Что такое аналитическая обработка данных
Для успешного развития компании необходимо проводить анализ данных, который состоит из создания отчетов, построения прогнозов в краткосрочной и долгосрочной перспективе, формирования выводов для принятия решения. Для качественной обработки данных требуется использование аналитический информационной системы. Она представляет собой пакет из набора программ, которые накапливают, сохраняют, выполняют комплексный анализ собранных сведений и интерпретируют их в привычном для пользователя виде. Рассмотрим более подробно, что же из себя представляет аналитическая обработка данных?
В чем назначение аналитических систем
Аналитические системы позволяют:
- Адаптировать миссию и цель деятельности кампании в зависимости от конкретного набора характеристик. Как пример: возникло желание или потребность поднять доходность компании на 10 млн рублей в год. Система аналитической обработки данных предложит бизнес-модель с таким приростом, в которой можно увидеть какие из индикативных показателей потребуют внесения изменений, чтобы достичь цели.
- Формировать достоверно точные финансовые планы. Базируясь на имеющейся информации, можно прогнозировать доходы и растраты организации, вносить корректировки в финансовые планы на основании обновленных данных. Также обработка данных в информационно аналитических системах может спрогнозировать и выработать несколько вариантов развития финансовой составляющей компании, так называемые «оптимистический» и «пессимистический». На основании полученной информации можно будет смоделировать поведенческие стратегии, способные дать должный результат в данной ситуации.
- Создавать финансовый отчет. Система способна аккумулировать полную финансовую отчетность со всех подразделений, представительств, отделов, анализировать ее и автоматически генерировать необходимые формы отчетов.
- Прогнозировать влияние на работу бизнеса информации, полученной в режиме реального времени. Так, можно заблаговременно оповестить о потенциально возможном падении продаж, которое возникнет в силу определенных факторов.
Они дают высокий результат при решении задач со сложной структурой, мгновенно реагируют на изменения существенно упрощая анализ эффективности работы бизнеса, обеспечивая его стабильность.
Как устроена аналитическая информационная система
Информационно аналитическая система – это технология, основанная на анализе многомерных массивов данных. Она получила название OLAP (Online Analytical Processing). Многомерные массивы в отличие от обычных данных содержат три и более показателей, позволяющих оценить их взаимное влияние, спрогнозировать значение искомой переменной по известным значениям других.
Структурированно информационно-аналитическая система OLAP представляет собой три различных компонента:
- источники информации;
- сервер, где будет храниться большой объем данных;
- приложение пользователя.
Источники информации – это данные, которые поступают на OLAP-сервер. Здесь с ними производятся определенные процедуры по обработке и анализу, включая все необходимые измерения, а затем в адаптированном виде информация передается в соответствующее приложение.
Пользователи, которыми, могут быть аналитики или другие сотрудники в структуре организации, работают непосредственно с приложением. В нем производится оперативная аналитическая обработка данных с возможностью визуализации или другой удобной интерпретация результатов анализа полученных сведений. В приложении реализована возможность отправки запросов, вывода информации, произведения нескольких уровней вычислений и получения результатов в виде прогнозов для бизнес-процессов, графических данных либо корреляционных коэффициентов.
Какая информация может использоваться аналитической системой?
Аналитическая обработка информации OLAP основана на данных, источником которых могут быть:
- Базы данных организации, ERP и CRM-системы для учета продаж, процессов производства, привлечения целевой аудитории и поставщиков, а также работа с сотрудниками.
- Хранилища данных: системы, где собрана вся информация, с которой работает компания. Такое хранилище может генерировать информацию из разносторонних баз, CRM-систем или напрямую с устройств, в частности через снятие показаний с соответствующих датчиков.
В структуре хранилищ данных выделяются определенные «зоны», так называемые витрины. Это пласт сведений из хранилища, куда поступает вся информация по тематическим рубрикам. Относиться это может как к конкретному подразделению компании, так и к другому направлению деятельности. Речь идет о данных, указанных в описании маркетинговых исследований, уровне продаж или финансовых показателях и пр. К данным из этой зоны проще получить доступ к определенному отделу компании или отправить туда запросы.
Платформы типа Mail.ru Cloud Solutions используют технологии аналитической обработки данных под управлением Arenadata DB на основе многомерной базы данных Greenplum. Она предназначена для хранения и обработки больших массивов информации, а также на предоставление откликов на различные аналитические запросы. Все это позволяет делать максимально точные прогнозы, своевременно сносить корректировки в рабочие стратегии, что положительно скажется на качестве предоставляемых услуг и уровне дохода. А все потому, что аналитический метод обработки данных позволяет взаимодействовать с различными источниками информации путем выполнения анализа в режиме реального времени с последующим построением прогнозируемой модели.
Чтобы реализовать все это на практике, требуется обладать глубокими практическими знаниям в данной области, иметь в собственном распоряжении соответствующее оборудование и программное обеспечение. Если с данными работами возникнут сложности, потребуются дополнительные профессиональны консультации или помощь специалистов, обратитесь в компанию «Xelent». Связаться с нами можно по телефону или воспользовавшись одним из онлайн-сервисов.
