Что такое данные и аналитика? (Часть 2)

08.12.23

Архитектура - Отчеты и дашборды

Под данными и аналитикой (D&A) понимаются способы управления данными в организациях для поддержки всех видов их использования, а также анализ данных для улучшения решений, бизнес-процессов и результатов, например, обнаружения новых бизнес-рисков, проблем и возможностей.

Структура данных

Ткань данных — это новая система управления данными, обеспечивающая расширенную интеграцию и обмен данными между разнородными источниками. Ткани данных становятся все более популярным выбором для упрощения инфраструктуры интеграции данных в организации и создания масштабируемой архитектуры данных.

При широком внедрении "ткани данных" могут значительно сократить количество задач по интеграции данных, выполняемых вручную, и дополнить (а в некоторых случаях и полностью автоматизировать) разработку и реализацию интеграции данных. Однако "ткани данных" пока ещё являются только формирующейся концепцией.  В настоящее время ни один поставщик не поставляет в интегрированном виде все зрелые компоненты, необходимые для создания структуры данных. В конечном итоге организации должны принять решение о разработке собственной структуры данных с использованием модернизированных возможностей, охватывающих перечисленные выше технологии и другие, такие как активное управление метаданными.

Структура данных также состоит из сочетания зрелых и менее зрелых технологических компонентов, поэтому организации должны тщательно сочетать и подбирать композитные технологические компоненты по мере развития своих сценариев использования.

 

D&A в облаке

Перед традиционными платформами D&A ставятся задачи по обработке все более сложных аналитических данных. Эта сложность в сочетании с увеличением ресурсов, необходимых для поддержки среды, приводит к росту совокупной стоимости владения локальными решениями.

Напротив, облачные решения для обработки данных и аналитики предлагают больше преимуществ и возможностей за счёт новых сервисов, простоты и гибкости при модернизации данных. Они также могут удовлетворить спрос на новые виды аналитики, такие как потоковая аналитика, специализированные хранилища данных и более удобные инструменты самообслуживания для поддержки комплексного развёртывания.

При развёртывании облачных систем - гибридных, мультиоблачных или межоблачных - необходимо учитывать множество компонентов D&A, включая ввод данных, интеграцию данных, моделирование данных, оптимизацию данных, безопасность данных, качество данных, программу управления данными, управленческую отчётность, науку о данных и ML.

 

Что такое расширенная аналитика?

В расширенной аналитике используются сложные количественные методы, позволяющие получить сведения, которые вряд ли можно обнаружить с помощью традиционных подходов к бизнес-анализу (BI). Она охватывает прогнозные, предписывающие методы и методы искусственного интеллекта, такие как ML. Вкратце:

Аналитика и BI представляют собой основополагающие или традиционные способы разработки аналитических материалов, отчётов и информационных панелей.

Продвинутая аналитика представляет собой использование технологий науки о данных и машинного обучения для поддержки предиктивных и предписывающих моделей.

Несмотря на то, что оба эти направления ценны для каждой организации по разным причинам, рынок в целом меняется. Вместо того чтобы фокусироваться на традиционной и отдельно взятой продвинутой аналитике, технологии становятся составными и организуются по ролям и персоналиям - от бизнес-специалистов, которым нужны возможности самообслуживания, до специалистов по продвинутой аналитике, которым требуется программирование и проектирование.

Расширенная аналитика — это не то же самое, что дополненная аналитика, под которой понимается использование методов ML/AI для преобразования способов разработки, использования и обмена аналитическими данными. Дополненная аналитика включает в себя обработку естественного языка и разговорные интерфейсы, которые позволяют пользователям, не обладающим развитыми навыками, взаимодействовать с данными и аналитикой.

Передовая аналитика позволяет руководителям высшего звена своевременно и инновационно задавать и отвечать на более сложные и ответственные вопросы. Это создаёт основу для принятия более эффективных решений за счёт использования сложных и интеллектуальных механизмов интерпретации событий, поддержки и автоматизации решений, а также принятия мер.

Расширенная аналитика может использовать различные типы и источники входных данных по сравнению с традиционной аналитикой. В некоторых случаях она позволяет организациям создавать совершенно новые данные, что требует строгой стратегии управления данными и плана создания необходимой инфраструктуры и технологий. Например, озера данных могут использоваться для управления неструктурированными данными в их необработанном виде. (См. также статью "Каково будущее технологий обработки данных и аналитики?")

Расширенная аналитика предоставляет руководителям компаний, занимающихся аналитикой данных, все больше возможностей для ускорения развития и использования данных и аналитики для принятия более разумных бизнес-решений и улучшения результатов деятельности организаций. Определение текущего и желаемого будущего состояния стратегии и операционных моделей в области управления данными и аналитикой имеет решающее значение для использования этих возможностей.

 

Что такое основные методы обработки данных и аналитики?

Данные широко используются в каждой организации. И хотя не все данные используются для аналитики, аналитика невозможна без данных. Технологии, необходимые для работы с данными, всех вариантов их использования и анализа, существуют в широком диапазоне, что объясняет различное использование термина "данные и аналитика" (или "аналитика данных") как организациями, так и поставщиками.

Упоминание "данных" подразумевает или должно подразумевать оперативное использование этих данных, скажем, в бизнес-приложениях и системах, таких как банковское ядро, планирование ресурсов предприятия и обслуживание клиентов. Под "аналитикой" (или, как её ещё называют, "аналитикой данных") понимается аналитическое использование данных, которое часто происходит уже после совершения операции.

Аналитика, согласно описанию, включает в себя четыре метода:

 

Описательная аналитика

При этом используются средства бизнес-анализа (BI), визуализация данных и информационные панели для ответа на два вопроса: "Что произошло?" или "Что происходит?". Например, отдел закупок может ответить на такие вопросы, как: Сколько мы потратили на товар X в последнем квартале? и Кто наши крупнейшие поставщики товара Y?

 

Диагностическая аналитика

Здесь требуется более глубокое изучение и поиск данных, чтобы ответить на вопрос: почему произошло событие X? Например, руководители отделов продаж могут использовать диагностику для выявления поведения продавцов, которые находятся на пути к выполнению своих квот.

 

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика обычно имеет дело с вероятностями и может использоваться для предсказания ряда результатов во времени (т.е. прогнозирования) или для выявления неопределённостей, связанных с несколькими возможными результатами (т.е. моделирования). Она позволяет определить, чего следует ожидать, отвечая на вопрос: что может произойти? Однако она не отвечает на другие вопросы, например, что следует предпринять, в связи с этим?

Предиктивная аналитика опирается на такие методы, как прогнозное моделирование, регрессионный анализ, прогнозирование, многомерная статистика, сопоставление образцов и машинное обучение (ML).

 

Прескриптивная аналитика

Рецептивная аналитика призвана рассчитать наилучший способ достижения результата или влияния на него - она направлена на стимулирование действий. В сочетании с предиктивной аналитикой прескриптивная аналитика естественным образом опирается на предиктивные выводы и расширяет их, отвечая на вопросы: что нужно сделать? или что мы можем сделать, чтобы добиться заданного результата?

Предписывающая аналитика включает в себя как подходы, основанные на правилах (структурированное использование известных знаний), так и методы оптимизации (традиционно используемые в группах исследования операций), которые ищут оптимальные результаты в рамках ограничений для создания исполняемых планов действий. Предписывающая аналитика опирается на такие методы, как анализ графов, моделирование, обработка сложных событий и рекомендательные системы.

Сочетание возможностей предиктивной и предписывающей аналитики часто является ключевым первым шагом в решении бизнес-задач и принятии более разумных решений. Понимание возможных вариантов использования различных типов аналитики очень важно для определения ролей и компетенций, инфраструктуры и технологий, которые потребуются вашей организации для того, чтобы стать по-настоящему управляемой данными, особенно по мере сближения четырёх основных типов аналитики с искусственным интеллектом (ИИ).

 

Что такое "большие данные"?

Термин "большие данные" уже несколько десятилетий используется для обозначения данных, характеризующихся большим объёмом, высокой скоростью и разнообразием, а также другими экстремальными условиями. Однако для бизнеса эпоха больших данных характеризуется как возможностями, так и рисками.  Если говорить о возможностях, то взрывной рост объёма данных, вызванный использованием Интернета и вычислительных мощностей, даёт богатый источник информации для принятия более эффективных решений. С другой стороны, такой же взрыв данных создаёт проблемы для организаций, связанные с хранением, управлением и анализом больших данных.

Большинство организаций нашли способы получать бизнес-аналитику из больших данных, однако многие из них испытывают трудности с управлением и анализом разнообразного и широкого набора контента (включая аудио-, видео- и графические ресурсы) в масштабе. Эта проблема нарастает по мере того, как расширяется и изменяется вселенная источников данных, а потребность в аналитических данных все больше удовлетворяется с помощью передовой аналитики.

Прогрессивные организации уже не делают различий между усилиями по управлению, контролю и извлечению информации из не больших и больших данных. Сегодня все это просто данные. Вместо этого они активно стремятся использовать новые виды данных и анализа, а также находить взаимосвязи в комбинациях разнообразных данных для улучшения бизнес-решений, процессов и результатов.

Синтетические данные, например, используются путём создания методики выборки из реальных данных или путём создания имитационных сценариев, в которых модели и процессы взаимодействуют для создания совершенно новых данных, не взятых непосредственно из реального мира. Это наиболее полезно для ML, построенных на наборах данных, не включающих исключительные условия, о которых бизнес-пользователи знают, что они возможны, пусть даже отдалённо. Такие данные по-прежнему необходимы для обучения моделей ML.

Глобальная пандемия и другие сбои в работе бизнеса также ускорили необходимость использования большего количества типов данных в широком спектре случаев (особенно в связи с тем, что исторические большие данные оказались менее актуальными в качестве основы для будущих решений). Озабоченность по поводу источников данных, их качества, необъективности и защиты конфиденциальности также повлияла на сбор больших данных, в результате чего появились новые подходы, известные как "малые данные" и "широкие данные".

Подход, основанный на широких данных, позволяет анализировать и объединять различные источники малых и больших данных - как высокоорганизованные количественные (структурированные) данные, так и качественные (неструктурированные). При подходе на основе малых данных используется целый ряд аналитических методов для получения полезных выводов, но при этом используется меньший объем данных.

Можно использовать термин X-analytics для общего описания малых, больших и широких данных - фактически всех видов данных. По некоторым данным ожидается, что к 2025 году 70% организаций будут вынуждены сместить акцент с больших данных на малые и широкие данные, чтобы более эффективно использовать имеющиеся данные либо за счёт сокращения их объёма, либо за счёт извлечения большей ценности из неструктурированных разнообразных источников данных.

Этот и другие прогнозы развития аналитики данных позволяют сделать важные предположения в области стратегического планирования для улучшения видения и реализации D&A.

аналитика данные бизнес

См. также

1С:Аналитика: архитектура и примеры внедрений BI-решений для пользователей 1С

Отчеты и дашборды Кейсы автоматизации Бесплатно (free)

Не всегда руководитель может оперативно оценить состояние дел в компании и напрямую добраться до всех нужных цифр. Эту проблему решает система 1С:Аналитика – за счет построения комплексного решения, где все компоненты BI-системы объединены вокруг 1С:Предприятие. Расскажем об архитектуре 1С:Аналитики и примерах ее внедрения.

19.02.2024    208    0    resun    0    

1

1С:Аналитика, инструмент BI в платформе 1С, опыт создания дашбордов и отчетов на примере 1С:ЗУП КОРП

Отчеты и дашборды Бесплатно (free)

За счет комплексного подхода, основанного на возможностях платформы, использовать 1С:Аналитику в качестве BI-системы для решений 1С выгодно. Дашборды 1С:Аналитики, настроенные для конфигурации, встраиваются в экосистему предприятия как родные. О возможностях готовых отчетов и дашбордов 1С:Аналитики, включенных в поставку конфигурации 1С:ЗУП КОРП, а также о технологических особенностях развертывания этой BI-системы пойдет речь в статье.

16.02.2024    565    0    resun    0    

3

Управленческие аналитики для 1С:Бухгалтерии – отчеты для принятия верных решений

Отчеты и дашборды Платформа 1С v8.3 Бухгалтерский учет 1С:Бухгалтерия 3.0 Бухгалтерский учет Бесплатно (free)

Если вы привыкли выгружать бухгалтерские операции в Excel и дополнять их там управленческой информацией, вы сможете значительно сэкономить время, получая нужные управленческие отчеты в бухгалтерской программе сразу, без лишних движений. Представляем решение для самостоятельного внедрения управленческого учета в 1С:Бухгалтерии.

11.12.2023    1481    0    Serg_Tangatarov    2    

15

Создание дашборда в DataLens из отчета 1С

Отчеты и дашборды Платформа 1С v8.3 Конфигурации 1cv8 Россия Управленческий учет Бесплатно (free)

Сервис Yandex DataLens бесплатный, и если вы пользуетесь лицензионной программой 1С, то его можно использовать для оформления отчетов для руководителей и собственников предприятия. Отчеты о выполнении плановых показателей удобно размещать на этом ресурсе, и при необходимости возможно ограничить доступ к ним по логин-паролю. Состав этих отчетов может быть каким угодно, а насколько просто из 1С сформировать и публиковать там отчет, разберем в этой статье.

24.11.2023    1303    0    Novomir    10    

8

Что такое данные и аналитика? (Часть 1)

Отчеты и дашборды Бесплатно (free)

Под данными и аналитикой (D&A) понимаются способы управления данными в организациях для поддержки всех видов их использования, а также анализ данных для улучшения решений, бизнес-процессов и результатов, например, обнаружения новых бизнес-рисков, проблем и возможностей.

13.07.2023    1048    0    klickg    1    

1

Радио "Аналитик", выпуск 19. О возможностях 1С для создания полезных отчетов с Матвеем Серёгиным

Отчеты и дашборды Бесплатно (free)

В девятнадцатом выпуске подкаста Радио “Аналитик“ обсудили, что нужно знать о платформе и конфигурации, чтобы качественно проектировать и создавать отчеты, что отличает хороший отчет от плохого и как применение пользовательских историй помогает в создании отчетов.

29.05.2023    661    0    Radio_Analyst    0    

3

Искусство отчета

Отчеты и дашборды Платформа 1С v8.3 Система компоновки данных Бесплатно (free)

В тексте изложено сугубо личное мнение автора и его подходы к формированию конструкций отчетов. Вполне подлежит оспариванию - будет интересно почитать иные мнения.

26.02.2023    3308    0    DemetrKlim    38    

28
Оставьте свое сообщение