A Tableau Cloud egy hatékony eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatokat elemezzenek, vizualizáljanak és megoszthassák másokkal. A regisztrációhoz látogasson el a Tableau hivatalos oldalára, és válassza a "START YOUR FREE TRIAL" lehetőséget. Ezután ki kell töltenie egy űrlapot, melyet követően egy aktiváló emailt fog kapni. Az emailre kattintva aktiválhatja ingyenes próbaverzióját. A regisztrációt követően a rendszer lehetőséget biztosít arra, hogy egyéni oldalt hozzon létre. A további lépéseket követve, a felhasználó hozzáférést nyer a Tableau funkcióihoz.

Miután belépett az alkalmazásba, létrehozhat egy új projektet. A "New" gombra kattintva válassza a "Project" opciót, majd nevezze el a projektet, például "Managing Data Integrity for Finance" névre, és válassza ki a kívánt helyet. Az aktiválás után a rendszer lehetővé teszi, hogy a projektet a Tableau Cloud-on kezelje.

A Tableau egyik legfontosabb képessége a "data profiling", amely az adatok alapos ellenőrzését és tisztítását jelenti. A Tableau Prep segít az adatok előkészítésében: tisztítás, átalakítás és formázás előtt történik az adatok elemzése. A vizualizációs lehetőségek – mint például az oszlop- és vonaldiagramok, térképek és más grafikus megjelenítési módok – szintén alapvető fontosságúak a rendszer használatában. A Tableau lehetőséget biztosít a dashboardok és jelentések megosztására, ezzel is támogatva az adatalapú döntéshozatalt.

A Data lineage funkció egy másik kiemelkedő képesség, amely segít a felhasználóknak megérteni az adatok eredetét, és ezáltal biztosítani az adatok megbízhatóságát. A Tableau Catalog aktiválásával a felhasználók elérhetik az adatvonal részleteit, ami fontos eszközként szolgál a rendszer megbízhatóságának fenntartásában.

A Tableau termékek egy sor hasznos eszközt kínálnak az adatok kezelésére, elemzésére és vizualizálására. Az intuitív kezelőfelület, az adatelemzési lehetőségek és a vizualizációk mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a felhasználók gyorsan és pontosan hozhassanak adat-alapú döntéseket.

Ezután térjünk rá az Alteryx analitikai felhőplatformra, amely szintén széles körben alkalmazott eszköz a pénzügyi és adatkezelési szektorokban. Az Alteryx egy alacsony kódú/no-kódú adatfeldolgozó eszköz, amely lehetővé teszi az adatok tisztítását, elemzését és előkészítését többféle forrásból. A platform támogatja az automatizált munkafolyamatok létrehozását, így a felhasználók gyorsan integrálhatják és elemezhetik az adatokat a kívánt formátumban.

A telepítéshez látogasson el az Alteryx hivatalos weboldalára, ahol elérhető egy ingyenes próbaverzió, valamint oktatási licenc is diákok és oktatók számára. A telepítési lépések után az Alteryx Designer elindul, és lehetőséget biztosít a felhasználónak, hogy az alkalmazás által kínált funkciókat kihasználja.

Az Alteryx és a Tableau egyaránt a megbízhatóságra és a hatékonyságra építenek, és az adatminőség javítása érdekében számos eszközt biztosítanak a felhasználóknak. Míg a Tableau az adatok vizualizációjában és az interaktív elemzésekben kiemelkedő, az Alteryx a munkafolyamatok és az adatok előkészítésének automatizálásában kínál nagy segítséget.

A rendszeres adattisztítás és a megbízhatóság megértése kulcsfontosságú a pénzügyi elemzések és döntéshozatal szempontjából. Emellett az adatok pontos és átlátható nyomon követése, valamint a platformok közötti integrációk és automatizálás lehetőségei mind segítik a hatékonyabb munkavégzést.

Hogyan kezeljük az árvaházba került rekordokat üzleti intelligencia eszközökben

A vállalati adatkezelés és az üzleti intelligencia eszközök használata során gyakran előfordulnak úgynevezett árvaházba került (orphaned) rekordok, amelyek olyan adatokat jelentenek, amelyek elvesztették kapcsolatukat más rekordokkal az adatbázisban. Ez gyakran akkor történik, amikor egy kapcsolódó rekordot törölnek vagy módosítanak anélkül, hogy a rájuk hivatkozó adatokat frissítenék. Az ilyen problémák felismerése és kezelése kritikus fontosságú a pontos és megbízható elemzésekhez. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet az árvaházba került rekordokat kezelni két népszerű üzleti intelligencia eszközzel: a Microsoft Power BI és az Alteryx segítségével.

A Power BI-ban történő árvaházba került rekordok azonosítása viszonylag egyszerű. A legelső lépés, hogy két adatforrást egyesítünk, és az összevonás során a bal oldali rekordokhoz nem tartozó rekordokat szűrjük. Az ilyen rekordok kiemelése lehetővé teszi számunkra, hogy azokat könnyedén azonosítsuk, majd további feldolgozást végezzünk rajtuk. A Power BI-ban ezt egy "merge" lekérdezés segítségével tehetjük meg. Az ilyen lekérdezés automatikusan listázza azokat az adatokat, ahol a két táblázat között nincs megfelelés, és így az árvaházba került rekordokat.

A továbbiakban a problémát az Alteryx segítségével is megoldhatjuk, amely egy másik népszerű analitikai eszköz. Az Alteryx-ben az adatokat egy vizuális munkafolyamatban kezelhetjük, és ugyanúgy, mint a Power BI-ban, az összevonás segítségével könnyen azonosíthatjuk az árvaházba került rekordokat. Az Alteryx lehetőséget ad arra is, hogy különböző adatforrásokból származó adatokat egyesítsünk, ami fontos, ha az adatok többféle rendszerből származnak.

A két eszközben való hasonló eljárásokat követve a felhasználók képesek lesznek az árvaházba került rekordokat azonosítani és kezelni. Az Alteryx-ben az adatokat egy baloldali "anti join" művelettel szűrhetjük, amely kizárja azokat a rekordokat, amelyek nem egyeznek meg a másik táblában található adatokkal. Így azokat a tranzakciókat is könnyen láthatjuk, amelyekhez nem tartozik megfelelő termékazonosító a másik adatforrásban.

Miután az árvaházba került rekordokat azonosítottuk, a következő lépés a probléma megoldása. Három alapvető megoldási lehetőség van, amelyeket alkalmazhatunk:

  1. A rekordok törlése: Ha az árvaházba került rekordok már nem szükségesek, azokat biztonságosan törölhetjük az adatbázisból, hogy ne zavarják az adatkezelést.

  2. A függő rekordok frissítése: Ha a kapcsolódó rekordok még léteznek, de módosították őket, akkor az árvaházba került rekordokat frissíthetjük úgy, hogy azok tükrözzék a módosításokat.

  3. A kapcsolatok újra hozzárendelése: Ha a kapcsolódó rekordokat törölték, a függő rekordok új kapcsolódásokat kaphatnak egy másik rekordhoz, ha szükséges.

Fontos megjegyezni, hogy a pontos és gyors azonosítás érdekében mind a Power BI, mind az Alteryx esetében a megfelelő adatkapcsolatok előzetes beállítása kulcsfontosságú. A rosszul definiált kapcsolatok megnövelhetik az időt, amit a hibák keresésére fordítunk, és csökkenthetik az adatok integritását.

A legjobb gyakorlatok figyelembevételével a vállalatok képesek lesznek hatékonyan kezelni az árvaházba került rekordokat, biztosítva, hogy a legjobb döntéseket hozzák meg az elemzések alapján. Az adatok tisztításának és az árvaházba került rekordok kezelésének fontossága nem csupán az adatbázis karbantartása miatt fontos, hanem azért is, mert az ilyen típusú problémák rontják a teljes elemzési folyamat megbízhatóságát. Az üzleti intelligencia eszközök használata, mint a Power BI és az Alteryx, segíthet abban, hogy a vállalatok az adatokat mindig naprakészen és tisztán tartsák, ezzel növelve az adatkezelés hatékonyságát és az elemzések megbízhatóságát.

Hogyan kezeljük a pénzügyi adatokat és az integritást a modern pénzügyi rendszerekben?

A pénzügyi rendszerek hatékonysága és megbízhatósága alapvetően az adatok minőségétől és integritásától függ. A pénzügyi csapatok számára kiemelt jelentőségű, hogy pontos és hiteles adatokat dolgozzanak fel, hiszen a hibák és pontatlanságok nemcsak a pénzügyi jelentések megbízhatóságát kérdőjelezhetik meg, hanem súlyos pénzügyi és jogi következményekkel is járhatnak. Az adatvalidációs eljárások, az erős belső ellenőrzések, valamint a pénzügyi adatok tisztítására és elemzésére vonatkozó legjobb gyakorlatok mind alapvető elemei annak, hogy a pénzügyi rendszerek megbízhatóan működjenek.

A pénzügyi adatokat gyakran különböző forrásokból gyűjtik össze, beleértve a könyvelési rendszereket, a tranzakciós adatokat és a külső adatokat, amelyek nemcsak pénzügyi mérőszámokat, hanem kockázati mutatókat és vállalati teljesítményt is tükröznek. A pontos és megbízható adatoknak köszönhetően lehetőség van a vállalati pénzügyi helyzet alapos elemzésére, a jövőbeli pénzügyi döntések meghozatalára és a pénzügyi csalások megelőzésére.

Egyik kulcsfontosságú tényező, amelyet a pénzügyi csapatoknak figyelembe kell venniük, az adatintegritás biztosítása. A pénzügyi rendszerekben előforduló hibák, mint például a pénzügyi tranzakciók duplikálása, a hibás könyvelés vagy a hamis bevételek bejegyzése, drámai hatással lehetnek a pénzügyi kimutatások megbízhatóságára. A tranzakciók integritásának megőrzése érdekében különböző adatvédelmi intézkedések szükségesek, mint a redundáns adatellenőrzések és az adatkezelési szabályok betartása.

Ezen túlmenően az adatellenőrzési eljárások elengedhetetlenek ahhoz, hogy elkerüljük a pénzügyi csalások és a hibás pénzügyi jelentések okozta problémákat. Az automatizált eszközök és a mesterséges intelligencia alapú rendszerek segíthetnek az adatok gyors és pontos validálásában, miközben csökkenthetik az emberi hibák lehetőségét. A pénzügyi csapatoknak az adatok ellenőrzésén túlmenően folyamatosan figyelemmel kell kísérniük a változásokat is, hogy az adatkezelés és a pénzügyi riportálás mindig naprakész és pontos legyen.

A pénzügyi adatok kezelésében az adatkezelési szabályozások, például a GDPR és a Sarbanes-Oxley törvények betartása is alapvető fontosságú. A nem megfelelő adatkezelés vagy a szabályozási előírások megsértése súlyos jogi következményekkel járhat, amelyeken nem csupán a vállalat pénzügyi helyzete, hanem a hírneve is sérülhet.

A pénzügyi rendszerek hatékonyságának fenntartásához és a pénzügyi csalások megelőzéséhez a pénzügyi csapatoknak megfelelő adatkezelési és riportálási gyakorlatokat kell kialakítaniuk. A legfontosabb lépések közé tartozik a pontos és megbízható adatok gyűjtése, az adatok tisztítása és validálása, az adatellenőrzés folyamatos végrehajtása és a pénzügyi szabályozásoknak való megfelelés.

A pénzügyi csapatok számára elengedhetetlen, hogy ne csak a pénzügyi mérőszámokat elemezzék, hanem a pénzügyi jelentések mögötti adatokat is figyelembe vegyék. Az integrált adatkezelési rendszerek, amelyek biztosítják az adatok folyamatos ellenőrzését és frissítését, segítenek a pénzügyi rendszerek stabilitásának megőrzésében, és csökkentik a hibák és a csalások kockázatát.

Fontos, hogy a pénzügyi csapatok olyan eszközöket használjanak, amelyek képesek az adatok gyors és hatékony validálására, és azokat valós időben képesek kezelni. A pénzügyi rendszerekben alkalmazott automatizált folyamatok és adatkezelési szabályok jelentősen hozzájárulnak a pénzügyi döntéshozatal pontosságának javításához, és csökkenthetik az emberi hiba lehetőségét.

A pénzügyi adatok minősége és integritása közvetlen hatással van a vállalati döntéshozatalra, és alapvető ahhoz, hogy a vállalat sikeresen navigáljon a globális piacokon és megfeleljen a pénzügyi szabályozásoknak. A pénzügyi csapatok számára tehát kulcsfontosságú, hogy ne csak az adatok kezelésére, hanem azok megbízhatóságának és pontosságának biztosítására is koncentráljanak. Az ilyen típusú figyelem és precizitás segíthet megelőzni a pénzügyi kockázatokat, és biztosíthatja a vállalat hosszú távú pénzügyi sikerét.

Miért fontos az egyszerűség a tudományos írásban?
Miért fontos a gabonafélék és hüvelyesek helyes választása a táplálkozásban?
Hogyan válasszuk ki a megfelelő kezelést az addikcióval küzdők számára?
Miért marad Cu Chulainn a tündérek földjén?