业务的数据仓库需求收集模板和入门

您的业​​务信息是否足够连贯以进行高级分析,或者是时候认真对待汇总了?数据仓库具有巨大的潜力,可以提高准确性,使您的报告和检查任务更加完善,但是实现存储库的方法不止一种。考虑到这一点,我们创建了此数据仓库需求收集模板,以帮助您理解流程并选择适合您需求的商业智能软件。

什么是数据仓库?
数据仓库的定义是商业智能的中心原则,它是一种将其他来源的结构化数据集中化的技术,因此可以通过其他BI流程(如分析,数据挖掘,在线分析处理(OLAP)等)进行处理。关系数据库,交易系统和其他软件(例如CRM)中的数据。

数据仓库与数据库
对于许多用户来说,一个困惑的领域是数据仓库和数据库之间的区别。数据库和数据仓库都是用于存储关系数据的系统,但是它们具有不同的功能。

数据仓库存储大量历史数据,以帮助用户通过OLAP完成复杂的查询。数据库存储当前的交易,并允许用户访问称为在线交易处理(OLTP)的业务流程交易的特定数据点。

基本上,数据库是通常来自单个来源的数据的最新存储库。数据仓库还存储了从数据库聚合的一系列数据。它们相互交织在一起,但是为商业智能流程执行不同的任务。

数据仓库业务需求
那么,您对数据仓库有什么期望?您可以创建一个既能满足统一数据集成需求又又能对您的分析实践做出响应的系统,但是有一些一般性要求可以作为一个很好的起点。数据仓库需求收集是实施适合任务的仓库实践的第一步。从一开始就明确定义您的需求,将确保最终采用的软件工具和方法确实适合该任务。

所有BI工具都提供数据仓库功能以及其他功能,例如数据可视化。因此,我们已经汇编了此BI数据仓库需求调查表和模板,以帮助您!

1.平台功能
这些功能为系统运行提供了基准。交互性是指人类用户与软件之间的通信过程以及系统的易用性。定制和白色标签使用户可以根据自己的喜好和需求重新制作该软件。这具有双重好处:可以无缝使用您可能使用的其他软件系统,并确保您的员工可以实际使用它。

2.数据可视化
在数据仓库中组织好数据后,就可以将其可视化了。这涉及到系统发现数据集中的趋势和模式,并生成图形,图表,散点图和其他可视描述。

可视化使复杂的统计关系易于用户理解。您知道吗,当我们坐下来阅读网站时,我们平均只阅读页面上28%的单词?我们根据阅读过的文字来浏览,做出假设和推断以收集信息。这就是视觉描绘在将信息传递到我们的大脑方面如此有效的原因之一。数据可视化有助于弥合差距并提供持久的信息。

情节提要的功能类似于流程图-它以线性叙述的形式映射数据流和见解,以使其易于消化。拖放功能使用户只需单击按钮即可自定义仪表板,并创建个性化模板来满足他们的特定需求。

3.分析
BI的分析部分通过评估数据趋势并对其进行预测,从而提供对业务流程的见解。基准测试将业务实践和绩效与行业指标进行比较,以制定行动计划以改善您的业务。

预测分析可根据对未来性能或数据事件的预测提供建议。社交媒体分析实际上就是听起来像的样子–它跟踪参与度,关注者,流量和其他社交媒体指标,以生成有关组织的社交状态的报告。Web分析与之类似,但是会跟踪您网站的指标。

地理位置分析可测量客户的位置,流量或其他基于位置的指标。这些可用于收集对客户人口统计的了解,改善服务,优化销售区域等。临时分析是针对单个问题或KPI针对特定查询生成的报告;它可以定制或从模板生成。

数据挖掘是BI的一个子类别,例如数据仓库。这是从数据库或仓库收集数据以进行分析的过程。内存中分析执行复杂的查询,否则这些查询将在计算机RAM中的物理磁盘上完成,从而提高了分析速度。

机器学习使模型构建过程自动化。它是一种AI形式,它允许系统从以前的数据中学习,以便识别模式并得出结论,而无需人工干预。

4. OLAP
在线分析处理(或OLAP)是对大型分层数据集执行多维分析的过程。它向下钻取并探索数据,以向用户提供有关其日常运营的详细信息和业务趋势的概述。使用此数据,用户可以通过更改变量并在数据中发现变量之间的关系来推断预测。

5.文件管理
报表是BI的另一个主要宗旨,这些报表生成后发生的一切都发生在文档管理中。用户可以导出多种文档格式的报告和可视化文件,以轻松地发送给团队成员,投资者等。版本控制和版本控制可确保软件解决方案的各个实例(例如,购买iPhone时的iPhone上的iOS与最新更新)采用该产品的不同版本。这使软件程序员可以跟踪更改并在发生严重错误时还原到以前的版本。

6.决策服务
该模块着重于用户如何利用他们从数据中获得的见解并将其转化为行动。财务管理功能可提供预测和预算,以帮助您获得财务上的成功。法规遵从性和威胁/欺诈检测功能可确保数据安全,提醒您可疑活动并在审核期间保护您。

7.整合
尽管某些BI工具将其用户限制为专有体系结构,但越来越多的工具提供了与其他类型的软件系统和数据源的一系列集成。例如,以服务为中心的组织需要能够直接从其CRM中提取数据,以生成有关该信息的报告和可视化。

提取,转换,加载(ETL)也是至关重要的集成。ETL将三个数据库功能组合到一个工具中,以便将数据从一个数据库传输到另一个数据库。

如何选择合适的数据仓库系统
现在您知道了数据仓库的一般业务需求,但是如何选择满足其需求的系统呢?

首先,重要的是要区分要跟踪的业务数据和影响跟踪工具运行方式的技术要求,例如发布指令和报告计划。虽然这两种要求都有可能改变,但是现在进行区分将使您能够实施一个更简洁的系统,该系统使您可以独立地修改低级数据库流程和高级分析工作流程。

接下来,您应该评估数据的来源。什么样的过程会创建您要跟踪的数据,它们生成的信息如何格式化?该问题的答案可以确定哪种方法可以满足您的需求。

例如,采用在线分析处理或OLAP的数据库非常擅长于理解多维数据集,例如销售,市场营销和业务流程信息。不利的一面是,某些OLAP实现可能会有很多延迟。如果您的结果全天直接从销售点终端滴入,那么在线交易处理或OLTP可能是更好的选择。或者,您可以实施一种混合解决方案,该解决方案利用两种技术并聚合来自多个独立数据集市的数据。

如果您对数据没有足够的了解,请不要担心,以决定使用哪种策略。在数据仓库需求收集的早期阶段,充分了解您可能需要的功能并为您提供选择。

现在考虑一下您的目标数据。数据仓库以数据库为中心,而数据库则依赖于查询来发挥作用。无论您是比较来自单个来源的数据流,还是将数据集市生成的大量信息进行分组,这都是正确的。您执行的操作或事务涉及寻找,检索和修改目标值的低级查询。

与学习数据的来源一样,定义流程目标会影响最可行的数据监督和维护技术。您进行的交易的频率和性质也可能影响其他数据仓库功能的性能,例如自动记录信息。

同样,某些数据存储工具也不适合处理多个用户的并发操作,这可能会限制大型组织的分析功能。尽管混合技术和自定义实现通常可以解决大多数问题,但这一切都始于定义操作目标。

最后的想法
该数据仓库业务需求文档应使您能够为自己的独特需求选择最佳解决方案。通过填写此数据仓库需求文档,您可以确定您的关键需求。接下来,根据BI供应商提供的您认为至关重要的功能进行比较,以创建您的最佳平台候选清单。最后,将价格与本定价指南进行比较,并要求您对入围产品进行演示,以进行试驾并了解其可用性。这将为您准备提交RFP并选择您的产品!

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