Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat.

Pentru a găsi ceea ce căutați, vă sugerăm să încercați următoarele:

  • Verificați ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizați sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-ați introdus; de exemplu, încercați “aplicație” în loc de “software”.
  • Încercați una dintre căutările populare prezentate mai jos.
  • Începeți o căutare nouă.
Întrebări frecvente

Ce reprezintă analizele?

Analizele de afaceri reprezintă procesul de descoperire, interpretare și comunicare a modelelor semnificative din date și de utilizare a unor instrumente care să permită întregii organizații să pună întrebări cu privire la orice date, din orice mediu și de pe orice dispozitiv. Analizele de afaceri oferă și mai multe oportunități de obținere a rezultatelor dorite, cum ar fi optimizarea, economiile de costuri și implicarea clienților. Cei care au succes cu analizele își ignoră instinctele și aleg rezultatele în funcție de informațiile oferite de date. Într-un scenariu perfect, liderii de afaceri au stabilit o metodologie fără părtinire, astfel încât informațiile și descoperirile să poată fi obținute fără a se adăuga noțiuni sau experiențe preconcepute în ecuație.

Aflați mai multe despre Oracle Analytics (PDF)

Astăzi, fiecare organizație încearcă să obțină cât mai mult din analize—utilizând din ce în ce mai multe date, pentru a obține mai rapid informații, pentru mai multe persoane—și cu efort mai mic. Pentru a îndeplini aceste obiective, aveți nevoie de o platformă robustă care să susțină întregul proces analitic cu securitatea, flexibilitatea și fiabilitatea pe care le așteptați. Acestea trebuie să vă ajute să permiteți utilizatorilor efectuarea analizelor cu autoservire, fără a sacrifica guvernanța. și trebuie să fie ușor de administrat. Dar, cum puteți obține avantajele unui sistem de clasă enterprise fără costurile și infrastructura de clasă enterprise? Analizele de afaceri sunt omniprezente în aceste zile, deoarece fiecare companie dorește să acționeze cât mai bine și analizează datele pentru a lua decizii mai bune.

Cu analizele de afaceri—utilizând personalizarea, machine learning și cunoașterea profundă a domeniului—companiile pot obține informații relevante și concrete din datele aplicațiilor, depozitele de date și datele de tip Data Lake. Analizele de afaceri trebuie să fie un proces complet care să solicite o acțiune. După obținerea informațiilor, o companie își poate reevalua, re-executa și reconfigura procesele. Esențial este să se ia măsuri.

Noțiuni de bază privind analizele

Noțiuni de bază privind analizele

Datele în sine nu au sens. Putem avea toate informațiile și putem învăța orice lecție posibilă, dar dacă nu acționăm, nu ne orientăm și nu ne adaptăm, tot efortul nostru va fi inutil. Dacă nu utilizăm toată tehnologia pe care o avem la dispoziție, nu vom primi nici un singur dolar înapoi pe care l-am fi putut obține din investiția noastră. În lumea de astăzi, putem efectiv vorbi cu ajutorul datelor noastre: ele pot răspunde la întrebări, pot anticipa rezultatele pentru noi și pot învăța noi modele. Acesta este potențialul datelor dumneavoastră.

Valoarea de afaceri a analizelor

Valoarea de afaceri a analizelor
  • Un nou mod de a lucra

    Natura afacerilor se schimbă, iar odată cu această schimbare apare un nou mod de a concura în afaceri. Păstrarea ritmului cu cerințele forței de muncă pasionate de tehnologie din prezent presupune deținerea unei metode de creare a valorii și punerea rapidă în practică a acesteia. Oferiți viteză și simplitate utilizatorilor, în timp ce mențineți cele mai înalte standarde privind calitatea și securitatea datelor. O platformă centralizată de analiză în care departamentul IT are un rol important trebuie să fie o parte fundamentală din strategia dumneavoastră privind analizele de afaceri. Combinația dintre inițiativele axate pe afaceri și cele axate pe IT stă la baza inovației.

  • Descoperiți oportunități noi

    Progresele în tehnologia analizelor de date creează oportunități noi pentru valorificarea datelor. Analizele moderne sunt predictive, cu abilități de auto-învatare și adaptive, ajutându-vă să descoperiți tipare ascunse de date. De asemenea, sunt intuitive, integrând vizualizări uimitoare, care vă permit să înțelegeți milioane de rânduri și coloane de date într-o clipă. Analizele moderne de afaceri sunt mobile și ușor de gestionat. și vă ajută să accesați datele adecvate la momentul oportun, nefiind nevoie de instruire.

  • Vizualizați-vă datele

    Doriți să vedeți înaintea concurenței semnalele furnizate de date. Analizele de date vă oferă posibilitatea de a vizualiza o imagine detaliată a mediului dumneavoastră de afaceri. Prin îmbinarea datelor personale, corporative și Big Data puteți înțelege rapid valoarea datelor, puteți partaja informațiile despre date cu colegii, totul în doar câteva minute.

Tendințe în analize

Tendințe în analize

Pe fondul evoluției constante a pieței de analize, s-a produs o schimbare fundamentală, care constituie acum noua normalitate. S-a trecut de la modelul în care departamentul IT conduce procesul de urmărire a inițiativelor privind analizele de afaceri la modelul în care organizația și departamentul IT participă în mod egal la această decizie. Nu există nici o îndoială că analizele au căpătat o importanță strategică pentru majoritatea organizațiilor de astăzi și, drept urmare, au creat un nou val de consumatori și așteptări.

Ceea ce s-a schimbat este modul în care deciziile trebuie luate în timp real și împărtășite de un public larg. Forța de muncă se schimbă, iar aceste schimbări atrag noi moduri de lucru. Au trecut zilele în care manualele de instruire erau omniprezente la birou – forța de muncă de astăzi dorește ca totul să fie pregătit pentru muncă rapid, cu ajutorul unei interfețe intuitive. și mai mult de atât. În timp ce viteza și simplitatea sunt esențiale, liderii în afaceri au în continuare așteptări mari în ceea ce privește calitatea și securitatea datelor. O platformă centralizată de analiză în care departamentul IT are un rol important este în continuare o parte fundamentală a oricărei strategii de analize. Combinația dintre inițiativele axate pe afaceri și cele axate pe IT stă la baza inovației.

Credem că trecerea proceselor de analize în cloud este mult mai mult decât o opțiune de implementare – aceasta distruge barierele dintre oameni, locuri, date și sisteme pentru a schimba fundamental modul în care oamenii și procesele interacționează cu informațiile, tehnologia și reciproc.

Trecutul: Istoria analizelor

Istoria analizelor

Statisticile comparative și analiza datelor preced istoria scrisă, dar există câteva repere importante care au ajutat la dezvoltarea analizelor, până la procesul pe care îl cunoaștem astăzi.

În 1785, William Playfair a venit cu noțiunea de diagramă cu bare, care este una dintre caracteristicile de bază pentru vizualizarea datelor (și utilizate pe scară largă). Povestea spune că el a inventat diagramele cu bare, pentru a afișa câteva zeci de date.

În 1812, cartograful Charles Joseph Minard a reprezentat grafic pierderile suferite de armata lui Napoleon în marșul către Moscova. Începând de la granița dintre Polonia și Rusia a creat o hartă liniară cu linii groase și linii subțiri care afișează corelațiile dintre pierderile suferite, cu iarna foarte friguroasă și cu lungă perioadă de timp când armata era departe de liniile de aprovizionare.

În 1890, Herman Hollerith a inventat un „tabulator mecanic” care înregistra datele pe cartele perforate. Acest lucru a permis analizarea mai rapidă a datelor, ceea ce a dus la accelerarea procesului de numărare a Recensământului S.U.A. de la șapte ani la 18 luni. Acest lucru a stabilit cerința de afaceri constând în îmbunătățirea continuă a colectării și analizelor datelor, care este respectată și astăzi.

Prezent: Analizele din prezent

Analizele din prezent

În anii 1970 și 1980 au apărut bazele de date relaționale (RDB) și software-ul Standard Query Language (SQL Query Language), care extrapolează datele pentru analizele on-demand.

La sfârșitul anilor 1980, William H. Inmon a propus noțiunea de „depozit de date” unde informațiile ar putea fi accesate rapid și repetat. În plus, Howard Dresner, analist la Gartner a creat termenul „business intelligence”, ceea ce a pregătit calea pentru un domeniu care stimulează analizarea datelor pentru înțelegerea mai bună a proceselor de afaceri.

În anii 1990, conceptul de „extragere de cunoștințe din date” a permis companiilor să analizeze și să descopere modele în seturi de date extrem de mari. Analiștii și experții în date au creat limbaje precum R și Python, pentru dezvoltarea algoritmilor de machine learning, lucrul cu seturi mari de datei și crearea vizualizărilor complexe de date.

În anii 2000, inovațiile din domeniul căutării pe web au permis dezvoltarea soluțiilor MapReduce, Apache Hadoop și Apache Cassandra, pentru facilitarea descoperirii, pregătirii și prezentării informațiilor.

Viitorul: următoarea generație de analize

Următoarea generație de analize

Pe măsură ce companiile au trecut de la simpla obținere a vizibilității asupra datelor, având nevoie de cât mai multe informații, instrumentele și funcționalitățile acestora au evoluat și ele.

Primele seturi de instrumente pentru analize erau bazate pe modele semantice create din software-uri business intelligence. Acestea au ajutat prin stabilirea unei guvernanțe puternice, analizele datelor și corelarea tuturor funcțiilor. Dezavantajul a fost că rapoartele nu se efectuau întotdeauna la timp. Factorii de decizie din domeniul afacerilor nu erau siguri că rezultatele vor fi corelate cu interogarea inițială. Din punct de vedere tehnic, aceste modele sunt utilizate în principal on-premises, fiind ineficiente din punct de vedere al costurilor. De asemenea, datele rămân adesea izolate.

Apoi, evoluția instrumentelor cu autoservire a oferit analizele unui public mai larg. Acestea au accelerat utilizarea analizelor, deoarece nu necesitau aptitudini speciale. Aceste instrumente de analiză pentru desktop au câștigat popularitate în ultimii ani, în special în cloud. Utilizatori business sunt încântați să exploreze o gamă largă de active de date. În timp ce ușurința utilizării este atrăgătoare, îmbinarea datelor și crearea unei „singure versiuni a realității” devine din ce în ce mai complexă. Analizele pe desktop nu sunt întotdeauna scalabile pentru grupuri mai mari. De asemenea, ele sunt susceptibile de definiții inconsecvente.

Cele mai recente instrumente de analiză permit o transformare mai vastă a informațiilor de afaceri cu ajutorul instrumentelor care efectuează automat upgrade și automatizează descoperirea, curățarea și publicarea datelor. Utilizatori business pot colabora cu orice dispozitiv cu context, pot utiliza informațiile în timp real și pot stimula rezultatele.

Astăzi, oamenii continuă să efectueze majoritatea activității, dar automatizarea câștigă teren. Datele din sursele existente pot fi combinate cu ușurință. Consumatorii lucrează executând interogări, apoi obțin informații interacționând cu reprezentările vizuale ale datelor și construiesc modele pentru a anticipa tendințele sau rezultatele viitoare. Toate acestea sunt gestionate și controlate de oameni la un nivel foarte granular. Includerea colectării și descoperirii de date, împreună cu machine learning oferă utilizatorilor finali mai multe opțiuni, într-un interval mai rapid ca niciodată.

Adoptarea analizelor de afaceri

Adoptarea analizelor de afaceri

Analizele pătrund în fiecare domeniu al vieții noastre. Indiferent de întrebarea pe care o puneți – fie că este vorba despre angajați sau finanțe, sau despre preferințele clienților și modul în care acestea le influențează comportamentul – analizele vă oferă răspunsuri și vă ajută să luați decizii informate.