Business Intelligence — различия между версиями

Версия 16:18, 17 мая 2016

Business intelligence (сокращённо BI) — это методы и инструменты для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. Эти данные используются для бизнес-анализа. Технологии BI обрабатывают большие объемы неструктурированных данных, чтобы найти стратегические возможности для бизнеса.

BI наиболее эффективен, когда он объединяет данные, полученные из рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из источников внутри компании, таких как финансовые и операции с данными (внутренние данные). В сочетании, внешние и внутренние данные дают полную картину бизнеса, которая, создает «интеллект» — быстрое понимание, которое не получить из простого набора данных.

Цели и задачи

Цель BI — интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия решений.

BI применяется для следующих бизнес-задач:

1. Измерение — создает иерархию показателей эффективности (Metrics Reference Model) и бенчмаркинг, который информирует руководителей предприятий о прогрессе достижения бизнес-целей (управление бизнес-процессами).
2. Аналитика — создает количественные бизнес-процессы, чтобы прийти к оптимальным решениям и выполнить обнаружение знаний о бизнесе. Часто включает в себя: анализ данных, разработка процессов, статистический анализ, Predictive Analytics, прогнозное моделирование, моделирование бизнес-процессов, происхождение данных, обработки сложных событий и предписывающих аналитики.
3. Корпоративная отчётность — создает инфраструктуру для стратегической отчетности, позволяющей стратегическое управление бизнесом, в отличие от оперативной отчетности. Часто включает в себя визуализацию данных, управленческие информационные системы и технологии OLAP.
4. Платформа сотрудничества — предоставляет различные области (как внутри, так и вне бизнеса), позволяющие работать совместно в рамках использования общих данных и электронного обмена данными.
5. Управление знаниями — подразумевается, что управление компанией осуществляется с учетом стратегий и накопленного опыта. Процессы управления знаниями способствуют обмену мнениями и опытом между участниками, что предполагает получение достоверной информации каждым участником. Управление знаниями позволяет принимать более взвешенные решения и повышать степень соответствия нормативным требованиям.

BI поддерживает множество бизнес-решений:

• Операционные решения
  • позиционирование продукта
  • позиционирование цен
• Стратегические решения
  • приоритеты
  • цели
  • направления

Программное обеспечение

Программные средства BI можно разделить на следующие категории:

• Электронные таблицы — простейший способ обработки и представления данных
• ПО отчетности и мониторинга — утилиты, которые извлекают, сортируют, обобщают и представляют данные
• OLAP (Online analytical processing) - обработка больших массивов данных
• Цифровые панели управления (Digital dashboards) — страница, которая содержит данные, представленные в легкой и понятной форме; включает пользовательский интерфейс, работающий в реальном времени, графические элементы, связь с БД (пример - Google Analytics);
• Data mining — совокупность методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний. Данные представляются в виде закономерностей (паттернов).
• Мониторинг бизнес-активности (Business activity monitoring) — мониторинг бизнес-процессов в реальном времени, информирование, анализ и выработку сигналов в случаях отклонений. Может являться продолжением BPM по части контроля выполнения процесса.
• Хранилище данных(Data warehousing) — предметно-ориентированная информационная база данных, разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе СУБД и СППР. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения. См. CWM. Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы при построении отчётов и OLAP-анализе не использовались ресурсы транзакционной системы и не нарушалась её стабильность.
• Локальные информационные системы (Local information systems).