10 روند در ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های آینده

در آینده ، ابزارهای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها در هر شرکتی ضروری خواهند بود تا بتوانند در دنیای به طور فزاینده ای با هم و با مقادیر عظیمی از داده ها ، مدیریت و تصمیم گیری کنند.

از تیم Biuwer ، اولین پلتفرم تحلیلی تجاری که کاملاً در اسپانیا توسعه یافته است ، ما در مورد آنچه سیستم عامل های تجزیه و تحلیل داده های آینده مانند خواهد بود ، ارائه می دهیم و بنابراین ، در این مقاله به 10 ویژگی یا روندهایی که این نوع سیستم عامل ها می پردازیم ، می پردازیمخواهد داشت.

1 - استفاده آسان

در حال حاضر ما با این مشکل روبرو هستیم که سیستم عامل های اطلاعات تجاری برای مدیریت یا اجرای آن دشوار هستند. در حقیقت ، هنگامی که یک شرکت وارد اجرای یک پروژه از این نوع می شود ، تعجب آور نیست که وظایف منحصر به فرد برای پیکربندی پلت فرم تجسم داده ها را در تقویم مشاهده کنید.

ابزارهای موجود در آینده باید استفاده آسان و پیکربندی آن آسان باشد. روند باید تسهیل پروفایل های کاربر غیر فنی برای مدیریت داده های شرکت خود باشد ، بنابراین از پیچیدگی هایی که امروزه می توانیم در برخی از ابزارها پیدا کنیم ، جلوگیری می کند.

در Biuwer ما همیشه پلتفرم خود را با این هدف در ذهن طراحی کرده ایم ، آگاه هستیم که پیکربندی این نوع ابزارها دشوار است ، ما سعی می کنیم این روند را پیش بینی کنیم ، اگرچه می دانیم که همیشه می توانیم پیشرفت کنیم.

یكی از خصوصیاتی كه در سالهای اخیر به این روند كمك كرده است ، ظرفیت "تجزیه و تحلیل خدمات خود" بوده است كه به انجام این كار خودتان در دنیای تجزیه و تحلیل است. این قابلیت به شما کمک می کند تا این نوع ابزارها آسانتر و در دسترس تر باشد ، اما باید با مستندات روشن و یک رابط کاربری بسیار دوستانه همراه باشد.

سکوهای ابری 2 - 100 ٪

در حال حاضر ، همه ما می دانیم که کار در ابر یک واقعیت است ، اما هنوز هم شرکت هایی وجود دارند که تمایلی به استفاده از 100 ٪ از سیستم عامل های ابری هم برای تصمیم گیری و هم برای سایر جنبه های مهم شرکت مانند ابزارهای مدیریت سیستم ، ERPS ندارندو سایر برنامه های مشابه

این بی اعتمادی به مرور زمان ناپدید می شود زیرا سیستم عامل های مستقر در ابر ، بیشتر و امن تر می شوند و مکانیسم های رمزگذاری ارتباطات و اطلاعات را اجرا می کنند و در نهایت باعث می شوند این سیستم عامل ها به طور فزاینده ای قابل اعتماد باشند.

جنبه های دیگری که باید در نظر بگیرید ، در دسترس بودن و سهولت دسترسی است. منظور من این است که یک بستر ابری باعث می شود تا 24 ساعت شبانه روز تجسم و ابزار تصمیم گیری ما را در دسترس قرار دهیم و ما مجبور نیستیم وقت و منابع خود را صرف حفظ سیستم خودمان کنیم ، که این امر به صرفه جویی در هزینه مستقیم می رسدبشر

ویژگی دیگری که یک پلت فرم داده ابری به ما می دهد این است که ما از ابزارهای دسک تاپ خداحافظی خواهیم کرد. بسیاری از سیستم عامل های این صنعت در حال حاضر دارای ابزاری دسک تاپ برای طراحی داشبورد یا تجسم داده ها یا برنامه های دسک تاپ برای به اشتراک گذاشتن یا مشاهده یک داشبورد قبلاً طراحی شده هستند.

با یک پلت فرم ابر 100 ٪ ما از ناسازگاری در سطح برنامه خودداری خواهیم کرد. چه اتفاقی می افتد اگر بخشی از تیم شما با سیستم های لینوکس یا قسمت دیگری با ویندوز کار کند و ابزار شما با برخی از این موارد سازگار نیست؟یا حتی اگر یک تجسم داده را برای باز کردن در یک برنامه دسک تاپ به اشتراک بگذارید و باید آن داشبورد را به روز کنید؟در اینجا ما ممکن است یکی از قوانین اساسی در مدیریت داده های تجاری باشد که به عنوان نسخه واحد حقیقت شناخته می شود.

به همین دلیل و بسیاری از دلایل دیگر ، ما Biuwer را از ابتدا به عنوان یک پلت فرم ابر 100 ٪ تصور کرده ایم. در Biuwer ما برنامه های دسک تاپ نداریم ، بنابراین همه چیز در ابر توسعه یافته ، طراحی و مشاهده می شود.

3 - امنیت

امنیت یک جنبه اساسی در هر بستر رایانه ای است و حتی در سیستم های تصمیم گیری نیز بیشتر است زیرا ما می توانیم با داده ها و اطلاعات بسیار حساس مقابله کنیم.

سیستم عامل های تحلیلی فعلی تجارت از قبل مکانیسم های امنیتی دارند ، اما این ویژگی همیشه باید موجود باشد و در آینده همه مکانیسم های موجود که فناوری فعلی و آینده به ما اجازه می دهد تقویت شوند. این جنبه مهم است زیرا امنیت یکی از مهمترین عواملی برای ایجاد اعتماد به کاربران است.

در Biuwer ما برخی از اقدامات امنیتی را که قبلاً در تمام برنامه های خود شامل می شویم ، مانند دسترسی ایمن ، رمزگذاری ارتباطات ، کنترل دسترسی به سطح کاربر ، گروه های کاربر ، سیستم امنیتی مبتنی بر نقش ، موتور پرس و جو داده با اتصال رمزگذاری شده ، سیستم سیاست داده ها برجسته می کنیم. این امکان را برای فیلتر کردن داده ها در سطح فیزیکی و غیره فراهم می کند.

علاوه بر ویژگی های فوق ، ما همچنان برخی از ویژگی ها را در نقشه راه خود مانند احراز هویت دو مرحله ای یا از جمله مکانیسم های امنیتی از طریق blockchain گنجانده ایم.

4 - تجزیه و تحلیل تلفن همراه

در آینده باید بتوانیم در هر نقطه و هر زمان تصمیم گیری کنیم ، بنابراین تحرک در این نوع ابزارها مهم خواهد بود. پلت فرم تجزیه و تحلیل داده های آینده ما باید از هر دستگاهی به ما دسترسی پیدا کند ، خواه تلفن همراه ، رایانه لوحی ، تلویزیون هوشمند ، رایانه یا هر دستگاه نمایشگر دیگر باشد.

یک پلت فرم ابر 100 ٪ این کار را تسهیل می کند زیرا دسترسی از طریق مرورگر وب انجام می شود ، بنابراین هر دستگاهی که دارای مرورگر باشد ، این ویژگی را به خودی خود خواهد داشت. لازم است که رابط کاربری دارای طرح های پاسخگو باشد تا بتواند با هر اندازه سازگار شود.

علاوه بر این ، توصیه می شود یک برنامه بومی داشته باشید که حداقل به ما امکان دسترسی به تجسم داده ها را می دهد.

یکی دیگر از ویژگی های تسهیل آنالیز موبایل ، استفاده از آنچه به عنوان تجزیه و تحلیل تعبیه شده شناخته می شود ، زیرا این امکان را می دهد تا تجسم داده ها را در هر نوع دستگاه ادغام کند.

5 - سیستم عامل های Hyper Coected

ما در دنیای بیش از حد متصل زندگی می کنیم ، که در آن هر روز برنامه ها و دستگاه های بیشتری داریم که سعی می کنند کار خود را آسان تر کنند ، اما در عین حال ، میزان داده های تولید شده متوقف نمی شود.

این داده ها ، چه ابرداده کاربردی یا داده های ارزشمند است ، ما باید بتوانیم آن را در یک بستر اطلاعاتی تجاری تجزیه و تحلیل کنیم زیرا می تواند ارزش زیادی را برای ما فراهم کند و اگر آن را به همراه سایر منابع داده تجزیه و تحلیل کنیم ، می توانیم تصمیم بگیریم.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های آینده باید بتوانند با تعداد زیادی از منابع داده ارتباط برقرار کنند و این یکی از عواملی است که هنگام انتخاب یک پلتفرم یا دیگری در نظر گرفته می شود.

اگر ما یک بستر ادغام داده برای انجام فرآیندهای ETL یا تهیه داده ها داشته باشیم و اگر با پلت فرم تجسم نیز ادغام شود ، می توانیم گردش کار را طراحی کنیم که در آن همه منابع داده را اضافه می کنیم و خیلی سریع تجسم را طراحی می کنیم.

برخی از نمونه های منابع داده که ممکن است بخواهیم تجزیه و تحلیل کنیم:

• دیتابیس
• شبکه های اجتماعی
• برنامه های ابری
• APIS
• حسگر
• سیستم های صنعتی
• دستگاه های IoT
• و غیره

6 - داده های عملی

ما قادر خواهیم بود بر اساس داده های عملی تصمیم گیری کنیم. داده های عملی از طریق اقدامات انجام شده بر اساس شرایطی که در داده ها رخ می دهد تولید می شود.

به عنوان مثال ، در صورت برآورده شدن شرایط خاص می توانیم هشدار ، اعلان یا ارتباط را از طریق ایمیل دریافت کنیم. بیایید تصور کنیم که می توانیم یک شرط را به یک شاخص خاص اضافه کنیم ، به عنوان مثال سهام یک محصول. و این عمل هنگامی آغاز می شود که سهام زیر 1000 واحد سقوط کند. سیستم تحلیلی تجاری ما هشدار را برانگیخته و هشدار می دهد که به این مبلغ رسیده است.

این نمونه ای از عمل است اما نمونه های بسیاری دیگر وجود دارد:

• هشدارها / اعلان های داده محور
• ارتباطات ایمیل
• اقدامات را در خدمات خارجی انجام دهید
• تماس های API
• و غیره

7 - تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

ترکیب قابلیت های تجزیه و تحلیل پیش بینی در تجسم های ما ، پیش بینی سناریوهای خاص را برای ما آسان تر می کند.

نحوه درک تجزیه و تحلیل پیش بینی در BiUwer از مرحله قبل از تجسم داده ها ، در مرحله تهیه داده یا مرحله ادغام ، که مرحله ای است که فرآیندهای ETL / ELT به طور معمول در یک تجزیه و تحلیل داده های مصرف جریان اجرا می شوند ، شروع می شود.

در این فرایند است که می توانیم مدل های یادگیری را از طریق یادگیری ماشین به مجموعه داده هایی که از منابع داده استخراج می کنیم ، اضافه کنیم. در نتیجه ما مجموعه داده های گسترده را با اطلاعات پیش بینی بدست می آوریم.

پس از دستیابی به این امر ، ما می توانیم این مجموعه داده ها را در تجسم داده ها به گونه ای بگنجانیم که بتوانیم به سرعت متمایز کنیم که داده ها با پیش بینی مطابقت دارند و به داده های واقعی یا تاریخی کدامند.

نمونه ای از این موارد را می توان در نمودار زیر مشاهده کرد که در آن داده های واقعی را به رنگ آبی و داده های پیش بینی به رنگ سبز مشاهده می کنیم. به این ترتیب ما می توانیم بر اساس این پیش بینی تصمیم گیری کنیم.

با گذشت زمان ، مدل های یادگیری و تکنیک های یادگیری ماشین به گونه ای پیش می روند که اعتماد به نفس ما در این پیش بینی ها بیشتر و بیشتر خواهد بود ، بنابراین اگر در مدل اعمال نشده دیگر مشکل خود پلتفرم نباشدهر مجموعه داده

8 - تجزیه و تحلیل زمان واقعی

تجزیه و تحلیل در زمان واقعی یکی از پیشرفت های بزرگ در دنیای ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها خواهد بود.

در حال حاضر راه حل هایی وجود دارد که به شما امکان می دهد داده ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنید ، اما آنها معمولاً کاربردهایی هستند که روی خود عمودی تمرکز می کنند ، با پانل ها و تجسم های از پیش تنظیم شده ، و این نوع تجزیه و تحلیل را آسان تر می کند.

نمونه ای از این موارد ، ابزارهای نظارت بر تجارت یا سیستم عامل های تجزیه و تحلیل ورود به سیستم ، از جمله بسیاری دیگر است.

دشواری قادر به داشتن یک سیستم اطلاعاتی تجاری در زمان واقعی از مرحله جمع آوری داده ها شروع می شود که در آن داده های جدید باید در زمان واقعی پردازش شوند ، این داده ها را از طریق برقراری ارتباط و داشتن توانایی این داده های جدید ذخیره و هماهنگ می کند. در ابزار تجسم ما.

این یک چالش کاملاً یک چالش است زیرا تمام مراحل چرخه عمر داده ها درگیر هستند ، از تولید آن ، پردازش ، ذخیره سازی و در نهایت تجسم. بنابراین نه تنها توانایی همگام سازی داشبورد به طوری که داده های جدید بارگیری شود ، بلکه بسیار بیشتر پیش می رود.

9 - تجزیه و تحلیل مشترک

ویژگی دیگری که این نوع ابزار باید داشته باشد ، تجزیه و تحلیل مشترک است که در آن می توانیم نکات زیر را برجسته کنیم:

• قادر به به اشتراک گذاشتن تجسم محتوا و داده ها با سایر کاربران یا گروه ها ، به صورت خصوصی یا عمومی. نمونه ای از این موارد ما هنگام تعبیه یک نمودار یا داشبورد در برنامه یا وب سایت دیگر ، یا همچنین وقتی پیوند را به شخصی ارسال می کنیم که می خواهیم به اشتراک بگذاریم.
• اسناد تعاملی در قالب نوت بوک. نوت بوک ها اسنادی هستند که از یک طرف توسط محتوای استاتیک و از طرف دیگر توسط محتوای پویا از طریق داده هایی که ما از طریق ابزار تحلیلی ما پیکربندی و وصل می کنیم ، تغذیه می شوند. شما می توانید یک نوت بوک را از طریق یک لینک ، سند HTML یا چاپ به اشتراک بگذارید که گویی این گزارش است.
• یک مرکز اعلان داشته باشید که در آن هشدارها ، پیام های سایر کاربران ، داده های عملی و غیره دریافت می کنیم.
• قادر به حاشیه نویسی از تجسم داده ها به گونه ای است که وقتی خودم یا کاربر دیگری را دوباره مرور می کنم ، می توانیم ببینیم که در آن لحظه چه اتفاقی افتاده است.
• و غیره.

10 - تهیه داده ها - ادغام داده ها

و نکته آخر ، داشتن ابزارهای تهیه داده در پلتفرم تجزیه و تحلیل داده های شما به شما امکان می دهد تمام استراتژی مدیریت داده های کسب و کار خود را در یک مکان داشته باشید.

از طریق یک ابزار پردازش یا تهیه داده می توانیم گردش کار یا خطوط لوله را که داده ها را پردازش می کند تعریف کنیم. بنابراین منابع داده را به فرآیندهای متوسط اعتبار سنجی ، تمیز کردن ، محاسبه و غیره متصل می کنید تا بعداً بتوانیم نتایج این فرآیندهای واسطه را در یک انبار داده مستقر در ابر ذخیره کنیم.

یکی از مزایای مهم این است که بتوانید انبارهای داده را در ابر داشته باشید ، بنابراین تمام مزایایی را که دنیای ابر در ذخیره داده های تجاری دارد به دست می آورد.

دید ما در Biuwer

چشم انداز ما در مورد Biuwer این است که به تدریج تمام این روندها را بگنجانیم و مناطقی را که ما در نظر می گیریم بیشترین سود را برای مشتریان خود اضافه یا تقویت کنیم.

به این ترتیب ، نقشه راه توسعه ما هم بر نیازهای مشتریان و هم بر روندهای آینده متمرکز شده است ، بنابراین تعهد ما همیشه این است که فن آوری های جدید را برای تسهیل روند تصمیم گیری بگنجانیم.

چشم انداز ما برای آینده ایجاد یک پلت فرم مدیریت داده و تجزیه و تحلیل واحد به منظور تهیه و پردازش داده ها ، ذخیره داده ها و قابلیت های تجسم ، همه در یک بستر ابری یکسان است.