Аналитическая платформа — это единое и готовое решение, предназначенное для удовлетворения потребностей пользователей, особенно крупных компаний, работающих с данными, в недостаточности реляционных систем управления базами данных (РСУБД) в предоставлении контекстно-анализируемых данных из всей хранимой информации. Он объединяет различные инструменты для создания аналитических систем вместе с механизмом выполнения, СУБД для хранения и управления данными, процессами интеллектуального анализа данных, а также методами и механизмами подготовки аналитической информации на основе текущих записей данных.
В аналитической платформе встроены возможности как:
1. Консолидация данных:
Консолидация данных — это тип метода интеграции данных, который объединяет данные из разных источников в одно интегрированное хранилище данных.
Аналитическая платформа собирает данные из множества различных источников данных, консолидирует и хранит их в хранилище данных. Консолидируя данные, компании добиваются лучшего контроля над своими информационными активами. Это повышает качество данных и обеспечивает надежную аналитику, без выбросов и ошибок. В результате данные становятся ключевым и мощным инструментом для формирования клиентской и операционной информации. Инструменты ETL (extract, transform, load), используемые для консолидации данных, гарантируют, что целевое хранилище содержит только форматированные данные определенного типа. Это делает аналитику очень надежной, так как 100% используемых данных являются последовательными, совместимыми, непредвзятыми и неуправляемыми.
2. Очистка данных:
После обработки и организации данных, данные могут быть неполными, содержать дубликаты или содержать ошибки. Необходимость очистки данных будет возникать из-за проблем с вводом и хранением данных. Очистка данных — это процесс предотвращения и исправления этих ошибок. Очистка корпоративных данных может устранить проблемы дублирования данных, неуместности данных, неточности данных, несогласованности данных, неполноты данных (недостающие данные). Очистка данных повышает точность и надежность анализа данных, повышает эффективность моделей машинного обучения и улучшает процесс принятия решений.
Хранилища данных требуют и одновременно предоставляют всестороннюю поддержку для очистки данных. Они загружают и постоянно обновляют огромные объемы данных из разных источников, поэтому вероятность попадания в них «информационного мусора» очень высока. Более того, хранилища данных используются в процессе принятия решений, поэтому, чтобы неверные данные не приводили к неверным выводам, необходимо внести коррективы в такие данные. Из-за широкого спектра возможных несоответствий данных и большого объема данных их очистка считается одной из самых больших проблем в технологии хранения данных.
- Прогнозирования:
Прогнозирование — это процесс прогнозирования или оценки будущих событий, основанный на прошлых и настоящих данных и чаще всего на анализе тенденций.
Возможности прогнозирования внедрены для решения задач статистического прогнозирования при планировании спроса, объемов продаж и производства, при корпоративном планировании и бюджетировании, прогнозировании продаж, а также для поддержки клиентов. например прогнозирование ситуаций на валютных рынках, прогнозирование цен на рынке недвижимости, прогнозирование демографических процессов, прогнозирование климатических процессов.
В аналитической платформе также имеются другие возможности, такие как интеграция с любым хранилищем данных, включая базы данных, отдельные файлы, системы учета, социальные сети, веб-сервисы и т.д.
В аналитической платформе реализован набор модулей, которые могут работать совместно или независимо, для создания уникальных решений для широкого круга бизнес-задач.
Аналитическая платформа полезна для принятия решений. Она позволяет формализовать и автоматизировать процесс принятия решений, снизить влияние человеческого фактора, внести изменения в логику принятия решений без обращения к поставщику, реализовать стратегию принятия решений любого уровня сложности, ускорить принятие обоснованных решений, автоматизировать получение дополнительной актуальной информации, а также имеет готовые модули для получения информации из внешних источников.
Использованные источники
- Data consolidation: a must for every retail business [Электронный ресурс] // URL: https://blog.datumize.com/data-consolidation-a-must-for-every-retail-business
- Loginom Аналитическая платформа [Электронный ресурс]-2019 // URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:Loginom_Аналитическая_платформа
- Loginom Decision Maker [Электронный ресурс] // URL: https://marketplace.loginom.ru/solution/ldm
