Zawartość
- Zakłócenia napędzają nową technologię dla Analytics
- Przyjęcie Advanced Analytics
- Więcej nowych technologii
Źródło: Nmedia / Dreamstime.com
Na wynos:
Analityka jest kluczem do nowoczesnego biznesu, ale czasem sposób na maksymalne wykorzystanie danych wymaga połączenia starej i nowej technologii.
Cały czas mnie pytają, czy hurtownia danych nie żyje?
Ten stosunkowo stary pomysł nie tylko nie jest martwy, ale także bardziej wytrzymały niż kiedykolwiek wcześniej i odgrywa ważną rolę dzięki nowej technologii w dostarczaniu lepszych analiz.
Czy hurtownia danych przedsiębiorstwa nie działa? Nie, żyje i ma się dobrze i będzie dostępny przez wiele lat. Jednak jego cel się zmienił. Istnieje różnica w tym, dlaczego dzisiaj budujemy hurtownię danych dla przedsiębiorstw, ponieważ teraz jest ona częścią rozszerzonej architektury hurtowni danych.
Istnieją trzy zakłócenia starego sposobu robienia rzeczy i to właśnie stoi za nową rozszerzoną architekturą hurtowni danych. Jednym z nich jest pojawienie się nowych technologii, takich jak Hadoop, NoSQL i urządzenia. Następnie istnieje presja na obniżenie kosztów dzięki rozwiązaniom typu open source i tańszym sposobom działania. Wreszcie nadejście dużych zbiorów danych, które pozwalają nam uzyskać wgląd w dane biznesowe, których nigdy wcześniej nie mieliśmy.
Te sterowniki zakłóceń otworzyły drzwi do nowych technologii dla lepszych możliwości zarządzania danymi, nowych opcji wdrażania, takich jak chmura i lokalnie (większość firm robi to po trochu obu), a na koniec, zwiększone zastosowanie zaawansowanej analityki.
Zakłócenia napędzają nową technologię dla Analytics
Ta przerwa powoduje ekscytujący czas, ale wszystkie te sterowniki oznaczają, że nasze tradycyjne architektury muszą się dostosować i rozszerzyć. Rozszerzona hurtownia danych to taka nowa architektura, która obejmuje trzy duże komponenty analityczne:
- Tradycyjna hurtownia danych dla przedsiębiorstw
- Investigative Computing Platform
- Inteligencja operacyjna
Ta śledcza platforma komputerowa istnieje już od stosunkowo krótkiego czasu. Właśnie tam świecą innowacyjne nowe technologie, takie jak Hadoop, in-memory, pamięć kolumnowa, kompresja danych i urządzenia. Różnica między tym a hurtownią danych korporacyjnych polega na tym, że platforma obliczeniowa śledcza, jak sama nazwa wskazuje, jest obszarem eksperymentalnym. Jest to piaskownica, w której możemy grać i przeprowadzać nieplanowane i ogólne dochodzenia. Chociaż działania w Enterprise Data Warehouse są planowane i znane, działania w ramach śledczej platformy komputerowej są w większości nieznane. Służy do złożonych, trudnych zapytań, w których musisz eksplorować dane, aby dowiedzieć się, co może ci powiedzieć, zamiast dostarczać odpowiedzi na pytania, które już znasz. Przykłady nieplanowanych zapytań to: Czy to się kiedykolwiek zdarzyło? Jak często to się zdarzało? Jakie są korelacje z naszym rynkiem?
Łącząc zarówno stare, jak i nowe technologie, zyskujesz dodatkowe możliwości analityczne wykraczające poza to, co możesz zrealizować za pomocą jednej z nich osobno. Na przykład, gdy połączysz Enterprise Data Warehouse i Operational Analytics, możliwe jest wykonywanie takich czynności, jak analiza obrotu giełdowego, analiza ryzyka i odkrywanie korelacji między pozornie niepowiązanymi strumieniami danych, jak rzeczy, których nigdy nie byłeś w stanie zrobić w przeszłość, np. zobaczyć związek między pogodą a sukcesem kampanii marketingowej. W tym miejscu możesz użyć modelu oszustwa do przesyłania strumieniowego transakcji, aby ustalić, czy transakcja ma cechy transakcji oszukańczych. Jeśli tak, to można sobie z tym poradzić bardzo szybko.
Możemy również tworzyć kolejne najlepsze oferty dla przedstawicieli obsługi klienta, aby sugerować klientom, gdy rozmawiają przez telefon. Ten bardziej złożony proces oznacza, że wszystkie trzy środowiska muszą wnosić analizy, aby wspierać CSR. Z Enterprise Data Warehouse czerpiemy historię zakupów klientów i łączymy ją z ich najnowszą historią analizowaną na śledczej platformie komputerowej. Te połączone informacje łączą się następnie z analizą operacyjną. Ostatecznym rezultatem jest szczegółowa, ukierunkowana „następna najlepsza oferta”, która jest przedstawiona przedstawicielowi do użytku z klientem.
Przyjęcie Advanced Analytics
Te trzy elementy analityczne muszą ze sobą współpracować, ponieważ jeśli nie, masz nie tylko silosy, ale także chaotyczne środowisko. To tutaj dwie nowe technologie naprawdę pokazują swoją wartość firmom, wirtualizacji i wizualizacji danych.
Wizualizacja danych to kolejna stosunkowo nowa technologia, która jest często stosowana obecnie, gdy firmy zaczynają gromadzić i analizować więcej danych i więcej rodzajów danych w celu ich odkrycia. Musimy być trochę ostrożni, abyśmy nie byli tak zachwyceni tymi pięknymi wizualizacjami, że zapominamy, że mogą być trudne do zrozumienia przez inne, mniej matematyczne lub techniczne osoby. Są złożone, wiele się dzieje, a zrozumienie, co te grafiki oznaczają dla firmy, może być trudne do rozpoznania. Jeśli zamierzamy stworzyć te wizualizacje, musimy również stworzyć interpretacje dla wszystkich poziomów pracowników, aby mogli zrozumieć, co oznaczają węzły, krawędzie i kolory.
Więcej nowych technologii
Przyszłość jest dziś niesamowicie jasna dla naszych firm. Za każdym razem, gdy myślę, że zwalnia, nadchodzi nowa fala technologii i możliwości. Mamy teraz naukę danych, która dała wiarygodność całej branży jasnych ludzi zwanych naukowcami danych. Pojawiają się nowe technologie, które wspierają większą liczbę pracowników dzięki interaktywnej inteligencji i komunikacji w czasie rzeczywistym. Podczas Teradata 2015 PARTNERS miałem przyjemność wziąć udział w wywiadzie na żywo za pośrednictwem aplikacji Periscope, o czym nikt jeszcze nie słyszał przed rokiem, w którym mówiłem o tym samym temacie łączenia starych i nowych technologii.
Ten artykuł został pierwotnie opublikowany na Teradata.com. Zostało tu wydane za pozwoleniem. Teradata zachowuje wszelkie prawa autorskie.