Garantissez la cohérence et la fiabilité de l'architecture de données pour réduire les risques de perte ou de vol de données critiques.
Mettez en œuvre une fois pour toutes une stratégie de données solide qui permet des changements sans restructuration coûteuse.
Simplifiez les décisions de conception et le processus de mise en œuvre, afin que les employés puissent se concentrer sur la transformation analytique.
Y a-t-il un concept ou une architecture derrière les données de votre entreprise ? Savez-vous ce qui relie vos référentiels et vos sources de données ? À un certain stade de sa croissance, l'entreprise se rend compte à quel point les données contribuent à son succès, mais elle réalise également qu'il n'existe aucun concept ni aucune norme pour les structures de données. Des employés et des équipes créent et accumulent de nouveaux magasins et entrepôts de données sans aucune directive concernant la collecte, la gestion, la sécurité et le cycle de vie des données.
Plus important encore, lorsque les magasins de données se remplissent indépendamment les uns des autres, il devient plus difficile d'obtenir la synergie nécessaire pour les utiliser ensemble. Une bonne intégration et des interactions harmonieuses entre les systèmes reposent sur la gestion de l'architecture des données, mais ce n'est jamais le bon moment pour s'arrêter et mettre en place de bonnes pratiques de conception.
Les entreprises peuvent intégrer des sources de données internes et externes et transformer des millions de lignes de données en informations exploitables. En commençant par les types de questions auxquelles les managers souhaitent obtenir des réponses, les analystes identifient les sources de données internes et externes pertinentes. Ils utilisent des workflows et l'analytique pour réunir des données nouvelles et anciennes provenant de sources aussi diverses que des apps de point de vente, des programmes de fidélité, des informations sur les franchises, des métadonnées internes et même des données géospatiales. L'analytique automatise le travail de traitement, d'enrichissement, de connexion, de transformation et de sortie des données afin que les analystes puissent sonder les jeux de données combinés qui en résultent et créer des visualisations. Aidés de ces informations, les responsables métier peuvent prendre des décisions plus opportunes, fondées sur des données, qui amélioreront la rentabilité et la croissance de l'entreprise.
Avec Alteryx, vous pouvez :