[포함 된 콘텐츠]

데이터 팀 내에는 긴장감이 존재합니다. 데이터 분석을 중앙 집중화하여 정확성을 보장하거나 최종 사용자가 자신의 데이터를 직접 분석하여 더 빠르고 직접적으로 분석할 수 있도록 합니다.

이 두 상태 사이의 진자는 2000년대 Microstrategy, Cognos, BusinessObjects 및 Hyperion의 BI 제품을 사용한 중앙 집중화로 시작되었습니다. 2004년에 Tableau는 사용자에게 응용 프로그램을 제공하기 위해 스탠포드 캠퍼스에서 등장했습니다.

클라우드 데이터베이스는 데이터 분석을 다시 중앙 집중화할 수 있는 기회를 제공했습니다. Looker의 모델링 언어인 LookML은 조직 전체에서 측정항목을 정의하는 방법을 제공했습니다.

비즈니스 인텔리전스의 세계에는 통제와 자유 사이에 흔들리는 추가 있습니다. 지난 주 Office Hours에서 Omni의 Colin Zima CEO는 이러한 진동에 대해 이야기했습니다. 미래의 BI는 이 둘 사이를 오가는 것이 아니라 두 가지 목적을 모두 충족할 것입니다.

어떻게 이런 일이 일어날까요?

사용자는 자신만의 측정항목 정의를 사용하여 작업합니다. 지표를 생성하면 BI 시스템을 통해 데이터 팀의 중재를 통해 지표가 개인, 팀, 부서, 잠재적으로 회사 전체로 승격될 수 있습니다.

메트릭 승격은 중앙 제어와 최종 사용자 속도의 균형을 맞추는 고유한 형태의 협업을 제공합니다.

이것은 두 가지 이유로 특별 근무 시간이었습니다. 먼저 옴니(Omni)가 회사 창립 2주년을 맞이했습니다. 둘째, Theory가 해당 사업에 20만 달러를 투자한다고 발표했기 때문입니다.

10년 넘게 우리는 Looker의 Omni 팀과 협력해 왔습니다. 우리는 비즈니스 인텔리전스의 미래에 대한 그들의 비전을 공유하고 그들이 BI를 다시 발명할 때 계속 지원하게 되어 기쁩니다.

제품을 사용해 보고 싶으시다면, 여기를 클릭하세요.

우리는 하이브리드 실행, 의미 계층의 미래, 권한 부여 및 역설적인 증가와 같은 기타 기술 발전을 포함하여 Office Hours에서 훨씬 더 많은 내용을 다루었습니다. AI를 사용하는 데이터 팀 및 사용자. 그만큼 영상은 여기 있어요 & 팟캐스트 버전은 여기.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.tomtunguz.com/data-omniscience-with-omni/