ເງື່ອນໄຂການປະເມີນລະບົບ BI ຂອງລັດເຊຍ

ສໍາລັບເວລາຫຼາຍປີໃນປັດຈຸບັນຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເປັນຫົວຫນ້າບໍລິສັດທີ່ເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ນໍາໃນການປະຕິບັດລະບົບ BI ໃນລັດເຊຍແລະຖືກລວມເຂົ້າເປັນປະຈໍາໃນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງນັກວິເຄາະດ້ານປະລິມານທຸລະກິດໃນພາກສະຫນາມຂອງ BI. ໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກຂອງຂ້ອຍ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການປະຕິບັດລະບົບ BI ໃນບໍລິສັດຈາກຂົງເຂດຕ່າງໆຂອງເສດຖະກິດ - ຈາກການຂາຍຍ່ອຍແລະການຜະລິດໄປສູ່ອຸດສາຫະກໍາກິລາ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຮູ້ດີກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າຂອງວິທີແກ້ໄຂທາງທຸລະກິດ.

ການແກ້ໄຂຂອງຜູ້ຂາຍຕ່າງປະເທດແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີ, ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງພວກເຂົາມີຍີ່ຫໍ້ທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄວາມສົດໃສດ້ານຂອງພວກເຂົາຖືກວິເຄາະໂດຍອົງການວິເຄາະຂະຫນາດໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບ BI ພາຍໃນປະເທດສໍາລັບສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຄົງເປັນຜະລິດຕະພັນ niche. ນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນຢ່າງຮຸນແຮງຕໍ່ທາງເລືອກສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ.

ເພື່ອລົບລ້າງຂໍ້ບົກຜ່ອງນີ້, ທີມງານທີ່ມີຈິດໃຈດຽວກັນແລະຂ້ອຍໄດ້ຕັດສິນໃຈທົບທວນຄືນລະບົບ BI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນັກພັດທະນາລັດເຊຍ - "Gromov's BI circle". ພວກເຮົາໄດ້ວິເຄາະວິທີແກ້ໄຂພາຍໃນປະເທດສ່ວນໃຫຍ່ໃນຕະຫຼາດແລະພະຍາຍາມຊີ້ໃຫ້ເຫັນຈຸດແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງພວກເຂົາ. ໃນທາງກັບກັນ, ຂໍຂອບໃຈກັບມັນ, ນັກພັດທະນາລະບົບທີ່ລວມຢູ່ໃນການທົບທວນຄືນຈະສາມາດເບິ່ງຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາຈາກພາຍນອກແລະ, ອາດຈະເຮັດໃຫ້ການປັບຕົວກັບຍຸດທະສາດການພັດທະນາຂອງພວກເຂົາ.

ນີ້ແມ່ນປະສົບການທໍາອິດຂອງການສ້າງການທົບທວນດັ່ງກ່າວຂອງລະບົບ BI ຂອງລັດເຊຍ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາໄດ້ສຸມໃສ່ການລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບລະບົບພາຍໃນປະເທດໂດຍສະເພາະ.

ການທົບທວນຄືນຂອງລະບົບ BI ຂອງລັດເຊຍແມ່ນໄດ້ຖືກປະຕິບັດເປັນຄັ້ງທໍາອິດ; ຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍຂອງມັນບໍ່ແມ່ນຫຼາຍເພື່ອກໍານົດຜູ້ນໍາແລະຄົນພາຍນອກ, ແຕ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດແລະເຊື່ອຖືໄດ້ກ່ຽວກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການແກ້ໄຂ.

ວິທີແກ້ໄຂຕໍ່ໄປນີ້ໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການທົບທວນຄືນ: Visiology, Alpha BI, Foresight.Analytical platform, Modus BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Krista BI, BIPLANE24, N3.ANALYTICS, QuBeQu, BoardMaps OJSC Dashboard Systems, S BI , KPI Suite, Malahit: BI, Naumen BI, MAYAK BI, IQPLATFORM, A-KUB, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Data platform management, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI Module

ເພື່ອວິເຄາະການທໍາງານແລະລັກສະນະສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງເວທີ BI ຂອງລັດເຊຍ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາໃຊ້ທັງສອງຂໍ້ມູນພາຍໃນທີ່ໃຫ້ໂດຍນັກພັດທະນາແລະແຫຼ່ງເປີດຂອງຂໍ້ມູນ - ສະຖານທີ່ແກ້ໄຂ, ການໂຄສະນາແລະອຸປະກອນດ້ານວິຊາການຈາກຜູ້ສະຫນອງ.
ນັກວິເຄາະ, ໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການຂອງຕົນເອງໃນການປະຕິບັດລະບົບ BI ແລະຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດລັດເຊຍສໍາລັບການທໍາງານຂອງ BI, ໄດ້ກໍານົດຕົວກໍານົດການຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາເຫັນຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການແກ້ໄຂ, ຕໍ່ມາຊີ້ໃຫ້ເຫັນຈຸດແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງພວກເຂົາ.

ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຕົວກໍານົດການ

ການບໍລິຫານ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາເວທີ BI - ໃນປະເພດນີ້, ມີການປະເມີນລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດທີ່ຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງແພລະຕະຟອມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການທໍາງານສໍາລັບການບໍລິຫານຜູ້ໃຊ້ແລະການກວດສອບການເຂົ້າເຖິງ. ຈຳນວນຂໍ້ມູນທັງໝົດກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງແພລດຟອມໄດ້ຖືກພິຈາລະນາເຊັ່ນກັນ.

Cloud BI – ມາດຖານນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະເມີນຄວາມພ້ອມຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍໃຊ້ Platform as a Service and Analytic Application as a Service model for create, deploying and management the analytical applications in the cloud based data both in cloud and on-premises.

ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ກັບ​ແຫຼ່ງ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ການ​ຮັບ​ - ເງື່ອນໄຂພິຈາລະນາຄວາມສາມາດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ມີຢູ່ໃນປະເພດຕ່າງໆຂອງເວທີການເກັບຮັກສາ (ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ) - ທັງທ້ອງຖິ່ນແລະເມຄ.

ການຈັດການເມຕາເດຕາ – ຄໍານຶງເຖິງການມີຄໍາອະທິບາຍຂອງເຄື່ອງມືທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ຮູບແບບ semantic ທົ່ວໄປແລະ metadata. ພວກເຂົາຄວນໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານດ້ວຍວິທີທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແລະເປັນສູນກາງເພື່ອຊອກຫາ, ຈັບ, ເກັບຮັກສາ, ນໍາໃຊ້ຄືນໃຫມ່, ແລະເຜີຍແຜ່ວັດຖຸ metadata ເຊັ່ນ: ຂະຫນາດ, ລໍາດັບ, ມາດຕະການ, ຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດຫຼືຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ (KPIs), ແລະຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອລາຍງານກ່ຽວກັບ. ການຈັດວາງວັດຖຸ, ພາລາມິເຕີ, ແລະອື່ນໆ. ເງື່ອນໄຂທີ່ເປັນປະໂຫຍດຍັງຄໍານຶງເຖິງຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ບໍລິຫານເພື່ອສົ່ງເສີມຂໍ້ມູນແລະ metadata ທີ່ກໍານົດໂດຍຜູ້ໃຊ້ທຸລະກິດເຂົ້າໄປໃນ SOR metadata.

ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການໂຫຼດ - ມາດຖານນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະເມີນຄວາມສາມາດຂອງແພລະຕະຟອມໃນການເຂົ້າເຖິງ, ປະສົມປະສານ, ການຫັນປ່ຽນແລະການໂຫຼດຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການດັດສະນີຂໍ້ມູນ, ຈັດການການໂຫຼດຂໍ້ມູນແລະຕາຕະລາງການປັບປຸງ. ຄວາມພ້ອມຂອງການເຮັດວຽກສໍາລັບການນໍາໃຊ້ extranet ຍັງຖືກພິຈາລະນາ: ເວທີສະຫນັບສະຫນູນການເຮັດວຽກທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບການສະຫນອງ BI ສູນກາງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບລູກຄ້າພາຍນອກຫຼືພົນລະເມືອງເຂົ້າເຖິງເນື້ອຫາການວິເຄາະໃນພາກສາທາລະນະ.

ການກະກຽມຂໍ້ມູນ – ມາດຖານຄຳນຶງເຖິງຄວາມພ້ອມຂອງການເຮັດວຽກສຳລັບ “ລາກ ແລະ ວາງ” ການປະສົມທີ່ຄວບຄຸມໂດຍຜູ້ໃຊ້ຂອງຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ແລະການສ້າງຕົວແບບການວິເຄາະ ເຊັ່ນ: ມາດຕະການທີ່ຜູ້ໃຊ້ກຳນົດ, ຊຸດ, ກຸ່ມ ແລະ ລຳດັບ. ຄວາມສາມາດຂັ້ນສູງພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂນີ້ລວມມີຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນພົບອັດຕະໂນມັດແບບ semantic ໂດຍສະຫນັບສະຫນູນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນອັດສະລິຍະແລະການສ້າງໂປຣໄຟລ໌, ການສ້າງລໍາດັບຊັ້ນ, ການແຈກຢາຍແລະການຜະສົມຂໍ້ມູນໃນທົ່ວແຫຼ່ງຫຼາຍ, ລວມທັງຂໍ້ມູນຫຼາຍໂຄງສ້າງ.

ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ແລະ​ຄວາມ​ສັບ​ສົນ​ຂອງ​ຕົວ​ແບບ​ຂໍ້​ມູນ​ - ພາລາມິເຕີປະເມີນການມີຢູ່ແລະຄວາມສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບກົນໄກຄວາມຊົງຈໍາເທິງຊິບຫຼືສະຖາປັດຕະຍະກໍາໃນຖານຂໍ້ມູນ, ເນື່ອງຈາກການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ຮູບແບບຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງແລະການປະຕິບັດແມ່ນ optimized ແລະ deployed ກັບຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫລາຍ. .

ການວິເຄາະຂັ້ນສູງ – ປະເມີນຄວາມພ້ອມຂອງການເຮັດວຽກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະແບບອອບໄລນ໌ແບບພິເສດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນໂດຍຜ່ານທາງເລືອກທີ່ອີງໃສ່ເມນູ ຫຼືໂດຍການນໍາເຂົ້າ ແລະລວມຕົວແບບທີ່ພັດທະນາຈາກພາຍນອກ.

ແຜງໜ້າປັດການວິເຄາະ - ມາດຖານນີ້ຄຳນຶງເຖິງການມີຄຳອະທິບາຍກ່ຽວກັບໜ້າທີ່ສ້າງແຜງຂໍ້ມູນແບບໂຕ້ຕອບ ແລະ ເນື້ອໃນທີ່ມີການຄົ້ນຄວ້າທາງສາຍຕາ ແລະ ການວິເຄາະທາງພູມສັນຖານທີ່ກ້າວໜ້າ, ລວມທັງການນຳໃຊ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້ອື່ນໆ.

ການສໍາຫລວດພາບແບບໂຕ້ຕອບ - ປະເມີນຄວາມສົມບູນຂອງຟັງຊັນການສຳຫຼວດຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຕົວເລືອກການເບິ່ງເຫັນພາບທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ເກີນກວ່າແຜນຜັງພື້ນຖານ ແລະແຜນຜັງເສັ້ນ, ລວມທັງແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ ແລະຕົ້ນໄມ້, ແຜນທີ່ພູມສາດ, ແຜນທີ່ກະແຈກກະຈາຍ ແລະການສະແດງພາບພິເສດອື່ນໆ. ຍັງໄດ້ຄໍານຶງເຖິງຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະແລະການຈັດການຂໍ້ມູນໂດຍການໂຕ້ຕອບໂດຍກົງກັບການສະແດງພາບຂອງມັນ, ສະແດງມັນເປັນເປີເຊັນແລະກຸ່ມ.

ການຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງ - ມາດຖານນີ້ໄດ້ປະເມີນການປະກົດຕົວຂອງຫນ້າທີ່ອັດຕະໂນມັດເພື່ອຊອກຫາ, ເຫັນພາບແລະການສື່ສານຄໍານິຍາມທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ຄວາມສໍາພັນ, ຂໍ້ຍົກເວັ້ນ, ກຸ່ມ, ການເຊື່ອມຕໍ່ແລະການຄາດຄະເນໃນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜູ້ໃຊ້, ໂດຍບໍ່ມີການກໍານົດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສ້າງແບບຈໍາລອງຫຼືຂຽນ algorithms. ມັນຍັງພິຈາລະນາຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບໂອກາດທີ່ຈະຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ການເບິ່ງເຫັນ, ການເລົ່າເລື່ອງ, ການຄົ້ນຫາ, ແລະການສອບຖາມພາສາທໍາມະຊາດ (NLQ).

ຟັງຊັນໃນອຸປະກອນມືຖື – ມາດຖານນີ້ຄຳນຶງເຖິງຄວາມພ້ອມຂອງໜ້າທີ່ໃນການພັດທະນາ ແລະ ສະໜອງເນື້ອຫາໃຫ້ກັບອຸປະກອນມືຖືເພື່ອຈຸດປະສົງໃນການເຜີຍແຜ່ ຫຼືການສຶກສາທາງອິນເຕີເນັດ. ຂໍ້​ມູນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ຂອງ​ອຸ​ປະ​ກອນ​ມື​ຖື​ພື້ນ​ເມືອງ​ເຊັ່ນ​ການ​ສໍາ​ພັດ​, ກ້ອງ​ຖ່າຍ​ຮູບ​ແລະ​ສະ​ຖານ​ທີ່​ແມ່ນ​ຍັງ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປະ​ເມີນ​.

ການຝັງເນື້ອໃນການວິເຄາະ - ມາດຖານນີ້ຄຳນຶງເຖິງຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຊຸດຂອງນັກພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີການໂຕ້ຕອບ API ແລະການສະຫນັບສະຫນູນມາດຕະຖານເປີດສໍາລັບການສ້າງແລະດັດແກ້ເນື້ອຫາການວິເຄາະ, ການເບິ່ງເຫັນແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການທຸລະກິດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຫຼືປະຕູ. ຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດອາໄສຢູ່ນອກແອັບພລິເຄຊັນ, ນຳໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການວິເຄາະຄືນໃໝ່, ແຕ່ຄວນຈະເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ ແລະ ລຽບງ່າຍຈາກພາຍໃນແອັບພລິເຄຊັນ ໂດຍບໍ່ບັງຄັບໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ປ່ຽນລະຫວ່າງລະບົບຕ່າງໆ. ພາລາມິເຕີນີ້ຍັງຄໍານຶງເຖິງຄວາມພ້ອມຂອງການວິເຄາະແລະຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງ BI ກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງແອັບພລິເຄຊັນ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເລືອກບ່ອນທີ່ການວິເຄາະຄວນຈະຖືກຝັງຢູ່ໃນຂະບວນການທຸລະກິດ.
ການເຜີຍແຜ່ເນື້ອຫາການວິເຄາະ ແລະການຮ່ວມມື - ເງື່ອນໄຂນີ້ພິຈາລະນາຄວາມສາມາດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຜີຍແຜ່, ນຳໃຊ້ ແລະບໍລິໂພກເນື້ອຫາການວິເຄາະໄດ້ຜ່ານຫຼາຍປະເພດຜົນຜະລິດ ແລະວິທີການແຈກຢາຍ, ໂດຍມີການສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນພົບເນື້ອຫາ, ການກຳນົດເວລາ ແລະການແຈ້ງເຕືອນ.

ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້, ການອຸທອນທາງສາຍຕາແລະການເຊື່ອມໂຍງການເຮັດວຽກ - ພາລາມິເຕີນີ້ສະຫຼຸບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມງ່າຍຂອງການບໍລິຫານແລະການນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມ, ການສ້າງເນື້ອຫາ, ການນໍາໃຊ້ແລະການພົວພັນກັບເນື້ອຫາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບລະດັບຄວາມດຶງດູດຂອງຜະລິດຕະພັນ. ຍັງໄດ້ພິຈາລະນາເປັນຂອບເຂດທີ່ຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ຢູ່ໃນຫນຶ່ງຜະລິດຕະພັນ seamless ແລະ workflow, ຫຼືໃນທົ່ວຜະລິດຕະພັນຫຼາຍທີ່ມີການເຊື່ອມໂຍງຫນ້ອຍ.

ມີຢູ່ໃນພື້ນທີ່ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, PR - ເງື່ອນໄຂປະເມີນຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການປ່ອຍເວີຊັນໃຫມ່ແລະໂຄງການທີ່ປະຕິບັດໃນແຫຼ່ງເປີດ - ໃນສື່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບໃນພາກຂ່າວໃນຜະລິດຕະພັນຫຼືເວັບໄຊທ໌ຂອງຜູ້ພັດທະນາ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com