Bi popis. Jak řídit společnost pomocí Business Intelligence. BI jako metody, technologie, prostředky získávání a prezentace znalostí

Hlavní část BI nástrojů je rozdělena na firemní BI sady a BI platformy. Dotazovací nástroje a nástroje pro vytváření sestav jsou z velké části absorbovány a nahrazovány podnikovými sadami BI. Multidimenzionální stroje nebo servery OLAP, stejně jako relační stroje OLAP, jsou nástroje a infrastruktura BI pro platformy BI.

Většinu nástrojů BI používají koncoví uživatelé k přístupu, analýze a generování sestav o datech, která se nejčastěji nacházejí ve skladu, datových tržištích nebo provozních datových skladech. Vývojáři aplikací používají platformy BI k vytváření a implementaci aplikací BI, které nejsou považovány za nástroje BI. Příkladem BI aplikace je Informační systém vedoucí EIS.

Nástroje pro vytváření dotazů a sestav

Generátory dotazů a sestav jsou obvykle stolní nástroje, které uživatelům poskytují přístup k databázím, provádějí analýzy a generují sestavy. Požadavky mohou být buď neplánované (ad hoc), nebo rutinní povahy. Existují systémy generování sestav (obvykle serverové), které podporují rutinní dotazy a sestavy. Generátory dotazů a sestav pro pracovní plochu jsou také vylepšeny o některé odlehčené funkce OLAP. Pokročilé nástroje této kategorie spojují možnosti dávkového generování rutinních reportů a desktopových generátorů dotazů, distribuci reportů a jejich rychlou aktualizaci, tvořící tzv. firemní reporting. Jeho arzenál zahrnuje server zpráv, distribuční nástroje, publikování zpráv na webu a mechanismus pro oznamování událostí nebo odchylek (varování). Typickými představiteli jsou Crystal Reports, Cognos Impromptu a Actuate e.Reporting Suite.

OLAP nebo pokročilé analytické nástroje

Nástroje OLAP jsou analytické nástroje, které byly původně založeny na multidimenzionálních databázích (MDDs). Většina aplikací obsahuje časovou dimenzi, další dimenze se mohou týkat geografie, organizačních jednotek, zákazníků, produktů atd. OLAP umožňuje organizovat dimenze v hierarchii. Data jsou prezentována ve formě hyperkrychlí (krychlí) - logických a fyzických modelů indikátorů, které společně využívají dimenze a také hierarchie v rámci těchto dimenzí. Některá data jsou předem agregována v databázi, jiná se počítají za chodu.

Nástroje OLAP vám umožňují zkoumat data v různých dimenzích. Uživatelé si mohou vybrat, které metriky budou analyzovat, které dimenze a jak je zobrazit v kontingenční tabulce, zaměnit řádky a sloupce tak, aby byly „otočné“, a poté krájet a krájet a soustředit se na konkrétní kombinaci dimenzí. Granularitu dat můžete změnit procházením úrovní pomocí procházení dolů/rolování, procházení a procházení dolů, stejně jako procházení napříč dalšími dimenzemi.

Pro podporu MDB se používají servery OLAP, optimalizované pro vícerozměrnou analýzu a dodávané s analytickými schopnostmi. Poskytují dobrý výkon, ale obvykle vyžadují spoustu času na načtení a rozšíření MDB. Přicházejí s funkcemi „reach-through“, které vám umožňují přejít od agregátů k detailům v relačních databázích. Klasický OLAP server - Hyperion Essbase Server.

Dnes se relační DBMS používají k emulaci MDB a podpoře vícerozměrné analýzy. OLAP pro relační databáze (ROLAP) má výhodu škálovatelnosti a flexibility, ale ve srovnání s multidimenzionálním OLAP (MOLAP) ztrácí výkon, ačkoli existují metody pro zlepšení výkonu, jako je hvězdicové schéma. Ačkoli jsou MDB stále nejvhodnější pro online analytické zpracování, tato schopnost je nyní zabudována do relačních DBMS nebo jimi rozšířena (například MS Analysis Services nebo Oracle OLAP Services nejsou totéž jako ROLAP).

Existuje také Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) pro hybridní produkty, které mohou ukládat vícerozměrná data nativně i v relační reprezentaci. K MDB se přistupuje pomocí rozhraní API pro generování vícerozměrných dotazů, zatímco k relačním databázím se přistupuje prostřednictvím dotazů SQL. Příkladem serveru ROLAP je Microstrategy7i Server.

Desktopové nástroje OLAP (např. BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) nyní zabudované do EBIS usnadňují koncovým uživatelům prohlížení a manipulaci s vícerozměrnými daty, která mohou pocházet z backendu datových zdrojů ROLAP nebo MOLAP. Některé z těchto produktů mají schopnost nakládat kostky tak, aby mohly fungovat autonomně. Jako součást EBIS mají tyto desktopové nástroje schopnosti serverového zpracování, které přesahují jejich tradiční schopnosti, ale nekonkurují nástrojům MOLAP. Desktopové nástroje mají ve srovnání s nástroji MOLAP malý výkon a analytický výkon. Rozhraní je často poskytováno přes Excel, například MS Excel2000/OLAP PTS, BusinessQuery pro Excel. Téměř všechny nástroje OLAP mají webová rozšíření (například Business Objects WebIntelligence), pro některé jsou základní.

Enterprise BI sady

EBIS je přirozenou cestou pro poskytování nástrojů BI, které byly dříve dodávány jako různé produkty. Tyto sady jsou integrovány do sad nástrojů pro dotazy, sestavy a OLAP. Sady podnikových BI musí být škálovatelné a rozšířit se nejen na interní uživatele, ale také na klíčové zákazníky, dodavatele atd. Produkty sady BI by měly správcům pomoci implementovat a spravovat BI bez přidávání nových zdrojů. Kvůli úzkému vztahu mezi webem a podnikovými sadami BI popisují někteří dodavatelé své sady BI jako portály BI. Tyto portálové nabídky poskytují podmnožinu funkcí EBIS prostřednictvím webového prohlížeče, ale prodejci neustále rozšiřují svou funkcionalitu blíže k nástrojům tlustého klienta. Typický EBIS dodává Business Objects a Cognos.

BI platformy

Platformy BI nabízejí sady nástrojů pro vytváření, implementaci, podporu a údržbu aplikací BI. Existují aplikace bohaté na data s uživatelskými rozhraními pro koncové uživatele, organizované podle konkrétních obchodních problémů, s cílenou analýzou a modely. Platformy BI, i když nejsou tak rychle rostoucí a široce používané jako EBIS, jsou důležitým segmentem kvůli očekávanému a pokračujícímu růstu aplikací BI. Kvůli úsilí dodavatelů relačních DBMS, kteří vytvořili rozšíření OLAP svých DBMS, bylo mnoho dodavatelů platforem, kteří poskytovali multidimenzionální DBMS pro OLAP, nuceni migrovat do oblasti BI aplikací, aby přežili. Rodiny databázových produktů, které poskytují funkce BI, skutečně pohánějí růst trhu platforem BI. To je částečně způsobeno zvýšenou aktivitou řady dodavatelů databází.

Při pohledu na různé nástroje vidíme, že EBIS jsou vysoce funkční nástroje, ale nemají takovou hodnotu jako platformy BI nebo vlastní BI aplikace. Platformy BI však obvykle nejsou tak funkčně kompletní jako firemní sady BI. Při výběru platforem BI je třeba vzít v úvahu následující vlastnosti: modularitu, distribuovanou architekturu, podporu standardů XML, OLE DB pro OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM a podporu pro práci na webu. Musí také poskytovat funkce specifické pro business intelligence, jmenovitě přístup k databázi (SQL), manipulaci s vícerozměrnými daty, modelovací funkce, statistickou analýzu a obchodní grafiku. Tuto kategorii produktů zastupují společnosti Microsoft, SAS Institute, Oracle, SAP a další.

BI aplikace

Aplikace Business Intelligence mají často vestavěné nástroje BI (OLAP, generátory dotazů a sestav, nástroje pro modelování, statistickou analýzu, vizualizaci a dolování dat). Mnoho aplikací BI extrahuje data z aplikací ERP. Aplikace BI se obvykle zaměřují na konkrétní organizační funkci nebo úkol, jako je analýza a prognózování prodeje, finanční rozpočtování, prognózování, analýza rizik, analýza trendů, „analýza odchodů“ v telekomunikacích atd. Mohou být použity šířeji jako v případě podnikových aplikací nebo systémů pro řízení výkonnosti vyrovnané bodovací karty(vyvážená výsledková karta).

Inteligence dat

Data mining je proces objevování korelací, trendů, vzorců, vztahů a kategorií. Provádí se pečlivým dolováním dat pomocí technologií rozpoznávání vzorů, stejně jako statistických a matematické metody. Během dolování dat jsou na nezpracovaných datech opakovaně prováděny různé operace a transformace (výběr funkcí, stratifikace, shlukování, vizualizace a regrese), které mají:

1) najít pohledy, které jsou intuitivní pro lidi, kteří zase lépe rozumí obchodním procesům, které jsou základem jejich činností;

2) najít modely, které mohou předpovídat výsledek nebo význam určitých situací pomocí historických nebo subjektivních dat.

Na rozdíl od použití OLAP je datová inteligence mnohem méně řízena uživatelem a místo toho se spoléhá na specializované algoritmy, které korelují informace a pomáhají rozpoznat důležité (a dříve neznámé) trendy, bez zaujatosti a předpokladů uživatele.

Další metody a nástroje BI

Kromě uvedených nástrojů může BI zahrnovat následující analytické nástroje: balíčky statistických analýz a analýzy časových řad a hodnocení rizik; modelovací nástroje; balíčky pro neuronové sítě; nástroje fuzzy logiky a expertní systémy. Dodatečně je třeba poznamenat prostředky pro grafický design výsledky: prostředky obchodní a vědecko-technická grafika; „dashboards“, analytická kartografie a topologické mapy; nástroje pro vizualizaci vícerozměrných dat.

Business intelligence, neboli BI, je obecný termín, který označuje řadu softwarových produktů a aplikací vytvořených za účelem analýzy primárních dat organizace.

Obchodní analýza jako činnost se skládá z několika vzájemně propojených procesů:

data mining (dolování dat),
analytické zpracování v reálném čase (online analytické zpracování),
získávání informací z databází (dotaz),
vytváření zprávy (hlášení).

Společnosti využívají BI k přijímání informovaných rozhodnutí, snižování nákladů a hledání nových obchodních příležitostí. BI je něco víc než běžný firemní reporting nebo sada nástrojů pro získávání informací z podnikových účetních systémů. CIO používají obchodní analytiku k identifikaci neefektivních obchodních procesů, které jsou zralé k přepracování.

Použitím moderní nástroje obchodní analýzy, mohou obchodníci začít analyzovat data sami a nečekat, až IT oddělení vygeneruje složité a matoucí zprávy. Tato demokratizace přístupu k informacím dává uživatelům možnost podložit svá obchodní rozhodnutí reálnými čísly, která by jinak byla založena na intuici a náhodě.

Přestože jsou systémy BI poměrně slibné, jejich implementaci mohou brzdit technické a kulturní problémy. Manažeři musí aplikacím BI poskytovat jasná a konzistentní data, aby jim uživatelé mohli důvěřovat.

Které společnosti využívají BI systémy?

Restaurační řetězce (jako Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesday a T.G.I. Friday's) široce využívají systémy business intelligence. BI je pro ně nesmírně užitečná pro strategicky důležitá rozhodnutí. Jaké nové produkty přidat do nabídky, jaké pokrmy vyloučit, jaké neúčinné body uzavřít atd. Využívají také BI pro taktické problémy, jako je opětovné vyjednávání smluv s dodavateli produktů a identifikace způsobů, jak zlepšit neefektivní procesy. Protože se restaurační řetězce vysoce zaměřují na své interní obchodní procesy a protože BI je ústředním bodem řízení těchto procesů, které pomáhá řídit podniky, patří restaurace ve všech odvětvích mezi elitní skupinu společností, které z těchto systémů skutečně těží.

Obchodní analytika je jednou z klíčových součástí BI. Tato složka je důležitá pro úspěch firmy v jakémkoli odvětví.

V sektoru maloobchodní Wal-Mart široce využívá analýzu dat a shlukovou analýzu, aby si udržel své dominantní postavení v tomto sektoru. Harrah's změnila svou politiku soutěž v herním byznysu se zaměřuje na analýzu loajality zákazníků a úrovně služeb namísto udržování megakasin. Amazon a Yahoo nejsou jen velké webové projekty, aktivně využívají obchodní analýzy a obecný přístup„testujte a pochopte“, abyste zlepšili své obchodní procesy. Capital One provádí ročně více než 30 000 experimentů za účelem identifikace cílová skupina a vyhodnocování nabídek kreditních karet.

Kde nebo s kým by měla implementace BI začít?

Celková angažovanost zaměstnanců je zásadní pro úspěch projektů BI, protože každý zapojený do procesu musí mít plný přístup k informacím, aby mohl změnit způsob své práce. Projekty BI by měly začínat u vyššího vedení a další uživatelskou skupinou by měli být obchodní manažeři. Jejich hlavní odpovědností je zvýšení prodeje a mzdačasto záleží na tom, jak dobře to dělají. Proto budou mnohem více akceptovat jakýkoli nástroj, který jim může pomoci s jejich prací, pokud je nástroj snadno použitelný a budou důvěřovat informacím, které poskytuje.

Svůj pilotní projekt si můžete objednat na platformě business intelligence.

Pomocí systémů BI si zaměstnanci upravují práci na individuálních a skupinových úkolech, což vede k více efektivní práce prodejní týmy. Když obchodní manažeři vidí významný rozdíl ve výkonu několika oddělení, snaží se dostat „zaostávající“ oddělení na stejnou úroveň jako „vedoucí“ oddělení.

Po implementaci obchodní analýzy v prodejních odděleních můžete pokračovat v implementaci v dalších odděleních organizace. Pozitivní zkušenost obchodníků povzbudí ostatní zaměstnance k přechodu na nové technologie.

Jak implementovat BI systém?

Před implementací systému BI by společnosti měly analyzovat mechanismy přijetí manažerská rozhodnutí a porozumět tomu, jaké informace lídři potřebují, aby tato rozhodnutí činili informovaněji a rychleji. Je také vhodné analyzovat, v jaké formě manažeři preferují příjem informací (jako zprávy, grafy, online, v papírové podobě). Objasnění těchto procesů ukáže, jaké informace společnost potřebuje získat, analyzovat a konsolidovat ve svých systémech BI.

Dobré systémy BI musí uživatelům poskytovat kontext. Nestačí jednoduše reportovat, jaké byly tržby včera a jaké byly před rokem ve stejný den. Systém by měl umožnit porozumět tomu, jaké faktory vedly přesně k této hodnotě objemu prodeje v jeden a druhý den – ve stejný den před rokem.

Stejně jako mnoho IT projektů se implementace BI nevyplatí, pokud se uživatelé budou cítit „ohroženi“ nebo skeptičtí ohledně technologie a v důsledku toho ji odmítnou používat. Očekává se, že BI, pokud je implementováno pro „strategické“ účely, zásadně změní fungování společnosti a rozhodovací proces, proto musí IT manažeři věnovat zvláštní pozornost názorům a reakcím uživatelů.

7 fází spouštění BI systémů

Ujistěte se, že jsou vaše data správná (spolehlivá a použitelná pro analýzu).
Poskytněte komplexní školení uživatelů.
Implementujte produkt co nejrychleji a zvykněte si na jeho používání v průběhu implementace. Není třeba trávit velké množství času vytvářením „dokonalých“ sestav, protože sestavy lze přidávat podle toho, jak se vyvíjí systém a vyvíjejí se potřeby uživatelů. Vytvářejte přehledy, které rychle poskytují maximální hodnotu (požadavek uživatelů po těchto přehledech je největší), a poté je upravujte.
Přijměte integrační přístup k budování datového skladu. Ujistěte se, že se neuzavíráte do datové strategie, která nebude dlouhodobě fungovat.
Než začnete, ujasněte si návratnost investic. Definujte konkrétní výhody, kterých chcete dosáhnout, a poté je každé čtvrtletí nebo každých šest měsíců porovnejte se skutečnými výsledky.
Zaměřte se na své obchodní cíle.
Nekupuj software pro analýzu, protože vy myslet siže to potřebuješ. Implementujte BI s tím, že ve vašich datech jsou metriky, které je třeba zachytit. Zároveň je důležité mít alespoň přibližnou představu o tom, kde přesně mohou být.

Jaké problémy mohou nastat?

Hlavní překážkou úspěchu systémů BI je odpor uživatelů. Mezi další možné problémy patří potřeba prosévat velké objemy irelevantních informací a také data nízké kvality.

Klíčem k získání smysluplných výsledků ze systémů BI jsou standardizovaná data. Data jsou základní součástí každého BI systému. Společnosti musí dát své datové sklady do pořádku, než začnou získávat informace, které potřebují, a důvěřovat výsledkům. Bez standardizace dat existuje riziko získání nesprávných výsledků.

Dalším problémem může být nesprávné pochopení role analytického systému. Nástroje BI se staly flexibilnějšími a uživatelsky přívětivějšími, ale jejich hlavní rolí je stále reporting. Nečekejte od nich automatizované ovládání podnikové procesy. Nicméně, určité změny v tomto směru jsou stále plány.

Třetí překážkou transformace podnikových procesů pomocí systému BI je nedostatečné porozumění ze strany společností vlastní obchodní procesy. V důsledku toho společnosti jednoduše nechápou, jak lze tyto procesy zlepšit. Pokud proces nemá přímý dopad na zisk nebo společnost nemá v úmyslu standardizovat procesy napříč všemi svými divizemi, implementace systému BI nemusí být efektivní. Společnosti musí rozumět všem činnostem a všem funkcím, které tvoří jeden obchodní proces. Je také důležité vědět, jak se informace a data přenášejí prostřednictvím několika různých procesů a jak se data přenášejí mezi podnikovými uživateli a jak lidé tato data využívají k plnění svých úkolů v rámci konkrétního procesu. Pokud je cílem optimalizace práce zaměstnanců, je třeba toto vše pochopit před spuštěním BI projektu.

Některé výhody používání BI řešení

Velké množství aplikací BI pomohlo firmám více než vrátit jejich investice. Systémy business intelligence se používají k prozkoumání způsobů, jak snížit náklady, identifikovat nové příležitosti pro rozvoj podnikání, prezentovat data ERP ve vizuální podobě a také rychle reagovat na změny v poptávce a optimalizovat ceny.

Kromě zvýšení dostupnosti dat může BI společnostem poskytnout větší pákový efekt při vyjednávání tím, že usnadňuje vyhodnocování vztahů s dodavateli a zákazníky.

V rámci podniku existuje mnoho příležitostí, jak ušetřit peníze optimalizací obchodních procesů a celkového rozhodování. BI může účinně pomoci zlepšit tyto procesy tím, že osvětlí chyby, které se v nich děly. Například zaměstnanci jedné společnosti v Albuquerque použili BI k identifikaci způsobů, jak snížit využití mobilní telefony, práce přesčas a další běžné výdaje, což organizaci během tří let ušetří 2 miliony dolarů. S pomocí řešení BI si Toyota také uvědomila, že přeplatila své operátory o polovinu, což v roce 2000 činilo celkem 812 000 USD. Používání systémů BI k odhalování defektů v obchodních procesech staví společnost do výhodnější pozice a poskytuje konkurenční výhodu společnostem, které používají BI jednoduše ke sledování toho, co se děje.

Analyzujte, jak manažeři rozhodují.
Přemýšlejte o tom, jaké informace potřebují manažeři k optimalizaci rozhodnutí provozního řízení.
Věnujte pozornost kvalitě dat.
Zvažte ukazatel výkonu, který je pro firmu nejdůležitější.
Poskytněte kontext, který ovlivňuje metriky výkonu.

A pamatujte, že BI je více než jen podpora rozhodování. Díky pokroku v technologii a tomu, jak je IT lídři implementují, mají systémy business intelligence potenciál transformovat organizace. Ředitelé IT, kteří úspěšně využívají BI ke zlepšení obchodních procesů, přinášejí své organizaci mnohem smysluplnější příspěvek, stejně jako manažeři, kteří implementují základní nástroje pro reporting.

Na základě materiálů z www.cio.com

BI vývojář je jedinečná profese, která zahrnuje mnoho zajímavých činností. BI znamená Business Intelligence – nejlepší je nepokoušet se to překládat doslovně. Stručně řečeno, Business Intelligence je poskytování informací nezbytných pro podnikání pohodlnou a srozumitelnou formou, která vám umožní získat odpověď na obchodní otázku nebo učinit správné strategické rozhodnutí.

Tato profese znamená, že se budete muset současně ponořit do obchodních procesů různých oddělení: finance, rizika, marketing, logistika, nákup a informační technologie. Například, pokud pracujete v bance, pak musíte nejprve rozumět financím, pokud v maloobchodě, pak musíte pochopit, jak funguje obchodní průmysl. V požadavcích práce se ale jedná o „doplňkové znalosti“, pokud něco nevíte, můžete se vždy zeptat kolegů z příslušné obchodní jednotky. V každém případě budete opravdu potřebovat komunikační dovednosti – k vytvoření jednoduchého reportu například o tržbách si budete muset zjistit spoustu detailů. „Jaké období vzít v úvahu, částku s daní nebo bez daně, v jaké formě je hlášení potřeba, jak často jsou tyto informace potřeba,“ atd.

Pokud jde o technologie BI, existuje mnoho různých řešení, která lze rozdělit do tří velkých bloků:
1. Řešení úložiště
2. Řešení pro transformaci a načítání dat
3. Řešení pro reporting a vizualizaci dat

Pro vývojáře BI je samozřejmě hlavním nástrojem analytická aplikace. Na trhu existuje mnoho řešení, z nichž každé má své nevýhody a výhody, ale obecně jsou všechna založena na stejném konceptu sémantické vrstvy, taková vrstva transformuje celý „ technické informace» do obchodních objektů, se kterými se uživateli pohodlně pracuje. Jinými slovy, analytické řešení usnadňuje podniku získat potřebná data k zodpovězení obchodních otázek. Analytické řešení vám také umožňuje automatizovat firemní výkaznictví, spravovat zabezpečení a vytvářet průběžné výkazy v intuitivním rozhraní.

Jelikož vývojář BI neustále pracuje s daty a data jsou uložena zpravidla v relačních databázích, je nutné znát jazyk SQL pro správu dat, seznámit se s konceptem podnikového datového skladu, datovými modely, ETL , OLAP a mnoho dalšího. S těmito znalostmi můžete vyrůst z vývojáře BI na architekta BI.

Můžete se také vyvíjet směrem k prediktivní analytice nebo Big Data, protože klasické metody již ke správným rozhodnutím nestačí, a proto podniky potřebují správně předvídat své procesy při zpracování obrovského množství dat.

Pokud se nebojíte potíží a chcete s pomocí vyřešit skvělé obchodní problémy informační technologie, pak vítejte v Business Intelligence!

P.S. Úroveň platu (pro Moskvu)

Junior BI Developer (znalost SQL a jednoho nástroje BI) - 70 000 rublů.
BI Developer (pochopení konceptu datového skladu a ETL) - 90 000 rublů.
BI Developer s 1-2 roky zkušeností - 120 000 rublů.
Senior BI vývojář (3 roky zkušeností) - 150 000 rublů.
BI Architect - 165 000-200 000 rublů.

Video o základech Business Intelligence vytvořené pro společnost Lamoda a věnované BI v maloobchodě

V moderní svět Existují určité třídy softwaru, které jsou zaměřeny hlavně na firemní segment (velké a střední podnikání) a proto není široce používán. Některé softwarové systémy ale mají docela zajímavé funkce, které lze využít nejen v malých firmách, ale i jako osobní nástroj. Tady je o jednom z nich softwarové systémy a bude pojednáno v tomto článku.

Poznámka

Jsem technický specialista, takže článek má techničtější spád. Chcete-li si přečíst informace o produktu zaměřeném na podnikové uživatele, přejděte na web IBM.

Hlavním účelem tohoto článku je ukázat vám, jak vytvořit svůj první „Hello World“ (podobný programování) v IBM Cognos BI.

Chci také poznamenat, že mám bohaté zkušenosti s psaním podrobných pokynů se snímky obrazovky každého kroku. Tento článek ale nebude jiný pokyny krok za krokem, zde chci ukázat koncept práce se systémem, a ne dělat další manuál.

Co je BI?

Co je tedy systém BI? Třemi slovy, toto je pokročilý systém hlášení. Aby to bylo jasnější, níže uvedu hlavní funkce, které mají moderní systémy třída BI:

možnost připojení k různým zdrojům dat (od souboru Excel po univerzální ODBC připojení)
schopnost vytvářet jak jednoduché reporty (jako je graf nebo tabulka), tak komplexní parametrizované reporty s kombinovanou strukturou a referenčními odkazy (vrtání-žlab, vyvrtávání/vrtání)
možnost transparentní práce s různé zdroje data (například Excel a SQL Server) s plným zpracováním spojení mezi nimi
možnost interaktivní práce s daty (generování reportů „za chodu“)
schopnost prezentovat relační data jako vícerozměrná
schopnost distribuovat přístupová práva jak pomocí interních autentizačních zdrojů, tak externích (NTLM, LDAP atd.)
možnost začít generovat reporty buď ručně, nebo automaticky podle plánu
možnost automatické distribuce generovaných reportů
schopnost generovat reporty v různých formátech (Excel, HTML, PDF atd.)

V jednoduchém ruském jazyce je BI systém program, který uživateli poskytuje pohodlné nástroje pro analýzu prakticky jakýchkoli dat (ať už se jedná o soubor Excel nebo průmyslový datový sklad).

Možnost využití BI systému jako osobního nástroje

Okamžitě se nabízí otázka, jak můžete tento systém používat jako osobní nástroj? Odpovím z osobního příkladu, IBM Cognos BI používám jako nástroj pro analýzu statistik ve svých projektech a nástroj pro analýzu statistik domácího účetnictví.

Zde samozřejmě můžete argumentovat něčím ve smyslu: „Dokážu velmi dobře analyzovat statistiky pomocí běžných SQL dotazů“ nebo „vestavěné funkce Excelu zcela stačí na analýzu celého účetnictví domácnosti“, ale „vše se naučí ve srovnání." Jak ukazuje praxe, je mnohem snazší jednoduše přetáhnout potřebné datové prvky pomocí myši a získat výsledek v hotové podobě, než se potýkat s psaním SQL dotazů nebo přestavováním funkcí Excelu.

Opět vše napsané je můj osobní názor, se kterým nemusíte souhlasit.

Architektura IBM Cognos BI

Architektura systému je relativně jednoduchá (jako u systému podnikové třídy). Klíčovým prvkem systému je tedy server IBM Cognos BI (viz schéma níže), který pracuje se zdroji dat pomocí uživatelem vytvořeného popisu (tzv. metadata). Dále prostřednictvím webového přístupu poskytuje server IBM Cognos BI přístup ke všem hlavním funkcím systému.

Koncepční architektura komplexu IBM Cognos BI (schéma se ukázala jako velmi těžkopádná)

Fáze práce se systémem

Chcete-li vytvořit svůj první přehled, musíte provést několik základních kroků:

Vytvořte připojení ke zdroji dat
Vygenerujte popis zdroje dat, tj. vytvořte metadata
Vytvořte a publikujte balíček metadat na server IBM Cognos BI
Vytvořit zprávu

Struktura zdroje testovacích dat

Než přistoupím k implementaci výše uvedených kroků, chci říci pár slov o zdroji testovacích dat. Struktura testovacího zdroje dat je na jednu stranu relativně jednoduchá (jako u průmyslového datového skladu), na druhou stranu je poněkud složitější než jednoduchý excelový list. Všechna data ve zdroji jsou syntetická (generovaná algoritmy na základě náhodných čísel), a proto agregované ukazatele vypadají velmi vyrovnaně.

Jak můžete vidět na obrázku výše, testovací databáze obsahuje 3 hierarchické dimenze: “Skupina produktů -> Produkt”, “Kontinent -> Země -> Město -> Obchod", "Rok -> Pololetí -> Čtvrtletí -> Měsíc -> Datum"; 2 ploché (jednorozměrné) rozměry: „Pokladník“, „Regionální manažer“; a 2 tabulky faktů: „Prodej“, „Plán prodeje“.
Dimenze „Pokladna“ se navíc nachází v jedné z tabulek faktů v denormalizované podobě a dimenze „Regionální manažer“ je svázána s úrovní „Země“ dimenze „Obchodní místo“ vztahem „mnoho k mnoha“. (předpokládá se, že jeden manažer může spravovat různé země).

Připojování ke zdroji dat

V IBM Cognos BI jsou všechny potřebné parametry pro připojení ke zdrojům dat uloženy ve speciálních systémových objektech nazývaných „Připojení ke zdrojům dat“. Chcete-li vytvořit nové připojení, musíte provést několik jednoduchých kroků: přejděte na portál IBM Cognos BI, přejděte do části „Správa“, otevřete kartu „Konfigurace“, vyberte podsekci „Připojení ke zdrojům dat“ („Zdroj dat Connections“ a klikněte na tlačítko „Nový zdroj dat“ na panelu nástrojů. Dále se objeví řada dialogových oken, ve kterých budete muset nastavit několik parametrů, jako je název připojení, typ připojení, server, přihlašovací jméno, heslo atd.

Vývoj metadat

Vývoj metadat je jedním z nejobtížnějších a nejzodpovědnějších okamžiků. Na kvalitě metadat závisí jak výkon systému (rychlost generování reportů, správnost generovaných výsledků atd.), tak i pohodlí při vytváření reportů. Ale navzdory výše uvedenému je složitost vývoje metadat přímo úměrná složitosti zdroje dat. Chcete-li například vytvořit relační popis našeho testovacího zdroje dat, stačí spustit průvodce vytvořením metadat, několikrát kliknout na tlačítko „Další“ a metadata jsou připravena.

Takže, jak jsem psal dříve, metadata jsou popis zdroje dat. V IBM Cognos BI. Základem metadat jsou objekty Query Subject a vztahy mezi nimi. Objekt „Query Subject“ je synonymem pro „View“ z relačních DBMS. To znamená, že „Předmět dotazu“ je založen na dotazu do DBMS, který určuje strukturu zdrojového objektu, a spojení mezi „Předmětem dotazu“ jsou popisem logické interakce mezi těmito dotazy.

K vytvoření metadat v IBM Cognos BI se používá samostatná aplikace IBM Cognos Framework Manager (jediná newebová aplikace v sadě IBM Cognos BI). Po spuštění Framework Manager budete vyzváni k vytvoření nový projekt(budete muset zadat název projektu a jeho umístění v místním souborovém systému).

Je třeba si uvědomit, že projekt Framework Manager (také označovaný jako model Framework Manager) je sbírka místních souborů, které místní program, a balíček metadat je výsledkem, který je umístěn na serveru IBM Cognos BI (pokud nakreslíme analogii s programováním, projekt je zdrojový kód a balíček je zkompilovaná aplikace). Z jednoho projektu Framework Manager můžete vytvořit více sad balíčků.

Po vytvoření projektu Framework Manager je nejlepší začít spuštěním Průvodce importem metadat (Akce -> Spustit průvodce metadaty...). Průvodce importem vás vyzve k výběru existujícího zdroje dat nebo k vytvoření nového a umožní vám vybrat potřebné objekty k importu. V nejjednodušším případě (například když je zdrojem dat soubor aplikace Excel, který v 99,9 % případů obsahuje data v denormalizované podobě), budete muset pole objektu „Předmět dotazu“ nastavit na správný typ použití. (atribut „Usage“) a poté práce s modelem Framework Manager může dokončit a začít generovat a publikovat balíček metadat. Ve složitější verzi (jako v našem testovacím příkladu) bude nutné zkontrolovat správnost importovaných vztahů mezi objekty „Query Subject“, opravit nesprávné a doplnit chybějící. V profesionálnějších možnostech je možné vytvářet vypočítaná pole, měnit strukturu „Předmět dotazu“, vytvářet vícerozměrné zobrazení, definovat bezpečnostní algoritmy atd.

Vytvořte a publikujte balíček metadat

Po vytvoření metadat je třeba vytvořit metabalík a publikovat jej na serveru IBM Cognos BI. Jak jsem již zmínil dříve, metabalík je podmnožina metadat, která jsou publikována na serveru a se kterou pracují všechny webové aplikace komplexu IBM Cognos BI. Nastavení metapacku umožňuje skrýt nebo nepublikovat některé objekty metadat. Například v testovacích metadatech je nějaký „Předmět dotazu“, který ovlivňuje logiku zpracování zdrojových dat (je spojením mezi zemí a oblastní ředitel), ale nemá při vývoji sestav žádnou hodnotu; má smysl skrýt takový objekt metadat na úrovni balíčku. Nebo například pole s identifikátory, ty má také smysl skrýt před uživateli metabalíčků.

Chcete-li vytvořit metabalík, musíte otevřít kontextovou nabídku ve Správci rámců v části „Balíčky“ a vybrat „Vytvořit -> Balíček“, poté se zobrazí průvodce vytvořením metabalíčku. Po vytvoření metabalíčku systém okamžitě nabídne jeho zveřejnění na serveru. Začínající uživatel se nemusí moc ponořit do možností průvodce publikováním balíčků (stačí kliknout na Další a Publikovat). Jediné je, že na poslední záložce (kde nebude tlačítko Další, ale tlačítko Publikovat) bude zaškrtávací políčko „Ověřit balíček před publikováním“, určuje, zda je metabalík před publikováním zkontrolován na logické nejednoznačnosti a zobrazí seznam těchto nejasností, pokud jsou nalezeny. Důrazně doporučuji, abyste tento krok nikdy nepřeskakovali a před zveřejněním opravili případné nejasnosti, které najdete.

Generování reportů (analýza dat)

Nyní se pomalu dostáváme k nejzajímavějšímu a nejpravidelnějšímu procesu – tvorbě reportů. Stává se, že nástroje pro vytváření pravidelných reportů a nástroje pro rychlou analýzu dat v IBM Cognos BI jsou stejné (nehledě na to, že v některých je pohodlnější provádět rychlou analýzu a v jiných je pohodlnější generovat pravidelné reporty, všechny umožňují ukládat výsledky do formulářových reportů).

Osobně pro všechny BI úlohy nejraději používám nástroj IBM Cognos Report Studio. Jedná se o nejuniverzálnější nástroj, který umožňuje vytvářet reporty prakticky libovolné složitosti a zároveň poskytuje poměrně pohodlné nástroje pro rychlou analýzu dat.

Předpokládejme, že potřebujeme vytvořit rychlou zprávu obsahující prodejní fakta podle země, skupina produktů a četnost za čtvrtletí. Tento poměrně jednoduchý přehled lze vytvořit podle následujících kroků:

spusťte webovou aplikaci IBM Cognos Report Studio
V uvítacím okně klikněte na tlačítko „vytvořit“.
v seznamu základních šablon vyberte „crosstab“ („corsstab“)
umístěte datové prvky podle níže uvedeného schématu
spustit sestavu k provedení

Po spuštění sestavy k provedení získáte něco takového.

Při pohledu na výslednou zprávu můžeme s jistotou říci, že je upřímně špatně navržený, čísla nejsou naformátovaná, ekonomický význam je upřímně sporný atd. Všechny tyto konstrukční nedostatky lze ale odstranit nastavením vlastností odpovídajících prvků nastavení, a aby byl ekonomický význam zajímavější, můžete si například udělat plán/analýzu faktů.

Například na vytvoření níže uvedené zprávy (na hotových metadatech) jsem jako zkušený specialista strávil asi 20-30 minut.

A abych to úplně předělal do tmavého barevného schématu, strávil jsem asi dalších 10 minut.

Závěr

Doufám, že se v tomto článku čtenáři podařilo získat obecné informace o BI systémech a principu jejich fungování. Samozřejmě v rámci krátkého článku nelze uvažovat relativně podrobně o žádném z nastolených aspektů (např. o tom, jak správně tvořit metadata, by se dala napsat celá kniha), ale myslím, že pokud se rozhodnete zkusit , pak vám tento článek řekne, kde začít a jaké očekávané výsledky.

Také jsem se vůbec nedotkl některých zajímavých mechanismů a funkcí (například mechanismu pro reprezentaci relačního zdroje dat jako multidimenzionálního), ale to je dáno tím, že množství potřebného materiálu (minimum teorie a minimum praxe) by stačilo na samostatný článek.

Něco málo o licencích

Pokud se rozhodnete zakoupit systém IBM Cognos BI samostatně pro osobní použití resp malá společnost, pak vás ceny asi nemile překvapí, ale IBM má speciál komplexní systém IBM Cognos Express, který je určen pro malé organizace, obsahuje několik produktů (včetně BI) a je mnohem levnější.

Business Intelligence

Obchodní zpravodajství nebo zkráceně BI.- obchodní analýzy, obchodní analýzy. Tento koncept nejčastěji znamená software vytvořený za účelem pomoci manažerovi analyzovat informace o jeho společnosti a jejím prostředí. Existuje několik možností, jak tomuto pojmu rozumět.

Obchodní analytika jsou metody a nástroje pro vytváření informativních zpráv o aktuální situaci. Účelem business intelligence je tedy poskytnout správné informace osobě, která je potřebuje ve správný čas. Tyto informace mohou být zásadní pro rozhodování managementu.
Obchodní analytika jsou nástroje používané k transformaci, ukládání, analýze, modelování, poskytování a sledování informací při práci na problémech souvisejících s rozhodováním na základě důkazů. Tyto nástroje zároveň poskytují osobám s rozhodovací pravomocí správné informace ve správný čas pomocí správných technologií.

BI v prvním chápání je tedy pouze jedním ze sektorů obchodní analýzy v širším druhém chápání. Kromě reportingu zahrnuje nástroje pro integraci a čištění dat (ETL), analytické datové sklady a nástroje pro dolování dat.

Technologie BI umožňují analyzovat velké objemy informací, zaměřují pozornost uživatelů pouze na klíčové faktory výkonu, modelují výsledky různých možností akcí a sledují výsledky určitých rozhodnutí.

Historie termínu

Tento termín se poprvé objevil v roce 1958 v článku výzkumníka IBM Hanse Petera Luhna. Hans Peter Luhn). Definoval termín jako: "Schopnost porozumět souvislostem mezi prezentovanými fakty."

BI, jak ji známe dnes, se vyvinulo z rozhodovacích systémů, které se objevily na počátku 60. let a byly vyvinuty v polovině 80. let.

V roce 1989 Howard Dresner (později analytik Gartner) definoval Business intelligence jako obecný termín popisující „koncepty a techniky pro zlepšení obchodního rozhodování pomocí systémů založených na obchodních datech“.

Poznámky

Odkazy

Nahrazuje Business Analytics Business Intelligence? (J-l PC Week/RE č. 41 (599) 6. listopadu – 12. listopadu 2007)
BI jako nástroj pro optimalizaci marketingových kampaní (PC Week Review: Business Intelligence, květen 2010)
Business Intelligence: Dnes a zítra (Intelligent Enterprise Magazine č. 2 (212), únor 2010)
Obchodní analytika na ruské půdě (J-l PC Week Review: Business analytics, květen 2010)

Nadace Wikimedia. 2010.

Podívejte se, co je „Business Intelligence“ v jiných slovnících:

Obchodní zpravodajství- (BI) odkazuje na technologie, aplikace a postupy pro sběr, integrace, analýza, a současnost obchodních informací a někdy i informací samotných. Účel business intelligence termín, který se datuje minimálně… … Wikipedie

Business Intelligence 2.0- (BI 2.0) je volný termín označující některé nové (2006 7) trendy a pokroky v Business Intelligence (BI). Číslo verze 2.0 odkazuje na čísla verzí přiřazená softwaru, i když se jedná pouze o abstraktní pojem, nikoli o konkrétní... ... Wikipedia

Business Intelligence- Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia

Business-Intelligence- Der Begriff Business Intelligence (angl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) ve spojení se středem roku 1990 v roce 1990 a bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung …)

Business Intelligence- Informatique décisionnelle Pour les Articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français

business intelligence- podstatné jméno Jakékoli informace, které se týkají historie, současného stavu nebo budoucích projekcí obchodní organizace… Wikislovník

business intelligence- / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ informace podstatného jména, které mohou být užitečné pro firmu, když plánuje svou strategii… Marketingový slovník v angličtině

Business Intelligence- Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics

Nástroje business intelligence- jsou typem aplikačního softwaru určeného k reportování, analýze a prezentaci dat. Dřívější nástroje obecně čtou data, která byla často, i když ne nutně, uložena v datovém skladu nebo datovém tržišti. Typy nástrojů business intelligence... Wikipedie

Business Intelligence Development Studio- (BIDS) je IDE od společnosti Microsoft používané pro vývoj řešení pro analýzu dat a Business Intelligence využívající analytické služby Microsoft SQL Server, Reporting Services a Integration Services. Je založen na Microsoft Visual Studio… … Wikipedia

knihy

Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making, Carlo Vercellis, Business intelligence je široká kategorie aplikací a technologií pro shromažďování, poskytování přístupu k datům a jejich analýzu za účelem pomoci podnikovým uživatelům zlepšit… Kategorie: Matematika Vydavatel: John Wiley&Sons Limited, eBook (fb2, fb3, epub, mobi, pdf, html, pdb, lit, doc, rtf, txt)