Composable Analytics正在通过为组织提供构建其独特分析解决方案的能力来改变数据分析格局。这种模块化方法使企业能够组装出非常适合其特定需求的工具和技术，而不是依靠灵活的单片系统。通过拥抱合成分析，组织可以利用综合数据分析和商业智能的力量来推动有意义的见解和明智的决策。
什么是可理解的分析？
合并分析是指针对数据分析的敏捷，适应性的框架，该框架允许用户使用模块化组件创建自定义的分析环境。与传统的分析系统不同，这可能是严格且挑战性的，可复合分析促进了量身定制的解决方案，这些解决方案随着组织不断变化的需求而发展。
合并分析的组成部分
合并分析的基础包括各种相互联系的元素，它们共同使用以提供全面的分析解决方案。
- 数据摄入： 工具从各种来源收集数据，提供组织数据的整体视图。
- 数据准备： 过程确保数据清洁，准确并正确格式化以进行分析。
- 数据可视化和报告： 工具创建仪表板和视觉表示，可帮助用户快速获得见解。
- 分析引擎： 处理数据并执行复杂分析的系统，从基本查询到高级算法。
- AI/ML功能： 结合了人工智能和机器学习，以增强预测和预测分析。
技术基础
合并分析基于机器学习，微服务和智能数据管理等现代技术。这些进步优化了数据利用和支持增强的决策过程。例如，微服务允许独立的组件缩放，以确保组织可以有效地管理其分析框架。
可综合分析的好处
采用可复合分析为组织带来了许多优势：
- 分解数据孤岛： 方便地集成了各种数据源，以实现全面的见解。
- 灵活性和敏捷性提高： 轻松适应不断发展的业务状况和要求。
- 自定义： 量身定制的分析应用程序专门达到组织目标。
- 更快的见解： 与传统的BI系统相比，可以加速洞察力的交付。
- 改进的集成： 通过合并来源增强对数据的理解，从而更好地分析。
- 更广泛的访问： 低代码/无代码选项使团队之间的数据使用民主化。
- 成本效益： 通过使用可重复使用的模块化组件来降低成本来分析需求。
- 增强的客户体验： 根据有见地的数据分析提供个性化服务。
- 可伸缩性： 随着组织数据和用户需求而增长。
实施合并分析的操作步骤
实施合并分析涉及一系列结构化步骤，使组织通过转型过程。
- 组件标识： 确定哪些模块化组件最适合您的分析需求。
- 数据集成： 有效地连接各种结构化和非结构化数据源。
- 语义层创建： 对整个组织的数据建立共同的理解。
- API和微服务设置： 使用API促进分析组件之间的无缝通信。
- 低代码/无代码配置： 实施用户友好的工具，供非技术用户修改分析堆栈。
- 分析引擎部署： 与用户界面分开的分析过程以保持一致性。
- 自定义： 量身定制选定的组件以符合独特的组织要求。
- 数据分析： 从标准报告到预测建模，进行全面的分析。
- 连续迭代： 根据不断变化的需求，定期适应并改善分析堆栈。
可综合分析的体系结构的关键组成部分
一个有效的组合分析体系结构由几个层组成，可以协同工作以提供强大的数据功能。
- 基础架构层： 云基础架构可以进行可扩展的计算和存储，而微服务体系结构可以有效地管理工作流。
- 数据应用程序组件： 涉及用于数据摄入，制备和可视化的工具以及用于高级分析的AI/ML工具。
- 安全和治理工具： 确保跨各种来源的数据的合规性和保护。
- 编排工具： 管理不同组件之间的相互作用以获得最佳性能。
可复合分析的用例
合并分析的灵活性使各行业的各种实用应用都适用。
- 实时欺诈检测： 利用集成的交易数据来迅速欺诈标识。
- 预测性维护： 使用传感器和历史数据来预测维护需求并最大程度地减少停机时间。
- 客户行为分析： 结合来自多个接触点的数据以识别消费者趋势。
- 供应链优化： 分析各种供应链数据以提高运营效率。
- 财务预测和计划： 利用财务和市场数据进行战略预测。
- 员工保留策略： 将人力资源数据与市场指标合并以制定有效的保留计划。
- 产品开发： 使用客户反馈和市场趋势来增强产品产品。
- 医疗保健分析： 整合患者数据以提高护理质量和运营效率。
实施合并分析的挑战
虽然Composable Analytics提供了许多好处，但组织可能在实施过程中面临几个挑战。
- 整合复杂性： 各种数据源和组件的合并可能是复杂的。
- 数据一致性维护： 确保跨系统可检索可靠的数据构成困难。
- 数据治理： 由于数据源的多样，需要增加治理。
- 安全问题： 在系统之间的过渡过程中保护数据会提高安全性复杂性。
- 技能差距： 组织需要专门的人员来管理和解释分析框架。
- 变更管理： 导航采用合并分析所需的组织转变可能具有挑战性。
- 性能优化： 确保有效的系统性能作为分析功能量表需要持续的努力。
- 成本管理： 尽管有潜在的长期节省，但设置的初始投资可能很高。
