商业智能与数据仓库在商业角度看
商业IntelligenceBusiness情报已成为不论域原因在于，管理者需要全面的业务领域分析非常重要的活动，以面对 challenges.Data采购，数据分析，提取给定标准的正确的信息，评估风险，最终支持决策过程是BI.In的业务主要组成部分 角度来看，核心利益相关者必须清楚上述所有阶段进行，而水晶的预期明显。的人，谁是正与商业分析员（BA）的智能主动的角色分配也 从商业智能解决方案提供商'一方或公司本身，需要考虑在确保所有上述步骤，正确地正在开展的全部责任，在某种程度上，它将最终给 业务预期的杠杆作用。管理，谁将会是商务智能解决方案的用户，和业务相关人员，需要与广管局正确，精心对他们的期望，帮助他 整个采购process.Data是最初但关键的一步，将对所在提取多种来源的数据信息系统，直接影响到进行。该数据可能在 如备忘录文本文件，报告，电子邮件，它可能是在诸如照片，图像，声音的格式，他们可以在数据库的来源等面向更多的计算机，格式的表格，网页， 网址列表。数据来源的关键是获得电子形式的信息。因此，通常扫描仪，数码相机，数据库查询，网络搜索，计算机文件访问等，将发挥重要 角色。在商业角度来看，重点应放在正确的来源的有关数据识别，数据粒度解压缩，数据可能被识别的提取 来源和确认的唯一正确和准确的数据提取和分析的数据的商业智能流程阶段通过。商业导向的股份由广管局引导持有人需要把大量的思考 在分析阶段和，这是第二阶段。从综合数据收集有用的知识，应在使用的分析方法在深入的商业知识，而目前的估计 趋势，集成和总结不同的信息，确认理解模型，缺少信息或预测未来的趋势。这种数据分析的过程也被称为数据挖掘和知识 发现。概率论，统计分析方法，业务研究和人工智能是将在此阶段使用的工具。这不是预期的商业利益相关者导向 （包括广管局）是所有上述理论概念和应用方法的专家，但他们必须能够指导有关资源，以实现商业智能，最终的期望， 他们知道best.Identifying有关的标准，条件和报告生成参数单纯的业务需求，需要得到很好的传达了正确的用户和广管局捕获的。 最后，正确的决策支持，通过将促进商业智能主动，其目的是提供有关的重要事件，如并购，市场的变化，警告和工作人员的业绩不佳，使 预防措施可以采取。它旨在帮助分析和做出更好的商业决策，以提高销售或客户满意度或工作人员的士气。它介绍了信息管理的需要，因为当 他们需要it.In商业触觉，毕应继续进行下去绕过仅仅常规报告，其中应解释“发生了什么事了若干步骤？”通过基准指标。该值将增加 如果能提高产品的描述性指标，这将解释“为何要这样？”和增值业务将会高得多，如果预测数据可以提供给解释“什么 将会发生什么？“因此，在提供的BI解决方案，重要的是在这些附加价值认为加上lines.Data warehousingIn范围内的商业智能，数据仓库（DW）也是非常重要的资源是 实施最大限度地提高商业智能过程的有效性。 BI和DW两个用语是去是一致的。它已经到了一个没有强大的干重水平，一个真正的BI系统是无效的，以了解 这句话背后的现实，重要的是要在一个真正了解什么干重is.A数据仓库是一个大的数据，在关注的问题，集成了，时变，不易挥发的营业店 收集在管理的决策支持决策过程的数据。它将主要有交易数据，方便有效的查询，分析和报告生成，从而将给 管理所需的信息水平的决定making.The原因有毕连同DWAt这一点上，应当明确为什么BI工具是更加强大的干重有效。查询，分析 并生成有价值的报告，该系统应具有的资料。重要的是，如销售数据，人力资源数据等交易信息，通常可在不同应用 企业，这显然是身在不同的数据库举行。因此，数据是不是在某个特定的地方，使我们很难生成智能信息。报告的水平 预计今天，不仅仅是每个部门独立，但管理人员今天要分析的数据和各企业的关系，使他们的BI的过程是有效的。因此，在数据来自 所有的数据仓库的形式来源，一个位置是至关重要的BI的倡议取得成功。在商业角度来看，这应该是通过信息和销售给企业的管理层，使 他们明白投资的价值。一旦投资，其收益可以达到数年后，又标志着一个高ROI.Investment为干重的成本在短期内可能看起来比较高，但很重要 再次重申一点，收益要高得多，它会在很多年的时间里来。它还减少了，因为在使用数据仓库的任何要求的报告或意见可以很容易地促进未来发展的成本。但是， 重要的是找到了正确的商业赞助项目。他或她需要经常沟通，管理人员，以确保他们明白什么是正在兴建的价值。商业赞助商需要 决定性的，采取企业范围的观点，并有权执行其本身的干重decisions.ProcessImplementation与一些重叠阶段的上述解释，商业智能的过程，重要的 请注意，在一个进程的角度来看，干重下降到了整个BI倡议前几个阶段。获得非常宝贵的信息进行数据仓库是BI的过程中后期。这可以在许多方面。干重 可以用来作为应用程序的运行决策支持系统，管理信息系统，专家系统等，通过他们，智能信息可以实现服务器上的数据存储库。但是，一 最新的战略是要建立多维数据仓库出，并允许用户在多个层面进行分析数据，并提供强大的分析支持下的信息，例如在演练颗粒水平。立方体 是一个概念，不同于传统的关系二维表格视图，并有多个层面，让经理人对多种因素进行分析的数据，而不仅仅是两个因素。在 另一方面，它使用户可以选择任何维他想选择分析的目的，而不是由一组数据，这是片及干重terminology.BI骰子在呼吁对严重定见有限 企业不仅是一个电脑化阶段，但它是整个组织背后的驱动程序的主要战略之一。因此，管理层应该坐下来，建立了一个BI战略 公司的信息，并确定他们在每个业务方向需要在企业内部。鉴于此，广管局需要分析数据源的组织，以便建立最有效的干重将 帮助战略性探讨智能process.High层次的观念上ImplementationAt的数据仓库过程的核心是提取，转换和加载（ETL）过程。落实这仅仅是一个技术性的关注，但 它是一个商业机构，以确保它是这样一种方式，它最终将有助于满足业务需求而设计的。这个过程是负责连接和提取一个或多个数据 交易系统（源系统），转化后，按照企业的经营目标，通过定义的规则，并加载到所有重要的数据模型。正是在这点数据质量 应获得。对数据仓库的许多责任，ETL过程代表了所有强大的干重仓储process.Creation运动部件的很大一部分取决于 建模数据的正确性，这是该项目的数据库建筑师的责任，但广管局需要发挥关键的作用提供了正确的数据源他，数据要求，最重要的 业务层面。商业三维建模是一种特殊的方法为干重的项目，这通常应当由建筑事务监督进行，并从那里开始的技术专家应承担的工作使用。尺寸 有观点具体到一个可用于分析用途的业务。作为一个例子，一个销售数据库，尺寸可以包括产品，时间，商店等，显然，这些方面的差异1 另一个业务为每干重，因此这些方面的倡议，应正确识别，并可以很好地由某人谁在数据仓库领域的经验和理解的业务，这样做 好，使它明显，干重广管局是查明的层面的人responsible.Each将上缴维度表在执行阶段，其目标上述解释的ETL过程 为填补这些维度表，这反过来将会采取一些表演后，一个强大的数据库底层的数据模型为基础的活动的数据仓库的水平。实施细节并不重要 一个企业利益相关者，但被高层进程意识到这个水平是重要的，让他们也作为发展商相同的间距，并可以确认，开发，实际上他们做什么 所应该做的和最终会带来他们所应该deliver.Security也至关重要，这方面，因为这个高度敏感信息的识别和访问整个努力处理 特定的人的权利的具体信息应当正确地发现并捕获需求分析stage.AdvantagesThere是商业智能系统有许多优点。更多的分析介绍 直接向客户或供应链合作伙伴将是可能的。客户分数，客户活动和新产品的捆绑都可以生产高，从分析客户忠诚度造成的结构和 创造独特的产品。更多的合作范围内的信息可以实现的有效的BI。中层管理人员，而不是越来越大的报告和作出自己的地区的面貌良好，信息传达 到其他职能，并迅速共同创造提高效率和准确性合作的决定。关于人力资本回报率将大大各级increased.Managers将节省的时间 数据分析，从而为企业节省资金作为经理人的时间，等于金钱在财务的角度。由于强大的BI将使监测企业的内部流程 密切合作，并允许使之更有效率，该组织的整体成功将自动增加。所有这些将有助于获得较高的投资回报率的BI具有强烈干重在一起。这是一个共同的经验 通知对这样的实现非常高的投资回报率的数字，而且还必须注意，有很多非量化收益的同时，我们考虑的投资回报率计算衡量的大部分涨幅。然而，在 阶段，它旨在采取管理层收购中的商务智能计划，重要的是把所有的非衡量的收益以价值作为的监察尽量例如，管理人员可以节省时间
文章来源: Messaggiamo.Com
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