Birst BI - Scenariusze IT

Systemy IT

SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI

Jeżeli chcieliby Państwo uzyskać więcej informacji o naszych rozwiązaniach, usługach, czy doświadczeniach - zapraszamy na bezpłatną konsultację.

Scenariusze IT

Pozbądź się silosów danych i zarządzaj całą architekturą BI w firmie.

Przykładowe scenariusze IT:

Enterprise Analytics

Przyszłość dla przedsiębiorstw jest w chmurze.

Firmy odnoszące sukcesy wiedzą jak używać danych, żeby uciec konkurencji. Podejmowanie mądrych decyzji biznesowych wymaga technologii BI, która dostarcza kompletne i wiarygodne zrozumienie Twojego biznesu. Tylko chmura wspiera duże ilości operacji, na dużych wolumenach danych, umożliwia szybkie wdrożenie i odznacza się łatwością wykorzystania, …. a wszystko przy niskim TCO.

Zobacz jak dokonuje się przełom w obszarze systemów Business Intelligence i analityki.

Birst Networked BI to przełomowe podejście, które łączy każdy element twojej firmy udostępniając nowe możliwości analityczne, każdej osobie z organizacji, na niedostępnym do tej pory poziomie. Eliminuje podejście silosowe do BI, a jednocześnie zapewnie pełne funkcjonalności self-service BI i buduje zdolności analityczne całej organizacji.

Zobacz demo Birst Networked BI i dowiedz się jak Birst łączy możliwości korporacyjnych platform BI (skalowalność, zarządzanie analizami, źródłami danych,..) z szybkością, łatwością użytkowania narzędzi do wizualizacji i analizy danych.

Migracja starych systemów

Uzyskaj kontrolę i elastyczność na większą skalę

Dwadzieścia lat temu firmy intensywnie inwestowały w BI i narzędzia analityczne. W dzisiejszych czasach jednak te rozwiązania postrzegane są jako wolne, drogie, zesztywniałe relikty, absorbujące czas IT. Birst Networked BI sprosta zarówno wymaganiom skali jak i zarządzania systemem…, a jednocześnie umożliwi użytkownikom biznesowym wysoką elastyczność i samoobsługę…, a wszystko przy niższym TCO.

Legacy BI: czy może być największym zagrożeniem dla CIO?
W dobie cyfryzacji, użytkownicy oczekują szybkich i łatwych w wykorzystaniu narzędzi Business Intelligence. Jednak rzeczywistość potrafi być daleka od oczekiwań. Działające rozwiązania, które były wykorzystywane lata temu, a wciąż stanowią w wielu organizacjach podstawowe rozwiązanie nie nadążają za zmianami i potrzebami biznesu. Pobierz e-booka i dowiedz się:

  • Jak wiele zagrożeń może wynikać z posiadania nieefektywnych systemów BI m.in.: silosy danych, raportowanie chaosu – brak wspólnego “źródła prawdy”.
  • Dlaczego wiodący analitycy zgadzają się, że przejście tzw. legacy BI jest faktem i odzwierciedla się w działaniach leaderów CIO.
  • O ile wyższy jest koszt utrzymania legacy BI, niż koszt wprowadzenia zmiany.

Data Discovery pod kontrolą

Mądrzejsze podejmowanie decyzji na większą skalę.

Dostarczanie użytkownikom biznesowym narzędzi do samodzielnego dostępu, przygotowywania i eksplorowania danych nie oznacza porzucenia zarządzania. Kontrolowane narzędzia Data Discovery wspierają użytkowników w bogate funkcjonalności samoobsługi, dzieloną strukturę danych, umożliwiają podejmowanie trafniejszych decyzji na większą skalę, – a wszystko w oparciu o platformę BI w chmurze.  (dowiedz się dlaczego Gartner wskazuje na Birst jako no. 1 wśród rozwiązań Governed Data Discovery).

Data discovery, governance

Zarządzenie w erze Data Discovery
Wspólne źródło prawdy dostarczone w tempie oczekiwań biznesu.

Rynek systemów Business Intelligence przechodzi kolejną dużą ewolucję. Tradycyjne platformy BI nie są w stanie dotrzymać tempa rozwoju biznesu i jego wzrastających potrzeb analitycznych. Brak spełnienia oczekiwań użytkownika prowadzi to wykorzystywania przez nich lokalnych systemów analitycznych, które są i łatwe w wykorzystaniu i dostarczają bogatych wizualizacji. Niestety, narzędzia te nie posiadają wkomponowanej architektury BI, a co za tym idzie nie wspierają podejścia do zarządzania danymi w skali całej firmy. Ich popularność powoduje, że powstają pewne silosy danych (różne źródła prawdy) które szerzą chaos informacyjny w organizacji.

Pojawiła się ponownie potrzeba zapanowania nad danymi. Tylko jak znaleźć odpowiednią rónowagę pomiędzy tzw. starą koncepcją systemów BI, z pełni zarządzalnym źródłem danych, z potrzebą elastyczności, dzielenia się wiedzą, potrzeb pojedynczych użytkowników?

Nowy model musi adresować nie tylko obszar zarządzania danymi, ale także musi zapewniać szybki dostęp do źródeł danych, dzielenia i zarządzania danymi pomiędzy departamentami czy liniami biznesu z dużą elastycznością.

Pobież e-book i dowiedz się:

  • Poznaj koszty tworzenia silosów analitycznych.
  • Dlaczego nie ma potrzeby wybierania pomiędzy podejściem “data governance” a elastycznością i szybkością rozwiązania?
  • Jak zaspokoić zarówno potrzeby scentralizowanych, jak i zdecentralizowanych zespołów?

Big Data

Nowe podejście do analizy dużych ilości danych.

Hadoop, MongoDB i inne „Data Lakes” nadają się doskonale do magazynowania i przetwarzania danych. Jednak dławią się, kiedy dochodzi do interaktywnej analizy biznesowej. Ta sama architektura, która sprawia, że są świetną platformą do magazynowania ogromnych nieustrukturyzowanych danych powoduje, że stają się nieadekwatne dla przetwarzania analitycznego i wielu równoległych użytkowników. Platforma BI Birsta ma nowe podejście do analizy dużych ilości danych.

The Modern Data Lake
Wykorzystanie analityki Big Data dla każdego.
“Data lakes” reprezentują o wiele więcej niż kolejny typ zasobów informacyjnych. Z lukami jakimi obarczone są wszystkie nowe platformy, tak i Hadoop pozostawia organizacje z wieloma problemami dotyczącymi możliwości wykorzystania “data lakes” (duży zbiorów, różnych, nieustrukturalizowanych, zasobów danych) do celów analitycznych.

Właściwe wykorzystanie platformy BI umożliwi jednak wyciągnięcie korzyści z naszych “jezior danych”.

Pobież e-book i dowiedz sie, co trzeba zrobić, żeby czerpać korzyści z “data lakes”:

  • W jakim przypadku wykorzystywać platformę BI, a kiedy aplikacje klasy data discovery
  • Najlepsze praktyki w zakresie projektowania aplikacji analitycznych bazujących na data lakes
  • Jak wykorzystać data lakes do celów operacyjnych czerpiąc korzyści z analityki Big Data.