情報化時代からデータ時代への移行に伴い、データの価値は人々からますます高く評価されており、さまざまな業界が大量のデータに含まれる貴重な情報のマイニングに取り組んでいます。これは、企業の運用状況を反映するだけでなく、企業の運用決定のためのより科学的で正確なリファレンスを提供することもできます。
データと企業の架け橋として、データ分析システムはこの市場環境で特定の仕様のデータを提示できるため、大手企業に支持されています。
データ分析システムは最も広く使用されており、最も厳しい要件があります。これは金融業界にあると言えます。金融分野でのその応用は、金融革新の活力と応用の可能性を刺激しました。そのため、多くの金融関連企業が独自の財務データ分析システムのスクリーニングを開始しています。
まず、財務データ分析システムの概念。
システムは複数の外部システムからビジネスデータを収集し、このデータをシステムデータベースに保存します。システムは、一連の処理を通じてすべての生データをデータウェアハウスの基本データベースに変換します。ビジネス要件に応じて、一連のデータは、主題分析または他の上位レベルのデータアプリケーションコンポーネントによる表示のために、対応するデータマーケットに変換されます。
データ分析の適時性によると、データ分析システムは通常、リアルタイムとオフラインに分けることができます。このシステムは、強力なリアルタイムパフォーマンスとリアルタイムデータ送信を備えています。既存のデータの分析に基づいて、オフラインデータ分析システムは適時性に関する要件が低くなっています。
次に、財務データ分析システムの選び方は？
財務データ分析システムの構築は、データアクセス、データ処理、データ分析の3つのステップに大別できます。したがって、企業がデータ分析システムを選択する場合、3つの側面を直接比較できます。
1。データアクセス。
データアクセスは、データ統合とも呼ばれ、データストアにデータを書き込むだけです。企業内外にデータが分散しているため、企業は、サードパーティシステムによって生成されたデータと一部の公開データ、および企業の内部ITシステムによって生成されたデータを使用します。内部データと外部データは通常、独立して分散されます。これは、データサイロについてよく耳にすることです。このデータは無意味です。データアクセスは、これらの内部データと外部デーleasing system。
2。データ処理。
データ処理とは、アクセスされたデータに対してデータクリーニングとETLモデリングを実行し、関連付け、集計、加算などのさまざまなデータテーブル間の関係を確立することです。
3.データ分析は、データ処理後のデータのディメンションと値に基づく視覚的な分析です。つまり、ロールアップ、ドリル、スライス、ローテーションなどの操作を含む、OLApベースのクエリと分析です。最終的な分析結果は、ビジネスマンや意思決定者の作業をサポートするためにレポートまたはダッシュボードに表示されます。

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