BUSINESS INTELLIGENCE



Podobne dokumenty
WIZUALNA EKSPLORACJA DANYCH I RAPORTOWANIE W SAS VISUAL ANALYTICS ORAZ WSTĘP DO SAS VISUAL STATISTICS

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie

Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe. Paweł Gajda Business Solution Architect

ZROZUMIEĆ MIŁOŚNIKÓW NATURY

business intelligence

SAS Access to Hadoop, SAS Data Loader for Hadoop Integracja środowisk SAS i Hadoop. Piotr Borowik

Cena netto (PLN) IV kwartał. Cena netto (PLN) Podstawy SAS INTRO

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services

Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner. Paweł Plewka, SAS

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało

BLOK 3 FUNKCJONALNOŚCI OPROGRAMOWANIA DOSTĘPNEGO W RAMACH PIBUK

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service

Co to jest Business Intelligence?

Learn SAS. Training Certification Coaching. Grow With Us. Szkolenia Certyfikaty Mentoring Analiza potrzeb szkoleniowych

Nowe podejście do składowania danych

PERFORMANCE POINT SERVICE NIE TYLKO DLA ORŁÓW

Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 4 Performance Point Services Bartłomiej Graczyk

HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE

SAS Lineage. zależności między obiektami w środowisku SAS, perspektywa techniczna i biznesowa

1 Wprowadzenie do koncepcji Microsoft Office BI 1 Zakres ksiąŝki 2 Cel ksiąŝki 3 Wprowadzenie do tematu 3 Zawartość rozdziałów 4

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 27 czerwca 2017

Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017

One Size Doesn t Fit All, czyli case study stworzenia BI dostosowanego do strategicznych, operacyjnych oraz analitycznych potrzeb

System INTEGRYB jako zintegrowane repozytorium danych umożliwiające zaawansowaną analitykę badawczą

EXPERIENCE IS THE KING

Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)

Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości (VI zajęcia) Jakub Jurdziak

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services

Tematy prac dyplomowych inżynierskich

Jak wiedzieć więcej i szybciej - Analizy in-memory

REAL TIME BUSINESS INTELLIGENCE REALNY ROZWÓJ BIZNESU. STUDIUM PRZYPADKU W OBSZARZE MARKETINGU RADOSŁAW GRABIEC SAS INSTITUTE

Trendy BI z perspektywy. marketingu internetowego

Maciej Kiewra Quality Business Intelligence Consulting

Prezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ.

Część I Rozpoczęcie pracy z usługami Reporting Services

PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX

Platforma Cognos. Agata Tyma CMMS Department Marketing & Sales Specialist atyma@aiut.com.pl AIUT Sp. z o. o.

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013

OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA

Splunk w akcji. Radosław Żak-Brodalko Solutions Architect Linux Polska Sp. z o.o.

Dlaczego my? HARMONOGRAM SZKOLEŃ październik - grudzień ACTION Centrum Edukacyjne. Autoryzowane szkolenia. Promocje

TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów

HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT

Zarządzanie wieloserwerowym środowiskiem SAS z wykorzystaniem SAS Grid Managera. Katarzyna Wyszomierska

III Edycja ITPro 16 maja 2011

Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management Studio. Microsoft Access Oracle Sybase DB2 MySQL

Big Data MATERIAŁY DYDAKTYCZNE I SZKOLENIOWE NA STUDIA PODYPLOMOWE ORAZ NA SZKOLENIA DYSTRYBUOWANE SĄ BEZPŁATNIE. Agenda

PREZENTACJA SYSTEMU BUSINESS INTELLIGENCE TARGIT

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało

TECHNOLOGIE BIG DATA A BEZPIECZEŃSTWO INFORMATYCZNE WE KNOW YOU KNOW. silmine.com

TOPWEB SPSall Budowanie portalu intranetowego

Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS

Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$

Misja. Strategia. Cele UNIT4 TETA BI CENTER. Plan prezentacji. Grupa UNIT4 TETA. Grupa kapitałowa UNIT4 UNIT4 TETA BI CENTER

BigData. Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015

Hikvision ivms

Analityka i BigData w służbie cyberbezpieczeństa

ZAŁĄCZNIK NR 5 - GRUPA PRODUKTÓW 5: OPROGRAMOWANIE BAZODANOWE

Agenda. Charakterystyka Business Intelligence. Architektura systemu. Prezentacja funkcjonalności. Podsumowanie

CZĘŚĆ I ZASTOSOWANIE PROGRAMU EXCEL DO ANALIZ BUSINESS INTELLIGENCE

Jak analityka w chmurze obliczeniowej Microsoft może pomóc w transformacji Twojego Biznesu? Radosław Łebkowski Microsoft

VI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego

EMC ViPR Pamięć masowa definiowana programowo

dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019

Szkolenie autoryzowane. MS Zaawansowany użytkownik programu SharePoint 2016

Przypisywanie bibliotek w architekturze SAS

ANALIZA I PRZETWARZANIE DUŻYCH WOLUMENÓW DANYCH NA PLATFORMIE SAS MARIUSZ DZIECIĄTKO

Hurtownia danych. Załącznik Nr 1 do SIWZ. Opis przedmiotu zamówienia. Lp. FUNKCJONALNOŚĆ/PARAMETRY WYMAGANE

Najlepsze praktyki w podejściu do rozbudowy infrastruktury Michał Stryga

MONITOROWANIE DOSTĘPNOŚCI USŁUG IT

IBM Business Analytics

dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017

Aurea BPM. Lepsze procesy, lepsze wyniki Warszawa, 24 lipca 2013

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Czy ktoś tego używa? HP HAVEn w zaawansowanych zastosowaniach analitycznych

Nowoczesne zarządzanie pracą serwisu w terenie

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

Przetwarzanie danych w chmurze

COMARCH BI POINT Zrozum dane Twojego biznesu i podejmuj decyzje. Complex Software For Managing Passenger

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH I NIESTACJONARNYCH WIECZOROWYCH II STOPNIA (od roku akademickiego 2015/2016)

Zarządzanie tożsamością i uprawnieniami

Wybór Discoverer 10g czy BI Beans

A posteriori wsparcie w podejmowaniu decyzji biznesowych.

BIG DATA DLA KAŻDEGO. Radosław Łebkowski, Sławomir Strzykowski - Microsoft Piotr Zacharek - Hewlett Packard

Szkolenie autoryzowane. MS Konfiguracja i zarządzanie Microsoft SharePoint 2010

EXSO-CORE - specyfikacja

Budżetowanie i Planowanie

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)

Transkrypt:

BUSINESS INTELLIGENCE SAS VISUAL ANALYTICS Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. Artur Jastrzębski

Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. CO TO JEST BIG DATA?

Perspektywa SAS Big Data jest WSZĘDZIE 17% populacji świata chociaż raz skorzystało z sieci społecznościowych. Twitter notuje 100 milionów Tweetów dziennie. Facebook notuje 350 milionów unikalnych użytkowników dziennie. 60 h materiału jest ładowanych do YOUTUBE każdej minuty. 80% firm używa social media w procesach rekrutacyjnych.

THE CHALLENGE? Source: IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC, May 2010

BIG DATA WHAT NEXT?

WHY DO WE CARE? Act MARKET OPPORTUNITY Orient Orient Decide Decide Act YOUR COMPETITIVE ADVANTAGE Observe

BIG DATA CO TO JEST? Data that exceeds an organization s conventional database storage or processing capacity

DATA SIZE BIG DATA THE CHALLENGE VOLUME VARIETY VELOCITY VALUE TODAY THE FUTURE

PERSPEKTYWA SAS Big Data is RELATIVE not ABSOLUTE Big Data When volume, velocity and variety of data exceeds an organization s storage or compute capacity for accurate and timely decision-making

Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. BIG DATA I SAS

WSTĘP BIG DATA A PROCES ANALITYCZNY Velocity Variety Volume Historyczne transakcje Fora internetowe Social Media Dane z sensorów Clickstream Wykorzysta nie i Ewaluacja Modelu Analiza i Modelowa nie Eksploracj a Danych Sformułowa nie Problemu Przygotow anie Danych V a l u e

ANALITYCZNY CYKL ŻYCIA CO OPÓŹNIA EFEKT BIZNESOWY? t3 Latencja Decyzji Wykorzysta nie i Ewaluacja Modelu Sformułowa nie Problemu TEXT MINING TEXT ANALYTICS CONTENT CATEGORIZA TION SENTIMENT ANALYSIS Analiza i Modelowa nie Przygotow anie Danych HIGH PERFORMANCE ANALYTICS t2 Latencja Analizy Eksploracj a Danych t1 Latencja Danych GRID COMPUTING IN-DATABASE PROCESSING IN-MEMORY ANALYTICS

WINDOW OF OPPORTUNITY Action taken Data latency Analysis latency Decision latency Time Action taken

SAS & BIG DATA OBSZARY FUNKCJONALNE Functionality SAS Technology Goal decrease of How Acquire & Manage Big Data repositories integration SAS/Access to Hadoop, SAS In-database Technologies Data latency Seamless access to any data Big Data transformation and preparation for analytics SAS Data Loader for Hadoop SAS Data Management Data latency In-database & In HADOP data processing Social Network and Web Data Acquisition SAS Social Media Analytics, SAS Text Mining Data latency Automated data acquisition and filtering Real-time data filtering & selection SAS Event Stream Processing Data latency Real-time processing Discover Visual Discovery & Exploration SAS Visual Analytics SAS Visual Statistics Analysis latency In-memory processing Statistical Discovery & Desctriptive Analytics SAS High Performance Statistics Analysis latency In-memory processing Concept Extraction for unstructured data SAS Enterprise Content Categorization SAS Text Miner Analysis latency Automated natural language processing Model Predictive Modeling High Performance Data Mining SAS In Memory Statistics for Hadoop Analysis latency In-memory processing Content Categorization, Sentiment Analysis, Text Mining High Performance Text Mining Analysis latency Automated natural language processing Time series forecating, Optimization High Performance Forecasting, High Performance Optimization Analysis latency In-memory processing Act Information Delivery & Reporting SAS Visual Analytics Decision latency In-memory processing Automated decision management SAS Real-Time Decision Manager, SAS In-database Technologies Decision latency Integration with business process Real time signal detection SAS Event Stream Processing Decision latency Teal-time alerting and event processing

SAS HIGH-PEFORMANCE ANALYTICS

SAS HIGH-PEFORMANCE ANALYTICS

SAS HIGH-PEFORMANCE ANALYTICS

SAS HIGH-PEFORMANCE ANALYTICS

Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. SAS IN-MEMORY

SAS LASR ANALYTIC SERVER Dedykowany serwer in-memory zaprojektowany do potrzeb interaktywnej i iteracyjnej analityki In-memory Szybkość, sekundowe odpowiedzi Dla wielu użytkowników Setki równoczesnych użytkowników Bezstanowy Bez potrzeby wstępnego przeliczania Interaktywny Natychmiastowa wizualizacja wpływu zmian parametrów na wyniki modelu Opcje wdrożenia MPP (distributed) lub SMP (single machine) Copyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.

SAS LASR ANALYTIC SERVER ZINTEGROWANY INTERFEJS UŻYTKOWNIKA ANALITYK BIZNESOWY STATYSTYK DATA SCIENTIST /PROGRAMISTA GUI GUI PROGRAMMING Visual Analytics Visual Statistics IMSTAT for Hadoop* Przetwarzanie danych Eksploracja / Wizualizacja Modelowanie Wdrożenie *SAS In-Memory Statistics for Hadoop

BIG DATA SOLUTIONS SEARCH IS KEY.BUT WHEN LOOKING FOR THE KNOWN UNKNOWNS As we know, there are known knowns; there are things we know we know. We also know there are known unknowns; that is to say we know there are some things we do not know. But there are also unknown unknowns -- the ones we don't know we don't know. And if one looks throughout the history of our country and other free countries, it is the latter category that tend to be the difficult ones. Donald Rumsfeld, 2002

Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. RÓŻNE OBLICZA BUSINESS INTELLIGENCE

DWIE TWARZE BI Świat raportów i dashboardów Świat analiz Monitorowanie efektywności Pytania Ad-hoc procesów Ustalone miary, KPI, alerty RAPORT Co? BI ODKRYCIE Dlaczego? Praca interaktywna Eksploracja wizualna Ustalona ścieżka dla Odkrywanie wiedzy przy informacji pomocy metod Odpowiedzi na analitycznych predefiniowane pytania Nieznane, nowe dane Znane dane (nasze własne?) Reporting Dashboards Ad-hoc Query OLAP Interactive Visualization Predictive Modelling & Data Mining Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.

SELF SERVICE BI DEFINICJA Self-service business intelligence definiuje się jako: rozwiązania w środowisku BI, pozwalające użytkownikom na większą samodzielność i mniejszą zależność od organizacji IT główne cele łatwe w użyciu narzędzia BI (w tym dla zaawansowanych analiz) łatwy dostęp do danych źródłowych (nie tylko hurtownia) wyniki proste w tworzeniu, zrozumieniu, dostępie i współdzieleniu szybkie we wdrożeniu i łatwe w zarządzaniu procesy warehousingowe

SELF SERVICE BI OD SUROWYCH DANYCH DO WYNIKU Sandbox Upload Model Wyliczenia Filtry Hierarchie Agregacje

WIZUALIZACJA WZROK KRÓL ZMYSŁÓW 70% receptorów zmysłów jest ulokowanych w oczach Widzenie zużywa 25% mocy obliczeniowej mózgu Układ siatkówka-mózg działa z prędkością ok. 10Mbps

OBRAZ JEST WART 1000 SŁÓW POTRZEBA WIZUALIZACJI

WIZUALNA EKSPLORACJA METODA ANALIZY DANYCH Wizualizacja (wgląd) Szybkość (natychmiastowy rezultat) Interakcja (łatwość pytania)

WIZUALNA EKSPLORACJA SKŁADNIKI Wizualizacja Paleta narzędzi wizualizacji oraz automatyzacja wizualizacji Wizualizacja danych, wizualizacja wyników analizy, oraz BIG DATA Animacje, podpowiedzi, tipsy Interakcja Zaznaczanie, filtrowanie, sortowanie, pędzlowanie, drill down, Dynamiczne połączenia i aktywne obiekty Zaawansowane metody analizy Szybkość Czas reakcji do kilku sekund, niezależny od wielkości danych Możliwość bezkarnego weryfikowania wielu hipotez Samodzielność użytkownika jako efekt szybkości

Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. SAS VISUAL ANALYTICS

BUSINESS VISUALIZATION RÓŻNICA MIĘDZY WIZUALIZACJĄ, A WIZUALIZACJĄ Z WYKORZYSTANIEM ANALITYKI DATA VISUALIZATION ANALYTIC VISUALIZATION EXPLORATION DISCOVERY Copyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.

SAS VISUAL ANALYTICS JEDNO ZINTEGROWANE ROZWIĄZANIE Raport Dystrybucja RAPORT Co? VISUAL ANALYTICS ODKRYCIE Dlaczego? Eksploracja Odkrycie

ARCHITEKTURA ROZWIĄZANIA MIEJSCE W ŚRODOWISKU INFORMATYCZNYM ORGANIZACJI SAS VISUAL ANALYTICS PRACA WSADOWA Ładowanie danych BAZA IN-MEMORY WEB Administracja Projektowanie Raportów Przygotowanie Danych Eksploracja Przeglądanie Raportów ZAAWANSOWANY UŻYTKOWNIK / IT Dowolne dane dostępne z SAS MOBILE Przeglądanie Raportów UŻYTKOWNIK BIZNESOWY Serwer klasy Commodity Hardware Pliki z PC

SAS VISUAL ANALYTICS GŁÓWNE KOMPONENTY Centralny punkt dostępu Integracja Dedykowane interfejsy DATA BUILDER ADMINISTRATOR EXPLORER DESIGNER Łączenie danych z Monitorowanie SAS Ad-hoc analiza Tworzenie wielu źródeł LASR Analytic danych i odrywanie dashboardów i Tworzenie kolumn server związków raportów dostępnych wyliczanych i Ładowanie/usuwanie Zaawansowane przez web i tablety pochodnych danych analizy Ładowanie danych Zarządzanie bezpieczeństwem SAS LASR ANALYTIC SERVER MOBILE BI Natywne aplikacje ios i Android pozwalające na interaktywny dostęp do raportów

SAS VISUAL ANALYTICS HUB Strona startowa dla wszystkich użytkowników Widoki zależne od ról użytkowników Nawigacja do różnych czynności Ad-Hoc eksploracja danych Tworzenie raportów Przeglądanie raportów Zadania administracyjne Przygotowanie danych Administracja i monitorowanie sytemu Ulubione i wyszukiwanie Komentarze i współpraca

SAS VISUAL ANALYTICS DATA BUILDER Wyszukiwanie tabel w metadanych Łączenie tabel i ładowanie przyrostowe Tworzenie kolumn wyliczanych (kreator budowy wyrażeń) Filtrowanie kolumn i wierszy (dane surowe i zagregowane) Ładowane danych z Excela do pamięci Harmonogramowanie wykonania zapytań

SAS VISUAL ANALYTICS ADMINISTRATOR Monitorowanie Środowiska Zasoby (CPU, I/O, Memory) Procesy (sesje użytkowników) Logowanie z urządzeń mobilnych Zarządzanie serwerami i danymi Start/stop serwerów in-memory Ładowanie/usuwanie tablel in-memory Zarządzanie bezpieczeństwem Bezpieczeństwo tabel i wierszy Listy dostępu urządzeń mobilnych

SAS VISUAL ANALYTICS EXPLORER Eksploracja danych Wizualizacja, poszukiwanie relacji, trendów, nieprawidłowości, itd. Automatyczne wykresy Wizualizacje: Tabele, Wykresy słupkowe, liniowe, rozproszenia, bąbelkowe, mapy geograficzne i wiele innych Łatwa w użyciu analityka: Korelacje (Relacje), Regresja (Liniowa, kwadratowa, sześcienna, PSpline, Best Fit), Prognozowanie (wiele algorytmów), Statystyki agregujące Dynamiczne hierarchie: Drill down, up, and across siblings Zmienne wyliczane Selekcja i zaznaczanie w celu odkrycia relacji Zapisanie i udostępnienie eksploracji jako raport lub PDF Eksport danych do Excela lub CSV/TSV

SAS VISUAL ANALYTICS DESIGNER Interfejs do tworzenia raportów i dashboardów Wykorzystanie istniejących raportów i danych Użycie wielu źródeł danych Wiele opcji wizualizacji danych Precyzja rozmieszczenia obiektów na raportach Interakcje pomiędzy obiektami raportów oraz promptami Komentarze na poziomie raportów i obiektów Dynamiczne Hierarchie: Drill down, up, itp. Zmienne wyliczane i tworzone Eksport danych do Excela, CSV/TSV Adaptacyjne prezentacje budowane raz, używane w różnych kanałach dystrybucji.

SAS VISUAL ANALYTICS VIEWER Wisualizacja reportów Wiele źródeł danych Interakcje i prompty Nawigacje według hierarchii Współpraca i komentarze Eksport danych do Excela, CSV/TSV Wykorzystanie mechanizmów bezpieczeństwa Platformy SAS

SAS VISUAL ANALYTICS MOBILE Natywne aplikacje dla tabletów ipad i Android Zaawansowane metody wizualizacji i interakcji na raportach: filtrowanie, zaznaczanie, drill-down, powiększanie, itp. Kolaboracja i komentarze Współdzielenie poprzez email Interaktywne przeglądanie raportów offline Wykorzystanie mechanizmów bezpieczeństwa Platformy SAS Dodatkowe mechanizmy bezpieczeństwa związane z urządzeniami mobilnymi: szyfrowanie, zdalne usuwanie zawartości, listy dostępu i wykluczeń, SSL itd.

DZIĘKUJĘ artur.jastrzebski@sas.com Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d.