3+1 érv amellett, hogy miért van szüksége egy Advanced Analytics Platformra
Mi jelent az Advanced Analytics (Fejlett Adatelemzés)?
A Gartner definíciója szerint: „Az Advanced Analytics az adatok vagy tartalom önálló vagy félig önálló vizsgálata kifinomult, jellemzően a hagyományos üzleti intelligencia (BI) módszerein túlmutató technikák és eszközök segítségével, mélyebb betekintések felfedezéséhez, előrejelzések készítéséhez vagy ajánlások generálásához. A fejlett analitikai technikák közé tartoznak az olyanok, mint az adat és szövegbányászat, a gépi tanulás, a mintaillesztés, az előrejelzés, a vizualizáció, a szemantikai elemzés, a hangulatelemzés, a hálózat- és klaszterelemzés, a többváltozós statisztika, a gráfelemzés, a szimuláció, az összetett eseményfeldolgozás, és a neurális hálózatok.” (Forrás: Gartner Glossary)
A gyakorlatban ha a Python kódolást valamilyen gépi tanulási fejlesztéssel kombináljuk, azt általában Advanced Analytics-nek nevezzük. A megoldás kimenetéből, eredményéből üzleti érték származik, de ezt a kimenetet és a bemeneti adatokat is el kell tárolni valahol. Ahhoz, hogy a legtöbbet hozhassuk ki egy Advanced Analytics szolgáltatásból/megoldásból, érdemes előre megtervezni az architektúrát. Erre a kérdésre általában egy központi platform szolgál válasszal.
Miért lenne bárkinek szüksége egy Advanced Analytics Platformra?
1. Üzleti előnyök
Szinte minden cég kezel adatokat. Napról napra egyre többet. A nagyságrend csak a cég méretétől függ. Értékesítési tranzakciók adatai, belső törzsadatok, termékkategóriák stb.
Ezeknek az adatoknak óriási üzleti értéke van. A bennük rejlő megfelelő érték kiaknázása az adatszakértők feladata. Például a múltbeli/jelenlegi eladási adatokból nem csak a jelenlegi számokat tudják megmondani, de előre tudják jelezni a jövőbelieket is. Ki tudják számolni a hatékonysági mutatókat, a nettó árrést vagy bármilyen olyan fontos KPI-t, amelyre a cégvezetők leginkább kíváncsiak.
Nyugodtan kijelenthetjük, hogy az ehhez hasonló adatok világos megértése nélkül egy vállalat nem lehet sikeres 2022-ben.
A Forbes kutatása szerint a vállalkozások 95%-a a strukturálatlan adatok kezelését nevezi meg vállalkozása egyik problémájaként.
2. Technológiai modernizáció
Az adatszakértők egyetértenek abban, hogy az adatokat (még évtizedek múltán is) adatbázisban a legjobb tárolni. Abban is egyetértenek, hogy az adatbázisokban tárolt nyers adatokban több potenciál van puszta “tárolásnál” és riportálásnál, de sajnos a relációs adatbázisok és a gépi tanulás két különböző világ.
Ezért van szükség közöttük egy hídra, amely mindkét világot megérti, összeköti és kiszolgálja őket, mindegyikből kihozva a legjobb szinergiákat. Ez a híd pedig egy fejlett analitikai platform.
3. Fenntarthatóság: alacsonyabb, könnyen skálázható, dinamikus költségek
Lokálisan: A platform költségei dinamikusak (használat alapján), ugyanakkor pontosan kiszámíthatóak (óradíj alapú elszámolások). Ezenkívül nem kell bajlódni a fizikai alkatrészekkel, és nem kell egy fenntartani egy technikus csapatot, hogy probléma esetén elhárítsanak egy komoly leállást. Az Azure-ban nem is kell ilyen leállásoktól tartani.
Globálisan: Sokkal kisebb energiafogyasztás, ráadásul csak valós használat esetén fut a rendszer. Nincsenek üresjáratok (se nappal, se éjszakai nem fut feleslegesen, nincs erőforráspazarlás), és az villanyszámlát is a Microsoft állja, nem mi – ami manapság egyre inkább fontos szempont.
+1 Az üzleti intelligencia jövője a felhőben van
Nem is olyan régen még minden nagyvállalat saját on-premise adatközpontjaiban tárolta az adatait. Azonban az ilyen típusú infrastruktúra fenntartása és működtetése rengeteg pénzbe kerül, és az adatok exponenciális növekedésével ez a koncepció nehezen tűnik fenntarthatónak.
Ez vezetett a felhőalapú technlógia koncepciójának megszületéséhez, amely új korszakot nyitott az adatorientált rendszerek számára. A felhőalapú technológia sokkal több, mint egy jól csengő divatszó; ez az a következő generációs infrastruktúra, amelyet a modern vállalatok már ma is használnak. Érdemes belevágni!
Egy 2021-es O’Reilly felmérésében a résztvevők 48%-a azt mondta, hogy a következő év során a legtöbb alkalmazását a felhőbe kívánja migrálni. Míg a Gartner szerint 2025-re a vállalatok az új digitális munkaterhelések 95%-át a felhőalapú natív platformokon telepítik majd.
Egy Advanced Analytics Platform natívan felhős technológiára épül, és mivel a felhőalapú számítástechnika az adatrendszerek jövője, így a fejlett analitikai platform az elemzés, a jelentéskészítés és az önkiszolgáló BI jövője.
Még azon cégek számára is vannak elérhető opciók akiknek biztonsági és adattitkossági aggályaik vannak a felhővel kapcsolatban. Az olyan szolgáltatások, mint a Microsoft Azure, lehetővé teszik bizonyos adatok nyilvános kiszolgálókon való megőrzését, miközben lehetőséget adnak arra, hogy bizalmas adatokat magánkiszolgálókon tartsanak, így azokat aktívan ellenőrizheti és figyelheti.
Hogyan kezdjünk hozzá?
Természetesen, a válasz nagyon sok mindentől függ. A vállalat típusától, méretétől, az iparágtól, amelyben tevékenykedik, a konkrét üzleti igényektől, valamint a szervezet felhő és üzleti intelligencia „érettségétől”.
Cégünk az elmúlt években több mint 200 sikeres BI projektet valósított meg, többek között Microsoft Azure és Synapse technológián alapuló Advanced Analytics projekteket is. Ha Ön egy olyan partnert keres aki gyorsan modernizálhatja cége adatelemzési gyakorlatát, beszélgessünk egyet és biztosan találunk olyan megoldást amivel segíthetünk Önnek!
A bejegyzés szerzője:
Katona Balázs - BI tanácsadó / Data Engineer az Abylon Consulting-nál Linkedin Profile
Érdekes, hasznos volt a bejegyzés?
Iratkozzon fel hírlevelünkre, hogy értesüljön új témábavágó cikkeinről, híreinkről.
