Содержание:Анализ данных.
Аналитическая платформа.
Эволюция системы.
Версия 1.
Версия 2.
Версия 3.
Версия 4"5.
Тиражирование знаний.
Состав и назначение модулей.
Deductor Warehouse.
Deductor Studіо.
Deductor Viewer.
Deductor Server/Client.
Решаемые задачи.
Истории успеха.
Сервисная компания Механика3.
Коммерческий банк Стройкредит.
Сеть магазинов Дейли.
Образовательная программа.
Распространение системы.
Анализ данных.
Анализ данных – это очень широкое понятие. По большому счету любую программу, позволяющую найти нужную информацию, отобразить ее и c помощью полученных данных сделать те или иные выводы, можно назвать аналитическим инструментом. Это действительно так, в процессе анализа приходится использовать различное программное обеспечение, но мы будем рассматривать только специализированные системы, которые ориентированы на решение именно задач анализа.Почему же мы считаем, что при анализе нужно использовать именно специализированные системы, почему нельзя ограничиться программами общего назначения? Дело в том, что анализ – это не результат каких-то действий, а непрерывный процесс. Конечно, если необходимо раз в месяц построить единственный график, то не стоит ради этого изучать специализированные программы, достаточно воспользоваться стандартными электронными таблицами. Подобный подход вполне применим во многих случаях, но как только потребность в анализе возрастает и его начинают использовать все чаще и чаще, выясняется, что при ручной обработке процесс отнимает очень много времени, а результат оставляет желать лучшего.
Для того чтобы анализировать, вначале нужно как минимум собрать необходимую информацию, что занимает немало времени, ведь обычно данные бессистемно разбросаны по всей организации. Часть информации хранится в учетных системах, что-то в специализированных базах данных, очень много сведений хранится в офисных документах. Это типичная картина практически для всех организаций.
Но даже собрав нужные данные воедино, нельзя сразу их использовать. В подавляющем большинстве случаев первичная информация требует очистки. В данных присутствуют пропуски, аномальные выбросы, противоречия и прочее и прочее. Со всеми этими проблемами нужно как"то бороться, если мы хотим получить действительно качественный результат анализа. Плохое качество исходных данных может не только помешать анализу, но и привести к неверным выводам, что значительно хуже.
Использование специализированного программного обеспечения позволяет не только значительно быстрее решать типовые задачи, возникающие в процессе анализа, например, консолидация данных, очистка, отображение, но и поставить процесс анализа на поток, что гораздо важнее. Именно переход от кустарных или разовых действий по обработке данных к регулярному анализу и вынуждает использовать специализированные аналитические системы.
Может показаться, что для анализа достаточно просто добавить к учетной системе нужные алгоритмы анализа и проблема будет решена, но это не так. Учетные и аналитические системы кардинально отличаются друг от друга.
