Обратный звонок
Заполните форму ниже и наши сотрудники перезвонят Вам в ближайшее время
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Подписка на новости
Получайте всю самую актуальную информацию, новости и акции на Вашу почту
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Хранилища данных и Бизнес Аналитика (BI)
Извлечение данных из информационных источников;
Очистка и преобразование данных в единый формат;
Загрузка в хранилище данных;
Построение метаописания данных – представление структуры данных в терминах, понятных конечному пользователю.
Основные составляющие BI:
1
Подготовка данных для анализа;
2
Программно-аналитические инструменты;
3
Методики анализа данных.
Бизнес аналитика (Business Intelligence – BI) – это широкий набор технологий и приложений для сбора, хранения и анализа данных, помогающий пользователям в принятии решений. BI включает в себя инструменты для решения задач отчетности, анализа данных, статистического анализа, прогнозирования, планирования, поиска скрытых закономерностей и многого другого.

BI предназначена для углубленного анализа детальных данных предметной области с использованием технологии хранилищ данных, специальных приложений и методик. В результате использования бизнес аналитики данные превращаются в знания, а полученные знания позволяют повысить эффективность организации, получить определенные выгоды.
1. Подготовка данных для анализа включает:
В качестве основного источника данных для BI выступает единое хранилище данных, которое, при необходимости, может делиться на отдельные предметные области – витрины данных.
Но также, в некоторых случаях, получили распространение BI, которые непосредственно работают с оперативными источниками информации, извлекая данные для анализа «на лету».
Генераторы запросов и отчетов, позволяющие визуализировать данные хранилища, выполнять анализ и формировать отчеты;
Инструменты оперативной аналитической обработки (online analytical processing, OLAP), позволяющие исследовать данные по различным измерениям (например, время, география, организационные единицы и т.п.). При этом данные представлены в виде многомерных кубов данных;
Универсальные аналитические приложения, организованные вокруг специфической предметной области, с целевым анализом и моделями (анализ и прогноз продаж, бюджетное и стратегическое планирование, анализ рисков и тенденций и т.п.).
2. Подготовка данных для анализа включает:
Классификационные модели;
Классификации и регрессионные модели;
Поиск существенных атрибутов;
Кластеризация; Поиск ассоциаций; Выделение признаков.
3. Методики анализа данных:
Специализированные библиотеки алгоритмов, позволяющие проводить так называемый интеллектуальный анализ данных. Некоторые примеры алгоритмов:
Поиск ассоциаций;
Выделение признаков.
Получите бесплатную консультацию у наших сотрудников прямо сейчас!
Наши Заказчики
Мнение наших Заказчиков очень важно для нас. Мы работаем для Вас и всегда найдем решение, подходящее под Ваши запросы.