Аналитическая отчетность

Аналитическая отчетность

Назначение Deductor

Deductor является платформой, ориентированной на решение задач анализа самого широкого спектра от создания систем отчетности до решения задач Data Mining.

Прикладная область значения не имеет. Механизмы, реализованные в Deductor, с успехом применяются на финансовых рынках, в страховании, торговле, телекоммуникациях, промышленности, медицине, в маркетинговых задачах и множестве других.

Аналитическая отчетность

Отчетность является лишь частью функционала информационно-аналитической системы, но чаще всего организации начинают применение аналитического программного обеспечения именно с этого.

Быстрое получение всей необходимой для принятия решений информации из единого источника позволяет понять, что происходит в компании. При отсутствии подобных данных эффективное управление практически невозможно.

Требуемый функционал

К системам аналитической отчетности предъявляются следующие требования:
Консолидация информации в едином хранилище
Извлечение данных при помощи бизнес-терминов
Гибкие механизмы выборки с различными способами фильтрации, группировки, сортировки
Высокая скорость обработки больших объемов данных
Целостность и непротиворечивость
Удобные механизмы визуализации
Разграничение прав

Последовательность шагов

При создании системы аналитической отчетности необходимо сделать следующее:
Создать структуру хранилища данных
Очистить и трансформировать данные
Загрузить информацию из разнородных источников в хранилище данных
Извлечь нужную для анализа информацию из хранилища
Проанализировать полученные данные

Создание хранилища данных

Deductor поддерживает различные варианты хранилищ данных на множестве СУБД. Комбинируя их, можно реализовать наиболее оптимальную архитектуру системы:
Deductor Warehouse – хранилище данных на базе СУБД Oracle, MS SQL, Firebird
Virtual Warehouse – эмуляция хранилища данных с применением любой реляционной СУБД

Достоинства применения хранилищ

Применение хранилищ данных позволяет значительно ускорить создание законченного решения, обеспечить более высокую производительность и упростить работу с информацией конечным пользователям. Это идеальное место хранения аналитических данных:
Централизованное хранение
Высокая производительность
Непротиворечивость и целостность данных
Использование бизнес-понятий для доступа к данным
Автоматическое обновление информации

Варианты построения хранилищ данных

Warehouse – Oracle
Централизованное ХД

Warehouse – MS SQL
Витрина данных

Warehouse – Firebird
Витрина данных

Warehouse – Oracle
Корпоративное ХД

Warehouse – Firebird
Региональное ХД

Warehouse – Firebird
Региональное ХД

Подготовка данных

Реальные данные очень часто содержат избыточную или некорректную информацию, которую желательно удалить или очистить до загрузки в хранилище.

Кроме того, во многих случаях необходимо перед загрузкой трансформировать данные, например, выделить временные периоды или преобразовать типы данных.

Очистка и трансформация

В Deductor Studio имеется полный набор механизмов очистки и трансформации данных.

Перед загрузкой данных в Deductor Warehouse можно автоматически провести такие необходимые действия, как редактирование аномалий, заполнение пропусков, удаление шумов и прочее, загрузить в хранилище очищенные и нужным образом подготовленные данные.

Загрузка данных

При загрузке в Deductor Warehouse автоматически выполняются все действия, необходимые для повышения производительности:
Данные преобразуются из плоских таблиц в многомерные
Исключаются дубликаты
Обеспечивается целостность и непротиворечивость информации
Проводятся все необходимые манипуляции, позволяющие в 10-100 раз увеличить скорость извлечения данных

Извлечение данных из хранилища

Подготовленное хранилище – оптимальный источник данных для аналитической отчетности. При работе с Deductor Warehouse от пользователя не требуется знание структуры хранения данных и языка запросов.

Пользователь оперирует привычными бизнес-терминами – «отгрузка», «товар», «клиент». Для извлечения данных из хранилища необходимо всего лишь вызвать мастер и выбрать, какого рода информацию хотелось бы получить.

Настройка импорта

При извлечении данных из хранилища можно отфильтровать информацию по множеству признаков, сгруппировать и отсортировать необходимым образом. В результате из огромного объема данных с легкостью выбирается именно то, что интересует.

Благодаря структуре Deductor Warehouse, оптимизированной для анализа данных, все операции выполняются очень быстро.

Анализ полученных данных

В Deductor Studio имеется полный спектр механизмов анализа: многомерная отчетность (OLAP), диаграммы, методы построения моделей для прогнозирования, кластеризации, извлечения правил и множество других способов анализа.

Большой набор способов визуализации позволяет просмотреть данные и манипулировать ими наиболее удобным способом.

OLAP

OLAP – один из наиболее популярных способов визуализации, используемый в системах аналитической отчетности. Встроенный в Deductor OLAP-модуль реализует все методы многомерного анализа:
Произвольное размещение измерений и фактов «на лету»
Фильтрация по любому показателю
Сортировка и группировка
Детализация
Построение графиков

Стандартная схема работы

Внешние
источники
данных

Модели

Отчеты

Хранение
данных

Очистка и
трансформация

Загрузка в
хранилище данных

Извлечение данных
из хранилища

Анализ

Кубы

Deductor
Studio

Deductor
Warehouse

Deductor
Studio

Что дальше?

Возможности платформы Deductor не ограничиваются только системами отчетности. Отчетность – это только первый шаг к созданию полноценной аналитической системы. Следующими шагами могут быть решение задач прогнозирования, сегментации, оптимизации…

Применение Deductor позволяет двигаться постепенно от простых задач к более сложным, получая отдачу на каждом шаге.

BaseGroup Labs

BaseGroup Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data Mining решений и инструментов.