如何与Databox自动化您的报告过程beplay体育appios
报告| 8月8
让我们面对现实吧,财务和运营报告并不是世界上最可爱的主题。
每个人都知道我们需要它,但很少有时间和精力投入做得很好。
你得到报告,真正反映了您的业务的现状吗?或者你得到罐头报道,只不过是一个“疣和所有”反映了历史数据?让我们面对现实吧——90%的时间,我们从业务系统没有得到最和工具。
你见过一份报告,看起来是由艺术家原名王子吗?我不是指明尼阿波利斯的声音沙哑桂冠诗人,要么,我指的是艺术家原名——王子的人写了“紫雨。”
猜猜,它是可能的匹配数据和艺术并把它变成一个艺术杰作——一份报告应该被陷害了。从深颜色和杰出的字体选择深思熟虑的定位分析,以便读者可以享受它。是的,我们是一个小玩笑,但是我们也高度意识到,许多分析报告统计展览平面数字多枯燥的文本框。
数据仓库的报告,您可以轻松地将大量的数据转换成有价值的业务洞察力从多个来源。和最好的部分是,它是一个自动的和容易的过程可能得到艺术的报告结果。
在本指南中,我们将向你解释数据仓库报告到底是什么,它是如何工作的,以及如何你可以用它来帮助改善报告在你的公司。
请继续关注“直到最后!
什么是数据仓库?
数据仓库的定义可以迷惑,有不同的解释和争论,即使在行业的领导者。大多数数据仓库好像一个银弹,但许多公司,只不过相当于超支在存储。
数据仓库报告可能听起来像一个可怕而神秘的概念,但实际上非常容易理解。
数据仓库是一个商业智能解决方案,组织公司的数据转换成虚拟仓库。它允许您查看一个一致的图片,你的客户、产品和服务,和业务性能。数据仓库是一个存储库的信息转化成一个复合视图,使用户能够有一个完整、准确的图片他们的业务。
数据仓库不是一个产品,而是一个环境,并从多个数据源的数据——的OLTP数据并将其存储在一个有组织的方式,理想的情况是在相同的结构或数据模型作为商业智能工具或应用程序。
你的数据仓库是一个金矿的有价值的信息。但是,这黄金意味着挖掘很多污垢。你怎么能我有用的见解和黄金从你的数据仓库吗?幸运的是,有一些证明报告数据仓库技术,帮助您筛选污垢和抽出宝贵的见解。
但是在我们掩护他们看看数据仓库对业务报告的影响。
5原因数据仓库如何提高业务报告
这里有5个原因数据仓库如何帮助改进业务报告:
1。用结构化数据产生更有意义的报道
数据仓库的主要目的是为了方便用户分析数据,提供更好的访问和控制被分析的信息。试图从一个事务性的数据库报告通常不是非常有效。这是因为数据没有被结构化和专门为报告的标签。
结构化数据在数据仓库中更易于产生有意义的报告。一个好的数据仓库提供的结构化数据可以让用户更有意义的提问和获得更多有用的答案。
数据仓库是实现不同于其他类型的数据库中使用业务应用程序。它被设计来最大化对历史数据的访问和促进更详细的查询和分析多个年,几个月,甚至几天的信息。为了做到这一点,它需要存储大量的原始数据。
2。汇集多个数据源到一个地方
数据仓库可以包括数据从不同的来源和通常创建一个特定的目的。例如,一个客户关系管理(CRM)系统通常是用来存储客户信息和交互。它也可能存储供应商和/或雇员的信息。数据仓库可以包含这些信息虽然也可能包含其他non-CRM财务或销售数据等信息。
虽然报告从单个数据源可以通过使用商业智能工具嵌入到大多数分析应用程序,让您的业务需要的全貌汇集多个数据源到一个地方。
3所示。提高历史报告和趋势分析
数据仓库是建立在时间的基础上通过细节从事务性系统加载到一个临时表,他们可以转换和清洗,然后加载到数据仓库本身。随着业务的增长,您可以继续扩大与附加信息和指标的数据仓库。
数据仓库必须认真设计,因为它们含有大量的敏感信息。他们所使用的组织比较当前性能对历史趋势,使他们对未来的计划和项目做出明智的决定。
4所示。提高投资回报率
使用数据仓库作为自助式BI应用程序的基础。您可以使用更复杂的分析工具与自助式BI应用程序时能够访问数据仓库业务报告。
确保你的自助式BI项目带给你积极的ROI,你需要一个强大的数据治理计划,限制用户的访问敏感数据并提供培训的最佳实践。没有它,不仅将你从BI项目没有获得足够的价值,但是你也可以建立一个文化的恐惧和不信任周围的分析。
5。节省时间和减少错误报告
有一些很有说服力的和明显的优势有一个数据仓库。它不仅消除了需要手动收集、清洁和现在的数据,但它也允许您更快更容易地生成报表。
数据仓库标准报告并不令人兴奋,但是他们为您的业务提供有价值的见解。给业务用户自助服务报告功能使他们更有效率而释放的数据专家专注于更复杂的分析。
然而,数据仓库的报告可以提供更多的价值比传统的报告和洞察力。这五个原因解释为什么这是真的。如果你的业务有很多数据和需要做出更好的决策,实现数据仓库为贵公司可能是正确之举。
数据仓库报告的最佳实践
嗯,似乎势不可挡的建立和维护数据仓库。但是,一个好的计划,您可以构建一个没有太多麻烦。这里有七的最佳实践构建数据仓库为你的组织:
1。确定数据仓库的必要性
要理解为什么组织采用数据仓库的概念,让我们先来了解为什么他们需要。
数据仓库是很有用的企业想要利用他们的存储大量原始的业务信息,通过分析它并将其转化为有价值的见解。如果你已经有了一个系统,运行良好,那么你不太可能能够证明在建立数据仓库所需的费用。当你做决定,数据仓库可以使你的企业获益,下一步是找出什么样的数据仓库将最适合您的需要。
有两种主要类型:操作(OLTP)和分析(OLAP)。OLTP数据库集中在日常操作和包含现有产品信息,客户和员工。OLAP数据库包含历史信息可以帮助你发现趋势。
2。避免“大爆炸的方法”
宇宙大爆炸的方法有两个主要问题:
从他们的投资企业不能实现任何价值——他们没有看到从他们的投资数据仓库直接结果。实现可能需要几个月或几年。在此期间,业务没有得到任何实实在在的从其投资的项目。
业务需求发展——人们找出他们想做什么与数据仓库一旦它完成。企业搁置这个项目,因为他们看不到直接的结果和他们的需求变化。
为了避免这些问题的唯一方法就是有一个敏捷方法。你应该在小块建立仓库,这样您就可以更快地交付价值和快速响应不断变化的业务需求。使用敏捷方法,业务分析师可以请求特定的报告和运行分析时需要的。创建一个敏捷方法的另一个好处是,数据仓库可以调整以适应特定需求的每一个行业,公司,或垂直。
3所示。分析和理解数据
数据仓库是一个主要的商业智能(BI)的组件系统。他们是用来巩固来自业务系统的大量数据,将它们转换为一种形式进行分析,使决策更加有用。在过去的几年里,它已成为明显,传统数据仓库不适合在线分析处理(OLAP)。出于这个原因,选择OLAP工具已经开发专门为快速设计灵活的数据分析。
4所示。决定你需要加载数据的频率
多久你将记录加载到数据仓库取决于组织的需求,但它通常是每天至少一次。例如,如果它是一个零售商店,你每天处理事务,然后你会想每天交易加载到数据仓库。如果更多的网上业务,有成千上万的实时交易发生,那么你可能只加载交易每小时或两个小时。
5。定义一个变化数据捕获(CDC)政策实时数据
变化数据捕获(CDC)方法是一个非常有用的复制机制的变化源系统的数据仓库。它使用中捕捉更改更改表原始表和将这些变化到数据仓库。这种机制有助于减少大容量更新源系统的影响。它还提供了一个视图的历史数据随时间发生了变化。
6。使用英语教学而不是ETL工具
而ETL和都出现类似的英语教学方法,英语教学更ETL的简化版本。
英语教学可以消除一些数据清理和转换的步骤在这个过程中,使其更容易实现,也可能导致更多的数据错误。这两个方法之间的主要区别是,一个英语教学方法允许更灵活的存储和检索信息。这种灵活性允许您存储新的、非结构化数据而不用担心清洁或改变之前将它添加到您的数据仓库。这可以帮助因为清洗和转换数据的过程需要时间,它可能并不总是需要根据您正在执行什么类型的分析。
不过,英语教学有一个潜在的缺点:缺乏一致性存储的信息可以创建在报道不一致。如果你使用英语教学而不是ETL,你应该确保你的BI工具足够灵活,可以处理这种类型的数据不一致,否则,你可能不准确的报告。
7所示。选择本地或在云中
有两种方法来构建数据仓库:本地(自托管)和基于云计算的。
传统的方法来实现数据仓库是投资于硬件、软件和现场的工作人员在自己的数据中心。这是最昂贵的选项,通常由组织只使用大量的数据和复杂的系统集成的要求。这些特点在金融服务行业非常普遍,规定要求严格控制敏感数据。
云越来越多选择组织寻找节约成本和提高敏捷性。基于云的数据仓库是一个有吸引力的解决方案时较低数量有限的更复杂的数据处理需求。云提供轻松访问所有组织的相关信息,提高了效率,允许更快的时间洞察力,并允许更快与更好的商业决策分析企业内。
数据仓库工具来帮助你开始
数据仓库工具的帮助下,你可以存储、管理、过程和更有效地分析你的业务数据。我们为您提供一流的数据仓库工具的列表:
1。亚马逊红移
全面管理数据仓库解决方案安全、节省成本的方式,让用户可以更方便地存储和分析在AWS任何数量的数据。
亚马逊红移的最重要的特征是它可以为pb级别的数据集提供快速查询响应时间和超低延迟。同时,你可以很容易地规模向上或向下数据量变化通过指定数量的计算能力你需要为你的业务。它是建立在一个柱状存储格式压缩数据效率远远高于基于行的存储格式像兽人或者拼花。
beplay体育appiosDatabox集成了亚马逊红移。我们建议使用Amazon红移从专有数据库查询来提取数据,并展示它与数据从受欢迎的服务,比如,Mixpanel Google Analytics和Salesforce。看到更多的信息关于连接Databox帐户与亚马逊红移。beplay体育appios
2。微软Azure
微软Azure云计算平台和基础设施建设,部署和管理应用程序和服务通过Microsoft-managed数据中心的全球网络。Azure提供服务、平台和基础设施开发人员和IT专业人士创建混合应用程序。微软Azure定位竞争对手亚马逊网络服务(AWS),谷歌的云平台(GCP), IBM SoftLayer,甲骨文云基础设施的一部分,微软内部的一个新的“云计算”部门。
这里有更多的信息如何使用Microsoft SQL Server Databox吗beplay体育appios。如果你的数据已经连接,我们建议尝试我们的自由它的仪表板模板之一。
跟踪和可视化数据从MySQL和Microsoft SQL Server 70 +其他流行的集成实时从我们图书馆的预构建的模板。免费下载任何模板,连接您的数据,并得到即时的可视化查询性能、总连接(活跃的和不活跃),缓冲池阶段,慢速查询等等。
3所示。谷歌BigQuery
谷歌BigQuery是一个分析平台由谷歌允许用户执行大型数据集的快速分析。谷歌BigQuery serverless数据仓库,类似于Apache蜂巢和Apache火花。产品于2010年宣布,在2011年成为可用于商业用途。
完全托管,pb级别的,低成本的分析数据仓库,可以查询tb pb的数据,使用相同的sql语言流行的商业智能工具所使用的表和Qlik。
BigQuery是一个混合系统,使列存储的信息,然而,这需要到NoSQL附加功能,如数据类型和嵌套功能。BigQuery可以有100个并发用户。
这是如何的更多信息连接和可视化数据从谷歌在Databox BigQuery数据库beplay体育appios。
4所示。PostgreSQL
PostgreSQL数据库管理系统(DBMS),尤其用于数据仓库。SQL Server是一个数据库管理系统,尤其是用于电子商务和其他数据仓库解决方案。Postgres是一个功能丰富的DBMS能够处理复杂的查询和大型数据库。
MySQL是一个简单的数据库管理系统,是相对简单的排队和管理,快速、可靠和易于理解。PostgreSQL表现良好在OLTP和OLAP系统一次读/写需要速度和密集的数据分析需要执行。
PostgreSQL可以存在配置非常高效地运行在数据库服务器机器,功能同时作为web服务器或应用程序。
如果你已经准备好你的数据从一个PostgreSQL数据库,你可以想象Databox。beplay体育appios找出在这里。
5。Oracle自动仓库
在Oracle自动仓库,内置的自助服务工具包括一个移动应用程序和一个专门的门户网站允许用户定义数据集包含来自Oracle的数据和视图,数据中心和第三方数据源。它还可以帮助用户自定义查询的数据源,可以作为分析多维数据集或维度表。自治的数据仓库,您可以简单地构建一个数据仓库,安全,规模,支持它,而无需担心复杂的过程。自主数据仓库有多模型数据功能和支持多种工作负载在一个平台,快速实现和结果。
6。雪花
雪花是一种数据仓库,亚马逊网络服务(AWS)之上的云。有了雪花,用户可以存储数据以较低的成本。雪花存储值是类似于Amazon S3存储数据。与光谱红移AWS试图解决这个问题,引入产品,允许从Amazon S3查询数据;但它不是像雪花一样方便。在雪花中,计算和存储是分开的,这意味着客户只支付他们所使用的计算能力。雪花,很容易复制表,模式,或运行数据库和查询数据快。
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7所示。Amazon S3
Amazon S3是一个基于云的存储服务,旨在保存和5 tb的存储对象的大小。Amazon S3提供用户访问同一个系统使用运行自己的网站。这种存储服务不需要管理。它使用一个键-值系统,最大限度地减少时间上传,下载,移动数据。存储服务提供了一个基于http的上传和下载对象的API。桶,对象的访问控制,歌珥是内置的。
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