Оновлено курс навчання “IBM Cognos Analytics Overview: Capabilities and Architecture”

Компанія UBC представляє оновлений курс “IBM Cognos Analytics Overview: Capabilities and Architecture”, що відображає поточний стан та напрямок розвитку аналітичної платформи IBM Cognos Analytics. Зміни в курсі зосереджені на поглибленому вивченні сучасних веб-орієнтованих інструментів, функціональності на базі штучного інтелекту та модернізованих засобів візуалізації. Одночасно з програми оглядового рівня було виключено низку застарілих та вузькоспеціалізованих компонентів.

Структурна переорієнтація навчального плану

Ключова зміна в оновленому курсі — це свідома відмова від вивчення на оглядовому рівні трьох класичних компонентів, що вимагали спеціалізованих технічних навичок і окремих клієнтських додатків.

• IBM Cognos Framework Manager: Раніше цей інструмент був основним засобом для створення централізованих шарів метаданих (пакетів). Робота в ньому вимагала глибокого розуміння принципів реляційного та багатовимірного моделювання і, як правило, виконувалася ІТ-фахівцями.
• IBM Cognos Event Studio: Цей компонент використовувався для створення “агентів” — процесів, які постійно моніторили дані на предмет настання певних бізнес-подій або перевищення порогових значень (наприклад, падіння залишків на складі нижче критичного рівня) та ініціювали відповідні дії (розсилка повідомлень, запуск звітів).
• IBM Cognos Metric Studio: Даний інструмент був призначений для розробки та моніторингу систем збалансованих показників (scorecards). Він дозволяв відстежувати ключові показники ефективності (KPI) у часі, візуалізуючи їхній статус за допомогою індикаторів (наприклад, червоний, жовтий, зелений) та пов’язуючи їх зі стратегічними цілями організації.

Виключення цих компонентів з оглядового курсу дозволяє повністю сконцентрувати увагу слухачів на сучасному, повністю веб-орієнтованому стеку інструментів, з якими безпосередньо працює переважна більшість бізнес-користувачів та аналітиків.

Детальний розгляд модулів даних (Data Modules)

Центральне місце в оновленій програмі займає поглиблене вивчення функціональності модулів даних, які позиціонуються як основний інструмент для самостійної підготовки та моделювання даних. Курс передбачає вивчення наступних операцій у веб-інтерфейсі:

• Підключення та об’єднання джерел: Слухачі навчаться створювати модулі на основі різноманітних джерел, включаючи завантажені файли (CSV, XLS), підключення до корпоративних баз даних (SQL Server, Oracle, PostgreSQL та ін.) та вже існуючі пакети Framework Manager. Окремо розглядаються операції об’єднання таблиць (Joins) із зазначенням потужності зв’язків (cardinality) та створення запитів типу Union, Intersect або Except.

• Перетворення та очищення даних: Програма охоплює практичні навички з маніпуляції даними на рівні стовпців. Це включає такі операції, як поділ стовпця на кілька частин за роздільником, перейменування, приховування, зміна типу даних та застосування вбудованих функцій для очищення (наприклад, видалення пробілів, зміна регістру символів).

• Створення обчислень: Розглядається використання редактора виразів для створення нових обчислюваних полів. Це охоплює як прості арифметичні операції, так і складніші логічні конструкції з використанням умовних операторів (IF-THEN-ELSE, CASE). Слухачі знайомляться з бібліотекою функцій, доступних для маніпуляції текстом, датами та числами.

• Групування даних та ієрархії: Курс демонструє, як створювати власні групи на основі існуючих даних. Наприклад, можна об’єднати список продуктів у категорії “Високомаржинальні” та “Низькомаржинальні” на основі певних критеріїв. Також вивчається створення навігаційних шляхів (Navigation Paths), які дозволяють визначати логічні ієрархії для подальшого інтерактивного аналізу (drill-down/drill-up) у звітах та на дашбордах.

• Налаштування властивостей: Програма включає огляд налаштувань властивостей для стовпців та таблиць, таких як визначення методу агрегації за замовчуванням (сума, середнє, мінімум, максимум) та призначення ролі стовпця (вимір або факт), що впливає на поведінку об’єктів при візуалізації.

Застосування функціональності на базі Штучного Інтелекту (AI)

Оновлений курс детально розглядає два основні компоненти, що використовують AI для спрощення та прискорення аналізу.

• AI-асистент (AI Assistant): Слухачі навчаться взаємодіяти з асистентом через інтерфейс чату, формулюючи запити природною мовою (англійською). Програма курсу демонструє, як система обробляє запити, включаючи синоніми та контекстуальні порівняння (наприклад, “compare sales vs plan by product line”). Асистент не просто генерує одну візуалізацію, а часто пропонує цілу панель пов’язаних графіків та діаграм, які користувач може далі досліджувати або безпосередньо переносити на свій дашборд. Демонструється здатність асистента генерувати текстові описи (narrative insights) до візуалізацій.

• Інструмент “Дослідження” (Explore): Навчання охоплює використання цього режиму для автоматичного пошуку інсайтів. Коли користувач обирає набір даних, інструмент “Дослідження” не чекає на конкретні команди, а проактивно аналізує дані за допомогою вбудованих статистичних алгоритмів. Він автоматично визначає значущі зв’язки, кореляції, ключові драйвери для обраного показника та представляє їх у вигляді інтерактивної “спіральної” діаграми (relationship diagram), де сила зв’язку візуально відображена. Курс показує, як на основі цих автоматично знайдених зв’язків генерувати порівняльні візуалізації (side-by-side comparison) та переглядати текстові пояснення, які описують виявлені закономірності.

Розширені можливості дашбордів та звітності

Програма курсу поглиблено розглядає сучасні засоби візуалізації та автоматизації, приділяючи увагу інтерактивності та ефективному управлінню контентом.

• Інтерактивні дашборди: Навчання не обмежується простим створенням віджетів. Розглядаються налаштування взаємодії між ними: фільтрація “по кліку”, де вибір елемента в одному віджеті слугує фільтром для інших, та синхронізація віджетів. Окремо вивчається реалізація функціональності drill-down та drill-up безпосередньо у візуалізаціях на дашборді. Демонструється використання глобальних фільтрів, що застосовуються до всієї вкладки або дашборда, та локальних фільтрів для окремих віджетів.

• Представлення звітів (Report Views): Курс детально пояснює концепцію та переваги представлень звітів. На відміну від простої копії, представлення є об’єктом-вказівником, що успадковує структуру та логіку від основного (master) звіту. При цьому для представлення можна задати унікальні властивості: власні значення для параметрів (prompts), інший формат виводу (PDF, Excel), власні налаштування доставки та розклад запуску. Ключовою перевагою, що розглядається на курсі, є те, що будь-яка зміна в структурі основного звіту автоматично застосовується до всіх пов’язаних з ним представлень, що значно спрощує підтримку контенту.

• Планування та доставка (Scheduling): Програма охоплює функціонал автоматизації запуску звітів. Слухачі знайомляться з різними типами тригерів для запуску: за часом (щодня, щотижня, щомісяця), за датою та за подією (наприклад, оновлення бази даних). Розглядаються різні варіанти доставки згенерованого контенту: збереження звіту на порталі Cognos, відправка електронною поштою (з можливістю вбудовування звіту в тіло листа або як вкладення) та інші методи.

Висновок

Оновлена програма курсу “IBM Cognos Analytics Overview: Capabilities and Architecture” забезпечує структуроване та поглиблене занурення в поточний функціонал платформи. Навчальний план систематично охоплює навички роботи з ключовими сучасними інструментами, необхідними для виконання повного циклу аналітичних завдань: від самостійної підготовки та моделювання даних до їх дослідження за допомогою AI та створення інтерактивних звітів і дашбордів.

* Посилання на оновлений курс навчання “IBM Cognos Analytics Overview: Capabilities and Architecture“.