Бизнес-интеллект

Укажите свой телефон или адрес эл. Любые материалы сайта можно публиковать с ссылкой на источник. Приглашаем разработчиков полезного оборудования к сотрудничеству. Управление эффективностью бизнеса Системы бизнес-интеллекта.

Всё о бизнесе — идеи, инвестиции, технологии. Новые и рекомендуемые материалы: Производимое оборудование Прайс на производимое оборудование Рекомендации по выбору бизнеса Техническая литература Упаковочное оборудование Описание бизнесов на разном оборудовании. Как с нами связаться: Схема проезда к МСД. Оперативная связь Укажите свой телефон или адрес эл. Ваш e-mail или тел.: При этом было признано, что все исходные данные должны храниться в одном месте, в простой и понятной а значит, удобной для анализа структуре.

Именно в этот период возник термин " хранилище данных ". За прошедшие с тех пор четверть века идеи централизованного хранения данных получили существенное развитие, чему в немалой степени способствовали рост вычислительных мощностей, новые сетевые архитектуры и интернет-технологии. Данные в хранилище попадают из оперативных трансакционных систем, а также из внешних источников. По аналогии с "материальными" хранилищами, хранилища данных предусматривают такие операции, как сбор данных "приход материалов на склад" , хранение данных "складской запас" , перемещение в витрины данных " отгрузка товаров в розничную сеть".

С экономической точки зрения, хранилище данных приносит долгосрочный эффект тогда, когда оно становится надежным механизмом доставки данных, существенных для анализа и принятия решений. При этом не следует забывать и о затратной части: Построение хранилища данных - достаточно сложный проект и обеспечить его окупаемость в краткосрочной перспективе бывает непросто [45].

В качестве основы хранилища данных, как правило, используется реляционная модель хранения данных, что существенно облегчает дальнейшее развитие такого хранилища. Впрочем, существует и другой путь - применение оптимизированных структур, например, многомерных по этому пути пошли разработчики компании SAP в своем продукте SAP BW. Однако, по мнению ряда исследователей например, У. Инмона [46] , такой подход имеет целый ряд недостатков, не являясь достаточно гибким и универсальным.

В самом деле, если данные из хранилища поступают лишь в ограниченное количество витрин данных и аналитических приложений, то от хранилища вовсе не требуется поддерживать специализированные запросы. В этом отношении использование реляционных баз данных экономичнее без потери функциональности , а следовательно, - предпочтительнее. После того, как хранилище построено, встает вопрос об использовании данных конечными пользователями. При этом могут применяться различные средства от специализированных средств создания пользовательских запросов и отчетов до электронных таблиц , в зависимости от решаемых задач, предпочтений и опыта пользователей.

И все же есть целый спектр задач, которые предъявляют к информационным системам особые требования: Экономический анализ, как правило, бывает многомерным: Таким образом, превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и обеспечивающую поддержку принятия управленческих решений, можно считать одной из самых актуальных задач.

При этом обработка данных и принятие решений должны быть настолько оперативными, насколько этого требуют интересы бизнеса. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP -системы.

Идея обработки многомерных данных восходит к году, когда К. APL - это математически определенный язык с многомерными переменными и изящными, но довольно абстрактными операторами. В е и е годы он активно использовался во многих деловых приложениях, функционально схожих с современными OLAP -системами. В году вышла в свет статья Е.

Кодда, в которой впервые было дано формальное определение OLAP -технологии [48]. Эта работа получила большой резонанс и привлекла внимание к возможностям многомерного анализа. В статье были описаны двенадцать правил OLAP , к которым чуть позже в году были добавлены еще несколько.

Все эти правила были разделены на четыре группы и названы "характеристиками" features. К правилам OLAP относятся:. Рассмотрим детально каждую из составляющих этой аббревиатуры [49]. Это свойство означает, что OLAP -система должна обеспечивать ответ на запрос пользователя в среднем за пять секунд, при этом большинство запросов обрабатываются в пределах одной секунды, а самые сложные запросы должны обрабатываться в пределах двадцати секунд. OLAP -система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом , характерным для бизнес-приложений, и обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя.

Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и другие. Система должна предоставлять широкие воз-можности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей.

Под системами бизнес интеллекта понимают класс информационных систем, который позволяет превратить разрозненные и необработанные данные предприятия в структурированную информацию и знания, используемые в управлении. Именно эта информация является основой принятия решений.  1. Средства массового применения, к которым относятся Excel, Statistica. 2. Встроенные в интегрированные Электронные Информационные Системы инструментальные средства создания и поддержки информационных хранилищ и анализа. 3. Специализированные инструментальные средства создания информационных хранилищ и обеспечения различного вида анализа. К числу транзакционных систем относятся системы управления ресурсами предприятий (ERP-системы), автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные приложения и некоторые другие. Несмотря на объективные различия, все эти системы имеют общую черту: они предназначены для обработки отдельных операций (транзакций).  Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Аналитические системы, системы бизнес-интеллекта. Для достаточно крупных предприятий и компаний (организаций) характерна ситуация, когда наличие множества систем автоматизации для решения разных задач и разрозненное хранение данных приводят к отсутствию «единого взгляда» на управленческую информацию. Анализировать и оперативно использовать информацию, хранящуюся в различных транзакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно по очевидным причинам.

Системы бизнес-интеллекта — Студопедия

Экономический анализ, как правило, бывает многомерным: Таким образом, превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и обеспечивающую поддержку принятия управленческих решений, можно считать одной из самых актуальных задач.

При этом обработка данных и принятие решений должны быть настолько оперативными, насколько этого требуют интересы бизнеса. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP -системы. Идея обработки многомерных данных восходит к году, когда К.

APL - это математически определенный язык с многомерными переменными и изящными, но довольно абстрактными операторами. В е и е годы он активно использовался во многих деловых приложениях, функционально схожих с современными OLAP -системами. В году вышла в свет статья Е. Кодда, в которой впервые было дано формальное определение OLAP -технологии [48]. Эта работа получила большой резонанс и привлекла внимание к возможностям многомерного анализа.

В статье были описаны двенадцать правил OLAP , к которым чуть позже в году были добавлены еще несколько. Все эти правила были разделены на четыре группы и названы "характеристиками" features.

К правилам OLAP относятся:. Рассмотрим детально каждую из составляющих этой аббревиатуры [49]. Это свойство означает, что OLAP -система должна обеспечивать ответ на запрос пользователя в среднем за пять секунд, при этом большинство запросов обрабатываются в пределах одной секунды, а самые сложные запросы должны обрабатываться в пределах двадцати секунд.

OLAP -система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом , характерным для бизнес-приложений, и обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя.

Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и другие. Система должна предоставлять широкие воз-можности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей. Система должна обеспечивать кон-цептуально многомерное представление данных, включая полную поддержку множественных иерархий.

Мощность различных программных про-дуктов характеризуется количеством обрабатываемых входных данных. Разные OLAP -системы имеют разную мощность: При выборе OLAP -инструмента следует учитывать целый ряд факторов, включая дублирование данных , требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т.

Обсуждая тему OLAP , следует упомянуть и о разновидностях многомерного хранения данных. Дело в том, что информационные массивы, логически упорядоченные по аналитическим направлениям и, таким образом, являющиеся многомерными с точки зрения конечных пользователей, не обязательно являются многомерными по их технологической реализации. Как правило, выделяют три разновидности хранения данных [45]:.

Выбор способа хранения зависит от нескольких факторов, таких как объем и структура данных, скорость выполнения запросов, частота обновления OLAP -кубов. Средства формирования запросов и построения отчетов обеспечивают функции построения запросов к информационно-аналитическим системам , интеграцию данных из нескольких источников, просмотр данных с возможностью их детализации и обобщения, построение и печать отчетов, в том числе презентационного качества.

Некоторые из программных продуктов этого класса могут использоваться конечными пользователями, с минимальной поддержкой ИТ-департамента, другие же требуют определенного программирования и настраиваются техническими специалистами [45]. С точки зрения конечного пользователя, такие системы - удобный инструмент, позволяющий решить уже упоминавшуюся проблему "единого взгляда" на управленческую информацию.

В этом плане BI-решения позволяют существенно упростить и ускорить сбор информации, унифицировать ее и представить в удобной и наглядной форме. Такая информация - надежная база для принятия управленческих решений, при этом рутинные процедуры сводятся к минимуму, а время специалистов высвобождается для решения аналитических задач.

Мы ищем курсы, покупаем и публикуем их для вас бесплатно. Сведения об образовательной организации. Национальный исследовательский университет "Высшая Школа Экономики". Программное обеспечение , Образование.

В недавнем прошлом, этот рынок был маленьким сегментом других рынков, таких как управление базами данных и инструментальные средства генерации отчетов. Теперь же рынок BI быстро растет, в соответствии с возрастанием интереса к таким приложениям бизнес-интеллекта, как CRM. Нет никакой очевидной корреляции между BI-бюджетом и промышленностью. Будущие направления Поставщики приложений бизнес-интеллекта прежде всего должны подчеркивать интеграцию своих приложений, тем самым делая их недорогими, простыми в развитии и удобными.

Когда респондентов спрашивали об их восприятии "волны BI-приложений следующего поколения," был получен достаточно широкий диапазон ответов. Многие из этих ответов были основаны на понятии "интеграции". Респонденты предсказывают, что следующая BI-волна будет основана на интеграции приложений бизнес-интеллекта со всеми аспектами деятельности предприятия.

В качестве аналогии обычно приводилось то влияние, которое было оказано технологией ERP на эксплуатационные качества систем предприятия. Подобная же динамика ожидается и от развития информационной составляющей систем предприятия.

Другие волны развития систем бизнес-интеллекта ожидаются от приложений CRM, Web-доступа и информационных порталов. Пользователи систем бизнес-интеллекта В следующем вопросе респондентам предлагалось ранжировать приложения бизнес-интеллекта в соответствии с их важностью. В качестве других областей были перечислены: На вопрос о своих трудностях и предложениях по улучшению систем бизнес-интеллекта, почти все респонденты указывали на одно и то же: Советы практикам бизнес-интеллекта Вот некоторые советы практикам систем бизнес-интеллекта, основанные на результатах нашего исследования.

Исследуйте пути концентрирования и распространения аналитической информации для заказчиков, поставщиков и других бизнес-партнеров. Как эта информация может упростить их работу, тем самым улучшив отношение к вашей компании?

Исследуйте, как внешние источники данных могут расширять функциональность хранилища данных. Определите и задокументируйте проблемы конфиденциальности, которые влияют на работу вашей компании, и старайтесь внедрять промышленные стандарты. Постоянно улучшайте уровень навыков внутреннего IT-штата в соответствиями с концепциями и практикой бизнес-интеллекта. Рассмотрите возможность предоставления функциональных возможностей бизнес-интеллекта со стороны сервис-провайдеров.

Проанализируйте полную архитектуру предприятия с точки зрения интеллектуальных систем, особенно в управлении метаданными и бизнес-процессами. Рассмотрите возможности вашей системной архитектуры к гладкому масштабированию. Быстро растущие интеллектуальные системы зачастую требуют адекватного увеличения ресурсов. Аналогично, мы можем посоветовать поставщикам систем бизнес-интеллекта: Упрощайте свои продукты в области разработки и установки, старайтесь держаться в пределах способностей и возможностей типичного IT-штата.

IT-штат должен быть уверен, что они смогут освоить ваш продукт, тем самым незамедлительно принося прибыль совей компании. Упрощайте использование ваших продуктов, реализуйте наиболее общие функции, ориентируясь на пользователей средних способностей и даже еще ниже.

Не следует упрощать продукт путем ограничения его функциональности. Пытайтесь достигнуть сбалансированного, простого, но эффективного дизайна, с естественным интерфейсом, понятным каждому пользователю, имеющему хоть какое-то знание предметной области.

Рассмотрите возможность поставки вашего продукта в качестве некоторой разновидности сервиса, предоставляемого сервис-провайдером. Разрабатывайте ваш продукт так, чтобы он мог быть гибко сконфигурирован и встроен в инфраструктуру сервис-провайдера. На текущий момент это небольшой сегмент рынка, но тем не менее обладающий значительным потенциалом роста.

Обдумайте ваше ценовое предложение таким образом, чтобы вы могли четко и ясно доказать заказчику, что ваш продукт имеет период окупаемости меньше года.

Изучите отношения с IT-группой, ответственной за хранилище данных. Поймите, кто является лидером в выдвижении инициатив бизнес-интеллекта и кто вовлечен в принятие решений для реализации интеллектуальных системы.

Если ваше приложение носит специализированный характер независимо от его изумительной прибыльности , сделайте акцент на разумной интеграции с другими системами предприятия. Аргументированно продемонстрируйте, что ваше решение будет работать совместно с другими продуктами, образуя последовательную и непротиворечивую архитектуру предприятия.

Проектируйте ваши продукты и сервисы так, чтобы они были расширяемы и масштабируемы. Они должны служить базисом для гладкого развития функциональности будущих решений и обеспечивать твердый фундамент для быстрого роста. Разрабатывайте ваши приложения таким образом, чтобы обеспечить гибкую политику секретности и обеспечения разумных меры защиты. Современная роль приложений бизнес-интеллекта В качестве заключения следует отметить, что это исследование создает картину жизненно важной и исчерпывающей роли бизнес-интеллекта в современном предприятии глобального масштаба.

Бизнес-интеллект больше не ограничен рамками вашего хранилища данных.

3. Эффективность аналитических систем. 1. СИСТЕМЫ БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТА (BUSINESS INTELLIGENCE, BI). Аналитическая пирамида. 21 авг. г. - Некоторые тенденции применения BI-систем мы решили представить, объединив Бизнес-интеллект доступен каждому. . и в том, как эти две компании относятся к вертикальным аналитическим решениям. Business intelligence (сокращённо BI) — обозначение компьютерных методов и По одному Business Intelligence относится к сбору бизнес-данных, чтобы найти информацию, прежде всего, через BI в современном понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в.

Найдено :

Случайные запросы