Ведущий: Андрей Белохвостиков,
Директор по развитию бизнес i2 СНГ, начальник Управления разработки и внедрения систем оптимизации цепочек поставок ОМК, менеджер по работе с клиентами, старший архитектор бизнес решений САП СНГ
Каждый день мы, сами того не замечая, становимся частью бизнес-процессов. Мы заказываем еду в ресторане, покупаем билеты, запрашиваем коммерческие предложения. Эти действия запускают сложные цепочки событий, которые должны привести нас к желаемому результату.
Последние пару лет не перестает сходить с первого плана вопрос импортозамещения софта ушедших вендоров. Мы занимаемся данными, поэтому и делимся опытом импортозамещения платформ данных у наших enterprise заказчиков.
Видеозапись вебинара от экспертов из OCM Group, которые рассказывают, что нужно делать, чтобы избежать потерь в бизнес-процессах и управлять пользователями.
В предыдущих разделах мы рассказали, как публиковать наборы данных и организовывать их по тегам, как выполнять профилирование наборов данных для сбора признаков атрибутов данных, а также как делать эту информацию доступной для анализа и использования. С самого начала работы вам необходимо непрерывно контролировать уровень качества данных, чтобы обеспечить их пригодность для анализа и извлекать из них действительно ценные сведения. Для этого вам потребуются правила, созданные по атрибутам и элементам данных. По этим правилам вы будете оценивать свои данные. Результат такой оценки в количественном представлении будет отображаться на информационных панелях. Рассмотрим выполнение всех этих задач подробнее.
В этом разделе представлены различные шаги для создания метаданных, связанных с разными исходными и целевыми наборами данных и доступными для организации посредством публикации, а также для управления этими метаданными. Вы узнаете, как организовать данные, а также связанные атрибуты и поля путём присвоения и организации тегов.
В прошлый раз мы говорили про Process Mining и как с его помощью оптимизировать процессы в организации и при этом не наступить на некоторые грабли. Но что делать, если нам эти процессы надо перенести в новую систему?
Профилирование данных представляет собой процесс анализа с подробным статистическим отчётом по набору данных. Встроенные функции проводника метаданных позволяют выполнять профилирование данных для получения дополнительной информации о данных, хранящихся в объекте, в том числе минимальных и максимальных значениях, средней длине, нулевых, пустых и различающихся значениях.
Переходим к теме управления данными и качеством данных. Из этой главы вы узнаете, как с помощью функций управления метаданными в SAP Data Intelligence, можно управлять данными и генерировать на их основе ценную информацию. Мы рассмотрим каждый шаг этого процесса с практическими примерами.