DWH и анализ данных

Можно сколь угодно качественно раскладывать данные по хранилищу, но без понимания зачем эти данные нужны и какой профит бизнесу они могут принести, всё это — пустой слив бюджетов и времени.

Анализ данных должен стать ключевым элементом в процессе принятия обоснованных бизнес-решений и построении DWH. В хранилище хранится огромное количество информации, а анализ позволяет выявить на её основе ценные инсайты, увидеть тренды, выявить аномалии и/или понять причины просадок.

Некоторые составляющие анализа:

1. Понимание данных и их структуры (здесь поможет data-каталог или иная качественная документация к хранилищу).

2. Формулирование вопросов к бизнесу, процессам и данным. Например, "Какие продукты наиболее популярны у клиентов и есть ли зависимости от дня недели и времени суток?" или "Какие маркетинговые кампании приводят к наибольшим продажам и что между ними общего?".

3. SQL. Без этого инструмента (пока что) никуда.

4. Визуализация данных. Графики и диаграммы помогают наглядно представить результаты анализа и лучше понять данные.

5. Обнаружение паттернов, тенденции и аномалии может помочь в принятии решений, определении стратегии и оптимизации процессов.

6. Прогнозирование на основе данных из хранилища и разработка прогностических моделей.

Анализ данных добавляет существованию DWH смысл. В то же время грамотно (зависит от целей) спроектированное хранилище поможет облегчить, ускорить и качественно улучшить анализ.

#dwh