وصف ثنائي. كيفية إدارة شركة باستخدام ذكاء الأعمال. ذكاء الأعمال كأساليب وتقنيات ووسائل لاستخلاص وعرض المعرفة

ينقسم الجزء الرئيسي من أدوات ذكاء الأعمال إلى مجموعات ذكاء الأعمال الخاصة بالشركات ومنصات ذكاء الأعمال. يتم استيعاب أدوات الاستعلام وإعداد التقارير إلى حد كبير واستبدالها بمجموعات ذكاء الأعمال للمؤسسات. تعد محركات أو خوادم OLAP متعددة الأبعاد، بالإضافة إلى محركات OLAP العلائقية، بمثابة أدوات BI وبنية تحتية لمنصات BI.

يتم استخدام معظم أدوات ذكاء الأعمال من قبل المستخدمين النهائيين للوصول إلى البيانات وتحليلها وإنشاء تقارير عنها والتي غالبًا ما تكون موجودة في مستودع أو أسواق بيانات أو مستودعات بيانات تشغيلية. يستخدم مطورو التطبيقات منصات ذكاء الأعمال لإنشاء وتنفيذ تطبيقات ذكاء الأعمال التي لا تعتبر أدوات ذكاء الأعمال. مثال على تطبيق BI هو نظام معلوماترئيس EIS.

أدوات الاستعلام وإنشاء التقارير

عادةً ما تكون مولدات الاستعلام والتقارير عبارة عن أدوات سطح مكتب توفر للمستخدمين إمكانية الوصول إلى قواعد البيانات وإجراء بعض التحليلات وإنشاء التقارير. يمكن أن تكون الطلبات إما غير مخطط لها (مخصصة) أو ذات طبيعة روتينية. توجد أنظمة لإنشاء التقارير (تعتمد عادةً على الخادم) تدعم الاستعلامات والتقارير الروتينية. تم أيضًا تحسين استعلام سطح المكتب ومولدات التقارير باستخدام بعض إمكانيات OLAP خفيفة الوزن. تجمع الأدوات المتقدمة في هذه الفئة بين إمكانيات إنشاء مجموعات من التقارير الروتينية ومولدات استعلام سطح المكتب، وتوزيع التقارير وتحديثها الفوري، وتشكيل ما يسمى بتقارير الشركات. تشتمل ترسانتها على خادم تقارير، وأدوات توزيع، ونشر تقارير على الويب، وآلية للتنبيه بالأحداث أو الانحرافات (التنبيهات). الممثلون النموذجيون هم Crystal Reports وCognos Impromptu وActuate e.Reporting Suite.

OLAP أو الأدوات التحليلية المتقدمة

أدوات OLAP هي أدوات تحليلية كانت تعتمد في الأصل على قواعد بيانات متعددة الأبعاد (MDDs). وقواعد البيانات متعددة الأبعاد هي قواعد بيانات مصممة خصيصًا لدعم تحليل البيانات الكمية ذات الأبعاد المتعددة، والتي تحتوي على بيانات في شكل متعدد الأبعاد "بحت". تتضمن معظم التطبيقات بُعدًا زمنيًا، وقد تتعلق الأبعاد الأخرى بالجغرافيا والوحدات التنظيمية والعملاء والمنتجات وما إلى ذلك. يتيح لك OLAP تنظيم الأبعاد في تسلسل هرمي. يتم تقديم البيانات في شكل مكعبات مفرطة (مكعبات) - نماذج منطقية ومادية للمؤشرات التي تستخدم الأبعاد بشكل جماعي، بالإضافة إلى التسلسلات الهرمية ضمن هذه الأبعاد. يتم تجميع بعض البيانات مسبقًا في قاعدة البيانات، ويتم حساب البعض الآخر بسرعة.

تتيح لك أدوات OLAP استكشاف البيانات بأبعاد مختلفة. يمكن للمستخدمين اختيار المقاييس التي سيتم تحليلها، والأبعاد وكيفية عرضها في الجدول الترافقي، وتبديل الصفوف والأعمدة إلى "محور"، ثم التقطيع والتقطيع للتركيز على مجموعة محددة من الأبعاد. يمكنك تغيير دقة البيانات من خلال التنقل عبر المستويات باستخدام التنقل لأسفل/التنقل لأعلى، والتنقل لأسفل، وكذلك التنقل عبر التنقل لأسفل عبر الأبعاد الأخرى.

لدعم MDB، يتم استخدام خوادم OLAP، وتحسينها للتحليل متعدد الأبعاد وتزويدها بقدرات تحليلية. وهي توفر أداءً جيدًا، ولكنها تتطلب عادةً الكثير من الوقت لتحميل قاعدة بيانات MDB وتوسيعها. إنها تأتي مزودة بقدرات "الوصول من خلال"، مما يسمح لك بالانتقال من التجميعات إلى التفاصيل في قواعد البيانات العلائقية. خادم OLAP الكلاسيكي - خادم Hyperion Essbase.

اليوم، تُستخدم أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية لمحاكاة قواعد البيانات المتعددة الأطراف ودعم التحليل متعدد الأبعاد. يتمتع OLAP لقواعد البيانات العلائقية (ROLAP) بميزة قابلية التوسع والمرونة، ولكنه يخسر في الأداء أمام OLAP متعدد الأبعاد (MOLAP)، على الرغم من وجود طرق لتحسين الأداء، مثل المخطط النجمي. على الرغم من أن بنوك التنمية المتعددة الأطراف لا تزال الأكثر ملاءمة للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت، إلا أن هذه الإمكانية يتم دمجها الآن أو توسيعها بواسطة أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (على سبيل المثال، خدمات تحليل MS أو خدمات Oracle OLAP ليست مثل ROLAP).

هناك أيضًا معالجة تحليلية هجينة عبر الإنترنت (HOLAP) للمنتجات الهجينة التي يمكنها تخزين البيانات متعددة الأبعاد محليًا وكذلك في تمثيل علائقي. يتم الوصول إلى قواعد البيانات المتعددة الأطراف باستخدام واجهات برمجة التطبيقات لإنشاء استعلامات متعددة الأبعاد، بينما يتم الوصول إلى قواعد البيانات العلائقية من خلال استعلامات SQL. مثال على خادم ROLAP هو خادم Microstrategy7i.

أدوات OLAP لسطح المكتب (مثل BusinessObjects Explorer وCognos PowerPlay وMS Data Analyzer) المضمنة الآن في EBIS تسهل على المستخدمين النهائيين عرض ومعالجة البيانات متعددة الأبعاد التي يمكن أن تأتي من الواجهة الخلفية لموارد بيانات ROLAP أو MOLAP. تتمتع بعض هذه المنتجات بالقدرة على تحميل المكعبات حتى تتمكن من العمل بشكل مستقل. وكجزء من EBIS، تتمتع أدوات سطح المكتب هذه بقدرات معالجة الخادم التي تتجاوز قدراتها التقليدية، ولكنها لا تتنافس مع أدوات MOLAP. تتمتع أدوات سطح المكتب بأداء وقوة تحليلية قليلة مقارنة بأدوات MOLAP. يتم توفير الواجهة غالبًا عبر Excel، على سبيل المثال MS Excel2000/OLAP PTS وBusinessQuery for Excel. تحتوي جميع أدوات OLAP تقريبًا على امتدادات ويب (Business Objects WebIntelligence، على سبيل المثال)، وبعضها أساسي.

أجنحة ذكاء الأعمال للمؤسسات

يعد EBIS مسارًا طبيعيًا لتقديم أدوات ذكاء الأعمال التي تم تقديمها مسبقًا كمنتجات مختلفة. يتم دمج هذه المجموعات في مجموعات أدوات الاستعلام وإعداد التقارير وOLAP. يجب أن تكون مجموعات ذكاء الأعمال للمؤسسات قابلة للتطوير ولا تمتد إلى المستخدمين الداخليين فحسب، بل أيضًا إلى العملاء الرئيسيين والموردين وما إلى ذلك. ويجب أن تساعد منتجات مجموعة ذكاء الأعمال المسؤولين على تنفيذ وإدارة ذكاء الأعمال دون إضافة موارد جديدة. نظرًا للعلاقة الوثيقة بين الويب ومجموعات ذكاء الأعمال الخاصة بالمؤسسات، يصف بعض البائعين مجموعات ذكاء الأعمال الخاصة بهم على أنها بوابات ذكاء الأعمال. توفر عروض البوابة هذه مجموعة فرعية من إمكانيات EBIS من خلال مستعرض ويب، ولكن البائعين يقومون باستمرار بتوسيع وظائفهم بشكل أقرب إلى أدوات العميل الكثيفة. يتم توفير EBIS النموذجي بواسطة Business Objects وCognos.

منصات ذكاء الأعمال

توفر منصات ذكاء الأعمال مجموعات من الأدوات لإنشاء تطبيقات ذكاء الأعمال وتنفيذها ودعمها وصيانتها. هناك تطبيقات غنية بالبيانات مع واجهات مستخدم نهائية مخصصة، منظمة حول مشاكل عمل محددة، مع تحليلات ونماذج مستهدفة. تعتبر منصات ذكاء الأعمال، على الرغم من أنها لا تنمو بسرعة وتستخدم على نطاق واسع مثل EBIS، قطاعًا مهمًا بسبب النمو المتوقع والمستمر لتطبيقات ذكاء الأعمال. نظرًا للجهود التي يبذلها موردو نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية الذين يقومون بإنشاء امتدادات OLAP لأنظمة إدارة قواعد البيانات الخاصة بهم، فقد اضطر العديد من موردي الأنظمة الأساسية الذين قدموا أنظمة إدارة قواعد البيانات متعددة الأبعاد لـ OLAP إلى الانتقال إلى مجال تطبيقات ذكاء الأعمال من أجل البقاء. تعمل مجموعات منتجات قواعد البيانات التي توفر إمكانات ذكاء الأعمال على تحفيز نمو سوق منصات ذكاء الأعمال. ويرجع ذلك جزئيًا إلى زيادة النشاط من عدد من موردي قواعد البيانات.

وبالنظر إلى الأدوات المختلفة، نرى أن EBIS هي أدوات وظيفية للغاية، ولكنها لا تتمتع بنفس القيمة مثل منصات ذكاء الأعمال أو تطبيقات ذكاء الأعمال المخصصة. لكن منصات ذكاء الأعمال عادة لا تكون كاملة من الناحية الوظيفية مثل مجموعات ذكاء الأعمال الخاصة بالشركات. عند اختيار منصات BI، يتعين عليك مراعاة الخصائص التالية: النمطية، والبنية الموزعة، ودعم معايير XML، وOLE DB لـ OLAP، وLDAP، وCORBA، وCOM/DCOM، ودعم العمل على الويب. ويجب عليهم أيضًا توفير وظائف خاصة بذكاء الأعمال، وهي الوصول إلى قاعدة البيانات (SQL)، ومعالجة البيانات متعددة الأبعاد، ووظائف النمذجة، والتحليل الإحصائي ورسومات الأعمال. وتمثل هذه الفئة من المنتجات شركات Microsoft وSAS Institute وOracle وSAP وغيرها.

تطبيقات ذكاء الأعمال

غالبًا ما تحتوي تطبيقات ذكاء الأعمال على أدوات ذكاء الأعمال (OLAP، ومولدات الاستعلام والتقارير، وأدوات النمذجة، والتحليل الإحصائي، والتصور، واستخراج البيانات). تستخرج العديد من تطبيقات ذكاء الأعمال البيانات من تطبيقات تخطيط موارد المؤسسات (ERP). تركز تطبيقات ذكاء الأعمال عادةً على وظيفة أو مهمة تنظيمية محددة، مثل تحليل المبيعات والتنبؤ بها، والميزانية المالية، والتنبؤ، وتحليل المخاطر، وتحليل الاتجاهات، و"تحليل التباطؤ" في الاتصالات، وما إلى ذلك. ويمكن استخدامها على نطاق أوسع كما في حالة تطبيقات أو أنظمة إدارة أداء المؤسسة بطاقات الأداء المتوازن(بطاقة التهديف المتوازن).

ذكاء البيانات

التنقيب في البيانات هو عملية اكتشاف الارتباطات والاتجاهات والأنماط والعلاقات والفئات. ويتم تنفيذ ذلك من خلال التنقيب الدقيق في البيانات باستخدام تقنيات التعرف على الأنماط، بالإضافة إلى البيانات الإحصائية والبيانية الأساليب الرياضية. أثناء استخراج البيانات، يتم تنفيذ عمليات وتحولات مختلفة بشكل متكرر على البيانات الأولية (اختيار الميزات، والتقسيم الطبقي، والتجميع، والتصور، والانحدار)، والتي تهدف إلى:

1) العثور على وجهات نظر بديهية للأشخاص، الذين بدورهم يفهمون بشكل أفضل العمليات التجارية التي تقوم عليها أنشطتهم؛

2) العثور على نماذج يمكنها التنبؤ بنتيجة أو معنى مواقف معينة باستخدام البيانات التاريخية أو الذاتية.

على عكس استخدام OLAP، فإن ذكاء البيانات أقل اعتمادًا على المستخدم، ويعتمد بدلاً من ذلك على خوارزميات متخصصة تربط المعلومات وتساعد في التعرف على الاتجاهات المهمة (وغير المعروفة سابقًا)، خالية من تحيز المستخدم وافتراضاته.

طرق وأدوات ذكاء الأعمال الأخرى

بالإضافة إلى الأدوات المدرجة، قد يتضمن الذكاء الاصطناعي أدوات التحليل التالية: حزم التحليل الإحصائي وتحليل السلاسل الزمنية وتقييمات المخاطر؛ أدوات النمذجة؛ حزم للشبكات العصبية. أدوات المنطق الغامض والأنظمة الخبيرة. وبالإضافة إلى ذلك، فمن الضروري أن نلاحظ الوسائل ل التصميم الجرافيكيالنتائج: وسائل الأعمال والرسومات العلمية والتقنية؛ "لوحات المعلومات"، ورسم الخرائط التحليلية والخرائط الطوبولوجية؛ أدوات تصور البيانات متعددة الأبعاد.

ذكاء الأعمال، أو BI، هو مصطلح عام يشير إلى مجموعة متنوعة من المنتجات والتطبيقات البرمجية التي تم إنشاؤها لتحليل البيانات الأساسية للمؤسسة.

يتكون تحليل الأعمال كنشاط من عدة عمليات مترابطة:

• بيانات التعدين (بيانات التعدين),
• المعالجة التحليلية في الوقت الحقيقي (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت),
• الحصول على المعلومات من قواعد البيانات (الاستعلام),
• صنع التقرير (الإبلاغ).

تستخدم الشركات ذكاء الأعمال لاتخاذ قرارات مستنيرة وخفض التكاليف وإيجاد فرص عمل جديدة. يعد ذكاء الأعمال أكثر من مجرد تقارير عادية للشركات أو مجموعة من الأدوات للحصول على المعلومات من أنظمة محاسبة المؤسسات. يستخدم مدراء تكنولوجيا المعلومات تحليلات الأعمال لتحديد العمليات التجارية غير الفعالة والجاهزة للإصلاح الشامل.

استخدام الأدوات الحديثةتحليل الأعمال، يمكن لرجال الأعمال البدء في تحليل البيانات بأنفسهم وعدم الانتظار حتى يقوم قسم تكنولوجيا المعلومات بإعداد تقارير معقدة ومربكة. إن إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى المعلومات يمنح المستخدمين الفرصة لدعم قراراتهم التجارية بأرقام حقيقية، والتي لولا ذلك كانت لتعتمد على الحدس والصدفة.

على الرغم من أن أنظمة ذكاء الأعمال واعدة جدًا، إلا أن تنفيذها يمكن أن يعوقه المشكلات الفنية والثقافية. يحتاج المديرون إلى توفير بيانات واضحة ومتسقة لتطبيقات ذكاء الأعمال حتى يتمكن المستخدمون من الوثوق بها.

ما هي الشركات التي تستخدم أنظمة ذكاء الأعمال؟

تستخدم سلاسل المطاعم (مثل هارديز، ووينديز، وروبي تيوزداي، وتي جي آي فرايديز) أنظمة ذكاء الأعمال على نطاق واسع. يعد BI مفيدًا للغاية بالنسبة لهم لاتخاذ قرارات مهمة من الناحية الاستراتيجية. ما هي المنتجات الجديدة التي يجب إضافتها إلى القائمة، وما هي الأطباق التي يجب استبعادها، وما هي النقاط غير الفعالة التي يجب إغلاقها، وما إلى ذلك. كما أنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في المشكلات التكتيكية مثل إعادة التفاوض على العقود مع موردي المنتجات وتحديد طرق تحسين العمليات غير الفعالة. نظرًا لأن سلاسل المطاعم تركز بشكل كبير على عملياتها التجارية الداخلية، ولأن ذكاء الأعمال يعد أمرًا أساسيًا للتحكم في هذه العمليات، مما يساعد على إدارة الأعمال، فإن المطاعم، من بين جميع الصناعات، تعد من بين مجموعة النخبة من الشركات التي تستفيد حقًا من هذه الأنظمة.

تعد تحليلات الأعمال أحد المكونات الرئيسية لذكاء الأعمال. هذا المكون مهم لنجاح أي شركة في أي صناعة.

في القطاع بيع بالتجزئةتستخدم وول مارت على نطاق واسع تحليلات البيانات والتحليل العنقودي للحفاظ على مكانتها المهيمنة في هذا القطاع. لقد غيرت Harrah سياستها مسابقةفي مجال الألعاب، مع التركيز على تحليل ولاء العملاء ومستويات الخدمة، بدلاً من الحفاظ على الكازينوهات الضخمة. إن Amazon وYahoo ليسا مجرد مشروعين كبيرين على الويب، بل إنهما يستخدمان تحليلات الأعمال بنشاط النهج العام"الاختبار والفهم" لتحسين عمليات عملك. تجري Capital One أكثر من 30.000 تجربة سنويًا للتعرف عليها الجمهور المستهدفوتقييم عروض بطاقات الائتمان.

أين أو من يجب أن يبدأ تنفيذ ذكاء الأعمال؟

تعد مشاركة الموظفين بشكل عام أمرًا حيويًا لنجاح مشاريع ذكاء الأعمال، حيث يجب أن يتمتع كل شخص مشارك في العملية بإمكانية الوصول الكامل إلى المعلومات حتى يتمكن من تغيير طريقة عملهم. يجب أن تبدأ مشاريع ذكاء الأعمال (BI) بالإدارة العليا، ويجب أن تكون مجموعة المستخدمين التالية هي مديري المبيعات. مسؤوليتهم الرئيسية هي زيادة المبيعات، و الأجرغالبًا ما يعتمد على مدى نجاحهم في القيام بذلك. ولذلك، سيكونون أكثر تقبلًا لأي أداة يمكن أن تساعدهم في عملهم، طالما أن الأداة سهلة الاستخدام ويثقون في المعلومات التي تقدمها.

يمكنك طلب مشروعك التجريبي على منصة ذكاء الأعمال.

باستخدام أنظمة ذكاء الأعمال، يقوم الموظفون بضبط العمل على المهام الفردية والجماعية، مما يؤدي إلى المزيد عمل فعالفرق المبيعات. عندما يرى مديرو المبيعات اختلافًا كبيرًا في أداء العديد من الأقسام، فإنهم يحاولون رفع الأقسام "المتخلفة" إلى نفس مستوى الأقسام "الرائدة".

بعد تنفيذ تحليلات الأعمال في أقسام المبيعات، يمكنك مواصلة التنفيذ في أقسام أخرى بالمؤسسة. ستشجع التجربة الإيجابية لمندوبي المبيعات الموظفين الآخرين على التحول إلى التقنيات الجديدة.

كيفية تنفيذ نظام BI؟

قبل تنفيذ نظام ذكاء الأعمال، يجب على الشركات تحليل آليات الاعتماد قرارات الإدارةوفهم ما يحتاجه قادة المعلومات لاتخاذ هذه القرارات بشكل أكثر استنارة وبسرعة. يُنصح أيضًا بتحليل النموذج الذي يفضله المديرون لتلقي المعلومات (مثل التقارير والرسوم البيانية عبر الإنترنت وفي شكل ورقي). سيؤدي توضيح هذه العمليات إلى إظهار المعلومات التي تحتاج الشركة للحصول عليها وتحليلها وتوحيدها في أنظمة ذكاء الأعمال الخاصة بها.

يجب أن توفر أنظمة ذكاء الأعمال الجيدة السياق للمستخدمين. لا يكفي مجرد الإبلاغ عن مبيعات الأمس وما كانت عليه قبل عام في نفس اليوم. يجب أن يتيح النظام فهم العوامل التي أدت بالضبط إلى هذه القيمة لحجم المبيعات في يوم وآخر - في نفس اليوم من العام الماضي.

مثل العديد من مشاريع تكنولوجيا المعلومات، لن يؤتي تنفيذ ذكاء الأعمال ثماره إذا شعر المستخدمون "بالتهديد" أو الشك بشأن التكنولوجيا، ونتيجة لذلك، رفضوا استخدامها. من المتوقع أن يؤدي ذكاء الأعمال، عند تنفيذه لأغراض "استراتيجية"، إلى تغيير جذري في أداء الشركة وعملية صنع القرار، لذلك يحتاج مديرو تكنولوجيا المعلومات إلى إيلاء اهتمام خاص لآراء وردود أفعال المستخدمين.

7 مراحل إطلاق أنظمة ذكاء الأعمال

1. تأكد من صحة بياناتك (موثوقة وقابلة للاستخدام للتحليل).
2. توفير تدريب شامل للمستخدم.
3. تنفيذ المنتج في أسرع وقت ممكن، والتعود على استخدامه مع تقدم التنفيذ. ليست هناك حاجة لقضاء قدر كبير من الوقت في تطوير التقارير "المثالية"، حيث يمكن إضافة التقارير مع تطور النظام وتطور احتياجات المستخدم. أنشئ تقارير توفر الحد الأقصى من القيمة بسرعة (يكون طلب المستخدم على هذه التقارير في أعلى مستوياته)، ثم قم بتعديلها.
4. اتخاذ نهج تكاملي لبناء مستودع البيانات. تأكد من أنك لا تقيد نفسك باستراتيجية بيانات لن تنجح على المدى الطويل.
5. كن واضحًا بشأن عائد الاستثمار (ROI) الخاص بك قبل البدء. حدد الفوائد المحددة التي تنوي تحقيقها، ثم قم بمراجعتها مقابل النتائج الفعلية كل ربع سنة أو كل ستة أشهر.
6. ركز على أهداف عملك.
7. لا تشتري برمجةللتحليلات لأنك يفكرأنك في حاجة إليها. قم بتنفيذ ذكاء الأعمال مع التفكير في وجود مقاييس ضمن بياناتك يجب التقاطها. وفي الوقت نفسه، من المهم أن يكون لديك على الأقل فكرة تقريبية عن مكان تواجدهم بالضبط.

ما هي المشاكل التي قد تنشأ؟

من العوائق الرئيسية أمام نجاح أنظمة ذكاء الأعمال هي مقاومة المستخدم. وتشمل المشاكل المحتملة الأخرى الحاجة إلى التدقيق في كميات كبيرة من المعلومات غير ذات الصلة، فضلا عن البيانات ذات الجودة الرديئة.

المفتاح للحصول على نتائج مفيدة من أنظمة ذكاء الأعمال هو البيانات الموحدة. تعد البيانات مكونًا أساسيًا في أي نظام ذكاء الأعمال. تحتاج الشركات إلى ترتيب مستودعات البيانات الخاصة بها قبل أن تتمكن من البدء في استخراج المعلومات التي تحتاجها والثقة في النتائج. وبدون توحيد البيانات، هناك خطر الحصول على نتائج غير صحيحة.

قد تكون المشكلة الأخرى هي الفهم غير الصحيح لدور النظام التحليلي. أصبحت أدوات ذكاء الأعمال أكثر مرونة وسهولة في الاستخدام، ولكن دورها الرئيسي لا يزال يتمثل في إعداد التقارير. لا تتوقع منهم أن يفعلوا ذلك التحكم الآليالعمليات التجارية. لكن، تغييرات معينةولا تزال هناك خطط في هذا الاتجاه.

العقبة الثالثة أمام تحويل العمليات التجارية باستخدام نظام ذكاء الأعمال هي عدم فهم الشركات العمليات التجارية الخاصة. ونتيجة لذلك، فإن الشركات ببساطة لا تفهم كيف يمكن تحسين هذه العمليات. إذا لم يكن للعملية تأثير مباشر على الربح أو إذا كانت الشركة لا تنوي توحيد العمليات عبر جميع أقسامها، فقد لا يكون تنفيذ نظام ذكاء الأعمال فعالاً. تحتاج الشركات إلى فهم جميع الأنشطة وجميع الوظائف التي تشكل عملية تجارية واحدة. ومن المهم أيضًا معرفة كيفية نقل المعلومات والبيانات من خلال عدة عمليات مختلفة، وكيفية نقل البيانات بين مستخدمي الأعمال، وكيف يستخدم الأشخاص هذه البيانات لتنفيذ مهامهم ضمن عملية معينة. إذا كان الهدف هو تحسين عمل الموظفين، فيجب فهم كل هذا قبل إطلاق مشروع ذكاء الأعمال.

بعض فوائد استخدام حلول ذكاء الأعمال

لقد ساعد عدد كبير من تطبيقات ذكاء الأعمال الشركات على استرداد استثماراتها بشكل أكبر. تُستخدم أنظمة ذكاء الأعمال لاستكشاف طرق تقليل التكاليف، وتحديد الفرص الجديدة لتطوير الأعمال، وتقديم بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) في شكل مرئي، بالإضافة إلى الاستجابة السريعة للتغيرات في الطلب وتحسين الأسعار.

بالإضافة إلى زيادة توفر البيانات، يمكن لذكاء الأعمال أن يوفر للشركات تأثيرًا أكبر أثناء المفاوضات من خلال تسهيل تقييم العلاقات مع الموردين والعملاء.

هناك العديد من الفرص داخل المؤسسة لتوفير المال من خلال تحسين العمليات التجارية واتخاذ القرارات بشكل عام. يمكن لذكاء الأعمال أن يساعد بشكل فعال في تحسين هذه العمليات من خلال تسليط الضوء على الأخطاء التي ارتكبت فيها. على سبيل المثال، استخدم الموظفون في إحدى شركات البوكيرك الذكاء الاصطناعي لتحديد طرق لتقليل الاستخدام الهواتف المحمولةوالعمل الإضافي وغيرها النفقات الجاريةمما يوفر للمنظمة 2 مليون دولار على مدى ثلاث سنوات. وأيضًا، بمساعدة حلول ذكاء الأعمال، أدركت تويوتا أنها دفعت مبالغ زائدة لشركات النقل لديها بمقدار النصف، بإجمالي 812 ألف دولار في عام 2000. واستخدام أنظمة ذكاء الأعمال لاكتشاف العيوب في العمليات التجارية يضع الشركة في وضع أكثر فائدة، مما يمنحها المزيد من المزايا. ميزة تنافسيةللشركات التي تستخدم BI ببساطة لتتبع ما يحدث.

• تحليل كيفية اتخاذ المديرين للقرارات.
• فكر في ما يحتاجه مديرو المعلومات لتحسين قرارات الإدارة التشغيلية.
• انتبه إلى جودة البيانات.
• ضع في اعتبارك مؤشر الأداء الأكثر أهمية بالنسبة للشركة.
• توفير السياق الذي يؤثر على مقاييس الأداء.

وتذكر أن ذكاء الأعمال يتعلق بأكثر من مجرد دعم القرار. بفضل التقدم التكنولوجي وكيفية تنفيذ قادة تكنولوجيا المعلومات له، تتمتع أنظمة ذكاء الأعمال بالقدرة على تحويل المؤسسات. إن مدراء تكنولوجيا المعلومات الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بنجاح لتحسين العمليات التجارية يقدمون مساهمة ذات معنى أكبر بكثير لمؤسستهم، كما يفعل المديرون الذين ينفذون أدوات إعداد التقارير الأساسية.

بناءً على مواد من www.cio.com

يعد مطور ذكاء الأعمال مهنة فريدة تتضمن العديد من الأنشطة المثيرة للاهتمام. يرمز BI إلى ذكاء الأعمال - ومن الأفضل عدم محاولة ترجمته حرفيًا. باختصار، ذكاء الأعمال هو توفير المعلومات اللازمة للأعمال بشكل مناسب ومفهوم، مما يسمح لك بالحصول على إجابة لسؤال تجاري أو اتخاذ القرار الاستراتيجي الصحيح.

تعني هذه المهنة أنه سيتعين عليك الانغماس في نفس الوقت في العمليات التجارية لمختلف الإدارات: المالية والمخاطر والتسويق والخدمات اللوجستية والمشتريات وتكنولوجيا المعلومات. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل في أحد البنوك، فأنت بحاجة أولاً إلى فهم التمويل، وإذا كنت تعمل في مجال البيع بالتجزئة، فأنت بحاجة إلى فهم كيفية عمل صناعة التداول. ولكن في متطلبات الوظيفة، تعتبر هذه "معرفة إضافية"، إذا كنت لا تعرف شيئًا ما، فيمكنك دائمًا سؤال الزملاء من وحدة الأعمال ذات الصلة. على أي حال، ستحتاج حقًا إلى مهارات الاتصال - لإعداد تقرير بسيط، على سبيل المثال، عن المبيعات، ستحتاج إلى معرفة الكثير من التفاصيل. "ما هي الفترة التي يجب أخذها في الاعتبار، والمبلغ مع الضريبة أو بدونها، وبأي شكل مطلوب التقرير، وكم مرة تكون هذه المعلومات مطلوبة"، وما إلى ذلك.

أما بالنسبة لتقنيات ذكاء الأعمال، فهناك العديد من الحلول المختلفة التي يمكن تقسيمها إلى ثلاث كتل كبيرة:
1. حلول التخزين
2. حلول لتحويل البيانات وتحميلها
3. حلول لإعداد التقارير وتصور البيانات

بالطبع، بالنسبة لمطور ذكاء الأعمال، الأداة الرئيسية هي التطبيق التحليلي. هناك العديد من الحلول في السوق، ولكل منها عيوبه ومزاياه، ولكن بشكل عام كلها تعتمد على نفس مفهوم الطبقة الدلالية، مثل هذه الطبقة تحول كامل “ معلومات تقنية» إلى كائنات أعمال ملائمة للمستخدم للعمل معها. بمعنى آخر، يسهل حل التحليلات على الشركة الحصول على البيانات اللازمة للإجابة على أسئلة العمل. يتيح لك حل التحليلات أيضًا أتمتة تقارير الشركات وإدارة الأمان وإنشاء تقارير سريعة في واجهة بديهية.

نظرًا لأن مطور ذكاء الأعمال يعمل باستمرار مع البيانات، ويتم تخزين البيانات، كقاعدة عامة، في قواعد البيانات العلائقية، فمن الضروري معرفة لغة SQL لإدارة البيانات، والتعرف على مفهوم مستودع بيانات الشركة، ونماذج البيانات، وETL وOLAP وأكثر من ذلك بكثير. باستخدام هذه المعرفة، يمكنك التطور من مطور ذكاء الأعمال (BI) إلى مهندس ذكاء الأعمال (BI).

يمكنك أيضًا التطور نحو التحليلات التنبؤية أو البيانات الضخمة، نظرًا لأن الأساليب الكلاسيكية لم تعد كافية لاتخاذ القرارات الصحيحة، وبالتالي تحتاج الشركات إلى التنبؤ بعملياتها بشكل صحيح أثناء معالجة كميات هائلة من البيانات.

إذا لم تكن خائفًا من الصعوبات وترغب في حل مشكلات العمل الرائعة بمساعدة تقنيات المعلومات، فمرحبًا بك في ذكاء الأعمال!

ملاحظة. مستوى الراتب (لموسكو)

مطور BI مبتدئ (معرفة SQL وأداة BI واحدة) - 70000 روبل.
مطور ذكاء الأعمال (فهم مفهوم مستودع البيانات وETL) - 90.000 روبل.
مطور ذكاء الأعمال مع 1-2 سنة من الخبرة - 120.000 روبل.
مطور ذكاء الأعمال الأول (3 سنوات من الخبرة) - 150000 روبل.
مهندس BI - 165000-200000 روبل.

فيديو حول أساسيات ذكاء الأعمال، مُصمم لصالح Lamoda ومخصص لذكاء الأعمال في مجال البيع بالتجزئة

في العالم الحديثهناك فئات معينة من البرامج التي تستهدف بشكل أساسي قطاع الشركات (الكبيرة والمتوسطة). الأعمال المتوسطة) وبالتالي لا يتم استخدامه على نطاق واسع. لكن بعض أنظمة البرمجيات لديها وظائف مثيرة للاهتمام للغاية والتي يمكن استخدامها ليس فقط في الشركات الصغيرة، ولكن أيضًا كأداة شخصية. هنا عن واحد من هؤلاء أنظمة البرمجياتوسيتم مناقشتها في هذه المقالة.

ملحوظة

أنا متخصص تقني، لذا فإن المقالة لها طابع تقني أكثر. إذا كنت تريد قراءة معلومات حول المنتج الذي يستهدف مستخدمي الأعمال، فانتقل إلى موقع IBM خارج الموقع.

الغرض الرئيسي من هذه المقالة هو توضيح كيفية إنشاء "Hello World" لأول مرة (على غرار البرمجة) في IBM Cognos BI.

أريد أيضًا أن أشير إلى أن لدي خبرة واسعة في كتابة التعليمات خطوة بخطوة مع لقطات شاشة لكل خطوة. لكن هذه المقالة لن تكون أخرى تعليمات خطوه بخطوه، هنا أريد أن أعرض مفهوم العمل مع النظام، وليس عمل دليل آخر.

ما هو ذكاء الأعمال؟

إذًا، ما هو نظام BI؟ في ثلاث كلمات، هذا نظام تقارير متقدم. ولتوضيح الأمر أكثر، سأقوم أدناه بإدراج الوظائف الرئيسية التي لديهم الأنظمة الحديثةفئة بي:

• القدرة على الاتصال بمصادر البيانات المختلفة (من ملف Excel إلى اتصال ODBC العالمي)
• القدرة على إنشاء كل من التقارير البسيطة (مثل الرسم البياني أو الجدول) والتقارير المعقدة ذات المعلمات ذات البنية المدمجة والارتباطات المرجعية (Drill-Trough، وDrill-Up/Drill-Down)
• إمكانية العمل الشفاف مع مصادر مختلفةالبيانات (على سبيل المثال، Excel وSQL Server) مع المعالجة الكاملة للاتصالات بينهما
• إمكانية العمل التفاعلي مع البيانات (إنشاء تقارير "سريعة")
• القدرة على تقديم البيانات العلائقية باعتبارها متعددة الأبعاد
• القدرة على توزيع حقوق الوصول باستخدام مصادر المصادقة الداخلية والخارجية (NTLM، LDAP، وما إلى ذلك)
• القدرة على البدء في إنشاء التقارير إما يدويًا أو تلقائيًا وفقًا لجدول زمني
• إمكانية التوزيع التلقائي للتقارير التي تم إنشاؤها
• القدرة على إنشاء التقارير بتنسيقات مختلفة (Excel، HTML، PDF، إلخ)

باللغة الروسية البسيطة، نظام BI هو برنامج يوفر للمستخدم أدوات ملائمة لتحليل أي بيانات تقريبًا (سواء كان ملف Excel أو مستودع بيانات صناعية).

إمكانية استخدام نظام ذكاء الأعمال كأداة شخصية

يصبح السؤال على الفور، كيف يمكنك استخدام هذا النظام كأداة شخصية؟ سأجيب من مثال شخصي، أستخدم IBM Cognos BI كأداة لتحليل الإحصائيات في مشاريعي وأداة لتحليل إحصائيات المحاسبة المنزلية.

هنا، بالطبع، يمكنك أن تجادل بشيء على غرار "أستطيع تحليل الإحصائيات بشكل جيد للغاية باستخدام استعلامات SQL العادية" أو "إن وظائف Excel المضمنة كافية لتحليل محاسبة الأسرة بأكملها"، ولكن "تم تعلم كل شيء بالمقارنة." كما تظهر الممارسة، من الأسهل بكثير سحب وإسقاط عناصر البيانات الضرورية باستخدام الماوس والحصول على النتيجة في النموذج النهائي بدلاً من العبث بكتابة استعلامات SQL أو إعادة تكوين وظائف Excel.

مرة أخرى، كل ما هو مكتوب هو رأيي الشخصي، وليس من الضروري أن توافق عليه.

بنية آي بي إم كوجنوس BI

بنية النظام بسيطة نسبيًا (كما هو الحال بالنسبة لنظام فئة المؤسسات). لذلك، فإن العنصر الأساسي للنظام هو خادم IBM Cognos BI (انظر الرسم البياني أدناه)، والذي يعمل مع مصادر البيانات باستخدام الوصف الذي أنشأه المستخدم (يسمى بيانات التعريف). علاوة على ذلك، من خلال الوصول إلى الويب، يوفر خادم IBM Cognos BI إمكانية الوصول إلى جميع الوظائف الرئيسية للنظام.

البنية المفاهيمية لمجمع IBM Cognos BI (تبين أن المخطط مرهق للغاية)

مراحل العمل مع النظام

لإعداد تقريرك الأول، يتعين عليك إكمال عدة خطوات أساسية:

1. إنشاء اتصال بمصدر بيانات
2. إنشاء وصف لمصدر البيانات، أي إنشاء بيانات التعريف
3. قم بتكوين ونشر حزمة بيانات التعريف إلى خادم IBM Cognos BI
4. إنشاء تقرير

هيكل مصدر بيانات الاختبار

قبل الشروع في تنفيذ الخطوات المذكورة أعلاه، أريد أن أقول بضع كلمات عن مصدر بيانات الاختبار. من ناحية، يكون هيكل مصدر بيانات الاختبار بسيطًا نسبيًا (كما هو الحال بالنسبة لمستودع البيانات الصناعية)؛ ومن ناحية أخرى، فهو أكثر تعقيدًا إلى حد ما من ورقة Excel البسيطة. جميع البيانات الموجودة في المصدر اصطناعية (يتم إنشاؤها بواسطة خوارزميات تعتمد على أرقام عشوائية)، ولهذا السبب تبدو المؤشرات الإجمالية متساوية للغاية.

كما ترون في الرسم البياني أعلاه، تحتوي قاعدة بيانات الاختبار على 3 أبعاد هرمية: "مجموعة المنتجات -> المنتج"، "القارة -> البلد -> المدينة ->" متجر"، "السنة -> نصف السنة -> ربع السنة -> الشهر -> التاريخ"; 2 أبعاد مسطحة (أحادية البعد): "أمين الصندوق"، "المدير الإقليمي"؛ وجدولين حقائق: "المبيعات"، "خطة المبيعات".
علاوة على ذلك، يقع بُعد "أمين الصندوق" في أحد جداول الحقائق في شكل غير طبيعي، ويرتبط بُعد "المدير الإقليمي" بمستوى "البلد" في بُعد "نقطة البيع بالتجزئة" من خلال علاقة "كثير إلى كثير" (يعني ضمنيًا أن مديرًا واحدًا يمكنه إدارة بلدان مختلفة).

الاتصال بمصدر البيانات

في IBM Cognos BI، يتم تخزين كافة المعلمات الضرورية للاتصال بمصادر البيانات في كائنات نظام خاصة تسمى "اتصالات مصدر البيانات". لإنشاء اتصال جديد، يتعين عليك اتباع بعض الخطوات البسيطة: انتقل إلى بوابة IBM Cognos BI، وانتقل إلى قسم "الإدارة"، وافتح علامة التبويب "التكوين"، وحدد القسم الفرعي "اتصالات مصدر البيانات" ("مصدر البيانات" اتصالات" ثم انقر فوق الزر "مصدر بيانات جديد" في شريط الأدوات. بعد ذلك، ستظهر سلسلة من مربعات الحوار التي ستحتاج فيها إلى تعيين عدة معلمات، مثل اسم الاتصال ونوع الاتصال والخادم وتسجيل الدخول وكلمة المرور وما إلى ذلك.

تطوير البيانات الوصفية

يعد تطوير البيانات الوصفية من أصعب اللحظات وأكثرها مسؤولية. يعتمد كل من أداء النظام (سرعة إنشاء التقارير، وصحة النتائج التي تم إنشاؤها، وما إلى ذلك) وملاءمة تطوير التقارير على جودة البيانات الوصفية. ولكن على الرغم مما سبق، فإن تعقيد تطوير البيانات الوصفية يتناسب طرديا مع تعقيد مصدر البيانات. على سبيل المثال، لإنشاء وصف علائقي لمصدر بيانات الاختبار الخاص بنا، ما عليك سوى تشغيل معالج إنشاء البيانات التعريفية، والنقر فوق الزر "التالي" عدة مرات، وستكون البيانات التعريفية جاهزة.

لذلك، كما كتبت سابقًا، البيانات الوصفية هي وصف لمصدر البيانات. في آي بي إم كوجنوس BI. أساس بيانات التعريف هو كائنات موضوع الاستعلام والعلاقات بينها. يعد كائن "موضوع الاستعلام" مرادفًا لـ "العرض" من أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. أي أن "موضوع الاستعلام" يعتمد على استعلام إلى نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) الذي يحدد بنية الكائن المصدر، والاتصالات بين "موضوع الاستعلام" هي وصف للتفاعل المنطقي بين هذه الاستعلامات.

لتكوين بيانات التعريف في IBM Cognos BI، يتم استخدام تطبيق منفصل، IBM Cognos Framework Manager (التطبيق الوحيد الذي لا يتعلق بالويب في مجموعة IBM Cognos BI). بعد تشغيل Framework Manager، سيُطلب منك إنشاء ملف مشروع جديد(ستحتاج إلى إدخال اسم المشروع وموقعه في نظام الملفات المحلي).

يجب أن يكون مفهومًا أن مشروع Framework Manager (يُشار إليه أيضًا بنموذج Framework Manager) عبارة عن مجموعة من الملفات المحلية التي يمكن لـ برنامج محلي، وحزمة البيانات التعريفية هي النتيجة الموجودة على خادم IBM Cognos BI (إذا رسمنا تشبيهًا بالبرمجة، فإن المشروع هو الكود المصدري، والحزمة هي التطبيق المترجم). يمكنك إنشاء مجموعات متعددة من الحزم من مشروع Framework Manager واحد.

بمجرد إنشاء مشروع Framework Manager، أفضل مكان للبدء هو تشغيل معالج استيراد البيانات التعريفية (الإجراء -> تشغيل معالج البيانات التعريفية...). سيطالبك "معالج الاستيراد" بتحديد مصدر بيانات موجود أو إنشاء مصدر جديد ويسمح لك بتحديد الكائنات الضرورية لاستيرادها. في أبسط الحالات (على سبيل المثال، عندما يكون مصدر البيانات هو ملف Excel، والذي يحتوي في 99.9% من الحالات على بيانات في شكل غير طبيعي)، ستحتاج إلى تعيين حقول كائن "موضوع الاستعلام" على نوع الاستخدام الصحيح (السمة "الاستخدام") ثم العمل مع نموذج Framework Manager الذي يمكنه إنهاء والبدء في إنشاء حزمة البيانات التعريفية ونشرها. في إصدار أكثر تعقيدًا (كما في مثال الاختبار الخاص بنا)، سيكون من الضروري التحقق من صحة العلاقات المستوردة بين كائنات "موضوع الاستعلام"، وتصحيح العناصر غير الصحيحة وإضافة العناصر المفقودة. في الخيارات الأكثر احترافية، من الممكن إنشاء حقول محسوبة، وتغيير بنية "موضوع الاستعلام"، وإنشاء تمثيل متعدد الأبعاد، وتحديد خوارزميات الأمان، وما إلى ذلك.

إنشاء ونشر حزمة بيانات التعريف

بعد إنشاء بيانات التعريف، يتعين عليك تكوين حزمة تعريف ونشرها على خادم IBM Cognos BI. وكما ذكرت سابقًا، فإن حزمة التعريف هي مجموعة فرعية من بيانات التعريف التي يتم نشرها على الخادم والتي تعمل معها جميع تطبيقات الويب الخاصة بمجمع IBM Cognos BI. تتيح لك إعدادات Metapack إخفاء بعض كائنات البيانات التعريفية أو عدم نشرها. على سبيل المثال، يوجد في البيانات الوصفية للاختبار بعض "موضوع الاستعلام"، الذي يؤثر على منطق معالجة البيانات المصدر (هو الرابط بين البلد و المدير الإقليمي)، ولكنها ليست ذات قيمة عند تطوير التقارير؛ فمن المنطقي إخفاء كائن بيانات التعريف هذا على مستوى الحزمة. أو، على سبيل المثال، الحقول ذات المعرفات، من المنطقي أيضًا إخفاءها عن مستخدمي حزمة التعريف.

لإنشاء حزمة تعريف، تحتاج إلى فتح قائمة السياق في مدير الإطار في قسم "الحزم" وتحديد "إنشاء -> حزمة"، وبعد ذلك سيظهر معالج إنشاء حزمة التعريف. بعد إنشاء حزمة التعريف، سيعرض النظام على الفور نشرها على الخادم. لا يتعين على المستخدم المبتدئ التعمق كثيرًا في خيارات معالج نشر الحزمة (فقط انقر فوق التالي ثم نشر). الشيء الوحيد هو أنه في علامة التبويب الأخيرة (حيث لن يكون هناك زر "التالي"، ولكن زر "نشر") سيكون هناك مربع اختيار "التحقق من الحزمة قبل النشر"، فهو يحدد ما إذا كان قد تم فحص حزمة التعريف بحثًا عن الغموض المنطقي قبل النشر وعرضها قائمة بهذه الأمور الغامضة إن وجدت. أوصي بشدة بعدم تخطي هذه الخطوة مطلقًا وتصحيح أي غموض تجده قبل النشر.

إنشاء التقارير (تحليل البيانات)

نحن الآن نقترب ببطء من العملية الأكثر إثارة للاهتمام والمنتظمة - إنشاء التقارير. يحدث أن أدوات إنشاء تقارير منتظمة وأدوات التحليل السريع للبيانات في IBM Cognos BI هي نفسها (على الرغم من حقيقة أنه في بعضها يكون أكثر ملاءمة لإجراء تحليل سريع، وفي البعض الآخر يكون أكثر ملاءمة لإنشاء تقارير منتظمة، جميعها تسمح لك بحفظ نتائجك في نموذج التقارير).

أنا شخصياً أفضل استخدام أداة IBM Cognos Report Studio لجميع مهام BI. هذه هي الأداة الأكثر عالمية التي تتيح لك إنشاء تقارير بأي تعقيد تقريبًا وتوفر في الوقت نفسه أدوات ملائمة نسبيًا لتحليل البيانات بسرعة.

لنفترض أننا بحاجة إلى إنشاء تقرير سريع يحتوي على حقائق المبيعات حسب البلد، مجموعة المنتجاتوالتردد في الربع. يمكن عمل هذا التقرير البسيط إلى حد ما باتباع الخطوات التالية:

1. قم بتشغيل تطبيق الويب IBM Cognos Report Studio
2. في نافذة الترحيب، انقر فوق الزر "إنشاء".
3. في قائمة القوالب الأساسية، حدد "جدول ترافقي" ("corsstab")
4. ضع عناصر البيانات حسب الرسم البياني الموضح أدناه
5. قم بتشغيل التقرير للتنفيذ

بعد تشغيل التقرير للتنفيذ، سوف تحصل على شيء من هذا القبيل.

بالنظر إلى التقرير الناتج، يمكننا أن نقول بأمان أنه تم تصميمه بشكل سيء بصراحة، ولم يتم تنسيق الأرقام، والمعنى الاقتصادي مشكوك فيه بصراحة، وما إلى ذلك. ولكن يمكن إزالة كل عيوب التصميم هذه عن طريق تعيين خصائص عناصر الإعدادات المقابلة، ولجعل المعنى الاقتصادي أكثر إثارة للاهتمام، يمكنك، على سبيل المثال، إجراء تحليل للخطة/الحقيقة.

على سبيل المثال، لإعداد التقرير الموضح أدناه (على البيانات الوصفية الجاهزة)، قضيت حوالي 20-30 دقيقة، بوصفي متخصصًا ذا خبرة.

ولإعادة تصميمه بالكامل إلى نظام ألوان داكن، أمضيت حوالي 10 دقائق أخرى.

خاتمة

آمل أن يتمكن القارئ في هذا المقال من الحصول على معلومات عامة حول أنظمة ذكاء الأعمال ومبدأ عملها. بالطبع، في إطار مقال قصير، من المستحيل النظر بالتفصيل النسبي في أي من الجوانب المطروحة (على سبيل المثال، يمكن كتابة كتاب كامل حول كيفية تكوين البيانات الوصفية بشكل صحيح)، لكنني أعتقد أنه إذا قررت المحاولة ، ستخبرك هذه المقالة من أين تبدأ ونوع النتائج المتوقعة.

كما أنني لم أتطرق إلى بعض الآليات والوظائف المثيرة للاهتمام على الإطلاق (على سبيل المثال، آلية تمثيل مصدر البيانات العلائقية على أنه متعدد الأبعاد)، ولكن هذا يرجع إلى حقيقة أن كمية المواد الضرورية (الحد الأدنى من النظرية و الحد الأدنى من الممارسة) سيكون كافيا لمقالة منفصلة.

قليلا عن التراخيص

إذا قررت شراء نظام IBM Cognos BI بشكل منفصل للاستخدام الشخصي أو شركة صغيرة، فمن المحتمل أن تفاجئك الأسعار بشكل غير سار، ولكن شركة IBM لديها سعر خاص نظام معقد IBM Cognos Express، والذي تم تصميمه من أجل المنظمات الصغيرة، يحتوي على العديد من المنتجات (بما في ذلك BI) وهو أرخص بكثير.

ذكاء الأعمال

ذكاء الأعمالأو باختصار بي.آي.- تحليل الأعمال، تحليلات الأعمال. يعني هذا المفهوم في أغلب الأحيان برنامجًا تم إنشاؤه لمساعدة المدير في تحليل المعلومات حول شركته وبيئتها. هناك عدة خيارات لفهم هذا المصطلح.

• تحليلات الأعمال هي طرق وأدوات لبناء تقارير إعلامية حول الوضع الحالي. الغرض من ذكاء الأعمال إذن هو توفير المعلومات الصحيحة للشخص الذي يحتاج إليها في الوقت المناسب. قد تكون هذه المعلومات حيوية لاتخاذ القرارات الإدارية.
• تحليلات الأعمال هي الأدوات المستخدمة لتحويل المعلومات وتخزينها وتحليلها وتصميمها وتقديمها وتتبعها أثناء العمل على حل المشكلات المتعلقة باتخاذ القرارات القائمة على الأدلة. وفي الوقت نفسه، توفر هذه الأدوات لصناع القرار المعلومات الصحيحة في الوقت المناسب باستخدام التقنيات المناسبة.

وبالتالي، فإن ذكاء الأعمال في الفهم الأول ليس سوى أحد قطاعات تحليلات الأعمال في الفهم الثاني الأوسع. بالإضافة إلى إعداد التقارير، فهو يتضمن أدوات تكامل البيانات وتنقيتها (ETL)، ومستودعات البيانات التحليلية وأدوات استخراج البيانات.

تتيح تقنيات ذكاء الأعمال إمكانية تحليل كميات كبيرة من المعلومات، وتركيز انتباه المستخدمين فقط على عوامل الأداء الرئيسية، ونمذجة نتائج خيارات العمل المختلفة، وتتبع نتائج اتخاذ قرارات معينة.

تاريخ المصطلح

ظهر هذا المصطلح لأول مرة في عام 1958 في مقال بقلم هانز بيتر لون، الباحث في شركة آي بي إم. هانز بيتر لون). وعرّف المصطلح بأنه: "القدرة على فهم الروابط بين الحقائق المقدمة".

لقد تطور ذكاء الأعمال كما نعرفه اليوم من أنظمة صنع القرار التي ظهرت في أوائل الستينيات وتم تطويرها في منتصف الثمانينيات.

في عام 1989، عرّف هوارد دريسنر (الذي أصبح فيما بعد أحد محللي مؤسسة جارتنر) ذكاء الأعمال بأنه مصطلح عام يصف "المفاهيم والتقنيات لتحسين اتخاذ القرارات التجارية باستخدام أنظمة تعتمد على بيانات الأعمال".

ملحوظات

روابط

• هل تحل تحليلات الأعمال محل ذكاء الأعمال؟ (J-l PC Week/RE رقم 41 (599) 6 نوفمبر - 12 نوفمبر 2007)
• ذكاء الأعمال كأداة لتحسين الحملات التسويقية (مراجعة أسبوع الكمبيوتر: ذكاء الأعمال، مايو 2010)
• ذكاء الأعمال: اليوم والغد (مجلة Intelligent Enterprise العدد 2 (212)، فبراير 2010)
• تحليلات الأعمال على الأراضي الروسية (J-l PC Week Review: Business analytics، مايو 2010)

مؤسسة ويكيميديا. 2010.

انظر ما هو "ذكاء الأعمال" في القواميس الأخرى:

ذكاء الأعمال- (BI) يشير إلى التقنيات والتطبيقات والممارسات لالجمع، التكامل، التحليل، والحاضرالمعلومات التجارية وأحيانًا المعلومات نفسها. الغرض من ذكاء الأعمال هو مصطلح يعود تاريخه على الأقل إلى… … ويكيبيديا

ذكاء الأعمال 2.0- (BI 2.0) هو مصطلح فضفاض يشير إلى بعض الاتجاهات والتطورات الجديدة (20067) في ذكاء الأعمال (BI). يشير رقم الإصدار 2.0 إلى أرقام الإصدارات المخصصة للبرنامج على الرغم من أنه مجرد مفهوم مجرد وليس محددًا... ... ويكيبيديا

ذكاء الأعمال- Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung)، Abk. BI، wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre Popular and bezeichnet Verfahren und Prozesse zur Systematischen Analyze (Sammlung،... ... Deutsch Wikipedia

ذكاء الأعمال- Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyze (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in... ... Deutsch Wikipedia

ذكاء الأعمال- القرار المعلوماتي من أجل المقالات المتجانسة، مثل DSS وBI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information، باللغة الإنجليزية: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français

ذكاء الأعمال- الاسم أي معلومات تتعلق بالتاريخ أو الوضع الحالي أو التوقعات المستقبلية لمنظمة أعمال ... ويكاموس

ذكاء الأعمال- / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ معلومات اسمية قد تكون مفيدة لشركة ما عندما تخطط لاستراتيجيتها... قاموس التسويق باللغة الإنجليزية

ذكاء الأعمال- Sammelbegriff for den IT gestützten Zugriff auf Informationen، sowie die IT gestützte Analysis und Aufbereitung this informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … معجم الاقتصاد

أدوات ذكاء الأعمال- هي نوع من البرامج التطبيقية المصممة للإبلاغ عن البيانات وتحليلها وعرضها. تقرأ الأدوات السابقة بشكل عام البيانات التي تم تخزينها في كثير من الأحيان، ولكن ليس بالضرورة، في مستودع البيانات أو سوق البيانات. أنواع أدوات ذكاء الأعمال... ويكيبيديا

استوديو تطوير ذكاء الأعمال- (BIDS) هو IDE من Microsoft يستخدم لتطوير تحليل البيانات وحلول ذكاء الأعمال باستخدام خدمات تحليل Microsoft SQL Server وخدمات التقارير وخدمات التكامل. يعتمد على Microsoft Visual Studio … … ويكيبيديا

كتب

• ذكاء الأعمال. التنقيب عن البيانات وتحسينها لاتخاذ القرار، كارلو فيرسيليس، ذكاء الأعمال هو فئة واسعة من التطبيقات والتقنيات لجمع البيانات وتوفير الوصول إليها وتحليلها بغرض مساعدة مستخدمي المؤسسات على تحقيق نتائج أفضل... الفئة: الرياضيات الناشر: جون وايلي وأولاده المحدودة, الكتاب الاليكتروني (fb2، fb3، epub، mobi، pdf، html، pdb، lit، doc، rtf، txt)