Inteligența în afaceri (Business intelligence)

Business intelligence

Business intelligence (BI) este adesea descrisă ca "un set de tehnici și instrumente pentru transformarea datelor brute în informații semnificative și utile în scopuri de analiză de afaceri". Termenul "revelarea datelor" este adesea asociat cu funcționalitatea BI. Tehnologiile BI sunt capabile de manipulare de cantități mari de date nestructurate pentru a ajuta la identificarea, dezvoltarea și crearea de noi oportunități strategice de afaceri. Scopul BI este de a permite interpretarea ușoară a acestor volume mari de date. Identificarea de noi oportunități si punerea în aplicare a unei strategii eficiente, bazată pe perspective, pot oferi întreprinderilor un avantaj de piață competitiv și stabilitate pe termen lung.

Tehnologiile BI oferă perspective istorice, curente și predictive ale operațiunilor de afaceri. Funcțiile comune ale tehnologii BI sunt de raportare, procesare analitică online, cercetare analitică, exploatarea datelor (data mining), exploatarea proceselor (proces mining), preocesarea evenimentelor complexe, managementul performanței afacerii, compararea (benchmarking), exploatarea textelor (text mining), analiză predictivă și analiză prescriptivă.

BI poate fi folosită pentru a sprijini o gamă largă de decizii de afaceri, de la cele operaționale la cele strategice. Deciziile de operare de bază includ poziționarea produsului sau stabilirea prețurilor. Deciziile de afaceri strategice includ prioritățile, obiectivele și direcțiile de la cel mai extins nivel. În toate cazurile, BI este cea mai eficientă atunci când combină datele provenite de pe piața în care compania operează (date externe) cu date din surse interne ale companiei, cum ar fi datele financiare și de operare (date interne). Atunci când sunt combinate, datele interne și externe pot oferi o imagine mai completă care, de fapt, creează "inteligența", care nu pot fi deduse prin niciun set unic de date.

Componente

Business intelligence este formată dintr-un număr tot mai mare de componente, inclusiv:

  • Agregarea și alocarea multidimensională

  • Denormalizare, etichetare și standardizare

  • Raportare în timp real cu alerte analitice

  • Metoda de interfațare cu surse de date nestructurate

  • Consolidarea grupului, bugetare și previziuni de rulare

  • Inferență statistică și simulare probabilistică

  • Optimizarea indicatorilor cheie de performanță

  • Controlul versiunii și managementul proceselor

  • Managementul surselor deschise

Istorie

Termenul "Business Intelligence" a fost inițial inventat de Richard Millar Devens în "Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes" din 1865. Devens folosit termenul pentru a descrie modul în care bancherul, Sir Henry Furnese, a obținut profit din primirea și acționarea în conformitate cu informațiile despre mediul său de afaceri, înaintea concurenților săi. "În Olanda, Flandra, Franța, și Germania, el a menținut un set complet și perfect de business intelligence. Informațiile depsre multiplele lupte purtate erau astfel primite mai întâi de el, și căderea Namurului a suplimentat profiturile sale, datorită informațiilor primite." (Devens, (1865), p. 210). Capacitatea de a colecta și de a reacționa în consecință, pe baza informațiilor preluate, o abilitate în care Furnese a excelat, este și astăzi inima BI.

Într-un articol din 1958, cercetătorul Hans Peter Luhn de la IBM a folosit termenul business intelligence. El a folosit definiția inteligenței din dicționarul Webster: "capacitatea de a înțelege interdependențele dintre faptele prezentate în așa fel încât să se ghideze acțiunea spre scopul dorit."

Business intelligence așa cum este înțeleasă astăzi se spune că a evoluat pornind de la sistemele de suport decizional care au început în 1960 și s-a dezvoltat de-a lungul mijlocului anilor 1980. Sistemele de suport decizional își au originea în modelele asistate de calculator create pentru a ajuta în luarea deciziilor și planificare. După sistemele de suport decizional, au intrat în atenție depozitele de date, sisteme informatice executive, OLAP și business intelligence, începând cu sfârșitul anilor '80.

În 1988 un consorțiu olandez-francez-italian a organizat o reuniune internațională despre Analiza multilaterală a datelor, în Roma. Scopul final este de a reduce multiplele dimensiuni până la una sau două (prin detectarea modelelor din date) care pot fi apoi prezentate factorilor de decizie umani.

În 1989 Howard Dresner (mai târziu, un analist Gartner Group) a propus termenul de "business intelligence", ca un termen generic pentru a descrie "concepte și metode pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor de afaceri prin utilizarea unor sisteme de suport bazate pe fapte." Abia la sfârșitul anilor 1990 această utilizare a ajuns larg răspândită.

Depozitarea datelor

Adesea aplicațiile BI folosesc date colectate de la depozitul de date (data warehouse, DW) sau dintr-un nivel de acces al depozitului de date (data mart), iar conceptele de BI și DW se combină uneori ca "BI/DW" sau "BIDW". Un depozit de date conține o copie a datelor analitice care facilitează suportul decizional. Dar nu toate depozitele de date se folosesc pentru business intelligence, și nici toate aplicațiile de business intelligence necesită un depozit de date.

Pentru a distinge între conceptele de business intelligence și depozite de date, Forrester Research definește business intelligence într-unul din cele două moduri:

  • Folosind o definiție largă: "Business Intelligence este un set de metodologii, procese, arhitecturi, și tehnologii care transformă datele brute în informații semnificative și utile folosite pentru a permite perspective strategice, tactice, și operaționale mai eficiente și luarea deciziilor." În conformitate cu această definiție, business intelligence include și tehnologii, cum ar fi integrarea de date, calitatea datelor, depozite de date, managementul datelor de referință, cercetarea analitică a textelor și conținutului, și multe altele pe care piața uneori le înglobează în segmentul "Managementul Informației". Prin urmare, Forrester se referă la pregătirea datelor și utilizarea datelor ca două segmente separate, dar strâns legate de sistemele arhitecturale de business intelligence.
  • Forrester definește piața mai restrânsă a business inteligence ca "... referirea la doar straturile superioare ale sistmului arhitectural BI, cum ar fi de raportarea, cercetarea analitică și tablouri de bord."

Comparație cu inteligența competitivă

Deși termenul de inteligență în afaceri este uneori un sinonim pentru inteligența competitivă (deoarece ambele suportă luarea deciziilor), BI folosește tehnologii, procese și aplicații pentru a analiza date mai ales interne, structurate, și procese de afaceri, în timp ce inteligența competitivă colectează, analizează și difuzează informații cu subiect focalizat pe concurenții companiei. Dacă este înțeleasă în sens larg, business intelligence poate include subgrupul de inteligență competitivă.

Comparație cu cercetarea analitică de afaceri

Inteligența în afaceri și cercetarea analitică de afaceri sunt uneori folosite cu același sens, dar există definiții care le diferențiază. O definiție care le diferențiază afirmă că termenul inteligența în afaceri se referă la colectarea de date de afaceri pentru a găsi informații în primul rând prin punerea de întrebări, raportare, și procese analitice online. Cercetarea analitică de afaceri, pe de altă parte, utilizează instrumente statistice și cantitative pentru modelarea explicativă și predictivă.

Într-o definiție alternativă, Thomas Davenport, un profesor de tehnologie a informației și de management la Babson College, susține că inteligența în afaceri trebuie să fie divizată în interogare, raportare, procesare analitică online (OLAP), un instrument de "alerte", și cercetarea analitică de afaceri. În această definiție, cercetarea analitică de afaceri este subsetul BI care se concentrează pe statistici, predicție, și optimizare, mai degrabă decât funcționalitatea raportării.

Skype Status

Hello, please contact me to discuss how we can help you.

MultiMedia (Nicolae)