Saliekamās analīzes Kāpēc, ko un kā

0
Saliekamās analīzes Kāpēc, ko un kā

Saliekamie dati un analīze — kāpēc, ko un kā
Analītiskās komandas pastāvīgi izdomā veidus, kā saprast miljoniem bitu
informācija, kas ieplūst organizācijā, dažreiz par stundu. Pirms Covid-19 pandēmijas datu analītika izmantoja stingrāku pieeju ar monolītu datu arhitektūru, ko var raksturot kā “vispārīgu, viss vienā” risinājumu. Tomēr šai metodei trūka zināšanu, lai efektīvi pārvaldītu visus datu infrastruktūras elementus.

Pretēji šai neelastīgajai sistēmai mūsdienās jauns, populārs veids ir komponējamu datu analīzes ieviešana. Šis ir process, kurā organizācijas apvieno un izmanto analītikas iespējas no dažādiem datu avotiem visā uzņēmumā, lai nodrošinātu efektīvāku, viedāku un, galvenais, ātrāku lēmumu pieņemšanu.

Kā Gartner komanda norādīja Gartner Analytics augstākā līmeņa sanāksmē Amerikā 2021. gadā, dati un
analītikas vadītāji var radīt jaunu biznesa vērtību, izmantojot šādu modulāru pieeju.

Saliekamo datu un analītikas mērķis ir izmantot dažādus datus, analīzi un mākslīgos
izlūkošanas (AI) risinājumi, lai ātrāk saistītu datu ieskatus ar biznesa darbībām. Caur
ieviešot zema koda un bezkoda iespējas, organizācijas var izstrādāt pielāgotu analītikas pieredzi ar analītikas iespējām, kas ir modulāras, nevis monolītas lietojumprogrammas.

Express Analytics klientu datu platformai Oyster ir līdzīga modulāra pieeja. Tas ir
viena punkta platforma, kas var integrēt visus biznesa datus reklāmā, mārketingā, pārdošanā,
tirdzniecība un serviss.

Līdz ar to tagad jums būtu kļuvis skaidrs, ka apkopojamo datu analīze nav atsevišķs rīks, bet gan rīku kopas kombinācija, kas nodrošina problēmas risinājumu. Tas var nodrošināt lielāku veiklību nekā tradicionālās pieejas, un tajā ir atkārtoti lietojami, “maināmi” moduļi, kurus var izvietot jebkur, tostarp konteineros. Faktiski saliekamā datu analīze palīdz organizācijām no jauna iztēloties, kā tās iegūst, tīra, glabā un analizē datu terabaitu veidu, kurā tās parasti atrodas. Tas viss palīdz samazināt izmaksas un uzlabot veiktspēju, atbalstot jaunas uzņēmējdarbības vajadzības.

Kas ir saliekamā analīze?

Saliekamā analītika ļauj modulārā veidā apkopot un atkārtoti montēt datu apstrādes konveijerus, kā arī datu produktus. Tādā veidā jūs varat konfigurēt noteiktu cauruļvadus
sarežģītību un funkciju kopu, un pēc tam veidojiet tos lielākās darbplūsmās. Piemēram, kad
vēlaties apstrādāt datu kopu, varat sākt ar iepriekš konfigurētu analīzi un pēc tam izmantot
kompozīcijas funkcijas, lai izveidotu progresīvākus cauruļvadus. Varat, piemēram, izmantot kompozīciju, lai izveidotu analīzes cauruļvadu no vairākiem iepriekš konfigurētiem analītikas līdzekļiem.

Lietojumprogrammu izstrāde ir kļuvusi modulāra. Lielas monolītās lietojumprogrammas ir jāsadala mazākos, atsevišķos pakalpojumos un tām jāpiekļūst, izmantojot tīmekļa pakalpojumus un API. Bet kā ar datu analīzi un tās milzīgajām datu kopām? Daži cilvēki saka, ka pasaulē pēc Covid slimības ir pienācis laiks arī saprotamai analīzei.

Kā komponējamie dati un analīze sniedz labumu uzņēmumiem?

Kāpēc saliekamie dati un analīze?

Kā jau teicām iepriekš, vajadzība pēc apkopojamu datu analītikas ir ļoti jūtama ziņojumā
Covid19 pandēmija. Pēkšņi, pat tad, kad viņi cīnījās ar vīrusa sekām
bizness un ekonomika, uzņēmumiem ir atklājies, ka tiem nav citas izvēles, kā vien ļoti ātri kļūt veikliem, lai varētu turpināt savu biznesu. Pasaulē pēc pandēmijas digitālais pirmais ir jaunā mantra, taču monolītā datu analīzes arhitektūra bija izaicinājums.

Tātad, lai gan visi bija vienisprātis, ka datu analīze maina visu biznesā — sākot ar to, kā
uzņēmumi sacenšas par to, kā viņi izmanto savus aktīvus un resursus – reakcijas laiks joprojām bija diezgan lēns. Viens no iemesliem bija tas, ka analītika nekad nebija gājusi kopsolī ar IT izaugsmi. Uzņēmumi šodien slīkst datos, pat ja pasaule virzās uz digitalizācijas ceļu. Vairāk digitalizācijas, vairāk datu.

Tradicionālo ERP sistēmu un lietojumprogrammu veiktspēja arī krasi mainās līdz ar nākamās paaudzes lietojumprogrammu parādīšanos. Prasības šīm mantotajām sistēmām ir milzīgas. Esošās sistēmas nespēj apmierināt organizācijas elastīgās prasības.

Turklāt atšķirīgās sistēmas ir organiski izaugušas un nav pilnībā integrētas, tādējādi uzņēmumi nespēj iegūt pilnīgu datu avotu pārskatāmību. Turklāt nespēja izveidot un uzturēt vienotus procesus visā uzņēmumā ir izraisījusi atkārtotus kļūdu uzliesmojumus, radot kaskādes efektus visā organizācijā. Nepieciešamība pēc sistēmām, kas atbilst uz datiem orientētu organizāciju vajadzībām, ir ļoti svarīga. Viņiem jāspēj nodrošināt pilnīgu izpratni par organizācijas un uzņēmuma darbību, ļaujot uzņēmumu vadītājiem pieņemt pārdomātus lēmumus par savu uzņēmumu.

Tādējādi stundas nepieciešamība bija atkārtoti apskatīt datu analīzes arhitektūru.

Saliekamie dati un analītikas arhitektūra: kā lietas atšķiras?

Komponējamā datu arhitektūra ir tāda, kas vispirms tiek veidota no paša sākuma. Tam ir individuāla
komponenti, un šādā veidā tā ir labākā metode, kā izveidot datu infrastruktūru, kas ideāli atbilst jebkura uzņēmuma vajadzībām. Katram šīs “saliktās” arhitektūras modulim ir savs mērķis – datu kvalitāte, datu glabāšana vai datu analīze. Kopējais rezultāts ir
infrastruktūra, kas ir optimizēta no sākuma līdz beigām un var sniegt atgriezenisko saiti viens otram
elementi.

Pēc Gartnera domām, komponējamās arhitektūras pamatelementi ietver biznesu
arhitektūra, tehnoloģijas un domāšana. Komponējamās arhitektūras ir mērogojamas
krātuve, tīkli, datu bāzes un skaitļošanas funkcionalitāte. Komponējamas arhitektūras veidošana
ļauj izmantot API, lai pārvaldītu savu ekosistēmu un ļautu jums mērogot savu IT nospiedumu
ātrāk. Tas palīdzēs sagatavot IT infrastruktūru digitālajam laikmetam.

Sākotnējie soļi ietver komponējamās arhitektūras prasības noskaidrošanu un
noteikt veicamo uzdevumu. Jautājumi, piemēram, “Kāpēc manam uzņēmumam ir nepieciešams ātrāks laiks
tirgus?” jājautā. Šeit mēs arī izmantosim mūsu komponentus, piemēram, klientu braucienus, datu struktūru utt., lai noteiktu prioritāti, kur palielināt efektivitāti un paātrināt ienākšanu tirgū.

Ļoti vienkārši sakot, apkopojami dati un analītika ir kā tad, kad iegādājaties pamata klēpjdatoru un pēc tam sākat pievienot grafikas kartes vai papildu operatīvo atmiņu, lai atbilstu jūsu vajadzībām pēc labāka displeja vai, iespējams, ātrākas apstrādes.

Saliekama analīze darbā

No piegādes ķēdēm, transporta, veselības līdz telekomunikācijām, arvien vairāk uzņēmumu tagad pāriet uz apkopojamu datu un analītikas izmantošanu. Tas ir dabiski piemērots visiem digitālās ekonomikas uzņēmumiem, kuriem ir milzīgs datu apjoms un kuriem ir nepieciešami augstas veiktspējas mašīnmācīšanās algoritmi, lai to saprastu.

Izmantojot saliekamo analīzi, datori var mācīties no datiem daudz ātrāk nekā iepriekš, jo tie var izmantot dažāda veida mašīnmācības modeļus dažādiem uzdevumiem. Tas paātrina laiku, kas nepieciešams, lai izveidotu prognozējošo modeli, piemēram, ļaujot uzņēmumiem ātrāk ieviest jauninājumus, efektīvāk mērogot un samazināt izmaksas.

Agrāk mašīnas tika ieprogrammētas, lai mācītos no datiem, un pēc tam tās tika precīzi noregulētas. Tagad mašīnu jauda tiek atbrīvota, nodrošinot tām nepieciešamos datus dažādos laika punktos optimālai veiktspējai. Tādējādi mūsdienās ir vieglāk nekā jebkad agrāk izprast pieaugošo datu pieprasījumu. Šīs izmaiņas ir īpaši acīmredzamas aviosabiedrību nozarē, kur dati ir īpaši svarīgi uzņēmējdarbībai.

Noslēgumā: Gandrīz visās nozarēs pēc Covid-19 pandēmijas pārņemot digitālo vispirms režīmu, ir sācies apkopojamu datu un analītikas laikmets. Mērķis ir izmantot komponentus no dažādiem datu, analītikas un mākslīgā intelekta risinājumiem, lai nodrošinātu elastīgu un lietotājam draudzīgu pieredzi, kas mudinās vadītājus saistīt datu ieskatus ar biznesa darbībām.