Al meer dan drie decennia vertrouwen organisaties op datawarehouses om de behoeften van zakelijke informatieconsumenten aan beschrijvende analyses te ondersteunen om te informeren over de huidige stand van zaken en om lopende zakelijke beslissingen te helpen beïnvloeden. Mensen vullen programma's voor organisatieanalyse aan met machine learning en geavanceerde algoritmen voor voorspellende en prescriptieve analyses. De voortdurende behoefte aan business intelligence ter ondersteuning van beschrijvende en operationele analysetoepassingen blijft echter bestaan. Wat echter in de loop van de tijd is veranderd, is de toenemende verfijning van de gegevensconsumenten en hun groeiende bewustzijn van de breedte en diepte van bedrijfsgegevensactiva.
Business intelligence-consumenten zijn niet langer de klanten van het datawarehouse-team, het zijn hun partners. Dit suggereert dat de beste manier om consumenten van zakelijke informatie te machtigen, is om toegankelijkheid van organisatiegegevens te bieden. Deze gegevens moeten zodanig worden geconfigureerd dat ze zowel het maken van analyses vereenvoudigen als de time-to-knowledge versnellen.
Lees de whitepaper "Gegevenscatalogi, zakelijke woordenlijsten en gegevensbeheer voor het inschakelen van business intelligence voor klanten ” door David Loshin om meer te leren over de historische benaderingen voor het ontwikkelen van datawarehouses. Ontdek ook hoe de toenemende verfijning van de eindgebruiker het belang van het waarborgen van gegevenshelderheid en consistentie van de semantiek in verschillende gegevensbronnen heeft vergroot. De whitepaper bespreekt vervolgens het concept van enterprise data intelligence en hoe het gebruik van een datacatalogus dat mogelijk maakt. We doen enkele aanbevelingen die verband houden met de kenmerken van data intelligence-tools. En we kijken naar manieren waarop datamodellen, datagovernancetools en datacatalogi moeten samenwerken om te helpen heroverwegen hoe datagovernance business intelligence-oplossingen kan stimuleren.
[PDF downloaden]