В чем преимущество современных хранилищ данных?

Доступ к релевантной информации о клиентах и ​​отрасли — это основное конкурентное преимущество, которым сегодня обладают компании по сравнению со своими прямыми и косвенными конкурентами. Это самый разумный подход к сохранению бдительности в бизнес-среде, где конкуренция достигла небывало высокого уровня.

Вот тут-то и приходит на помощь хранилище данных. Хранилища данных — это центральные репозитории интегрированных данных из одного или нескольких разрозненных источников, которые используются для составления отчетов и анализа данных, что, являясь корпоративной средой, поддерживает процесс принятия решений руководством.

Цифровизация интегрирована в основы сегодняшнего бизнес-ландшафта, и пути назад нет. Компании-разработчики программного обеспечения совершенствуют алгоритмы инжиниринга данных, а поставщики аналитики данных используют передовые методы для предоставления лучших решений для бизнеса. Результатом являются гораздо более эффективные решения бизнес-аналитики.

Компании, которые только знакомятся с этой тенденцией и скептически относятся к доступности данных, часто задаются вопросом: «Зачем нам нужны системы хранения данных?»

Хотите построить карьеру в области науки о данных? Ознакомьтесь с сертификацией по науке о данных уже сейчас.

Данные — это сила

Простой ответ заключается в том, что данные — это знания, а знания — это сила. Бизнес с релевантной информацией и доступом к полезным отраслевым идеям имеет больше шансов на успешное продвижение в бизнес-среде и доминирование в нише.

Доступ к данным минимизирует риски

Предприниматели знают, что всегда есть некоторый риск, когда дело касается бизнес-процессов. Хотя предприниматели по своей природе склонны к риску, чем меньше вероятность риска, тем лучше. Это, вероятно, самая убедительная причина для компаний инвестировать в решения по хранению данных.

Точные данные о ваших клиентах и ​​состоянии отрасли минимизируют неопределенность, поскольку помогают вам принимать более обоснованные решения с определенными результатами. С правильным типом данных вы можете анализировать прошлые тенденции и прогнозировать будущие результаты с высокой вероятностью точных результатов.

Например, в сфере ИТ-операций Распределенный отказ в обслуживании (DDoS) атаки становятся все более распространенными. Чтобы предотвратить такие атаки, необходимо иметь централизованную архитектуру журналирования для выявления подозрительных действий и выявления потенциальных угроз из тысяч записей.

Другой пример — основная цель медицинского учреждения — удовлетворять потребности пациентов. Аналитика данных не только доказала свою полезность для рутинных задач, связанных с администрированием, но и оказала положительное влияние на общее впечатление пациента. Ведя базу данных записей пациентов и историй болезни, больничное учреждение может сократить расходы на ненужные, повторяющиеся процессы.

Индустрия одежды — третий пример, который выигрывает от доступа к данным. Данные позволяют компаниям лучше удовлетворять потребности общественности. Имея представление о том, что нужно массам, индустрия моды процветает и редко терпит неудачу.

Что ждет системы хранилищ данных дальше?

Аналитика больших данных — это быстро развивающаяся отрасль, которая продолжает совершенствоваться и развиваться. В этой отрасли нет постоянного состояния, и именно поэтому бизнес-аналитика (BI) должна постоянно расти в том же темпе.

Бизнес-анализ является одним из определяющих факторов, формирующих будущее хранилищ данных, интеллектуального анализа данных и инженерии данных.

Почему нужны постоянные изменения? Простой ответ заключается в том, что старые процессы BI не могут поспевать за спросом клиентов. Им не хватает способности точно интерпретировать и количественно оценивать ключевые показатели эффективности бизнеса (KPI) и окупаемость инвестиций (ROI).

Система управления данными бесполезна, если она не может выполнить свою основную задачу — прогнозировать точную информацию о бизнес-процессах.

Кроме того, старые системы бизнес-анализа также неэффективны для интеграции информации из нескольких каналов и оптимизации коммуникации между различными отделами.

Компании, работающие с большими данными, пытаются улучшить решения по хранению данных, чтобы соответствовать новому набору требований. Современная структура хранилищ данных может хранить данные в необработанном виде вместо ранее выбранной иерархической структуры. Это позволяет пользователям получать доступ к данным более эффективно.

Новые решения по хранению данных также минимизируют неэффективность, вызванную пробелами в коммуникации. Современные структуры могут интегрировать информацию из нескольких каналов и хранить ее на одной платформе, оптимизируя процесс коммуникации.

Наиболее значимым недавним достижением, которое мы увидели в структурах инжиниринга данных, стало то, что программное обеспечение для анализа данных стало чрезвычайно удобным для пользователя. Раньше с данными могли работать только профессионалы с соответствующим набором навыков. Теперь любой, у кого есть базовая информация, может вывести результаты и информацию, поскольку сложные аспекты инжиниринга данных решаются компьютерными алгоритмами.