博客我们生活在一个数据的世界里：数据的数量比以往任何时候都多，在不断扩展的表格和位置阵列中。处理数据是企业应对新世界挑战的窗口，帮助公司和客户繁荣发展。在数据激增的世界里，每一家公司都在成为一家数据公司。通往未来成功的道路越来越依赖于有效地收集、管理和分析数据，以揭示您将用于做出更明智决策的见解。要做到这一点，就需要重新思考如何处理数据，从中学习，以及数据如何适应数字化转型。简化数字转换想看更多吗？提交此表格即表示我同意Sisense的隐私政策和服务条款。每一个组织所产生的数据量越来越大，数据来源越来越多样化，这使得数字化转型成为一个令人望而生畏的前景。但没必要。在Sisense，我们致力于使这个复杂的任务变得简单，将权力交给业务数据和战略的构建者，并为每个人提供见解。googlesheets分析模板的发布说明了这一点。了解数据如何成为洞察力分析成功的一大障碍是，通常只有数据领域的专家（数据工程师、科学家、分析师和开发人员）才能理解这个复杂的主题。随着对数据的访问和使用现在已经扩展到业务团队成员和其他人，更重要的是每个人都能在数据通过BI和分析过程时了解到它发生了什么您对数据和分析过程的权威指南此流程图信息图显示了原始数据如何变成可操作的见解。它将引导您了解您可能需要考虑哪些BI和分析功能，以及为您和您的公司带来可能改变游戏规则的决策的每一步。1在原始状态下生成和存储数据每个组织都会生成和收集内部和外部来源的数据。数据采用多种格式，涵盖组织业务的所有领域（销售、市场营销、工资单、生产、物流等）。外部数据源包括合作伙伴、客户、潜在客户等传统上，所有这些数据都存储在本地服务器中，使用我们很多人都熟悉的数据库，如SAP、Microsoft Excel、Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2、PostgreSQL、MySQL、Teradata。然而，云计算发展迅速，因为它提供了更灵活、更灵活、更具成本效益的存储解决方案。目前的趋势是将基于云的应用程序和工具用于不同的功能，如Salesforce用于销售，Marketo用于营销自动化，以及大规模数据存储（如AWS）或数据湖（如Amazon S3、Hadoop和Microsoft Azure）。一个有效的、现代化的BI和分析平台必须能够处理所有这些存储和生成数据的手段。2.提取、转换和加载：准备数据、创建登台环境和转换数据，为分析做好准备为了正确地访问和分析数据，必须从原始存储数据库中获取数据，并在某些情况下进行转换。在所有情况下，数据最终都会被加载到不同的地方，因此可以使用Sisense这样的云数据团队包来管理和组织数据。使用数据管道和数据存储工具之间的数据集成，工程师执行ETL（提取、转换和加载）。他们从数据源中提取数据，将其转换为一种统一的格式，使其能够被集成。然后将其加载到为数据库准备的存储库中。在云时代，最有效的存储库是基于云的存储解决方案，如Amazon RedShift、Google BigQuery、Snowflake、Amazon S3、Hadoop、Microsoft Azure。这些巨大、功能强大的存储库能够灵活地按需扩展存储功能，而不需要额外的硬件，这使得它们比内部解决方案更加灵活、经济高效，而且劳动密集度也更低。它们保存来自关系数据库（行和列）的结构化数据、半结构化数据（CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。Sisense提供对云数据仓库的即时访问。3.数据建模：建立数据之间的关系。连接表一旦存储了数据，数据工程师就可以从数据仓库或数据湖中提取数据，以更易于访问和使用的方式创建表和对象。它们在数据和连接表之间创建关系，以设置关系的方式对数据进行建模，这些关系将在仪表板设计器在前端启动查询时转换为联接的查询路径。然后，用户（在本例中是BI和业务分析师）可以检查它，创建数据之间的关系，连接和比较不同的表，并从数据中开发分析。强大的存储库和强大的BI和分析平台的结合使这些分析师能够在几分钟内将实时大数据从云数据仓库转换为交互式仪表盘。他们使用一系列工具来帮助实现这一目标。维度表包括可以根据客户分析（日期、位置、名称等）需要进行切片和切分的信息。事实表包括事务信息，我们将其聚合。Sisense ElastiCube使分析师能够从任何地方聚合任何数据。其结果是：高效的数据建模，映射出软件或应用程序存储信息的所有不同位置，并计算出这些数据源将如何组合在一起，相互流动和交互。在此之后，该过程将遵循以下两条路径之一：4构建仪表板和小部件现在，开发人员拿起指挥棒，创建仪表板，以便业务用户可以轻松地可视化数据并发现特定于其需求的见解。他们还构建了可操作的分析应用程序，从而通过分析应用程序采取数据驱动的行动，将数据洞察整合到工作流程中。他们使用小部件之间关系的增强库来定义探索层。针对BI和分析团队的Sisense软件包旨在实现易于可视化的分析并形成改变游戏规则的见解。帮助提供见解的高级工具包括通用知识图和使用机器学习（ML）/人工智能（AI）技术自动化数据准备、洞察发现和共享的增强分析。这些驱动分别来自数据分析和预测分析的自动推荐。自然语言查询（Natural language query）将分析的能力交给了即使是不懂技术的用户，让他们能够在不需要代码的情况下对数据集提出问题，并根据自己的需要定制可视化效果。5.将分析嵌入到客户的产品和服务中进一步扩展分析功能，开发人员可以创建直接嵌入到客户产品和服务中的应用程序，这样他们就可以立即采取行动。这意味着，在BI和分析过程结束时，当您提取见解后，您可以立即在洞察点实时应用所学知识，而无需离开您的分析平台并使用其他工具。因此，您可以通过启用数据驱动的决策和自助服务分析为客户创造价值通过为产品团队提供类似Sisense的软件包，产品团队可以构建和扩展定制的可操作分析应用程序，并将其无缝集成到其他应用程序中，从而开辟新的收入来源，并提供强大的竞争优势。了解更多关于如何从AI支持的自助式BI中获益的信息，并使用您的所有数据构建可操作的分析应用程序，简化复杂性并获取可以推动业务发展的见解。查看全尺寸版本亚当·默里在搬到特拉维夫之前，在伦敦和纽约开始了他的企业传播和公关事业。在过去的十年里，他一直与Amdocs、Gilat Satellite Systems和Allocate Communications等科技公司合作。他拥有英国文学博士学位。当他没有和妻子和儿子在一起的时候，他会全神贯注于他心爱的足球队托特纳姆热刺队。标记：数据建模|数字转换|提取转换负载