Power BI - Qu'est ce qu'un outil de BI ? Tutoriels

Découvrez ce qu'est un outil de Business Intelligence (BI) grâce à cette vidéo informative.
Obtenez une définition officielle de la BI et une compréhension approfondie de son importance pour la prise de décision éclairée, la visualisation des données et l'analyse des tendances.
Cette vidéo présente également les fonctionnalités clés des outils de BI disponibles dans Microsoft 365, ainsi que les meilleures pratiques pour leur utilisation.
Obtenez des conseils pratiques pour utiliser les outils de BI afin d'optimiser les performances de votre entreprise et de prendre des décisions plus éclairées.

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Alors va continuer cette introduction.

00:00:01

Tant qu'on a compris les problèmes

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que peuvent résoudre les outils de I'application

00:00:06

on va chercher déjà à bien comprendre

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la définition officielle de ce

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qu'est un outil de BI.

00:00:12

Alors on va partir d'une définition

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qui est un peu officielle,

00:00:15

on va dire qui provient tout simplement

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de Wikipédia et qui nous dit ceci,

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l'informatique décisionnelle,

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donc c'est le nom de la BI en anglais,

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donc pour Business Intelligence et

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l'informatique à l'usage des décideurs

00:00:27

et des dirigeants d'entreprise.

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Donc ça c'est très important.

00:00:30

C'est ce que je vous disais au

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début sur tout ce qui est data,

00:00:32

la stratégie Data-driven,

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donc ça s'adresse à des gens

00:00:35

qui ont pour besoin de d'avoir des

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supports pour prendre des décisions.

00:00:38

Donc ça,

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ça s'adresse évidemment aux décideurs

00:00:41

et aux dirigeants de l'entreprise.

00:00:43

Elles désignent les moyens,

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les outils et les méthodes qui

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permettent de collecter, consolider,

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modéliser et restituer les données.

00:00:49

Tous ces éléments,

00:00:50

on a pu en parler aussi.

00:00:51

Collecter, on l'a vu,

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les données peuvent être dispersées ou en

00:00:55

tout cas mises dans des espaces techniques,

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donc on a besoin d'un outil capable

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de se connecter sur ces espaces

00:01:00

là pour récupérer l'information,

00:01:01

les consolider donc tout récupérer

00:01:03

à un même endroit modélisé.

00:01:05

C'est là,

00:01:05

qu'on va croiser les différentes

00:01:07

sources de données.

00:01:07

Pouvoir retravailler l'information pour

00:01:09

la rendre exploitable et finalement

00:01:11

tout l'espace de restitution,

00:01:13

donc la visualisation et le

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partage aux autres personnes

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de l'entreprise de la donnée.

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Et donc pourquoi faire tout ça en vue

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d'offrir une aide à la décision et de

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permettre à un décideur d'avoir une

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vue d'ensemble de l'activité traitée ?

00:01:25

La vue d'ensemble,

00:01:25

là aussi,

00:01:26

est extrêmement importante puisque

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c'est l'essence même de ces

00:01:30

outils, c'est d'aller plutôt

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que d'avoir une vue focus

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sur une source de données.

00:01:35

On va aller voir la vue d'ensemble

00:01:37

et donc pouvoir par exemple pour un

00:01:39

client avoir là tous les

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steps de contacts qu'il a pu avoir

00:01:42

avec l'entreprise pour pouvoir bien le

00:01:45

comprendre et prendre des bonnes décisions.

00:01:47

Et à ce propos,

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on va essayer de schématiser un petit

00:01:51

peu cette définition très officielle,

00:01:54

très très verbeuse,

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avec un schéma peut-être un peu plus simple.

00:01:56

En tout cas,

00:01:57

moi c'est celle qui me parle le plus,

00:01:57

donc j'espère que ça sera le cas

00:01:59

aussi pour vous où on va partir de

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nos fameuses sources de données,

00:02:02

donc c'est ce que vous avez à gauche ici.

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Donc le CRM c'est toutes les données

00:02:05

qui vont concerner les clients,

00:02:06

les achats qu'ils ont réalisés,

00:02:08

les points de vente donc

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tout simplement les magasins,

00:02:10

les réseaux sociaux,

00:02:10

tout ce que vous pouvez faire dessus,

00:02:12

poster des photos,

00:02:13

les clics,

00:02:13

les partages etc et tout

00:02:15

ce qui est outils analytiques donc

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ça peut être des outils

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analytiques sur le gestionnaire du

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site web, ça peut être sur des outils

00:02:22

analytiques un peu plus officiels

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type Google Analytics à internet,

00:02:25

Adobe etc.

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Et des outils également du UX on

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a pu en parler. Donc tous ces

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outils là sont dans un espace,

00:02:33

on va pouvoir déjà les rassembler

00:02:35

dans un espace de collecte,

00:02:37

donc cet espace de collecte

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tous les outils de BI les propose

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donc ça, ça va permettre

00:02:41

de faire des appels à payer.

00:02:43

On va pouvoir se connecter à

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des intranets d'entreprise,

00:02:45

pouvoir se connecter à des bases

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de données et même récupérer des

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fichiers Excel ou des fichiers

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CSV qui sont sur un SharePoint ou

00:02:51

même sur un ordinateur personnel.

00:02:53

Donc là c'est ce qui est intéressant aussi,

00:02:54

c'est au-delà d'avoir des données

00:02:55

qui sont stockées un peu partout.

00:02:57

On va aussi avoir différents

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modes de requêtage.

00:03:00

De la donnée et donc

00:03:01

tous ces outils là vont pouvoir

00:03:03

proposer différents connecteurs,

00:03:04

donc plus ou moins exhaustifs.

00:03:05

Et ça aussi on pourra en reparler une

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fois qu'on a connecté toutes ces données,

00:03:09

on va pouvoir les refaçonner pour

00:03:12

pouvoir les exploiter au mieux,

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donc ça va être par exemple de

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croiser les sources de données,

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croiser mon intranet avec ma base

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de données pour pouvoir restituer

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la vue complète de mon utilisateur,

00:03:23

modification des valeurs.

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Donc je vois qu'il y a potentiellement des

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coquilles dans certaines colonnes

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de mon tableau,

00:03:30

je vais pouvoir modifier les valeurs.

00:03:31

nettoyer les tables,

00:03:32

donc ça va être un petit peu ce que je

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disais, donc supprimer les erreurs,

00:03:35

supprimer les lignes vides etc.

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Et finalement même créer des

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nouvelles données,

00:03:40

par exemple en des conditions si telle

00:03:41

colonne contient telle valeur et

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qu'une autre contient une autre valeur.

00:03:44

Et bien je vais être capable de créer

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une nouvelle colonne conditionnée

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dans mon tableau donc on va

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pouvoir aussi créer de la donnée.

00:03:51

Et finalement,

00:03:51

le dernier volet très important,

00:03:53

ça va être l'analyse de données

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où je vais pouvoir créer des

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rapports et des dashboards

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plus ou moins exhaustifs selon

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l'outil de biais qu'on va utiliser.

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La segmentation dynamique donc pouvoir

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filtrer très facilement sur tout

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le jeu de données en un seul clic,

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le travail collaboratif.

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Donc on va mettre en ligne nos dashboard,

00:04:11

nos rapports,

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les partager à nos collègues pour

00:04:14

pouvoir générer de l'interaction,

00:04:16

pour qu'il puisse laisser des

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commentaires, laisser des questions,

00:04:18

même pouvoir construire avec vous

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le rapport directement en ligne.

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Et ça, c'est la grande tendance du marché.

00:04:24

C'est tout ce qui va être

00:04:26

intelligence artificielle,

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donc faire des prédictions,

00:04:29

vous faire des recommandations

00:04:30

d'analyse pertinente,

00:04:31

vous affichez des corrélations et donc

00:04:33

ça c'est un petit peu le fer de

00:04:35

lance de tous les outils en ce moment.

00:00:00

So let's continue this introduction.

00:00:01

As long as we understand the problems

00:00:04

that the tools of I can solve,

00:00:06

We will already try to understand

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The official definition of this

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What is a ticket tool.

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So let's start from a definition

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which is somewhat official,

00:00:15

We will say that simply comes from

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of Wikipedia and who tells us this,

00:00:20

business intelligence,

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so that's the name of BI in English,

00:00:23

so for Business Intelligence and

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Informatics for decision-makers

00:00:27

and business leaders.

00:00:29

So that's very important.

00:00:30

That's what I was telling you at

00:00:31

start on everything that is data,

00:00:32

the Data-driven strategy,

00:00:33

So it's for people.

00:00:35

Who need to have

00:00:37

Support for decision-making.

00:00:38

So that's it,

00:00:39

It's obviously for decision-makers

00:00:41

and company executives.

00:00:43

They designate the means,

00:00:44

tools and methods that

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allow to collect, consolidate,

00:00:47

Model and render data.

00:00:49

All these elements,

00:00:50

We were able to talk about it too.

00:00:51

Collecting, as we have seen,

00:00:53

Data can be dispersed or

00:00:55

any case put in technical spaces,

00:00:56

So we need a tool that can

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to connect to these spaces

00:01:00

there to retrieve the information,

00:01:01

consolidate them so recover everything

00:01:03

in the same modeled location.

00:01:05

This is it

00:01:05

We will cross the different

00:01:07

data sources.

00:01:07

Be able to rework information for

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make it usable and ultimately

00:01:11

all the restitution space,

00:01:13

So there visualization and the

00:01:14

Sharing with others

00:01:16

of the company of the data.

00:01:18

And so why do all this in sight?

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to offer decision support and

00:01:21

allow a decision-maker to have a

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Overview of the activity processed?

00:01:25

The overview,

00:01:25

Again,

00:01:26

is extremely important since

00:01:27

This is the essence of these

00:01:30

tools of I is to go rather

00:01:32

than to have a focus view on a

00:01:34

on a data source.

00:01:35

We're going to see the big picture

00:01:37

and therefore be able for example for a

00:01:39

customer have there all the

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Steps of contacts he may have had

00:01:42

with the company to be able to do it well

00:01:45

understand and make good decisions.

00:01:47

And in this regard,

00:01:48

We will try to schematize a small

00:01:51

little this very official definition,

00:01:54

very very wordy,

00:01:54

with a diagram perhaps a little simpler.

00:01:56

In any case,

00:01:57

I who speak to me the most,

00:01:57

So I hope it will be the case

00:01:59

Also for you where we will start from

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our famous data sources,

00:02:02

So that's what you have on the left here.

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So CRM is all the data

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which will concern customers,

00:02:06

the purchases they have made,

00:02:08

The points of sale therefore

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simply the shops,

00:02:10

social networks,

00:02:10

anything you can do on it,

00:02:12

post photos,

00:02:13

clicks,

00:02:13

Sharing et cetera and everything

00:02:15

what is Analytics tools so

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it can be tools.

00:02:18

Analytics on the

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Website it can be on tools

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Slightly more formal analytics

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type Google Analytics to the internet,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

And tools also from the X on

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was able to talk about it. So all these

00:02:31

tools there are in a space,

00:02:33

We will already be able to gather them

00:02:35

in a collection space,

00:02:37

So this collection space so

00:02:38

all the tools of I offer them

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So it's going to be that's going to allow

00:02:41

to make calls to pay.

00:02:43

We will be able to connect to

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corporate intranets,

00:02:45

be able to connect to databases

00:02:47

of data and even recover

00:02:48

Excel files or files

00:02:49

CSV file that are on a SharePoint or

00:02:51

even on a personal computer.

00:02:53

So that's what's interesting too,

00:02:54

It's beyond having data

00:02:55

that are stored everywhere.

00:02:57

We're also going to have different

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query modes.

00:03:00

From the data and therefore

00:03:01

All these tools will be able to

00:03:03

offer different connectors,

00:03:04

therefore more or less exhaustive.

00:03:05

And that too we can talk about one again.

00:03:08

Once we have connected all this data,

00:03:09

We will be able to reshape them for

00:03:12

be able to make the most of them,

00:03:14

So it's going to be for example

00:03:15

cross-referencing data sources,

00:03:16

Cross my intranet with my database

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of data to be able to restore

00:03:20

the complete view of my user,

00:03:23

Changing values.

00:03:24

So I see that there are potentially

00:03:26

shells in some columns of ma,

00:03:28

of my painting,

00:03:30

I will be able to change the values.

00:03:31

Clean tables,

00:03:32

So that's going to be a little bit what I'm for.

00:03:34

said, so remove errors,

00:03:35

Delete blank lines et cetera.

00:03:38

And finally even create

00:03:39

new data,

00:03:40

for example under conditions if such

00:03:41

column contains such a value and

00:03:43

that another contains another value.

00:03:44

Well, I'll be able to create

00:03:46

A new conditioned column

00:03:47

In my table so we will

00:03:49

also be able to create data.

00:03:51

And finally,

00:03:51

The last very important part,

00:03:53

It's going to be data analysis

00:03:55

where I will be able to create

00:03:57

reports and dashboards,

00:03:59

more or less exhaustive according to

00:04:00

the bias tool we will use.

00:04:02

Dynamic segmentation therefore power

00:04:04

filter very easily on everything

00:04:06

the dataset in a single click,

00:04:08

collaborative work.

00:04:08

So we're going to put our dashboards online,

00:04:11

our reports,

00:04:12

Share them with our colleagues for

00:04:14

be able to generate interaction,

00:04:16

so that he can leave

00:04:17

comments leave questions,

00:04:18

even being able to build with you.

00:04:20

The report directly online and.

00:04:22

And that's the big trend in the market.

00:04:24

That's all that's going to be

00:04:26

artificial intelligence

00:04:27

so make predictions,

00:04:29

make recommendations to you

00:04:30

relevant analysis,

00:04:31

You display correlations and therefore

00:04:33

That's a little bit the iron of

00:04:35

launches all the tools right now.

00:00:00

Lassen Sie uns also diese Einführung fortsetzen.

00:00:01

Solange wir die Probleme verstehen

00:00:04

dass die Werkzeuge von Ich lösen können,

00:00:06

Wir werden bereits versuchen zu verstehen

00:00:08

Die offizielle Definition dieses

00:00:10

Was ist ein Ticket-Tool?

00:00:12

Beginnen wir also mit einer Definition

00:00:13

was etwas offiziell ist,

00:00:15

Wir werden sagen, dass kommt einfach von

00:00:17

von Wikipedia und wer sagt uns das,

00:00:20

Business Intelligence,

00:00:20

das ist also der Name von BI auf Englisch,

00:00:23

so für Business Intelligence und

00:00:25

Informatik für Entscheider

00:00:27

und Wirtschaftsführer.

00:00:29

Das ist also sehr wichtig.

00:00:30

Das habe ich Ihnen gesagt bei

00:00:31

Beginnen Sie mit allem, was Daten sind,

00:00:32

die datengetriebene Strategie,

00:00:33

Es ist also für Menschen.

00:00:35

Wer muss haben

00:00:37

Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.

00:00:38

So, das war's,

00:00:39

Es ist offensichtlich für Entscheidungsträger

00:00:41

und Führungskräfte des Unternehmens.

00:00:43

Sie bezeichnen die Mittel,

00:00:44

Werkzeuge und Methoden, die

00:00:46

zu sammeln, zu konsolidieren,

00:00:47

Modellieren und Rendern von Daten.

00:00:49

All diese Elemente,

00:00:50

Wir konnten auch darüber sprechen.

00:00:51

Sammeln, wie wir gesehen haben,

00:00:53

Daten können verteilt werden oder

00:00:55

jeder Koffer, der in technischen Räumen aufgestellt wird,

00:00:56

Wir brauchen also ein Werkzeug, das

00:00:58

So stellen Sie eine Verbindung zu diesen Bereichen her

00:01:00

dort, um die Informationen abzurufen,

00:01:01

Konsolidieren Sie sie, damit Sie alles wiederherstellen können

00:01:03

an derselben modellierten Position.

00:01:05

Das ist es

00:01:05

Wir werden die verschiedenen

00:01:07

Datenquellen.

00:01:07

In der Lage sein, Informationen für

00:01:09

machen es nutzbar und letztendlich

00:01:11

der gesamte Restitutionsraum,

00:01:13

So gibt es Visualisierung und die

00:01:14

Teilen mit anderen

00:01:16

des Unternehmens der Daten.

00:01:18

Und warum das alles in Sichtweite?

00:01:19

Entscheidungshilfe zu bieten und

00:01:21

Ermöglichen Sie es einem Entscheidungsträger, eine

00:01:23

Überblick über die verarbeitete Aktivität?

00:01:25

Die Übersicht,

00:01:25

Wieder

00:01:26

ist äußerst wichtig, da

00:01:27

Das ist die Essenz dieser

00:01:30

Werkzeuge von Ich ist eher zu gehen

00:01:32

als eine Fokusansicht auf eine

00:01:34

auf einer Datenquelle.

00:01:35

Wir werden das große Ganze sehen

00:01:37

und somit z.B. für eine

00:01:39

Kunden haben dort alle

00:01:41

Schritte von Kontakten, die er möglicherweise hatte

00:01:42

mit dem Unternehmen, um es gut machen zu können

00:01:45

verstehen und gute Entscheidungen treffen.

00:01:47

Und in dieser Hinsicht,

00:01:48

Wir werden versuchen, eine kleine

00:01:51

wenig diese sehr offizielle Definition,

00:01:54

sehr, sehr wortreich,

00:01:54

mit einem Diagramm vielleicht etwas einfacher.

00:01:56

In jedem Fall

00:01:57

Ich, der ich am meisten zu mir spreche,

00:01:57

Ich hoffe also, dass dies der Fall sein wird.

00:01:59

Auch für Sie, wo wir anfangen werden

00:02:01

unsere berühmten Datenquellen,

00:02:02

Das ist es, was Sie hier auf der linken Seite haben.

00:02:03

CRM ist also alle Daten

00:02:05

die die Kunden betreffen werden,

00:02:06

die von ihnen getätigten Einkäufe,

00:02:08

Die Verkaufsstellen sind daher

00:02:09

einfach die Geschäfte,

00:02:10

soziale Netzwerke

00:02:10

alles, was Sie dagegen tun können,

00:02:12

Fotos posten,

00:02:13

klicks

00:02:13

Teilen et cetera und alles

00:02:15

Was sind Analytics-Tools?

00:02:16

Es können Werkzeuge sein.

00:02:18

Analysen auf der

00:02:19

Website, auf der es auf Tools sein kann

00:02:22

Etwas formalere Analysen

00:02:23

Google Analytics ins Internet eingeben,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

Und Werkzeuge auch ab X

00:02:29

konnte darüber sprechen. Also all diese

00:02:31

Werkzeuge, die es in einem Raum gibt,

00:02:33

Wir werden sie bereits sammeln können

00:02:35

in einem Sammelraum,

00:02:37

So dieser Sammlungsraum so

00:02:38

alle Werkzeuge von Ich biete ihnen an

00:02:40

Es wird also so sein, dass es möglich sein wird,

00:02:41

um Anrufe zu tätigen, um zu bezahlen.

00:02:43

Wir werden in der Lage sein, uns mit

00:02:44

Unternehmens-Intranets,

00:02:45

in der Lage sein, eine Verbindung zu Datenbanken herzustellen

00:02:47

von Daten und sogar Wiederherstellung

00:02:48

Excel-Dateien oder -Dateien

00:02:49

CSV-Datei, die sich auf einem SharePoint- oder

00:02:51

sogar auf einem PC.

00:02:53

Das ist es auch, was interessant ist,

00:02:54

Es geht über Daten hinaus

00:02:55

die überall gelagert werden.

00:02:57

Wir werden auch andere haben

00:02:59

Abfragemodi.

00:03:00

Aus den Daten und damit

00:03:01

Alle diese Werkzeuge werden in der Lage sein,

00:03:03

verschiedene Anschlüsse anbieten,

00:03:04

Daher mehr oder weniger erschöpfend.

00:03:05

Und auch darüber können wir wieder reden.

00:03:08

Sobald wir all diese Daten miteinander verbunden haben,

00:03:09

Wir werden in der Lage sein, sie für

00:03:12

in der Lage sein, das Beste aus ihnen zu machen,

00:03:14

So wird es zum Beispiel sein

00:03:15

Querverweise auf Datenquellen,

00:03:16

Überqueren Sie mein Intranet mit meiner Datenbank

00:03:19

von Daten, die wiederhergestellt werden können

00:03:20

die komplette Ansicht meines Benutzers,

00:03:23

Werte ändern.

00:03:24

Ich sehe also, dass es potentiell

00:03:26

Schalen in einigen Spalten von ma,

00:03:28

meiner Malerei,

00:03:30

Ich werde in der Lage sein, die Werte zu ändern.

00:03:31

Saubere Tische,

00:03:32

Das wird also ein bisschen das sein, wofür ich bin.

00:03:34

sagte, also Fehler entfernen,

00:03:35

Löschen Sie Leerzeilen et cetera.

00:03:38

Und schließlich sogar erstellen

00:03:39

neue Daten,

00:03:40

z.B. unter Bedingungen, wenn solche

00:03:41

enthält einen solchen Wert und

00:03:43

dass ein anderer einen anderen Wert enthält.

00:03:44

Nun, ich werde in der Lage sein,

00:03:46

Eine neue konditionierte Säule

00:03:47

In meinem Tisch, so werden wir

00:03:49

auch in der Lage sein, Daten zu erstellen.

00:03:51

Und schließlich

00:03:51

Der letzte sehr wichtige Teil,

00:03:53

Es wird eine Datenanalyse sein

00:03:55

wo ich in der Lage sein werde, zu erstellen

00:03:57

Berichte und Dashboards,

00:03:59

mehr oder weniger erschöpfend nach

00:04:00

Das Bias-Tool, das wir verwenden werden.

00:04:02

Dynamische Segmentierung und damit Macht

00:04:04

Filtern Sie sehr einfach auf alles

00:04:06

den Datensatz mit einem einzigen Klick,

00:04:08

kollaboratives Arbeiten.

00:04:08

Also werden wir unsere Dashboards online stellen,

00:04:11

unsere Berichte,

00:04:12

Teilen Sie sie mit unseren Kollegen für

00:04:14

in der Lage sein, Interaktion zu erzeugen,

00:04:16

damit er gehen kann

00:04:17

Kommentare hinterlassen Fragen,

00:04:18

sogar in der Lage zu sein, mit Ihnen zu bauen.

00:04:20

Der Bericht direkt online und.

00:04:22

Und das ist der große Trend im Markt.

00:04:24

Das ist alles, was sein wird

00:04:26

künstliche Intelligenz

00:04:27

Machen Sie also Vorhersagen,

00:04:29

Ihnen Empfehlungen geben

00:04:30

relevante Analyse,

00:04:31

Sie zeigen Zusammenhänge und damit

00:04:33

Das ist ein bisschen das Eisen von

00:04:35

startet jetzt alle Tools.

00:00:00

Así que continuemos con esta introducción.

00:00:01

Siempre y cuando entendamos los problemas

00:00:04

que las herramientas de puedo resolver,

00:00:06

Ya intentaremos entender

00:00:08

La definición oficial de esto

00:00:10

¿Qué es una herramienta de tickets?

00:00:12

Así que comencemos desde una definición

00:00:13

que es algo oficial,

00:00:15

Diremos que simplemente viene de

00:00:17

de Wikipedia y quién nos dice esto,

00:00:20

inteligencia empresarial,

00:00:20

así que ese es el nombre de BI en inglés,

00:00:23

así para Business Intelligence y

00:00:25

Informática para tomadores de decisiones

00:00:27

y líderes empresariales.

00:00:29

Así que eso es muy importante.

00:00:30

Eso es lo que te estaba diciendo en

00:00:31

comenzar con todo lo que son datos,

00:00:32

la estrategia basada en datos,

00:00:33

Así que es para la gente.

00:00:35

¿Quién necesita tener

00:00:37

Apoyo a la toma de decisiones.

00:00:38

Así que eso es todo,

00:00:39

Obviamente es para los tomadores de decisiones

00:00:41

y ejecutivos de empresas.

00:00:43

Designan los medios,

00:00:44

Herramientas y métodos que

00:00:46

permitir recopilar, consolidar,

00:00:47

Modelar y renderizar datos.

00:00:49

Todos estos elementos,

00:00:50

Pudimos hablar de ello también.

00:00:51

Coleccionando, como hemos visto,

00:00:53

Los datos pueden estar dispersos o

00:00:55

cualquier caso puesto en espacios técnicos,

00:00:56

Así que necesitamos una herramienta que pueda

00:00:58

para conectarse a estos espacios

00:01:00

allí para recuperar la información,

00:01:01

Consolidarlos para recuperarlo todo

00:01:03

en la misma ubicación modelada.

00:01:05

Esto es

00:01:05

Cruzaremos los diferentes

00:01:07

orígenes de datos.

00:01:07

Ser capaz de volver a trabajar la información para

00:01:09

Hazlo utilizable y, en última instancia,

00:01:11

todo el espacio de restitución,

00:01:13

Así que hay visualización y el

00:01:14

Compartir con otros

00:01:16

de la empresa de los datos.

00:01:18

Y entonces, ¿por qué hacer todo esto a la vista?

00:01:19

para ofrecer apoyo a la toma de decisiones y

00:01:21

permitir que un tomador de decisiones tenga un

00:01:23

¿Resumen de la actividad procesada?

00:01:25

La visión general,

00:01:25

Otra vez

00:01:26

es extremadamente importante ya que

00:01:27

Esta es la esencia de estos

00:01:30

herramientas de yo es ir más bien

00:01:32

que tener una vista de enfoque en un

00:01:34

en un origen de datos.

00:01:35

Vamos a ver el panorama general

00:01:37

y, por lo tanto, ser capaz, por ejemplo, de un

00:01:39

El cliente tiene allí todos los

00:01:41

Pasos de los contactos que pudo haber tenido

00:01:42

con la empresa para poder hacerlo bien

00:01:45

Entender y tomar buenas decisiones.

00:01:47

Y en este sentido,

00:01:48

Intentaremos esquematizar un pequeño

00:01:51

poco esta definición muy oficial,

00:01:54

muy, muy prolijo,

00:01:54

con un diagrama quizás un poco más simple.

00:01:56

En cualquier caso,

00:01:57

Yo que más me hablo,

00:01:57

Así que espero que sea el caso

00:01:59

También para ti de dónde empezaremos

00:02:01

nuestras famosas fuentes de datos,

00:02:02

Así que eso es lo que tienes a la izquierda aquí.

00:02:03

Así que CRM es todos los datos

00:02:05

que afectarán a los clientes,

00:02:06

las compras que han realizado,

00:02:08

Los puntos de venta por tanto

00:02:09

simplemente las tiendas,

00:02:10

redes sociales,

00:02:10

cualquier cosa que puedas hacer en él,

00:02:12

publicar fotos,

00:02:13

Clics

00:02:13

Compartir et cetera y todo

00:02:15

¿Qué son las herramientas de Analytics para que

00:02:16

Pueden ser herramientas.

00:02:18

Análisis en el

00:02:19

Sitio web puede estar en herramientas

00:02:22

Análisis un poco más formales

00:02:23

escriba Google Analytics en Internet,

00:02:25

Adobe etcétera.

00:02:26

Y herramientas también desde la X en adelante

00:02:29

fue capaz de hablar de ello. Así que todos estos

00:02:31

herramientas hay en un espacio,

00:02:33

Ya podremos reunirlos

00:02:35

en un espacio de colección,

00:02:37

Así que este espacio de colección tan

00:02:38

todas las herramientas de las que les ofrezco

00:02:40

Así que va a ser que va a permitir

00:02:41

para hacer llamadas para pagar.

00:02:43

Podremos conectarnos a

00:02:44

intranets corporativas,

00:02:45

Poder conectarse a bases de datos

00:02:47

de datos e incluso recuperar

00:02:48

Archivos o archivos de Excel

00:02:49

CSV que están en un SharePoint o

00:02:51

incluso en una computadora personal.

00:02:53

Así que eso es lo interesante también,

00:02:54

Va más allá de tener datos

00:02:55

que se almacenan en todas partes.

00:02:57

También vamos a tener diferentes

00:02:59

Modos de consulta.

00:03:00

De los datos y por lo tanto

00:03:01

Todas estas herramientas serán capaces de

00:03:03

ofrecer diferentes conectores,

00:03:04

por lo tanto, más o menos exhaustivo.

00:03:05

Y eso también podemos volver a hablar de uno.

00:03:08

Una vez que hemos conectado todos estos datos,

00:03:09

Podremos remodelarlos para

00:03:12

ser capaz de aprovecharlos al máximo,

00:03:14

Así va a ser, por ejemplo,

00:03:15

referencias cruzadas de fuentes de datos,

00:03:16

Cruzar mi intranet con mi base de datos

00:03:19

de datos para poder restaurar

00:03:20

la vista completa de mi usuario,

00:03:23

Cambio de valores.

00:03:24

Así que veo que hay potencialmente

00:03:26

conchas en algunas columnas de ma,

00:03:28

de mi pintura,

00:03:30

Podré cambiar los valores.

00:03:31

Mesas limpias,

00:03:32

Así que eso va a ser un poco para lo que estoy.

00:03:34

dijo, así que elimine los errores,

00:03:35

Elimine las líneas en blanco, etc.

00:03:38

Y finalmente incluso crear

00:03:39

nuevos datos,

00:03:40

por ejemplo, en condiciones si tales

00:03:41

contiene dicho valor y

00:03:43

que otro contiene otro valor.

00:03:44

Bueno, voy a ser capaz de crear

00:03:46

Una nueva columna acondicionada

00:03:47

En mi mesa así que vamos a

00:03:49

También ser capaz de crear datos.

00:03:51

Y finalmente,

00:03:51

La última parte muy importante,

00:03:53

Va a ser análisis de datos

00:03:55

donde podré crear

00:03:57

informes y cuadros de mando,

00:03:59

más o menos exhaustivo según

00:04:00

la herramienta de sesgo que utilizaremos.

00:04:02

Segmentación dinámica por lo tanto potencia

00:04:04

Filtra muy fácilmente en todo

00:04:06

el conjunto de datos con un solo clic,

00:04:08

Trabajo colaborativo.

00:04:08

Así que vamos a poner nuestros paneles en línea,

00:04:11

nuestros informes,

00:04:12

Compártelos con nuestros colegas para

00:04:14

ser capaz de generar interacción,

00:04:16

para que pueda irse

00:04:17

comentarios dejar preguntas,

00:04:18

incluso poder construir contigo.

00:04:20

El informe directamente en línea y.

00:04:22

Y esa es la gran tendencia en el mercado.

00:04:24

Eso es todo lo que va a ser

00:04:26

inteligencia artificial

00:04:27

así que haz predicciones,

00:04:29

Hacerte recomendaciones

00:04:30

análisis relevante,

00:04:31

Muestra correlaciones y, por lo tanto,

00:04:33

Eso es un poco el hierro de

00:04:35

Lanza todas las herramientas ahora mismo.

00:00:00

Dus laten we doorgaan met deze introductie.

00:00:01

Zolang we de problemen maar begrijpen

00:00:04

dat de tools van ik kunnen oplossen,

00:00:06

We zullen al proberen te begrijpen

00:00:08

De officiële definitie hiervan

00:00:10

Wat is een tickettool.

00:00:12

Laten we dus uitgaan van een definitie

00:00:13

wat enigszins officieel is,

00:00:15

We zullen zeggen dat dat gewoon komt van

00:00:17

van Wikipedia en wie ons dit vertelt,

00:00:20

business intelligence,

00:00:20

dus dat is de naam van BI in het Engels,

00:00:23

dus voor Business Intelligence en

00:00:25

Informatica voor besluitvormers

00:00:27

en bedrijfsleiders.

00:00:29

Dus dat is heel belangrijk.

00:00:30

Dat is wat ik je vertelde op

00:00:31

begin met alles wat data is,

00:00:32

de datagedreven strategie,

00:00:33

Dus het is voor mensen.

00:00:35

Wie moet hebben

00:00:37

Ondersteuning bij besluitvorming.

00:00:38

Dus dat is het,

00:00:39

Het is duidelijk voor besluitvormers

00:00:41

en bedrijfsleiders.

00:00:43

Zij wijzen de middelen aan,

00:00:44

tools en methoden die

00:00:46

toestaan om te verzamelen, te consolideren,

00:00:47

Modelleer en render gegevens.

00:00:49

Al deze elementen,

00:00:50

We hebben er ook over kunnen praten.

00:00:51

Verzamelen, zoals we hebben gezien,

00:00:53

Gegevens kunnen worden verspreid of

00:00:55

alle gevallen die in technische ruimten worden geplaatst,

00:00:56

We hebben dus een instrument nodig dat

00:00:58

om verbinding te maken met deze ruimtes

00:01:00

daar om de informatie op te halen,

00:01:01

consolideer ze zodat alles wordt hersteld

00:01:03

op dezelfde gemodelleerde locatie.

00:01:05

Dit is het

00:01:05

We zullen de verschillende oversteken

00:01:07

Gegevensbronnen.

00:01:07

In staat zijn om informatie te herwerken voor

00:01:09

maak het bruikbaar en uiteindelijk

00:01:11

alle restitutieruimte,

00:01:13

Dus daar visualisatie en de

00:01:14

Delen met anderen

00:01:16

van het bedrijf van de gegevens.

00:01:18

En waarom zou je dit allemaal in zicht doen?

00:01:19

om beslissingsondersteuning te bieden en

00:01:21

een besluitvormer in staat te stellen een

00:01:23

Overzicht van de verwerkte activiteit?

00:01:25

Het overzicht,

00:01:25

Opnieuw

00:01:26

is uiterst belangrijk omdat

00:01:27

Dit is de essentie van deze

00:01:30

tools van ik is om te gaan in plaats van

00:01:32

dan om een focusweergave te hebben op een

00:01:34

op een gegevensbron.

00:01:35

We gaan het grote plaatje zien

00:01:37

en dus bijvoorbeeld een

00:01:39

klant hebben er alle

00:01:41

Stappen van contacten die hij mogelijk heeft gehad

00:01:42

met het bedrijf om het goed te kunnen doen

00:01:45

begrijp en neem goede beslissingen.

00:01:47

En in dit opzicht,

00:01:48

We zullen proberen een kleine

00:01:51

weinig deze zeer officiële definitie,

00:01:54

heel erg woordelijk,

00:01:54

met een diagram misschien iets eenvoudiger.

00:01:56

In ieder geval,

00:01:57

Ik die het meest tot mij spreek,

00:01:57

Dus ik hoop dat het zo zal zijn

00:01:59

Ook voor u waar we zullen beginnen

00:02:01

onze beroemde gegevensbronnen,

00:02:02

Dus dat is wat je hier links hebt.

00:02:03

CRM is dus alle data

00:02:05

die betrekking zal hebben op klanten,

00:02:06

de aankopen die zij hebben gedaan,

00:02:08

De verkooppunten dus

00:02:09

gewoon de winkels,

00:02:10

sociale netwerken,

00:02:10

alles wat je erop kunt doen,

00:02:12

foto's plaatsen,

00:02:13

Klikken

00:02:13

Delen et cetera en alles

00:02:15

wat is Analytics tools dus

00:02:16

het kunnen hulpmiddelen zijn.

00:02:18

Analytics op de

00:02:19

Website het kan op tools

00:02:22

Iets formelere analyses

00:02:23

typ Google Analytics op het internet,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

En tools ook vanaf de X op

00:02:29

kon erover praten. Dus al deze

00:02:31

gereedschappen die er in een ruimte zijn,

00:02:33

We zullen ze nu al kunnen verzamelen

00:02:35

in een collectieruimte,

00:02:37

Dus deze collectieruimte zo

00:02:38

alle tools die ik ze aanbied

00:02:40

Dus het zal zijn dat zal toelaten

00:02:41

om te bellen om te betalen.

00:02:43

We kunnen verbinding maken met

00:02:44

bedrijfsintranetten,

00:02:45

in staat zijn om verbinding te maken met databases

00:02:47

van gegevens en zelfs herstellen

00:02:48

Excel-bestanden of -bestanden

00:02:49

CSV-bestand dat zich op een SharePoint of

00:02:51

zelfs op een pc.

00:02:53

Dus dat is ook interessant,

00:02:54

Het gaat verder dan het hebben van gegevens

00:02:55

die overal worden opgeslagen.

00:02:57

We gaan ook andere

00:02:59

querymodi.

00:03:00

Uit de data en dus

00:03:01

Al deze tools zullen in staat zijn om

00:03:03

bieden verschillende connectoren,

00:03:04

daarom min of meer uitputtend.

00:03:05

En ook daar kunnen we het weer over hebben.

00:03:08

Zodra we al deze gegevens hebben verbonden,

00:03:09

We zullen in staat zijn om ze opnieuw vorm te geven voor

00:03:12

in staat zijn om het meeste uit hen te halen,

00:03:14

Het wordt dus bijvoorbeeld

00:03:15

kruisverwijzingen van gegevensbronnen,

00:03:16

Kruis mijn intranet met mijn database

00:03:19

van gegevens om te kunnen herstellen

00:03:20

het volledige beeld van mijn gebruiker,

00:03:23

Veranderende waarden.

00:03:24

Ik zie dus dat er potentieel

00:03:26

schelpen in sommige kolommen van ma,

00:03:28

van mijn schilderij,

00:03:30

Ik zal in staat zijn om de waarden te veranderen.

00:03:31

Schone tafels,

00:03:32

Dus dat wordt een beetje waar ik voor ben.

00:03:34

zei, dus fouten verwijderen,

00:03:35

Verwijder lege regels et cetera.

00:03:38

En tot slot zelfs creëren

00:03:39

nieuwe gegevens,

00:03:40

bijvoorbeeld onder voorwaarden als dergelijke

00:03:41

kolom bevat een dergelijke waarde en

00:03:43

dat een andere waarde bevat.

00:03:44

Nou, ik zal in staat zijn om te creëren

00:03:46

Een nieuwe geconditioneerde kolom

00:03:47

In mijn tafel dus we zullen

00:03:49

ook in staat zijn om gegevens te creëren.

00:03:51

En tot slot,

00:03:51

Het laatste zeer belangrijke deel,

00:03:53

Het wordt data-analyse

00:03:55

waar ik zal kunnen creëren

00:03:57

rapporten en dashboards,

00:03:59

min of meer uitputtend volgens

00:04:00

de bias tool die we zullen gebruiken.

00:04:02

Dynamische segmentatie dus vermogen

00:04:04

filter heel gemakkelijk op alles

00:04:06

de dataset in een enkele klik,

00:04:08

samenwerken.

00:04:08

Dus we gaan onze dashboards online zetten,

00:04:11

onze rapporten,

00:04:12

Deel ze met onze collega's voor

00:04:14

in staat zijn om interactie te genereren,

00:04:16

zodat hij kan vertrekken

00:04:17

opmerkingen laten vragen achter,

00:04:18

zelfs met je mee kunnen bouwen.

00:04:20

Het rapport direct online en.

00:04:22

En dat is de grote trend in de markt.

00:04:24

Dat is alles wat zal zijn

00:04:26

kunstmatige intelligentie

00:04:27

dus voorspellingen doen,

00:04:29

aanbevelingen aan u te doen

00:04:30

relevante analyse,

00:04:31

U geeft correlaties weer en dus

00:04:33

Dat is een beetje het ijzer van

00:04:35

lanceert alle tools nu.

00:00:00

Então, vamos continuar esta introdução.

00:00:01

Desde que entendamos os problemas

00:00:04

que as ferramentas de eu posso resolver,

00:00:06

Já vamos tentar entender

00:00:08

A definição oficial deste

00:00:10

O que é uma ferramenta de ticket.

00:00:12

Então, vamos começar a partir de uma definição

00:00:13

que é um pouco oficial,

00:00:15

Diremos que simplesmente vem de

00:00:17

da Wikipédia e quem nos diz isso,

00:00:20

inteligência de negócios,

00:00:20

então esse é o nome do BI em inglês,

00:00:23

assim para Business Intelligence e

00:00:25

Informática para decisores

00:00:27

e líderes empresariais.

00:00:29

Então isso é muito importante.

00:00:30

Isso é o que eu estava lhe dizendo em

00:00:31

comece em tudo o que é dados,

00:00:32

a estratégia baseada em dados,

00:00:33

Então é para as pessoas.

00:00:35

Quem precisa ter

00:00:37

Apoio à tomada de decisão.

00:00:38

Então é isso,

00:00:39

É obviamente para os tomadores de decisão

00:00:41

e executivos da empresa.

00:00:43

Designam os meios,

00:00:44

ferramentas e métodos que

00:00:46

permitir coletar, consolidar,

00:00:47

Modelar e renderizar dados.

00:00:49

Todos esses elementos,

00:00:50

Conseguimos falar sobre isso também.

00:00:51

Coletando, como vimos,

00:00:53

Os dados podem ser dispersos ou

00:00:55

qualquer caso colocado em espaços técnicos,

00:00:56

Por isso, precisamos de uma ferramenta que possa

00:00:58

para se conectar a esses espaços

00:01:00

lá para recuperar as informações,

00:01:01

consolidá-los para recuperar tudo

00:01:03

no mesmo local modelado.

00:01:05

É isso

00:01:05

Vamos cruzar os diferentes

00:01:07

fontes de dados.

00:01:07

Ser capaz de retrabalhar informações para

00:01:09

torná-lo utilizável e, finalmente,

00:01:11

todo o espaço de restituição,

00:01:13

Então há visualização e o

00:01:14

Compartilhando com outras pessoas

00:01:16

da empresa dos dados.

00:01:18

E então, por que fazer tudo isso à vista?

00:01:19

para oferecer apoio à decisão e

00:01:21

permitir que um tomador de decisão tenha um

00:01:23

Visão geral da atividade processada?

00:01:25

A visão geral,

00:01:25

Outra vez

00:01:26

é extremamente importante, uma vez que

00:01:27

Esta é a essência destes

00:01:30

ferramentas de eu é ir em vez disso

00:01:32

do que ter uma visão de foco em um

00:01:34

em uma fonte de dados.

00:01:35

Vamos ver o quadro geral

00:01:37

e, portanto, ser capaz, por exemplo, de um

00:01:39

cliente tem lá todos os

00:01:41

Passos de contatos que ele pode ter tido

00:01:42

com a empresa para poder fazê-lo bem

00:01:45

entender e tomar boas decisões.

00:01:47

E a este respeito,

00:01:48

Vamos tentar esquematizar um pequeno

00:01:51

pouco esta definição muito oficial,

00:01:54

muito muito prolixo,

00:01:54

com um diagrama talvez um pouco mais simples.

00:01:56

Em qualquer caso,

00:01:57

Eu que mais me falo,

00:01:57

Por isso, espero que assim seja.

00:01:59

Também para você de onde vamos começar

00:02:01

nossas famosas fontes de dados,

00:02:02

Então é isso que você tem à esquerda aqui.

00:02:03

Portanto, o CRM é todos os dados

00:02:05

que digam respeito aos clientes,

00:02:06

as compras que fizeram,

00:02:08

Por conseguinte, os pontos de venda

00:02:09

simplesmente as lojas,

00:02:10

redes sociais,

00:02:10

qualquer coisa que você possa fazer nele,

00:02:12

postar fotos,

00:02:13

Cliques

00:02:13

Compartilhando et cetera e tudo

00:02:15

o que são ferramentas do Google Analytics

00:02:16

pode ser ferramentas.

00:02:18

Análise no

00:02:19

Site que pode ser em ferramentas

00:02:22

Análise um pouco mais formal

00:02:23

digite o Google Analytics para a internet,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

E ferramentas também do X em diante

00:02:29

foi capaz de falar sobre isso. Então, tudo isso

00:02:31

ferramentas que existem em um espaço,

00:02:33

Já poderemos reuni-los

00:02:35

num espaço de recolha,

00:02:37

Então esse espaço de coleta é tão

00:02:38

todas as ferramentas de Eu ofereço-lhes

00:02:40

Então vai ser que vai permitir

00:02:41

para fazer chamadas para pagar.

00:02:43

Seremos capazes de nos conectar a

00:02:44

intranets corporativas,

00:02:45

ser capaz de se conectar a bancos de dados

00:02:47

de dados e até mesmo recuperar

00:02:48

Arquivos ou arquivos do Excel

00:02:49

CSV que estão em um SharePoint ou

00:02:51

mesmo em um computador pessoal.

00:02:53

Então é isso que é interessante também,

00:02:54

Está além de ter dados

00:02:55

que são armazenados em todos os lugares.

00:02:57

Também vamos ter diferentes

00:02:59

modos de consulta.

00:03:00

A partir dos dados e, portanto,

00:03:01

Todas essas ferramentas serão capazes de

00:03:03

oferecem conectores diferentes,

00:03:04

portanto, mais ou menos exaustivo.

00:03:05

E isso também podemos falar sobre um novamente.

00:03:08

Uma vez que tenhamos conectado todos esses dados,

00:03:09

Seremos capazes de remodelá-los para

00:03:12

ser capaz de aproveitá-los ao máximo,

00:03:14

Então vai ser, por exemplo,

00:03:15

fontes de dados de referência cruzada,

00:03:16

Cruzar minha intranet com meu banco de dados

00:03:19

de dados para poder restaurar

00:03:20

a visualização completa do meu usuário,

00:03:23

Alteração de valores.

00:03:24

Então eu vejo que há potencialmente

00:03:26

conchas em algumas colunas de ma,

00:03:28

da minha pintura,

00:03:30

Poderei alterar os valores.

00:03:31

Mesas limpas,

00:03:32

Então vai ser um pouco para isso que eu sou.

00:03:34

disse, então remova os erros,

00:03:35

Exclua linhas em branco etc.

00:03:38

E finalmente até criar

00:03:39

novos dados,

00:03:40

por exemplo, em condições, se tais

00:03:41

contém tal valor e

00:03:43

que outro contém outro valor.

00:03:44

Bem, eu serei capaz de criar

00:03:46

Uma nova coluna condicionada

00:03:47

Na minha mesa para que a gente

00:03:49

também ser capaz de criar dados.

00:03:51

E, finalmente,

00:03:51

A última parte muito importante,

00:03:53

Vai ser análise de dados

00:03:55

onde poderei criar

00:03:57

relatórios e painéis,

00:03:59

mais ou menos exaustivo de acordo com

00:04:00

a ferramenta de viés que usaremos.

00:04:02

Segmentação dinâmica, portanto, poder

00:04:04

filtrar muito facilmente em tudo

00:04:06

o conjunto de dados em um único clique,

00:04:08

trabalho colaborativo.

00:04:08

Então, vamos colocar nossos painéis on-line,

00:04:11

nossos relatórios,

00:04:12

Compartilhe-os com nossos colegas para

00:04:14

ser capaz de gerar interação,

00:04:16

para que ele possa sair

00:04:17

comentários deixam perguntas,

00:04:18

mesmo sendo capaz de construir com você.

00:04:20

O relatório diretamente on-line e.

00:04:22

E essa é a grande tendência do mercado.

00:04:24

Isso é tudo o que vai ser

00:04:26

inteligência artificial

00:04:27

então faça previsões,

00:04:29

fazer recomendações para você

00:04:30

análise relevante,

00:04:31

Você exibe correlações e, portanto,

00:04:33

Esse é um pouco o ferro de

00:04:35

lança todas as ferramentas agora.

00:00:00

Kontynuujmy więc to wprowadzenie.

00:00:01

Tak długo, jak rozumiemy problemy

00:00:04

że narzędzia Ja mogę rozwiązać,

00:00:06

Spróbujemy już zrozumieć

00:00:08

Oficjalna definicja tego

00:00:10

Co to jest narzędzie biletowe.

00:00:12

Zacznijmy więc od definicji

00:00:13

co jest nieco oficjalne,

00:00:15

Powiemy, że po prostu pochodzi z

00:00:17

Wikipedii i kto nam to mówi,

00:00:20

business intelligence,

00:00:20

więc to jest nazwa BI w języku angielskim,

00:00:23

więc dla Business Intelligence i

00:00:25

Informatyka dla decydentów

00:00:27

i liderów biznesu.

00:00:29

To bardzo ważne.

00:00:30

To właśnie mówiłem wam w

00:00:31

zacznij od wszystkiego, co jest danymi,

00:00:32

strategia oparta na danych,

00:00:33

Więc to jest dla ludzi.

00:00:35

Kto musi mieć

00:00:37

Wsparcie w podejmowaniu decyzji.

00:00:38

To wszystko,

00:00:39

To oczywiście dla decydentów

00:00:41

i kierownictwo firmy.

00:00:43

Wyznaczają środki,

00:00:44

narzędzia i metody, które

00:00:46

pozwalają gromadzić, konsolidować,

00:00:47

Modelowanie i renderowanie danych.

00:00:49

Wszystkie te elementy,

00:00:50

O tym też mogliśmy porozmawiać.

00:00:51

Kolekcjonowanie, jak widzieliśmy,

00:00:53

Dane mogą być rozproszone lub

00:00:55

każdy przypadek umieszczony w pomieszczeniach technicznych,

00:00:56

Potrzebujemy więc narzędzia, które może

00:00:58

Aby połączyć się z tymi przestrzeniami

00:01:00

tam, aby pobrać informacje,

00:01:01

Skonsoliduj je, aby odzyskać wszystko

00:01:03

w tym samym modelowanym miejscu.

00:01:05

To jest to

00:01:05

Przekroczymy różne

00:01:07

źródła danych.

00:01:07

Możliwość przerabiania informacji dla

00:01:09

spraw, aby był użyteczny i ostatecznie

00:01:11

cała przestrzeń restytucyjna,

00:01:13

Więc tam wizualizacja i

00:01:14

Udostępnianie innym osobom

00:01:16

firmy danych.

00:01:18

Po co więc robić to wszystko w zasięgu wzroku?

00:01:19

oferowanie wsparcia decyzyjnego oraz

00:01:21

Pozwól decydentowi na posiadanie

00:01:23

Przegląd przetwarzanych działań?

00:01:25

Przegląd,

00:01:25

Znów

00:01:26

jest niezwykle ważne, ponieważ

00:01:27

To jest ich istota

00:01:30

narzędzia I to raczej iść

00:01:32

niż mieć widok fokusowy na

00:01:34

w źródle danych.

00:01:35

Zobaczymy z szerszej perspektywy

00:01:37

i w związku z tym być w stanie na przykład dla

00:01:39

klient ma tam wszystkie

00:01:41

Kroki kontaktów, które mógł mieć

00:01:42

z firmą, aby móc to zrobić dobrze

00:01:45

zrozumieć i podejmować dobre decyzje.

00:01:47

I w związku z tym

00:01:48

Postaramy się schematyzować mały

00:01:51

mało tej bardzo oficjalnej definicji,

00:01:54

bardzo bardzo rozwlekły,

00:01:54

z diagramem może trochę prostszym.

00:01:56

W każdym razie

00:01:57

Ja, który mówię do mnie najwięcej,

00:01:57

Mam więc nadzieję, że tak będzie

00:01:59

Również dla Ciebie, od czego zaczniemy

00:02:01

nasze słynne źródła danych,

00:02:02

To jest to, co macie po lewej stronie.

00:02:03

Tak więc CRM to wszystkie dane

00:02:05

które będą dotyczyć klientów,

00:02:06

zakupy, których dokonali,

00:02:08

W związku z tym punkty sprzedaży

00:02:09

po prostu sklepy,

00:02:10

sieci społecznościowe,

00:02:10

wszystko, co możesz na nim zrobić,

00:02:12

zamieszczać zdjęcia,

00:02:13

Kliknięć

00:02:13

Dzielenie się i tak dalej

00:02:15

czym są narzędzia Analytics so

00:02:16

To mogą być narzędzia.

00:02:18

Analityka na

00:02:19

Strona internetowa może być na narzędziach

00:02:22

Nieco bardziej formalna analityka

00:02:23

wpisz Google Analytics do internetu,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

I narzędzia również od X

00:02:29

był w stanie o tym porozmawiać. Więc to wszystko

00:02:31

narzędzia, które znajdują się w przestrzeni,

00:02:33

Będziemy już mogli je zebrać

00:02:35

w przestrzeni zbiórki,

00:02:37

Więc ta przestrzeń kolekcji tak

00:02:38

wszystkie narzędzia, które im oferuję;

00:02:40

Więc to będzie to, co pozwoli

00:02:41

, aby wykonywać połączenia w celu zapłaty.

00:02:43

Będziemy mogli połączyć się z

00:02:44

intranety korporacyjne,

00:02:45

możliwość łączenia się z bazami danych

00:02:47

danych, a nawet odzyskać

00:02:48

Pliki lub pliki programu Excel

00:02:49

CSV znajdujące się w programie SharePoint lub

00:02:51

nawet na komputerze osobistym.

00:02:53

To też jest interesujące,

00:02:54

To coś więcej niż posiadanie danych

00:02:55

które są przechowywane wszędzie.

00:02:57

Będziemy też mieli różne

00:02:59

Tryby zapytań.

00:03:00

Z danych, a zatem

00:03:01

Wszystkie te narzędzia będą w stanie

00:03:03

oferują różne złącza,

00:03:04

w związku z tym mniej lub bardziej wyczerpujący.

00:03:05

I o tym też możemy jeszcze o tym porozmawiać.

00:03:08

Po połączeniu wszystkich tych danych,

00:03:09

Będziemy mogli je przekształcić dla

00:03:12

być w stanie w pełni je wykorzystać,

00:03:14

Tak będzie na przykład

00:03:15

porównywanie źródeł danych,

00:03:16

Krzyżowanie intranetu z bazą danych

00:03:19

danych, aby móc je przywrócić

00:03:20

pełny widok mojego użytkownika,

00:03:23

Zmiana wartości.

00:03:24

Widzę więc, że są potencjalnie

00:03:26

muszle w niektórych kolumnach ma,

00:03:28

mojego malarstwa,

00:03:30

Będę mógł zmienić wartości.

00:03:31

Czyste stoły,

00:03:32

Więc to będzie trochę to, za czym jestem.

00:03:34

powiedział, więc usuń błędy,

00:03:35

Usuń puste wiersze i tak dalej.

00:03:38

A na koniec nawet tworzyć

00:03:39

nowe dane,

00:03:40

na przykład pod warunkami, jeśli takie

00:03:41

zawiera taką wartość i

00:03:43

że inny zawiera inną wartość.

00:03:44

Cóż, będę mógł tworzyć

00:03:46

Nowa kolumna kondycjonowana

00:03:47

W mojej tabeli tak będziemy

00:03:49

Być również w stanie tworzyć dane.

00:03:51

I wreszcie,

00:03:51

Ostatnia bardzo ważna część,

00:03:53

To będzie analiza danych

00:03:55

gdzie będę mógł tworzyć

00:03:57

raporty i dashboardy,

00:03:59

mniej lub bardziej wyczerpujące w zależności od

00:04:00

narzędzie bias, którego użyjemy.

00:04:02

Dynamiczna segmentacja a zatem moc

00:04:04

Filtruj bardzo łatwo na wszystko

00:04:06

zbiór danych jednym kliknięciem,

00:04:08

praca zespołowa.

00:04:08

Więc umieścimy nasze pulpity nawigacyjne online,

00:04:11

nasze raporty,

00:04:12

Podziel się nimi z naszymi kolegami dla

00:04:14

być w stanie generować interakcję,

00:04:16

aby mógł odejść

00:04:17

komentarze zostawiają pytania,

00:04:18

nawet będąc w stanie budować z tobą.

00:04:20

Raport bezpośrednio online i.

00:04:22

I to jest wielki trend na rynku.

00:04:24

To wszystko, co będzie

00:04:26

sztuczna inteligencja

00:04:27

więc prognozuj,

00:04:29

Przedstawiaj rekomendacje

00:04:30

stosowna analiza,

00:04:31

Wyświetlasz korelacje, a zatem

00:04:33

To trochę żelazo

00:04:35

Uruchamia teraz wszystkie narzędzia.

00:00:00

तो चलिए इस परिचय को जारी रखते हैं।

00:00:01

जब तक हम समस्याओं को समझते हैं

00:00:04

जो उपकरण मैं हल कर सकता हूं,

00:00:06

हम पहले से ही समझने की कोशिश करेंगे

00:00:08

इसकी आधिकारिक परिभाषा

00:00:10

एक टिकट उपकरण क्या है।

00:00:12

तो चलो एक परिभाषा से शुरू करते हैं

00:00:13

जो कुछ हद तक आधिकारिक है,

00:00:15

हम कहेंगे कि बस कहां से आता है

00:00:17

विकिपीडिया के बारे में और हमें यह कौन बताता है,

00:00:20

बिजनेस इंटेलिजेंस,

00:00:20

तो यह अंग्रेजी में BI का नाम है,

00:00:23

तो बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए और

00:00:25

निर्णय निर्माताओं के लिए सूचना विज्ञान

00:00:27

और व्यापार के नेता।

00:00:29

इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण है।

00:00:30

यही मैं आपको बता रहा था

00:00:31

हर उस चीज से शुरू करें जो डेटा है,

00:00:32

डेटा संचालित रणनीति,

00:00:33

यह लोगों के लिए है।

00:00:35

किसे चाहिए

00:00:37

निर्णय लेने के लिए समर्थन।

00:00:38

तो बस इतना ही,

00:00:39

यह स्पष्ट रूप से निर्णय लेने वालों के लिए है

00:00:41

और कंपनी के अधिकारी।

00:00:43

वे साधनों को नामित करते हैं,

00:00:44

उपकरण और विधियाँ जो

00:00:46

इकट्ठा करने, समेकित करने की अनुमति दें,

00:00:47

डेटा मॉडल और रेंडर करें।

00:00:49

ये सभी तत्व,

00:00:50

हम इसके बारे में बात करने में भी सक्षम थे।

00:00:51

इकट्ठा करना, जैसा कि हमने देखा है,

00:00:53

डेटा को फैलाया जा सकता है या

00:00:55

किसी भी मामले को तकनीकी स्थानों में रखा गया,

00:00:56

तो हमें एक उपकरण की आवश्यकता है जो कर सकता है

00:00:58

इन रिक्त स्थानों से कनेक्ट करने के लिए

00:01:00

जानकारी प्राप्त करने के लिए वहाँ,

00:01:01

उन्हें समेकित करें ताकि सब कुछ पुनर्प्राप्त कर सकें

00:01:03

एक ही मॉडलिंग स्थान पर।

00:01:05

यह बात है

00:01:05

हम अलग-अलग को पार करेंगे

00:01:07

डेटा स्रोत.

00:01:07

जानकारी के लिए पुन: कार्य करने में सक्षम हो

00:01:09

इसे उपयोग करने योग्य और अंत में बनाएं

00:01:11

सभी बहाली स्थान,

00:01:13

तो वहाँ विज़ुअलाइज़ेशन और

00:01:14

दूसरों के साथ साझा करना

00:01:16

डेटा की कंपनी।

00:01:18

और तो यह सब क्यों दिखाई देता है?

00:01:19

निर्णय समर्थन प्रदान करने के लिए और

00:01:21

एक निर्णय लेने वाले को एक रखने की अनुमति दें

00:01:23

संसाधित गतिविधि का अवलोकन?

00:01:25

अवलोकन,

00:01:25

फिर

00:01:26

तब से यह बेहद महत्वपूर्ण है

00:01:27

यही है इनका सार

00:01:30

I के उपकरण इसके बजाय जाने के लिए हैं

00:01:32

एक पर ध्यान केंद्रित करने की तुलना में

00:01:34

डेटा स्रोत पर।

00:01:35

हम बड़ी तस्वीर देखने जा रहे हैं

00:01:37

और इसलिए उदाहरण के लिए सक्षम हो

00:01:39

ग्राहक के पास वहां सब कुछ है

00:01:41

उसके संपर्कों के चरण हो सकते हैं

00:01:42

कंपनी के साथ इसे अच्छी तरह से करने में सक्षम होने के लिए

00:01:45

समझें और अच्छे निर्णय लें।

00:01:47

और इस संबंध में,

00:01:48

हम एक छोटे को स्कीमाइज़ करने का प्रयास करेंगे

00:01:51

यह बहुत ही आधिकारिक परिभाषा है,

00:01:54

बहुत ही शब्द,

00:01:54

एक आरेख के साथ शायद थोड़ा सरल।

00:01:56

किसी भी मामले में,

00:01:57

जो मुझसे सबसे ज्यादा बात करता है,

00:01:57

इसलिए मुझे उम्मीद है कि यह मामला होगा

00:01:59

आपके लिए भी हम कहां से शुरू करेंगे

00:02:01

हमारे प्रसिद्ध डेटा स्रोत,

00:02:02

तो यही वह है जो आपके पास यहां बाईं ओर है।

00:02:03

तो CRM सभी डेटा है

00:02:05

जो ग्राहकों को चिंतित करेगा,

00:02:06

उन्होंने जो खरीदारी की है,

00:02:08

बिक्री के बिंदु इसलिए

00:02:09

बस दुकानें,

00:02:10

सामाजिक नेटवर्क,

00:02:10

आप इस पर कुछ भी कर सकते हैं,

00:02:12

तस्वीरें पोस्ट करें,

00:02:13

क्लिक

00:02:13

साझा करना और वगैरह और सब कुछ

00:02:15

Analytics उपकरण क्या है?

00:02:16

यह उपकरण हो सकता है।

00:02:18

पर Analytics

00:02:19

वेबसाइट यह उपकरण पर हो सकता है

00:02:22

थोड़ा अधिक औपचारिक विश्लेषिकी

00:02:23

इंटरनेट पर Google Analytics टाइप करें,

00:02:25

एडोब और वगैरह।

00:02:26

और एक्स से उपकरण भी

00:02:29

इसके बारे में बात करने में सक्षम था। तो ये सब

00:02:31

एक अंतरिक्ष में उपकरण हैं,

00:02:33

हम पहले से ही उन्हें इकट्ठा करने में सक्षम होंगे

00:02:35

एक संग्रह स्थान में,

00:02:37

तो इस संग्रह स्थान

00:02:38

सभी उपकरण जो मैं उन्हें प्रदान करता हूं

00:02:40

तो यह ऐसा होने जा रहा है जो अनुमति देने जा रहा है

00:02:41

भुगतान करने के लिए कॉल करना।

00:02:43

हम इससे जुड़ सकेंगे

00:02:44

कॉर्पोरेट इंट्रानेट,

00:02:45

डेटाबेस से कनेक्ट करने में सक्षम हो

00:02:47

डेटा की संख्या और यहां तक कि पुनर्प्राप्ति

00:02:48

Excel फ़ाइलें या फ़ाइलें

00:02:49

CSV फ़ाइल जो किसी SharePoint पर हैं या

00:02:51

यहां तक कि एक व्यक्तिगत कंप्यूटर पर भी।

00:02:53

तो यही दिलचस्प भी है,

00:02:54

यह डेटा होने से परे है

00:02:55

जो हर जगह संग्रहीत हैं।

00:02:57

हमारे पास भी अलग होने जा रहे हैं

00:02:59

क्वेरी मोड.

00:03:00

डेटा से और इसलिए

00:03:01

ये सभी उपकरण सक्षम होंगे

00:03:03

विभिन्न कनेक्टर प्रदान करें,

00:03:04

इसलिए कम या ज्यादा संपूर्ण।

00:03:05

और वह भी हम एक के बारे में फिर से बात कर सकते हैं।

00:03:08

एक बार जब हम इस सभी डेटा को जोड़ लेते हैं,

00:03:09

हम उन्हें नया रूप देने में सक्षम होंगे।

00:03:12

उनमें से अधिकतम लाभ उठाने में सक्षम हो,

00:03:14

तो यह उदाहरण के लिए होने जा रहा है

00:03:15

डेटा स्रोतों को क्रॉस-संदर्भित करना,

00:03:16

मेरे डेटाबेस के साथ मेरे इंट्रानेट को पार करें

00:03:19

पुनर्स्थापित करने में सक्षम होने के लिए डेटा की संख्या

00:03:20

मेरे उपयोगकर्ता का पूरा दृश्य,

00:03:23

मूल्यों को बदलना।

00:03:24

तो मैं देखता हूं कि संभावित रूप से हैं

00:03:26

मा के कुछ स्तंभों में गोले,

00:03:28

मेरी पेंटिंग,

00:03:30

मैं मूल्यों को बदलने में सक्षम हो जाऊंगा।

00:03:31

टेबल साफ करें,

00:03:32

तो यह थोड़ा सा होने जा रहा है जिसके लिए मैं हूं।

00:03:34

कहा, इसलिए त्रुटियों को हटा दें,

00:03:35

रिक्त रेखाओं और वगैरह को हटाएँ.

00:03:38

और अंत में भी बनाएं

00:03:39

नया डेटा,

00:03:40

उदाहरण के लिए शर्तों के तहत यदि ऐसा है

00:03:41

स्तंभ में ऐसा मान है और

00:03:43

कि दूसरे में एक और मूल्य है।

00:03:44

ठीक है, मैं बनाने में सक्षम हो जाएगा

00:03:46

एक नया वातानुकूलित स्तंभ

00:03:47

मेरी मेज में इसलिए हम करेंगे

00:03:49

डेटा बनाने में भी सक्षम हो।

00:03:51

और अंत में,

00:03:51

अंतिम बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा,

00:03:53

यह डेटा विश्लेषण होने जा रहा है

00:03:55

जहां मैं बनाने में सक्षम हो जाऊंगा

00:03:57

रिपोर्ट और डैशबोर्ड,

00:03:59

के अनुसार कम या ज्यादा संपूर्ण

00:04:00

पूर्वाग्रह उपकरण जिसका हम उपयोग करेंगे।

00:04:02

गतिशील विभाजन इसलिए शक्ति

00:04:04

हर चीज पर बहुत आसानी से फ़िल्टर करें

00:04:06

एक क्लिक में डेटासेट,

00:04:08

सहयोगी कार्य।

00:04:08

इसलिए हम अपने डैशबोर्ड ऑनलाइन रखने जा रहे हैं,

00:04:11

हमारी रिपोर्ट,

00:04:12

उन्हें हमारे सहयोगियों के साथ साझा करें

00:04:14

बातचीत उत्पन्न करने में सक्षम हो,

00:04:16

ताकि वह जा सके

00:04:17

टिप्पणियाँ प्रश्न छोड़ दें,

00:04:18

यहां तक कि आपके साथ निर्माण करने में सक्षम होना।

00:04:20

रिपोर्ट सीधे ऑनलाइन और.

00:04:22

और यह बाजार में बड़ा रुझान है।

00:04:24

बस इतना ही होने वाला है

00:04:26

कृत्रिम बुद्धि

00:04:27

इसलिए भविष्यवाणियां करें,

00:04:29

आपको सिफारिशें दें

00:04:30

प्रासंगिक विश्लेषण,

00:04:31

आप सहसंबंध प्रदर्शित करते हैं और इसलिए

00:04:33

यह थोड़ा सा लोहा है

00:04:35

अभी सभी उपकरण लॉन्च करता है।

00:00:00

Quindi continuiamo questa introduzione.

00:00:01

Finché comprendiamo i problemi

00:00:04

che gli strumenti di I can solving,

00:00:06

Cercheremo già di capire

00:00:08

La definizione ufficiale di questo

00:00:10

Cos'è uno strumento di ticket.

00:00:12

Partiamo quindi da una definizione

00:00:13

che è in qualche modo ufficiale,

00:00:15

Diremo che viene semplicemente da

00:00:17

di Wikipedia e di chi ce lo dice,

00:00:20

business intelligence

00:00:20

quindi questo è il nome di BI in inglese,

00:00:23

così per Business Intelligence e

00:00:25

Informatica per i decisori

00:00:27

e leader aziendali.

00:00:29

Quindi questo è molto importante.

00:00:30

Questo è quello che ti stavo dicendo a

00:00:31

iniziare su tutto ciò che è dati,

00:00:32

la strategia basata sui dati,

00:00:33

Quindi è per le persone.

00:00:35

Chi ha bisogno di avere

00:00:37

Supporto al processo decisionale.

00:00:38

Questo è tutto,

00:00:39

È ovviamente per i decisori

00:00:41

e dirigenti aziendali.

00:00:43

Indicano i mezzi,

00:00:44

strumenti e metodi che

00:00:46

consentire di raccogliere, consolidare,

00:00:47

Modellare ed eseguire il rendering dei dati.

00:00:49

Tutti questi elementi,

00:00:50

Abbiamo potuto parlarne anche noi.

00:00:51

Collezionare, come abbiamo visto,

00:00:53

I dati possono essere dispersi o

00:00:55

in ogni caso messi in spazi tecnici,

00:00:56

Quindi abbiamo bisogno di uno strumento che possa

00:00:58

per connettersi a questi spazi

00:01:00

lì per recuperare le informazioni,

00:01:01

consolidarli in modo da recuperare tutto

00:01:03

nella stessa posizione modellata.

00:01:05

Questo è tutto

00:01:05

Attraverseremo i diversi

00:01:07

origini dati.

00:01:07

Essere in grado di rielaborare le informazioni per

00:01:09

renderlo utilizzabile e alla fine

00:01:11

tutto lo spazio di restituzione,

00:01:13

Quindi c'è la visualizzazione e il

00:01:14

Condivisione con altri utenti

00:01:16

della società dei dati.

00:01:18

E allora perché tutto questo in vista?

00:01:19

offrire supporto decisionale e

00:01:21

consentire a un decisore di avere un

00:01:23

Panoramica dell'attività elaborata?

00:01:25

La panoramica,

00:01:25

Di nuovo

00:01:26

è estremamente importante poiché

00:01:27

Questa è l'essenza di questi

00:01:30

strumenti di I è quello di andare piuttosto

00:01:32

piuttosto che avere una vista di messa a fuoco su un

00:01:34

su un'origine dati.

00:01:35

Vedremo il quadro generale

00:01:37

e quindi essere in grado ad esempio per un

00:01:39

il cliente ha lì tutto il

00:01:41

Passi dei contatti che potrebbe aver avuto

00:01:42

con l'azienda per poterlo fare bene

00:01:45

Comprendere e prendere buone decisioni.

00:01:47

E a questo proposito,

00:01:48

Cercheremo di schematizzare un piccolo

00:01:51

poco questa definizione molto ufficiale,

00:01:54

molto molto prolisso,

00:01:54

con un diagramma forse un po' più semplice.

00:01:56

In ogni caso,

00:01:57

Io che più mi parlo,

00:01:57

Quindi spero che sarà il caso

00:01:59

Anche per te da dove partiremo

00:02:01

le nostre famose fonti di dati,

00:02:02

Questo è ciò che avete qui a sinistra.

00:02:03

Quindi CRM è tutti i dati

00:02:05

che riguarderà i clienti,

00:02:06

gli acquisti effettuati,

00:02:08

I punti vendita quindi

00:02:09

semplicemente i negozi,

00:02:10

reti sociali,

00:02:10

tutto ciò che puoi fare su di esso,

00:02:12

pubblicare foto,

00:02:13

Clic

00:02:13

Sharing et cetera e tutto

00:02:15

cos'è quindi gli strumenti di Analytics

00:02:16

Può essere strumenti.

00:02:18

Analisi sul

00:02:19

Sito web può essere su strumenti

00:02:22

Analisi leggermente più formali

00:02:23

digitare Google Analytics su Internet,

00:02:25

Adobe eccetera.

00:02:26

E strumenti anche dalla X in poi

00:02:29

è stato in grado di parlarne. Quindi tutti questi

00:02:31

strumenti che ci sono in uno spazio,

00:02:33

Saremo già in grado di raccoglierli

00:02:35

in uno spazio di raccolta,

00:02:37

Quindi questo spazio di raccolta così

00:02:38

tutti gli strumenti di Io offro loro

00:02:40

Quindi sarà che permetterà

00:02:41

per effettuare chiamate a pagamento.

00:02:43

Saremo in grado di connetterci a

00:02:44

intranet aziendali,

00:02:45

essere in grado di connettersi ai database

00:02:47

di dati e persino recuperare

00:02:48

File o file di Excel

00:02:49

File CSV presenti in SharePoint o

00:02:51

anche su un personal computer.

00:02:53

Quindi anche questo è ciò che è interessante,

00:02:54

È al di là di avere dati

00:02:55

che sono memorizzati ovunque.

00:02:57

Avremo anche diversi

00:02:59

Modalità di query.

00:03:00

Dai dati e quindi

00:03:01

Tutti questi strumenti saranno in grado di

00:03:03

offrire diversi connettori,

00:03:04

quindi più o meno esaustivo.

00:03:05

E anche di questo possiamo parlarne di nuovo.

00:03:08

Una volta collegati tutti questi dati,

00:03:09

Saremo in grado di rimodellarli per

00:03:12

essere in grado di sfruttarli al meglio,

00:03:14

Quindi sarà per esempio

00:03:15

riferimenti incrociati alle fonti di dati,

00:03:16

Incrociare la mia intranet con il mio database

00:03:19

di dati per poter ripristinare

00:03:20

la visione completa del mio utente,

00:03:23

Modifica dei valori.

00:03:24

Quindi vedo che ci sono potenzialmente

00:03:26

conchiglie in alcune colonne di ma,

00:03:28

della mia pittura,

00:03:30

Sarò in grado di modificare i valori.

00:03:31

Tavoli puliti,

00:03:32

Quindi sarà un po' quello per cui sono favorevole.

00:03:34

ha detto, quindi rimuovi gli errori,

00:03:35

Elimina le righe vuote eccetera.

00:03:38

E infine anche creare

00:03:39

nuovi dati,

00:03:40

ad esempio in condizioni se tali

00:03:41

contiene tale valore e

00:03:43

che un altro contiene un altro valore.

00:03:44

Bene, sarò in grado di creare

00:03:46

Una nuova colonna condizionata

00:03:47

Nella mia tabella così faremo

00:03:49

anche essere in grado di creare dati.

00:03:51

E infine,

00:03:51

L'ultima parte molto importante,

00:03:53

Sarà l'analisi dei dati

00:03:55

dove sarò in grado di creare

00:03:57

report e dashboard,

00:03:59

più o meno esaustivo a seconda

00:04:00

Lo strumento di bias che utilizzeremo.

00:04:02

Segmentazione dinamica quindi potenza

00:04:04

filtra molto facilmente su tutto

00:04:06

il set di dati con un solo clic,

00:04:08

lavoro collaborativo.

00:04:08

Quindi metteremo online le nostre dashboard,

00:04:11

i nostri rapporti,

00:04:12

Condividili con i nostri colleghi per

00:04:14

essere in grado di generare interazione,

00:04:16

in modo che possa andarsene

00:04:17

i commenti lasciano domande,

00:04:18

anche essere in grado di costruire con te.

00:04:20

Il report direttamente online e.

00:04:22

E questa è la grande tendenza del mercato.

00:04:24

Questo è tutto ciò che sarà

00:04:26

intelligenza artificiale

00:04:27

quindi fai previsioni,

00:04:29

Formulare raccomandazioni per te

00:04:30

analisi pertinenti,

00:04:31

Vengono visualizzate le correlazioni e pertanto

00:04:33

Questo è un po' il ferro da stiro

00:04:35

Lancia tutti gli strumenti in questo momento.

00:00:00

Jadi mari kita lanjutkan pengantar ini.

00:00:01

Selama kita memahami masalahnya

00:00:04

bahwa alat-alat yang dapat saya pecahkan,

00:00:06

Kami sudah akan mencoba memahami

00:00:08

Definisi resmi ini

00:00:10

Apa itu alat tiket.

00:00:12

Jadi mari kita mulai dari definisi

00:00:13

yang agak resmi,

00:00:15

Kami akan mengatakan bahwa itu hanya berasal dari

00:00:17

dari Wikipedia dan siapa yang memberi tahu kami hal ini,

00:00:20

intelijen bisnis,

00:00:20

nah itulah nama BI dalam bahasa Inggris,

00:00:23

jadi untuk Business Intelligence dan

00:00:25

Informatika untuk pengambil keputusan

00:00:27

dan pemimpin bisnis.

00:00:29

Jadi itu sangat penting.

00:00:30

Itulah yang saya katakan kepada Anda di

00:00:31

mulai dari segala sesuatu yang data,

00:00:32

strategi berbasis data,

00:00:33

Jadi ini untuk orang-orang.

00:00:35

Siapa yang perlu memiliki

00:00:37

Dukungan untuk pengambilan keputusan.

00:00:38

Jadi itu saja,

00:00:39

Ini jelas untuk pembuat keputusan

00:00:41

dan eksekutif perusahaan.

00:00:43

Mereka menunjuk sarana,

00:00:44

Alat dan metode yang

00:00:46

memungkinkan untuk mengumpulkan, mengkonsolidasikan,

00:00:47

Membuat model dan merender data.

00:00:49

Semua elemen ini,

00:00:50

Kami juga bisa membicarakannya.

00:00:51

Mengumpulkan, seperti yang telah kita lihat,

00:00:53

Data dapat disebarkan atau

00:00:55

setiap kasus dimasukkan ke dalam ruang teknis,

00:00:56

Jadi kita butuh alat yang bisa

00:00:58

untuk terhubung ke ruang-ruang ini

00:01:00

di sana untuk mengambil informasi,

00:01:01

konsolidasikan mereka sehingga pulihkan semuanya

00:01:03

di lokasi yang dimodelkan yang sama.

00:01:05

Ini dia

00:01:05

Kami akan melintasi yang berbeda

00:01:07

sumber data.

00:01:07

Dapat mengerjakan ulang informasi untuk

00:01:09

membuatnya dapat digunakan dan pada akhirnya

00:01:11

semua ruang restitusi,

00:01:13

Jadi ada visualisasi dan

00:01:14

Berbagi dengan orang lain

00:01:16

dari perusahaan data.

00:01:18

Jadi mengapa melakukan semua ini di depan mata?

00:01:19

untuk menawarkan dukungan keputusan dan

00:01:21

memungkinkan pengambil keputusan untuk memiliki

00:01:23

Gambaran umum kegiatan yang diproses?

00:01:25

Gambaran umumnya,

00:01:25

Lagi

00:01:26

sangat penting karena

00:01:27

Inilah inti dari ini

00:01:30

alat saya adalah untuk pergi lebih tepatnya

00:01:32

daripada memiliki tampilan fokus pada

00:01:34

pada sumber data.

00:01:35

Kita akan melihat gambaran besarnya

00:01:37

dan karena itu dapat misalnya untuk

00:01:39

pelanggan memiliki di sana semua

00:01:41

Langkah-langkah kontak yang mungkin dia miliki

00:01:42

dengan perusahaan untuk dapat melakukannya dengan baik

00:01:45

memahami dan membuat keputusan yang baik.

00:01:47

Dan dalam hal ini,

00:01:48

Kami akan mencoba membuat skema kecil

00:01:51

sedikit definisi yang sangat resmi ini,

00:01:54

sangat sangat bertele-tele,

00:01:54

dengan diagram mungkin sedikit lebih sederhana.

00:01:56

Bagaimanapun,

00:01:57

Saya yang paling banyak berbicara kepada saya,

00:01:57

Jadi saya harap itu akan terjadi

00:01:59

Juga untuk Anda di mana kami akan mulai dari

00:02:01

sumber data terkenal kami,

00:02:02

Jadi itulah yang Anda miliki di sebelah kiri sini.

00:02:03

Jadi CRM adalah semua data

00:02:05

yang akan menjadi perhatian pelanggan,

00:02:06

pembelian yang telah mereka lakukan,

00:02:08

Oleh karena itu, tempat penjualan

00:02:09

hanya toko-toko,

00:02:10

jejaring sosial,

00:02:10

apa pun yang dapat Anda lakukan di atasnya,

00:02:12

posting foto,

00:02:13

Klik

00:02:13

Berbagi dan sebagainya

00:02:15

apa itu alat Analytics

00:02:16

itu bisa menjadi alat.

00:02:18

Analisis pada

00:02:19

Situs web itu bisa di alat

00:02:22

Analisis yang sedikit lebih formal

00:02:23

ketik Google Analytics ke internet,

00:02:25

Adobe et cetera.

00:02:26

Dan alat juga dari X pada

00:02:29

Mampu membicarakannya. Jadi semua ini

00:02:31

alat ada di ruang,

00:02:33

Kami sudah bisa mengumpulkan mereka

00:02:35

di ruang koleksi,

00:02:37

Jadi ruang koleksi ini jadi

00:02:38

semua alat yang saya tawarkan kepada mereka

00:02:40

Jadi itu akan menjadi yang akan memungkinkan

00:02:41

untuk melakukan panggilan untuk membayar.

00:02:43

Kami akan dapat terhubung ke

00:02:44

intranet perusahaan,

00:02:45

dapat terhubung ke database

00:02:47

data dan bahkan pemulihan

00:02:48

File atau file Excel

00:02:49

File CSV yang ada di SharePoint atau

00:02:51

bahkan di komputer pribadi.

00:02:53

Jadi itu yang menarik juga,

00:02:54

Ini di luar memiliki data

00:02:55

yang disimpan di mana-mana.

00:02:57

Kita juga akan memiliki yang berbeda

00:02:59

mode kueri.

00:03:00

Dari data dan karenanya

00:03:01

Semua alat ini akan dapat

00:03:03

menawarkan konektor yang berbeda,

00:03:04

oleh karena itu kurang lebih lengkap.

00:03:05

Dan itu juga bisa kita bicarakan lagi.

00:03:08

Setelah kami menghubungkan semua data ini,

00:03:09

Kami akan dapat membentuk kembali mereka untuk

00:03:12

mampu memanfaatkannya sebaik mungkin,

00:03:14

Jadi itu akan menjadi contoh

00:03:15

sumber data referensi silang,

00:03:16

Seberangi intranet saya dengan database saya

00:03:19

data yang dapat dipulihkan

00:03:20

tampilan lengkap pengguna saya,

00:03:23

Mengubah nilai.

00:03:24

Jadi saya melihat ada potensi

00:03:26

kerang di beberapa kolom ma,

00:03:28

lukisan saya,

00:03:30

Saya akan dapat mengubah nilainya.

00:03:31

Bersihkan meja,

00:03:32

Jadi itu akan menjadi sedikit untuk apa saya.

00:03:34

mengatakan, jadi hapus kesalahan,

00:03:35

Hapus baris kosong dan lain-lain.

00:03:38

Dan akhirnya bahkan membuat

00:03:39

data baru,

00:03:40

misalnya dalam kondisi jika demikian

00:03:41

kolom berisi nilai seperti itu dan

00:03:43

bahwa yang lain mengandung nilai lain.

00:03:44

Yah, saya akan bisa membuat

00:03:46

Kolom terkondisi baru

00:03:47

Di meja saya jadi kami akan

00:03:49

juga bisa membuat data.

00:03:51

Dan akhirnya,

00:03:51

Bagian terakhir yang sangat penting,

00:03:53

Ini akan menjadi analisis data

00:03:55

di mana saya akan dapat membuat

00:03:57

laporan dan dasbor,

00:03:59

kurang lebih lengkap menurut

00:04:00

alat bias yang akan kita gunakan.

00:04:02

Oleh karena itu, segmentasi dinamis

00:04:04

filter sangat mudah pada semuanya

00:04:06

himpunan data dalam satu klik,

00:04:08

kerja kolaboratif.

00:04:08

Jadi kami akan menempatkan dasbor kami secara online,

00:04:11

laporan kami,

00:04:12

Bagikan dengan kolega kami untuk

00:04:14

mampu menghasilkan interaksi,

00:04:16

sehingga dia bisa pergi

00:04:17

komentar meninggalkan pertanyaan,

00:04:18

bahkan bisa membangun bersama Anda.

00:04:20

Laporannya langsung online dan.

00:04:22

Dan itulah tren besar di pasar.

00:04:24

Hanya itu yang akan terjadi

00:04:26

kecerdasan buatan

00:04:27

jadi buat prediksi,

00:04:29

membuat rekomendasi untuk Anda

00:04:30

analisis yang relevan,

00:04:31

Anda menampilkan korelasi dan oleh karena itu

00:04:33

Itu sedikit setrika dari

00:04:35

meluncurkan semua alat sekarang.

00:00:00

Então, vamos continuar esta introdução.

00:00:01

Desde que compreenda os problemas

00:00:04

O que as ferramentas do aplicativo podem resolver?

00:00:06

Vamos tentar entendê-lo

00:00:08

A definição oficial deste

00:00:10

que é uma ferramenta de BI.

00:00:12

Então, vamos começar com uma definição

00:00:13

que é um pouco oficial,

00:00:15

Vamos dizer que vem de muito simplesmente

00:00:17

da Wikipédia e quem nos diz isso,

00:00:20

inteligência de negócios,

00:00:20

então esse é o nome do BI em inglês,

00:00:23

assim para Business Intelligence e

00:00:25

TI para decisores

00:00:27

e líderes empresariais.

00:00:29

Então isso é muito importante.

00:00:30

Isso é o que eu estava dizendo no

00:00:31

começar em todos os dados de coisas,

00:00:32

a estratégia baseada em dados,

00:00:33

Então é para as pessoas

00:00:35

que precisam ter

00:00:37

ferramentas de tomada de decisão.

00:00:38

Então, isso,

00:00:39

Obviamente, destina-se aos decisores

00:00:41

e os executivos da empresa.

00:00:43

Designam os meios,

00:00:44

ferramentas e métodos que

00:00:46

permitir-lhe recolher, consolidar,

00:00:47

Modele e renderize os dados.

00:00:49

Todas estas coisas,

00:00:50

Também pudemos falar sobre isso.

00:00:51

Colecionando, como vimos,

00:00:53

Os dados podem ser dispersos ou

00:00:55

em qualquer caso, colocados em espaços técnicos,

00:00:56

Por isso, precisamos de uma ferramenta que possa

00:00:58

para se conectar a esses espaços

00:01:00

lá para recuperar a informação,

00:01:01

Consolide-os para recuperar tudo

00:01:03

no mesmo local modelado.

00:01:05

É isso

00:01:05

que vamos cruzar o diferente

00:01:07

fontes de dados.

00:01:07

Ser capaz de retrabalhar as informações para

00:01:09

torná-lo acionável e, em última análise,

00:01:11

toda a zona de restituição,

00:01:13

Assim, a visualização e o

00:01:14

Partilhar com outras pessoas

00:01:16

da empresa de dados.

00:01:18

E então por que fazer tudo isso à vista?

00:01:19

prestar apoio à decisão e

00:01:21

permitir que um decisor tenha um

00:01:23

Visão geral da atividade que está sendo processada?

00:01:25

O panorama geral,

00:01:25

Mais uma vez,

00:01:26

é extremamente importante porque

00:01:27

Essa é a essência destes

00:01:30

ferramentas, é ir antes

00:01:32

do que ter uma vista de foco

00:01:34

numa fonte de dados.

00:01:35

Vamos ver o panorama geral

00:01:37

e, por conseguinte, ser capaz de, por exemplo,

00:01:39

o cliente tem todas as

00:01:41

passos de contatos que ele pode ter tido

00:01:42

com a empresa para poder fazê-lo bem.

00:01:45

Compreender e tomar boas decisões.

00:01:47

E por falar nisso,

00:01:48

Vamos tentar diagramar um pouco

00:01:51

Esta definição muito oficial,

00:01:54

muito, muito detalhado,

00:01:54

com um diagrama que talvez seja um pouco mais simples.

00:01:56

Em qualquer caso,

00:01:57

Eu sou o que mais fala comigo,

00:01:57

Espero, pois, que assim seja

00:01:59

Também para si, por onde vamos começar

00:02:01

as nossas famosas fontes de dados,

00:02:02

Então é isso que você tem à esquerda aqui.

00:02:03

Portanto, o CRM são todos os dados

00:02:05

que afetará os clientes,

00:02:06

as compras que fizeram,

00:02:08

Por conseguinte, os pontos de venda,

00:02:09

simplesmente as lojas,

00:02:10

redes sociais,

00:02:10

qualquer coisa que você possa fazer nele,

00:02:12

postar fotos,

00:02:13

cliques,

00:02:13

Partilhas etc e tudo

00:02:15

Que são ferramentas analíticas assim

00:02:16

Pode ser uma ferramenta

00:02:18

análise sobre o

00:02:19

site, pode ser em ferramentas

00:02:22

Análise um pouco mais oficial

00:02:23

Google Analytics tipo para a internet,

00:02:25

Adobe, etc.

00:02:26

E ferramentas de UX também

00:02:29

foi capaz de falar sobre isso. Então, tudo isso

00:02:31

ferramentas há em um espaço,

00:02:33

Vamos conseguir reuni-los

00:02:35

numa zona de recolha,

00:02:37

Por isso, esta área de recolha

00:02:38

todas as ferramentas de BI oferecem-lhes

00:02:40

Então isso vai permitir

00:02:41

para fazer chamadas para pagar.

00:02:43

Vamos ser capazes de nos conectar a

00:02:44

intranets corporativas,

00:02:45

Ser capaz de se conectar a bancos de dados

00:02:47

dados e até mesmo recuperar dados

00:02:48

Ficheiros Excel ou

00:02:49

Arquivos CSV que estão em um SharePoint ou

00:02:51

mesmo num computador pessoal.

00:02:53

Então isso é o que é interessante também,

00:02:54

Está além de ter dados

00:02:55

que são armazenados em todo o lugar.

00:02:57

Também vamos ter

00:02:59

modos de consulta.

00:03:00

Dados e, por conseguinte,

00:03:01

Todas estas ferramentas serão capazes de

00:03:03

oferecer conectores diferentes,

00:03:04

portanto, mais ou menos exaustivo.

00:03:05

E poderemos falar sobre isso novamente

00:03:08

Depois de conectarmos todos esses dados,

00:03:09

Vamos ser capazes de remodelá-los para

00:03:12

ser capaz de tirar o máximo partido deles,

00:03:14

Então vai ser por exemplo

00:03:15

cruzamento de fontes de dados,

00:03:16

Fazer referência cruzada da minha intranet com a minha base de dados

00:03:19

dados para poder renderizar

00:03:20

Visão completa do meu usuário,

00:03:23

Alterar os valores.

00:03:24

Então eu vejo que existem potencialmente

00:03:26

Erros de digitação em algumas colunas

00:03:28

da minha pintura,

00:03:30

Vou poder mudar os valores.

00:03:31

limpar as mesas,

00:03:32

Então isso vai ser um pouco do que eu sou

00:03:34

Então, vamos nos livrar dos erros,

00:03:35

remover linhas em branco, etc.

00:03:38

E, finalmente, até mesmo criar

00:03:39

novos dados,

00:03:40

por exemplo, em condições em que tais

00:03:41

contém esse valor e

00:03:43

que outro contém outro valor.

00:03:44

Bem, eu vou ser capaz de criar

00:03:46

Uma nova coluna condicionada

00:03:47

na minha mesa, então vamos

00:03:49

também ser capaz de criar dados.

00:03:51

E, finalmente,

00:03:51

A última parte muito importante,

00:03:53

Vai ser análise de dados

00:03:55

onde vou poder criar

00:03:57

Relatórios e painéis

00:03:59

mais ou menos exaustivo, dependendo do

00:04:00

a ferramenta de viés que vamos usar.

00:04:02

Segmentação dinâmica, portanto, poder

00:04:04

Filtre muito facilmente em tudo

00:04:06

o conjunto de dados com um único clique,

00:04:08

trabalho colaborativo.

00:04:08

Por isso, vamos colocar os nossos dashboards online,

00:04:11

os nossos relatórios,

00:04:12

Partilhe-os com os nossos colegas para

00:04:14

ser capaz de gerar interação,

00:04:16

para que ele possa sair

00:04:17

comentários, deixar perguntas,

00:04:18

mesmo sendo capaz de construir com você

00:04:20

o relatório diretamente online.

00:04:22

E essa é a grande tendência do mercado.

00:04:24

Isso é tudo o que vai ser

00:04:26

inteligência artificial

00:04:27

Portanto, faça previsões,

00:04:29

fazer recomendações para você

00:04:30

análise relevante,

00:04:31

você exibe correlações e, portanto,

00:04:33

Isso é um pouco do ferro do

00:04:35

lançamentos de todas as ferramentas agora.

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