빅 데이터 및 분석 플랫폼

오늘날 가장 민첩한 조직에서 분석 소프트웨어를 사용하면 의사 결정이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 많은 소프트웨어 벤더들이 이제 데이터 중심 분석의 사용을 전략적으로 관리하도록 설계된 "분석 플랫폼"을 선전하는 이러한 관행이 중요해졌습니다. 그러나 분석 플랫폼은 정확히 무엇입니까? 그리고 소위 빅 데이터는 분석의 맥락에서 어디에 적합합니까? 우리는 Enterprise Management Associates의 분석가 John Myers와 Walmart와 같은 고객이 많은 벤더 인 Alteryx의 Paul Ross가 등장하는 "The Briefing Room"의 최근 에피소드에서 이러한 주요 질문을 살펴 보았습니다.

데이터는 문맥 상 유용하지만 별개의 것은 아닙니다. 빅 데이터는 판매 또는 고객 데이터와 같은 기존 데이터 세트와 함께 분석 할 때 가장 중요합니다. Alteryx는 생산 및 소비 워크 플로우 환경 위에 직관적 인 사용자 인터페이스를 제공하여 분석 앱 작성 및 파생 된 통찰력 소비를 촉진합니다. 이 소프트웨어는 사용자가 조직 전체의 전통적인 정보 자산과 결합 할 수 있도록하여 빅 데이터를 "인간화"하려고합니다. 비즈니스 분석가 및 "데이터 기술자"는 예측 및 공간 분석을 수행 할 수있을뿐만 아니라 프라이빗 클라우드 또는 Alteryx Analytics Gallery 퍼블릭 클라우드를 통해 공유 할 수있는 애플리케이션을 생성 할 수 있습니다.

우리가 배운 것은 다음과 같습니다.

• Alteryx Strategic Analytics는 데이터 장인과 비즈니스 전략가를 위해 설계된 데스크톱 대 클라우드 민첩한 비즈니스 인텔리전스 및 분석 솔루션입니다.
• 데이터를 사용자 친화적으로 만들기위한 세 가지 열쇠가 있습니다. 1) 결정 시간-통찰력은 비즈니스의 손에 달려 있어야합니다. 2) 소프트웨어는 데이터 분석가에게 필요한 데이터를 사용할 수있는 올바른 기능을 제공해야합니다. 3) 플랫폼은 의사 결정자가 집에서 사용하는 애플리케이션만큼 쉽게 분석을 사용하도록해야합니다.
• 분석 워크 플로우를 통합하면 시간이 단축되고 조직의 효율성이 향상됩니다.
• "생산-소비"워크 플로우 환경은 사용자와 엔지니어에게 최적화되어 있습니다. "소비"환경은 분석 응용 프로그램으로 구성되는 반면, 스튜디오 또는 "생산"환경은 응용 프로그램 설계를위한 예측 매크로 및 도구로 구성됩니다.
• 이코노미스트 인텔리전스 유닛 (Economist Intelligence Unit)이 실시한 설문 조사에 따르면 경영진의 77 %가 빅 데이터 통찰력을 가진 직원이보다 현명한 결정을 내린다고 생각합니다. 또한 경영진의 74 %가 더 많은 데이터를 공유할수록 의사 결정이 더 효과적이라고 생각합니다.
• 마이어스는 더 많은 조직이 비교적 새로운 통찰력을 활용할 수있는 방법을 찾으면서 빅 데이터의 정의가 기술 정의에서 비즈니스 정의로 바뀌고 있다고 제안했습니다.

이벤트 세부 사항 :

빅 데이터를 사용자 친화적으로 만들기위한 세 가지 키 -20121127 2101-1

1 시간 10 분