La correttezza dei dati e la loro tempestiva integrazione,
secondo le esigenze di trasformazione specifiche di analisi, costituiscono
le condizioni indispensabili affinché un progetto di Business
Intelligence sia di successo: il fine è quello di generare informazioni
riutilizzabili ed ad alto valore aggiunto, rendendole fruibili a tutte
le utenze finali aziendali che ne fanno uso.
Occorre quindi rapidamente passare ad uno approccio di integrazione
di tipo “Enterprise”,
che porta con se i benefici di una condivisione informativa fra aree, tendendo
ad un vero e proprio consolidamento della “vista unica” delle entità aziendali
che vengono poste al centro dei processi di Business Intelligence: ciò garantisce
maggiore efficacia ed affidabilità per la generazione della reportistica
a supporto dei decisori aziendali.
Ecco perché occorre dotarsi di soluzioni in grado di favorire
la condivisione di tutti gli ambienti ove quotidianamente vengono generati
dati, assicurando al contempo, il corretto approccio alla data integration mediante:
l’omogeneizzazione
di tutte le informazioni che risiedono negli ambienti operazionali (applicazioni)
con quelli analitici (BI, DW) e con quelli di tipo transazionale (portali
web, interconnessioni con il mercato esterno, ecc. ...).
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Le avanzate funzionalità per l’integrazione
e qualità dei dati di SAS Data Integration consentono
alle aziende di rispondere in modo concreto e puntuale a tutte
queste esigenze.
Le soluzioni di Data Integration offerte da SAS permettono di rilasciare progetti
di Data Warehouse e Business Intelligence nel pieno rispetto del budget pianificato,
garantendo al contempo la piena soddisfazione e fruizione da parte degli utenti
del business - consapevoli dell’affidabilità e completezza dei dati
e delle informazioni che alimentano tali sistemi.
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Principali Benefici
- Accedere, bonificare, integrare, trasformare e distribuire i dati
avvalendosi di un’unica piattaforma integrata per la Data
Integration e la Business Intelligence.
- Comprendere, validare e uniformare i dati rendendoli disponibili
agli ambienti analitici, operazionali e transazionali che ne fanno
richiesta.
- Ridurre i costi operativi rilevando, pro-attivamente, eventuali
problemi ed ostacoli nella fase di disegno piuttosto che in quella
di sviluppo.
- Accelerare la messa in esercizio delle soluzioni strategiche di
Business Intelligence e Data Warehouse.
- Disporre di informazioni complete, consistenti e riutilizzabili.
- Valorizzare gli ambienti legacy uniformandoli agli standard di
qualità e correttezza aziendali.
- Sfruttare le potenzialità della Business Intelligence in
tempo reale grazie all’integrazione, arricchimento e caricamento
dinamico dei dati nel Data Warehouse e nei Data Marts che risiendono
in azienda secondo finestre temporali di tipo near real time.
- Sfruttare le potenzialità di una piattaforma interamente
scalabile.
- Agevolare la collaborazione fra differenti aree aziendali attraverso
la condivisione dei meta-dati provenienti da diversi ambienti di
sviluppo.
Principali Caratteristiche
- Identificazione della struttura, del contenuto e del livello qualitativo
dei sistemi sorgente, in modo automatico-assistito, prima della
fase di sviluppo.
- Standardizzazione, confronto ed arricchimento dei dati riducendo
drasticamente l ’intervento
manuale.
- Gestione dei campi liberi complessi.
- Accesso e comprensione dei sistemi legacy e connettività nativa
verso le molteplici applicazioni proprietarie aziendali.
- Gestione dei meta-dati dall’inizio alla fine dei flussi
di integrazione.
- Abbattimento dei processi manuali e riutilizzo delle regole di
integrazione e qualità dei dati.
- Piattaforma per la Data Integration e la Business
Intelligence estendibilie e scalabile per le logiche di business
esistenti.
- Massima scalabilità al crescere dei volumi dei dati.
- Ottimizzazione delle risorse hardware e software grazie alla parallelizzazione
dei processi di integrazione in ambiente di sviluppo assistito.
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