tgoop.com/datascience_school/529
Last Update:
#Power_BI
❇️لایههای چهارگانه مشکلات هوش تجاری
▪️در بسیاری از سازمانها، فقط به لایه سطحی مشکلات دادهای پرداخته میشود در حالیکه باید به مسائل در لایههای عمیقتری توجه نمود:
🔹 لایه سطحی: مشکلاتی مانند کندی بارگذاری داشبوردها، شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) نادرست، یا خطاهای خروجی.
🔹 لایه ساختاری: ریشه بسیاری از ناپایداریها را باید در زیرساختهای دادهای جستوجو کرد؛ از جمله پایپلاینهای ناپایدار و فرآیندهای ETL غیرقابل اطمینان
🔹 لایه استراتژیک: ناهماهنگی در تعریف شاخصها میان تیمها، جزیرهای بودن دادهها و نبود یکپارچگی میان سیستمهای کلیدی، موجب میشود تصمیمگیران با تصویر ناقصی از وضعیت مواجه باشند.
🔹 لایه اصلی (Core Data): در عمیقترین سطح، مشکلات به نبود حاکمیت داده، فقدان مالک داده و مشخص نبود تک سورس داده بازمیگردد.
👈 حل مسائل در لایه سطحی، به تکرار مداوم مشکلات منجر خواهد شد. برای ایجاد تحولی پایدار در استراتژی داده، باید از لایه Core Data آغاز کرد.
🧐سازمان شما در کدام لایه بیشتر با چالش مواجه است؟
🏫 @DataScience_School
🌐 Http://dsstalent.com
BY Data Science School

Share with your friend now:
tgoop.com/datascience_school/529