Dziesięć lat temu nie mogliśmy sobie nawet wyobrazić słów „baza danych” i „analityk finansowy” w jednym zdaniu. Świat baz danych istniał tylko dla surowych programistów i administratorów, którzy pisali skomplikowane skrypty w oknie konsoli.
Ale obecnie duża liczba firm finansowych stale korzysta z DBeaver. Wdrożeniu naszych produktów do przepływu pracy analityków zawsze towarzyszy wiele pytań i wątpliwości. Zbieramy 5 najpopularniejszych pytań i rozwiązań do tego artykułu.
Musimy to zabezpieczyć
W naszym banku wszyscy pracownicy logują się do systemów wewnętrznych za pomocą loginu, hasła i kodu bezpieczeństwa na swoich telefonach. Wszystkie dane są szyfrowane i zapisywane w zamkniętym magazynie, a dostęp do ustawień systemu mają tylko inżynierowie ds. bezpieczeństwa. Jak to możliwe, że analityk może połączyć się z bazą danych w takim środowisku i nie łamać zasad?
Wszystkie wersje DBeaver Pro obsługują nowoczesne standardy bezpieczeństwa dla połączeń z bazami danych. Obsługiwane są również wszystkie dziwne skróty, takie jak SSO (w tym Okta), SAML, MFA, Kerberos, SSL, SSH i ich kombinacje.
Administratorzy baz danych mogą ustawić wszystkie ustawienia bezpieczeństwa w specjalnym pliku konfiguracyjnym i zainstalować DBeaver na maszynie użytkownika końcowego. Jest to sytuacja korzystna dla obu stron:administratorzy nie muszą udostępniać zastrzeżonych informacji, a analitycy nie muszą przeprowadzać skomplikowanej konfiguracji połączenia. Wszystko, czego potrzebują, to po prostu uruchomić DBeaver i rozpocząć pracę.
Mamy do czynienia z obszernymi bazami danych
W naszej bazie danych mamy setki tysięcy tabel i prawie niemożliwe jest ręczne znalezienie wśród nich potrzebnej. Jak mogę przyspieszyć i uprościć ten proces, aby nie przeciążać systemu operacyjnego mojego komputera przy użyciu menedżera bazy danych?
DBeaver świetnie sobie radzi, jeśli chodzi o dużą liczbę tabel. Rozmiar danej bazy danych nie wpłynie na szybkość ani wydajność pracy z nią analityka finansowego. DBeaver pozwala użytkownikom łatwo filtrować dane i wyświetlać tylko to, czego potrzebują do określonego zadania.
Ponadto drzewo nawigacyjne DBeaver ma prosty tryb przeglądania, który zapewnia przejrzysty interfejs dla połączeń. Gdy ten tryb jest włączony, w drzewie wyświetlane są tylko tabele i widoki, a wszystkie dodatkowe metainformacje są ukryte. Dzięki temu praca z bazą danych staje się bardziej intuicyjna.
Nie chcemy przekwalifikowywać się
Jesteśmy przyzwyczajeni do używania programu Excel do naszej pracy. Czy można uniknąć długich przekwalifikowań i pracować tak samo jak wcześniej?
Specjaliści ds. finansów mogą używać DBeaver jako znacznie bardziej zaawansowanej alternatywy dla programu Excel. Posiada przyjazny interfejs użytkownika, który ułatwia pracę z dużymi ilościami danych. Analitycy mogą wyróżniać komórki danych lub określone typy danych i używać panelu Grupowanie do obliczania statystyk na podstawie tabeli niestandardowego zapytania SQL. Za pomocą tego panelu można pogrupować klientów banku według wieku, regionu zamieszkania lub innych cech i wykorzystać uzyskane dane do analizy ich wypłacalności.
Również w DBeaver znajduje się panel Calc, który jest przydatny do uzyskiwania podstawowych statystyk dla danych w kilku kolumnach i wierszach. Gdy użytkownik wybierze potrzebne mu wiersze i kolumny, ten panel aktualizuje się dynamicznie, aby pokazać statystyki dla wybranych danych. Na przykład analitycy mogą wybrać w tabeli kolumnę z długami klientów z tytułu pożyczek i kilkoma kliknięciami znaleźć wartości średnie i maksymalne. W ten sposób DBeaver oszczędza analitykom finansowym złożonej i monotonnej pracy ręcznej.
Musimy generować raporty na podstawie danych z wielu tabel
Analitycy finansowi w naszej firmie są przyzwyczajeni do pracy w aplikacjach biurowych i nie są profesjonalistami w pisaniu skryptów SQL. Czy można uprościć proces tworzenia zapytań i generowania na ich podstawie raportów?
DBeaver umożliwia użytkownikom łatwą pracę z zapytaniami SQL i wizualizację danych na różne sposoby. Korzystając z Visual Query Builder, analitycy mogą łączyć dane z różnych tabel, grupować, filtrować i sortować dane, uzyskiwać zestaw wyników i generować raporty podsumowujące. To narzędzie będzie pomocne dla specjalistów, którzy chcą stworzyć raport na podstawie danych z kilku tabel przefiltrowanych według określonej daty i godziny.
Za pomocą panelu Grupowanie można tworzyć kolorowe wykresy słupkowe do szybkiej wizualizacji danych i tworzenia prostych raportów. Na przykład tę funkcję można wykorzystać do określenia, w jaki sposób klienci lub klienci są rozmieszczeni w miastach w kraju.
Chcemy eksportować wyniki bez podwójnej pracy
Po zakończeniu pracy nad raportem chciałbym móc go wyeksportować do wygodnego formatu. Czy mogę to zrobić bez konieczności dalszej edycji pliku?
DBeaver obsługuje różne formaty eksportu, w tym arkusze danych programu Excel, z których korzysta większość specjalistów finansowych. Całe przygotowanie danych może wykonać w wygodny i intuicyjny sposób za pomocą naszej aplikacji. Dodając do raportu tylko niezbędne dane, użytkownicy DBeaver mogą wyeliminować potrzebę dalszej edycji plików.
Ponadto nasza aplikacja umożliwia wysłanie raportu pocztą elektroniczną. Możesz określić kilku odbiorców i temat wiadomości.
To nie wszystko
Dzisiaj rozmawialiśmy o rozwiązaniach 5 najczęstszych problemów, z którymi borykają się specjaliści ds. finansów podczas pracy z bazami danych. Ale oczywiście to nie wszystko, co analitycy mogą zrobić z DBeaver. Na przykład bardziej zaawansowani użytkownicy mogą automatycznie tworzyć raporty, porównywać je i udostępniać wyniki współpracownikom korzystającym z naszej aplikacji. Na pewno omówimy te tematy w kolejnych artykułach.
