Per oltre tre decenni, le organizzazioni si sono affidate ai data warehouse per supportare le esigenze dei consumatori di informazioni aziendali per l'analisi descrittiva per aiutare a informare sullo stato attuale e per aiutare a influenzare le decisioni aziendali in corso. Le persone potenziano i programmi di analisi organizzativa con l'apprendimento automatico e algoritmi avanzati per l'analisi predittiva e prescrittiva. Tuttavia, rimarrà la continua necessità di business intelligence a supporto di applicazioni di analisi descrittive e operative. Ciò che è cambiato nel tempo, tuttavia, è la crescente sofisticatezza dei consumatori di dati e la loro crescente consapevolezza dell'ampiezza e della profondità delle risorse di dati aziendali.
I consumatori di business intelligence non sono più i clienti del team di data warehouse, ma i loro partner. Ciò suggerisce che il modo migliore per potenziare i consumatori di informazioni aziendali è fornire l'accessibilità ai dati dell'organizzazione. Questi dati devono essere configurati in modo da semplificare la produzione di analisi e accelerare il tempo di conoscenza.
Leggi il white paper "Catalogo di dati, glossari aziendali e governance dei dati per l'abilitazione della business intelligence dei clienti ” di David Loshin per saperne di più sugli approcci storici allo sviluppo di data warehouse. Scopri anche come la crescente sofisticatezza dell'utente finale abbia aumentato la criticità di garantire la chiarezza dei dati e la coerenza della semantica in una varietà di origini dati. Il whitepaper discute poi il concetto di enterprise data intelligence e come l'uso di un catalogo di dati lo faciliti. Forniamo alcuni consigli associati alle caratteristiche degli strumenti di data intelligence. E esaminiamo i modi in cui i modelli di dati, gli strumenti di governance dei dati e i cataloghi di dati dovrebbero interagire per aiutare a rivisitare come la governance dei dati può guidare le soluzioni di business intelligence.
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