Большие данные и аналитическая платформа

2024

Использование аналитического программного обеспечения все в большей степени стимулирует принятие решений в самых гибких на сегодняшний день организациях. Такая практика стала настолько значимой, что многие поставщики программного обеспечения теперь рекламируют «аналитические платформы», разработанные для стратегического управления использованием анализа на основе данных. Но что именно представляет собой аналитическая платформа? И где так называемые большие данные вписываются в контекст аналитики? Мы изучили эти ключевые вопросы в недавнем выпуске «Брифинг-комнаты», в котором приняли участие аналитик Джон Майерс из отдела управления предприятием и Пол Росс из Alteryx, вендор с такими хорошими клиентами, как Walmart.

Данные полезны в контексте, а не столько в изоляции. Большие данные наиболее ценны при анализе в сочетании с традиционными наборами данных, такими как данные о продажах или клиентах. Alteryx предоставляет интуитивно понятный пользовательский интерфейс поверх среды рабочих процессов производства и потребления, которая облегчает как создание аналитических приложений, так и потребление полученных знаний. Программное обеспечение стремится «гуманизировать» большие данные, позволяя пользователям объединять их с более традиционными информационными ресурсами по всей организации. Бизнес-аналитики и «специалисты по обработке данных» могут выполнять прогнозную и пространственную аналитику, а также создавать приложения, которые могут совместно использоваться через частное облако или общедоступное облако галереи Alteryx Analytics.

Вот что мы узнали:

Alteryx Strategic Analytics - это гибкое решение для бизнес-аналитики и аналитики, предназначенное для специалистов по обработке данных и бизнес-стратегов.
Есть три ключа к тому, чтобы сделать данные удобными для пользователя: 1) время на принятие решения - понимание должно быть в руках бизнеса быстро; 2) программное обеспечение должно предоставлять аналитикам данных необходимые функциональные возможности для использования любых необходимых им данных; 3) платформа должна сделать аналитику потребления такой же простой, как и приложения, которые лица, принимающие решения, используют дома.
Объединение аналитических рабочих процессов сокращает время и повышает эффективность организации.
Среда рабочего процесса производства-потребления оптимизирована для пользователя и инженера. Среда «потребления» состоит из аналитических приложений, в то время как среда студии или «производства» состоит из прогнозирующих макросов и инструментов для разработки приложений.
Опрос, проведенный Economist Intelligence Unit, показал, что 77 процентов руководителей считают, что сотрудники с пониманием больших данных принимают более обоснованные решения. Кроме того, 74 процента руководителей считают, что чем больше данных передается, тем эффективнее становятся решения.
Майерс предположил, что определение больших данных меняется с определения технологии на определение бизнеса, поскольку все больше организаций находят способы использовать этот относительно новый источник знаний.