Andmeladude arendus

Öeldakse, et andmed on uus "must kuld". Tõeline väärtus andmetest tekib aga siis, kui nad on: korrastatud, usaldusväärsed ning värsked - primitiivsetest operatiivandmetest tuleb teha otsustusandmed! 

Tüüpiline on see, et ettevõttes on tonnide viisi andmeid, kuid ärikasutajad ei saa neile ligi ning otsuste langetamisel neid ei kasutata.  

Andmeladu ETL ning andmeallikad

Levinud andmeallikad meie andmeladude projektides:

  • Relatsioonilised andmebaasid (PostgreSQL, MSSQL, MySQL, Oracle, etc.)

  • Ettevõtte operatiivinfosüsteemid (nn. rätsepalahendused)

  • ERP (Microsoft Dynamics NAV/AX, HansaWorld, Directo, SAF, etc.)

  • CRM (Microsoft Dynamics CRM, Pipedrive, etc.)

  • POS (Erply, Shopify, etc.)

  • Turundusinfo (Google Adwords, Google Analytics, Adform, MailChimp, etc.)

  • Klienditeeninduse ja projektijuhtimise tarkvarad (Zendesk, LiveAgent, Toggl, Asana, etc.)

  • Failihalduse teenused (Google Drive, Dropbox, Amazon S3, OneDrive, etc.)

  • MRP ehk tootmise planeerimise tarkvara

  • Välised integratsioonid (valuutakursid, elektritarbimise info, ilmainfo etc.)

Milleks ettevõttele üldse andmeladu?

Andmeladu on reeglina vaja siis, kui operatiivandmebaaside (või ka nende koopiate/replikatsioonide/extract-de/view-de) külge analüütiliste päringute tegemine oleks ebaefektiivne või ebatäpne.

Operatiivandmebaasid on ülesehitatud konkreetse rakenduse jaoks ning seal olevad andmed ja nende esitlusviis ei ole reeglina selline, et BI tööriistaga ärianalüüsi tegev (äri)kasutaja saaks üheselt aru, milline info sisaldub konkreetses tabelis ja milline mitte.

Tüüpilised näited vigadest mida tehakse otse operatiivandmebaasidest andmeid pärides:

  • Müügikäive arvutatakse arvetest, millele on tehtud kreeditarve või millest on koostatud erinevaid versioone;

  • Müügikäive ei võta arvesse erinevate arvete valuutasid;

  • Laoseisu aruanne ei võta arvesse sama kuupäeva sees toimunud muutusi või laoseis saab olla negatiivne;

  • Sama klienti on kajastatud mitu korda või sama klient on mitmes süsteemis aga pole kokkuviidav.

  • Perioodi lõppkuupäev ei ole kaasa arvatud.

  • Pigistatakse silm kinni spetsiaalväärtuste osas: NA, NULL, 0, other, misc, test jms.

Kuidas andmeladu töötab?

Andmelao kontseptsioon on väga lihtne. Andmed laetakse perioodiliselt (tund, päev etc.) operatiivsüsteemidest eraldi süsteemi. Laadimise käigus andmeid automaatselt väärindatakse (kontrollitakse, unifitseeritakse, teisendatakse, seotakse, filtreeritakse vms).

Tulemuseks on see, et andmelaos olevad andmed muutuvad ainsaks tõeks, mida võetakse analüüsides ning otsuste langetamisel arvesse. Andmeladu on disainitud spetsiaalselt analüütika vajadusi silmas pidades - andmed üle ettevõtte on koondatud kesksesse andmebaasi, andmed on ühtsel kujul, andmekvaliteet on parem ning päringud efektiivsed.

Erinevad autorid ütlevad, et andmete ettevalmistamiseks kulub kuni 70% projekti ressurssidest, seega on mõistlik sellised tegevused automatiseerida - ärikasutaja saab keskenduda andmetest väärtuse loomisele.

Raporteerimine, dashboard-id ning ad hoc analüüs saab sellisel juhul toimuda andmelao pealt.


 

Efekt ettevõttele andmelao kasutuselevõtust

i1.png

Äriotsuste tegemiseks tehtav analüüs ja raporteerimine läheb oluliselt odavamaks, kiiremaks ja kvaliteetsemaks

Andmete koondamine keskesesse andmebaasi on automatiseeritud. Enam ei pea tellima IT-osakonnalt aruandeid, vaid (äri)kasutajad saavad iseseisvalt teha analüüse, aruandeid ning dashboard-e.

Andmelaos on dimensioonid (Klient, Kauplus, Toode, Ladu, jms.) ning faktid, mis on ärikasutajale üheselt mõisteavad ning alati korrektsed ning ajakohased.

 

i2.png

Turvalisus ja terviklikkus

Lihtsam on hallata, kes ja millistele andmetele ligi peaks saama. Lisaks olulised andmeid on alles ning pikaajaliselt muutmata kujul eraldi süsteemis salvestatud. 

i3.png

Andmekaeve võimalused - Big Data

Seni ligipääsmatud ning kasutamata andmed avavad uusi võimalusi!

Korrastatud andmed loovad andmekaeve/masinõppe rakendamiseks eeldused ning seeläbi saab võimalikuks ettevõttele uut tüüpi väärtust luua.  

 

 


Tahad rohkem teada andmete efektiivsemast kasutusest? Saatke meile oma küsimus ja me võtame teiega peagi ühendust.

Nimi *
Nimi

Lisainfo andmeladude teemal: info@datafruit.ee.