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

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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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de comprendre les outils de Business Intelligence (BI) et leur rôle dans la prise de décision au sein des entreprises. Nous allons explorer la définition officielle de la BI, ses composants, et comment ces outils permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer des données pour aider les décideurs à avoir une vue d'ensemble de l'activité de l'entreprise.

Chapitres :

  1. Introduction à la Business Intelligence
    La Business Intelligence (BI) est un ensemble d'outils et de méthodes qui aident les décideurs et les dirigeants d'entreprise à prendre des décisions éclairées. La BI se concentre sur la collecte et l'analyse des données pour offrir une vue d'ensemble des activités de l'entreprise, ce qui est essentiel dans une stratégie axée sur les données.
  2. Définition de la Business Intelligence
    Selon Wikipédia, la BI, ou informatique décisionnelle, est destinée à l'usage des décideurs et des dirigeants d'entreprise. Elle désigne les moyens, outils et méthodes permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer des données. Ces éléments sont cruciaux pour aider à la prise de décision.
  3. Processus de collecte et de consolidation des données
    Les données peuvent être dispersées dans différents espaces techniques. Un outil de BI doit être capable de se connecter à ces espaces pour récupérer l'information. La consolidation des données permet de les rassembler en un seul endroit, facilitant ainsi leur exploitation. Voici les étapes clés : - **Collecte des données** : Récupération des données provenant de diverses sources. - **Consolidation** : Regroupement des données pour une analyse plus facile. - **Modélisation** : Croisement des différentes sources de données pour les rendre exploitables.
  4. Restitution et visualisation des données
    La restitution des données se fait par le biais de visualisations et de partages au sein de l'entreprise. Cela permet aux décideurs d'avoir une vue d'ensemble de l'activité traitée. Par exemple, pour un client, il est possible de visualiser tous les points de contact qu'il a eus avec l'entreprise, ce qui aide à mieux comprendre ses besoins.
  5. Schématisation des sources de données
    Pour mieux comprendre la BI, il est utile de schématiser les différentes sources de données. Les sources peuvent inclure : - **CRM** : Données sur les clients et leurs achats. - **Réseaux sociaux** : Interactions et engagements des utilisateurs. - **Outils analytiques** : Outils comme Google Analytics pour analyser le trafic web. Ces sources sont rassemblées dans un espace de collecte, permettant des connexions à des bases de données et des fichiers divers.
  6. Exploitation des données
    Une fois les données collectées, elles peuvent être exploitées de plusieurs manières : - **Croisement des données** : Combiner des données de différentes sources pour obtenir une vue complète. - **Nettoyage des données** : Suppression des erreurs et des lignes vides. - **Création de nouvelles données** : Génération de nouvelles colonnes basées sur des conditions spécifiques.
  7. Analyse et collaboration
    L'analyse des données permet de créer des rapports et des tableaux de bord. Les outils de BI offrent des fonctionnalités telles que : - **Segmentation dynamique** : Filtrage des données en un seul clic. - **Travail collaboratif** : Partage des rapports et des tableaux de bord avec des collègues pour générer des interactions et des commentaires. - **Intelligence artificielle** : Utilisation de l'IA pour faire des prédictions et des recommandations basées sur les données.
  8. Conclusion
    En résumé, les outils de Business Intelligence sont essentiels pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées. Ils permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer des données, offrant ainsi une vue d'ensemble des activités de l'entreprise. L'intégration de l'intelligence artificielle dans ces outils représente une avancée significative, permettant des analyses plus pertinentes et des recommandations précises.

FAQ :

Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle (BI) ?

L'informatique décisionnelle, ou BI, est un ensemble d'outils et de méthodes qui permettent de collecter, analyser et présenter des données pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées.

Comment la BI aide-t-elle à la prise de décision ?

La BI aide à la prise de décision en fournissant des données consolidées et analysées, permettant aux décideurs d'avoir une vue d'ensemble de l'activité et d'identifier des tendances ou des problèmes potentiels.

Quels types de données peuvent être analysés avec des outils de BI ?

Les outils de BI peuvent analyser une variété de données, y compris les données clients, les ventes, les performances marketing, et d'autres données opérationnelles provenant de différentes sources comme les CRM, les réseaux sociaux, et les bases de données.

Quels sont les avantages d'utiliser un dashboard dans la BI ?

Un dashboard permet de visualiser rapidement des indicateurs clés de performance et d'autres données importantes, facilitant ainsi la prise de décision rapide et informée.

Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans la BI ?

L'intelligence artificielle est utilisée dans la BI pour analyser des données, faire des prédictions, et fournir des recommandations basées sur des analyses de données complexes.

Quelques cas d'usages :

Amélioration de la relation client

Une entreprise utilise un système CRM intégré à des outils de BI pour analyser les interactions avec les clients, identifier les tendances d'achat et personnaliser les offres, ce qui améliore la satisfaction client et augmente les ventes.

Optimisation des performances marketing

Une équipe marketing utilise des outils analytiques pour suivre l'efficacité de ses campagnes publicitaires en temps réel, ajustant les stratégies en fonction des données collectées pour maximiser le retour sur investissement.

Analyse des ventes

Une entreprise de vente au détail utilise des dashboards pour visualiser les performances de ses différents points de vente, permettant aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées sur les stocks et les promotions.

Prédictions de tendances

Une société d'analyse de données utilise l'intelligence artificielle pour prédire les tendances du marché en analysant des données historiques et en fournissant des recommandations stratégiques aux dirigeants.

Collaboration en temps réel

Une équipe de projet utilise des dashboards en ligne pour collaborer sur des rapports, permettant à chaque membre de laisser des commentaires et de poser des questions, ce qui améliore la communication et l'efficacité du travail d'équipe.

Glossaire :

BI

L'informatique décisionnelle, ou Business Intelligence (BI) en anglais, désigne l'ensemble des outils, méthodes et processus permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer des données pour aider à la prise de décision.

Data driven

Une stratégie basée sur les données, où les décisions sont prises en se basant sur l'analyse des données plutôt que sur l'intuition ou l'expérience.

CRM

Customer Relationship Management, un système qui aide les entreprises à gérer leurs interactions avec les clients, en centralisant les informations sur les clients et leurs comportements.

Outils analytiques

Logiciels ou applications qui permettent d'analyser des données pour en extraire des informations utiles, comme Google Analytics ou des outils d'analyse de site web.

Dashboard

Un tableau de bord qui présente des indicateurs clés de performance (KPI) et des données de manière visuelle pour faciliter la prise de décision.

Segmentation dynamique

La capacité de filtrer et d'analyser des données en temps réel, permettant une visualisation et une interaction rapide avec les données.

Intelligence artificielle

Technologie qui permet aux machines d'apprendre et de prendre des décisions basées sur des données, souvent utilisée pour faire des prédictions et des recommandations.

résultat(s)
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Alors va continuer cette introduction.
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Tant qu'on a compris les problèmes
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que peuvent résoudre les outils de I'application
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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.
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Alors on va partir d'une définition
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qui est un peu officielle,
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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
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et des dirigeants d'entreprise.
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Donc ça c'est très important.
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C'est ce que je vous disais au
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début sur tout ce qui est data,
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la stratégie Data-driven,
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donc ça s'adresse à des gens
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qui ont pour besoin de d'avoir des
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supports pour prendre des décisions.
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Donc ça,
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ça s'adresse évidemment aux décideurs
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et aux dirigeants de l'entreprise.
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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.
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Tous ces éléments,
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on a pu en parler aussi.
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Collecter, on l'a vu,
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les données peuvent être dispersées ou en
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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
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là pour récupérer l'information,
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les consolider donc tout récupérer
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à un même endroit modélisé.
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C'est là,
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qu'on va croiser les différentes
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sources de données.
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Pouvoir retravailler l'information pour
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la rendre exploitable et finalement
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tout l'espace de restitution,
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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 ?
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La vue d'ensemble,
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là aussi,
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est extrêmement importante puisque
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c'est l'essence même de ces
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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.
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On va aller voir la vue d'ensemble
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et donc pouvoir par exemple pour un
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client avoir là tous les
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steps de contacts qu'il a pu avoir
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avec l'entreprise pour pouvoir bien le
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comprendre et prendre des bonnes décisions.
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Et à ce propos,
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on va essayer de schématiser un petit
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peu cette définition très officielle,
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très très verbeuse,
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avec un schéma peut-être un peu plus simple.
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En tout cas,
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moi c'est celle qui me parle le plus,
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donc j'espère que ça sera le cas
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aussi pour vous où on va partir de
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nos fameuses sources de données,
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donc c'est ce que vous avez à gauche ici.
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Donc le CRM c'est toutes les données
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qui vont concerner les clients,
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les achats qu'ils ont réalisés,
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les points de vente donc
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tout simplement les magasins,
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les réseaux sociaux,
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tout ce que vous pouvez faire dessus,
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poster des photos,
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les clics,
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les partages etc et tout
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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
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analytiques un peu plus officiels
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type Google Analytics à internet,
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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,
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on va pouvoir déjà les rassembler
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dans un espace de collecte,
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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
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de faire des appels à payer.
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On va pouvoir se connecter à
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des intranets d'entreprise,
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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
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même sur un ordinateur personnel.
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Donc là c'est ce qui est intéressant aussi,
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c'est au-delà d'avoir des données
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qui sont stockées un peu partout.
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On va aussi avoir différents
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modes de requêtage.
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De la donnée et donc
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tous ces outils là vont pouvoir
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proposer différents connecteurs,
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donc plus ou moins exhaustifs.
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Et ça aussi on pourra en reparler une
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fois qu'on a connecté toutes ces données,
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on va pouvoir les refaçonner pour
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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,
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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,
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je vais pouvoir modifier les valeurs.
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nettoyer les tables,
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donc ça va être un petit peu ce que je
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disais, donc supprimer les erreurs,
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supprimer les lignes vides etc.
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Et finalement même créer des
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nouvelles données,
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par exemple en des conditions si telle
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colonne contient telle valeur et
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qu'une autre contient une autre valeur.
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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.
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Et finalement,
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le dernier volet très important,
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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,
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nos rapports,
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les partager à nos collègues pour
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pouvoir générer de l'interaction,
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pour qu'il puisse laisser des
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commentaires, laisser des questions,
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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.
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C'est tout ce qui va être
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intelligence artificielle,
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donc faire des prédictions,
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vous faire des recommandations
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d'analyse pertinente,
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vous affichez des corrélations et donc
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ça c'est un petit peu le fer de
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lance de tous les outils en ce moment.

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résultat(s)
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So let's continue this introduction.
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As long as we understand the problems
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that the tools of I can solve,
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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,
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We will say that simply comes from
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of Wikipedia and who tells us this,
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business intelligence,
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so that's the name of BI in English,
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so for Business Intelligence and
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Informatics for decision-makers
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and business leaders.
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So that's very important.
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That's what I was telling you at
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start on everything that is data,
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the Data-driven strategy,
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So it's for people.
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Who need to have
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Support for decision-making.
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So that's it,
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It's obviously for decision-makers
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and company executives.
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They designate the means,
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tools and methods that
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allow to collect, consolidate,
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Model and render data.
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All these elements,
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We were able to talk about it too.
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Collecting, as we have seen,
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Data can be dispersed or
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any case put in technical spaces,
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So we need a tool that can
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to connect to these spaces
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there to retrieve the information,
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consolidate them so recover everything
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in the same modeled location.
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This is it
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We will cross the different
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data sources.
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Be able to rework information for
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make it usable and ultimately
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all the restitution space,
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So there visualization and the
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Sharing with others
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of the company of the data.
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And so why do all this in sight?
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to offer decision support and
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allow a decision-maker to have a
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Overview of the activity processed?
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The overview,
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Again,
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is extremely important since
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This is the essence of these
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tools of I is to go rather
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than to have a focus view on a
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on a data source.
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We're going to see the big picture
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and therefore be able for example for a
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customer have there all the
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Steps of contacts he may have had
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with the company to be able to do it well
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understand and make good decisions.
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And in this regard,
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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.
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In any case,
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I who speak to me the most,
00:01:57
So I hope it will be the case
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Also for you where we will start from
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our famous data sources,
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So that's what you have on the left here.
00:02:03
So CRM is all the data
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which will concern customers,
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the purchases they have made,
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The points of sale therefore
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simply the shops,
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social networks,
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anything you can do on it,
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post photos,
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clicks,
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Sharing et cetera and everything
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what is Analytics tools so
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it can be tools.
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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,
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Adobe et cetera.
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And tools also from the X on
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was able to talk about it. So all these
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tools there are in a space,
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We will already be able to gather them
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in a collection space,
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So this collection space so
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all the tools of I offer them
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So it's going to be that's going to allow
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to make calls to pay.
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We will be able to connect to
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corporate intranets,
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be able to connect to databases
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of data and even recover
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Excel files or files
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CSV file that are on a SharePoint or
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even on a personal computer.
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So that's what's interesting too,
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It's beyond having data
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that are stored everywhere.
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We're also going to have different
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query modes.
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From the data and therefore
00:03:01
All these tools will be able to
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offer different connectors,
00:03:04
therefore more or less exhaustive.
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And that too we can talk about one again.
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Once we have connected all this data,
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We will be able to reshape them for
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be able to make the most of them,
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So it's going to be for example
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cross-referencing data sources,
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Cross my intranet with my database
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of data to be able to restore
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the complete view of my user,
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Changing values.
00:03:24
So I see that there are potentially
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shells in some columns of ma,
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of my painting,
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I will be able to change the values.
00:03:31
Clean tables,
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So that's going to be a little bit what I'm for.
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said, so remove errors,
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Delete blank lines et cetera.
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And finally even create
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new data,
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for example under conditions if such
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column contains such a value and
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that another contains another value.
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Well, I'll be able to create
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A new conditioned column
00:03:47
In my table so we will
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also be able to create data.
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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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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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.

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résultat(s)
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।

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résultat(s)
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
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Lancia tutti gli strumenti in questo momento.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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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