Discussions sur Data Warehouse Models

Un modèle DWH est un accélérateur aidant les entreprises à mettre en place des solutions DWH, en extrayant des insights qui soutiennent un processus de prise de décision managériale basé sur les données. C'est un modèle logique qui organise les éléments de données de manière à permettre une extraction rapide et fiable des données pour divers objectifs analytiques, l'apprentissage automatique et le reporting. Les modèles PI DWH sont les solutions de data warehouse les plus avancées au monde, respectant les normes de l'industrie pour les secteurs des télécommunications, de la banque, de l'assurance et du commerce de détail. Les principaux avantages de nos modèles DWH clairs et précis (qui suivent les exigences de l'industrie) sont de concentrer le travail d'un analyste de données du processus de préparation des données vers l'utilisation et la monétisation des données. Ils sont basés sur les meilleures pratiques, développées et appliquées lors des implémentations DWH dans les grandes organisations. À ce jour, les données ne sont pas les mêmes que l'information, le besoin d'accélérer le processus des données aux insights (informations) ne cesse de croître, ainsi que le nombre de différents éléments de données dans votre paysage de données. Par conséquent, la bonne organisation des artefacts de données est cruciale pour des réponses rapides aux changements du marché et/ou aux exigences réglementaires. Lorsque les utilisateurs laissent des avis sur Data Warehouse Models, G2 recueille également des questions courantes sur l'utilisation quotidienne de Data Warehouse Models. Ces questions sont ensuite répondues par notre communauté de 850k professionnels. Envoyez votre question ci-dessous et participez à la Discussion G2.