Data Mesh и самообслуживаемая бизнес-аналитика: новая эра аналитики.

Описание: В этом вебинаре Мартин Малер (основатель и генеральный директор Astrato Analytics) расскажет об эволюции самообслуживаемой бизнес-аналитики, давнем противоречии между бизнесом и ИТ, а также о том, как объединение данных в сеть с семантическим слоем создает новый золотой стандарт аналитики.

Узнайте, почему традиционные инструменты бизнес-аналитики оказались неэффективными, как дублирование данных подорвало доверие и как сеть данных помогает организациям двигаться быстрее, сохраняя при этом целостность управления. Реальные примеры из отделов продаж и маркетинга покажут, как бизнес-подразделения могут владеть своими данными и получать ценные аналитические выводы в масштабах предприятия.

Приступаем прямо сейчас:
01:05 – Что на самом деле означает самообслуживаемая бизнес-аналитика
01:40 – Противостояние ИТ и бизнеса
04:00 – Первые инструменты самообслуживаемой бизнес-аналитики: Qlik, Tableau, Power BI
05:23 – Проблема с извлечением данных и теневыми ИТ
06:42 – Почему для бизнес-аналитики по-прежнему требовалось моделирование данных и опытные пользователи
07:26 – Ограниченное внедрение: бизнес-аналитика для менеджеров, а не для всей организации
08:00 – Циклы централизации: центры передового опыта в области бизнес-аналитики
09:21 – Теневые ИТ и колебания маятника
10:01 – Почему объемы облачных данных вынуждают к новому подходу
12:03 – Появление сетки данных: баланс централизованного управления и владения доменами
13:39 – Основные компоненты сетки данных
14:38 – Бизнес-домены, создающие продукты на основе данных
15:29 – Роль семантического слоя
17:02 – Разделение обязанностей: ИТ против бизнеса домены
17:22 – Объяснение архитектуры «нулевого копирования»
18:37 – Пример домена продаж: данные CRM → продукт данных → панели мониторинга
20:43 – Пример домена маркетинга: продукт данных воронки продаж
23:00 – От семантического слоя к надежным панелям мониторинга
24:20 – Параллельная работа нескольких доменов
25:02 – Междоменная аналитика: от маркетинговой атрибуции к воронке продаж
27:20 – Масштабирование сети данных в масштабах всей организации
28:40 – Как осуществить переход: сдвиг влево в BI