Chcesz analizować dane z różnych perspektyw – natychmiast, bez czekania na nowe raporty?
Tworzymy modele danych OLAP i modele semantyczne, które pozwalają użytkownikom biznesowym samodzielnie eksplorować dane, budować własne analizy i podejmować trafne decyzje – bez angażowania IT.
W wielu firmach problemem nie jest brak raportów, ale to, że każdy dział liczy dane trochę inaczej. Sprzedaż ma swoje definicje, controlling swoje, finanse jeszcze inne, a zarząd na końcu musi uzgadniać, która liczba jest właściwa. Kostki OLAP i modele semantyczne pomagają ten problem uporządkować.
Dobrze zaprojektowany model semantyczny staje się wspólną warstwą logiki biznesowej. To w nim definiuje się miary, relacje, hierarchie, nazewnictwo i zasady liczenia KPI. Dzięki temu Power BI, Excel i inne raporty mogą korzystać z tych samych definicji, zamiast tworzyć własne wersje prawdy.
W praktyce oznacza to mniej ręcznego uzgadniania danych, szybsze przygotowywanie analiz i większą samodzielność użytkowników biznesowych. Finanse, sprzedaż, controlling i zarząd mogą analizować dane z różnych perspektyw, ale nadal opierać się na tym samym, spójnym modelu. Efektem jest bardziej wiarygodne raportowanie, szybsze decyzje i mniejsze uzależnienie od doraźnego wsparcia IT.
Natychmiastowy dostęp do danych z różnych wymiarów
Możliwość tworzenia własnych raportów przez użytkowników biznesowych (self-service BI
Ujednolicone miary, KPI i logika biznesowa – jeden wspólny język danych w całej organizacji
Dostępność z poziomu Power BI, Excela i innych narzędzi BI
Szybkie działanie nawet przy dużych wolumenach danych (in-memory, agregacje)
Projektowanie kostek OLAP i modeli semantycznych od podstaw – zgodnie z unikatowymi potrzebami Twojej firmy.
Optymalizacja istniejących rozwiązań – zwiększamy wydajność i czytelność raportowania.
Integracja z narzędziami BI – takie jak Power BI czy Excel.
Szkolenia i wsparcie użytkowników biznesowych.
Chcą zapewnić użytkownikom biznesowym większą niezależność w analizach
Potrzebują ustandaryzowanych i sprawdzonych danych w raportowaniu
Wymagają wysokiej wydajności i elastyczności w analizie danych
15+ lat doświadczenia naszych konsultantów z SSAS i modelami semantycznymi
Modele zaprojektowane zgodnie z rzeczywistymi potrzebami użytkowników
Integracja z hurtownią danych, Power BI, Excel, API
Potrzebujesz elastycznego modelu danych, który Twoi ludzie zrozumieją i będą z niego korzystać z przyjemnością?
Zwiększ efektywność swojego raportowania z nowoczesnymi modelami danych.
Zwykły raport pokazuje gotowy widok danych, a model semantyczny porządkuje całą logikę analityczną pod spodem: miary, KPI, relacje i biznesowe nazewnictwo. Dzięki temu użytkownicy mogą patrzeć na te same dane z wielu perspektyw i budować własne analizy bez tworzenia wszystkiego od zera.
Najczęściej wtedy, gdy w firmie działa już kilka raportów, wiele osób analizuje te same dane, ale każda trochę inaczej, i zaczynają pojawiać się rozbieżności w KPI. Taki model porządkuje analitykę i daje organizacji jedno, spójne miejsce z definicjami miar, które można potem wykorzystywać w różnych raportach i działach.
Tak, i właśnie to jest jedna z największych korzyści takiego podejścia. Dobrze zaprojektowany model semantyczny upraszcza pracę z danymi, dzięki czemu użytkownicy biznesowi dostają gotowy, zrozumiały układ miar i wymiarów zamiast surowych tabel wymagających wsparcia technicznego.
Tak — to bardzo praktyczny scenariusz, szczególnie tam, gdzie część zespołu pracuje w dashboardach Power BI, a część nadal w Excelu. Microsoft potwierdza, że modele semantyczne Power BI mogą być wykorzystywane w Excelu m.in. przez PivotTable i tabele połączone, co pozwala pracować na tych samych, kontrolowanych danych w obu narzędziach.
To właśnie jeden z najlepszych powodów, żeby wdrożyć model semantyczny. Można w nim ujednolicić definicje KPI, nazewnictwo i logikę biznesową, tak aby sprzedaż, finanse i zarząd patrzyli na te same liczby i wyciągali wnioski z tego samego źródła prawdy.
Może działać bardzo szybko, o ile model zostanie dobrze zaprojektowany i zoptymalizowany. Technologie semantyczne Microsoft, w tym Analysis Services i modele tabelaryczne, korzystają z silnika analitycznego oraz mechanizmów in-memory i kompresji, co wspiera wysoką wydajność analiz i raportowania.
Tak — i to duża przewaga nad podejściem opartym wyłącznie na pojedynczych raportach. Można stopniowo dodawać nowe obszary danych, kolejne miary, nowe działy czy źródła, bez konieczności przebudowy całej analityki od zera.