Изучение Xplenty говорит о том, что примерно одна треть специалистов BI тратит между 50 процентами и 90 процентами их данных очистки времени, так, это возможно проанализировано.Недавнее изучение, уполномоченное поставщиком платформы интеграции данных Xplenty, показывает, что практически одна треть специалистов бизнес-аналитики (BI) больше, чем «швейцары данных», потому, что они тратят большая часть собственного времени, чистя необработанные эти для аналитики.Изучение, сфокусированное на нескольких областях Выдержки, Преобразуйте и Загрузка (ETL) процесс, включая предпочтения собственных либо основанных на облачных вычислениях ответов, воспринятых проблем и количества времени, потраченного на ETL. Девяносто семь процентов из рассмотренных заявили, что ETL был критически ответствен для их совместных усилий по бизнес-аналитике.
Помимо этого, больше чем добрая половина (51 процента) специалистов BI опросила, заявил, что они Сейчай действенно применяют личные ответы ETL, если сравнивать с 49 процентами посредством основанных на облачных вычислениях инструментов. Но тех, кто сообщил, они Сейчай применяют личные инструменты ETL, 51 процент заявил, что они «строго разглядывали» перемещение всех процессов ETL к облаку.ETL есть процессом извлечения данных из источников гомогенных либо неоднородных данных, преобразование данных для устройства хранения данных в соответствующем формате либо структуре в целях анализа и запроса и загрузке данных в последнюю цель – таких как база данных, хранилище данных, витрина данных либо хранилище данных.
«В то время как много организаций все еще надеются в громадной степени на существующий личный IT для ETL, желание сместиться к более основанной на облачных вычислениях модели ни при каких обстоятельствах не было более сильным», сообщили Янив Мор, CEO и учредитель Xplenty, в отчете. «Облако ETL предлагает узел преимуществ по собственному от увеличенной гибкости в развертывании ресурса на сокращенных затратах. Также, облако есть все более и более привлекательной опцией и от производительности и от операционной возможности».
В то время как задали вопрос, что самые непростые задачи были в создании «готовых к аналитике» данных, 55 процентов опрощенных сообщили объединяющиеся эти с разных платформ, сопровождаемых, преобразовав, чистя и форматируя входящие эти (39 процентов), интегрировав реляционные и нереляционные эти (32 процента) и чистый количество данных, что должен быть управляемым (21 процент) в любую секунду времени.«Изменение формата, консолидация и чистка громадных количеств данных из многократных источников могут быть подавляющими», сообщил Гумус. «Специалисты BI все еще приложив все возможные усилия пробуют с лучшим подходом сократить время между аналитикой и интеграцией. В следствии компании довольно часто не торопятся разблокировать подлинный потенциал собственных данных для дохода либо операционных улучшений».В это же время практически одна треть опрощенных (30 процентов) заявила, что они тратят между 50 процентами и 90 процентами их времени лишь на ETL.
«Специалисты BI должны тратить большая часть собственных данных оценки времени и дешифровки образцов, подбираемых при помощи процесса аналитики – не подготовка данных для аналитики», отметил Гумус. «Чем больше времени, они тратят применимую аналитику необработанных данных создания, тем меньше времени они должны организовать настоящую сокровище от него. Мы должны ускорить ‘время к пониманию’ громадных данных, повышая эффективность и принося более яркие ответы на организацию так, чтобы они имели возможность более скоро применять в собственных заинтересованностях их».Изучение Xplenty было нацелено на понимание, что специалисты бизнес-аналитики неприятностей сталкиваются в подготовке необработанных данных для аналитики. Для изучения специалисты на больше чем 200 биотов со всех финишей США были опрошены между 1 мая и 11 мая 2015.
Платформа интеграции данных Кспленти разрешает компаниям сделать необработанные эти «готовыми к аналитике» к аналитике на облаке, заявила компания.