Критическая синергия между хранилищами данных и бизнес-аналитикой в ​​2023 году

Введение

Поток данных 2023 года

В 2023 году мы переживаем замечательную эпоху, характеризующуюся беспрецедентным ростом объема данных. Чтобы представить это в перспективе, представьте себе данные как новый рубеж, сродни золотой лихорадке прошлого. По прогнозам IDC, совокупный глобальный объем данных к 2025 году достигнет ошеломляющих 175 зеттабайт, что является значительным увеличением по сравнению с 59 зеттабайтами, зарегистрированными в 2020 году.

Этот всплеск данных представляет собой дихотомию возможностей и проблем для предприятий. С одной стороны, это обещает ценную информацию и потенциал для улучшения процессов принятия решений. С другой стороны, это приводит к сложностям, связанным с управлением и извлечением значимой информации из этого потока данных. Поскольку предприятия сталкиваются с этим притоком данных, потребность в надежных решениях для обработки данных становится первостепенной. Это подводит нас к тонкостям хранения данных и незаменимой роли бизнес-аналитики в осмыслении этого золотого дна данных.

Сложность хранения данных и бизнес-аналитики

С ростом объемов данных сложность размещения данных в оптимизированных для анализа структурах, известных как хранилища данных, возросла во много раз. В то же время для получения действенной бизнес-аналитики путем анализа хранимых данных требуются сложные аналитические возможности. По мере роста масштаба и неоднородности данных в разных компаниях усиливается взаимодействие между современными хранилищами данных и BI.

Это всеобъемлющее руководство будет сосредоточено на объяснении ключевых концепций хранилищ данных и бизнес-аналитики, а также их важной взаимозависимости.

Понимание хранилища данных

Хранилище данных — это процесс агрегирования разрозненных данных из распределенных источников в централизованное хранилище, оптимизированное для отчетности, анализа и анализа данных. Хранилище данных объединяет данные со всего предприятия в последовательную, унифицированную структуру. Эти консолидированные данные затем используются для поддержки приложений бизнес-аналитики, аналитики, визуализации и машинного обучения.

Основная цель хранилищ данных — повысить доступность данных, обеспечить согласованность отчетов и облегчить анализ, что в конечном итоге способствует принятию решений на основе данных. Благодаря «единому источнику достоверной информации» компании могут разрушить разрозненность данных и получить целостное представление.

Эволюция хранилищ данных

Хотя хранилища данных впервые появились в 1980-х годах, первые хранилища данных сталкивались с такими проблемами, как высокая задержка, сложное обслуживание и ограниченная масштабируемость. Эти решения с трудом справлялись с управлением и анализом огромных объемов данных, необходимых предприятиям для принятия стратегических решений. Это привело к инновациям в сторону более эффективных парадигм хранения данных, которые могли бы эффективно использовать экспоненциально большие наборы данных в рамках организации. Ограничения первоначальных реализаций стимулировали разработку надежных, готовых к будущему решений для хранения данных, способных идти в ногу с растущими потребностями в бизнес-данных.

Стремительный рост внедрения хранилищ данных в последние годы во всех отраслях не является совпадением. Как объясняет автор Паульрадж Понния в книге «Основы хранения данных: комплексное руководство для ИТ-специалистов», «хранилище данных больше не является просто новой идеей, предназначенной только для исследований и экспериментов. Это стало распространенным явлением… во всех отраслях, от розничных сетей до финансовых учреждений, от производственных предприятий до государственных ведомств, от авиакомпаний до коммунальных предприятий, хранилища данных революционизируют способы, которыми люди выполняют бизнес-анализ и принимают стратегические решения».

Проблемы, с которыми сталкиваются предприятия без хранилищ данных

Сегодня компании, внедрившие хранилища данных, осознают огромные преимущества, которые напрямую улучшают конечные результаты. Внедряя веб-технологии, эти организации могут повысить потенциал более широкого и упрощенного предоставления важной информации лицам, принимающим решения, в масштабах всего предприятия. Поскольку конкурентное давление и объемы данных растут в геометрической прогрессии, принципы и примеры использования из пророческой книги Поннии объясняют, почему продуманная стратегия хранения данных имеет неоценимое значение для компаний, стремящихся предоставить людям действенный интеллект и добиться успеха.

Для предприятий, не имеющих интегрированного хранилища данных, отчетность и анализ влекут за собой обременительное извлечение данных из разрозненных источников с последующей сложной сверкой вручную. Это приводит к расхождениям в данных, задержке понимания и отсутствию единых достоверных бизнес-данных. Другие проблемы включают дублирование данных в разных системах, утомительное создание отчетов, отсутствие безопасности данных и разочарование из-за невозможности ответить на стратегические вопросы, используя существующие активы данных.

Фактор масштабируемости в современных хранилищах данных

В отличие от традиционных локальных хранилищ данных с ограниченной масштабируемостью, современные облачные хранилища данных могут масштабироваться вверх и вниз в зависимости от меняющихся данных и потребностей в производительности. Ведущие платформы, такие как Google BigQuery, предлагают бессерверные архитектуры, которые справляются с расширяемыми рабочими нагрузками и одновременно автоматизируют административные задачи с помощью оптимизации на основе машинного обучения. Такая эластичная масштабируемость обеспечивает экономическую эффективность и одновременно обеспечивает безопасность данных и аналитических возможностей бизнеса в будущем.

Сила бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика — это технологии, инструменты и процессы, используемые предприятиями для сбора, хранения, анализа и визуализации данных для получения действенной бизнес-информации, которая способствует стратегическому планированию и повышению эффективности. BI охватывает все: от управления данными до расширенной аналитики и визуализированных информационных панелей, представляемых лицам, принимающим бизнес-решения.

Почему бизнес-аналитика важна в 2023 году

В 2023 году бизнес-аналитика стала бесценным активом во всех областях: от продаж до обслуживания клиентов, управления персоналом и не только. Благодаря быстрым изменениям в технологиях и поведении пользователей BI позволяет компаниям реагировать на основе сигналов, основанных на данных, а не только на интуиции. Современный BI также позволяет более широкую демократизацию аналитики для информирования как стратегических, так и повседневных решений.

Роль данных в бизнес-аналитике

По своей сути бизнес-аналитика вращается вокруг сбора, хранения и анализа наборов данных для выявления скрытых закономерностей, корреляций и сигналов. Чистые, согласованные и полные данные — это топливо, которое питает BI и позволяет получать полезную информацию. Таким образом, надежные стратегии хранения данных становятся основой эффективной бизнес-аналитики.

Преимущества эффективной бизнес-аналитики

При поддержке хорошо интегрированных данных бизнес-аналитика дает несколько ключевых преимуществ:

• Выявление экономии затрат и повышение операционной эффективности
• Создание новых возможностей получения дохода
• Понимание потребностей и поведения клиентов
• Оптимизация ценовой стратегии
• Прогнозирование изменений спроса
• Сравнительный анализ эффективности с конкурентами
• Предоставление сотрудникам возможности принимать решения на основе данных

Пересечение хранилищ данных и бизнес-аналитики

Как хранилище данных расширяет возможности бизнес-аналитики

1. Доступность и согласованность данных. Путем интеграции фрагментированных данных хранилище данных создает единую структуру, к которой инструменты BI могут беспрепятственно получать доступ для выявления корреляций между различными функциями, такими как продажи, финансы, маркетинг и т. д.
2. Обработка данных в режиме реального времени. Современные хранилища данных принимают как пакетные, так и потоковые данные в режиме реального времени, что позволяет проводить самую свежую аналитику с помощью платформ BI.
3. Масштабируемость для растущих потребностей в данных. Масштабируемая инфраструктура облачных хранилищ данных позволяет регулировать емкость в зависимости от расширения рабочих нагрузок BI и аналитики.

Влияние интегрированного хранилища данных и бизнес-аналитики на операции

Обеспечивая аналитику на основе данных во всех процессах, интегрированное хранилище данных и бизнес-аналитику, которые позволяют добиться измеримых операционных улучшений, в том числе:

• Повышение эффективности цепочки поставок и логистики
• Снижение затрат за счет прогнозной аналитики
• Разрушение функциональной разрозненности
• Устранение ненужных процессов посредством анализа
• Оптимизация контроля качества производства
• Улучшение управления запасами

Улучшение качества обслуживания клиентов с помощью анализа данных

От маркетинга до продаж и обслуживания — BI на основе данных влияет на принятие решений на протяжении всего жизненного цикла клиента:

• Микросегментация клиентов для персонализированных промоакций
• Прогнозирование возникающих потребностей и предпочтений клиентов.
• Отслеживание эффективности кампании в воронке продаж
• Оценка удовлетворенности и опыта клиентов в режиме реального времени
• Анализ взаимодействия сервисов для улучшения разрешения
• Создание 360-градусных профилей и маршрутов клиентов

Обеспечение безопасности данных и соответствие нормативным требованиям

С ростом объемов данных безопасность и соблюдение требований становятся обязательными. Современные хранилища данных объединяют надежные механизмы, в том числе:

• Детальный контроль доступа с разрешениями на основе ролей
• Шифрование данных при передаче и хранении
• Анонимизация полей конфиденциальных данных
• Маскирование данных для ограничения воздействия
• Комплексные журналы аудита активности для отслеживания
• Инструменты для проверки соответствия нормативным требованиям

Хранилища данных и BI на торговых площадках электронной коммерции, таких как Amazon, Walmart, Shopify и т. д.

Согласно опросу, проведенному Statista, более четверти опрошенных онлайн-покупателей в 40 странах совершили свою последнюю трансграничную покупку через Amazon. Alibaba/AliExpress заняла второе место: 17 процентов пользователей электронной коммерции разместили там свой последний заказ из-за границы. В условиях быстрой глобализации она будет только увеличиваться.

Излишне говорить, что, как и в большинстве отраслей, хранилища данных и бизнес-аналитика играют решающую роль в успехе рынков электронной коммерции, таких как Amazon, Walmart и Shopify. Эти платформы ежедневно генерируют огромные объемы данных, и использование этих данных крайне важно для продавцов, чтобы добиться успеха и масштабироваться в этой высококонкурентной среде.

Почему продавцы должны использовать хранилища данных и BI

Как упоминалось ранее, единственное, чего не хватает предприятиям, — это данных. Оно повсюду, и его в изобилии. Однако вот в чем загвоздка: легкий доступ к этой сокровищнице информации часто представляет собой серьезное препятствие, особенно для продавцов, ориентирующихся в сложном мире платформ электронной коммерции.

Продавцы часто перемещаются по лабиринту общедоступных и рыночных данных, дополненных данными из множества сторонних решений. Эти фрагменты информации затем анализируются в различных решениях в зависимости от ограничений функциональности экспорта. Результатом такого разрозненного подхода является тусклая версия анализа, основанного на данных, которая просто не справится с сегодняшней конкурентной ареной электронной коммерции.

Итак, каково решение? Что ж, все дело в наличии оптимизированной унифицированной системы доступа к данным и извлечения бизнес-аналитики. Это не просто удобство; это абсолютная необходимость по ряду веских причин.

1. Принятие решений на основе данных:

• Конкурентное преимущество: при продажах на быстро насыщающемся рынке электронной коммерции каждое решение имеет значение. Анализ данных обеспечивает конкурентное преимущество, позволяя предприятиям опережать рыночные тенденции, предпочтения потребителей и стратегии конкурентов.
• Сокращение догадок: вместо того, чтобы полагаться на интуицию или догадки, принятие решений на основе данных опирается на конкретные доказательства. Представление этих данных позволяет продавцам распознавать закономерности и изменять свою стратегию, чтобы минимизировать риск совершения дорогостоящих ошибок.
• Оптимизированная реклама и маркетинг. Анализируя данные о клиентах, продавцы могут определить, какие каналы наиболее эффективны, и соответствующим образом распределить ресурсы, обеспечивая более высокую окупаемость инвестиций.
• Управление запасами: данные о продажах в режиме реального времени позволяют предприятиям корректировать уровень запасов, сокращая избыточные запасы и минимизируя риск дефицита.

2. Эффективность:

• Оптимизированные операции: аналитика на основе данных помогает выявлять узкие места и неэффективность в цепочке поставок, выполнении заказов и обслуживании клиентов. Такая оптимизация операций снижает затраты и повышает общую эффективность.
• Оптимизация ценообразования: сочетание данных о прибылях и убытках, а также данных о ценах конкурентов позволяет продавцам устанавливать более выгодные цены, корректировать стратегии ценообразования в режиме реального времени и максимизировать размер прибыли, оставаясь при этом конкурентоспособными.
• Целевой маркетинг. Подробные данные о клиентах позволяют компаниям более точно нацеливать свои маркетинговые усилия, сокращая напрасные расходы на рекламу и повышая вероятность конверсии.

3. Снижение рисков:

• Обнаружение аномалий. Эффективное размещение всех данных о продавце в одном месте позволяет продавцу обнаруживать необычные закономерности или аномалии, помогая выявлять и предотвращать ошибочные или потенциально мошеннические действия до того, как они повлекут за собой значительные финансовые потери. (Или вы можете использовать DataHawk Insights для автоматического обнаружения аномалий)
• Рыночные сдвиги: отслеживая рыночные тенденции и поведение потребителей, продавцы на рынке могут быстро адаптироваться к изменениям спроса или рыночных условий, снижая риск затоваривания или недостаточного запаса товаров.

4. Масштабируемость и адаптируемость:

• Масштабирование инфраструктуры. По мере того, как продавцы развивают свой бизнес на Amazon, Walmart или любом другом рынке электронной коммерции, способность масштабировать инфраструктуру данных становится все более важной. Хранилища данных могут обрабатывать растущие объемы данных, гарантируя, что предприятия смогут идти в ногу с ростом.
• Адаптация к изменениям рынка. Среда электронной коммерции постоянно развивается. Предприятия, которые могут адаптировать свои стратегии в соответствии с меняющимися рыночными условиями, потребительскими предпочтениями и динамикой конкуренции, не дожидаясь, имеют больше шансов на процветание.

Заключение

Современные объемы данных ошеломили бы бизнес без порядка и структуры, навязанных стратегиями хранения данных, которые преобразуют разрозненные данные в унифицированные, готовые к анализу репозитории. Аналогичным образом, получение действенной бизнес-аналитики было бы невозможно без этого тщательно подобранного информационного ресурса, объединенного посредством хранилища данных. Эти две возможности синергетически подпитывают друг друга.

Поскольку сложность данных и динамика бизнеса ускоряются, инвестиции в надежные облачные хранилища данных становятся критически важным приоритетом для предприятий во всех отраслях. Надежное хранение и управление данными повысят конкурентоспособность.

Чтобы предприятия могли преодолевать неопределенность и процветать в эпоху цифровых технологий, внедрение перспективных систем обработки данных должно стать приоритетом руководства. Благодаря облаку в качестве инструмента реализации интегрированные хранилища данных и аналитика дают аналитическое преимущество, которое нельзя игнорировать. Путь к тому, чтобы стать предприятиями, ориентированными на данные, должен начаться уже сейчас.

Нет недостатка в программном обеспечении и инструментах, позволяющих предприятиям использовать хранилища данных и бизнес-аналитику. Чтобы идти в ногу со временем и раскрыть весь потенциал своих данных, компании часто обращаются к специализированному программному обеспечению, адаптированному к их соответствующим отраслям.

Для продавцов на торговых площадках электронной коммерции, таких как Amazon, Walmart, Shopify и других, DataHawk выделяется как лучшее в своем классе решение для всех их потребностей и задач. DataHawk выходит за рамки простого подключения хранилищ данных к выбранным вами инструментам бизнес-аналитики и выводит обогащение ваших данных на новый уровень. Он легко интегрируется с предпочитаемым вами инструментом BI, создавая индивидуальные информационные панели в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Но это не все. DataHawk предлагает дополнительные инструменты, такие как AI Copywriter, Anomaly Detector и Insights Generator, которые устраняют необходимость ручного вмешательства. Благодаря искусственному интеллекту на базе GPT-4, собственным алгоритмам и соблюдению рекомендаций Amazon вы можете легко создавать привлекательные списки Amazon всего одним-двумя щелчками мыши. Кроме того, DataHawk внимательно следит за вашими данными, оперативно обнаруживая любые аномалии и предоставляя ценные советы и подсказки для быстрого достижения успеха и улучшения видимости.

По сути, DataHawk представляет собой комплексное решение, которое необходимо каждому продавцу в своем наборе инструментов, что делает успех, основанный на данных, более доступным, чем когда-либо прежде. Будучи полностью настраиваемым решением, DataHawk создает индивидуальное решение, основанное на потребностях компании, вместо того, чтобы предлагать универсальное решение. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем помочь вам сократить время, энергию и рабочую силу, одновременно увеличивая прибыль, как никогда раньше.