Dos dados brutos a insights valiosos: o papel da data de data de data em BI e análise

No cenário dinâmico dos negócios modernos, os dados são um recurso inestimável que, quando refinado, ajuda adequadamente na tomada de decisões informadas e impulsiona o sucesso organizacional. O processo de conversão de dados brutos em informações valiosas é complexo que requer uma abordagem estratégica. Este blog explora a função que a data warehousing desempenha em inteligência de negócios (BI) e análise, enquanto desvenda os detalhes de transformar dados brutos em informações acionáveis. Leia.

Entendendo o data warehousing

Os dados são um ativo crucial de qualquer negócio, mas seu valor depende de sua qualidade. Data Warehousing é o processo de coleta e manuseio de dados de diferentes fontes. Um data warehouse é um tipo de sistema de gerenciamento de dados projetado para ajudar e apoiar atividades de inteligência de negócios (BI), particularmente análises. Os data warehouses destinam -se a executar análises e consultas e geralmente contêm grandes quantidades de dados históricos.

Compreensão de dados brutos

Os dados brutos existem em seu estado natural – não processado. Os dados brutos são as informações enormes e díspares geradas a partir de várias fontes em um contexto de negócios. Esses dados não são estruturados, o que significa que eles não possuem um modelo de dados predefinido, portanto, é difícil extrair insights significativos. Lidar com dados brutos apresenta vários desafios para as organizações que buscam extrair valor dele. Esses desafios incluem inconsistência de dados, padronização zero e dificuldade em integrar dados de diferentes fontes. Extrair informações valiosas é uma tarefa demorada e redundante.

Entendendo a arquitetura e análise de inteligência de negócios

A arquitetura da BI são os padrões e políticas aproveitadas por uma empresa para organizar os dados no armazém. Isso depende de várias tecnologias e técnicas baseadas em computador que projetam sistemas de BI que contribuem para a visualização, análise e relatórios de dados. Data Warehousing é um componente da arquitetura de BI. Inteligência de negócios e as análises são ferramentas transformadoras que transformam dados brutos em insights acionáveis. O BI compreende o uso de tecnologias, processos e aplicativos para analisar e exibir informações comerciais, ajudando os tomadores de decisão a entender seu ambiente de negócios. O Analytics investiga profundamente os dados, usando análise estatística e modelagem preditiva para identificar padrões e tendências.

Diferenças entre data warehousing e bi

Embora o data warehousing e o BI dependam um do outro, é essencial entender como eles diferem para entender o que trazem para a mesa.

Características

O BI se concentra na geração de informações para negócios, como previsão, desempenho de vendas e estratégias. Isso ajuda a analisar e explorar os aspectos mensuráveis ​​do seu negócio. Data Warehousing Concentra -se no armazenamento de dados, fornecendo uma base de dados para sistemas e ferramentas de BI.

Exibição de dados

O BI exibe informações via visualização de dados, painéis on -line e relatórios, enquanto um data warehouse compartilha dados em dimensões e tabelas de fatos para uso por aplicativos de BI.

Ferramentas usadas

O BI usa estatísticas, visualização e mineração de dados, enquanto o data warehousing usa limpeza de dados, distribuição de dados, gerenciamento de armazenamento, gerenciamento de metadados, recuperação e planejamento de backup.

Componentes de inteligência de negócios e data warehousing

A seguir, o processo de criação de uma arquitetura estável de BI:

Etapa 1: coleta de dados

Fontes de dados, como software Customer Relationship Manager (CRM), Software de Planejamento de Recursos da Enterprise (ERP), Arquivos, API (Application Programming Interface) e mais fornecem os dados necessários a serem coletados pelas ferramentas BI. O software moderno de BI identifica os conectores de dados e ajuda na comunicação entre diferentes sistemas e departamentos. Isso reduz erros e reconhece tendências e padrões em potencial.

Etapa2: Integração e armazenamento de dados

Após a extração de dados, ele é carregado no BI Data Warehouse por meio de um processo conhecido como ETL (Extract – Transform – Load).

Etapa 3: Análise de dados

As ferramentas de aplicativo BI analisam os dados, que são então representados em relatórios ou painéis. Através desse processo, as organizações obtêm informações acionáveis ​​sobre a eficiência operacional dos negócios.

Etapa 4: distribuição de dados

Depois que os dados foram analisados, essas idéias podem ser compartilhadas com as partes interessadas para ajudar nas iniciativas de desenvolvimento de negócios. Os dados são distribuídos por relatórios, email, painéis e incorporação.

Etapa 5: decisões de negócios

Usando data warehousing e BI, as partes interessadas tomam decisões de negócios informadas com base em dados precisos. Isso permite que os gerentes tomem decisões estratégicas, identifiquem áreas para redução de custos e reconheçam tendências emergentes; Assim, criando uma operação comercial muito mais lucrativa.

Por que as organizações precisam implementar a DW na arquitetura de BI

Muito entra no processo de BI e data warehousing. Fornecedores de confiança como Aretove Technologies Saiba exatamente o que se passa no complexo mundo do data warehousing. Aqui está uma olhada nas razões pelas quais o Data Warehousing e o BI com um provedor de confiança são tão importantes para o seu negócio:

Automação de tarefas

Tarefas relacionadas a dados, como gerar relatórios de desempenho, são incrivelmente demoradas e afastam os funcionários de outras tarefas mais importantes. Um sistema de arquitetura de BI automatiza a criação de relatórios precisos. Isso também significa que as organizações não precisam se preocupar em contratar equipes maciças de TI para geração de relatórios.

Maior eficiência

Com o departamento de TI capaz de se concentrar em outras tarefas e as partes interessadas que trabalham com relatórios precisos e orientados a dados, as organizações estão definidas para se beneficiar e escalar.

Precisão do uso de dados

Os dados, se não forem usados ​​corretamente, podem causar mais mal do que bem. Os dados vêm de várias fontes e estão presentes em diferentes formatos e aplicativos, dificultando o gerenciamento. No entanto, o data warehousing integrado à arquitetura do BI resolve o problema de dados não estruturado. As organizações podem agrupar e analisar os dados de maneira eficaz.

Economia de custos

É claro que a arquitetura da BI economiza tempo valioso dos funcionários, mas também economiza dinheiro das organizações e melhora a eficiência geral. Isso ocorre porque os departamentos não estão mais trabalhando em silos de dados – em vez disso, eles trabalham em dados centralizados. Essa colaboração resulta em operações eficazes e aumenta a lucratividade.

Conclusão

No cenário em constante evolução do BI e da análise, o papel do data warehousing é crucial. À medida que as empresas continuam reconhecendo a importância estratégica da tomada de decisão orientada a dados, a adoção de soluções robustas de data warehousing se torna imperativa. A jornada de dados brutos para insights valiosos não é apenas um processo tecnológico; É uma jornada transformadora que ajuda as organizações a prosperar e escalar. O data warehousing integrado à arquitetura da BI se destaca como a pedra angular dessa jornada, abrindo caminho para as empresas aproveitarem o verdadeiro poder de seus dados e permanecerem competitivos em um mundo cada vez mais orientado a dados.