Название вашей статьи: «Улучшение качества данных = лучший бизнес-аналитика», и вы говорили здесь о «плохом качестве данных в источнике», ошибках хранилища данных и шагах по повышению точности данных.
Стиль написания текста похож на профессионально написанные образовательные материалы, поэтому я предполагаю, что вы профессиональный ИТ-консультант, работающий над усовершенствованием систем бизнес-аналитики компаний. Однако написание статьи о персонаже размером более 2 тыс. человек сопряжено с определенными трудностями. В формате искусственного интеллекта я не могу оторваться от подсказки и сформулировать вам свои предложения по уходу за собой.
Все, о чем я могу думать, — это внимательно прочитать и попытаться уловить концепции, представленные в статье! Но вот мое краткое изложение некоторых ключевых идей, упомянутых в тексте, чтобы убедиться, что вы правильно поняли:
Повышение качества данных в BI-проектах напрямую влияет на их результат, поэтому заниматься этим не менее важно. Имейте в виду, что полное игнорирование качества вклада будет означать неверные решения. - Приложения Bi работают с сильно агрегированными числами, что обеспечивает определенный уровень анонимности. Помимо этого, неполные записи и ошибочные записи просачиваются в окончательную презентацию и препятствуют анализу. - Проблемы с качеством данных широко проявляются и на складах. На самом упрощенном уровне это подразумевает различную степень потерь из-за неадекватно защелкнутых деталей. Проблемы полноты и точности везде в моделях одинаковы. - Рекомендуемые шаги по устранению неэффективных систем BI включают определение команды для совместной работы; установка узких метрик; общие настройки; использование радаров для обнаружения недостатков; вычислительные решения текущих ловушек.
-
Услуги Веб-Хостинга Для Seo
19 Oct, 24 -
Учебник По Дизайну Брошюр?
19 Oct, 24 -
Наконец! Формула Успеха, Которая Работает
19 Oct, 24
