Бизнес-аналитика

Издательство «Открытые системы» провело в Москве традиционный форум по тематике больших данных.

Сегодня на рынке систем бизнес-аналитики пока лидируют продукты зарубежных поставщиков, тем не менее у российских решений, использующих в том числе современные технологии с открытым кодом, имеется ряд неоспоримых преимуществ. Несмотря на негативную ситуацию с внедрением отечественных систем бизнес-аналитики, есть примеры удачного развертывания и эксплуатации подобных решений.

Подход low-code трудно назвать новинкой, однако до сих пор многие компании не понимают его суть, верят в мифы и заблуждения, циркулирующие вокруг минимального кодирования. В чем суть наиболее распространенных заблуждений и мифов по поводу low-code и почему они ошибочны?

В цифровую эпоху компании должны уметь принимать взвешенные решения, основанные на реальных данных, и современные системы бизнес-аналитики позволяют решать такую задачу. Однако, на фоне ухода из страны зарубежных поставщиков, компании вынуждены пересматривать свои стратегии по выполнению проектов миграции систем и данных на отечественные решения бизнес-аналитики. С какими проблемами приходится сталкиваться компаниям и какую роль играет архитектура платформы при замене западных систем бизнес-аналитики.

О функционале, необходимом для решения задач аналитики данных в здравоохранении, рассказывает эксперт компании «Нетрика Медицина».

Любой ИТ-проект – это новые цифровые сервисы: бизнес-аналитика, бизнес-модели монетизации данных, прогнозная аналитика или новые направления бизнеса.

Сотрудникам современных компаний, в которых все больше решений принимается на основе данных, требуются сервисы самообслуживания для оперативного получения доступа к нужной информации и ее анализа. Фарид Мадани, генеральный директор ГК «Деловые Линии», номинант на премию Data Award 2022 рассказывает, как в компании применяется инструментарий self-service BI.

Обновленная аналитическая платформа может обрабатывать практически любой объем данных, собранных из множества источников, и формировать различные типы отчетности в удобном интерфейсе.

Новые условия эксплуатации решений бизнес-аналитики, появление систем на базе современных архитектур, а также новых игроков на отечественном рынке требуют пересмотра подходов к выбору аналитических продуктов и традиционного представления о применимости зарубежного и национального ПО бизнес-аналитики.

В отличие от многих других секторов рынка ИТ, этот сектор рос и в «пандемийном» 2020 году, отмечают аналитики.

Работа любого управленца связана с принятием решений по изменению бизнес-процессов, что в условиях роста объемов разнообразных данных становится все сложнее. Однако если воспринимать непрерывную аналитику как отображение реального производственного процесса, то она способна стать эффективным средством исследований и проверки новых решений и гипотез.

Системы бизнес-аналитики — неотъемлемая часть корпоративной инфраструктуры, однако эффективность их эксплуатации зависит от соответствия задачам бизнеса. Архитектура аналитической платформы Visiology изначально создавалась для решения задач управления бизнесом корпораций.

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

В споре «Excel против системы бизнес-аналитики» сегодня нет победителей: речь идет об инструментах, предназначенных для разных задач, однако имеющих пересечение по функциональности. Когда следует применять каждый из инструментов и как обеспечить их бесшовную интеграцию?

Соответствующие технологии остаются инвестиционным приоритетом для руководителей технологических и бизнес-подразделений.

Германский национальный почтовый оператор намерен не отставать от требований растущей интернет-торговли.

Команды DataOps помогают получить максимальную отдачу от данных, объединяя людей, процессы, технологии и культуру.

За возможность расширить свои SaaS-сервисы мощными инструментами аналитики компания заплатит около 16 млрд долл.

Такого рода проекты, обычно контролируемые высшим руководством компаний, связаны с глубоким анализом принятых методов ведения бизнеса и необходимостью расширить доступ к данным и результатам их обработки.

СУБД Vertica позволит объединить аналитические СУБД и мир машинного обучения, устранить потребность в перемещении данных и сэкономить на оборудовании.