Definisi Data Warehouse

Definisi Data Warehouse




Datawarehouse : kumpulan macam-macam data yang subject oriented, integrated, time variant, dan nonvolatile. dalam mendukung proses pembuatan keputusan.

Datawarehouse adalah database yang didesain khusus untuk mengerjakan proses query, membuat laporan dan analisa. Data yang disimpan adalah data business history dari sebuah organisasi /perusahaan, dimana data tersebut tidak tersimpan secara rinci/detil.

Sehingga data dapat bertahan lebih lama berbeda dengan data OLTP (Online Transactional Processing) yang tersimpan sampai prosesnya berlangsung secara lengkap.

Sumber data pada datawarehouse berasal dari berbagai macam format, software, platform dan jaringan yang beda. Data tersebut adalah hasil dari proses transaksi perusahan / organisasi sehari.hari. Karena berasal dari sumber yang berbeda beda tadi, maka data pada datawarehouse harus tersimpan dalam sebuah format yang baku.

Datawarehouse juga merupakan salah satu sistem pendukung keputusan, yaitu dengan menyimpan data dari berbagai sumber, mengorganisasikannya dan dianalisa oleh para pengambil kebijakan. Akan tetapi datawarehouse tidak dapat memberikan keputusan secara langsung.

Namun ia dapat memberikan informasi yang dapat membuat user menjadi lebih paham dalam membuat kebijakan strategis.

Adapun karakteristik umum yang dimiliki datawarehouse adalah :

• Data terintegrasi dari berbagai sumber yang berasal dari proses transaksional (OLTP)
• Data dibuat konsisten
• Merupakan aggregate data/kesimpulan data, bukan data yang terperinci
• Data bertahan lebih lama
• Data tersimpan dalam format yang tepat sehinngga proses query dan analisa dapat dilakukan dengan cepat
• Data bersifat read only
• subject oriented, integrated, time variant, non volatile

Online Transaction Processing

OLTP
Database yang memiliki data sering di-update disebut data OLTP (Online
Transaction Processing). Data OLTP sering juga disebut data operasional,
mencerminkan sifat aplikasi database yang dinamik.

OLTP ( Online Transaction Processing ) adalah proses data yang digunakan untuk transaksi sehari – hari. Ciri – Ciri dari database OLTP adalah

• Akses data bersifat read-write, seperti insert,update dan delete,
• Orientasi data pada aplikasi, yaitu data yang diambil dari aktivitas bisnis.
• Karakter data tidak dipentingkan. Di pakai oleh keseluruhan sistem ( Tidak terintegrasi )
• Aktivitas data konsisten.

On Line Transaction Processing : merupakan perkembangan awal dari sebuah koneksi antar remote database. Pertama kali ditemukan tahun 1969 oleh seorang engineer di Ford, kemudian diadopsi oleh IBM hingga kini dikenal sebagai proses OLTP. DIGITAL ACMS merupakan contoh lainnya yang sukses pada tahun 70-an dan 80-an. UNIX OLTP lainnya seperti: Encina, Tuxedo pada era 80-an, serta DIGITAL CICS untuk UNIX yang memperkenalkan konsep dowsizing ke pasar.

OLTP mempunyai database yang sering kita jumpai dalam aplikasi-aplikasi yang berhubungan dengan aktivitas sehari-hari dari suatu toko atau perusahaan, contoh : database yang digunakan pada sistem informasi penjualan. Sehingga database tersebut didesain atau dirancang khusus untuk menangani kegiatan operasional atau transaksi dari suatu toko atau perusahaan.

Beda banget dengan data warehouse karena data warehouse menyimpan data yang bersifat historical dan digunakan untuk menangani kegiatan penyajian informasi.
Dari segi OriEntasinya, OLTP lebih berorientasi pada transaksi, sedangkan data warehouse lebih diorientasikan pada proses untuk melakukan analisis.
Dari Struktur datanya pun, OLTP diorientasikan pada proses transaksi, maka query yang digunakan lebih dioptimalkan untuk mendukung proses transaksi tersebut. Sehingga harus dihindarkan dari data yang berulang-ulang atau redudan. Dalam hal ini, perancangannya membutuhkan normalisasi.

Frekuensi dalam mengakses OLTP sangat tinggi karena data terus-menerus dibutuhkan untuk mendukung kegiatan operasional atau transaksi dalam suatu perusahaan atau toko. Contoh : dalam sistem informasi penjualan, dimana data yang terdapat dalam tabel yang berisi informasi barang akan sangat ditinggi diakses untuk mendukung proses transaksi (misalnya harga barang).
Berbeda terbalik dengan data warehouse, frekuensi aksesnya sangat sedang bahkan bisa dikatakan rendah, hal ini disebabkan karena data warehouse hanya diakses pada saat proses analisis dibutuhkan.

Online Analitical Processing

OLAP adalah akronim untuk istilah Online Analytical Processing atau yang saat ini lebih sering disebut dengan istilah BI (Business Intelligent) merupakan suatu cara untuk menganalisa data-data perusahaan dengan sangat mudah dan cepat dengan menggunakan teknik Drag and Drop, sehingga data-data tersebut dapat menjadi suatu rantai informasi yang lebih bermakna.
Teknik OLAP ini memiliki beberapa keuntungan yang diantaranya seperti berikut:
• FAST. Dengan teknik OLAP ini informasi dapat diproses dengan sangat cepat. Untuk memproses data 1.000.000 transaksi hanya membutuhkan waktu kurang lebih 2.5 menit dengan 10 dimensi dan 3 jenis ukuran.
• ANALYSIS. System OLAP ini dapat mencakup Business Logic dan data analisa statistik yang relevan dengan data-data yang tersedia.
• SHARED. System OLAP ini dapat diimplementasikan untuk menjaga kerahasiaan informasi. Sehingga setiap user dapat diatur sesuai dengan kebutuhan.
• MULTIDIMESIONAL. Kunci utama penggunaan aplikasi berbasis OLAP adalah kemampuan multidimensionalnya. Jadi setiap aplikasi berbasis OLAP harus selalu mendukung fitur ini.
• INFORMATION. Data-data yang telah terorganisir dengan menggunakan OLAP secara tidak langsung akan membentuk informasi yang pada akhirnya dapat digunakan sebagai output pelaporan data.
OLAP (Online Analitycal Processing) adalah teknologi yang memproses data di dalam database dalam struktur multidimensi, menyediakan jawaban yang cepat untuk query dan analisis yang kompleks . Data yang disajikan biasanya merupakan suatu fungsi agregasi seperti summary, max, min, average dan lain-lain.

Adapun karakteristik dari OLAP , yaitu :

• Mengijinkan user melihat data dari sudut pandang logical dan multidimensional pada datawarehouse.
• Memfasilitasi query yang komplek dan analisa bagi user
• Mengijinkan user melakukan Drill down untuk menampilkan data pada level yang lebih detil atau roll up untuk agregasi dari satu dimensi atau beberapa dimensi
• Menyediakan proses kalkulasi dan perbandingan data
• Menampilkan hasil dalam bentuk number termasuk dalam tabel dan garfik

Dari OLAP tersebut terdapat 3 model penyimpanan data dalam cube yang difasilitasi oleh Microsoft SQL Server 7.0.Ketiga model penyimpanan data tersbut adalah :

MOLAP

Multidimensional online analitycal processing (MOLAP) menyimpan data dan aggregasi pada struktur data multidimensi. Struktur MOLAP ini tidak tersimpan pada datawarehouse tapi tersimpan pada OLAP server.
Sehingga performa query yang dihasilkan olehnya sangat bagus. Model penyimpanan ini sesuai untuk database dengan ukuran kecil sampai sedang.

ROLAP (Relational online analitycal processing ) menggunakan tabel pada database relasional datawarehouse untuk menyimpan detil data dan aggregasi kubus. Berbeda dengan MOLAP, ROLAP tidak menyimpan salinan database, ia mengakses langsung pada tabel fact ketika membutuhkan jawaban sebuah query.



Sehingga query pada ROLAP mempunyai response time yang lebih lambat dibandingkan ROLAP maupun HOLAP. Karakteristik model ini digunakan untuk menyimpan data yang besar dan jarang dilakukannya proses query. Misalkan, data histori dalam jumlah besar dari beberapa tahun yang sebelumnya.

HOLAP

Gabungan model MOLAP dan ROLAP dapat kita peoleh dari HOLAP (Hibrid online analitycal processing) Detil data tersmpan pada tabel relasional tapi aggregasi data disimpan dalam format multidimensi

Misalkan proses drill down dilakukan pada sebuah tabel fakta, maka retrive data akan dilakukan dari tabel database relasional sehingga query tidak secepat MOLAP. Kubus HOLAP lebih kecil daripada kubus MOLAP tapi response time query masih lebih cepat jika dibandingkan dengan ROLAP. Model penyimpanan HOLAP ini biasanya sesuai untuk kubus yang membutuhkan performa query yang bagus dengan jumlah data yang besar.

Software ERP yang opensource

Di jaman industri ini, banyak perusahaan baik lokal maupun interlokal yang telah menggunakan ERP sistem untuk memanage segala proses bisnis yang ada di dalamnya. Dan salah satu ERP yang semakin banyak dipakai adalah Compiere dan Adempiere. Compiere dikeluarkan oleh sebuah perusahaan bernama Compiere Inc, yang dalam waktu singkat telah mempunyai banyak turunannya yaitu OpenBravo ERP dan Adempiere. Compiere dibangun dengan bahasa pemrograman Java dan dapat dijalankan di berbagai platform OS antara lain Windows, Linux, Unix dan lainnya. Sehingga memudahkan para pengguna untuk mengaplikasikannya.
Selain itu, di dalam Compiere terdapat modul Application Dictionary untuk memodifikasi sesuai kebutuhan. Dalam modul tersebut, kita dapat dengan mudah menambahkan field,colum,form maupun window. Compiere dilengkapi dengan antar muka client-server dan web base yang dapat berjalan bersamaan, sehingga memudahkan akses oleh para user maupun admin nya.
Saat ini ada 4 versi produk Compiere, yaitu Versi Community (Free dan Opensource), Versi Standard (Subscription dan Opensource), Versi Profesional (Subscription dan Closed Source), dan Versi Cloud (Subscription dan Closed Source).
ADempiere merupakan salah satu software ERP (Enterprise Resource Planning) berbasis open source sehingga tidak berbayar namun dengan fitur yang cukup lengkap. Selain ADempiere, terdapat software ERP lain yang sama – sama tidak berbayar dan cukup populer, yaitu Compiere. Kedua software ini sama – sama dibangun dengan menggunakan Java J2EE, sehingga sama – sama dapat berjalan di berbagai platform seperti Linux, Solaris, dan Windows.
keuntungan yang bisa di dapat apabila mengimplementasikan ADempiere, terutama perusahaan menengah ke atas. Contohnya:
1. Implementasi cepat
2. Terintegrasi (ERP, CRM, dan Akunting dipicu dari transaksi yg sama),
3. Aman dari kegagalan (ketika ada kesalahan dalam system masih dalam kondisi aman)
4. Rich dan Reach (Sistemnya bisa Client/Server sehingga mudah dijangkau, misalnya lewat web)
5. Global Market (Memungkinkan kita melakukan kerja dengan bahasa berbeda, mata uang, dan metode akuntansi tergantung negara mana yang kita jadikan acuan)
6. Smart User Interface (tampilan lebih atraktif dan menarik)
7. Trus bisa support Postgre dan Oracle

Adempiere adalah proyek diprakarsai komunitas untuk mengembangkan dan mendukung solusi bisnis sumber terbuka dengan menyediakan fungsionaliatas sebuah Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) dan Supply Chain Management (SCM). Proyek Adempiere didirikan bulan September 2006 sebagai tindak lanjut dari ketidaksepakan para pengembang Compiere™ dengan perusahan komersil dibelakangnya: ComPiere Inc. Pengembangan proyek Adempiere adalah murni open source menggunakan kode basis seputar proyek Compiere™.

Adempiere merupakan turunan dari Compiere, dikembangkan oleh programmer di berbagai dunia yang tergabung dalam komunitas ADempiere. Kelahiran Adempiere dipicu oleh kekecewaan komunitas terhadap Compiere Inc. sebagai perusahaan pemilik Compiere. kehebatan dan kelebihan Compiere, ditambah lagi dengan beberapa modul baru hasil sumbangan dari para kontributornya, modul modul itu adalah : Manufacturing Management (sumbangan dari Evolution – Mexico), Posterita (sumbangan Posterita), ZK WebUI (sumbangan Posterita), Fixed Asset, dan Human Resource Management.
Tapi ketika kita dihadapkan pada pertanyaan, Lebih baik menggunakan Compiere atau Adempiere ??? Sebelum mengambil keputusan, mari kita ulas telebih dahulu kelebihan dan kelemahan masing-masing, karena sekarang antara Adempiere dan Compiere sudah mulai berbeda.
Compiere 3 saat ini sudah tidak sepenuhnya free, karena sekarang dibagi menjadi 3 versi yaitu : Community Edition, Standard Edition, Profesional Edition
Di versi 3.0 ini, ada beberapa perubahan dan perbaikan perbaikan, yaitu
- Instalasi jauh lebih mudah
- Modul RMA
- Tambahan template Financial Report
- Perbaikan performa / kecepatan
- Perbaikan security
- Perbaikan dari segi tampilan
Namun untuk Community edition (yang masih free), ada beberapa kekurangan, yaitu:
- Tidak tersedia lagi WebUI (demikian juga dengan Standard edition)
- Tidak tersedianya PDF exporter (hanya ada versi demo, padahal ini penting sekali)
- Selain database EnterpriseDB, hanya bisa pakai Oracle XE (tidak bisa pakai oracle standard or Profesional)
Jadi jelas sekali kalau kita hanya menggunakan Community Edition, akan mengalami banyak keterbatasan.
Sedangkan Adempiere yang dikembangkan dari Compiere Versi 2.6.1 saat ini memiliki kelebihan2 sebagai berikut:
- Full Feature, anda akan mendapatkan fitur secara lengkap ditambah fitur fitur tambahan yang bahkan tidak ada di Compiere, seperti Posterita, Libero, dll
- Kita dapat menggunakan database PostgreSQL, Selain Oracle
- Dukungan support dari komunitas dan dokumentasi
Kekurangan Adempiere dibanding Compiere 3.0 diantaranya adalah:
- Adempiere adalah turunan dari 2.6.1 dimana performa kecepatannya lebih lambat dibanding Compiere 3.0
- Tidak ada versi berbayar (ini termasuk kelebihan atau kekurangan)
Sebetulnya masih banyak lagi perbedaan yang kalau ditulis satu persatu bisa sangat panjang. Dan tentu saja banyak pertimbangan pertimbangan yang dapat dipakai untuk menentukan mana yang terbaik untuk organisasi atau perusahaan masing-masing.
Umumnya, secara singkat cerita, kalau ada yang bertanya kepada saya apakah sebaiknya menggunakan Compiere atau Adempiere, maka saya akan balik bertanya:”Apakah anda berencana untuk membeli Subscribsion (Standard / Proffesional Edition) atau tidak?” Apabila perusahaan anda mempunyai budget untuk itu, tentu membeli subscribtion adalah pilihan yang bijaksana, toh masih lebih murah dari ERP propietary. Namun apabila jawabannya adalah “Tidak”, maka pilihan terbaik adalah menggunakan Adempiere.
So, bagaimana dengan Anda apakah akan memilih menggunakan Compiere atau Adempiere???

VinnoCRM

VinnoCRM



VinnoCRM merupakan software aplikasi CRM (Customer Relationship Management) yang hadir untuk menjawab kebutuhan CRM perusahaan Anda yang tidak bisa dipenuhi lagi dengan cara-cara manual, tidak efisien, dan high-cost.
Automate your CRM now! Software VinnoCRM juga merupakan aplikasi CRM web-based yang dikembangkan oleh PT. VanWellis Indonesia VinnoCRM dikembangkan khusus untuk meningkatkan efektifitas kerja di perusahaan Anda, seperti bagaimana mendapatkan customer baru, meningkatkan kinerja sales force, mengukur efektifitas marketing, strategy perusahaan, memaintain loyalitas pelanggan, meningkatkan performace customer support, dll.
Software VinnoCRM memiliki modul-modul lengkap seperti Sales Force Automation, Marketing Automation dan Customer Support. VinnoCRM juga memiliki fitur 360 degree view, tampilan interface yang user friendly, serta complete dashboards dan reports.
Aplikasi ini juga dapat di customized sesuai dengan kebutuhan CRM perusahaan Anda.
Software CRM Modul Lengkap.
Apapun kebutuhan CRM perusahaan Anda, mulai dari memaintain data-data customer, memaksimalkan kinerja divisi penjualan, hingga kebutuhan akan Marketing Campaign yang sistematis, semua dapat terjawab dengan 3 modul utama VinnoCRM:
1. Sales Force Automation: Sell Effectively. Sell More.
Meningkatkan efektifitas kinerja tim penjualan ( Sales Force ) perusahaan Anda dengan modul CRM Sales Force Automation.
Dengan fitur-fitur yang lengkap, modul VinnoCRM ini memberikan 3 solusi utama dalam keseluruhan siklus penjualan di perusahaan Anda, yaitu: manage, automate, hingga analyze. Sell more with VinnoCRM Sales Force Automation!
Fitur-fitur Sales Force Automation:
• Lead Management
• Activity Management
• Opportunity Management
• Contact Management
• Account Management
• Sales Quote
2. Marketing Automation: Empowering your Marketing Campaign
Marketing Campaign merupakan hal yang tidak terpisahkan dari strategi CRM perusahaan. Modul Marketing Automation VinnoCRM membantu Anda secara sistematis dalam menjangkau calon-calon pelanggan baru, sementara disisi lain membina relationship secara berkala dengan existing pelanggan, menggunakan dua tools yang telah terbukti efektif, yaitu Email Marketing dan SMS Marketing.

Fitur-fitur Marketing Automation:
• Campaign Management
• Email Marketing
• Contact Management
• Customer Tracking
• Document Management
• Dashboards
3. Customer Support: Excellent Service Means Repeat Purchase.
VinnoCRM memberikan solusi CRM end-to-end, mulai dari bagaimana mendapatkan pelanggan baru hingga bagaimana melakukan KEEP untuk pelanggan yang telah didapat.
Fitur-fitur dalam modul Customer Support VinnoCRM akan sangat membantu staff perusahaan dalam memberikan respon after-sales yang lebih cepat, professional, dan akurat dalam melayani setiap feedback yang masuk dari customer Anda.
Fitur-fitur Customer Support:
• Case Management
• Knowledge Base
• Discussion Forum
• Case Assignment
• Case Routing
• Case Escalation

bisnis inteligen

Dengan pengguna bisnis SaaS dan intelijen bisnis untuk meningkatkan hubungan antar perusahaan




Hanya beberapa orang bisnis telah belajar bagaimana menganalisis area bisnis terkait, kebanyakan orang bisnis atau bahkan dari solusi bisnis kelas kecerdasan, nilai yang diperoleh tidak besar. LucidEra perusahaan, kata Ken Rudin, kurangnya pelatihan dan keahlian, bahkan yang terbaik deployment BI akan gagal. "Faktanya adalah, meskipun Anda dapat dengan mudah mendapatkan jawaban yang Anda inginkan, Dan ini bukan dari nilai apapun, tidak akan mempunyai dampak terhadap bisnis, kecuali anda tahu Anda benar-benar ingin tahu Bing memecahkan masalah tertentu" Dia Yue. .

Dalam wawancara ini, pendiri LucidEra dan wakil presiden pengembangan pasar Rudin (LucidEra adalah aplikasi SaaS intelijen bisnis, ISV), berbicara tentang bagaimana untuk mengatasi kekurangan pengetahuan profesional, komputasi awan dan SaaS perbedaan antara, dan memberikan SaaS Apa intelijen bisnis.

TDWI: Software sebagai Service (SaaS) dan Cloud Computing Apa perbedaan antara pada akhirnya Karena sekarang kita melihat persimpangan antara pertukaran dua semakin banyak penggunaan konten?.

Ken Rudin: Meskipun mayoritas informasi pemasaran kabur perbedaan, namun fakta bahwa kedua masih berbeda. Cloud computing adalah konsep payung, yang berarti bahwa Internet menawarkan berbagai layanan data center. Ini termasuk komputasi dan sumber daya CPU (salah satu contoh adalah layanan Amazon EC2), jaringan jasa penyimpanan, platform pengembangan perangkat lunak online (seperti platform Salesforce.com Force.Com). Juga mencakup komputasi awan di aplikasi internet, seperti Salesforce.com untuk solusi CRM, ERP Netsuite's solusi, dan aplikasi bisnis intelijen LucidEra.

Kelompok terakhir: di internet sering aplikasi SaaS atau "permintaan" aplikasi. aplikasi SaaS secara luas digunakan sekarang, meliputi hampir semua program aplikasi kelas.

Sebelumnya, sebagian besar fokus di SaaS adalah hanya bagian dari pasar, sehingga gagasan adalah dapat berkomunikasi dengan lebih efektif dikelola di luar aplikasi Anda. Namun, pemahaman ini sering menerima negatif, yang dianggap untuk menghindari industri TI sering menggunakannya. Komputasi awan menawarkan berbagai informasi yang lebih luas, yang berfokus pada penyediaan cara baru, bukan hanya untuk menyediakan aplikasi, tetapi juga penyimpanan daya komputasi analisis,, dan bahkan platform pengembangan, sehingga staf TI juga lebih menarik.

Dalam pandangan ini, sekarang Anda juga bisa melihat situasi ini sedang berubah, dengan lebih menggunakannya untuk membantu staf TI untuk mengelola, menyesuaikan, dan bahkan tanpa menggunakan perangkat lunak dan server mendirikan sebuah aplikasi enterprise.

Contoh spesifik adalah Salesforce.com. Ini adalah aplikasi CRM SaaS perusahaan software meluncurkan platform: Force.com. Sekarang mereka yang aktif dalam pemasaran ke khalayak IT, konsep cloud computing.

Mengapa BI vendor dan praktisi tampaknya telah difokuskan pada penyebaran BI, bukan fokus pada fitur-fiturnya, seperti visualisasi data dan interpretasi analisis, mungkin harus benar-benar sesuatu yang mereka perlu melakukannya?

Untuk dua alasan. Pertama, penggunaan metode intelijen bisnis tradisional, Anda tidak dapat melakukan analisis atau interpretasi data visualisasi, kecuali perangkat keras Anda di tempat, instal perangkat lunak, dirancang dan dibangun database, konfigurasi mesin analitis, menentukan proses ETL dan metadata pengaturan. Hal ini melibatkan banyak biaya overhead, dan kompleks, dan menyewa konsultan, jadi ini adalah vendor BI dan karyawan menjadi sumber utama penghasilan.

Kedua, penyebaran dipandang lebih sulit untuk mengimplementasikan bagian dari visualisasi data adalah bagian yang relatif mudah. Analisis dianggap untuk menjelaskan kepada pelanggan hal-hal yang terbaik, karena setelah semua, mereka BI pelanggan dari konsultan untuk menjadi akrab dengan bisnis mereka banyak.

Ada sebuah cacat dalam pendekatan ini. Semua upaya dimasukkan ke dalam arah yang salah. Terlalu banyak fokus pada implementasi, bukan dampak pada bisnis. Anda harus memastikan bahwa mesin yang telah ditentukan dan berjalan lancar ("keras" di bagian itu), dan dengan asumsi bahwa pelanggan tahu cara mengemudi visualisasi ("mudah" porsi).

Faktanya adalah, meskipun mudah untuk mendapatkan jawaban yang Anda inginkan, namun tidak memiliki nilai, tidak akan memiliki efek pada bisnis, kecuali jika Anda tahu bahwa Anda benar-benar ingin memahami dan memecahkan masalah tertentu. Sebagian besar orang non-TI belum datang ke dalam kontak dengan cara untuk benar-benar menganalisa bisnis mereka, sehingga mereka tidak dari solusi bisnis intelijen, sesuatu yang berharga. Bahkan jika pelaksanaannya dapat cukup tinggi di BI, tetapi proyek akan dianggap gagal.

SaaS Business Intelligence untuk memecahkan masalah ini?

model SaaS justru solusi yang baik untuk masalah ini. Ketika kekhawatiran terhadap penyebaran pelaksanaan vendor, pembicaraan segera beralih ke dampak pada bisnis, bukan eksekusi. Dengan cara ini, Anda dapat mengambil hanya dalam beberapa hari untuk membahas langkah-langkah apa yang berdasarkan analisis.

Dalam model SaaS juga diterapkan untuk membuat analisis mungkin. Beberapa tahun yang lalu, banyak vendor BI tradisional dalam analisis berdasarkan mode preset pembangunan template. Mereka mencoba langsung aplikasi bisnis (LOB) bukan menjual alat untuk TI. Ini telah terbukti tidak berhasil, karena alasan-alasan saya sebutkan sebelumnya. BI fokus pada model SaaS dampak bisnis, bukan implementasi dari komitmen untuk fokus pada analisis aplikasi, termasuk built-in domain dan keahlian vertikal (tidak ada konsultan).

Staf TI selama pelaksanaan SaaS untuk memainkan peran apa? Apa peran untuk bermain dalam bisnis?

Menurut ukuran perusahaan dan struktur organisasi, TI dapat memainkan peran banyak.

Staf TI harus memiliki cara yang jelas untuk membedakan antara komputasi awan dan SaaS dalam penerapan umum.

Staf TI dapat membantu dalam pendirian prioritas dan persyaratan yang relevan dari sistem aplikasi (keamanan data, integrasi data, dll).

Departemen TI dapat mendidik para manajer LOB bagaimana menemukan pengadaan dan pengelolaan aplikasi bisnis (petunjuk: tidak semua Quadrant Magic!).

Untuk beberapa SaaS dilihat sebagai strategi bisnis TI outsourcing. Mereka akan menganalisis penjualan kepada pemasok, ke alamat prioritas bisnis yang penting, sehingga mereka bisa berkonsentrasi pada masalah bisnis lainnya, seperti memperbaiki proses internal.

SaaS perangkat lunak pembeli bagaimana memainkan peran?

Tahun lalu, kami bekerja dengan sejumlah penyedia SaaS webinar. Kami berada di pembeli atau para pembuat keputusan utama-, manajemen bisnis sering eksekutif, bukan tradisional staf TI. Pengguna pasti lebih terlibat daripada di masa lalu untuk membahas keputusan pembelian.

Masalah lainnya adalah bahwa pengguna dan vendor semua perlu menyesuaikan bisnis, dan jelas menyediakan untuk aplikasi dalam premis SaaS strategis. Aliansi strategis telah menjadi kebutuhan bisnis, tapi sebagai perubahan peran, Anda perlu memastikan bahwa hilang di shuffle dalam proses restrukturisasi.

Webinar masalah ketiga adalah pembeli perangkat lunak memiliki lebih banyak kesempatan untuk memilih integrasi melalui pasar setelah bertahun-tahun produk serupa di solusi terbaik. Hal ini karena komputasi awan fokus pada 运用 sang jenderal, tapi SaaS lebih spesifik, ini adalah babak baru standar terbuka dan aplikasi, sehingga perusahaan dapat menggunakan SaaS dari dasar solusi Gou Jian dan desain Tigong online solusi program Yijizhengge lain online solusi.

LucidEra's SaaS dan BI apa itu?

Dalam LucidEra, fokus kami adalah untuk memastikan bahwa hasil dapat ukuran yang benar dari semua klien Anda. Kami memiliki pendekatan tiga cabang untuk menyediakan intelijen bisnis SaaS:

Kami telah mendirikan platform BI yang kuat dan lengkap, migrasi data, integrasi, agregasi, analisis dan visualisasi. Pelanggan tidak perlu menghabiskan energi untuk melakukan platform. Platform harus memenuhi kebutuhan mereka.

Gunakan platform kami untuk mengembangkan dan mengirimkan aplikasi SaaS BI termasuk pra-penekanan dari laporan, dashboard, dan bimbingan bidang bisnis yang spesifik, seperti wawasan penjualan dan wawasan kepemimpinan. Kami menjual aplikasi, bukan dari platform yang mendasari, karena ini adalah keyakinan dasar kita, maka tidak ada lagi vendor BI sederhana untuk menyediakan pelanggan dengan cara untuk mendapatkan jawaban yang mereka inginkan, pemasok juga harus memberikan yang relevan solusi untuk pelanggan bisnis yang akan menghasilkan dampak terbesar.

Kami menyediakan 48 jam pelayanan "" Healthcheck, menganalisis data pelanggan dan membantu pelanggan menginterpretasikan hasil. Bahkan jika pelanggan melihat informasi penting yang mereka butuhkan, jika mereka tidak tahu bagaimana menafsirkan data dan bagaimana yang harus mereka lakukan, BI tidak akan berdampak pada bisnis mereka. Melalui penyediaan jasa inspeksi setiap tiga bulan, kami akan memastikan bahwa pelanggan kami mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk terus meningkatkan bisnis mereka.