Qlik Data Integration i DataOps

Podaci, podaci, podaci … zatim još podataka … i onda još podataka. Znate li približnu količinu podataka koja se svakodnevno generira na svjetskoj razini? 2.500.000.000.000.000.000. Ne brinite, ni ja ne znam pročitati ovaj broj. I od trenutka kada ste ga pokušali pročitati, brojka je postala još veća pa nema niti smisla truditi se pročitati ga. Ali, nisu to samo ogromne količine generiranih podataka, već su i ti podaci jako različiti. I kada se konačno unesu u skladište podataka, praćeni su s drugih izvora podataka. I onda još jedan izvor, pa još jedan.

Unijeli smo napokon sve podatke, ali što sad? Osim činjenice da novi podaci neumorno pristižu i da nova opterećenja koja su stigla preko noći više ne usrećuju direktora, njemu trebaju uvidi u realnom vremenu koji su zasnovani na kvalitetnim podacima. Tu više nije riječ o običnoj bazi podataka i možda će biti potrebno nekoliko tjedana ili čak mjeseci da se stvore konkretni uvidi iz tih podataka. Ali kako to obično bude, već sutradan bih vas direktor mogao tražiti neke potpuno nove uvide i izvještaje koji zahtijevaju novi set podataka i drugačiji način obrade. No, jesu li podaci pouzdani i kvalitetni kako bi mogli osigurati točne brojke o stanju poslovanja? Znam, mnogo je pitanja i nepoznanica o podacima podataka.

Postoje li odgovori na ta pitanja? Naravno! Nastavite s čitanjem bloga i saznajte kako vam Qlik može pomoći u dobivanju točnih odgovara temeljenih na pouzdanim i kvalitetnim podacima.

Let’s go big!

U posljednja dva desetljeća, paralelno s početkom eksponencijalnog rasta vrijednosti podataka, brojne organizacije preusmjerile su svoja ulaganja u izgradnju podatkovnih jezera (eng. Data Lakes) fokusirajući se na stvaranje što veće baze podataka. Takav model poslovanja se naravno pokazao neuspješan jer se iz tih velikih, neupravljanih i nenadziranih sustava nisu mogli izvući pravovremeni i značajni poslovni uvidi.

Nick Heudecker, vodeći Gartnerov analitičar, 2017. godine procijenio je da je stopa neuspjeha takvih pothvata skoro 85%, što je za 15% više od Gartnerove predviđene stope neuspjeha od oko 70%.

„U stvarnosti zanimanje za podatkovna jezera i dalje raste. Ironično, poduzeća misle da mogu samo kupiti podatkovna jezera bez prilagodbe rješenja njihovim potrebama. Nedostatak sofisticiranosti, kontrole i točnosti u upitima za ponudu je također zapanjujući. Možete sačuvati vrijeme i jednostavno ih zamoliti da Vam prodaj čarobni grah. A dok grah zaista ne postane čaroban, najbolje je da radite na svom životopisu jer bi Vam mogao zatrebati za 6 mjeseci.“

dodao je Nick.

Prije velikih podataka (eng. Big Data) i podatkovnih jezera, fokus je bio usmjeren na ono što je trebalo podacima te je to dovelo do izrade skladišta podataka (eng. Data Warehouse), podatkovnog marta (eng. Data Mart) i analize podataka koja je bila spora, nefleksibilna i ograničena. Međutim, u novoj eri fokus je bio na prikupljanju svih podataka. Očito je da je upravljanje podacima nužno i potrebno, vjerojatno više nego ikad prije i da je integracija podataka (eng. Data Integration) možda upravo ona poveznica koja nedostaje za dobivanje smislenih uvida iz tih nestrukturiranih podataka.

U svom članku „The state of Enterprise Data Integration, 2020.“ koji se temelji na visokokvalitetnom istraživanju Dresner Avisory Services, Forbes tvrdi da više od 80% voditelja poslovnih operacija smatra da je integracija podataka presudna za tekuće poslovanje. Također, prema istraživanju čak 67% poduzeća se oslanja na integraciju podataka s ciljem podrške analitičkim i BI platformama, a njih 24% planira u idućih 12 mjeseci krenuti u istom smjeru.

undefined

Data Pipeline

Veliki podaci ili veliki nered?

U osnovi, sve te velike količine podataka, poznate i nepoznate, provjerene i neprovjerene, potrebne i one manje potrebne treba prikupiti, pripremiti, integrirati i zatim analizirati. Taj proces bi prema najboljem mogućem scenariju trebao biti brz, ažuran, kontroliran, formatiran… Ne čini se jednostavno, zar ne? Očito je potrebno puno ručnog rada i modifikacija s brojnim scenarijima izrađenim od strane različitih timova. To dovodi do velikog rizika za nastajanje pogrešaka i nedostataka što može uzrokovati netočne ili nepouzdane rezultate. I posljednje, ali jednako važno, proces zahtjeva jako puno uloženog vremena zbog čega je isporuka rezultata spora.

Suvremena integracija podataka

Otkrijte svu vrijednost podataka

Saznajte više

Postoji mnogo korisnih alata koji Vam mogu pomoći u obradi podataka, od njihovog izvlačenja iz brojnih izvora do stjecanja poslovnih uvida. Međutim, mnogi od njih se ne mogu nositi s tolikom raznolikošću izvora podataka, formata i struktura (ako imamo sreće da su podaci strukturirani) te brzinom koja je potrebna za njihovu obradu. Idući problem je da iako postoje rješenja koja mogu pokriti više područja, većina ih je primjenjiva samo za određena područja. Na primjer, postoje alati koji su izvrsni za ETL ( izdvojiti, pretvoriti i učitati podatke u okruženju skladišta podataka), ali nisu preporučljivi za analizu podataka i stjecanje uvida.

S druge strane, alati za analizu nove generacije koji su godinama bili jasni lideri poput Qlika, Tableaua i Power BI-a imali su izazov u području upravljanja podacima. Qlik je u međuvremenu akvizicijom i integracijom nekoliko izvrsnih alata (Attunity, Podium Data) koji sada kao dio proizvoda Qlik Data Integration (QDI) zajedno s Qlik Sense čine cjelovito Data Management & Analytics rješenje koje obuhvaća sve od integracije podataka do poslovnih uvida omogućio korištenje svih funkcionalnosti DataOpsa.

undefined

DataOps za analitiku

Neka bude DataOps!

Iz brojnih različitih izvora podataka QDI može generirati, isporučiti i ''pročistiti'' podatke na brz, upravljan, pouzdan, insight-ready način u stvarnom vremenu. Spomenuto se može lako i temeljito analizirati uz Qlik Sense, ali i druge BI alate.

Prvo, i najvažnije, podaci se prikupljaju u stvarnom vremenu iz bilo kojeg izvora zahvaljujući Change Data Capture tehnologiji koja omogućava čitanje podataka iz svih zapisnika držeći proizvodne podatke van analize, a korisnicima pruža uvijek najnovije informacije. Podaci prikupljeni iz izvora mogu se replicirati gdje god je to potrebno – u skladište podataka, podatkovna jezera, streaming i cloud platforme. Međutim, s podacima se može učiniti i puno više. QDI može automatizirati stvaranje podatkovnih struktura i struktura podatkovnih jezera. Pod automatizacijom se ne misli na beskrajan broj ETL skripti, već na stvarnu, agilnu, temeljenu na modelu automatizaciju. Nastavno na to, Qlik Catalog pojednostavljuje i ubrzava katalogizaciju, upravljanje, pripremu i isporuku poslovnih podataka alatima za analitiku.

Sve u svemu, Qlik rješenje za integraciju podataka automatizira stvaranje podatkovnih cjevovoda s podacima spremnim za analizu kako bi korisnici bili sposobni pratiti brzinu promjene poslovanja što DataOps čini mnogo više od samo još jednog buzzworda.

Swiss Life, vodeći osiguravatelj na području Švicarske, uspio je u samo dva dana uz pomoć QDI platforme prenijeti i objediniti više izvora podataka o klijentima u skladište „Vision 360“ na Elastic Searchu umjesto u prvobitno planiranih 45 dana koliko je bilo potrebno za izradu scenarija u ETL procesu.

QDI također može puno pomoći u migracijama sa SAP na S / 4HANA omogućavajući SAP korisnicima brzo i jednostavno kopiranje i premještanje odabranih podataka između SAP aplikacija i skladišta podataka.

undefined

Qlik Data Integration platforma

Od podataka do uvida u poslovanje – all-in-one platforma

Ako ovdje dodamo činjenicu da je poznati i dobro uspostavljeni portfelj Qlik Data Analytics već 10 godina zaredom Gartner lider sa svim novim dodacima i značajkama, kao što su chatbotovi, prirodni jezik , botovi za uvid, upozoravanje, geo-analitiku itd., jasno je da Qlik ima vrlo jedinstvenu end-to-end, one-stop-shop ponudu u današnjem vrlo složenom i izazovnom svijetu podataka.

Može li nam Qlik Data Integration približiti DataOps?

Let’s go big!

Data Pipeline

Veliki podaci ili veliki nered?

Otkrijte svu vrijednost podataka

DataOps za analitiku

Neka bude DataOps!

Qlik Data Integration platforma

Od podataka do uvida u poslovanje – all-in-one platforma

Ostanite informirani

Boris Obradov

Nastavite čitati...

Predviđanje prodaje i optimizacija zaliha u opskrbnom lancu uz pomoć tehnologije strojnog učenja

U FMCG industriji, BI rješenje osigurava brz uspjeh