4008-953622
合作伙伴
商业智能的数据质量
发布时间:2020-02-19    信息来源:未知    浏览次数:

  可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

  对于增强数据资产准确度和价值而言,将数据质量规则与活动(探查、清洗和监测)和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前,您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前,快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。

  由于数据清洗增强了数据的准确度,带来了数据完整性,并从源头增进了数据的可信度,因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统,它将接受数据质量处理,其中包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录,从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。

  最后,数据质量度量标准使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据的质量,并确保可以长期持续使用高质量的数据。

  因此,从技术角度看,实施MDM和Informatica Data Quality,作为数据仓库中主数据的确定来源,可以从提取、转换和加载(ETL)流程中简化数据集成。此方法可极大减低与数据仓库有关的整个开发和维护工作。通过建立数据质量度量标准和定义数据质量目标,数据仓库管理员和数据管理员能够更好地监控参考数据的质量,并确保随着时间的推移能够跨企业持续使用高质量的数据。MDM简化了对数据仓库维度更新的处理,因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。

  此外,MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担,使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。运用MDM和Informatica Data Quality将最终降低数据集成的工作量,提高从商业智能和报表推导的洞察分析的质量,确保能够从为商业智能增效的数据仓库方案中获得预期的价值和投资回报。

  当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时,业务总体上都会受到影响。以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果:

  合规主管:合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。

  业务分析师:如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表,则业务分析师的生产率会受到影响。此低效的工作会直接影响成本和营利能力。

  这些业务问题的根源在于没有关于客户、产品、渠道合作伙伴和供应商的唯一真实版本。由于在处理每个业务流程的不同系统间收集、存储和管理这些数据(亦称之为参考数据或主数据),因此,需要正确地解析重叠和冲突的参考数据,以获得唯一真实版本,从而带来宝贵而可操作的洞察力。许多组织拥有数十或数百数据库,并且在这些数据库中有维护相同核心参考对象的数十个(有时为数百个)不同的应用程序,而这些核心参考对象还具有重叠的属性。

  商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作,但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。

  商业智能已经发展成为多种形式,旨在满足企业不断增长的要求和任务关键型活动日益增长的水平。这些形式都有其自己的一套数据质量要求。

  记分卡和仪表板正被广泛采用,越来越多的用户利用它们获取财务,业务和绩效监控的鸟瞰图。通过可视化的图形、图标和计量表,这些传输机制帮助跟踪性能指标并向员工通知相关趋势和可能需要的决策。提供集成视图所需的数据元素通常跨越多个部门和学科,需要绝对最新才能有效。

  企业报告为所有级别的个人提供来自企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、合作伙伴关系管理(PRM)、发票和帐单系统,以及整个企业内其他源系统的各种运营报告和其他业务报告。这些报告分布广泛,而薪酬和其他激励计划通常与报告的结果有关。

  OLAP使用户能够即时以交互方式对相关数据子集进行“切片和切块”。同时,OLAP功能,比如向上钻取、向下钻取、或任意挖掘(跨业务维度)、透视、排序、筛选、以及翻阅,可用于提供关于绩效的基本详细信息。最为重要的是它能够回答存在的任何业务问题。这意味着调查深入到单个或多个数据仓库中可用的最原子级别的详细信息。

  高级和预测分析使富有经验的用户能够充分调查和发现特定业务绩效背后的详细信息并使用该信息预测远期效果。此方法可能涉及高级统计分析和数据挖掘功能。为了推动积极决策和改进对潜在商业威胁的姿态,预测分析可能包括假设测试,客户流失预测,供应和需求预测,以及客户评分。预测建模可用于预测各种业务活动及相关效果。

  使用电子邮件、浏览器、网络服务器和打印机、PDA或门户网站时,通过通知和警报在广泛的用户触点间主动共享信息。通过及时交付目标信息,关键相关人士和决策者可以识别潜在的机会领域并发现要采取措施的问题领域。这种“一线”BI传输机制使组织能够保持协调一致,与业务风险和机会并进,同时事件仍将保持新鲜和有意义以保证响应。

分享到:
您使用的浏览器版本过低,不仅存在较多的安全漏洞,也无法完美支持最新的web技术和标准,请更新高版本浏览器!!