I dagens datadrevne verden står bedrifter overfor et stadig økende behov for å ta informerte beslutninger raskt. Dataanalyse er ikke lenger en luksus – det er en nødvendighet for å være konkurransedyktig.

Ved å transformere data til praktisk innsikt, kan virksomheter optimalisere driften, forbedre kundeopplevelsene og avdekke nye vekstmuligheter.

Denne artikkelen utforsker hvordan Open Data Protocol (OData) brukes til å kombinere de grafiske datavisualiseringsmulighetene i Business Intelligence-verktøy, som Microsoft Power BI og Excel, med de kraftige no-code funksjonene i Genus.

Sammen gjør disse verktøyene bedrifter i stand til å integrere, analysere og visualisere data sømløst, noe som fører til smartere beslutninger og frigjør deres fulle potensial.

1. Hvordan forbedrer OData BI?

   • OData standardiserer datatilgang, og muliggjør sømløs integrasjon mellom Genus og BI-verktøy som Power BI og Excel. Dette sikrer sanntidsdataimport, analyse og visualisering samtidig som konsistens og styring opprettholdes.

2. Hovedfordelen med å bruke Genus kontra frittstående BI-verktøy?

   • Genus sikrer høykvalitets, strukturert data med avansert aggregering, sanntidstilgang og skalerbarhet. I motsetning til frittstående BI-verktøy, integrerer og behandler det effektivt store datasett på tvers av flere kilder, noe som muliggjør bedre beslutningstaking.

3. Hvordan håndterer Genus store datasett effektivt?

   • Genus bruker en mikrotjenestearkitektur for å optimalisere spørringer, dele opp arbeidsbelastninger og transformere data effektivt, noe som sikrer høyhastighetsbehandling uten å gå på kompromiss med ytelse.

4. Kan Genus Erstatter Inline Analytics tradisjonelle BI-verktøy?

   • Nei, men det kompletterer dem ved å integrere sanntidsanalyse i bedriftsapplikasjoner, slik at bruker får innsikt uten å bytte verktøy, noe som effektiviserer arbeidsflyten.

Business Intelligence (BI)

Å analysere data og trekke ut informasjon som støtter bedre beslutningstaking er målet med Business Intelligence (BI). Mange bedrifter bruker Microsoft Excel, først og fremst på grunn av tilgjengeligheten og brukervennligheten for oppgaver som datamanipulering, visualisering og rapportering. For mer komplekse BI-behov foretrekkes imidlertid ofte verktøy som Microsoft Power BI, Tableau og Qlik. Både Excel og mer grafiske BI-verktøy er spesielt kraftige for utforskende analyser, forutsatt at data med tilstrekkelig integritet fungerer som input for analytikeren.

Kombinere Genus og BI-verktøy som bruker OData

Genus er en av de kraftigste no-code plattformer på markedet som tar sikte på å tilby funksjonalitet for å implementere enhver bedriftsapplikasjon og integrere på tvers av fragmenterte applikasjonsporteføljer.

Genus tilbyr avansert funksjonalitet for dataintegrasjon og -transformasjon, som muliggjør sømløs datahåndtering og samspill mellom ulike systemer. Det støtter OData (Open Data Protocol), slik at bedrifter enkelt kan etablere en omfattende business intelligence-løsning. OData standardiserer eksponering og forbruk av data, noe som gjør at Genus kan integreres sømløst med andre systemer. BI-verktøy kan bruke OData-feeder direkte fra Genus, noe som forenkler import av data for analyse og visualisering. Fordelene ved å bruke Genus for integrering, transformasjon og eksponering av data til BI-verktøy er beskrevet nedenfor:

• Metadata og konsistens
  Ved å bruke Genus som kilde for dataanalyse, sikres konsistente og veldefinerte data med klare metadata, som gir dyp forståelse og forhindrer forvirring eller feilbruk. Ved å basere analyser på den definerte datamodellen i Genus, følger analysene de samme prinsippene som resten av bedriftsapplikasjone. Dette reduserer risikoen for unøyaktige analyser forårsaket av dårlig datakvalitet.

• Integrasjon og orkestrering
  Genus fungerer ofte som et orkestreringsverktøy og eksponerer konsistente data på tvers av ulike datasett. Selv om det kanskje ikke er hovedkilden for all relevant data, gjør dets unike integrasjonsmuligheter det til det naturlige bindeleddet i en bedriftsapplikasjonsportefølje.

• Avansert dataaggregering
  "Aggregate Object Class" i Genus er en kraftig funksjon som brukes til å oppsummere data fra flere kilder med høy ytelse. Enten du trenger å beregne summer, gjennomsnitt eller tellinger, Genus håndterer det hele effektivt, og gir deg de aggregerte dataene du trenger for å ta informerte beslutninger.

• Skalerbarhet og ytelse
  Genus er designet for å håndtere store datamengder effektivt, og mikrotjenestearkitekturen tillater skalerbar og optimal datahåndtering. Ved å dele opp spørringer og optimalisere datakilder kan Genus aggregere, analysere og eksponere data konsekvent med høy hastighet, selv for svært store og komplekse datasett.
  
  Når OData benyttes, eksponerer Genus data på en måte som utnytter denne arkitekturen. Dette sikrer at BI-verktøy opprettholder optimal ytelse selv når datamengdene øker. Disse effektive funksjonene for dataintegrasjon og datatransformasjon løser en av de vanligste begrensningene i BI-verktøy, som ofte sliter med store datasett. Rapporterte utfordringer inkluderer vanskeligheter med å koble til og importere omfattende datasett, samt treg ytelse og tidsavbrudd.

• Sanntidsdatatilgang
  OData støtter sanntids datatilgang, noe som betyr at eventuelle endringer i Genus data kan reflekteres i BI-rapporter og dashbord i sanntid. Dette sikrer at brukerne alltid jobber med den mest oppdaterte informasjonen, noe som er avgjørende for å ta informerte beslutninger til rett tid.

• Forbedret datavisualisering
  BI-verktøy er utviklet for å tilby et bredt spekter av visualiseringsalternativer, inkludert diagrammer, grafer, kart og tilpassede visuelle elementer. Ved å bruke OData kan brukere av BI-verktøy lage rike, interaktive dashbord og rapporter som gir dyp innsikt i dataene deres. Dette forbedrer muligheten til å visualisere komplekse datasett og identifisere trender og mønstre.

Integrer BI i din daglige arbeidsflyt

Dedikerte forretningsanalytikere bruker ofte BI-verktøy for utforskende analyser. De lager en rekke analyser og rapporter, som vanligvis er ad hoc-analyser for enkeltstående tilfeller, som deles med andre forretningsanalytikere i organisasjonen. Det er imidlertid også behov for å publisere og gjøre noen av disse analysene tilgjengelige i sanntid og som en del av den daglige arbeidsflyten og forretningsapplikasjonene for et bredere publikum. Kvaliteten, integriteten og repeterbarheten til disse formelle og standardiserte analysene er avgjørende for vellykket forretningsdrift.

Disse analysene kan replikeres ved hjelp av Genus aggregerte objektklasser og Genus sitt eget innebygde analyseverktøy. Genus lar deg håndtere flere dataserier, dynamiske konfigurasjoner og til og med betinget formatering ved å bruke en rekke diagramkontroller, inkludert stolpe-, linje-, areal-, sektor- og spredningsplott, samt tabellrepresentasjon. Ved å bruke innebygde analyser kan du visualisere og analysere bedriftsdata i sanntid , sømløst innenfor konteksten av kjernevirksomhetsapplikasjonene dine .

Inline Analytics genererer visualiseringer som er en integrert del av den daglige arbeidsflyten i din bedriftsapplikasjon. I tillegg kjører Inline Analytics direkte på live data. Ved å bruke funksjonen "Explore Aggregate Value effect", dykk ned i de underliggende dataene, og få en dypere forståelse av beregningene og utfør nøyaktige handlinger basert på detaljert innsikt.

Oppsummering og konklusjon

Målet med BI er å støtte bedre forretningsbeslutninger ved å gi brukbar innsikt basert på data. Excel er fortsatt en viktig del av BI-verktøyene, men suppleres ofte med spesialiserte BI-verktøy for mer avansert analyse og visualisering. Ved å bruke OData og Genus som datakilde i disse analysene, reduseres mange av utfordringene knyttet til ytelse og datastyring.

Bruker Genus Inline Analytics utfyller bruken av tradisjonelle BI-verktøy. Genus kan aggregere, og analysere og eksponere store og komplekse datasett, og vil gi konsistente data og tilsvarende datakontekst (metadata).

Illustrasjon av prosess

Ved å kombinere Genus og BI-verktøy, kan en bedrift sette opp en komplett løsning for forretningsintelligens som kombinerer fordelene med Power BI med Genus' no-code plattform og Inline analyser.

Figuren nedenfor illustrerer prosessene som må etableres for å kunne få fullt utbytte av denne teknologien og tilnærmingen til business intelligence.

Hovedkomponentene er:

Datalag : Applikasjonen kan integrere og behandle alle typer data, eksemplifisert ved kombinasjonen av en RDBMS, blob-lagring og ulike datakilder (SOAP og REST APIer).

Genus Application Layer : Genus fungerer som limet i en bedriftsarkitektur, som konsoliderer og samler data fra flere kilder. Det gir også et applikasjonsutviklingslag for å lage apper uten koding, noe som muliggjør sanntidsanalyse og behandling av bedriftsdata.

Presentasjonslag : Ved å utnytte Genus- og OData-funksjonalitet kan konsistente, aggregerte eller forhåndsfiltrerte data med metadata eksponeres for dataanalytikere. Analytikere bruker BI-verktøy eller MS Excel koblet til OData-grensesnittet for utforskende analyser, samtidig som de iboende egenskapene til datakildene i Genus bevares.

Genus Inline Analytics (illustrert i gult i figuren): for gjentatte analyser identifisert som en del av forretningsprosessene, oppretter forretningsingeniører tilsvarende innebygde analyser i Genus ved hjelp av aggregerte objektklasser (AOC). Dette gjør forretningsingeniører i stand til å:

• Lag tilpassede analyser som en del av den daglige arbeidsflyten.

• Tilby analyser inline og i sanntid til et ubegrenset antall brukere.

• Lar brukerne drille ned i de underliggende kildedataene.

• Håndter store datasett uten ytelsesproblemer.

• Bruk Genus standard sikkerhetsmodell for å sikre at brukere kun har tilgang til analyser og underliggende kildedata de har tilgang på. 

Denne metoden sikrer en effektiv og rik tilnærming til enterprise business intelligence. Ved å utnytte styrken til begge, Genus og BI-verktøy, kan organisasjoner forbedre dataintegrasjon, visualisering og analysefunksjoner, noe som fører til mer informert og effektiv beslutningstaking.