データ運用管理（データミドルプラットフォームを構築することで、データ運用管理は効率化できるか？）

データミドルプラットフォームを構築することで、データに基づいた運用管理をより効率的に行うことができますか？

BIシステムは、データセンターを構築し、さまざまなデータソースからのデータを一元管理し、データ分析を統合することで、膨大なデータから迅速かつ正確にデータをマッチングし、その後の複雑な計算と分析を実行し、企業のデータ可視化分析情報の取得効率を加速し、データに基づく運用をより迅速に支援します。これは、ビッグデータ時代の本格的な到来後、多くの企業がデータミドルプラットフォームの構築を加速し、自社に適した完全なビッグデータインテリジェント視覚化分析プラットフォームを構築している重要な理由でもあります。

ビッグデータとモノのインターネットの全面的発展期にある企業にとって、より強力で効率的な企業情報プラットフォームは、データをより効率的に統合し、データサイロの制限を打ち破り、企業がデータリソースを全面的に分析およびマイニングし、BIデータ可視化分析システムを通じてデータの背後にあるつながりを柔軟かつ独立して取得できるようにすることで、より迅速に問題を発見し、問題の原因を突き止め、運用管理の意思決定に強固なデータサポートを提供します。

次の図は、データミドル プラットフォームと複数のデータ ソース、データ視覚化分析、さらにはデータに基づく運用上の意思決定との関係を直感的に示しています。

データソース層に直面すると、データセンターは最初に集中化して次にキャリバーを統合するというアプローチを採用します。

通常、ERP システムであっても HR システムであっても、それらは互いに独立しており、相互に接続していません。たとえシステム内に同じデータがあったとしても、それを認識することはできず、分析能力の異なる大量のデータから分析対象のデータを迅速かつ正確に取得することも不可能です。データセンターは、さまざまなシステムに散在するデータを一元管理して整理し、標準のキャリバーを統一し、効率的なデータのマッチングと抽出の基盤を築きます。

アプリケーション表示層に面して、データセンターはBIシステムを通じてデータの視覚化のニーズを満たします。

データミドルプラットフォームは、複数のデータソースを均一にクリーニングおよび整理し、分析能力を統一し、データ分析モデルを構築し、複数の操作モードを事前設定するため、部門レベルのデータ視覚化分析のニーズを満たすだけでなく、エンタープライズレベルのデータ視覚化分析のニーズも満たすことができます。また、膨大なデータのインテリジェントな視覚化分析のニーズを満たすことができ、企業全体のさまざまな部門やさまざまな役割のデータ視覚化分析のニーズを上から下まで満たすことができます。

データ ミドル プラットフォームのおかげで、Aowei Software BI データ視覚化ツールのフロント エンドからデータ分析指示を受信すると、データ ミドル プラットフォームは即座に応答し、インテリジェント分析とマイニング プロセス全体を実行し、データ視覚化分析結果をタイムリーに提示できます。データ ミドル プラットフォームがあるからこそ、データ視覚化分析は効率的かつ柔軟になり、分析とプレゼンテーションの効果を数秒で達成できます。

そのため、多くの企業の情報化およびデータ運用管理プロジェクトでは、データミドルプラットフォームの構築と企業の情報化およびデータ化プラットフォームの作成が非常に重要なステップとなります。企業の情報化がアップグレードされておらず、データサイロが解消されておらず、データ品質が不均一である場合は、できるだけ早くデータミドルプラットフォームを構築し、専門的なビッグデータインテリジェント視覚化分析プラットフォームを作成し、企業の情報化を全面的にアップグレードし、複雑で高効率なデータベースの運用と管理のニーズに備える必要があります。