El Mejor Software de Business Intelligence en 2019 la tasa de bitcoin de hoy en inr

Al abarcar una gama de tecnologías, inteligencia empresarial (BI) se refiere a herramientas que recuperan, analizan y transforman datos en información significativa que ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes. En contraste con la inteligencia competitiva, el software de inteligencia empresarial se basa en los datos internos que produce el negocio, en lugar de en fuentes externas.

El término inteligencia empresarial comenzó a utilizarse en algún momento a fines de la década de 1950, y creció a partir de un conjunto de tecnologías llamadas sistemas de apoyo a la decisión. Es apropiado considerar la inteligencia de negocios en relación con los sistemas de apoyo a las decisiones, porque eso es exactamente lo que hace la inteligencia de negocios: ayuda a las empresas a obtener una ventaja competitiva al respaldar y mejorar sus decisiones con información relevante y perspicaz.

El aumento en la popularidad del software de BI está estrechamente relacionado con el aumento de “big data”. A medida que la tecnología ha progresado y más actividades se han desplazado a Internet, ahora es posible rastrear y compilar datos de comportamiento como nunca antes. Y no solo datos humanos, sino también datos de mercado, datos ambientales y más. Para 2018, se prevé que el big data será un mercado de $ 20.8 mil millones.

Para tomar decisiones informadas, las empresas deben basar sus decisiones en evidencia. Las montañas de datos que están produciendo las empresas, por no mencionar a sus clientes, contienen evidencias de patrones de compra y tendencias del mercado. Y así nació la inteligencia empresarial. Como se mencionó anteriormente, BI ha existido por un tiempo, generalmente en forma de informes trimestrales o anuales. Sin embargo, la inteligencia de negocios a la que nos referimos ocurre a la velocidad de la luz y puede ayudar a una empresa a elegir un curso de acción en cuestión de minutos.

En la era de la información, todos producen datos. Walmart cotação do bitcoin em dolar maneja más de 1 millón de transacciones de clientes por hora. IDC estima que para 2020, las transacciones en línea de empresa a empresa (B2B) y de empresa a consumidor (B2C) superarán los $ 450 mil millones por día. Las respuestas y el conocimiento viven dentro de esos datos, esperando ser descubiertos. Los negocios que aprovechan esa inteligencia primero, obtendrán una ventaja competitiva al predecir el comportamiento del cliente, pronosticar las tendencias del mercado y ser más astutos que sus rivales.

El software de BI interpreta un mar de acciones cuantificables de clientes y negocios y devuelve consultas basadas en patrones en los datos. BI viene en muchas formas, y abarca muchos tipos diferentes de tecnología. Para el propósito de esta guía, veremos tres áreas principales a las que se puede aplicar BI y examinaremos las herramientas utilizadas para cada una. Cómo se gestionan los grandes datos

Los datos viven en varios sistemas a lo largo de una organización. Por ejemplo, las grandes empresas podrían tener información sobre sus clientes en su aplicación de tendencia de valor de bitcoin (CRM) de gestión de relaciones con clientes, y tener datos financieros en su aplicación de planificación de recursos empresariales (ERP). El primer paso más común en la utilización de BI a menudo es hacer un inventario de todos los datos que produce su empresa. Visión general del proveedor de BI mejor autoservicio de software de BI (por categoría)

La inteligencia empresarial combina fuentes de datos dispares en una base de datos mediante la creación de un almacén de datos. Los almacenes de datos actúan como un depósito central para que los datos sean consultados y analizados por otras aplicaciones de BI. Al usar el método de extracción, transformación y carga, los almacenes de datos agregan datos de toda la organización y facilitan el acceso rápido de otras aplicaciones.

Las herramientas de análisis e informes aún pueden funcionar sin almacenes de datos, pero la ejecución de informes a través del software de CRM o incluso el software de punto de venta (POS) no solo limita el foco de la inteligencia, sino que también afecta el rendimiento de esas aplicaciones. Además, los datos en estos sistemas existen en diferentes formatos, lo que hace que sea excepcionalmente difícil sacar conclusiones e identificar patrones sin reestructurar los datos en un formato común y alojarlos en un área común.

Esencialmente más simple, versiones más estrechas de los almacenes de datos, los mercados de datos se centran en un subconjunto específico de datos en lugar de almacenar datos de toda la compañía. Estos podrían ser datos que se usan con frecuencia, o por un solo departamento. Los almacenes de datos son más económicos de implementar que los almacenes de datos y podrían proporcionar al personal que no trabaja en TI una mejor experiencia de usuario al limitar la complejidad de la base de datos. Extraer, transformar y cargar (ETL)

Extraer: a menudo, el aspecto más difícil del proceso, el grado de éxito por el cual los datos se extraen de sus sistemas de origen (sistemas ERP o CRM, por ejemplo) influye en el éxito del resto del proceso. A menudo, los datos no están estructurados, lo que significa que no están bien formateados para adaptarse a filas y columnas, lo que dificulta el análisis una vez que se almacenan en un almacén de datos. Etiquetar datos no estructurados con metadatos (información sobre el autor, tipo de contenido, etc.) puede ayudar a que sea más fácil encontrarlos una vez que se hayan extraído.

La infraestructura de Hadoop proporciona un marco excelente para las empresas con una gran cantidad de datos y archivos de datos muy grandes. Debido a su estructura de clúster, hadoop también puede actuar como un mecanismo de respaldo: si un servidor se cae, las empresas no pierden el acceso a todos sus datos. Sin embargo, hadoop no es adecuado para consultas ad hoc, como los almacenes de datos normales, y puede ser bastante complejo para los usuarios que no están familiarizados con el javascript.

Independientemente de si las empresas eligen almacenar sus datos en un almacén de datos o ejecutar consultas con un costo de bitcoin en el sistema de origen, la parte de análisis de inteligencia empresarial es lo que produce la visión que hace que todo el campo sea tan atractivo. Las tecnologías analíticas varían en términos de complejidad, pero el método general de combinar grandes cantidades de datos normalizados para identificar patrones sigue siendo coherente en todas las plataformas. Minería de datos

El aprendizaje de reglas de la asociación se introdujo originalmente para descubrir las conexiones entre los datos de compra registrados en los sistemas de puntos de venta en los supermercados. Por ejemplo, si un cliente comprara ketchup y queso, las reglas de la asociación probablemente descubrirían que ese cliente también estaba comprando carne de hamburguesa. Si bien este es un ejemplo simplista, funciona para ilustrar un tipo de análisis que ahora conecta cadenas de eventos increíblemente complejas, y ayuda a los usuarios a encontrar correlaciones que de lo contrario se habrían mantenido ocultas. Analítica predictiva

Quizás uno de los aspectos más interesantes de BI, las aplicaciones de análisis predictivo funcionan como un subconjunto avanzado de minería de datos. Como sugerencias de nombres, el análisis predictivo pronostica eventos futuros basados ​​en datos actuales e históricos. Al establecer conexiones entre conjuntos de datos, estas aplicaciones de software predicen la probabilidad de eventos futuros, lo que puede generar una gran ventaja competitiva para las empresas.

El segmento más conocido de análisis predictivo, este tipo de software hace lo que su nombre implica bitcoin 3000: predice, particularmente en referencia a un solo elemento. Los modelos predictivos buscan correlaciones entre una unidad de medida particular y al menos una o más características pertenecientes a esa unidad. El objetivo es encontrar la misma correlación entre diferentes conjuntos de datos. Descriptivo:

Mientras que el modelado predictivo busca una única correlación entre una unidad y sus características, para predecir la probabilidad de que un cliente cambie de proveedor de seguros, por ejemplo, el modelado descriptivo busca reducir los datos a tamaños y agrupaciones manejables. El análisis descriptivo funciona bien para ayudar a resumir información, como vistas de página únicas o menciones en redes sociales. Decisión:

El brazo de procesamiento del marco hadoop, mapreduce, procesa los datos en su ubicación de almacenamiento en lugar de transportar los datos a través de un servidor a la ubicación del software de procesamiento. MapReduce solo transfiere el análisis finalizado, que son archivos mucho más pequeños que los grandes conjuntos de datos mapreduce es el análisis, de vuelta a la ubicación del software para la presentación de informes. Y como hadoop funciona como un sistema de clúster, mapreduce puede analizar datos en múltiples servidores. Analítica de texto

Sinónimo de minería de texto, el software de análisis de texto combina datos no estructurados para encontrar patrones ocultos dentro de grandes conjuntos de datos de texto. Este tipo de datos suele ser difícil de analizar con los métodos de extracción tradicionales. Los análisis de texto son particularmente interesantes para las empresas que trabajan con redes sociales. Al usar el software correcto, una empresa puede establecer una regla para que el software rastree ciertas palabras o frases, como el nombre de una empresa, para encontrar patrones en la forma en que se mencionan. Los diferentes tipos de datos.

Los datos se presentan en tres formas principales: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos no estructurados son los más comunes e incluyen documentos de texto y otros tipos de archivos que no tienen formatos fáciles de leer (al menos para una computadora). Se acepta ampliamente que la gran mayoría de los datos que producen las empresas, hasta un 85%, se presenta en forma no estructurada.

Los datos no estructurados no se pueden almacenar en filas o columnas, lo que hace que sea imposible de analizar por el software tradicional de minería de datos. Sin embargo, la utilización de estos datos es a menudo crucial para descubrir cómo avanzar. Con tantos datos almacenados en forma no estructurada, el análisis de texto debe ser una consideración clave cuando se trata de encontrar el mejor software de inteligencia empresarial. Informes

OLAP permite a los usuarios interactuar con los datos de tres formas: consolidación, profundización y segmentación y corte. La consolidación recopila datos de múltiples dimensiones y ayuda a los usuarios a anticipar tendencias. En contraste, el desglose navega hacia áreas de análisis más específicas. Finalmente, la funcionalidad de corte y dado de OLAP permite a los profesionales de BI excluir e incluir ciertos datos en su análisis. Visualización de datos

El procesamiento en memoria utiliza RAM en lugar del disco o el disco duro para leer la información. El acceso a la información de esta manera aumenta exponencialmente el rendimiento de la aplicación, tal vez incluso en cientos de veces. El creciente poder de la RAM en nuestros entornos informáticos, junto con la demanda de sistemas más ágiles, hace que el software de procesamiento en memoria tenga una gran participación en el futuro de BI.

Cada vez más, los usuarios de BI no son personal de TI; son empleados con una cantidad estándar de conocimientos tecnológicos que desean aprovechar el poder de BI para obtener una ventaja competitiva donde comprar bitcoins con tarjeta de crédito. En consecuencia, el diseño de los mecanismos de presentación de informes y la facilidad de uso de las funciones de análisis se están dirigiendo hacia una barrera de acceso inferior. Ya no es suficiente tener excelentes funciones de análisis o almacenamiento de datos; no deben ser utilizables para los empleados que se encuentran en algún lugar en medio de la persona de BI y el experto en datos del departamento de TI.

En 2013, muchos de los principales proveedores de BI (SAP, IBM, microsoft y SAS) respondieron al levantamiento de nuevas empresas más pequeñas que ofrecían funciones visuales fáciles de usar al rediseñar totalmente sus interfaces. Además, la investigación de TDWI encontró que el 63 por ciento de las veces, el análisis de big data es usado por departamentos distintos de TI. Varios proveedores se están especializando en el espacio de BI de “autoservicio”, incluido el spot y TIBCO spotfire, que comparamos en nuestra publicación: tableau vs spotfire. Inteligencia de negocios en acción: O2 Irlanda

Basado en esta inteligencia, O2 pudo lanzar marketing de ubicación específica que ha tenido éxito en dirigir el tráfico peatonal a ubicaciones de ladrillo y mortero durante los períodos de mayor compra, como Navidad. O2 es un excelente ejemplo de implementación de inteligencia empresarial con un objetivo empresarial en mente. En lugar de centrarse únicamente en la tecnología, se centraron en lo que la tecnología podría hacer para su negocio.

banner