व्यापार आसूचना और एक व्यापार परिप्रेक्ष्य में डेटा भंडारण
व्यापार IntelligenceBusiness खुफिया चाहे सच है कि प्रबंधकों को व्यापक विश्लेषण की आवश्यकता के कारण डोमेन के व्यापार क्षेत्र में एक बहुत महत्वपूर्ण गतिविधि बन गया है ताकि सामना करने के लिए सोर्सिंग challenges.Data, डेटा का विश्लेषण करने, किसी दिए गए मापदंड के लिए सही जानकारी निकालने, जोखिम मूल्यांकन और अंत में निर्णय लेने की प्रक्रिया का समर्थन BI.In के मुख्य घटकों को एक व्यापार कर रहे हैं परिप्रेक्ष्य, मुख्य हितधारकों के लिए सभी स्तरों से ऊपर की अच्छी तरह से पता है और उम्मीदों पर साफ हो जाना चाहिए. व्यक्ति, जो द्विपक्षीय पहल के लिए व्यवसाय विश्लेषक (BA) की भूमिका के साथ सौंपा जा रहा है या तो द्विपक्षीय समाधान 'प्रदाताओं की ओर से या कंपनी ही है, आश्वस्त है कि सभी के ऊपर कदम सही तरीके से बाहर किए जा रहे हैं पर पूरी जिम्मेदारी लेने की जरूरत है, एक तरह से कि यह अंततः देंगे में व्यापार की संभावना का लाभ उठाने. प्रबंधन, द्विपक्षीय समाधान के उपयोगकर्ताओं को कौन हो सकता है, और व्यापार हितधारकों को बीए के साथ सही ढंग से संवाद और अलंकृत उनकी उम्मीदों पर है और उसे मदद की ज़रूरत है सोर्सिंग process.Data भर में है एक प्रारंभिक अभी तक महत्वपूर्ण कदम है कि जहां डेटा के एकाधिक स्रोतों से जानकारी निकालने प्रणाली पर सीधा प्रभाव पड़ेगा के लिए किया जाना चाहिए. आंकड़ों पर हो सकता है ऐसे memos के रूप में पाठ दस्तावेजों, रिपोर्टों, ईमेल संदेश, और यह ऐसी तस्वीरें, छवियाँ, के रूप में स्वरूप पर हो सकता है लगता है, और वे अधिक डेटाबेस की तरह सूत्रों उन्मुख कंप्यूटर पर हो सकता है, स्वरूपित तालिकाओं, वेब पेज और URL को सूचीबद्ध करता है. स्रोत डेटा के लिए कुंजी को इलेक्ट्रॉनिक रूप में जानकारी प्राप्त है. इसलिए, आमतौर पर स्कैनर, डिजिटल कैमरा, डेटाबेस प्रश्नों, वेब खोज, कंप्यूटर फ़ाइल का उपयोग नाटक आदि महत्वपूर्ण होगा भूमिकाएं. एक व्यापार के परिप्रेक्ष्य में, जोर सही प्रासंगिक डेटा स्रोतों की पहचान पर रखा जाना चाहिए, डेटा के granularity को निकाला होगा, डेटा की संभावना की पहचान से निकाला जा रहा है सूत्रों और पुष्टि है कि सिर्फ सही और सटीक डाटा और निकाले द्विपक्षीय प्रक्रिया के डेटा विश्लेषण मंच पर पारित किया है. व्यापार उन्मुखी दांव बीए द्वारा निर्देशित धारकों के लिए विचार की बहुत में लाने की जरूरत विश्लेषण के दौरान मंच के रूप में अच्छी तरह से है, जो दूसरे चरण है. डेटा के संग्रह से उपयोगी ज्ञान Synthesizing एक विश्लेषणात्मक तरीके से किया जाना चाहिए में उपयोग में गहराई से व्यापार ज्ञान whilst मौजूदा अनुमान प्रवृत्तियों, एकीकरण और असमान जानकारी सारांश, समझने के मॉडल मान्य कर रहा है, और याद जानकारी या भविष्य के रुझान का अनुमान लगाया है. डेटा की यह प्रक्रिया भी कहा जाता है डेटा विश्लेषण खनन या ज्ञान खोज. संभाव्यता सिद्धांत सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों, परिचालन अनुसंधान और कृत्रिम बुद्धि उपकरण के लिए इस चरण में इस्तेमाल हो रहे हैं. यह उम्मीद नहीं है कि व्यापार उन्मुखी हितधारकों बीए सहित () के सभी सैद्धांतिक अवधारणाओं और आवेदन के तरीके में विशेषज्ञों से ऊपर हैं, लेकिन वे जरूरत प्रासंगिक संसाधनों के लिए द्विपक्षीय, परम की उम्मीदों को प्राप्त करने के लिए गाइड में सक्षम होगा, जो वे प्रासंगिक मानदंड, शर्तों और रिपोर्ट पीढ़ी के मानकों best.Identifying पता केवल व्यावसायिक आवश्यकताओं को, जो अच्छी तरह से उपयोगकर्ताओं द्वारा भेजी और सही ढंग से बीए द्वारा कब्जा करने की आवश्यकता पर आधारित है. अंततः, सही निर्णय का समर्थन द्विपक्षीय पहल के माध्यम से मदद की जाएगी और इस तरह के अधिग्रहणों, बाजार में परिवर्तन के रूप में महत्वपूर्ण घटनाओं, पर चेतावनी प्रदान करना है, और गरीब स्टाफ प्रदर्शन, ताकि preventative कदम उठाए जा सकता है. यह मदद करने का विश्लेषण और बेहतर व्यापारिक निर्णय है, बिक्री या ग्राहक संतुष्टि या कर्मचारियों के मनोबल में सुधार चाहता है. यह जानकारी प्रस्तुत करता है कि मैनेजर की जरूरत है, के रूप में और जब वे की जरूरत है एक व्यवसाय भाव it.In, कई द्विपक्षीय आगे मात्र पारंपरिक रिपोर्टिंग, जो समझा "क्या हुआ है चाहिए दरकिनार कदम जाना" चाहिए? के माध्यम से आधारभूत आँकड़े. मूल्यवर्धन होगा उच्च अगर यह वर्णनात्मक मैट्रिक्स, जो समझा "क्यों है ऐसा हुआ होगा उपज" कर सकते हैं? और मूल्य कारोबार में शामिल होना बहुत अधिक होगा कि भविष्य कहनेवाला मैट्रिक्स उपलब्ध कराया जा सकता है समझाओ "क्या हुआ? "होगा इसलिए, जब एक द्विपक्षीय समाधान उपलब्ध कराने, इन अतिरिक्त मूल्य में लगता है कि lines.Data warehousingIn द्विपक्षीय के संदर्भ, डाटा भंडारण (DW) जोड़ने से महत्वपूर्ण है, वह भी एक महत्वपूर्ण स्रोत है होना पर द्विपक्षीय प्रक्रिया के प्रभाव को अधिकतम करने के लिए लागू किया है. द्विपक्षीय और DW दो terminologies कि पंक्ति में जा रहे हैं. यह एक शक्तिशाली DW बिना जहां एक सच्चे द्विपक्षीय व्यवस्था अप्रभावी है स्तर पर आ गया है, क्रम में समझने के लिए इस बयान के पीछे की सच्चाई, यह करने के लिए में एक अंतर्दृष्टि है कि असल में क्या is.A डेटा गोदाम DW ज़रूरी है एक चिंता का विषय है जो एकीकृत है, समय के संस्करण, गैर वाष्पशील में व्यापार के लिए बड़ा डेटा की दुकान है प्रबंधन के फैसले के समर्थन में डेटा प्रक्रिया का संग्रह. यह मुख्य रूप से व्यवहार डेटा जो प्रभावी querying आसान हो जाएगा, विश्लेषण और रिपोर्ट पीढ़ी है, जो बदले में देना होता होगा प्रबंधन सूचना के लिए आवश्यक निर्णय making.The कारणों से एक साथ द्विपक्षीय DWAt के साथ इस बात के लिए स्तर है, यह क्यों एक द्विपक्षीय उपकरण एक शक्तिशाली DW से अधिक प्रभावी है स्पष्ट किया जाना चाहिए. के लिए खोज, विश्लेषण और उत्पन्न योग्य रिपोर्ट, सिस्टम सूचना उपलब्ध होनी चाहिए. महत्वपूर्ण बात, इस तरह की बिक्री डेटा, मानव संसाधन डाटा आदि के रूप में व्यवहार जानकारी के विभिन्न अनुप्रयोगों में आमतौर पर उपलब्ध हैं उद्यम है, जो जाहिर है शारीरिक रूप से अलग डेटाबेस में आयोजित होता है. इसलिए, डाटा नहीं है एक खास जगह पर है, इसलिए यह बहुत मुश्किल बुद्धिमान जानकारी उत्पन्न करने के लिए बना. रिपोर्टों का स्तर आज उम्मीद है, प्रत्येक विभाग के लिए केवल स्वतंत्र नहीं हैं, लेकिन आज के प्रबंधकों को डाटा और उद्यम के पार संबंधों का विश्लेषण ताकि अपने द्विपक्षीय प्रक्रिया प्रभावी है चाहता हूँ. इसलिए, कर डेटा आने से सब एक स्थान पर एक डाटा गोदाम के रूप में सूत्रों ने द्विपक्षीय पहल की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है. एक व्यापार के दृष्टिकोण में, इस संदेश को और पारित किया जाना चाहिए उद्यमों के प्रबंधन को बेच दिया ताकि वे निवेश का मूल्य समझते हैं. एक बार निवेश, अपने लाभ कई वर्षों से प्राप्त किया जा सकता, बारी में एक उच्च एक DW लिए ROI.Investment अल्पावधि में अंकन की लागत काफी अधिक लग सकता है, लेकिन यह जरूरी है पुनः पुनरावृति करना है कि ज्यादा लाभ कर रहे हैं और कई वर्षों से यह अवधि के लिए आ जाएगा. यह भी किसी से DW रिपोर्ट देखने या सुविधा आसानी से हो सकता है अनुरोध के साथ भविष्य के विकास की लागत कम कर देता है. तथापि, यह है महत्वपूर्ण परियोजना के लिए सही व्यवसाय प्रायोजक ढूँढने के लिए. वह या वह अधिकारियों के साथ नियमित रूप से संवाद करने की जरूरत है सुनिश्चित करने के लिए कि वे क्या है बनाया जा रहा है के मूल्य को समझते हैं. व्यापार के लिए प्रायोजकों की जरूरत है निर्णायक, एक उद्यम लेने के व्यापक परिप्रेक्ष्य और एक ही DW अपने decisions.ProcessImplementation लागू करने का अधिकार है के कुछ चरणों से ऊपर द्विपक्षीय प्रक्रिया को समझाया और यह महत्वपूर्ण है के साथ overlaps ध्यान दें कि एक प्रक्रिया के दृष्टिकोण में, DW संपूर्ण द्विपक्षीय पहल के पहले कुछ चरणों में हो जाता है. DW पाने के बाहर बहुत कीमती जानकारी द्विपक्षीय प्रक्रिया का दूसरा हिस्सा है. यह कई मायनों में किया जा सकता है. DW अनुप्रयोग सर्वर कि चलाने के निर्णय समर्थन प्रणाली, प्रबंधन सूचना प्रणाली, विशेषज्ञ प्रणालियों आदि, उन के माध्यम से, बुद्धिमान जानकारी प्राप्त किया जा सकता का डेटा भंडार के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है. लेकिन में से एक नवीनतम रणनीति को cubes DW से बाहर का निर्माण और उपयोगकर्ताओं को अनेक आयामों में डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति है, और यह भी साथ प्रदान करना है विश्लेषणात्मक समर्थन ऐसे में जानकारी नीचे दानेदार स्तर पर कवायद के रूप में शक्तिशाली. घन एक अवधारणा है कि पारंपरिक संबंधपरक 2-dimensional सारणी को देखने के लिए अलग अलग है, और यह कई आयाम है, एक प्रबंधक के कई कारकों के आधार पर डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति है, और न सिर्फ दो कारकों. पर दूसरी ओर, यह उपयोगकर्ता जो आयाम वह प्रयोजनों के विश्लेषण और डेटा है, जो टुकड़ा और DW terminology.BI में पासा के रूप में एक गंभीर के लिए कहा जाता है की एक निश्चित देखने के द्वारा ही सीमित नहीं है के लिए चुनते हैं इच्छा को चुनने के लिए अनुमति देता है उद्यम नहीं कंप्यूटरीकरण की प्रक्रिया के एक चरण है, लेकिन यह पूरी संगठनात्मक ड्राइवरों के पीछे प्रमुख रणनीति में से एक है. इसलिए प्रबंधन बैठ जाना चाहिए और निर्माण के लिए एक द्विपक्षीय रणनीति कंपनी और जानकारी वे उद्यम के भीतर प्रत्येक व्यवसाय दिशा में आवश्यकता की पहचान. यह देखते हुए, बीए के संगठनात्मक डेटा स्रोतों का विश्लेषण की जरूरत है ताकि बनाने के लिए सबसे प्रभावी DW जो होगा strategized द्विपक्षीय ImplementationAt पर process.High स्तर विचार डाटा भंडारण की प्रक्रिया के दिल की मदद निकालने, बदलने की है, और लोड (ETL प्रक्रिया). यह महज एक तकनीकी लेकिन चिंता का विषय है का कार्यान्वयन यह एक व्यवसाय चिंता को यकीन है कि यह इस तरह है कि यह अंततः के लिए व्यावसायिक आवश्यकताओं को संतुष्ट करने में मदद करता है डिज़ाइन किया गया है बना है. इस प्रक्रिया को जोड़ने और एक या अधिक से डेटा निकालने के लिए जिम्मेदार है व्यवहार प्रणाली (स्रोत प्रणाली), यह व्यापार व्यापार उद्देश्यों के माध्यम से निर्धारित नियमों के अनुसार बदलने, और यह सभी महत्वपूर्ण डाटा मॉडल में लोड हो रहा है. यह इस बात पर है जहां डाटा गुणवत्ता प्राप्त होना चाहिए. डेटा गोदाम के कई जिम्मेदारियों के, ETL प्रक्रिया सभी एक शक्तिशाली DW का भंडारण process.Creation की जा भागों के एक महत्वपूर्ण हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है पर निर्भर करता है डेटा की शुद्धता मॉडलिंग, जो इस परियोजना का डेटाबेस वास्तुकार की जिम्मेदारी है, लेकिन बीए के लिए एक निर्णायक उसे सही डेटा स्रोत प्रदान भूमिका निभाने की जरूरत है, डेटा और सबसे अहम जरूरतों व्यापार आयाम हैं. व्यापार आयाम मॉडलिंग एक विशेष DW परियोजनाओं और यह सामान्य रूप से बीए द्वारा किया जा चाहिए और वहाँ से तकनीकी विशेषज्ञों के बाद ऊपर काम लेना चाहिए के लिए उपयोग विधि है. आयाम एक व्यवसाय है कि विश्लेषण उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता के लिए विशेष दृष्टिकोण है. एक उदाहरण के रूप में, एक बिक्री डेटाबेस के लिए, आयाम उत्पाद, समय, स्टोर, आदि जाहिर है इन आयाम शामिल हो सकते हैं एक से अलग एक और एक DW पहल उन आयामों को सही और पहचान करना चाहिए कि बहुत अच्छी तरह से एक व्यक्ति जो DW डोमेन में अनुभव किया है और व्यापार के रूप में समझता है द्वारा किया जा सकता है के लिए इसलिए व्यापार अच्छी तरह से कर रहे, यह स्पष्ट है कि DW बीए की पहचान आयाम के व्यक्ति है responsible.Each में क्रियान्वयन चरण में एक आयाम मेज पर होता गया, और करने के उद्देश्य से ऊपर ETL प्रक्रिया समझाया तक इन आयाम सारणी है, जो बदले में कुछ और डेटाबेस एक मजबूत अंतर्निहित डेटा मॉडल पर आधारित गतिविधियों के प्रदर्शन के बाद DW के स्तर पर किया जाएगा भर है. कार्यान्वयन विवरण महत्वपूर्ण नहीं हैं एक हितधारक व्यापार के लिए जा रहा है, लेकिन उच्च स्तर की प्रक्रिया के इस स्तर तक पता इतना महत्वपूर्ण है कि वे डेवलपर्स के रूप में एक ही पिच पर भी रहे हैं और पुष्टि करते हैं कि डेवलपर्स वास्तव में कर रहे हो सकता है कि वे क्या करना चाहिए और अंत में पहुंचा देंगे कि वे क्या deliver.Security से अपेक्षा की जाती है इस संबंध में भी महत्वपूर्ण है, अत्यधिक संवेदनशील जानकारी और उपयोग की पहचान के साथ इस पूरे प्रयास सौदे के बाद से विशिष्ट लोगों को सही विशेष जानकारी को सही ढंग से और पहचान चाहिए आवश्यकताओं विश्लेषण stage.AdvantagesThere पर कब्जा कर लिया द्विपक्षीय व्यवस्था के कई लाभ हैं. विश्लेषिकी के अतिरिक्त प्रस्तुति ग्राहक या आपूर्ति श्रृंखला साथी सीधे संभव होगा. ग्राहक स्कोर, ग्राहक अभियान और नए उत्पाद बंडलों सभी विश्लेषणात्मक उच्च ग्राहक बनाए रखने में जिसके परिणामस्वरूप और संरचनाओं से उत्पादन किया जा सकता है अद्वितीय उत्पादों का निर्माण. जानकारी के भीतर और अधिक प्रभावी द्विपक्षीय सहयोग से प्राप्त किया जा सकता है. के बजाय मध्यम प्रबंधकों महान रिपोर्ट बना रहा है और अपने स्वयं के क्षेत्रों अच्छे लग रहे, सूचना दी जाएगी अन्य कार्यों में और तेजी के सहयोगात्मक कार्यक्षमता और सटीकता बढ़ती निर्णय बनाने के साझा की है. मानव पूंजी पर वापस बहुत सभी स्तरों पर increased.Managers होगा अपने समय पर बचा लेगा डेटा विश्लेषण, और इसलिए उद्यम के लिए पैसा बचाने के प्रबंधकों के समय के रूप में, एक वित्तीय परिप्रेक्ष्य में पैसे के बराबर है. के बाद से द्विपक्षीय और अधिक शक्तिशाली उद्यमों के आंतरिक प्रक्रियाओं की निगरानी सकेगा निकटता और उन्हें और अधिक कुशल, संगठन के समग्र सफलता स्वचालित रूप से विकसित करने की अनुमति होगी. इन सभी के लिए द्विपक्षीय पर एक उच्च लागत पर लाभ को एक मजबूत DW के साथ उठाने में मदद मिलेगी. यह एक सामान्य अनुभव है ऐसे implementations पर बहुत अधिक लागत पर लाभ के आंकड़े सूचना, और यह भी ध्यान दें कि कई गैर मध्यम श्रेणी का लाभ whilst हम रॉय गणना के लिए मध्यम श्रेणी की सबसे अधिक लाभ पर विचार कर रहे हैं महत्वपूर्ण है. हालांकि, पर एक मंच यह प्रबंधन खरीद ले जहां उद्देश्य में है द्विपक्षीय पहल के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि सभी गैर मापने योग्य लाभ के रूप में सजग मूल्यों में बदलने की अधिक से अधिक है, उदाहरण के लिए, प्रबंधकों के समय की बचत कर सकते हैं
Article Source: Messaggiamo.Com
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