Работа в Data Warehouse and Business Intelligence, IT Канада

Содержание поста:

BI, Data Integration, Data Warehousing, Data Discovery

Технологии Oracle Data Integrator, Oracle BI, Oracle Warehouse Builder, Tableau, Qlik Sense

Компания «СИСТЕМНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» предоставляет различные виды услуг на базе Oracle Data Integrator, Oracle BI, Oracle Warehouse Builder, Tableau, Qlik Sense. Среди них:

  • BI;
  • Data Integration;
  • Data Warehousing;
  • Data Discovery.

Business Intelligence

Инструменты Business Intelligence представляют собой средства анализа и визуализации данных, которые позволяют проводить всесторонний анализ информации и помогают успешно ориентироваться в больших объемах данных. Используя средства BI возможно анализировать разнообразную корпоративную информацию, делать на её основе объективные выводы, принимать обоснованные решения и строить прогнозы.

Услуги в области BI

  • Создание полномасштабных информационно-аналитических систем корпоративного уровня;
  • Построение тематических информационных витрин;
  • Разработка аналитических приложений, обеспечивающих проведение исследований и поддержку принятия управленческих решений;
  • Многомерный анализ;
  • Моделирование и прогнозирование;
  • Формирование аналитической отчетности.
  • Внедрение информационно-аналитической системы позволяет

  • Повысить оперативность и качество принятия решений;
  • Повысить качество стратегического, тактического и оперативного управления;
  • Оптимизировать ведение операций и работы служащих;
  • Повысить прозрачность бизнеса для руководства и инвесторов;
  • Находить дополнительные возможности получения прибыли.
  • Data Integration

    Data Integration предоставляет всеобъемлющий и постоянный доступ к актуальной и проверенной информации в гетерогенных системах. В комплекс его возможностей входят: перемещение больших массивов данных и данных, получаемых в режиме реального времени, преобразование, двунаправленная репликация, сервисы работы с данными и качественная информация о клиентах и продуктах.

    Преимущества

  • Снижение стоимости интеграции данных;
  • Снижение продолжительности и стоимости миграции;
  • Обозримость данных;
  • Контроль данных: очистка, стандартизация, обогащение, устранение дублирования имен и адресов, а также других деловых данных;
  • Точность данных;
  • Углубленное понимание деловой ситуации, ускоренное время реагирования.
  • Data Warehousing

    Корпоративные хранилища данных предназначены для хранения, обработки и отображения информации, поступающей из различных источников в процессе информационного обмена между подразделениями предприятий. Помимо формирования единого информационного пространства, корпоративные хранилища позволяют извлекать, доставлять и согласовывать первичные данные, сводить их к единой системе классификации и поддерживать информацию в актуальном состоянии.

    Преимущества

  • Определение требований к информационным системам, оценка экономических параметров, связанных с внедрением этих систем;
  • Определение оптимальной архитектуры решения;
  • Составление технических требований к программно-аппаратной платформе системы;
  • Подбор требуемой конфигурации;
  • Определение состава пользователей информационного хранилища;
  • Интеграция информационного хранилища с существующими у заказчика источниками данных;
  • Внедрение и настройка системы;
  • Обучение пользователей и администраторов системы.
  • Data Discovery

    Data Discovery — альтернативный подход к созданию аналитических решений по сравнению с традиционными промышленными системами бизнес-анализа. Решения типа Data Discovery предлагают пользователям интерактивный графический пользовательский интерфейс, базирующийся на архитектуре in-memory, что соответствует запросу бизнеса на простые и быстрые в работе BI-системы. Широкое проникновение на рынок подобного рода решений впервые было названо аналитиками трендом в 2010 году, и с тех пор он не утратил своей актуальности.

    Преимущества

  • Позволяет пользователям легко выполнять кроссплатформенный поиск в рабочих средах и средах архивирования с помощью единого интерфейса;
  • Обеспечивает надлежащий контроль данных и их конфиденциальность благодаря интеграции со службами каталогов, позволяющей пользователям искать данные, на просмотр которых у них есть разрешение;
  • Сокращает затраты, связанные с судебными разбирательствами и электронным предоставлением данных, за счет упреждающего индексирования и изменения назначения данных;
  • Обнаруживает редко используемые корпоративные данные, которые могут иметь негативное влияние на организацию.
  • Что такое Business Intelligence

    Существует огромное количество терминов: аналитика, data mining, анализ данных, business intelligence и разница между ними не всегда столь очевидна даже для людей, которые с этим связаны. Сегодня мы расскажем о том, что же такое Business Intelligence (BI) доступным и понятным языком. Тема безусловна огромна и её не покрыть лишь одной короткой статьей, но наша задача — помочь сделать первый шаг и заинтересовать читателя темой. Заинтересованный же читатель также найдет исчерпывающий список для дальнейших шагов.

    Зачем всё это нужно: из жизни аналитика

    Представим, нами (неким аналитиком Петровичем у поставщика Цветочек) стоит задача оценить продажи ряда магазинов (куда мы поставляем товар) и каждый магазин ведет свой учет проданных товаров. Реальность такова, что формы учета будут заполнены не пойми как и не пойми кем, то есть у них будет разная структура и разный формат хранения (некоторая форма таблиц). Схематично эта задача изображена на схеме выше.

    Казалось бы задача несложная и поэтому рассмотрим лобовое решение: пусть у нас есть N таблиц и нам нужно их собрать вместе в одну таблицу, тогда напишем N скриптов, которые преобразуют эти таблицы и один сборщик, который собирает их вместе.

    Минусы такого подхода:

    • необходимо поддерживать N скриптов одновременно (где N в порядках тысяч);
    • при изменении структуры отчетов магазинов во времени (например, в магазине появился новый сотрудник) необходимо искать и переписывать отдельные скрипты;
    • при появлении нового магазина, необходимо писать новый скрипт;
    • при изменении нашей отчетности (поставщика Цветочек), необходимо вносить изменения во все скрипты;
    • сложная отладка и поддержка, так как магазины не уведомляют об изменении структуры и не следуют никаким спецификациям.

    Если мы поднимемся на уровень целой организации, то увидим, что проблем даже больше.

    В чем задача: проблема на уровне компании

    Производитель Цветочек на самом деле работает не напрямую с магазинами, а через некоторых посредников. Посредники посещают магазины и непосредственно своими действиями пытаются стимулировать продажи. Соответственно, они являются материально заинтересованными лицами и информацию, которую они выдают, приходится перепроверять.

    Принципиально, задача выглядит схожим образом: пусть у нас есть N магазинов и K дистрибьюторов, можем ли агрегировать данные магазинов и сравнить их с результатами дистрибьюторов? (У всех данные имеют разную структуру и формат.)

    Здесь помимо таблиц, мы уже можем столкнуться с целым зоопарком форматов, к которым добавляются отчеты дистрибьюторов. Как правило задача характеризуется очень низким качеством данных, в том числе дублированием, несогласованностью и ошибками. На основе полученных результатов и сравнения данных, отдел по закупкам принимает решения о том сколько, кому и почем чего отгружать. То есть решение этой задачи непосредственно влияет на финансовые показатели компании, что безусловно важно.

    Рассмотрим несколько вариантов решения на уровне компании:

    • самописное решение: компании производителю будет необходимо нанять специалиста не по профилю компании и критичное ПО будет зависеть от данного специалиста. Если он уйдет, то компания будет вынуждена срочно искать замену, которая сможет поддерживать ПО и качество будет напрямую зависеть от нанятого специалиста;
    • закупить ПО у третьей стороны, тут три ключевых фактора: цена, качество и время интеграции. Как правило цена и время интеграции слишком высоки для среднего производителя, и в том числе требует существенных временных затрат сотрудников. Выбор поставщика также не тривиален;
    • SaaS решения: методология еще нова для рынка и многие компании скептически относятся к подобным сервисам.

    В целом если мы говорим о небольшом или среднем производителе, то с точки зрения времени интеграции, цены и качества решения сервис выглядит оптимальным вариантом, так как ценообразование динамическое и интеграция минимальна через веб. Как правило плюсом корпоративного ПО является настраиваемость и касмтомизированность (каждый бизнес считает себя уникальным), но описанная задача достаточно типична и стандартна для достаточно широкого круга компаний. Безусловно, нет единого решения для всех, но для каждого в отдельности его можно найти.

    Подробнее на тему здесь.

    Сам процесс на уровне компании выглядит схожим образом: консолидируется данные, определенным образом трансформируются (агрегируются) и загружаются в систему для анализа.
    (кликабельно)

    Обобщаем задачу: всё это звенья одной цепи

    В чём же разница между аналитикой, data mining и business intelligence (BI)? Первые включают в себя комплекс методов для анализа уже чистых данных, а на практике очистка и преобразование данных в удобный для анализа формат — важный и неотъемлемый процесс. Так же помимо работы с преобразованием и консолидацией данных, основная задача BI — это принятие решений для бизнеса.

    Большая инфографика

    В схематичной и немного упрощенной форме описывается задача консолидации данных. Если нет возможности заниматься изучением темы в деталях, то эта инфографика даёт хорошее первое приближение проблемы и возможных методов решения. (кликабельно; взято отсюда)

    С чем можно поэкспериментировать

    Сервис бесплатен и доступен через веб — ссылка.

    Что почитать? Must read по Business Intelligence

    Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

    BI and Data Warehousing: Do You Need a Data Warehouse Anymore?

    For a long time, Business Intelligence and Data Warehousing were almost synonymous. You couldn’t do one without the other: for timely analysis of massive historical data, you had to organize, aggregate and summarize it in a specific format within a data warehouse.

    But this dependency of BI on data warehouse infrastructure had a huge downside. Historically, data warehouses were or can be an expensive, scarce resource. They take months and millions of dollars to setup, and even when in place, they allow only very specific types of analysis. If you need to ask new questions or process new types of data, you are faced with major development efforts.

    We’ll define business intelligence and data warehousing in a modern context, and raise the question of the importance of data warehouses in BI.

    We offer two alternatives to a traditional BI/data warehouse paradigm:

    Instant BI in a data lake using an Extract-Load-Transform (ELT) strategy

    Automated data warehouses that allow faster time to analysis without formal ETL

    What is Business Intelligence and Analytics?

    Business intelligence (BI) is a process for analyzing data and deriving insights to help businesses make decisions. In an effective BI process, analysts and data scientists discover meaningful hypotheses and can answer them using available data.

    For example, if management is asking “how do we improve conversion rate on the website?” BI can identify a possible cause for low conversion. The cause might be lack of engagement with website content. Within the BI system, analysts can demonstrate if engagement really is hurting conversion, and which content is the root cause.

    The tools and technologies that make BI possible take data—stored in files, databases, data warehouses, or even on massive data lakes—and run queries against that data, typically in SQL format. Using the query results, they create reports, dashboards and visualizations to help extract insights from that data. Insights are used by executives, mid-management, and also employees in day-to-day operations for data-driven decisions.

    What is a Data Warehouse?

    A data warehouse is a relational database that aggregates structured data from across an entire organization. It pulls together data from multiple sources—much of it is typically online transaction processing (OLTP) data. The data warehouse selects, organizes and aggregates data for efficient comparison and analysis.

    A data warehouse maintains strict accuracy and integrity using a process called Extract, Transform, Load (ETL), which loads data in batches, porting it into the data warehouse’s desired structure.

    Data warehouses provide a long-range view of data over time, focusing on data aggregation over transaction volume. The components of a data warehouse include online analytical processing (OLAP) engines to enable multi-dimensional queries against historical data.

    Data warehouses applications integrate with BI tools like Tableau, Sisense, Chartio or Looker. They enable analysts using BI tools to explore the data in the data warehouse, design hypotheses, and answer them. Analysts can also leverage BI tools, and the data in the data warehouse, to create dashboards and periodic reports and keep track of key metrics.

    Business Intelligence and Data Warehousing: Can You Have One Without the Other?

    Two decades ago most organizations used decision support applications to make data-driven decisions. These apps queried and reported directly on data in transactional databases—without a data warehouse as an intermediary. This is similar to the current trend of storing masses of unstructured data in a data lake and querying it directly.

    Colin White lists five challenges experienced back in the days of decision support applications, without a data warehouse:

    1. Data was not usually in a suitable form for reporting
    2. Data often had quality issues
    3. Decision support processing put a strain on transactional databases and reduced performance
    4. Data was dispersed across many different systems
    5. There was a lack of historical information, because transactional OLTP databases were not built for this purpose
    Очень важная для вас статья:  Баллы за job offer. Есть ли смысл Канада

    These, among others, were the reasons almost all enterprises adopted the data warehouse model. All five of these problems still seem relevant today. So can we do without a data warehouse, while still enabling efficient BI and reporting?

    BI and ETL: Running in a Data Lake without a Rigid ETL Process

    With the advent of data lakes and technologies like Hadoop, many organizations are moving from a strict ETL process, in which data is prepared and loaded to a data warehouse, to a looser and more flexible process called Extract, Load, Transform (ELT).

    Today ELT is mainly used in data lakes, which store masses of unstructured information, and technologies like Hadoop. Data is dumped to the data lake without much preparation or structure. Then, analysts identify relevant data, extract it from the data lake, transform it to suit their analysis, and explore them using BI tools.

    Does the Data Lake Replace the Data Warehouse?

    ELT is a workflow that enables BI analysis while sidestepping the data warehouse. But those same organizations that use Hadoop or similar tools in an ELT paradigm, still have a data warehouse. They use it for critical business analysis on their central business metrics—finance, CRM, ERP, and so on.

    Data warehouses are still needed for the same five reasons listed above. Raw data must be prepared and transformed to enable analysis on the most critical, structured business data. If management needs to see a weekly revenue dashboard, or an in-depth analysis on revenue across all business units, data needs to be organized and validated; it can’t be pieced together from a data lake.

    Can such a structured analysis happen without a rigid ETL process? Or in other words, are ELT strategies relevant inside the data warehouse?

    BI in an Enterprise Data Warehouse without ETL

    New, automated data warehouses such as Panoply are changing the game, by allowing Extract-Load-Transform (ELT) within an enterprise data warehouse.

    Panoply makes it possible to load masses of structured and unstructured data to its cloud-based data warehouse, without any ETL process at all. It uses a self-optimizing architecture with machine learning and natural language processing (NLP) to automatically prepare data for analysis. Analysts can run queries to transform the data on the fly as needed, and work on the transformed tables in a BI tool of their choice.

    Panoply solves all five problems presented above without the cost and complexity of an ETL process:

    1. Data not in suitable form for reporting — Panoply prepares and optimizes data automatically as it is ingested to the data warehouse.
    2. Data has quality issues — Panoply uses machine learning and NLP strategies to automatically correct many quality issues. You can fix other issues using on-the-fly transformations. Or, you can integrate with lightweight ETL tools like Stitch or Blendo, and build a cloud-based ETL pipeline in just a few clicks.
    3. Strain on transactional database performance — not a problem because data is still being loaded to a separate data warehouse.
    4. Data dispersed across many systems — Panoply integrates with dozens of data sources, so loading data is only a matter of selecting a data source, providing credentials and selecting a destination table.
    5. Lack of historic information — Panoply makes it possible to ingest multiple layers of historic information into the data warehouse, and easily join or aggregate the data using on-the-fly queries and transformations.

    The primary benefit is shorter time to analysis. With an automated data warehouse, you can go from raw data to analysis in minutes or hours, instead of weeks to months.

    From Monolithic Data Warehouse to Agile Data Infrastructure

    Data warehouses have come a long way. The monolithic Enterprise Data Warehouse (EDW), which required a multi-million dollar project to setup, and allowed only very limited BI analysis on specific types of structured data, is soon to be a thing of the past.

    Today there are two quick, low cost ways to get from raw data to business insights:

    Data lake with an ELT strategy — does not allow the same critical business analysis as the EDW. But a data lake lets you do more with BI, extracting insights from enterprise data that was not previously accessible.

    Automated data warehouse — new tools like Panoply let you pull data into a cloud data warehouse, prepare and optimize the data automatically, and conduct transformations on the fly to organize the data for analysis. With a smart data warehouse and an integrated BI tool, you can literally go from raw data to insights in minutes.

    The slow-moving ETL dinosaur is not acceptable in today’s business environment. Organizations are saving money and making business decisions faster, by simplifying and streamlining process the data preparation process. For a real-life example, see how Kimberley Clark uses Panoply to gain agility and prepare data automatically for BI.

    Business Intelligence and Data Warehousing – Data Warehouse Concepts

    by DataFlair Team · December 29, 2020

    Lastly, we discussed Business Intelligence Tools. Today, we will see the correlation Business Intelligence and Data Warehousing. In our attempt to learning Business Intelligence and its aspect, we must learn the important technology i.e. data warehousing. In this lesson, we will learn both the concepts of business Intelligence and data warehousing. Also, we will see how they work in tandem as well. Moreover, we will look at components of data warehouse and data warehouse architecture.

    So, let’s start Business Intelligence and Data Warehousing Tutorial.

    Business Intelligence and Data Warehousing – Data Warehouse Concepts

    1. What is Business Intelligence?

    The term Business Intelligence refers collectively to the tools and technologies used for the collection, integration, analysis, and visualization of data. The raw data which we collect from different data sources transform into comprehensible data or meaningful information using BI technologies. This information interprets strategically by looking for trends and patterns in order to make business decision supported by facts revealed by the analyzed data.

    To simplify the concept, we collect raw data from various sources and with the help of Business Intelligence tools transform it into meaningful information. We can store such data in data files, databases, data warehouses or data lakes in specific data structures. From the data warehouses, we can retrieve stored data in the form of a report, query, make a dashboard to conduct data analysis. We do this with the process known as ETL (Extract, Transform, Load). Thus, enterprise executive can use the extracted, transformed and loaded data on different levels. He uses this to draw insights and fuel their decision making with the useful insights revealed by analyzing the data.

    2. What is Data Warehousing?

    Data warehousing is the process of storing data in data warehouses, which are databases following the relational database model. Data is selected from different data sources, aggregated, organized and managed to provide meaningful insights into data for analysis & queries. A holistic approach to deal with and manage immense amounts of data that we use at enterprise levels. In such a wholesome approach, data does not simply fetches from data sources for operational or transactional tasks but transform in a certain way that we use for analytical and comparison purposes.

    A data warehouse is known by several other terms like Decision Support System (DSS) , Executive Information System , Management Information System , Business Intelligence Solution , Analytic Application . We call it Decision Support System as it provides useful insights and patterns shown by data as a result of the analysis which makes taking important decisions in business easy and safe. Therefore, in almost all the enterprises, a data warehouse maintains separately from the operational database. We use it only for transactional purposes which is more objective in nature.

    3. How does Data Warehousing Work?

    In a normal operational database are fully normalized data or is in the third normal form (3NF). In a 3NF state, every field of the table in a database is functionally dependent on only the primary key and does not contain any indirect associations. This means a highly ramify data and so fetching data in such a condition is a slow process. In data warehousing, data is de-normalized i.e. it is converted to 2NF from 3NF and hence, is called Big data. We call it big data because of data redundancy increases and so, data size increases. The sole purpose of creating data warehouses is to retrieve processed data quickly. Also, to provide aggregate data like totals, averages, general trends etc for enterprises to analyze and make decisions good for their business and functioning in the industry.

    4. Components of Data Warehouse

    A data warehouse has several components that work in tandem to make data warehousing possible.

    • Operational Systems : These are the different operational domains in an enterprise which serve a unique purpose and contribute in their ways for the proper functioning of the enterprise. Different operating systems can be marketing, sales, Enterprise Resource Planning (ERP), etc. All of these systems have their own normalized database.
    • Integration Layer : The normalized data is present in the operational systems must not be manipulated. Instead, a copy of that we take data into an integration layer staging area where manipulate and transform it in specific ways. One basic operation done is bringing the copied data into a single standardized format because, in the operational systems, data is not present in the same format. For instance, in a data field, the data can be in pounds in one table, and dollars in another.
    • Data Warehouse : The transformed and standardized data flows into the next element, known as the data warehouse which is a very large database. So, the data stores from all over the enterprise in this data vault in the second normal form having a certain uniform format and structure.
    • Data Marts : These are the purpose-specific sub-databases of the data warehouse containing only some parts of the entire big data. In each data mart, only that data which is useful for a particular use is available like there will be different data marts for analysis related to marketing, finance, administration etc. Each of these databases does not coincide or share their data with each other and operations performed in each of them does not influence the other. This makes fetching data from the data marts much faster than doing it from the much larger data warehouse.

    Data Marts in Data Warehousing

    A data warehouse is a comprehensive database as it contains processed data information which could be directly taken up by BI tools for analysis. As opposed to this, if you fetch raw data, directly from the data source, you might face issues with the uneven formatting of data, data being unstructured and not sorted. To prevent all of this from happening, data warehouses work as an intermediary data source between the original database and the BI tool. Data warehouses merge the data fetched from different sources and give it structure and meaning for the analysis. It also helps in conducting data mining which is finding patterns in the given data.

    5. Business Intelligence and Data Warehousing

    Data warehousing and Business Intelligence often go hand in hand, because the data made available in the data warehouses are central to the Business Intelligence tools’ use. BI tools like Tableau, Sisense, Chartio, Looker etc, use data from the data warehouses for purposes like query, reporting, analytics, and data mining.

    In any enterprise, Business Intelligence plays a central role in the smooth and cost-effective functioning of it. Thus, BI is helpful in operational efficiency which includes ERP reporting, KPI tracking, risk management, product profitability, costing, logistics etc. And also, helps in customer interaction which includes, sales analysis, sales forecasting, segmentation, campaign planning, customer profitability etc.

    When a user needs data related as a result to the queries like when did an order ship? How many of the product X items have been sold this month? Etc. Data from the traditional database using the Online Transaction Processing (OLTP) is used. That is, such data retrieval is done when you need data as an answer to direct questions or queries. Whereas, if you need data for more subjective and holistic queries like factors affecting order processing time, the contribution of each product line in the gross profits etc., data warehouses are used. From our prior discussions, we know that data warehouses store processed and aggregated data which is best used as an answer to the subjective queries mentioned above. Business Intelligence tools require such data from the data warehouses. The data is transported through the Online Analytical Processing (OLAP). Data warehousing and OLAP has proved to be a much-needed jump from the old decision-making apps which used OLTP. As at that time, data was unstructured, not in a standardized format, of poor quality. Also, decentralized data and data retrieval from the source was a slow process. And so, almost all of the enterprises switched to using OLAP and data warehouse model.

    Correlation of Business Intelligence and Data Warehousing

    6. Business Intelligence and Data Warehousing – Architecture and Process

    In this section, we will see how to extract, transform and load raw data into data warehouses. Also, we discuss how BI tools use it for analytical purposes. Refer to the image given below, to understand the process better.

    Очень важная для вас статья:  Details of Military service как заполнять Канада

    Architecture of Data Warehousing and BI

    Step 1 : Extracting raw data from data sources like traditional data, workbooks, excel files etc.

    Step 2 : The raw data that is collected from different data sources are consolidated and integrated to be stored in a special database called a data warehouse. A data warehouse is conceptually a database but, in reality, it is a technology-driven system which contains processed data, a metadata repository etc. The process by which we fetch the data into data warehouses from the source is ETL (Extract, Transform, Load). This extracts raw data from the original sources, transforms or manipulates it different ways and loads it into the data warehouse.

    Step 3 : If you wish to use data from the data warehouse for specific purposes like marketing analysis, financial analysis etc., subsets of the data warehouse are created known as data marts and data cubes. Data from the data warehouse to the data marts also goes through the ETL.

    Step 4 : From both data warehouse and data marts, data is redirected to data or OLAP cubes which are multi-dimensional data sets whose data is ready to be used by front-end BI tools or clients. At the front-end, exists BI tools such as query tools, reporting, analysis, and data mining. These BI tools query data from OLAP cubes and use it for analysis.

    7. Current Scenario of Business Intelligence and Data Warehousing

    As technologies change and get better with time, alternatives to data warehousing have also been introduced into the market. They are data lakes, ELT process, and automated data warehouses for faster data processing and analysis. Data lakes and technologies like Hadoop follow Extract-Load-Transform which comparatively more flexible process than ETL. Whenever a BI tool needs the data, we take it from the data lakes and transform accordingly to conduct the analysis. However, enterprises still need data warehouses for analysis which needs structured and processed data.

    So, this was all about Business Intelligence and Data Warehousing.

    8. Summary

    Thus, Business Intelligence and Data Warehousing are two important pillars in the survival of an enterprise. It helps to keep a check on critical elements like CRM, ERP, supply chain, products, and customers. The Business Intelligence and Data Warehousing technologies give accurate, comprehensive, integrated and up-to-date information on the current situation of an enterprise which supports taking required steps and making important decisions for the company’s growth. Hope you liked the explanation. If you have any query related to BI and Data Warehousing, ask in the comment tab.

    5 Best Thing You must Know About Business Intelligence vs Data Warehouse

    Difference Between Business Intelligence vs Data Warehouse

    Business Intelligence (BI) is a set of methods and tools that are used by organizations for accessing and exploring data from diverse source systems to better understand how the business is performing and make the better-informed decision that improves performance and create new strategic opportunities for growth.

    Data Warehouse (DW) is simply a consolidation of data from a variety of sources that set a foundation for Business Intelligence, which helps in making a better strategic and tactical decision. So I can say Data Warehouses have business meaning baked into them. Database stores data of different sources in a common format and The Warehouse is like Godown (Big Building) where many things may be stored, but with intelligent algorithms like Indexing which helps in locating and retrieving easily and on the same concept Data – Warehouse works.

    Hadoop, Data Science, Statistics & others

    Data Warehouse is similar to a relational database that is aimed for querying and analyzing the data rather than for transaction processing. It usually contains historical data derived from transaction data, but it can include data from various data sources. Data Warehouses hold data in Fact Tables (Tables which covers numbers such as revenue and Costs) and Dimensions (Group Facts by different attributes like region, office or week).

    I will use certain abbreviations like BI for Business Intelligence and DW for Data Warehouse as it’s easy to write. So far I hope you have got enough understanding about both Business Intelligence and Data Warehouse concepts which are so commonly used in the Data Analytics Domain. These are so mistakenly used that even people who are working in this domain also not sure what to use and when to.

    Now let’s understand exactly what is Business Intelligence which has created so much confusion in the Analytics industry as some people uses both terms interchangeably and lots of discussions is going on the internet.

    BI is basically a Business Intelligence system which tells you what happened, or is happening right now in your business – it describes the situation to you. Not only that, a good BI platform describes this to you in real time in a granular, accurate and presentable form.

    But on what basis it is able to do so, what is the source. How can it help me in taking a strategic decision?

    I will tell you why it is so much intelligent, it’s simple it makes use of Data. Data which is accumulated over a large amount of time from several disparate sources.

    But now a very basic question arises where this data is. This data is stored in the Data Warehouse (DDS, Cubes). And BI systems make use of Data Warehouse data and lets you apply chosen metrics to potentially huge, unstructured data sets, and covers querying, data mining, online analytical processing (OLAP), and reporting as well as business performance monitoring, predictive and prescriptive analytics.

    So now let’s compare Business Intelligence and Data Warehouse to get a deeper understanding by comparing.

    Head to Head Comparison Between Business Intelligence vs Data Warehouse (Infographics)

    Below is the Top 5 Comparision between Business Intelligence vs Data Warehouse

    Key Differences Between Business Intelligence vs Data Warehouse

    Following is the difference between Business Intelligence and Data Warehouse are as follows

    • BI means finding insights which portray business current picture (How and What) by leveraging data from the Data Warehouse (DW).
    • BI is about accessing and exploring organization’s data while Data Warehouse is about gathering, transforming and storing data.
    • DW outlines the actual Database creation and integration process along with Data Profiling and Business validation rules while Business Intelligence makes use of tools and techniques that focus on counts, statistics, and visualization to improve business performance.
    • BI deals with OLAP, data visualization, and data mining and query/reporting tools while DW deals with data acquisition, metadata management, data cleansing, data transformation, data distribution and data recovery/backup planning.
    • DW teams use tools like Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica etc. while BI teams use tools like Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView, etc.
    • Software engineers mostly Data Engineers deal with DW while top executives, Managers deal with BI.

    Business Intelligence vs Data Warehouse Comparision Table

    Basis for Comparison Business Intelligence Data Warehouse
    What it is System for deriving insights related to business. Data Storage: historical along with the current.
    Source Data from Data warehouse. Data from several Data sources, applications.
    Output Business reports, charts, graphs Data in fact and dimension tables for upstream applications or BI tools.
    Audience Top executives, Manager Data Engineers, Data Analyst, Business Analyst.
    Tools MSBI, QlikView, Cognos, etc. Ab Initio Software, Amazon Redshift, Informatica

    Conclusion – Business Intelligence vs Data Warehouse

    So I finally want to conclude this article as BI tools like QlikView, MSBI, Oracle BI all access data from Data Warehouses. And let business users create more granular and presentable reports, graphs, charts which help top executives to make a more effective business decision in different functional areas like finance, supply chain, human resources, sales & marketing, and customer service.

    I would like to put more light on this as nowadays for Analytics we are moving towards Big Data Ecosystem to handle a large amount of data, but yes anyway, we are moving towards Enterprise Data Hub with distributed system and Map Reduce processing or in-memory execution engine like Spark.

    Now I hope it has made a clear distinction between Business Intelligence and Data Warehouse and let me know your thoughts using the comment section.

    Recommended Article

    This has been a guide to Business Intelligence vs Data Warehouse, their Meaning, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table, and Conclusion. You may also look at the following articles to learn more –

    Business Intelligence Training (12 Courses, 5+ Projects)

    Analyst Data Warehouse Jobs

    1 to 10 of 96 vacancies

    Sort by: Date | Relevance

    Health Data Analyst Jobs

    Big Data Analyst Jobs

    Remote Data Analyst Jobs

    Development Lead Data Jobs

    Senior Operations Analyst Jobs

    Enghouse Interactive — Markham, Ontario

    The role effectiveness is based on excellent communication skills, timely project deliveries, well-designed architecture and roadmap, and source of truth data management. Ensure the business applications. Analyst Data Warehouse Work careers.

    from: neuvoo.ca — 2 days ago

    Brunel has a reputation for working with some of the best in the business. That is what we continually strive for. Over 40 years, we have created a global network of interesting clients and talented individuals. Analyst Data Warehouse careers.

    from: neuvoo.ca — 4 days ago

    TransLink — Lower Mainland, BC

    Requires three (3) years recent related experience in data warehousing, business intelligence, information management or analytics. Must have experience producing information products for clients with. data warehouse analyst.

    from: bcjobs.ca — 8 days ago

    JobisJob Forum: Start a Discussion and Share your Insights

    Design, implementation, monitoring and enhancing of data warehouse related technologies Data troubleshooting to ensure quality and integrity throughout data flows Industry expertise in Oil and Gas an asset.

    from: neuvoo.ca (+2 sources) — 4 days ago

    EXPATS DIRECT LIMITED — Calgary, Alberta

    Our client, a major owner/operating company, requires expertise for their LNG mega-project in Western Canada.This position is open to Canadian Citizens and Permanent Residents only. — Industry expertise.

    from: neuvoo.ca — 4 days ago

    Consult extensively with business users throughout the software development life cycle; define problem areas through discussions with end users and department management; conduct interviews during analysis/requirements.

    from: ca.myjob.pt — 15 days ago

    TransLink — Vancouver, British Columbia

    Recruitment Process: An applicant will be required to demonstrate their suitability for this position by meeting the minimum level of qualifications and experience in order to be invited into the selection.

    from: neuvoo.ca — 9 days ago

    — Primary tasks center around data ingestion from various sources using SSIS and Azure based tools, collecting of requirements and communicating with business customers to ensure needs are met. Fircroft.

    from: neuvoo.ca — 5 days ago

    01Millennium Consulting Inc — Toronto, Ontario

    Assist in developing conceptual, logical and physical data models to support the implementation of the Guidewire v10 DataHub (DH) data store and InfoCenter (IC) Business Intelligence (BI) warehouse to.

    from: neuvoo.ca — 6 days ago

    Register your RESUME
    Post your RESUME now with our Partner

    Vancouver, British Columbia

    Mandatory and strong understanding of Oracle SQL (must be able to write Oracle SQL). Strong testing background specifically in Data Warehouse . Strong understanding of data concepts, data lineage and how.

    from: neuvoo.ca — 4 days ago

    Get email alerts for: Analyst Data Warehouse Jobs

    Top locations

    Top locations in Canada hiring now Analyst Data Warehouse Jobs:

    Some Valuable Facts about Analyst data warehouse jobs

    We are pleased that approximately 10% of our users in the IT — Telecomm sector, are also interested in applying to some of these jobs.

    Would you like to know where the most vacancies related to what you want are hidden? The place that leads the ranking is certainly Ottawa, with 22% of offers. You should not overlook Vancouver, since 9 of the jobs lie in that location. Calgary is in third place, with 6 job ads that may match your search criteria.

    Разница между Business Intelligence и Data Science

    Модные словечки, востребованная терминология, не совсем понятные определения и совершенно незнакомые лексические единицы. Все вышеуказанное можно применить как к понятию «business intelligence», так и к словосочетанию «data science». Попробуем не только преодолеть трудности перевода, но и разобраться в том, чем разнятся «наука о данных» и «бизнес интеллект».

    Business Intelligence: интеллект, разведка, осмысление, аналитика

    Многие уверены, что термин «business intelligence» впервые появился на свет в 80-х гг. прошлого столетия, но это не совсем так. Дело в том, что первым этот термин использовал Ханс Питер Лун, исследователь из компании IBM, в далеком 1958 году. А в 1989-ом Говард Дреснер, который позже стал аналитиком в Gartner, дал определение «business intelligence» как тому, что описывает «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

    Давайте прислушаемся к другим экспертам. Так, Джонатан Ву, менеджер компании Netgear, определяет BI как процесс сбора многоаспектной информации о предмете, который исследуется. А вот какую трактовку предложил Институт хранилищ данных (The Data Warehousing Institute): Business intelligence – это процесс превращения данных в знания, а знаний в бизнес-действия для получения выгоды.

    BI можно рассматривать не только как процесс, но и как результат процесса получения знаний. Однако если компилировать все определения, которые «дрейфуют» на рынке, можно утверждать, что business intelligence в самом широком смысле этого понятия – это процесс превращения полученных данных в знания о бизнесе, которые используются для принятия улучшенных решений. Кроме того, это еще и информационные технологии сбора данных и их консолидации. И, наконец, BI представляет собой знания о бизнесе, которые добываются путем проведения углубленного анализа данных. Если говорить коротко, то business intelligence – это технологии, анализ и знания.

    Очень важная для вас статья:  Юбилей группы Угол Атаки Канада

    Data Science: наука о хаосе, приведенном в порядок

    С недавних пор наука о данных рассматривается не только как академическая дисциплина, но и как практическая межотраслевая сфера деятельности. Сам термин был предложен Уильямом Кливлендом, профессором университета Пердью, который считается одним из самых больших авторитетов в области статистики, машинного обучения и визуализации данных.

    Согласно определению международного совета CODATA (International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology), наука о данных представляет собой дисциплину, которая объединяет различные направления статистики, data mining и машинное обучение. Однако наиболее популярное определение дано в статье «Что такое Data Science?» Майка Лукидиса, редактора O’Reilly Media и автора книг об операционных системах, компьютерной архитектуре и программировании. Стоит отметить, что данная трактовка на сегодняшний день является основополагающей. Data Science – это обобщенное название технологий, которые предназначены для производства данных как продукта. Если сравнивать науку о данных с традиционной статистикой, то на первый взгляд может показаться, что между ними нет никаких отличий. Однако Data Science характеризуется комплексным подходом, а data-ученые не изучают данные, а используют их.

    Таким образом, мы приходим к выводу, что Data Science изучает проблемы анализа, обработки и использования данных. Это такое фантастическое «ассорти», от которого голова идет кругом: здесь вам и статистика, и интеллектуальный анализ данных, и искусственный интеллект, обрабатывающий большие объемы data, и методы проектирования баз данных, и многое другое.

    Ничто не ново под… data-небосводом

    Облачные вычисления и другие технические достижения заставили компании сосредоточиться больше на будущем, а не анализировать отчеты на основании данных прошлого. Чтобы получить конкурентные преимущества, компании начали объединять и преобразовывать данные, которые являются частью реальной науки о данных.

    В то же время они практикуют Business Intelligence, создавая графики, отчеты и таблицы на базе полученных данных. И хотя между Data Science и Business Intelligence есть большие различия, они в равной степени важны и дополняют друг друга.

    Для того чтобы практиковать BI и Data Science, многие компании нанимают специалистов, которые совмещают сразу две должности – BI-аналитиков и дата-сайентистов. Тем не менее, именно здесь и возникает путаница из-за непонимания того, что эти роли требуют различных экспертных знаний.

    Несправедливо ожидать, что BI-аналитик может сделать точные бизнес-прогнозы. А это может стать причиной катастрофических последствий для любой компании. Однако, изучив главные различия между BI и наукой о данных, можно научиться подбирать подходящих кандидатов для выполнения определенных задач, которые намерен решить ваш бизнес.

    Сфера интересов

    С одной стороны, традиционный подход Business Intelligence подразумевает создание инструментальных панелей для отображения исторических данных в соответствии с фиксированным набором ключевых показателей эффективности. Отсюда делаем вывод, что BI больше полагается на отчеты, современные тренды и ключевые показатели эффективности (KPI).

    С другой стороны, наука о данных больше фокусируется на предсказании того, что в конечном итоге может случиться в будущем. Таким образом, дата-сайентисты больше сосредоточены на изучении закономерностей и различных моделей, а также на нахождении корреляций для бизнес-прогнозов.

    Например, компаниям, занимающимся корпоративным тренингом, нужно предсказывать растущую потребность в новых видах обучения, основываясь на существующих шаблонах и требованиях корпоративных компаний.

    Анализ и качество данных

    BI требует от аналитиков умения сосредотачиваться не только на настоящем и будущем, но и заглядывать в прошлое – то есть активно использовать исторические данные. Поэтому анализ BI-аналитиков является в большей степени ретроспективным. Фокус Business Intelligence – это абсолютно точные данные, основанные на том, что на самом деле произошло в прошлом.

    Например, ежеквартальные результаты компании формируются из реальных данных о ведении бизнеса на протяжении последних трех месяцев. Ошибки в этом случае попросту невозможны, потому что отчетность носит описательный характер и не может быть субъективной.

    Что касается науки о данных, то дата-сайентисты должны использовать предиктивную и директивную аналитику. Они обязаны довольно точно предсказывать то, что должно произойти в будущем, используя вероятности и уровни уверенности.

    То, как компания будет выполнять необходимые действия на основе предиктивного анализа и прогнозов на будущее, не может базироваться на простых догадках. Конечно, наука о данных не может быть точной на 100%, но она должна быть «достаточно хороша» для бизнеса, чтобы принимать своевременные решения и действия, а также обеспечивать необходимые результаты.

    Идеальный пример науки о данных в действии – оценка прибыли компании в следующем квартале.

    Источники и преобразование данных

    Business Intelligence – это заблаговременное планирование и подготовка к использованию правильной комбинации источников данных для их преобразования. Чтобы получить соответствующие инсайты о клиентах, деловых операциях и продуктах, Data Science в состоянии на лету преобразовывать данные, используя те источники информации, которые доступны по требованию.

    Потребность в смягчении

    BI-аналитики не должны смягчать любые неопределенности, окружающие исторические данные, так как они основаны на реальных ситуациях. Такие данные точны и не предполагают каких-либо вероятностей.

    А вот в случае науки о данных существует необходимость смягчения разного рода неопределенностей. Для этого дата-сайентисты используют различные аналитики и методы визуализации, которые помогают выявить неопределенности в данных. В конечном счете, они используют соответствующие методы преобразования данных для их конвертирования в работоспособный формат, который можно легко объединить с другими источниками данных.

    Процесс

    При помощи BI процесс преобразования данных не может быть мгновенным – это довольно медленная процедура, включающая предварительное планирование и сравнительный анализ. Этот процесс повторяется ежемесячно, ежеквартально или ежегодно, потому такую аналитику нельзя назвать «многоразовой».

    Дата-сайентисты могут мгновенно преобразовывать данные с помощью прогнозных приложений, которые умеют предсказывать будущее на основе определенных комбинаций данных. Это довольно быстрый процесс, который во многом состоит из экспериментирования.

    Нужны ли вам отчеты за последние пять лет, или вас интересуют будущие бизнес-модели – BI и наука о данных необходимы для любого бизнеса. А имея представление о том, чем отличаются друг от друга Business intelligence и Data Science, вы сможете принимать более обоснованные решения, которые обязательно приведут к успеху в бизнесе.

    Specialist, Business Intelligence and Data Analytics

    Bell Canada

    Job Overview

    Roles & Responsibilities

    Job duties / accountabilities:

    • Create and maintain business and competitive intelligence processes, tools and databases to support the development of product, customer and market segment strategies and programs within Bell Business Markets
    • Plan and execute the creation of a Datamart for BBM – to support ETL processes
    • Design, develop, test and maintain product pricing tools and customer price books based on customer specific requirements (location, speed, etc.)
    • Assist Product Management and Sales with developing responses to complex bids
    • Lead the planning, identification, development and implementation of design and/or changes to key reports and ad hoc requests
    • Ensure outputs are delivered accurately and within agreed-upon timelines
    • Present key findings to management teams and business stakeholders
    • Identify opportunities to improve delivery of BI insights to business stakeholders
    • Collaborate with business partners to identify opportunities to apply new BI insights to various areas of the organization
    • Provide technical expertise and implement BI best practices
    • Act as steward for standards around data model, data dictionary and implementation of business rules and definitions
    • Rationalize new data requirements to avoid data duplication

    Essential skills / competencies:

    • Bachelor’s degree in Business, Mathematics, Statistics or Computer Science along with 2-5 years of related experience
    • Experience in implementing successful data integration and data warehousing
    • Strong technical skills with all data driven technologies (TERADATA, SAS, Big Data, Oracle, APEX, MSSQL)
    • Strong knowledge of Telecommunication products and networks in Bell Business Markets
    • Past experience in project delivery in Agile method/Iterative approach
    • Strong understanding of data modeling skills (normalized and multidimensional)
    • Proven ability to manage in a complex matrix structure
    • Demonstrated ability to develop strong partnership and client relationship
    • Solid business acumen – must be able to understand the key drivers of success and growth and redirect resources to deliver results
    • Experience with product pricing and costing techniques, concepts. and financial terms
    • Ability to manage and understand customers’ needs and able to find and process company data to support business decisions
    • Ability to deal effectively with ambiguous situations and short time frames
    • Excellent presentation and written and verbal communication skills
    • Team player and quick learner with the ability to work in a fast paced environment, be a self starter and comfortable with ambiguity
    • Ability to prioritize and manage multiple tasks
    • Ability to lead and influence immediate and extended multi-disciplinary teams, including Sales, Finance, Operations, Network Planning, Engineering, Project Management, Purchasing, Help Desk, Legal, and Regulatory Affairs
    • Excellent interpersonal and negotiation skills
    • Strong analytical and strategic thinking skills, particularly in the area of customer and competitor/industry analysis, with an ability to extract strategic themes and quickly draw meaningful conclusions
    • Resourceful, autonomous, disciplined self-starter, with the ability to work independently and as part of an extended team

    Preferred skills:

    • Advanced proficiency working with large databases and Enterprise Warehouse, SQL, SAS, VBA, PL-SQL, MSSQL, SSIS and GIS applications
    • Experience in data warehouse and datamart
    • Advanced proficiency with MS Office
    • Other programming (Java, JavaScript, .Net)
    • Strong statistical, interpretative, analytical and problem-solving skills

    About Bell Canada

    As Canada’s largest communications company, Bell provides consumers, businesses and government customers with solutions for all their communications needs: 4G LTE wireless with Bell Mobility and Virgin Mobile Canada (national) Bell Fibe Internet (Ontario, Québec, Atlantic Canada and Manitoba) Bell Fibe TV (Ontario, Québec, Atlantic Canada and Manitoba) and Bell Satellite TV (national) Bell Home Phone, local and long distance (Ontario, Québec, Atlantic Canada and Manitoba) Broadband communications technology and connectivity solutions including data hosting and cloud computing through Bell Business Markets (national) Bell offers industry-leading wholesale solutions including connectivity, hosted and professional services and network equipment to Canadian and international service providers Bell Media is Canada’s premier multimedia company in conventional, pay and specialty television; national radio; digital media; and out-of-home advertising.

    БЛОГ

    Только качественные посты

    Что такое BI (Business Intelligence) и зачем он нужен?

    Смотрите видео к статье:

    Что такое BI (Business Intelligence)?

    Business Intelligence = BI = Бизнес – аналитика (rus) — это набор IT-технологий для сбора, хранения и анализа данных, позволяющих предоставлять пользователям достоверную аналитику в удобном формате, на основе которой можно принимать эффективные решения для управления бизнес-процессами компании.

    Все уровни пользователей, от сотрудников до учредителей, получают гибкий доступ к необходимой им управленческой отчетности, не прибегая к помощи IT-специалистов.

    Концепция платформы BI

    Сегодня на рынке существует несколько платформ Бизнес – аналитики (BI), концептуально они представляют собой следующее:

    • ETL-инструменты: программы, позволяющие выполнять загрузку данных в DWH из различных учетных систем.
    • DWH-хранилище: полноценная база данных SQL для подготовки и хранения данных для аналитики.
    • OLAP-кубы: технология, позволяющая делать в реальном времени (1-5 секунд) любые отчеты и проводить полноценный анализ данных.
    • Клиентские приложения: как правило, для детального анализа данных и построения динамических отчетов пользователи используют Сводные таблицы Microsoft Excel, подключенные к OLAP-кубам. Для поверхностного анализа и визуализации ключевых показателей также используются WEB-приложения, которые должны поддерживать доступ к отчетам с любого устройства: компьютер, планшет, телефон.

    Архитектура платформы Microsoft BI

    На сегодняшний день, на мой взгляд, платформа «Microsoft BI» — это лучшее решение на рынке BI-систем в первую очередь по соотношению «Цена – Качество – Современность».

    И что также очень важно – основным и «родным» приложением, в котором работают пользователи, для этой платформы является уже известный всем Microsoft Excel.

    Более того, все компоненты этой BI-платформы доступны в одном программном обеспечении – «Microsoft SQL Server», которое приобретается один раз без необходимости последующих платежей за использование. Подробно о лицензировании SQL Server 2020.

    В состав Microsoft SQL Server входят следующие компоненты BI-платформы:

    • ETL-инструменты: за это отвечает «Служба Integration Services», сокращенно SSIS.
    • DWH-хранилище: за это отвечает «Компонент SQL Server Database Engine», который является полноценной базой данных Transact-SQL.
    • OLAP-кубы: за это отвечает «Служба Analysis Services», сокращенно SSAS.
    • Клиентские приложения: для полноценного анализа данных используется «Microsoft Excel-сводные таблицы», а в качестве WEB-приложения используется «Служба Reporting Services», сокращенно SSRS.

    Зачем нужен BI (Business Intelligence)?

    Во-первых, общий подход к хранению данных говорит, что есть:

    • Учетные системы (OLTP — транзакционные системы), структура базы данных которых ориентирована на быстрый ввод данных, при этом данные в таких базах хранятся в неподготовленном для аналитики виде. На таких базах можно эффективно построить только оперативный отчет за небольшой период, и, как правило, фиксированного формата.
    • Аналитические системы (OLAP — аналитические системы), структура базы данных которых наоборот ориентирована на быструю аналитику любых объемов данных. Данные в таких базах хранятся уже в подготовленном для аналитики виде. Это позволяет эффективно в реальном времени получать отчеты за любой период в любой детализации.

    Во-вторых, дополнительно BI дает:

    • Скорость построения отчетов (особенно это важно при запросе больших периодов данных, в которых больше 100 000 строк).
    • Динамический анализ данных в любой детализация (Товары, Клиенты, Поставщики, Время, Каналы продаж, Территории продаж и т.д.).
    • Быстрый анализ любого объема данных с помощью Сводных таблиц в Excel, при этом исходные данные не требуется загружать в Excel (технология OLAP).
    • Автоматизация подготовки данных для отчетов и построения корпоративной отчетности.
    • Консолидация данных (данные для отчетов могут быть в разных учетных системах).
    • Анализ показателей План/Факта, Анализ выполнения различных KPI.
    • Удобная визуализация данных в Excel или на Web (при этом обновленные данные в отчет поступают автоматически).
    • Единый и удобный доступ к аналитической отчетности для всех сотрудников через корпоративный BI портал.
    • Достоверность данных (любой отчет, построенный на основе данных из BI, является эталонным и актуальным в любой момент времени).
    • Лицензирование (стоимость 1-го пользователя BI, как правило, дешевле, чем стоимость одного пользователя Учетной системы).
    • Уменьшение нагрузки на Учетные системы (пользователи, которые непосредственно не связанны с учетом данных, перестают запрашивать различные отчеты и нагружать учетную систему, а переходят на BI).
    • В целом — повышение общей управляемости и эффективности бизнеса.
    Добавить комментарий