تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

بینش در مورد بازار و مشتریان برای موفقیت در تجارت ضروری است. اما همیشه در به دست آوردن این بینش ها چالش هایی وجود داشته است. در دوره دیجیتال امروز ، شما به یک راه حل تجزیه و تحلیل داده نیاز دارید که بهترین قابلیت های تجزیه و تحلیل و مدیریت داده را برای دسترسی سریع و به راحتی به داده ها و تجزیه و تحلیل اطلاعات مورد نیاز خود - در هنگام و جایی که به آن نیاز دارید ، ادغام می کند.

چگونه تجزیه و تحلیل داده ها می تواند تصمیمات تجاری را بهبود بخشد؟

توانایی استخراج معیارهای خاص یا شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) از داده ها می تواند دشوار باشد. با استفاده از داده های پراکنده در سراسر سازمان ، دریافت اطلاعات یکپارچه به موقع نیز می تواند مشکل ساز باشد. به طور معمول ، دریافت اطلاعات مورد نظر یا بینش های مورد نیاز خود برای رقابت ، اغلب خیلی طولانی طول می کشد و نیاز به تلاش زیادی دارد.

این اغلب به دلیل عدم امکان قابلیت تحلیلی است. داده ها به راحتی در دسترس هستند. اما هیچ ابزاری در دسترس وجود ندارد که دسترسی سریع را فراهم کند. در صورت وجود ، داده ها یا تحلیلگران تجارت می توانند سریع ، تجسم داده های سلف سرویس و تجزیه و تحلیل را انجام دهند. و باز هم ، داده ها اغلب پراکنده می شوند ، به این معنی که کارکنان ابتدا باید داده ها را به صورت دستی جمع کنند قبل از اینکه حتی بتوانند تجزیه و تحلیل خود را شروع کنند.

به عنوان مثال ، به دلیل استفاده از برنامه های فروش متعدد ، مشاغل احتمالاً به چندین منبع داده از جمله بازاریابی یا عصاره داده های مالی در قالب پرونده CSV یا Excel دسترسی دارند. آنها حتی ممکن است داده های اضافی را که به صورت موقت از جاهای دیگر به دست آمده اند ، بکشند. با این حال ، قبل از انجام هرگونه تجزیه و تحلیل ، داده ها باید ادغام شوند ، به احتمال زیاد با تلاش برای استفاده از صفحه گسترده مانند یک پایگاه داده ، و سپس ساخت معیارها یا تجزیه و تحلیل از آن.

این فرآیند جمع آوری داده ها بسیار دشوارتر و وقت گیر تر از تجزیه و تحلیل داده های واقعی است. و از آنجا که این نیز بسیار دستی است ، قابل تکرار نیست ، بنابراین وقتی به تجزیه و تحلیل جدید سه هفته بعد نیاز است ، باید این روند دشوار و وقت گیر دوباره انجام شود.

این رویکرد همچنین یک مسئله سازگاری داده ایجاد می کند. خیلی اوقات ، همکاران یک صفحه گسترده را به اشتراک می گذارند که با گذشت زمان به روز می شود. در نتیجه ، صفحه گسترده اصلی از همگام خارج می شود ، زیرا تیم های مختلف از نسخه های مختلفی استفاده کرده اند که هیچ کس به منبع مشترک و فعلی دسترسی ندارد. این مسئله را با خطاهای فرمول بین نسخه ها و پیوندهای شکسته ذاتی به اشتراک گذاری صفحه گسترده ترکیب کنید. تمام مشکلات معمولی که با صفحات گسترده بوجود می آیند ، در اینجا بازی می شوند ، اما حتی بیشتر هنگام تلاش برای استفاده از صفحه گسترده به عنوان یک پایگاه داده ساخته شده.

همچنین نگرانی های حاکمیتی و امنیتی وجود دارد. برای اعضای تیم مسئول برنامه ریزی و تجزیه و تحلیل مالی ، ارسال ایمیل به اطلاعات اصلی مالی در صفحه گسترده یا به اشتراک گذاری آنها از طریق SharePoint (یا یک ابزار همکاری دیگر) شیوه های امنیتی خطرناک است که می تواند شرکت شما را در معرض جرایم سایبری قرار دهد.

آماده سازی داده های سلف سرویس چیست

برای شروع استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت خود ، توصیه می شود سازمانها با اتوماسیون برخی از این فرایندها با استفاده از تهیه داده های سلف سرویس شروع کنند. این یک قابلیت یکپارچه و داخلی از ابزارهای تحلیلی است که روند کار را مستند و خودکار می کند به گونه ای که قابل تکرار باشد-به طور کلی باعث کاهش زمان تجزیه و تحلیل و نتایج می شود.

با یک راه حل خودمختار ، تحلیلگران کسب و کار آگاه داده می توانند یک مخزن داده ایمن و قابل قبول را در عرض چند دقیقه در چند مرحله ساده بچرخانند. سپس مشاغل می توانند از قابلیت تهیه داده های سلف سرویس در بستر ابری Analytics استفاده کنند تا نه تنها فرایند تهیه داده ها را به صورت خودکار انجام دهند بلکه به طور خودکار یک مخزن داده ایمن و قابل قبول را نیز جمع کنند. هنگامی که داده ها به روز می شوند ، همه به روزرسانی ها را همانطور که ساخته شده اند ، می بینند و مسئله سازگاری داده ها و امنیت را حل می کنند.

از دیدگاه حاکمیتی ، یک تیم متمرکز داده ها و تجزیه و تحلیل می تواند ببیند که داده ها ، تحولات ، معیارها ، گزارش ها و تجزیه و تحلیل ها مورد استفاده قرار می گیرند-این بدان معنی است که همه آنها می توانند از جمله آن مجموعه داده های موقت-با عملکردهای تجاری و در سراسر کار تجاری باشند. مجموعه داده ها و داده هایی که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرند می توانند در یک انبار و معیارهای داده های دپارتمان یا سازمانی و همچنین داشبورد و گزارش های استاندارد گنجانیده شوند. فرآیندهای جداگانه و موقت در فرآیندهای دپارتمان و سازمانی ادغام می شوند و امکان سازگاری ، دسترسی و کارآیی حتی بیشتر را فراهم می کنند.

تاریخچه تجزیه و تحلیل داده ها و نقشه راه فناوری

از نظر تاریخی ، مقایسه آمار و تجزیه و تحلیل داده ها برای بینش های تجاری یک تمرین دستی و غالباً وقت گیر بود که صفحات گسترده آن ابزار Go-to است. با شروع از دهه 1970 ، مشاغل شروع به استفاده از فناوری الکترونیکی ، از جمله بانکهای اطلاعاتی رابطه ای ، انبارهای داده ، الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) ، راه حل های جستجوی وب ، تجسم داده ها و سایر ابزارها با پتانسیل تسهیل ، تسریع و خودکارسازی فرایند تحلیلی.

با این حال ، همراه با این پیشرفت ها در فناوری و افزایش تقاضای بازار ، چالش های جدید پدید آمده است. تعداد فزاینده ای از تجزیه و تحلیل رقابتی ، گاه ناسازگار و راه حل های مدیریت داده در نهایت باعث ایجاد سیلوهای فناوری ، نه تنها در بخش ها و سازمان ها بلکه با شرکای خارجی و فروشندگان نیز شد. اتفاقاً برخی از این راه حل ها چنان پیچیده هستند که به تخصص فنی فراتر از متوسط کاربر تجاری نیاز دارند ، که قابلیت استفاده آنها در سازمان را محدود می کند.

منابع داده مدرن همچنین از توانایی پایگاه داده های رابطه ای معمولی و سایر ابزارها برای ورودی ، جستجو و دستکاری دسته های بزرگی از داده ها مالیات داده اند. این ابزارها برای رسیدگی به اطلاعات ساختاری مانند نام ، تاریخ و آدرس طراحی شده اند. داده های بدون ساختار تولید شده توسط منابع داده مدرن - از جمله ایمیل ، متن ، فیلم ، صوتی ، پردازش کلمه و تصاویر ماهواره ای - نمی توانند با استفاده از ابزارهای معمولی پردازش و تجزیه و تحلیل شوند.

دسترسی به تعداد فزاینده ای از منابع داده و تعیین آنچه ارزشمند است آسان نیست ، به خصوص که اکثر داده های تولید شده امروز به صورت نیمه ساختار یافته یا بدون ساختار است.

بهترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

بهترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها برای یک شرکت به مرحله توسعه آنها بستگی دارد. احتمالاً اکثر شرکت ها در حال حاضر از نوعی تجزیه و تحلیل استفاده می کنند ، اما معمولاً فقط بینش هایی را برای تصمیم گیری های واکنشی ، نه پیشرو ، ارائه می دهد.

بیشتر و بیشتر ، مشاغل در حال اتخاذ راه حل های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها با قابلیت های یادگیری ماشین هستند تا تصمیمات تجاری بهتری بگیرند و به تعیین روند و فرصت های بازار کمک کنند. سازمانهایی که شروع به استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها با قابلیت های پیشگیرانه و در آینده می کنند ، ممکن است عملکرد کسب و کار را کمبود پیدا کنند زیرا فاقد توانایی کشف الگوهای پنهان و به دست آوردن بینش های دیگر هستند.

چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها

1. تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ممکن است رایج ترین دسته از تجزیه و تحلیل داده ها باشد. مشاغل از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای شناسایی روندها ، همبستگی ها و علیت استفاده می کنند. این دسته را می توان بیشتر به مدل سازی پیش بینی و مدل سازی آماری تقسیم کرد. با این حال ، مهم است که بدانید که این دو دست به دست هم می دهند.

به عنوان مثال ، یک کمپین تبلیغاتی برای تی شرت ها در فیس بوک می تواند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را برای تعیین چگونگی ارتباط نزدیک با منطقه جغرافیایی مخاطبان هدف ، براکت درآمد و علایق انجام دهد. از آنجا ، از مدل سازی پیش بینی می توان برای تجزیه و تحلیل آمار برای دو (یا بیشتر) مخاطبان هدف استفاده کرد و مقادیر درآمد احتمالی را برای هر جمعیتی فراهم کرد.

2. تجزیه و تحلیل داده های تجویز شده

تجزیه و تحلیل تجویز جایی است که AI و Big Data برای کمک به پیش بینی نتایج و شناسایی اقدامات باید کمک کنند. این دسته از تجزیه و تحلیل ها را می توان بیشتر به بهینه سازی و آزمایش تصادفی تقسیم کرد. با استفاده از پیشرفت در ML ، تجزیه و تحلیل تجویز می تواند به پاسخ به سؤالاتی از قبیل "اگر این کار را امتحان کنیم؟"و "بهترین اقدام چیست؟"شما می توانید متغیرهای صحیح را آزمایش کنید و حتی متغیرهای جدیدی را پیشنهاد کنید که احتمال بیشتری برای تولید نتیجه مثبت ارائه می دهند.

3. تجزیه و تحلیل داده های تشخیصی

اگرچه به اندازه پیش بینی آینده هیجان انگیز نیست ، تجزیه و تحلیل داده های گذشته می تواند یک هدف مهم در هدایت تجارت شما باشد. تجزیه و تحلیل داده های تشخیصی روند بررسی داده ها برای درک علت و رویداد یا چرا اتفاقی افتاده است. تکنیک هایی مانند Drill Down ، Data Discovery ، داده کاوی و همبستگی ها اغلب به کار می روند.

تجزیه و تحلیل داده های تشخیصی به پاسخ دادن به دلیل وقوع چیزی کمک می کند. مانند سایر دسته ها ، آن را نیز به دو دسته خاص دیگر تقسیم می شود: کشف و هشدار و پرس و جو و مته. از Query و Drill Downs برای به دست آوردن جزئیات بیشتر از یک گزارش استفاده می شود. به عنوان مثال ، یک نماینده فروش که یک ماه معاملات قابل توجهی را بسته است. به دلیل تعطیلات دو هفته ای ، یک مته به پایین می تواند روزهای کمتری را نشان دهد.

کشف و هشدار از مسئله بالقوه قبل از وقوع ، به عنوان مثال ، هشدار در مورد تعداد کمتری از ساعات کارکنان ، اطلاع می دهد که می تواند منجر به کاهش معاملات بسته شود. همچنین می توانید از تجزیه و تحلیل داده های تشخیصی برای "کشف" اطلاعاتی مانند نامزد واجد شرایط برای موقعیت جدید در شرکت خود استفاده کنید.

4- تجزیه و تحلیل داده های توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی ستون فقرات گزارشگری است - داشتن ابزارهای هوش تجاری (BI) و داشبورد بدون آن غیرممکن است. این سؤالات اساسی "چند ، چه زمانی ، کجا ، و چه چیزی" است.

بار دیگر ، تجزیه و تحلیل توصیفی را می توان بیشتر به دو دسته تقسیم کرد: گزارش های موقت و گزارش های کنسرو. گزارش کنسرو شده مطالب است که قبلاً طراحی شده است و حاوی اطلاعاتی در مورد یک موضوع خاص است. نمونه ای از این یک گزارش ماهانه است که توسط آژانس تبلیغاتی یا تیم تبلیغاتی شما ارسال شده است که جزئیات مربوط به معیارهای عملکرد در آخرین تلاش های تبلیغاتی شما را نشان می دهد.

از طرف دیگر گزارش های موقت توسط شما طراحی شده است و معمولاً برنامه ریزی نشده اند. آنها هنگامی تولید می شوند که نیاز به پاسخ به یک سوال خاص تجاری وجود دارد. این گزارش ها برای به دست آوردن اطلاعات عمیق تر در مورد یک پرس و جو خاص مفید است. یک گزارش موقت می تواند بر روی مشخصات رسانه های اجتماعی شرکت شما متمرکز شود و انواع افرادی را که صفحه و سایر صفحات صنعت شما را دوست دارند و سایر اطلاعات مربوط به نامزدی و جمعیتی را بررسی می کنند. ویژگی های خاص آن به شما کمک می کند تا تصویری کامل تر از مخاطبان رسانه های اجتماعی شما ارائه شود. شانس این است که شما نیازی به مشاهده این نوع گزارش برای بار دوم ندارید (مگر اینکه تغییر اساسی در مخاطبان شما ایجاد شود).

بینش های تجاری محور و برخورد با یک بازار پر سرعت

در یک محیط تجاری که به طور مداوم در حال تغییر است ، ممکن است پیش بینی حرکت بعدی شما دشوار باشد. این جایی است که تجزیه و تحلیل داده ها وارد می شوند. با دسترسی سریع به داده ها در تیم ها و شرکت ، می توانید با گرفتن بینش های عمیق تر در مورد: تصمیمات بهتری را اتخاذ کنید:

• مشتریان شما چه کسانی هستند و چگونه می توانند به آنها برسند
• بازار ، از جمله رقبا
• آنچه در گذشته اتفاق افتاده است
• چی شده
• آنچه آینده برای تجارت شما دارد

داده های اهرمی برای تصمیم گیری آگاهانه

اگر فقط با یک مشتری که در کنار میز از شما نشسته بود ، سر و کار داشتید ، جمع آوری اطلاعات لازم آسان است و روی آن عمل می کنید. اما چه تعداد مشاغل فقط یک مشتری دارند؟برای به دست آوردن استخر مشتری معمولی ، باید آن مشتری را به صد ، هزار یا چند بار دیگر ضرب کنید. بازاریابی و داده های مشتری ارائه شده به روش های مختلف و از منابع متنوع را اضافه کنید ، و به دست آوردن اطلاعات مورد نیاز شما - و دانستن نحوه حرکت به جلو - می توانید دشوار باشد. به یک راه حل تجزیه و تحلیل داده نیاز دارد که مربوط به کار باشد.

چه چیزی را برای راه حل تجزیه و تحلیل داده های خود در نظر بگیرید

اگر می خواهید یک سازمان بینش محور بسازید ، امروزه بسیاری از محصولات تجزیه و تحلیل داده ها در بازار وجود دارد. در نهایت ، راه حل ایده آل ابزارهای تحلیلی مدرن را ارائه می دهد که پیش بینی کننده ، شهودی ، خودآموزی و سازگار هستند.

برای پشتیبانی از تمام راه هایی که سازمان شما از داده ها استفاده خواهد کرد ، در اینجا چند مورد برای به خاطر سپردن وجود دارد:

• شما یک بستر واحد می خواهید که قابلیت های تجزیه و تحلیل و مدیریت داده را ادغام کند. چنین راه حلی از سازگاری و دسترسی به مسائل مربوط به یک محیط میراث که دارای چندین راه حل برای گزارش ، کشف ، تجزیه و تحلیل و توصیه ها است ، جلوگیری می کند. همه چیز یکپارچه است و شامل می شود ، بنابراین تهیه و سریعتر ارزش تجاری آسان تر خواهد بود.
• سکویی که در ابر ساکن است ، اما می تواند به داده های موجود در محیط و/یا محیط های ترکیبی دسترسی پیدا کند ، مهم است. دسترسی سریع و آسان به داده ها و همچنین تجزیه و تحلیل همه افراد در سراسر سازمان را قادر می سازد تا بینش بگیرند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

یک راه حل تحلیلی پایان به پایان

به دنبال راه حلی باشید که از کل فرآیند تحلیلی پشتیبانی کند ، از جمع آوری داده ها گرفته تا ارائه بینش و اقدامات تجویز شده - با امنیت ، انعطاف پذیری ، قابلیت اطمینان و سرعت.

از همه داده ها استفاده کنید

راه حلی را انتخاب کنید که به داده های موجود-از هر اندازه و در هر مکان-از برنامه های (از جمله اینترنت اشیاء) ، بخش ها ، اشخاص ثالث ، ساختار یافته و بدون ساختار ، در محل و در ابر دسترسی داشته و تجزیه و تحلیل کند. چنین راه حل پردازش داده ها را برای باز کردن مقدار واقعی داده های شما ، پرده برداری از الگوهای پنهان و بینش های مربوطه برای کمک به کاربران در تصمیم گیری های آگاهانه و مبتنی بر داده ، ساده می کند.

بهره وری و ادغام داده ها را بهبود بخشید

راه حل ایده آل تجزیه و تحلیل داده ها تمام مراحل موجود در گردش کار داده شما را بهینه می کند. این باعث می شود فرآیندهای داده و تجزیه و تحلیل سریعتر شوند. قابلیت های داخلی ، مانند یادگیری ماشین ، ساختمان مدل را تسریع کنید. کارآیی در همه جای این روند ، از جمله جمع آوری داده ها ، کشف بینش و بهبود تصمیم گیری ، افزایش می یابد.

از یک منبع حقیقت بهره مند شوید

برای تجزیه و تحلیل قابل اعتماد ، بینش و نتایج ، داده ها باید در یک منبع واحد تلفیق شوند. انجام این کار امکان ثبات و صحت را با یک دیدگاه یکپارچه از داده ها ، معیارها و بینش ها فراهم می کند.

بینش داده ها را تسریع کنید

به دنبال یک راه حل با تجزیه و تحلیل های افزوده - مانند تعبیه شده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین - برای ساده سازی ، تسریع و خودکار کردن وظایف باشید و به شما این قدرت را می دهد تا عمیق تر و سریعتر در بازار خود حفر کنید. به طور خودکار داده ها را از چندین منبع جمع آوری و تثبیت می کند و مجموعه داده های جدید را برای تجزیه و تحلیل توصیه می کند.

تجزیه و تحلیل سلف سرویس-بدون آن

برای تحقق پتانسیل خود به عنوان یک ابزار تجاری ، تجزیه و تحلیل باید دموکراتیک شود. این بدان معناست که راه حلی که نیازی به کمک به آن ندارد. هرکسی که در سازمان شما با مجوز مناسب باشد باید بتواند از آن استفاده کند. راه حل تحلیلی ایده آل برای سلف سرویس ، با عملکرد نقطه و کلیک یا کشیدن و رها کردن و هدایت گام به گام ، طراحی شده است. بدون کمک از آن ، کاربران باید به راحتی بتوانند داده ها را بارگیری و وارد کرده و آن را از هر زاویه ای تجزیه و تحلیل کنند.

بهترین راه حل های تجزیه و تحلیل داده ها به کاربران امکان خدمات خود را برای یافتن ، درک ، اداره و ردیابی دارایی های داده در سراسر شرکت بر اساس ابرداده و زمینه تجارت ارائه می دهد. انجام این کار باعث افزایش زمان برای ارزش می شود و پیدا کردن داده های مناسب برای استفاده را آسان می کند. کشف داده ها ، همکاری و مدیریت را می توان با حاشیه نویسی ، برچسب ها و شرایط واژه نامه تجاری تعریف کرد.

تجسم داده ها

Analytics این پتانسیل را دارد که تصویری دقیق از چشم انداز تجاری خود به شما ارائه دهد. برای کمک به استفاده بیشتر از این پتانسیل ، شما می خواهید یک راه حل هوشمندانه که می تواند به طور خودکار داده ها را به ارائه های بصری تبدیل کند. این به شما امکان می دهد الگوهای ، روابط و روندهایی را که ممکن است با یک صفحه گسترده از اعداد خام از دست داده و درک کنید ، مشاهده و درک کنید. همچنین به شما امکان می دهد تا از بینش های جدید و منحصر به فرد استفاده کنید. به لطف فناوری هوشمند می توانید بدون آموزش تخصصی این کار را انجام دهید.

تحلیلی

شما می خواهید راه حلی که می تواند به شما امکان دسترسی به اطلاعات مورد نیاز خود را در هنگام جاده داشته باشد. اما همه راه حل های تحلیلی موبایل به طور برابر ایجاد نمی شوند. یک راه حل تحلیلی موبایل را در نظر بگیرید که نه تنها دسترسی به صدا و هشدارهای در زمان واقعی را ارائه می دهد ، بلکه قابلیت های پیشرفته ای را برای کمک به افراد شما فراهم می کند.

این قابلیت ها شامل ایجاد برنامه های تحلیلی موبایل با تصاویر تعاملی از تلفن یا رایانه لوحی - بدون کد نوشتن است. یا راه حلی را تصور کنید که به ردپای دیجیتالی شما نگاه می کند ، می داند که شما قصد حضور در جلسه خارج از شهر را دارید و بینش هایی را برای کمک به این جلسه ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها از اتوماسیون و استقلال استقبال می کند

میلیون ها صفحه گسترده تهیه شده برای صنایع متنوع از جمله امور مالی ، علوم و اقتصاد استفاده می شود. با این حال ، طبق گفته ZDNET ، 90 ٪ از کل صفحات گسترده خطاهایی دارند که بر نتایج آنها تأثیر می گذارد. مشکلات برش و چسباندن ، سلولهای پنهان و سایر خطاها برای کسب و کار میلیون ها دلار هزینه دارند.

راه حل ها و فرآیندهای سنتی تحلیلی همچنین می تواند باعث تأخیر در ارائه بینش به مشاغل مورد نیاز برای تصمیم گیری به موقع شود. غالباً ، داده ها از چندین برنامه و سیستم عامل جمع آوری می شود و به یک بخش شرکت نیاز دارد: عصاره ، تبدیل و بار (ETL) ، اتصالات و رابط ها را ایجاد کنید. انتقال داده ها از یک پایگاه داده به دیگری ؛به کیفیت داده ها نگاه کنید. و داده ها را در صفحات گسترده وارد کنید. همه این کارها می تواند زمان و منابع گرانبها را به خود اختصاص دهد.

علاوه بر این ، با راه حل ها و فرآیندهای سنتی ، شما معمولاً برای انجام تجزیه و تحلیل باید متخصص در فناوری اطلاعات یا تجزیه و تحلیل باشید. این یک تجربه سلف سرویس برای مدیر اجرایی شلوغ نیست که به تجزیه و تحلیل پایان ماه نیاز دارد. و این بدان معنی است که انتظار برای کارشناس IT یا Analytics برای ارائه آنچه لازم است.

اتوماسیون فرآیندهای تحلیلی و قرار دادن فرآیندها در ابر می تواند یک تغییر دهنده بازی برای مشاغل در هر اندازه و در همه صنایع باشد. به عنوان مثال ، یک راه حل تحلیلی مدرن با AI و ML تعبیه شده و یک انبار داده خودمختار یکپارچه که در یک ابر خودمختار خودکشی ، خودکشی و خودآزرانه اجرا می شود.

وقتی با یک راه حل مدرن تجزیه و تحلیل کار می کنید ، همه چیز می تواند خودکار شود. چند پارامتر از آنچه می خواهید مورد بررسی قرار دهید ، کدام مدل را اعمال کنید و کدام ستون را می خواهید پیش بینی کنید ، شناسایی کنید و سپس راه حل به دست می آید. داده ها را می توان از چندین برنامه ، سیستم عامل و ابرها مصرف کرد. می توان آن را برای پیش بینی ها جمع آوری ، تمیز ، آماده ، تبدیل و تجزیه و تحلیل کرد-همه به طور خودکار ، سرعت بخشیدن به پردازش و کاهش احتمال ایجاد خطاهای ایجاد شده توسط انسان.

Oracle را انتخاب کنید و یک پلت فرم یکپارچه و یکپارچه دریافت خواهید کرد که Oracle Analytics و Oracle Toolonous Database را ترک می کند. این یک راه حل ساده و قابل تکرار با بهترین عناصر تجزیه و تحلیل و خدمات داده های مستقل مستقل است. این بدان معناست که موانع برداشته می شوند ، داده ها به یک منبع واحد از حقیقت جمع می شوند ، و بینش های بسیار عملی باز می شوند - سریع - که آن را به یک راه حل تجزیه و تحلیل داده های ایده آل برای هدایت تصمیمات استراتژیک تجاری تبدیل می کند.