Niciun rezultat gasit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat.

Ce reprezintă analizele?

Analizele de afaceri reprezintă procesul de descoperire, interpretare şi comunicare a modelelor semnificative din date şi de utilizare a unor instrumente care să permită întregii organizaţii să pună întrebări cu privire la orice date, din orice mediu şi de pe orice dispozitiv. Analizele de afaceri oferă şi mai multe oportunităţi de obţinere a rezultatelor dorite, cum ar fi optimizarea, economiile de costuri şi implicarea clienţilor. Cei care au succes cu analizele îşi ignoră instinctele şi aleg rezultatele în funcţie de informaţiile oferite de date. Într-un scenariu perfect, liderii de afaceri au stabilit o metodologie fără părtinire, astfel încât informaţiile şi descoperirile să poată fi obţinute fără a se adăuga noţiuni sau experienţe preconcepute în ecuaţie.

Aflaţi mai multe despre Oracle Analytics

Astăzi, fiecare organizaţie încearcă să obţină cât mai mult din analize – utilizând din ce în ce mai multe date, pentru a obţine mai rapid informaţii, pentru mai multe persoane şi cu efort mai mic. Pentru a îndeplini aceste obiective, aveţi nevoie de o platformă robustă care să susţină întregul proces analitic cu securitatea, flexibilitatea şi fiabilitatea pe care le aşteptaţi. Acestea trebuie să vă ajute să permiteţi utilizatorilor efectuarea analizelor cu autoservire, fără a sacrifica guvernanţa. Și trebuie să fie uşor de administrat. Dar, cum puteţi obţine avantajele unui sistem de clasă enterprise fără costurile şi infrastructura de clasă enterprise? Analizele de afaceri sunt omniprezente în aceste zile, deoarece fiecare companie doreşte să acţioneze cât mai bine şi analizează datele pentru a lua decizii mai bune.

Cu analizele de afaceri – utilizând personalizarea, machine learning şi cunoaşterea profundă a domeniului – companiile pot obţine informaţii relevante şi concrete din datele aplicaţiilor, depozitele de date şi datele de tip Data Lake. Analizele de afaceri trebuie să fie un proces complet care să solicite o acţiune. După obţinerea informaţiilor, o companie îşi poate reevalua, re-executa şi reconfigura procesele. Esenţial este să se ia măsuri.

Noţiuni de bază privind analizele

Noţiuni de bază privind analizele

Datele în sine nu au sens. Putem avea toate informaţiile şi putem învăţa orice lecţie posibilă, dar dacă nu acţionăm, nu ne orientăm şi nu ne adaptăm, tot efortul nostru va fi inutil. Dacă nu utilizăm toată tehnologia pe care o avem la dispoziţie, nu vom primi nici un singur dolar înapoi pe care l-am fi putut obţine din investiţia noastră. În lumea de astăzi, putem efectiv vorbi cu ajutorul datelor noastre: ele pot răspunde la întrebări, pot anticipa rezultatele pentru noi şi pot învăţa noi modele. Acesta este potenţialul 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 cerinţele forţei de muncă pasionate de tehnologie din prezent presupune deţinerea unei metode de creare a valorii şi punerea rapidă în practică a acesteia. Oferiţi viteză şi simplitate utilizatorilor, în timp ce menţineţi cele mai înalte standarde privind calitatea şi 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. Combinaţia dintre iniţiativele axate pe afaceri şi cele axate pe IT stă la baza inovaţiei.

  • Descoperiţi oportunităţi noi

    Progresele în tehnologia analizelor de date creează oportunităţi noi pentru valorificarea datelor. Analizele moderne sunt predictive, cu abilităţi de auto-învatare şi adaptive, ajutându-vă să descoperiţi tipare ascunse de date. De asemenea, sunt intuitive, integrând vizualizări uimitoare, care vă permit să înţelegeţi milioane de rânduri şi coloane de date într-o clipă. Analizele moderne de afaceri sunt mobile şi uşor de gestionat. Şi vă ajută să accesaţi datele adecvate la momentul oportun, nefiind nevoie de instruire.

  • Vizualizaţi-vă datele

    Doriţi să vedeţi înaintea concurenţei 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 şi Big Data puteţi înţelege rapid valoarea datelor, puteţi partaja informaţiile despre date cu colegii, totul în doar câteva minute.

Tendinţe în analize

Tendinţe în analize

Pe fondul evoluţiei constante a pieţei 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 iniţiativelor privind analizele de afaceri la modelul în care organizaţia şi departamentul IT participă în mod egal la această decizie. Nu există nici o îndoială că analizele au căpătat o importanţă strategică pentru majoritatea organizaţiilor de astăzi şi, drept urmare, au creat un nou val de consumatori şi aşteptări.

Ceea ce s-a schimbat este modul în care deciziile trebuie luate în timp real şi împărtăşite de un public larg. Forţa de muncă se schimbă, iar aceste schimbări atrag noi moduri de lucru. Au trecut zilele în care manualele de instruire erau omniprezente la birou – forţa de muncă de astăzi doreşte ca totul să fie pregătit pentru muncă rapid, cu ajutorul unei interfeţe intuitive. Şi mai mult de atât. În timp ce viteza şi simplitatea sunt esenţiale, liderii în afaceri au în continuare aşteptări mari în ceea ce priveşte calitatea şi 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. Combinaţia dintre iniţiativele axate pe afaceri şi cele axate pe IT stă la baza inovaţiei.

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

Trecutul: Istoria analizelor

Istoria analizelor

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

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

În 1812, cartograful Charles Joseph Minard a reprezentat grafic pierderile suferite de armata lui Napoleon în marşul către Moscova. Începând de la graniţa dintre Polonia şi Rusia a creat o hartă liniară cu linii groase şi linii subţiri care afişează corelaţiile dintre pierderile suferite, cu iarna foarte friguroasă şi 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 şapte ani la 18 luni. Acest lucru a stabilit cerinţa de afaceri constând în îmbunătăţirea continuă a colectării şi analizelor datelor, care este respectată şi astăzi.

Prezent: Analizele din prezent

Analizele din prezent

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

La sfârşitul anilor 1980, William H. Inmon a propus noţiunea de „depozit de date” unde informaţiile ar putea fi accesate rapid şi 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 înţelegerea mai bună a proceselor de afaceri.

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

În anii 2000, inovaţiile din domeniul căutării pe web au permis dezvoltarea soluţiilor MapReduce, Apache Hadoop şi Apache Cassandra, pentru facilitarea descoperirii, pregătirii şi prezentării informaţiilor.

Viitorul: următoarea generaţie de analize

Următoarea generaţie de analize

Pe măsură ce companiile au trecut de la simpla obţinere a vizibilităţii asupra datelor, având nevoie de cât mai multe informaţii, instrumentele şi funcţionalităţile acestora au evoluat şi ele.

Primele seturi de instrumente pentru analize erau bazate pe modele semantice create din software-uri business intelligence. Acestea au ajutat prin stabilirea unei guvernanţe puternice, analizele datelor şi corelarea tuturor funcţiilor. 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 iniţială. 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, evoluţia 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 câştigat popularitate în ultimii ani, în special în cloud. Utilizatori business sunt încântaţi să exploreze o gamă largă de active de date. În timp ce uşurinţa utilizării este atrăgătoare, îmbinarea datelor şi crearea unei „singure versiuni a realităţii” devine din ce în ce mai complexă. Analizele pe desktop nu sunt întotdeauna scalabile pentru grupuri mai mari. De asemenea, ele sunt susceptibile de definiţii inconsecvente.

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

Astăzi, oamenii continuă să efectueze majoritatea activităţii, dar automatizarea câştigă teren. Datele din sursele existente pot fi combinate cu uşurinţă. Consumatorii lucrează executând interogări, apoi obţin informaţii interacţionând cu reprezentările vizuale ale datelor şi construiesc modele pentru a anticipa tendinţele sau rezultatele viitoare. Toate acestea sunt gestionate şi controlate de oameni la un nivel foarte granular. Includerea colectării şi descoperirii de date, împreună cu machine learning oferă utilizatorilor finali mai multe opţiuni, într-un interval mai rapid ca niciodată.

Adoptarea analizelor de afaceri

Adoptarea analizelor de afaceri

Analizele pătrund în fiecare domeniu al vieţii noastre. Indiferent de întrebarea pe care o puneţi – fie că este vorba despre angajaţi sau finanţe, sau despre preferinţele clienţilor şi modul în care acestea le influenţează comportamentul – analizele vă oferă răspunsuri şi vă ajută să luaţi decizii informate.