Data Lake & Advanced BI
Objectif :
Implémenter :
Enterprise Data Lake Data Warehouse Advanced Analytics Predictive Analytics Machine Learning Models Business Intelligence Data Governance Data Command Center
afin de transformer les données opérationnelles de la plateforme en avantage concurrentiel grâce à l'analytique avancée, au machine learning et à l'intelligence décisionnelle.
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Aujourd'hui :
La plateforme fournit des tableaux de bord et des KPI.
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Demain :
La plateforme : Analyse Prédit Explique Optimise Recommande
à partir de l'ensemble des données historiques.
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Data Intelligence Platform ├── Enterprise Data Lake ├── Data Warehouse ├── Advanced Analytics ├── Predictive Analytics ├── Machine Learning ├── Business Intelligence ├── Data Governance ├── Data Catalog ├── Data APIs └── Data Command Center
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Consolider :
Reservations Properties Guests Owners CRM Operations Finance Analytics
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Conserver :
Raw Data Historical Data Event Data Audit Data
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Supporter :
Tenant Date Region Domain
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Créer :
Fact Reservations Fact Revenue Fact Occupancy Fact Operations Fact CRM
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Créer :
Property Tenant Owner Guest Time Channel
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Calculer :
Daily Weekly Monthly Yearly
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Supporter :
Revenue Analysis Occupancy Analysis CRM Analysis Operations Analysis
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Permettre :
Property vs Property Tenant vs Tenant Period vs Period Portfolio vs Market
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Supporter :
Drill Down Slice & Dice Cross Analysis
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Calculer :
Revenue Forecast Occupancy Forecast Demand Forecast Retention Forecast
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Identifier :
Revenue Risks Churn Risks Occupancy Risks Operational Risks
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Permettre :
What-If Analysis Pricing Impact Seasonality Impact Channel Impact
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Créer :
Revenue Prediction Occupancy Prediction Customer Retention Lead Scoring Risk Scoring
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Supporter :
Scheduled Training Incremental Learning Model Versioning
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Mesurer :
Accuracy Precision Recall Business Impact
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Créer :
Self-Service Analytics
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Supporter :
Executive Finance Operations CRM Distribution
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Permettre :
PDF Excel CSV API
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Définir :
Data Ownership Data Stewardship Retention Policies
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Contrôler :
Completeness Consistency Accuracy Freshness
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Supporter :
GDPR Data Residency Audit Requirements
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Créer :
Datasets Metrics KPIs Dimensions
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Afficher :
Definition Owner Usage Lineage
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Permettre :
Search Filters Tags
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Exposer :
Metrics API Analytics API Forecast API Insights API
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Garantir :
RBAC Tenant Isolation Rate Limiting
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Supporter :
Power BI Tableau Looker Custom BI
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/platform/data
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Afficher :
Data Quality Forecast Accuracy Model Performance Data Usage Insights Generated
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Afficher :
Revenue Forecast Occupancy Forecast Customer Risk Data Health Business Insights
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Permettre :
Model Monitoring Data Lineage Data Governance Forecast Management
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Collecte données ↓ Consolidation Data Lake ↓ Analyse ↓ Prévision ↓ Recommandation IA ↓ Action métier ↓ Mesure résultat
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Data Command Center ↓ Data Lake ↓ Analytics ↓ Forecasting ↓ Machine Learning ↓ Business Intelligence ↓ AI Insights
Durée cible :
10 minutes
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Le Sprint 35 est terminé lorsque :
✓ Enterprise Data Lake créé ✓ Data Warehouse créé ✓ Advanced Analytics créé ✓ Predictive Analytics créé ✓ Machine Learning créé ✓ Business Intelligence créé ✓ Data Governance créée ✓ Data Catalog créé ✓ Data APIs créées ✓ Data Command Center créé
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EnterpriseDataLake DataWarehouse AdvancedAnalytics PredictiveAnalytics MachineLearningPlatform BusinessIntelligenceWorkspace DataGovernanceFramework DataCatalog DataAPIs DataCommandCenter DataIntelligencePlatform
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À la fin du Sprint 35 :
La plateforme ne fournit plus uniquement des données. Elle fournit : Des prévisions Des recommandations Des simulations Des scores de risque Des opportunités détectées automatiquement
et devient une véritable plateforme décisionnelle pour :
Directions Revenue Managers Customer Success Managers Opérations Propriétaires