Hur utnyttjar man kraften i data?
I dagens datadrivna värld står företag inför ett ständigt ökande behov av att fatta välgrundade beslut snabbt. Dataanalys är inte längre en lyx – det är en nödvändighet för att förbli konkurrenskraftig.
Genom att omvandla data till användbara insikter kan företag optimera sin verksamhet, förbättra kundupplevelsen och upptäcka nya tillväxtmöjligheter.
Denna artikel undersöker hur Open Data Protocol (OData) används för att kombinera de grafiska datavisualiseringsfunktionerna i Business Intelligence-verktyg, såsom Microsoft Power BI och Excel, med de kraftfulla kodfria funktionerna i Genus.
Tillsammans gör dessa verktyg det möjligt för företag att integrera, analysera och visualisera data på ett smidigt sätt, vilket leder till smartare beslut och frigör deras fulla potential.
Hur förbättrar OData BI?
OData standardiserar datatillgången, vilket möjliggör sömlös integration mellan Genus och BI-verktyg som Power BI och Excel. Detta säkerställer import, analys och visualisering av data i realtid samtidigt som konsistens och styrning upprätthålls.
Huvudfördelen med att använda Genus jämfört med fristående BI-verktyg?
Genus garanterar högkvalitativa, välstyrda data med avancerad aggregering, realtidsåtkomst och skalbarhet. Till skillnad från fristående BI-verktyg integrerar och bearbetar det effektivt stora datamängder från flera källor, vilket möjliggör bättre beslutsfattande.
Hur hanterar Genus stora datamängder på ett effektivt sätt?
Genus använder en mikrotjänstarkitektur för att optimera sökningar, dela upp arbetsbelastningar och omvandla data effektivt, vilket garanterar snabb bearbetning utan prestandaflaskhalsar.
Kan Genus Inline Analytics ersätta traditionella BI-verktyg?
Nej, men det kompletterar dem genom att integrera realtidsanalyser i företagsappar, vilket möjliggör insikter utan att byta verktyg och effektiviserar arbetsflöden.
Affärsintelligens (BI)
Att analysera data och extrahera information som stödjer bättre beslutsfattande är målet med Business Intelligence (BI). Många företag använder Microsoft Excel, främst på grund av dess tillgänglighet och användarvänlighet för uppgifter som datahantering, visualisering och rapportering. För mer komplexa BI-behov föredras dock ofta verktyg som Microsoft Power BI, Tableau och Qlik. Både Excel och mer grafiska BI-verktyg är särskilt kraftfulla för explorativ analys, förutsatt att data med tillräcklig integritet fungerar som underlag för analytikern.
Kombinera Genus och BI-verktyg med OData
Genus är en av de mest kraftfulla kodfria plattformarna på marknaden som syftar till att tillhandahålla funktionalitet för att implementera alla typer av företagsapplikationer och integrera fragmenterade applikationsportföljer.
Genus erbjuder sofistikerade funktioner för dataintegration och datatransformation, vilket möjliggör sömlös datahantering och interoperabilitet mellan olika system. Det stöder OData (Open Data Protocol), vilket gör det möjligt för företag att enkelt sätta upp en omfattande lösning för affärsintelligens. OData standardiserar dataexponering och -konsumtion, vilket gör att Genus kan integreras sömlöst med andra system. BI-verktyg kan direkt använda OData-flöden från Genus, vilket gör det enkelt att importera data för analys och visualisering. Fördelarna med att använda Genus för att integrera, transformera och exponera data för BI-verktyg beskrivs i detalj nedan:
Metadata och konsistens
Genom att använda Genus som källa för din dataanalys säkerställer du att data är konsistenta och väl definierade med tydliga metadata, vilket möjliggör en så djupgående förståelse av data som möjligt och undviker förvirring och oavsiktlig felanvändning. Genom att tillhandahålla analyser på den definierade datamodellen i Genus kommer analyserna att följa samma principer för datastyrning som företagets affärsapplikation i stort, vilket minskar risken för analyser av dålig kvalitet på grund av dålig datakvalitet.Integrations- och samordnings
Genus fungerar ofta som ett samordningsverktyg och exponerar konsistenta data över olika datamängder. Även om det kanske inte är huvudkällan för alla relevanta data, gör dess unika integrationsfunktioner det till ett naturligt bindemedel i en företagsapplikationsportfölj.Avancerad datainsamling
En Aggregate Object Class i Genus är en kraftfull funktion som används för att sammanfatta data från flera källor med hög prestanda. Oavsett om du behöver beräkna summor, genomsnitt eller antal, hanterar Genus allt effektivt och ger dig den samlade data du behöver för att fatta välgrundade beslut.Skalbarhet och prestanda
Genus är utformat för att hantera stora datamängder effektivt och dess mikrotjänstarkitektur möjliggör skalbar och optimal datahantering. Genom att dela upp frågor och optimera datakällor kan Genus samla, analysera och exponera data med hög hastighet och konsistens, även med mycket stora och komplexa datamängder.
När OData används exponerar Genus data på ett sätt som utnyttjar denna arkitektur. Detta säkerställer att BI-verktygens prestanda förblir optimal även när datamängderna växer. Dessa effektiva funktioner för dataintegration och datatransformation åtgärdar en av de vanligaste begränsningarna hos BI-verktyg, som ofta har svårt att hantera stora datamängder. Rapporterade utmaningar inkluderar svårigheter att ansluta och importera omfattande datamängder, samt långsam prestanda och timeouts.
för realtidsåtkomst till data OData stöder realtidsåtkomst till data, vilket innebär att alla ändringar i Genus-data kan återspeglas i BI-rapporter och dashboards i realtid. Detta säkerställer att användarna alltid arbetar med den senaste informationen, vilket är avgörande för att kunna fatta snabba och välgrundade beslut.
Förbättrad datavisualisering
BI-verktyg är utformade för att erbjuda ett brett utbud av visualiseringsalternativ, inklusive diagram, grafer, kartor och anpassade bilder. Med hjälp av OData kan användare av BI-verktyg skapa omfattande, interaktiva instrumentpaneler och rapporter som ger djupgående insikter i deras data. Detta förbättrar möjligheten att visualisera komplexa datamängder och identifiera trender och mönster.
Integrera BI i ditt dagliga arbetsflöde
Dedikerade affärsanalytiker använder ofta BI-verktyg för explorativ analys. De skapar en mängd analyser och rapporter. Dessa rapporter är vanligtvis ad hoc-analyser för engångsfall och delas med andra affärsanalytiker i organisationen. Det finns dock också ett behov av att publicera och göra vissa av dessa analyser tillgängliga i realtid och som en del av det dagliga arbetsflödet och företagets affärsapplikationer för en bredare publik. Kvaliteten, integriteten och repeterbarheten hos dessa formella och standardiserade analyser är avgörande för en framgångsrik affärsverksamhet.
Dessa analyser kan replikeras med hjälp av Genus aggregerade objektklasser och Genus eget inbyggda analysverktyg. Genus låter dig hantera flera dataserier, dynamiska konfigurationer och till och med villkorlig formatering med hjälp av en rad olika diagramkontroller, inklusive stapel-, linje-, yt-, cirkel- och punktdiagram, samt tabellrepresentation. Med hjälp av inbyggd analys kan du visualisera och analysera företagsdata i realtid, sömlöst inom ramen för dina centrala affärsapplikationer.
Inline Analytics producerar visualiseringar som är en integrerad del av det dagliga arbetsflödet i ditt företags affärsapplikation. Dessutom arbetar Inline Analytics direkt med live-data. Med hjälp av funktionen "Explore Aggregate Value effect" gör Genus det möjligt att borra sig ner i underliggande data, vilket ger en djupare förståelse för mätvärdena och gör det möjligt för dig att vidta precisa åtgärder baserade på detaljerade insikter.
Sammanfattning och slutsats
Målet med BI är att stödja bättre affärsbeslut genom att tillhandahålla användbara insikter från data. Excel är fortfarande ett viktigt verktyg i BI-verktygslådan, men kompletteras ofta av andra specialiserade BI-verktyg för att hantera mer sofistikerade dataanalys- och visualiseringsuppgifter. Genom att använda OData och Genus som källa för data i dessa analyser minskas många av begränsningarna och utmaningarna när det gäller prestanda och datastyrning.
Användningen av Genus Inline Analytics kompletterar användningen av traditionella BI-verktyg. Genus kan sammanställa, analysera och exponera stora och komplexa datamängder och tillhandahåller konsekventa data och motsvarande datakontext (metadata).
Illustration av processen
Genom att kombinera Genus och BI-verktyg kan ett företag skapa en komplett lösning för affärsintelligens som kombinerar fördelarna med Power BI med Genus kodfria plattform och inline-analys.
Figuren nedan illustrerar de processer som måste etableras för att fullt ut kunna dra nytta av denna teknik och detta tillvägagångssätt för affärsintelligens.
De viktigaste komponenterna är:
Dataskikt: Applikationen kan integrera och bearbeta alla typer av data, vilket exemplifieras av kombinationen av ett RDBMS, blob-lagring och olika datakällor (SOAP- och REST-API:er).
Genus Application Layer: Genus fungerar som limmet i företagsarkitekturen och konsoliderar och sammanställer data från flera källor. Det tillhandahåller också ett applikationsutvecklingslager för att skapa appar utan kodning, vilket möjliggör realtidsanalys och bearbetning av företagsdata.
Presentationslager: Genom att utnyttja Genus och OData-funktioner kan konsistenta, aggregerade eller förfiltrerade data med metadata exponeras för dataanalytiker. Analytiker använder BI-verktyg eller MS Excel anslutna till OData-gränssnittet för explorativ analys samtidigt som de bibehåller de inneboende egenskaperna hos datakällorna i Genus.
Genus Inline Analytics (illustrerat i gult i figuren): för upprepade analyser som identifierats som en del av affärsprocesserna skapar affärsingenjörer motsvarande inline-analyser i Genus med hjälp av Aggregated Object Classes (AOC). Detta gör det möjligt för affärsingenjörer att:
Skapa anpassade analyser som en del av det dagliga arbetsflödet.
Erbjud analys inline och i realtid till valfritt antal användare.
Låt användarna borra sig ner till underliggande källdata.
Hantera stora datamängder utan prestandaproblem.
Använd Genus standardiserade säkerhetsmodell för att säkerställa att användarna endast har tillgång till den analys och underliggande källdata som de har rätt till.
Denna metod garanterar en effektiv och omfattande strategi för företags affärsintelligens. Genom att utnyttja styrkorna hos både Genus och BI-verktyg kan organisationer förbättra sina möjligheter till dataintegration, visualisering och analys, vilket leder till mer välgrundade och effektiva beslut.
