Data WareHouse
и Business Intelligence

РЕШЕНИЯ

Business Intelligence

BI (Business Intelligence) — это уже давно не просто набор красивых графиков. При правильном подходе это полноценный инструмент поддержки принятия управленческих решений.

Почти каждая современная информационная система умеет производить какую-то аналитику и строить какие-то отчеты по своим данным. Но для глубокого анализа данных, как и для слияния данных из различных источников, требуются специальные инструменты.

Например, отчетность отдельно по CRM, отдельно по ERP, отдельно по бухучету — важный элемент управления. Но сквозная аналитика по всем системам, которая позволяет проследить весь жизненный путь сделок от первого контакта до полного закрытия и оплаты гораздо полезнее. Топ-менеджер, который видит все показатели жизнедеятельности компании в режиме онлайн, обладает всеми данными для принятия решений. Аналитик, обладающий всеми необходимыми данными в быстром доступе, гораздо полезнее для бизнеса, чем аналитик, которому приходится тратить рабочий день для сбора информации.
Business Intelligence

«Единая версия правды» — основная причина для построения корпоративных хранилищ данных, DWH (Data WareHouse). Ручной ввод одних и тех же данных в разные информационные системы порождает ошибки, что в свою очередь приводит к различиям в отчетах из этих систем. Источники ошибок приходится долго вручную искать в исходных системах. Внедрение корпоративного хранилища данных позволяет хранить и использовать для анализа единый набор данных.

Построение единого контура BI компании желательно делать после внедрения КХД. Но это могут быть и параллельные, независимые процессы. Также системы BI могут быть построены на основе хранилищ BigData.
Data WareHouse

Data WareHouse

Основные сферы применения BI:

Дашборды для постоянного мониторинга общей ситуации по организации (подразделению, филиалу, холдингу, …) с учетом всех собираемых данных

Статичные отчеты в виде таблиц и графиков, формируемые по расписанию или по запросу пользователя

Возможность аналитикам подразделений самостоятельно изучать данные с помощью инструментов анализа, для построения уникальных отчетов и ручного поиска корреляций

Прогнозирование будущих значений показателей с помощью статичных либо обучаемых моделей

Моделирование возможных ситуаций аналитиками с помощью накопленных данных

Автоматический поиск корреляций обучаемыми моделями ML

Накопление знаний в виде возможности проанализировать любые архивные данные и построить нужный отчет за любой период
Чем мы можем вам помочь?
Получите ответы на вопросы о продуктах, продажах, поддержке и многом другом.