Открытый вебинар5 месяцев назад

Зрелая система бизнес-аналитики: не миф, а архитектура

По мере развития бизнес-аналитики временные решения начинают превращаться в системные ограничения. Расчёты оказываются распределены между отчётами, ETL-процессами и отдельными таблицами, одна метрика показывает разные значения, а команда уже не может точно определить происхождение данных. На вебинаре разберём, как должна быть устроена зрелая система бизнес-аналитики и где проходит граница между допустимым компромиссом и архитектурным риском. Обсудим, в какой момент ETL внутри BI становится узким местом и источником технического долга, как использовать слоёную архитектуру для управления сложностью и что должно находиться на каждом уровне работы с данными. Отдельное внимание уделим качеству, прозрачности и воспроизводимости расчётов. Покажем, какие архитектурные решения помогают устранить расхождения метрик, определить ответственность за данные и вернуть доверие бизнеса к аналитическим отчётам. В завершение участники получат чек-лист, который поможет оценить текущее состояние аналитической системы и понять, какие изменения действительно необходимы, а какие только

Спикеры

За 60 минут вы узнаете:

В какой момент ETL внутри BI становится источником технического долга.
Когда ETL необходимо выносить в отдельный слой или модуль.
В каких случаях перенос ETL будет преждевременным и избыточным.
Как правильно разделять данные по архитектурным слоям.
Что должно находиться в каждом слое аналитической системы.
Почему готовые к анализу данные нельзя превращать в витрину под один отчёт.
Как слоёная архитектура помогает управлять сложностью и ответственностью.
Почему одна метрика может показывать разные значения в разных отчётах.
Как контролировать качество, происхождение и воспроизводимость данных.
Как вернуть доверие бизнеса к аналитике.

Программа

ETL внутри бизнес-аналитики: где проходит граница риска.
Признаки технического долга в процессах обработки данных.
Когда ETL пора выносить в отдельный слой или модуль.
Когда усложнение архитектуры будет преждевременным.
Слоёная архитектура как инструмент управления сложностью.
Практическое назначение каждого слоя данных.
Типовые ошибки построения аналитических витрин.
Причины расхождения метрик в разных отчётах.
Контроль качества и происхождения данных.
Прозрачность и воспроизводимость расчётов.
Чек-лист архитектурных решений.
Ответы на вопросы участников.

Кому будет полезно

ИТ-директорам, отвечающим за стабильность, масштабируемость и стоимость аналитической инфраструктуры.
Руководителям аналитических команд, которым необходимо выстроить понятную архитектуру и распределить ответственность за метрики.
Инженерам данных, работающим со сложными ETL-процессами и промышленными аналитическими контурами.
BI-разработчикам и аналитикам, которые сталкиваются с расхождениями показателей и непрозрачной логикой расчётов.
Архитекторам данных и специалистам, проектирующим корпоративные хранилища.
Специалистам, работающим с DWH, витринами данных и аналитическими панелями.
Командам, которые хотят развивать аналитику без постоянных переделок и накопления технического долга.