I mere end tre årtier har organisationer været afhængige af datavarehuse til at understøtte forbrugernes behov for beskrivende analyser af forretningsinformationer for at hjælpe med at informere om den aktuelle tilstand og for at påvirke igangværende forretningsbeslutninger. Folk udvider organisatoriske analyseprogrammer med maskinlæring og avancerede algoritmer til forudsigende og præskriptiv analyse. Det løbende behov for business intelligence, der understøtter beskrivende og operationelle analyseapplikationer, vil dog forblive. Det, der dog har ændret sig over tid, er den stigende sofistikerede dataforbrugere og deres voksende bevidsthed om bredden og dybden af virksomhedens dataaktiver.
Business intelligence-forbrugere er ikke længere kunderne til datavarehusteamet – de er deres partnere. Dette tyder på, at den bedste måde at styrke forretningsinformationsforbrugere på er at give adgang til organisationsdata. Disse data skal konfigureres på måder, der både forenkler fremstillingen af analyser og fremskynder tiden til viden.
Læs hvidbogen "Datakataloger, virksomhedsordlister og datastyring til aktivering af kundeforretningsintelligence ” af David Loshin for at lære mere om de historiske tilgange til udvikling af datavarehuse. Opdag også, hvordan voksende slutbrugers sofistikering har øget det kritiske ved at sikre dataklarhed og sammenhæng i semantikken på tværs af en række datakilder. Hvidbogen diskuterer derefter begrebet virksomhedsdataintelligens, og hvordan brugen af et datakatalog letter det. Vi giver nogle anbefalinger forbundet med dataintelligensværktøjernes karakteristika. Og vi ser på måder, hvorpå datamodeller, datastyringsværktøjer og datakataloger bør fungere sammen for at hjælpe med at genoverveje, hvordan datastyring kan drive business intelligence-løsninger.
[Download PDF]