هوش تجاری چیست و برای چه کاری است

هدف از Intelligence Business این است که بدانیم چگونه می توان از اطلاعات برای تجزیه و تحلیل یک فعالیت استفاده کرد یا اینکه چگونه یک سیستم می تواند داده های خام را به اطلاعات مفید تبدیل کند.

اغلب تجربیات ، درک و استراتژی هایی که ما در فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می کنیم بسیار آهسته تغییر می کند. از طرف دیگر ، اطلاعات همیشه جدید هستند ، به سرعت و به شکلی مهم تغییر می کنند.

برنامه عملی که به خوبی طراحی شده است اگر رسیدن به مزیت رقابتی خیلی دیر است ، چه فایده دارد؟

غالباً بین اطلاعاتی که تصمیم گیرندگان به آن نیاز دارند و تعداد زیادی از داده هایی که شرکت ها هر روز جمع می کنند تفاوت زیادی وجود دارد. مشکل اصلی باقی مانده نحوه تبدیل تمام داده ها به اطلاعات قابل استفاده است.

دشوارترین جنبه یافتن متریک مناسب برای سنجش عملکرد شرکت است. این معیارها KPI یا شاخص های عملکرد اصلی (شاخص های عملکرد اصلی) نامیده می شوند.

هوش تجاری از یک رویکرد مدیریت منطقی استفاده می کند

با تشکر از این فرآیند ، منابع مختلف داده موجود در شرکت برای پشتیبانی از تصمیمات به اطلاعات تبدیل می شوند. تحول از طریق مراحل زیر انجام می شود:

منابع داده -> تجزیه و تحلیل مکعب چند بعدی -> کاوش داده ها -> داده کاوی -> بهینه سازی -> تصمیم گیری

منابع داده می توانند عبارتند از:

• ERP
• CRM
• پایگاه داده ها
• فایل ها
• شبکه های اجتماعی
• ...

از طریق ابزارهای ETL (Extract، Transform، Load) داده های منابع مختلف در یک انبار داده واحد که از آن مارت های داده برای تجزیه و تحلیل های بعدی بخش های مختلف تجاری (لجستیک ، بازاریابی و ...) استخراج می شود ، ادغام می شوند.

همچنین ممکن است دوست داشته باشید: چارچوب چهار اقدام ، استراتژی های نوآوری

همچنین ممکن است دوست داشته باشید: چارچوبجستجوی صوتی استراتژی SEO و موفقیت دستیارهای شخصی

خانه Dataware مکانی است که داده های شرکت در آن تلفیق می شود.

اصطلاح Data Mart (به معنای واقعی کلمه مخزن داده) زیر مجموعه ای از انبار داده را تشکیل می دهد که شامل داده های انبار داده برای یک بخش تجاری خاص (بخش ، مدیریت ، خدمات ، دامنه محصول و غیره) است. بنابراین شخص به عنوان مثال از Data Mart Marketing ، Commercial Data Mart صحبت می کند
یک خانه Dataware به منظور تسهیل در تجزیه و تحلیل داده های غیر متغیر ، از منابع مختلف ، به صورت منطقی و جسمی تبدیل شده و برای مدت زمان طولانی برای تسهیل تجزیه و تحلیل بازار طراحی شده است. داده های فرار را نمی توان مدیریت کرد

عصاره ، تبدیل ، بار (ETL) به فرایند استخراج ، تبدیل و بارگذاری داده ها به یک سیستم سنتز (انبار داده ، داده مارت) اشاره دارد.
داده ها از سیستم های منبع مانند پایگاه داده های معامله ای (OLTP) ، فایل های متنی متداول یا سایر سیستم های رایانه ای (به عنوان مثال ، سیستم های ERP یا CRM) استخراج می شوند.
بنابراین آنها تحت یک فرآیند تحول ، که عبارتند از:

• فقط موارد مورد علاقه سیستم را انتخاب کنید
• عادی سازی داده ها (به عنوان مثال با از بین بردن نسخه های تکراری)
• داده های محاسبه شده جدید را استخراج کنید
• بین داده های بازیابی شده از جداول مختلف ، جفت گیری (پیوستن) را انجام دهید
• داده های متعلق به همان شیء را گروه بندی کنید

این تحول با هدف تثبیت داده ها (یعنی ساختن داده ها از منابع مختلف به صورت همگن) انجام می شود تا آنها به منطق تجاری سیستم تجزیه و تحلیل که برای آن ایجاد شده ، پایبند باشند. سرانجام در جداول سیستم سنتز (بار) بارگیری می شوند.

همچنین ممکن است دوست داشته باشید: اهمیت اول بودن: گوگل کنترل ترافیک هواپیماهای بدون سرنشین را کنترل می کند

همچنین ممکن است دوست داشته باشید: 'LHYPERLOOP توسط ایلان ماسک، پروژه ای 170 ساله

Data Mining عبارت است از استخراج دانش یا دانش از مقادیر زیادی از داده ها و استفاده صنعتی یا عملیاتی از این دانش.

امروزه داده کاوی دارای ارزش دوگانه است:

• استخراج ، با تکنیک های پیشرفته تحلیلی ، از اطلاعات ضمنی ، پنهان ، از داده های از قبل ساختار یافته ، تا آن را در دسترس و به طور مستقیم قابل استفاده قرار دهد
• اکتشاف و تجزیه و تحلیل ، بر روی مقادیر زیادی از داده ها به منظور کشف الگوهای قابل توجه (الگوهای). این نوع فعالیت در بسیاری از زمینه های تحقیقات علمی ، بلکه در سایر بخش ها نیز بسیار مهم است. این برای حل مشکلات مختلف ، اعم از مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) ، تا شناسایی رفتارهای کلاهبرداری استفاده می شود.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دوره های آموزشی هوش تجاری و Qlik می توانید از طریق ایمیل به آدرس info@ با من در تماس باشید.bloginnovazione.آن و یا با پر کردن فرم تماس با BlogInnovazione.it

Ercole Palmeri

مدیر نوآوری موقت