Zobrazují se příspěvky se štítkemBI Trendy. Zobrazit všechny příspěvky
Zobrazují se příspěvky se štítkemBI Trendy. Zobrazit všechny příspěvky

pátek 2. května 2014

Oracle BigData Summit


  • Enterprise-wide Business Analytics from Office to Mobile
    (Tomáš Pospíšil, BI Sales Representative Oracle)
  •  Big Data experience from customer implementation    
    (Martin Patočka, Principal Consultant Oracle)



čtvrtek 17. prosince 2009

Metadata a navsteva u zubara

Kazdy z nas vie, ze je treba chodit na pravidelne prehliadky k zubarovi, ale nie uplne vsetci to aj robime. Problem, ktory moze a v konecnom dosledku nemusi vzniknut za rok-dva nas malokedy trapi dnes - vzdy mame nieco urgentnejsie na programe.

To iste podla vyskumov Gavilan Research Associates plati aj o metadatach. Primarna uloha BI/DW projektov (tak isto ako lubovolneho ineho projektu ;) je “dodat” v definovanom case a rozpocte. V takom momente si casto povieme - naco mam robit logicky model, ked mozem nakreslit rovno fyzicky, preco sa tu mam rozpisovat v popisu tabulky, ked aj tak vsetci vedia, ze su tam zostatky na uctoch alebo naco mam pracne vyklikavat transformacie, ked SQL dotazom to urobim na dve doby!!!

Vsetkym tymto situacia a rozhodnutiam rozumiem, ale po par rokoch pouzivania riesenia sa zacnu ukazovat “kazy”. Konkretne sa objavuju v momente ked sa menia ludia, legislativa alebo systemy. V tom momente sa cas a energia usetrena na pociatku obrovskym sposobom negativne zuroci a napr. zmena sposobena patchom zdrojoveho systemu moze trvat mesiace kym sa vyhodnotenia mozne dopady na zavisle systemy, lebo je potrebne prechadzat SQL dotazy, ktorym nikto nerozumie nad tabulami, ktore netusime co znamenaju.

Problemy suviace s metadatami podla cetnosti vyskytu


Systemy alebo aplikacie najviac postihnute problemami s metadatami


Urcite nebudem nikoho presvedcat, ze ma od zajtra vsetko robit cisto a dokumentovat kazdu entitu, na ktoru narazi. Co moze uplne bohate stacit je naucit sa plnohodnotne pouzivat modelovacie nastroje. Vacsina z nich umoznuje automaticke generovanie dokumentacie, ale malokto si da tu pracu. A co je asi najcastejsi moment - nestiha sa jadro projektu a tak na jeho dopracovanie sa pouzije nielen kalkulovana rezerva, ale aj cas kedy sa malo dokumentovat a testovat t.j. myslite na metadata pri tvorbe projektoveho planu nech mozete za sebou nechat dielo, ktore moze zit dlhy a zdravy zivot.


BTW kedy ste boli naposledy u zubara? (^_^)


Peter Hora (Semanta)

čtvrtek 12. listopadu 2009

Oracle 11gR2 - Hybrid columnar compression

Před několika týdny byla uvolněna nová verze databáze Oracle 11G R2 a ta, mimo jiná „vylepšení“, obsahuje jednu velmi zajímavou funkčnost, která se týká způsobu uložení dat. Na první pohled to vypadá jako převratná novinka ve světě uložení dat, ale Oracle není první, kdo se pustil do vertikálního konceptu. Na druhou stranu můžeme být jen rádi, že Oracle stále sleduje současné trendy vývoje v oblasti relačních databází pro systémy pro podporu rozhodování a v ničem nezůstává pozadu proti specializovaným produktům pro DWH/BI ostatních konkurentů. Prvním důkazem je nám všem dobře známá Exadata, která je pravou Datawarehouse Appliance, a samozřejmě její víc než zajímavé vylepšení, a to nejen technologické, tak zejména z hlediska poměru ceny za TB, v podobě Exadata 2. Druhým průlomovým krokem je funkcionalita, o které bych se rád zmínil v tomto článku, a to hybridní vertikální komprese.

Relační databáze, které jsou dnes dostupné na trhu, podporují vesměs jeden z následujících dvou konceptů uložení:
  • Řádkové uložení, neboli N-ary Storage Model (NSM)
  • Sloupcové uložení, neboli Decomposition Storage Model (DSM)
Řádkové uložení dat
Řádkové uložení je zřejmě nejvíce používaným způsobem uložení dat, tak jak jej známe ze všech verzí Oracle, MS SQL, PostgreSQL, MySQL a dalších. Data jsou ukládána po jednotlivých blocích a v rámci každého bloku jsou organizována po řádcích, stejně tak bloky jsou organizovány po řádcích. Každý řádek v rámci jednoho bloku obsahuje na začátku pointer, který označuje začátek řádku. To proto, protože řádky nemají fixní délku díky atributům s proměnnou délkou. Pokud je blok naplněn, další řádek se již zapisuje do dalšího volného bloku. Tento storage model je vhodný zejména pro OLTP systémy, kdy potřebujeme s vysokou selektivitou získat mnoho atributů z jednoho řádku. Pak se typicky provádí scan přes všechny řádky, případně indexy, filtruje se požadovaný záznam a vrací výsledek zpět. V případě OLAP/DSS systémů je výsledkem dotazu zpravidla restrikce (filtrování) dat, jejich následná agregace a projekce (vrácení pouze jednoho nebo několika atributů), jako např. aktuální počet zákazníků, nebo celkový objem transakcí za určité období. V tomto případě, i když potřebujeme z tabulky transakcí pouze datum a objem transakce, musíme projít všechny záznamy přes všechny atributy, což dotaz výrazně zpomaluje. Na druhou stranu čím více atributů z tabulky potřebujeme dostat, tím se řádkové uložení stává užitečnější.

Sloupcové uložení dat
Sloupcové, nebo také vertikální uložení dat, je koncept navržený výhradně pro DSS systémy. Místo toho, aby byly tabulky uloženy po jednotlivých řádcích, jsou uloženy po sloupcích. Hodnoty atributů jednotlivých řádků jsou tak uloženy vedle sebe, každá hodnota má navíc pointer, ukazující řádek, do kterého hodnota patří. Výhod tohoto způsobu uložení dat je hned několik – pokud použijeme v dotazu restrikci na určitý rozsah hodnot atributu (range restriction), pak se provádí nejprve scan jen jednoho atributu, po nalezení požadovaných hodnot se provádí tzv. rekonstrukce řádku, kdy se spojují nalezené hodnoty přes řádkový pointer na ostatní atributy a vrací se výsledek. V případě dotazů nad několika málo atributy je tento koncept vysoce efektivní proti řádkovému a přináší značné úspory v I/O operacích (čtení z disku). Problémy však nastanou, kdy je potřeba vrátit více atributů, pak se provádí nákladná rekonstrukce řádku přes více atributů a to zpracování velmi zpomaluje. Tento problém se však některé databáze snaží eliminovat pomocí tzv. „affinity graphs“, které seskupují atributy do skupin podle četnosti v dotazech. Další velkou výhodou vertikálního uložení dat je velmi rychlý update, pokud aktualizujeme jen jeden atribut přes všechny řádky. Poslední, ne nevýznamnou výhodou, je komprese, kdy pomocí vertikálního uložení dat můžeme dosáhnout mnohem vyššího kompresního poměru, proti řádkovému uložení. Důvodem je ukládání atributů po blocích a tím i možnost existence stejných hodnot v rámci jednoho bloku. Kompresí se také výrazně zrychluje čtení z disku, kdy se čte menší objem dat, tedy je menší náročnost na I/O a odpověď na dotaz je o to rychlejší. Tento koncept byl poprvé popsán již v roce 1979.

Příkladem relační databáze, používající vertikální koncept je Sybase IQ, která je na trhu už od 90 — tých let minulého století, dále pak novější a méně známé produkty, jako PARAccel, Infobright nebo Vertica.

PAX
Za tajemnou zkratkou PAX se skrývá název Partition Attributes Accross, což je koncept uložení dat, který byl poprvé popsán v roce 2001. Jedná se v podstatě o kombinaci dvou předchozích modelů, tedy řádkového a sloupcového s tím, že PAX eliminuje nevýhody obou a vytváří jakýsi hybrid, tedy „hybrid columnar storage“, na kterém je založena novinka v Oracle 11gR2.

Princip modelu spočívá v tom, že data jsou, podobně jako v případě řádkové uložení, ukládána po blocích, ale v rámci každého bloku jsou již organizována po sloupcích. V rámci bloku se vytváří tzv. minibloky, kde každý miniblok obsahuje hodnoty jednoho atributu pro řádky, které jsou součástí bloku. Tímto způsobem se eliminuje problém sloupcového uložení, kdy se musí provádět náročná rekonstrukce řádků při požadavku na větší počet atributů v dotazu, protože hodnoty atributu jsou uloženy spolu s ostatními atributy řádku v jednom bloku a tedy i rekonstrukce řádku je velmi jednoduchá. Při dotazu obsahujícím restrikci (filtr) na určitý sloupec jsou z disku čteny jen hodnoty tohoto sloupce, je provedena restrikce a následně rekonstrukce řádků. Neprovádí se tedy scan přes všechny atributy, jako v případě řádkového uložení, ale jen rychlý výběr hodnot jednoho sloupce. U tabulek s větším počtem atributů to může být velmi efektivní. Stejně tak zůstane zachována výhoda komprese u sloupcového uložení, kdy hodnoty atributu jsou uloženy vedle sebe. Teoreticky může být hodnota komprese zvýšena způsobem seřazení záznamů, kdy sloupec, podle kterého setřídíme data, bude mít nejspíše nejlepší kompresní poměr.

Oracle a PAX
V současné době existují pouze dohady, jakým způsobem je přesně implementován hybridní sloupcový model uložení v Oracle, pravděpodobně však inspirací je právě koncept PAX. Kompresí nad takto uloženými daty je pak možno dosáhnout 10x -40x kompresní poměr, podle charakteru dat (čím více opakujících se hodnot, tím vyšší kompresní poměr). Hovoří se také o možnosti vybrat si jen část dat, která bude uložena tímto způsobem a zbytek zůstane v klasickém řádkovém uložení. Zůstává otázkou, zda tento hybrid přinese i nějaký benefit v podobě zrychlení odezvy na některé typy dotazů. Z titulu komprese a tím menšího počtu I/O to pravděpodobné bude, z hlediska sloupcového uložení to záleží na skutečnosti, zda implementace je více sloupcová nebo více řádková. Více se snad dozvíme z dalších materiálů, které budou publikovány Oraclem k tomuto tématu.

V úvodu článku jsem se zmínil, že Oracle není jedinou databází, která přichází na trh s hybridní sloupcovou organizací dat. Dalším produktem, který se již brzy objeví na trhu je nová verze Vertica 3.5 a její koncept nazvaný Flex Store, který řeší něco podobného. Ovšem Vertica začala úplně z jiné strany než Oracle, jde od sloupcového uložení směrem k hybridnímu, Oracle od řádkového k hybridnímu. Budou tedy všechny databázové systémy pro podporu rozhodování v budoucnosti jen „hybridy“ ?


Radan Návrat (DWH architect v T-Systems)

pondělí 28. ledna 2008

Další rozvoj Business Intelligence - 4. část

1.4 Jak plně využít potenciál lidského oka?

Pokud je informace většího rozsahu, než jsme schopni zachytit jedním pohledem, snadno přehlédneme důležité sdělení.


Otázka

Na co je mi 10TB datový sklad, když výsledek hledání neumístím na jednu obrazovku?



Množství dat umožňujících analýzu je enormní a exponenciálně rostoucí. Vyvstává tak otázka, jak je uživateli efektivně prezentovat. Analyzovat čísla v klasické tabulkové formě je pomalý způsob a pro symboly zahrnutého informačního pracovníka jistě nereálný. Dodavatelé nástrojů BI poskytují stále se rozšiřující paletu možností pro co možná nejefektivnější prezentaci dat. Je klíčové, aby se v myslích posluchačů data okamžitě transformovala na informace. Nejčastěji jde o různé formy semaforů zobrazujících klíčové ukazatele nebo projekce pobočkových či marketingových dat do map. Na níže uvedeném obrázku je příklad inovativního piktogramového zobrazení pobočkové sítě. Jediným pohledem se dá vyhodnotit její celkový stav a každý jednotlivý piktogram prezentuje 7 klíčových ukazatelů. Na standardní obrazovce je místo pro 290 takovýchto piktogramů. Vhodnou formou prezentace dat zohledňující kognitivní vlastnosti lidského mozku je člověk v tomto případě schopný během několika sekund zpracovat 2030 samostatných datových údajů. Tuto techniku využívá například americké námořnictvo pro správu bojové techniky.

Příklad nové formy reprodukce klíčových výkonnostních ukazovatelů
zdroj: http://www.fyicorporation.com


Peter Hora (pho).

středa 12. prosince 2007

Další rozvoj Business Intelligence - 3. část

1.3 Posun od dat k informacím a od informací k poznatkům

Strohá data jen stěží pomohou ke správnému rozhodnutí, informace je vždy nutné dávat do širšího kontextu s dalšími známými fakty. Jednoduchý příklad ze života nám celou situaci může ilustrovat.

Data Čas 21.30, teplota 5°C, tlak 930 hPa / Čas 22.30, teplota 4°C tlak 890 hPa

Informace Předpověď počasí na zítra ráno: Bude pršet

Poznatek Zítra ráno by jsem neměl jet na setkání autem, protože většina Pražanů bude chtít jet kvůli špatnému počasí autem. Déšť bude při této teplotě pravděpodobně namrzat a pokud někdo v zácpě nedobrzdí auto před sebou, bude dopravní kolaps.


Stejně tak jako jsou potřeba specifické znalosti pro interpretaci meteorologické mapy, je třeba expertních znalostí pro práci s obchodními údaji, pokud z nich chceme získat hodnotné informace. Donedávna byl tento typ úlohy výhradou analytiků, kteří měli zvládnutý potřebný statistický aparát, ale disponovali většinou jen minimálním vhledem do obchodní problematiky. Za daných podmínek je snaha přesunout interpretaci obchodních dat z rukou „matematiků“ do rukou obchodně zdatných pracovníků žádoucí.

Otázka

Jak dosáhnout toho, aby analýzy mohli tvořit lidé bez analytického vzdělání?



Odpověď je relativně jednoduchá: Vznikem analytických aplikací, které nejsou jen souborem statistických výkazů, ale systémem dynamických vazeb mezi klíčovými výkonnostními ukazateli. Ten nabízí uživatelům možnosti analýzy předmětu jejich zájmu a doporučuje jim další kroky. Příkladem může být analytický proces zkoumáni klíčových ukazatelů stavu pro prodej, kde jsou propojeny pohledy na strategické úrovni (např. procento ročního růstu) prostřednictvím ukazatele středního řízení (např. počet otevřených obchodních případů až po samotný detail jednotlivých příležitostí pracovníka na pobočce.). Jiný příklad na analytickou postupnost zkoumání finačních toků za účelem jejich maximalizace je uveden na následujícím diagramu.

Příklad analytického workflow

Takovýto systém sice klade vyšší nároky na implementaci (nestačí definovat co se má sledovat, ale také jaké jsou kauzální vztahy mezi sledovanými veličinami), ale o to širší může být spektrum potenciálních koncových uživatelů.


Peter Hora (pho).

úterý 6. listopadu 2007

Další rozvoj Business Intelligence - 2. část

1.2 Informace dostupné pro všechny a ve všech souvislostech

Praxe ukazuje, že klíčem k úspěchu nebývá formulace úspěšné strategie rozvoje, ale schopnost vůbec nějakou strategii realizovat.

Otázka

Dokážete prokázat spojení mezi strategií Vaší společnosti a úlohami, které máte naplánovány na příští týden?



Donedávna byly nástroje Business Intelligence určené výhradně pro řídící pracovníky, jakoby jen oni měli potřebu dělat rozhodnutí na základě faktů. Pokud chce společnost dosáhnout stanovené cíle, je nutné, aby fungovala jako jeden celek. K tomu je potřeba, aby všichni zaměstnanci pracovali s jednotným informačním modelem společnosti. Ten zaručuje například to, že když člen představenstva analyzuje nějaký klíčový výkonnostní ukazatel a učiní si jeho rozpad na dílčí ukazatele, tak právě ty budou použitelné jakožto klíčové pro nižší úrovně řízení. A tímto způsobem se lze v analýzách „propadnout“ až na jednotlivé obchodní případy.
Takovéto požadavky mají samozřejmě dopad na technologii, která namísto zvládání dotazů hrstky analytiků a generování desítek či stovek reportů musí být schopna obsloužit tisíce informačních pracovníků.


Jak ale zpřístupnit analytické nástroje široké veřejnosti? Jednou z cest je aplikace jednoho z následujících integračních vzorů analytických nástrojů a obchodních procesů. Každý z přístupů má své pro a proti. Ideální stav nabídnou takzvané „Embedded Analytics“, které budou poskytovat největší možnou míru penetrace mezi uživatele a využití potenciálu analytických nástrojů. V následující části se pokusíme vysvětlit rozdíl, mezi jednotlivými přístupy.

Obrázek 3 - Integrační vzory BI a podnikových procesů



#

Integrační vzor

Výhody

Nevýhody

1

Automaticky volané v aplikaci

Analýza se automaticky spouští a vykonává přímo v aplikaci

Maximálně využije možností BI. Vysoký uživatelský komfort a efektivita práce.

Náročná prvotní analýza.

2

Ručně volané v aplikaci

Uživatel vykonává analýzu přímo v aplikaci

Vysoký uživatelský komfort a efektivita práce.

Vyšší nároky na analytické schopnosti uživatelů. Nebezpečí zadání dotazu, který zahltí systém.

3

Automat. volané mezi aplikacemi

Uživatel pracuje s jedním prostředím, ale analýza je vykonávána dedikovaným systémem.

Větší možnost úprav než v prvním vzoru.

Potenciálně nižší míra transparentnosti infrastruktury a vyšší míra její složitosti.

4

Ručně volané mezi aplikacemi

Úplně oddělení aplikace od analytických nástrojů.

V současnosti nejčastěji realizované řešení

Problematická datová integrace. Vysoké nároky na koncového uživatele. Nízká efektivita práce.

Tabulka 1 - Porovnání integračních vzorů BI a podnikových procesů
(Gartner Research ID Number: G00139727)


A jak tyto integrační vzorce mohou být nasazeny v praxi?

Představme si situaci, kdy operátor call centra banky umí podle čísla přicházejícího hovoru identifikovat volajícího, nahrát si na obrazovku přehled veškerých produktů, získat informace o jeho bonitě (výstup dataminingového modelu a transakční historie) a tip na nabídku produktu na základě příslušnosti zákazníka do určitého segmentu. Takovýto komplexní přehled poskytuje operátorovi všechny potřebné vstupy pro kvalifikovanou komunikaci, ať už z perspektivy zákazníka (dokáže ihned zjistit okamžitý stav jeho účtů nebo žádostí), nebo z perspektivy obchodní (dokáže nabídnout produkt, který vyvolá kladnou odezvu).


Tuto situaci je možné z pohledu informačního potenciálu ještě obohatit. Dá se vyhodnocovat i průběh komunikace mezi klientem a operátorem a na jeho základě upravovat například váhy v rozhodovacích uzlech komunikačního workflow. To nemusí být nutně statické, ale dynamické. Operátor nepostupuje podle jediného scénáře bez ohledu na reakce klienta.


Příklad: Volá bonitní zákazník, který má dlouhodobě vysoký zůstatek a obrat na více účtech. Dataminingový model nám ukazuje malou pravděpodobnost přechodu ke konkurenci a doporučuje upsell na hypotéku. Zákazník má ale několik dotazů na transakční, udržovací a další poplatky. Operátor zaznamená do systému typ otázek, které ve finále mohou sloužit jako vstup pro podpůrný rozhodovací systém , který přehodnotí skóring sestavený na základě historických dat. Může se tak stát, že systém vyhodnotí okamžitě zákazníka jako velmi pravděpodobného kandidáta pro přechod ke konkurenci a doporučí místo upsellu hypotéky odpuštění poplatků a zahrnutí do věrnostního programu.


Peter Hora (pho).

čtvrtek 11. října 2007

Další rozvoj Business Intelligence - 1. část

  • Analytické nástroje nejsou výsadou analytiků a vrcholových pracovníků a rozšiřují se mezi všechny role v organizaci.
  • Analytické nástroje jsou zakomponovány do podnikových procesů.
  • Statické sestavy nesplňují informační potřeby a jsou nahrazované analytickými aplikacemi.

1.1 Informační pokrytí celé časové osy


Před pár lety stačilo vedení firmy znát konsolidovaný stav společnosti na konci kvartálu nebo měsíce. Dnes se pracuje v řádech hodin.

Otázka

Lze řídit auto, letadlo, nebo organizaci jenom na základě pohledu do zpětného zrcátka?


Když se začaly objevovat první datové sklady, snížilo se zpoždění dostupných informací o stavu firmy na týdny nebo dny. Na dlouhý čas se stalo jednodenní zpoždění magickou hranicí, kterou byl málokdo schopný překročit. Souvisí to s faktem, že většina organizací pracuje v jednodenních obchodních cyklech, kdy v průběhu dne jsou zatíženy primárně transakční systémy a přes noc se data zpracovávají v analytických systémech. Stačí jen najít způsob, jak načerpat zdrojová data častěji než jedenkrát za den a pomyslná bariéra bude prolomena. Pak už je jen otázkou nákladů, zda se tento cyklus má opakovat po hodinách, nebo desítkách minut.

Samozřejmě ne každý podnik potřebuje tak rychlý přístup k informacím o svých aktivitách, nicméně stále více podnikatelských subjektů čerpá svou konkurenční výhodu právě ze schopnosti bleskově reagovat na okamžitý vývoj. Sada nástrojů která umožňuje sledování a vyhodnocování probíhajících transakcí se nazývá „Business Activity Monitoring“ a využívá technologie databází "in-memory" (všechny operace probíhají jen v operační paměti) a je součástí integrační platformy. Typickým příkladem může být sledování zatížení call centra, sledování počtu žádostí v jednotlivých krocích procesu schvalování půjčky nebo jiný obchodní proces.

Obrázek 1 - Porovnání složitosti a obchodní hodnoty technologií BI vzhledem k časovému zpoždění informace.


Zůstává nám otázka co se pravděpodobně bude odehrávat v nejbližší budoucnosti. V jejím rámci musíme řešit hned několik problémů: Bude mi aktuální stav zásob stačit do chvíle dalšího příjmů zboží? Mám dostatek kvalifikovaných lidí na zpracování příležitostí nadcházející kampaně? Jaký bude pravděpodobný počet reakcí? Na všechno lze ovšem snadno odpovědět prostřednictvím predikčních modelů postavených na nástrojích data miningu, nebo specializovaných forecasting aplikací.


Na rozdíl od klasických reportingových nástrojů, které zpřístupňují historická data a la zpětné zrcátko, BAM a prediktivní technologie umožňují sledovat aktuální stav a výhled do blízké budoucnosti. Proto, viz. anketa na obrázku číslo 2, je vidět jak se pomalu ale jistě začínají prediktivní technologie nasazovat jako součást BI/DW řešení.

Obrázek 2 - Stav rozšíření použití prediktivních analýz.
Zdroj www.tdwi.org Extending the Value of Your Data Warehousing Investment


Peter Hora (pho).

úterý 26. června 2007

BUSINESS INTELLIGENCE: Nadcházející priorita Českých podniků

"Pojem Business Intelligence (BI) postupně mění obsah a význam. Klasická učebnicová definice, že jde o sadu nástrojů a činností podporujících analytické a plánovací činnosti podniků, sice nadále platí, je však třeba ji rozšířit. Díky technickému pokroku v hardwaru i softwaru začne brzy BI splývat s operativním řízením do jediného celku."
(Zdroj - INSIDE 3/2007)

Celý článek, který byl publikován v časopise INSIDE 3/2007, najdete zde.

pondělí 4. června 2007

Hľadanie nových foriem reprezentácie

Množstvo dát prístupných na analýzu je enormné a exponenciálne rastúce. Vyvstáva otázka ako ich užívateľovi efektívne prezentovať. Analyzovať čísla v klasickej tabuľovej forme je pomaly ale iste nereálny požiadavok na symbolmi zahlteného informačného pracovníka. Dodávatelia BI nástrojov poskytujú stále sa rozširujúce paletu možností vizuálne prezentovať dáta, aby sa čo najefektívnejšie transformovali na informácie v mysli pracovníka. Najčastejšie ide o rôzne formy semaforov prezentujúcich kľúčové ukazovatele alebo priemety pobočkových alebo marketingových dát do máp. Na nižšie uvedenom obrázku je príklad inovatývneho piktogramového zobrazenia pobočkovej siete. Jediným pohľadom sa dá vyhodnotiť jej celkový stav a každý jednotlivý piktogram prezentuje 7 kľúčových ukazovateľov. Na štandardnej obrazovke je miesto pre 290 takýchto piktogramov. Vhodnou formou prezentácie dát zohľadňujúcou kognitívne vlastnosti ľudského mozgu je človek v tomto prípade schopný behom niekoľkých sekúnd spracovať 2030 samostatných dátových údajov. Túto techniku využíva napríklad U.S. Navy na správu bojovej techniky.

Príklad zobrazenia KPIs retailovej siete 290 pobočiek na jednej obrazovke.


Zobrazenie údajov o technickom stave letky US. Navy

pátek 30. března 2007

Prieskum BI trhu

InformationWeek uverejnil prieskum (Marec 2007) , ktorého sa zúčastnilo 500 BI profesionálov. Radi by sme sa s Vami podelili o časti prieskumu, ktoré nám prišli zaujmavé.

25% of businesses provide BI tools to more than a quarter of their employees, the same level as last year. But we may be approaching a tipping point--nearly 60% say they'll provide BI tools to more than a quarter of employees within two years.






Keby sme sčítali percento preferencií za Oracle a Hyperion, ktorý Oracle nedávno kúpil ... ;-)

středa 21. února 2007

Oracle Business Intelligence patří mezi lídry v BI

Analytická společnost Gartner uveřejnila magický kvadrant za období 2007Q1 pro oblast Business Intelligence Platform. Řešení Oracle Business Intelligence se umístilo mezi lídry v dané oblasti (více informací viz. tisková zpráva).