Аналитика для вашего бизнеса
Блог про аналитику
Делимся знаниями и опытом. Любим обратную связь и верим, что сотрудничество является самой выгодной стратегией!
Ввод данных или WriteBack в аналитике
В основу философии бизнес-аналитики положено несколько принципов, которые позволяют эффективно строить аналитические платформы:
Принцип эталонного источника правды
Это означает, что какую-бы платформу аналитики вы не использовали, у вас есть один единственный «источник правды». Это ваши информационные системы, корпоративные базы данных и пользовательские источники. И абсолютно правильно, если мы ни при каких условиях не будем вносить какие-то изменения в эти источники с помощью сторонних информационных систем, в частности таких как BI.

Если попытаться пойти таким путем, то рано или поздно данные будут накапливать ошибки, связанность в базах данных будет низкая, объем иерархических искажений приведет к полной потере ценности аналитики.

Чтобы поддержать целостность информации в организациях существуют сотрудники которые выполняют роли администраторов данных, устанавливают контроль доступа, предусматривают проверки на логические и семантические ошибки, в том числе в рамках логики бизнес-процессов. В идеале, при должном уровне проектирования, такие усилия обеспечивают минимальный процент появления ошибок.

Именно поэтому при проектировании аналитических систем априори считается, что поток данных однонаправленный – от источника данных к аналитическому хранилищу. Обычно на диаграммах, которые вы все встречали стрелочки рисуются от источников к Warehouse, ETL и, в итоге, к уровню представления.
Требования к производительности
Транзакционные (учетные) корпоративные системы построены на функционале чтения и записи данных. В этом и есть их основное назначение – управлять данными. И манипуляции данными обычно достаточно точечные, как правило, сотрудники работают в контексте одного документа внося в него изменения или изучая информацию. Массовая обработка данных может быть применима к этим системам, но как правило это работа со списком документов внутри одного справочника, что тоже обычно не является высокой нагрузкой.



В то же время архитектура BI нацелена на обеспечение быстрой, оптимизированной массовой загрузки данных из множества источников. Аналитический движок отлично работает с данными сжатыми, отсортированными и целиком загруженными в оперативную память.

Если предположить, что данные будут изменяться в загруженной модели данных, то это должно влиять на производительность платформы.

Что в этой парадигме является ограничивающим фактором для BI?
Ответ на поверхности. Найденные в процессе анализа открытия должны приводить к каким-то решениям и управляющим воздействиям. К новому витку анализа, к ответам на вопросы и даже к моделированию грядущих событий. И именно эта функция вступает в противоречие с основными парадигмами архитектуры BI.

Данные это живая сущность, ни одна информационная система не является идеальной, все постоянно находится в процессе доработки. Зачастую, именно в BI-системах становятся видны недостатки исходных учетных систем. Хорошо, это не недостатки, это обнаруженные нереализованные возможности! Но пользователи уже хотят иметь возможность влиять на то, с чем им приходится иметь дело!

Какие задачи решаются с помощью WriteBack?
Вовлечение пользователей в креативный процесс управления, повышение заинтересованности и мотивации
1
Обратная связь
Добавление комментариев на информационные панели – самый распространенный и простой сценарий применения WriteBack
2
План-фактный анализ
Моделирование «что-если» требует проверки множества параметров в модели гипотез
3
Согласование плановых моделей
Удобно если плановые параметры, примененные в расчетной модели можно отправить руководству и получить обратную связь не выходя из контекста аналитического приложения. На основе WriteBack функционала можно построить локальную систему принятия решений (документооборот)
4
Интеграция данных
Интеграция данных от пользователей, не входящих в процесс генерации данных в учетных системах. Например, это могут быть отчеты партнеров вашей торговой сети, присылаемые по электронной почте. В этом случае система может автоматически загружать файлы Excel, проверять корректность заполненной формы, указывать на ошибки и загружать данные в модель данных после того, как необходимые правки были сделаны. И все это без участия ваших сотрудников
Решение WriteBack
Архитектурно, наше решение выглядит как еще один источник данных, который участвует в построении итоговой модели данных. Это база данных, например в Microsoft SQL Server Express, которая агрегирует данные от ручных форм ввода, импортируемых файлов и уже на основе совокупной модели данных строит все необходимые визуализации и анализ.

На экране аналитика, в едином интерфейсе отображаются и элементы визуализации и пользовательские формы, комментарии, ввод параметров и плановых значений

Значительное преимущество такого подхода состоит в том, что пользователь-аналитик не выходит из контекста своего аналитического приложения и является активным участником формирования нового пространства исследуемых данных
Made on
Tilda