Определимся с терминологией и понятиями. Итак, корпоративное хранилище данных (Data Warehouse) – это не система ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI), это не большая база данных, это не аналитический OLAP-инструмент, это не интеллектуальная система, позволяющая добывать новые данные и получать статистические зависимости, это не система единой НСИ – это все не ХД, если говорить о нем в контексте отдельно взятого пункта.
Корпоративное хранилище данных – это специальным образом организованный массив данных предприятия (организации), обрабатываемый и хранящийся в едином аппаратно-программном комплексе, который обеспечивает быстрый доступ к оперативной и исторической информации, многомерный анализ данных (KPI по различным измерениям), получение прогнозов и статистики в разрезах согласованной нормативно-справочной информации (НСИ).
Потенциальные клиенты на корпоративное хранилище данных и что они получают?
Как определить потенциальных корпоративных клиентов, которым необходимо хранилище данных?
Прежде всего, в повседневной деятельности в компании должна возникать масса информации. Это могут быть телефонные звонки, финансовые транзакции, жалобы/отзывы клиентов, заявки клиентов на отгрузку, информация со спутников-шпионов и т.п. В принципе, все что угодно, главное чтобы данных было много.
У потенциального клиента должно быть желание видеть и анализировать данную информацию. При этом период анализа должен быть достаточно обширным – от дня или даже часа, до анализа нескольких лет.
У клиента должна быть нормально работающая инфраструктура (серверов, соединенных витой пары или по USB порту, быть не должно). Если инфраструктуры у клиента нет – ему ее нужно продать.
Какие выгоды клиент получает от внедрения корпоративного хранилища данных?
Появляется единая информационная система хранения корпоративных данных, в которой используется единая справочная информация.
Возникает возможность проведения всестороннего анализа бизнеса. Например: какие клиенты являются наиболее прибыльными и выгодными; какая услуга, у каких клиентов является наиболее востребованной, какого рода претензии наиболее часты и в каких регионах и т.п.
Появляется возможность проведения анализа с использованием исторических данных. Зачастую операционные (автоматизирующие ежедневные бизнес-процессы) системы не позволяют этого делать, у них банально не хватает места для хранения истории и мощности для проведения анализа.
Появляется возможность соединения и анализа информации, ранее хранившейся в разных информационных системах. Например, данные по трафику различных филиалов хранятся в биллинговых системах от разных разработчиков. После внедрения ХД появляется возможность их анализа вместе, в едином отчете.
Появляется возможность анализа и скрещивания разных по роду данных. Например, деньги и трафик, количество персонала и количество отказов или претензий и т.п.
Появляется основа для более качественного расчета себестоимости услуг – на основании информации из корпоративного хранилища данных можно получать более адекватные данные для натуральных баз распределения.
