Analizė

Bet kokio produkto kokybei tiesioginę įtaką daro pagrindinių žaliavų / ingredientų kokybė. 

Verslo analitikos, BI, duomenų vizualizacijos projektuose informacija yra produktas, o duomenys – žaliava. Jei duomenys bus geros kokybės – gausime kokybišką informaciją, jei duomenys ir toliau liks prastos kokybės – neverta tikėtis kokybiškos informacijos. 

Antrame etape svarbu nustatyti kur yra kokie duomenys, kas ir kaip juos valdo. 

Siekiant išgauti  sprendimo koncepcijoje numatytus rodiklius, KPI ir kitą pateikiamą svarbią informaciją, gali tekti plėsti duomenų šaltinių kiekį (o gal kaip tik mažinti), pertvarkyti duomenų šaltinius, pertvarkyti duomenų struktūrą, pildyti duomenų lenteles, sukurti jungtis bei atnaujinimo sprendimus.

ETL (Extract, Transform, Load) – duomenų iš pirminių šaltinių ištraukimas, valymas ir įkrovimas į paskirties vietą yra pagrindinė šio etapo  rutina.

Šio etapo gavinys yra numatytoje paskirties vietoje numatytais laiko intervalais nuskaitomi tvarkingi, išvalyti, parengti naudojimui duomenys iš reikalingų duomenų šaltinių.

Šio etapo gavinys yra numatytoje paskirties vietoje numatytais laiko intervalais nuskaitomi tvarkingi, išvalyti, parengti naudojimui duomenys iš reikalingų duomenų šaltinių.


Sekantis etapas – duomenų modelio ir parengimas ir rodiklių bei KPI skaičiavimas >