Можете ли вы дать мне один пример бизнес-аналитики?


17

Я не очень понимаю, что такое бизнес-аналитика. Если я начну с корпоративной БД, что будет делать BI-специалист? Я нашел много материала в Интернете, но обычно он слишком сложный. Мне нужен простой пример, который позволил бы мне понять, что такое бизнес-аналитика и что будет делать бизнес-аналитик, который имеет ценность для моей организации.


6
Так заманчиво ответить «Нет». ; -}
ConcernedOfTunbridgeWells

Ответы:


19

Бизнес-аналитика часто является совершенно отдельной сектой от администрирования баз данных и разработки баз данных. Бизнес-аналитика на самом высоком уровне включает три основных аспекта:

  1. Составление отчетов
  2. интеграция
  3. Анализ

Составление отчетов

Отчетность - это создание, развертывание и управление отчетами, а также дополнительная возможность для пользователей динамически настраивать отчетность.

интеграция

Решения для интеграции и преобразования данных. На самом простом уровне это средство извлечения, преобразования и загрузки данных в источник данных из источника данных (который может быть чем угодно, простым файлом). Интеграция глубиной в милю, но это самая основная функциональность.

Анализ

Оперативная аналитическая обработка (OLAP), используемая для проектирования, создания и управления структурами, которые содержат данные, объединенные из хранилищ исходных данных. Фраза для этого - интеллектуальный анализ данных .

Это чрезвычайно упрощенное описание того, что включает в себя Business Intelligence. В BI есть наука, а также каждый из этих аспектов в отдельности. Специалисты по базам данных посвящают свое время и карьеру овладению ими.


4
Чтобы быть действительно требовательным, интеллектуальный анализ данных - это отдельная вещь для Analysis. Интеллектуальный анализ данных - это использование компьютерных алгоритмов для анализа данных, определения тенденций и построения моделей для прогнозирования. Olap / Analysis в большей степени ориентирован на конечного пользователя, который выполняет специальный анализ с помощью какого-либо инструмента и изучает данные. Очевидно, что есть некоторые совпадения!
Кодек

12

Ценность во многом зависит от конкретной организации и ее требований. В зависимости от требуемого уровня сложности роль BI может быть разделена на несколько различных категорий:

  • Работа с электронными таблицами - при работе с наборами данных, извлеченными непосредственно из операционных систем, эта роль будет создавать отчеты и анализ с использованием настольных инструментов, таких как Excel или Access. Часто эта роль не является специалистом по ИТ или может быть кем-то занята неполный рабочий день. В зависимости от уровня их технических навыков и доступа к базовым базам данных они могут зависеть от других сотрудников, таких как администраторы баз данных, для получения экстрактов данных.

    Эта роль приносит пользу, когда связанные отчеты не соответствуют требованиям, и для получения управляющей информации из баз данных требуется дополнительная работа, но отдельная команда разработчиков BI будет слишком дорогой. Обычно эта роль будет необходима во всех случаях, кроме тривиальных, хотя она может не требовать полной занятости на небольших площадках.

  • BI Developer - если извлечение данных является сложным или требует интеграции из нескольких источников, может потребоваться создание хранилища данных или другой системы отчетности для интеграции представления данных в формате, который можно использовать для составления отчетов. Люди в этой роли, как правило, в большей или меньшей степени будут обладать навыками технического развития.

    Часто этот тип команды будет разделен на ETL и функции отчетности, но это не всегда так. Разработчики отчетов, типы «Spreadsheet Jock» и другие опытные пользователи могут использовать данные из системы отчетов с помощью различных инструментов.

    Организационная ценность этой роли реализуется, когда данные слишком сложны для управления с использованием специального подхода и необходима специальная система отчетности. В этом случае небольшая команда бизнес-аналитиков, обладающая техническими навыками и соответствующими инструментами, может автоматизировать большую часть работы, которая в противном случае выполнялась бы вручную с помощью настольных инструментов и специальных экстрактов. Система хранилища данных может также заполнять средства отчетности самообслуживания, такие как кубы OLAP, которые позволяют конечным пользователям в бизнесе создавать и поддерживать свои собственные отчеты.

  • Архитектор данных - зрелая система хранилища данных будет запрашивать данные от бизнеса, которые не могут быть выполнены с данными, доступными из исходных систем. Может потребоваться координировать изменения в операционных системах, основанные на этих требованиях, для сбора дополнительных данных или очистки данных, которые непоследовательно или неправильно записаны в источнике.

    Архитектор данных может взять на себя роль нескольких операционных систем и систем отчетности, чтобы координировать выполнение требований к данным, которые необходимо внести в разные системы.

    Необходимость в этой роли часто не признается, но она становится важной на крупных сайтах. Зачастую операционные системы не отвечают требованиям к отчетности, и полномочия групп хранилищ данных не распространяются на внесение изменений в операционные системы. В этом случае архитектор данных выступает в роли координатора или директора в зависимости от уровня полномочий в роли. Основная ценность заключается в том, чтобы вносить изменения в операционные системы, если они не соответствуют требованиям к данным.

  • Управление данными - нормативные или бизнес-требования могут диктовать правильность данных или стандарты управления. Если операционные системы подвержены ошибкам данных (что обычно имеет место), то может быть введена функция управления данными для управления проверкой и исправлением данных.

    Качество данных может быть важным по ряду причин, часто связанных с бухгалтерскими или нормативными требованиями. Сотрудник по управлению данными или обеспечению качества данных, как правило, руководит бизнесом и отвечает за организацию исправлений к данным, уже записанным в системах.

  • Аналитик - вариант роли для работы с электронными таблицами, где пользователь фактически работает в некотором качестве, где он выполняет аналитическую работу с данными (например, страховой актуарий).

    Аналитик может быть важен для бизнеса по разным причинам, в зависимости от роли. В случае актуария их роль заключается в оценке резервов, подлежащих удержанию под будущие требования, поддержании моделей ценообразования для страховых продуктов или предоставлении оценок по различным финансовым операциям.

Большинство сотрудников BI, как правило, попадают в одну или несколько из этих категорий. Ценность для организации зависит от индивидуальных обстоятельств. Я наблюдаю один распространенный феномен: люди, ответственные за операционные системы, сильно недооценивают объем работы, выполняемой на этих ролях. Я видел одну страховую компанию, в которой было 170 сотрудников только в бухгалтерии их европейских операций. Большую часть своего времени они тратили на извлечение данных из электронных таблиц, а также на процессы согласования и контроля в ручном режиме.

Управленческая информация очень часто является плохим родственником в приоритетах при разработке и эксплуатации бизнес-приложений. Слабо скоординированная или несуществующая стратегия архитектуры данных может стоить большого количества времени и денег. Поведение по умолчанию состоит в том, чтобы рассматривать системы как разрозненные хранилища, и никто не имеет прямых полномочий для решения проблем с межсистемными данными. Оставьте это на достаточно долгое время, и чистый эффект - это операции бэк-офиса, в которых работают сотни канцелярских служащих (часто квалифицированных финансовых), тратящих большую часть своего времени на выполнение нескольких хранимых процедур.


8

что бы производил BI-специалист, который имеет ценность для моей организации.

Я собираюсь сделать попытку в этой части вопроса, поскольку я думаю, что другие проделали хорошую работу, объясняя, что такое BI. Я работаю в компании со многими клиентами, и я знаю много информации о функциях, которые мы предоставляем для этих клиентов.

Наши приложения очень ориентированы на данные; наша отрасль регулируется правительством, поэтому крайне важно соблюдение федеральных законов и законов штата. Что наши специалисты по бизнес-аналитике приносят в компанию, которая делает их ценными?

  • Сначала мы импортируем миллионы записей с клиента, чтобы у них была информация, необходимая для их работы. Внедрение данных из их баз данных в наши базы данных является критически важной задачей и не очень простой; у вас отсутствует информация для обязательных полей, несоответствия типов данных, проблемы целостности данных (например, я не могу поместить 02/30/2012в поле даты). Мы также занимаемся настройкой, поэтому мне нужно спроектировать место для ввода данных, которые мы не будем хранить для других клиентов, а затем создать импорт для получения данных. Без данных клиента приложение не работает. Данные слишком обширны, чтобы их можно было ввести вручную.

  • Затем, менеджеры клиента должны видеть данные таким образом, чтобы помочь им управлять своим бизнесом. Таким образом, они запрашивают отчеты, множество отчетов, отчеты о бюджете, отчеты о расходах, отчеты о соответствии и т. Д. Эти отчеты настолько сложны, что запросы за ними могут иметь длину более тысячи строк. Для написания такого кода отчетности может потребоваться специалист по SQL.

  • Кроме того, люди, занимающиеся бизнес-аналитикой, часто более глубоко разбираются в деталях бизнеса, чем многие разработчики приложений, поэтому они также первыми оценивают требования. Мы те, кто указывает на необходимую информацию, которая отсутствует, и на противоречивые бизнес-правила, потому что мы так глубоко знакомы с данными, как они хранятся и для чего будут использоваться.

  • Как только отчетность достигает определенной точки, нам нужно отделить ее от транзакционной базы данных и создать хранилище данных, чтобы люди, выполняющие сложный анализ данных, не заставляли людей, вводящих данные, блокироваться. Способ структурирования данных для анализа обычно не является наилучшим способом структурирования данных для транзакций, и, таким образом, мы снова преобразуем данные из одной структуры данных в другую, которая сильно отличается. Способность глубоко погрузиться в данные путем анализа данных за несколько лет - это то, что является огромным преимуществом для наших клиентов. Итак, еще раз, мы добавляем ценность, производя продукт, который нужен нашим клиентам для управления их бизнесом.

Если ваши потребности в данных являются внутренними, у вас все еще могут быть внутренние клиенты, которым необходим этот уровень анализа. В этом случае вы, вероятно, больше озабочены аспектом отчетности хранилища данных, чем импортом данных в транзакционную систему. Но все же способность использовать данные, которые вы собирали, для принятия управленческих решений неоценима для большинства организаций.

Если вам нужен специалист по бизнес-аналитике, он будет стремиться к тому, насколько обширны ваши данные и насколько сложна система. Малому бизнесу может не хватить работы для такого человека, и он может нанять консультантов для создания необходимых отчетов. Специалисты по BI склонны работать только на средних и крупных предприятиях.

Если вы занимаетесь бизнесом, создающим программное обеспечение COTS , вам, вероятно, понадобятся специалисты по BI, которые будут консультантами, которые знают ваш продукт изнутри и снаружи и создают из него индивидуальные предложения для своих клиентов.


6

Несмотря на то, что они не являются хорошими примерами наилучшей практики, примеры баз данных SQL Server будут хорошим местом для начала. Они включают в себя OLTP, хранилище данных и базы данных служб анализа для вымышленной организации. Изучение различий между ними должно помочь понять, чем отличаются базы данных OLTP (транзакции) и OLAP (аналитические / BI) и почему.

http://msftdbprodsamples.codeplex.com/

  • База данных AdventureWorks OLTP поддерживает стандартные сценарии онлайн-обработки транзакций для вымышленного производителя велосипедов (Adventure Works Cycles). Сценарии включают производство, продажи, закупки, управление продуктами, управление контактами и управление персоналом.

  • База данных Adventure Works DW демонстрирует, как построить хранилище данных.

  • Проект Adventure Works AS можно использовать для создания базы данных AS для сценариев бизнес-аналитики.


2

Вот ответ более высокого уровня, от завтрака BI, который я посетил два года назад.

BI - это то, что люди в вашей организации уже делают - принятие решений на основе информации. Цель инструментов BI - дать этим людям возможность принимать решения быстрее и с большей уверенностью .

Другой ответ, который я часто использую, заключается в том, что инструменты BI предназначены для своевременного превращения «данных» в «информацию».

Kimball Group использует фразы «Доставлять данные бизнес-пользователям, которые им легко понять и на которых можно ориентироваться» и «Обеспечивать высокую производительность запросов».


2

С точки зрения непрофессионала, бизнес-аналитика по сути означает анализ и интерпретацию данных для бизнес-целей. Бизнес-аналитика превращает чрезвычайно необработанные данные в ценную информацию, которую предприятия могут использовать для принятия стратегических решений. Различные типы предприятий могут использовать BI различными способами для улучшения своей деятельности. Среди отраслей, которые используют BI, есть страхование. Операторы используют программное обеспечение для страховой бизнес-аналитики, предлагаемое такими технологическими компаниями, как MajescoMastek, чтобы понять поведение пользователей, схемы покупок и другие подобные показатели, чтобы помочь им принимать решения, направленные на стимулирование роста.

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.