В условиях когда большая часть заявок на кредит рассматривается автоматически, мониторинг становится особенно важным. Всё ли работает в штатном режиме, как меняются ключевые показатели, какие изменения нужно внести, чтобы добиться нужного результата?
В статье я расскажу, как мы мониторим кредитный конвейер с помощью Power BI, какие отчеты и метрики используем для оценки качества выдач.
Примерно 5 миллисекунд проходит от запроса до ответа, если данные хранятся на жестком диске. SSD отвечает в 300 раз быстрее — за 150 микросекунд. Оперативной памяти требуется в 300,000 раз меньше времени — лишь 15 наносекунд.*
Можно долго рассуждать о том, как бизнес-аналитика помогает финансам или логистике. Способов применить информацию много, все время появляются новые. Но принцип работы разных аналитических решений один и заключается он в том, чтобы соединить данные из разных источников и посмотреть на них вместе — то есть целиком.
Чтобы воспользоваться информацией из нескольких источников, нужно к ним подключиться и извлечь данные. Но данные создавались разными способами, с разной периодичностью и хранятся в разных форматах. Поэтому прежде, чем визуализировать данные или передать другим системам для дальнейшей обработки, их придется объединить с помощью каких-то математических операций — трансформировать.
Технология in-memory заключается в том, что для трансформации в оперативную память единовременно загружаются все данные из разных источников. После этого трансформацию можно выполнить «на лету», без запросов к диску. Например, кликом выбрать измерение и сразу получить график, который будет отображать значения показателей в нужном разрезе. Благодаря тому, что все данные уже в оперативной памяти, аналитическому приложению не нужно делать запросы к жесткому диску для получения новой информации.
Это вступление должно помочь мне рассказать о том, как и почему менялись технологии, лежащие в основе современных аналитических решений.Читать полностью »
Приходит как-то на завод специалист по цифровизации. Здесь походил, там походил, лоб наморщил и говорит: «Я знаю, как у вас тут можно кое-что оптимизировать. Экономить конкретно будете! Дайте только мне доступ во-о-от к этим данным по производству». В ответ на заводе разводят руки. «Вот у нас по продажам аналитика. Вот по турбинам что-то есть — шибко умные турбины у Siemens. А по остальному оборудованию отродясь ничего не было».
Вы прочитали миниатюру о конфликте двух миров — промышленности и аналитики. Мы как раз из последнего, и вот как все выглядит для нас: с одной стороны — созданные для управления оборудованием и недоступные для простых смертных протоколы обмена данными с большим количеством цифр в названии. С другой — аналитические системы, красивая отчетность, удобные дэшборды и прочие приятности.
Не каждое производство дошло до технологического уровня Tesla или Foxconn. Но помогать нужно всем. На фото кадр из х/ф «Завод».
В этом посте мы расскажем, как стараемся вылепить производству человеческое (по меркам простого дата-сайентиста) лицо — дать возможность бизнес-аналитикам обрабатывать промышленные данные и пользоваться красивой BI-отчетностью.
Читать полностью »
Всем привет. В конце июня мы запускаем новый курс «Аналитик BI». И уже сегодня хотим поделиться первым материалом подготовленным специально к курсу.
Бизнес-аналитика, позволяющая значительно повысить прибыльность и эффективность коммерческой деятельности, требуется любой современной компании. Однако организациям, которые не применяют в своих бизнес-процессах новые технологии, становится все сложнее получать актуальные сведения.
Бизнес-аналитика (BI) позволяет окинуть одним взглядом все актуальные данные вашей фирмы и понять, что именно они означают. Благодаря BI вы видите, какие операции приносят больше прибыли, чем обеспечивается доход с продаж и насколько эффективно работает компания в целом. С помощью средств BI вы можете вникнуть в любые данные и выяснить, откуда они взялись и почему получились именно такие значения. Бизнес-аналитику иногда определяют как процесс, который позволяет принимать верные решения путем эффективного использования компетенций сотрудников, процедур, данных и связанных с ними инструментов и методологий.Читать полностью »
Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Tableau talks up natural language interface for creating visualizations» Peter Sayer.
Поставщик BI стремится упростить и автоматизировать анализ данных в рамках растущей тенденции к внедрению возможностей AI (искусственного интеллекта) в инструменты BI.
Сколько статистиков необходимо для построения новой модели данных? По словам Tableau Software — нисколько. В компании заявляют, что следующая версия широко используемого аналитического инструмента сделает это сама.Читать полностью »
Привет! В этот раз мы сделали митап не для разработчиков или дизайнеров, а по менее популярной (но не менее важной) теме — BI, Business intelligence.
Ребята из BI занимаются тем, что переводят поток транзакционных данных в информацию, которую можно нормально анализировать и обрабатывать на последующих этапах работы.
Вход бесплатный, но надо заранее зарегистрироваться. Подробности — под катом.
Читать полностью »
Организационные изменения, рано или поздно происходящие в жизни любой компании, чаще всего влекут за собой необходимость интеграции различных информационных систем. Для чего нужна интеграция? Она необходима для того, чтобы разные системы могли использовать единое информационное пространство, осуществлять обмен данными, хранить, анализировать и обрабатывать их для последующего принятия управленческих и оперативных решений. Если принимать решения на основании данных, полученных только из одной системы, рано или поздно возникнет хаос, прежде всего по причине разнородного представления и детализации одних и тех же данных в различных системах, наличия ошибок, вызванных человеческим фактором и т.д. Как показывает опыт, наиболее эффективным способом хранения информации для ее последующего анализа и обработки, являются аналитические хранилища с витринами данных, на основе которых пользователь может осуществлять любые аналитические запросы и получать те или иные необходимые показатели.
Привет! Меня зовут Дима Станко, я работаю в BI-команде Badoo в лондонском офисе. Так уж сложилось в нашей компании, что мы стараемся проводить как можно больше измерений активности пользователей. Это необходимо многим специалистам: разработчики тестируют работоспособность кода, коллеги из продуктовых команд убеждаются в гениальности своих идей, админы – в том, что энтропия восторжествует не этой ночью, а коллеги из отдела антиспама – что добро как раз побеждает зло в вечной и эпической схватке.
Обо всём этом мы писали много раз и будем писать ещё, поскольку считаем, что наступать на грабли и не рассказывать о них другим – нехорошо.
Принято считать, что информационные технологии в государственных ведомствах приживаются тяжелее, и для этого мнения есть ряд объективных причин. Однако, как говорил Альф: «Вы не любите котов? Значит, вы не умеете их готовить!». И сегодня мы хотим поговорить о том, как отличаются проекты в госкомпаниях с точки зрения бизнес-IT интегратора, и для каких целей госы создают большие хранилища для аналитических проектов.
Исторически государственные ведомства отличаются большей инертностью, потому что в них принято дольше согласовывать каждый шаг, потому что точка принятия решения в них размыта, потому что заказчик может многократно менять задание, уточняя, что же ему необходимо в действительности. Сами чиновники в своем большинстве воспринимают ИТ-проекты без лишнего энтузиазма. В госструктурах обычно нет какого-то сильного сопротивления новому, но и стремления к нему тоже нет, в частности, оказывается непросто найти заинтересованный в результатах «локомотив» внедрения новых решений. В итоге внедрение идет медленнее, и со стороны начинает казаться, что заказчику вообще не нужен тот или иной проект.
Привет! В этом посте речь пойдет об интересной разработке для Oracle Business Intelligence под названием Visual Plugin Pack.
Один из продуктов в составе пакета Oracle BI — интерактивные панели (Interactive Dashboard) — основан на web-интерфейсе и поддерживает комплекс средств визуализации: шкалы, диаграммы, сводные отчеты, сценарии анализа на базе условий. В нем также реализован механизм drilldown, который может быть настроен и как иерархия в OBIEE, и как ссылка на другое действие. Таким образом, обеспечивается неограниченная детализация отчетных показателей.
Читать полностью »
