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未卜先知,現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫帶來強(qiáng)大商業(yè)智能

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫 商業(yè)智能
在當(dāng)前這個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,企業(yè)數(shù)字化程度越高,越會(huì)重視數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用。對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,在看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì),從而未卜先知,做出正確的商業(yè)決策。現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用不僅可以提高企業(yè)的決策能力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力,同時(shí)還有助于發(fā)掘新商機(jī),加快業(yè)務(wù)發(fā)展步伐。

在當(dāng)前這個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,企業(yè)數(shù)字化程度越高,越會(huì)重視數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用。對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,在看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì),從而未卜先知,做出正確的商業(yè)決策?,F(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用不僅可以提高企業(yè)的決策能力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力,同時(shí)還有助于發(fā)掘新商機(jī),加快業(yè)務(wù)發(fā)展步伐。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫可用來管理和分析大量數(shù)據(jù)集,但它們只能在問題明確的前提下來作答,或者在知道要具體收集什么數(shù)據(jù)時(shí)才能提供相關(guān)的信息。然而,這些還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,找到數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律才更中要害。因此,為了獲取更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)洞察分析以提高項(xiàng)目成功率,打造現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)倉庫變得至關(guān)重要。

Cloudera產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)David Dichmann解釋說:“為了了解自己所不知道的事情,我們需要一次又一次地提出很多問題,直到找到答案為止。”

那么,如何通過現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫來有效管理數(shù)據(jù),幫助找到那些隱藏的規(guī)律呢?

采用混合云和多云——幫助減少管理數(shù)據(jù)倉庫的時(shí)間,從而騰出更多時(shí)間來分析數(shù)據(jù)。它將之前被隔離的計(jì)算環(huán)境合并在一起,并能夠在需要時(shí)為高需求的工作負(fù)載快速輸送計(jì)算資源?;旌显坪投嘣茢?shù)據(jù)倉庫讓這項(xiàng)功能變得觸手可及。

攝取更多數(shù)據(jù)——不僅僅是增加數(shù)據(jù)量,而是能夠處理日益加快的數(shù)據(jù)流失并攝取種類豐富的數(shù)據(jù),包括電子郵件、文檔、日志文件、社交媒體數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫信息、甚至是多媒體內(nèi)容等。數(shù)據(jù)量和種類規(guī)模的提升將會(huì)對(duì)后續(xù)更準(zhǔn)確地分析問題提供極大的幫助。

為更多人開通訪問權(quán)限——現(xiàn)代化企業(yè)機(jī)構(gòu)需要更多員工具備洞察力和分析能力。通常,這意味著需要在系統(tǒng)中添加不具備技術(shù)知識(shí)的用戶,并將他們與日益復(fù)雜的用例相連接。現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)添加了自助服務(wù)功能來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。此外,根據(jù)國(guó)家/地區(qū)法規(guī)和公司政策,重要的是要確保“防護(hù)欄”就位,以阻止這些新增用戶訪問權(quán)限以外的數(shù)據(jù)。一座現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)倉庫可提供全面且統(tǒng)一的安全、治理及控制框架。

情境化搜索——接收電子郵件和文檔需要的不僅僅是索引元數(shù)據(jù)。無論是合規(guī)分析、預(yù)測(cè)分析還是情感分析,都需要大規(guī)模索引這些數(shù)據(jù)格式的全部?jī)?nèi)容,一些所不了解的事情答案可能就隱藏在字里行間?,F(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫不但要有元數(shù)據(jù),還應(yīng)具有分析所有內(nèi)容的工具。

臨時(shí)/即席分析——正如Cloudera產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)David Dichmann所說,需要提出很多問題才能發(fā)現(xiàn)隱藏的答案。而且,通常需要先提出很多問題才能發(fā)現(xiàn)要問的下一個(gè)問題是什么。憑借即席分析,企業(yè)的業(yè)務(wù)用戶可以通過提出多個(gè)一次性問題來進(jìn)行深入挖掘,直到發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和洞察。

世界日新月異,數(shù)據(jù)倉庫亦是如此。企業(yè)員工在制定項(xiàng)目計(jì)劃時(shí)可能會(huì)因?yàn)槿藶榭紤]的不足而使活動(dòng)成果遠(yuǎn)不及預(yù)期,但數(shù)據(jù)可幫助提供全面、客觀且精準(zhǔn)的洞察。通過訪問現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫,與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)合作并使用自助式分析進(jìn)行探究,就更可能獲得成功。

責(zé)任編輯:鳶瑋 來源: Cloudera
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