Поговорим о способе упорядочения процесса создания аналитического набора данных с помощью аналитического набора данных предприятия, или EADS (enterprise analytic data set).

EADS представляет собой общий, допускающий многократное использование набор централизованных, стандартизированных аналитических наборов данных для применения в аналитических процессах.

Набор EADS сжимает сотни или тысячи переменных до небольшого количества таблиц и представлений, которые будут доступны для всех аналитиков, приложений и пользователей. В состав EADS может входить одна широкая таблица или несколько таблиц, соединенных в одну. Различные аналитические процессы могут использовать один и тот же согласованный набор метрик EADS.

EADS значительно упрощает доступ к данным, позволяя специалистам без дополнительных усилий извлекать множество показателей. Им больше не нужно самостоятельно извлекать показатели из необработанных таблиц, находящихся в третьей нормальной форме. EADS значительно сокращает время, необходимое на получение результатов; кроме того, его можно создать один раз, а использовать многократно (рис. 5.7).

Рис. 5.7. Процесс создания аналитического набора данных предприятия используются во многих проектах

Одно из наиболее важных преимуществ EADS, о котором иногда забывают, — согласованность аналитических усилий. Большая согласованность в метриках, используемых в аналитических процессах организации, позволяет удостовериться, что эти показатели рассчитываются одинаково.

При надлежащем использовании аналитический набор данных предприятия позволяет сократить время подготовки данных от 60– 80% общего времени выполнения проекта до гораздо более низкого показателя. Целью может быть достижение показателя в 20–30%.

Вот ключевые особенности аналитического набора данных предприятия:

• Стандартизированное представление данных для поддержания нескольких аналитических процессов.
• Способ, позволяющий значительно оптимизировать процесс подготовки данных.
• Способ обеспечения большей согласованности, точности и видимости для аналитических процессов.
• Способ обеспечения нового представления данных для приложений и пользователей за пределами пространства углубленной аналитики.
• Способ, который позволит специалистам тратить гораздо больше времени на анализ!