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 evaluation entrepot de business intelligence


Les défis de la mise en oeuvre d'une intelligence d'entreprise: une étude de cas
L'Université de l'Illinois fournit un bon exemple d'une intégration poussée de son intelligence d'affaires (BI) et de l'environnement solution d'entreposage de

evaluation entrepot de business intelligence  Sont inclus dans cette évaluation est la nécessité pour les organisations d'allouer un pourcentage du budget supplémentaire pour la solution sélectionnée. L'impact de ne pas le faire peut être vu dans la situation de l'université de sous-estimer la fréquence de génération des rapports et des volumes de données requis, un phénomène courant dans les implémentations d'entreposage de données. Aussi, lorsque l'évaluation du logiciel, les organisations doivent comprendre les limitations, les

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BI – Rapport d’évaluation de logiciels de veille stratégique

Les rapports d’évaluation permettent de comparer et d’analyser les caractéristiques, les fonctionnalités et les services de plusieurs logiciels d’affaires. Les réponses des éditeurs de logiciels sont entièrement classées selon le niveau de prise en charge offert pour chaque critère ou fonctionnalité, de manière à ce que vous puissiez visualiser la solution qui s’adapte le mieux à vos exigences et prendre des décisions éclairées en matière de sélection de logiciels.  

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Les entreprises doivent désormais être très prudentes. Avec des volumes toujours plus élevés de données, les techniques analytiques traditionnelles pourraient faire fi de données précieuses. Par conséquent, les technologies d’exploration de données entrent en jeu. Voici une structure de travail afin de mieux comprendre l’exploration de données.

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Droits de Capital Analytics: Les Metrics that Matter


La plupart des organisations capturent des milliers de morceaux de données sur leurs employés sur une base quotidienne, mais il peut être difficile de se concentrer sur les données qui compte vraiment. Dans cet article, TEC analyste de recherche Sherry Fox explore le concept de l'analyse du capital humain et identifie cinq étapes clés pour les organisations à prendre pour analyser efficacement les ressources humaines de données (RH) et de mieux gérer leur main-d'œuvre.

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