L'implementazione del data warehouse richiede in media 17 mesi. Un'implementazione prolungata comporta l'aumento delle spese, la perdita di tempo e la progressiva diminuzione del supporto degli stakeholder chiave. Diciassette mesi sono troppi.
La presenza di 3, 5, 10 o 15 origini dati diverse confonde la maggior parte delle persone. Gli utenti aziendali devono poter prendere decisioni, ma la complessità dell'ambiente di reporting impedisce loro di recuperare le informazioni di cui necessitano.
Se gli utenti compilano i dati copiando e incollando le informazioni, risultano meno efficienti e possono introdurre errori. Tutti abbiamo qualche difetto ed è normale che sia così. I dati aziendali devono invece essere precisi. I report non precisi non solo mettono a rischio il successo dell'azienda ma possono anche creare problemi onerosi con le risorse, le normative e la conformità.
Estrai le informazioni da tutte le origini dati della tua società, quindi specifica un set di regole per trasformare i dati in una semplice interfaccia con trascinamento della selezione che automatizzi tutto il codice SQL. Puoi anche aggiungere nuove origini dati al volo.
La nostra soluzione pronta all'uso elimina la necessità di eseguire un'operazione lunga e difficile come la creazione di cubi dal data warehouse. Gli utenti possono accedere a cubi BI ottimizzati subito dopo una rapida installazione in modo da poter iniziare a estrarre e analizzare i dati aziendali chiave direttamente in Excel, entro alcune ore.
Basata su Microsoft SQL Server, la soluzione di automazione del data warehouse Jet Analytics ha semplificato il data warehousing e il processo di gestione dei dati eseguendo fino al 95% del lavoro al posto degli utenti. Consente di combinare rapidamente i dati di diverse origini in un singolo data warehouse e un set di cubi dimensionali, nonché automatizzare le attività relative alla programmazione mediante script, alla sicurezza, alla documentazione, agli aggiornamenti pianificati e molto altro.
Spesso i data warehouse sono davvero complessi, dispendiosi in termini di tempo e costosi da creare e gestire. Per questi motivi, molti progetti sono stati consegnati in ritardo, non hanno rispettato il budget e hanno disatteso i requisiti aziendali richiesti. E se esistesse una soluzione in grado di evitare tutti questi problemi?
Scopri come:
• Preparare un progetto di data warehousing in modo da ridurre i rischi
• Adattare il progetto ai mutevoli requisiti aziendali
• Utilizzare una metodologia Agile che garantisca il successo presto e spesso
• E molto altro…
Leggi questo white paper prima di prendere altre iniziative nel processo di gestione dei dati che potrebbero costare tempo e denaro.
