비즈니스 관점에서 비즈니스 인텔리 전스 및 데이터 웨어하우징
하기 위해서는 얼굴에 비즈니스 인텔리 전스 IntelligenceBusiness 도메인 관리자는 사실을 종합적으로 분석하고 필요에 의한 관계없이 사업 분야에서 매우 중요한 활동이되고있다 소싱, 데이터, 주어진 기준에 대한 정확한 정보를 추출, 분석하는 위험을 평가하고 최종 결정 과정을 지원하는 challenges.Data BI.In의 주요 구성 요소는 사업입니다 관점, 핵심 이해 관계자 물론 위의 모든 단계의 인식과 기대에 확실하게해야합니다. 누가 BI를 구상을위한 비즈니스 분석 (학사)의 역할에 할당되는 사람 중 하나 회사는 자체적으로 BI를 솔루션 공급자 '측면 또는에서 위의 모든 단계를 올바르게 수행되고있다 추청에 대한 전적인 책임을 가져가는 방법이 궁극적으로 줄 것이라고 요구 사업 예상 활용. 관리, 누가 BI를 솔루션의 사용자 및 비즈니스 이해 관계자가 될 것입니다 학사와 정확하게 정교하게 자신의 기대에 대한 의사 소통을 그에게 도움이 필요 해요 process.Data 소싱을 통해 아직 시스템의 데이터가 여러 소스에서 정보를 추출에 직접적인 영향을 미칠 것이 중요한 초기 단계에서 실시되고있다. 데이터에있을 수있습니다 메모 등과 같은 텍스트 문서, 보고서, 이메일 메시지, 그리고 사진, 이미지와 같은 형식에 소리, 그들은 더 많은 컴퓨터가 데이터베이스에 같은 소스를 지향에있을 수있을 수있습니다, 포맷 테이블, 웹 페이지 및 URL을 나열합니다. 데이터를 소싱하는 주요 전자적 형태로 정보를 얻을 수있습니다. 따라서, 일반적으로 스캐너, 디지털 카메라, 데이터베이스 쿼리, 웹 검색, 컴퓨터 파일에 액세스 등, 재생 것이 중요 역할입니다. 비즈니스 관점에서 강조 정확한 관련 데이터 소스 식별에, 데이터의 세분화된 데이터의 추출 가능성을 발견에서 추출되고 배치되어야합니다 소스 및 확인에만 정확하고 정확한 데이터를 추출 및 BI를 프로세스의 데이터 분석을 무대에 통과시켰다. 비즈니스 지향의 지분 보유자 학사에 의해 유도 생각을 많이 넣어야 분석 단계뿐만 아니라 동안이 두 번째 단계입니다. 데이터의 수집에서 유용한 지식을 합성 분석 방법에 사용해야 할 깊이있는 비즈니스 지식을 하다니 현재 추정 트렌드를 통합하고 이질적인 정보를 요약, 이해의 모델을 검증하고 누락된 정보 또는 미래의 동향을 예측. 데이터는 또한이 과정이라고 분석 데이터 마이닝이나 지식을 발견. 확률 이론, 통계적 분석 방법, 운영 연구 및 인공 지능이 단계 내에서 사용할 수있는 도구입니다. 그것은 예상되지 않는다 비즈니스 지향의 지분 보유자 관련 리소스하기 위해서는 BI를,의 궁극적인 기대를 달성 가이드 수 있도록 (학사 포함)의 이론적 개념 및 응용 방법 모두 위의 전문가들이 있지만 그들에게 필요한 것은 어떤 물론 그들은 전적으로 사용자와 의사 소통이 제대로 학사에 의해 점령해야하는 비즈니스 요구를 기반으로 관련성이 기준, 조건 및 리포트 생성 매개 변수를 best.Identifying 알아요. 궁극적으로, 올바른 의사 결정 지원 사업을 통해 BI를 용이하게되며, 그것을 인수, 시장 변화와 같은 중요한 이벤트에 대한 경고를 제공하는 것을 목표로, 가난한 직원의 성능, 너무 예방 조치를 취하고 수있습니다. 그것은 분석하는 데 도움과 더 나은 사업 결정을 내릴 수, 영업 또는 고객의 만족 혹은 직원의 사기를 개선하기 위함입니다. 그것은 정보가 제시되어 그 매니저가 필요로 할 때 그들이 필요로 사업 감각이 it.In, BI를 몇 가지 단계를 앞으로는 "무슨 일이 있었는지 설명해야한다 단순한 기존의보고, 우회 가야 하나요?" 기본 통계를 통해. 가치를 추가한다 높은 경우는 "왜 무슨 일이 있었는지 설명하고있다는 설명이 통계를 낼 수 있을까?" 그리고 가치를 비즈니스에 추가별로 예측 통계 수치를 제공하는 경우 수도 "설명이 높은 것입니다 무엇을 일어날 것인가? "따라서 BI를 솔루션을 제공, 이러한 부가 가치 lines.Data warehousingIn BI의 문맥, 데이터 웨어하우징 (DW는) 고 생각하는 것이 중요합니다 또한 중요한 자원이 될 것입니다 BI를 프로세스의 효율성을 최대화하기 위해 구현합니다. BI 및 DW는 두 가지 용어가 라인로 이동합니다. 그것은 강력한 DW는없는 수준을 어디에 진정한 BI를 시스템이 비효율적입니다, 순서대로 이해하고왔다 이 성명 뒤에 현실, 그것을 위해 진짜로 무슨 is.A DW는 데이터웨어 하우스 통찰력이 중요하다고는, 시간이 변종은 휘발성이 아닌 통합했다 우려의 비즈니스를위한 하나의 대용량 데이터를 저장합니다 경영진의 의사 결정 지원 데이터 수집 과정. 그것은 주로 효율적인 질의를 촉진 트랜잭션의 데이터, 그리고 차례로 줄 것이라고 보고서를 생성, 분석한다 이 시점 DWAt BI를 함께 가지고 making.The 결정 이유에 대한 정보의 관리에 필요한 수준, 그 이유는 BI를 도구는 더 강력한 DW는 효과가 분명히 있어야합니다. 분석 쿼리하려면 가치있는 보고서를 생성, 시스템 정보를 사용할 수 있어야합니다. 중요한 것은, 판매 데이터, 인적 자원 등과 같은 데이터 트랜잭션 정보는 일반적으로 다른 응용 프로그램에서 사용할 수있습니다 이는 분명히 물리적으로 다른 데이터베이스에서 개최되는 것이 엔터 프라이즈. 하나의 특정 장소를 따라서, 데이터가 아닌, 따라서 매우 어려운 지능 정보를 생성하고있다. 리포트의 수준을 오늘 예상 단순히 각 부서의 독립은 아니지만 오늘은 정말 관리자들은 BI를 처리 효율적인 데이터 및 기업 전반에 걸쳐 관계를 분석하고 싶어요. 따라서, 필요 데이터로부터 온다 데이터웨어 하우스의 형태로 한 곳에서 모든 소스 BI를 이니셔티브의 성공을 위해 매우 중요합니다. 비즈니스 관점에서이 메시지가 전달되어야하고 기업의 경영진 판매가 너무 그들은 투자의 가치를 이해합니다. 일단 투자, 자사의 이익 몇 년에 걸쳐 차례로 매우 높은 보일 수있습니다 짧은 기간 동안에 대한 DW는 높은 비용을 마킹 ROI.Investment 거둘 수 있겠지만, 중요한 일이야 다시는 훨씬 더 높은 상승되어 오랜 세월에 걸쳐 그것을 것입니다 스팬 와서 반복합니다. 또한 DW는 모든보고서나 쉽게 볼 수 용이 될 수 요청한 이후 미래의 개발 비용을 줄일 수있습니다. 그러나, 그것이 중요한 프로젝트에 대한 사업을 후원 바로 찾을 수있습니다. 그 또는 그녀가 정기적으로 경영진과 의사 소통을 위해 그들이 무엇을 건설중인도의 가치를 이해할 수 있도록해야합니다. 사업 후원해야합니다 결정, 기업 도약 다양한 관점과 권한 DW는 자체가 그들의 decisions.ProcessImplementation 집행이 몇 단계 위의 과정을 BI를 설명하고 그것을하는 것이 중요합니다와 중복 참고 :이 프로세스의 관점에서, DW는 전체의 BI를 이니셔티브의 처음 몇 단계로 망한다. DW는 밖으로 못하도록 매우 귀중한 정보를 BI를 프로세스의 후반 부분입니다. 이것은 여러 가지 방법으로 수행할 수있습니다. DW는 그들을 통해 실행하는 의사 결정 지원 시스템, 경영 정보 시스템, 전문가 시스템 등, 지능적인 정보를 얻을 수있는 애플 리케이션 서버의 데이터 저장소로 사용하실 수있습니다. 하지만 하나의 최신 전략 DW는 큐브를 구축하고 사용자가 여러 차원에서 데이터를 분석할 수 있도록, 또한 함께 제공됩니다 세분화된 수준의 정보를 드릴 다운 분석을 지원하는 등 강력한. 큐브 그 전통적인 관계형 2 차원 표를 볼 다른 개념이며, 관리자가 데이터를 기반으로 여러 가지 요인을 분석할 수 있도록, 그리고뿐만 아니라 두 가지 요인을 여러 차원을하고있다. 에 다른 한편으로는, 이것은 사용자가 자신과 목적을 분석하고 어떤 조각 & DW는 terminology.BI에서 주사위로 심각한라는 데이터를 하나의 고정 볼에 의해 제한되지 않습니다 선택할하고자하는 어떤 차원을 선택할 수있습니다 기업의 전산화 과정이 아니라 단계이지만, 그것을 하나의 전체 조직의 드라이버를 배후의 주요 전략 중 하나입니다. 앉아서해야 BI를위한 전략을 구축 그러므로 관리 이 회사들은 각 사업 방향을 기업 내에서 필요한 정보를 식별합니다. 하기 위해서는 가장 효과적인 DW는 구축이 감안하면, 학사 조직의 데이터 소스를 분석할 필요가 어떤 것 ImplementationAt에 strategized BI를 process.High 아이디어 수준의 데이터 웨어하우징 프로세스의 심장을 도와 추출, 변환 및로드 (ETL) 프로세스. 구현이 단순히 기술적인 우려를했지만입니다 확실히 그것 궁극적으로 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 도움이 같은 방식으로 설계하도록 사업을 주네요. 이 프로세스에 연결하고 하나 이상의 데이터를 추출하기위한 책임이있습니다 트랜잭션 시스템 (소스 시스템), 변형이 비즈니스 규칙 비즈니스 목표를 통해 정의에 따르면, 모든 중요한 데이터를 모델로 실었습니다. 이 시점에서 어디에 데이터 품질 기록해야합니다. 데이터웨어 하우스의 많은 책임, ETL 프로세스의 강력한 DW는 창고 process.Creation의 모든 움직이는 부분의 상당 부분을 나타냅니다에 따라 달라집니다 이 프로젝트의 데이터베이스를 건축가의 책임입니다 모델링 데이터의 정확성,하지만, 학사 중추적인 역할을 올바른 데이터 소스와 그를를 제공하는 플레이 필요, 데이터 요구 사항에 가장 중요한 비즈니스 차원. 비즈니스 차원 모델링 특별한 방법으로 DW는 사업이 정상적으로 학사 학위에 의해 수행되어야하며 거기에서 일을해야하는 기술 전문가 이후에 사용됩니다. 치수 관점 분석 목적을 위해 사용될 수있는 사업에만 적용됩니다. 예를 들어, 판매 데이터베이스에 대한 치수 제품, 시간, 상점, 등등 물론 이러한 차원을 포함할 수 하나 차이 따라서, 다른 그 크기를 정확하게 파악해야한다는 사람은 매우 잘 DW는 도메인에있는 경험을 가지고있다 그리고 사업을 이해하는 사람이 할 수있는 각 DW는 사업에 대한 사업 음, 분명 그런 DW는 학사 학위 확인 차원의 사람 responsible.Each에서 차원 테이블 구현 단계에서, 그리고 목표를 상기 ETL 프로세스를 설명 켜져있을 것임 만들기 차례 DW는의 수준에 좀 더 강력한 데이터베이스 활동을 기본 데이터 모델을 기반으로 수행 후에 찍은 것입니다 이러한 차원 테이블을 작성하는 것입니다. 구현 세부 정보는 중요하지 않습니다 비즈니스 이해 관계자하지만 높은 수준의 프로세스의 수준을 너무 잘 알고있는 그들은 또한 개발자와 같은 그라운드에 있으며 개발자가 실제로 일을하는 것이 중요합니다 확인할 수있는 무엇을 그들이 그리고해야 할 수있습니다 deliver.Security 궁극적으로 그들이 무엇을 제공해야하는 것 또한이 관계에서 매우 중요한 정보에 접근할의 신분이 모든 노력이 계약 이후 필수적이다 오른쪽에 특정 사람들에게 특정 정보를 올바르게 식별해야하며 요구 사항을 분석 stage.AdvantagesThere에서 캡처한 BI를 시스템의 많은 이점이있습니다. 분석의 더많은 프레 젠 테이션 직접 고객 또는 공급망 파트너로 가능한 것입니다. 고객 점수, 고객 캠페인 및 새로운 제품 번들의 모든 분석적 구조를 높은 고객 유지의 결과와에서 생산 될 수있습니다 독특한 제품 만들기. 정보 더많은 협력에서 효과적인 BI를 얻을 수있습니다. 보다는 중간 관리자는 훌륭한 보고서가 점점 자신의 영역을 좋은 정보가 전달 될 것입니다 봐 만들기 다른 기능에 신속하게 공동 결정의 효율성과 정확성을 향상 작성 공유하고있습니다. 인적 자본에 대한 반환을 크게 increased.Managers 모든 수준에서 자신들의 시간을 절약할 수있을 것입니다 데이터 분석, 그리고 따라서 기업의 돈을 절약, 관리자의 시간이 돈은 금융 관점에서 동일합니다. 이후 강력한 BI를 기업 내부 프로세스 이상의 모니터링을 활성화 것 밀접하게 그들을 더 조직의 전반적인 성공을 자동으로 성장할 것이라고 효율적으로 만들 수있습니다. 이러한 모든 BI를 함께 강력한 DW는 함께 높은 투자 수익을 유도하는 데 도움이된다. 그것은 일반적인 경험을하는 것입니다 이러한 구현에 대한 매우 높은 투자 수익 인물 통보, 그리고 또 많은 비 측정 이득 우리 투자 수익 계산을위한 측정 가능한 이익의 대부분을 고려 하다니 참고하는 것이 중요합니다. 그러나,에서 무대에서 그것을 관리 구매 걸릴 위해 만들어진 것입니다 -에서 BI를 이니셔티브를위한 중요한만큼 모든 권고 값 이외의 이득 측정 변환 가능한, 예를 들어, 관리자의 많은 시간을 절약할 수있습니다
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