Analytics reinventando, Sideways

-Mul-ti-plexer er. substantivo. Um dispositivo, na eletrônica, que sintetiza os sinais de dados díspares em uma única saída, uniforme. o site Multiplexer funde várias perspectivas, tipos de mídia, e fontes de dados e sintetiza-los em uma mensagem clara, através de um blog patrocinado.

o site Multiplexer permite que os comerciantes para se conectar diretamente com a comunidade do site, permitindo-lhes para o blog na plataforma do site de publicação. O conteúdo dos blogs Multiplexer site é produzido em associação com o patrocinador e não faz parte do conteúdo editorial do site.

Ao longo do último quarto de século, a indústria de analytics tem lentamente reuniu um monte de diferentes opções de tecnologia. Começando com relatórios simples, tem havido um aumento constante no número de diferentes recursos disponíveis. Estes incluem a integração de dados e qualidade de dados, exploração de dados e visualização de dados, análise preditiva, e ferramentas especializadas para áreas como análise baseados em mapas e análise de texto. E os usuários de finanças tiveram a sua própria seleção de ferramentas de análise, incluindo os sistemas de scorecard orçamento e planejamento, e para acompanhar KPIs de alto nível.

Em um nível todas estas ferramentas fazer a mesma coisa: ajuda orgnizations obter o maior valor possível de seus ativos de informação. Mas as diferentes tecnologias em geral oriundas de diferentes origens e tradições, e foram originalmente concebidos para diferentes tipos de usuários.

Com o tempo, as necessidades de diferentes tipos de usuários de negócios turva. Hoje, se você quiser aproveitar plenamente todas estas características diferentes em toda a organização, ou como um indivíduo, normalmente você tem que instalar lotes de diferentes servidores e interfaces. A complexidade resultante tem limitado o quanto as organizações têm realmente implementado.

Mas o que se poderia fazer tudo isso com uma plataforma única e incrivelmente rápido que você nem sequer tem que instalar? E você poderia fornecer uma interface única que mistura o melhor de todos esses recursos para refletir o novo mundo, mais ágil do trabalho?

Essa é a promessa de novas plataformas de análise baseados em nuvem, como o SAP em nuvem para Analytics, com base em SAP HANA. Todos os motores que você pode precisar para análise estão agora disponíveis diretamente dentro da plataforma – não consulta apenas avançada, exploração de dados, e suporte nativo para hierarquias, mas também de integração de dados e de dados algoritmos de qualidade, processamento de eventos complexos, orçamento e previsão algoritmos, texto analytics, cálculos geo-espaciais e muito mais.

Tendo toda esta funcionalidade em uma única plataforma significa que você não está mais limitado pelas silos característica histórica. Ele mantém a promessa de novas formas de trabalho que lhe permitem combinar livremente diferentes aspectos da análise sem ter de saltar entre ferramentas separadas.

Por exemplo, você poderia

E para plataformas que fornecem capacidades “HTAP”, tudo isso pode ser realizado em dados operacionais em tempo real. No instante em que uma transação em nível de linha atinge o sistema, os dados são imediatamente disponível para análise sofisticada, sem exigir, agregações baseadas em batch lentas.

O futuro da análise está usando o poder das plataformas na memória de hoje para repensar fundamentalmente as interfaces, quebrar silos históricos e dar às pessoas de negócios o poder de combinar todos o melhor de análise e planejamento.

[Uma versão deste post apareceu pela primeira vez no Blog SAP Analytics]

Facilmente integrar e limpar combinações de dados corporativos, pessoais e de terceiros, quer se trate de sistemas on-premise ou na nuvem;. Fornecer previsões orçamentais mais perspicazes e precisos usando algoritmos de previsão sobre os dados “sinal”, tais como o sentimento do cliente. ; facilmente combinar e analisar dados de estrutura e não estruturados, se ele está armazenado em bancos de dados relacionais, plataformas como o Hadoop, ou o Google folhas;. Use algoritmos de previsão para identificar automaticamente outliers e tendências de dados, dados de cluster em grupos significativos ou determinar os principais fatores que influenciar os resultados desejados;. Aumentar a exploração de dados com mapeamento geográfico sofisticada; Aproxime-se a visão de “Big Data Discovery; E muito, muito mais.

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