使用优质数据进行实时数据分析对于许多行业的企业至关重要,对于零售商而言尤其如此。例如,通过从准确的数据中及时获得洞察,零售商可以获得即时产品建议,确保在适当的时间和地点提供适当库存,从而提高客户满意度;通过实时评估促销活动效果,零售商可优化产品促销、营销和销售工作;通过更加精准的库存预测,零售商还可降低成本和风险;其好处不一而足。简而言之,高效的实时数据分析将对整个企业的零售业务产生积极影响。
为了充分发挥实时数据分析的价值,您需要使用统一方法优化关键数据集中的数据生命周期管理。这种方法可帮助您
下图架构展示了 Oracle Data Platform 如何为零售商提供统一的综合框架来管理整个数据分析生命周期。Oracle Data Platform 的核心包含两个关键组件:运营数据存储 (ODS) — 用于存储未进行转换、以原始格式摄取和持久保存的运营数据;以及数据仓库 — 用于存储经过优化的数据,以提高查询性能和改善高级分析。
ODS 和数据仓库结合使用时,可以创建一个更高效并提供高级分析的数据平台。这种架构不仅可以有效应用高级分析和可视化工具,还可以保留以原始格式分析数据的能力,在不影响基础事务应用性能的情况下发现异常或洞察。这种方法尤为适合零售商,因为它可以防止同一来源的数据出现矛盾、不准确的重复等问题,如果企业基于这些数据制定决策,将导致延迟和错误,最终影响销售额。
下面我们详细了解一下 Oracle Data Platform 如何结合使用 ODS、数据仓库和其它关键组件帮助零售商高效使用实时数据分析。
该图显示了面向零售业的 Oracle Data Platform 如何用于对实时数据和历史数据执行优化分析。该平台包括以下五个支柱:
这些功能在支柱内互联。运营数据存储单向连接至服务数据存储。
一个功能连接至“分析、学习、预测”支柱:服务数据存储单向连接至分析和可视化功能。
“摄取、转换”、“持久保存、整理、创建”及“分析、学习、预测”这三大核心支柱由基础设施、网络、安全和 IAM 提供支持。
目前有两种(或三种)主要方法可以将数据注入架构,帮助零售商更高效地分析数据。
数据持久性和处理建立在两个组件之上。
分析、学习和预测能力建立在两种技术方法之上。
除了使用高级分析和可视化技术之外,零售商还可以开发、训练和部署机器学习模型。
治理是构建此类解决方案时要考虑的一个关键因素。业务用户依靠数据仓库中准确的关键指标制定决策。如果指标不准确,将导致决策错误。因此,业务用户需要根据定义的数据质量策略积极参与数据差异监视工作。他们需要帮助 IT 团队改进指标的计算方式,协助鉴定和识别错误数据,进而反向影响业务规则,对其进行修改和测试性改进。
Oracle Data Platform 可确保您能够在全企业范围内随时随地访问一致的优质数据,从而:
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