужною платформою, що завоювала довіру більш ніж 2100 груп розробників. Вони використовують її для створення більш цінних додатків, залучення користувачів і видозміни своїх програмних продуктів.

Штаб-квартира компанії знаходиться у м. Маклін, штат Вірджинія, США, з офісами в Великобританії і Ірландії.

Про Dresner Advisory Services

Dresner Advisory Services – це незалежна консалтингова фірма, заснована Говардом Дрезнером, видатним ідейним лідером у сфері BI й управління результативністю. У 1989 році він увів термін «бізнес-аналітика». За останні 20 років Дрезнер провів численні поглиблені дослідження і є експертом в аналізі ринку BI.

Завдяки Wisdom of Crowds®, об’єктивному, краудсорсінговому дослідженню, Dresner Advisory Services пропонує альтернативний погляд на бізнес-аналітику та суміжні ринки.

GoUp Chat