معماری هوش تجاری

معماری هوش تجاری

معماری هوش تجاری

هوش تجاری طیف گسترده ای از راه حل های کامپیوتری است که به سازمان ها کمک می کند تا از طریق برنامه های گزارش دهی و ابزارهای تحلیلی، بینشی در مورد عملیات حیاتی سازمان خود کسب کند. در این مقاله قصد داریم به معماری سامانه های هوش تجاری بپردازیم.

ابزار هوش تجاری

برنامه های هوش تجاری می توانند شامل ابزارهای مختلفی از جمله گزارش های جدولی، صفحات گسترده، نمودارها و داشبوردها باشند. اگرچه سیستم‌های هوش تجاری قدیمی از طریق سیستم‌های گزارش‌دهی کاغذی یا اتصال به پایانه‌های داده معنا پیدا می‌کردند، پیاده‌سازی مدرن این سیستم‌ها تحت وب است. علاوه بر این، ایجاد برنامه های تعاملی بهینه سازی شده برای تلفن های همراه، تبلت ها و همچنین ابزارهای هوشمند و ایمیل در این سیستم های پیشرفته گنجانده شده است.

نرم افزارهای هوش تجاری به همه افراد سازمان این امکان را می دهد که با درک بهتر امکانات اطلاعاتی و نحوه تعامل آنها با یکدیگر، تصمیمات بهتری بگیرند. این امکانات و قابلیت های اطلاعاتی ممکن است شامل پایگاه داده مشتری، اطلاعات زنجیره تامین، اطلاعات پرسنل، تولید، فروش و بازاریابی و هر منبع داده ای باشد که برای سازمان شما حیاتی است.

یک برنامه هوش تجاری کامل و جامع که شامل ابزارهای تجمیع و یکپارچه سازی داده ها و ابزارهای پاکسازی می شود، می تواند با اتصال داده ها از منابع مختلف و گرد هم آوردن آنها در یک مکان برای تجزیه و تحلیل، ابزارهای گزارش و تجزیه و تحلیل دقیق را برای یک سازمان فراهم کند.

ابزار هوش تجاری به سازمان در تصمیم گیری ها کمک شایانی می کند. این ابزارها به کاربران این امکان را می دهند که نه تنها به اطلاعات سازمان دسترسی خوبی داشته باشند، بلکه قادر به گزارش و تحلیل داده های حیاتی سازمان نیز خواهند بود. این فقط ایجاد یک گزارش از یک انبار داده نیست، بلکه افراد، مشتریان، شرکا و هر کسی که به آنها نیاز دارد را گرد هم می آورد.

هوش تجاری چیست؟

به طور کلی، هوش تجاری مجموعه‌ای از استراتژی‌ها، فرآیندها، برنامه‌ها، داده‌ها، معماری‌های فنی و فناوری‌هایی است که توسط سازمان‌ها برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌های انبوه یا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شود. برنامه های هوش تجاری همچنین می توانند ترکیبی از انواع پیشرفته تجزیه و تحلیل، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیشگویانه، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری، و تجزیه و تحلیل داده های کلا را ارائه دهند.

حتما بخوانید: آینده هوش تجاری Business Intelligence

در بسیاری از موارد، پروژه‌های تحلیلی پیشرفته توسط تیم‌های مجزایی از کارشناسان داده، کارشناسان آمار، مدل‌سازان و سایر متخصصان تحلیلگر هدایت و مدیریت می‌شوند، در حالی که تیم هوش تجاری بیشتر بر روی پرس‌وجو و نظارت بر تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری تمرکز دارد. بنابراین هدف هوش تجاری تفسیر آسان حجم زیادی از داده ها با استفاده از مجموعه ای از ابزارها است. شناسایی فرصت های جدید و اجرای موثر استراتژی با ارائه بینش عمیق می تواند مزیت های رقابتی جدید و توسعه پایدار را برای سازمان ها به ارمغان آورد.

فعالیت های هوش تجاری

گزارش

هر جزئیاتی که در یک سازمان یا تجارت اتفاق می افتد باید در یک سیستم اطلاعاتی TPS ثبت شود. بعد از ثبت این داده های تاریخی و با چاپ یا فیلتر یا خروجی های کامل این داده ها یک سیستم گزارش دهی تشکیل می شود.

فرآیندهای تحلیلی آنلاین

این فناوری فعالیت های تجاری را به روشی چند بعدی تجزیه و تحلیل می کند و در نتیجه توانایی انجام محاسبات پیچیده، تجزیه و تحلیل فرآیند و مدل سازی داده های پیچیده را فراهم می کند. این فناوری OLAP نام دارد.
OLAP یکی از ویژگی های کلیدی اکثر سیستم های انبار داده است. داده کاوی و OLAP ابزارهای قدرتمند تصمیم گیری هستند OLAP با آرشیو یا سوابق داده ها سر و کار دارد. داده های تاریخی به داده هایی اطلاق می شود که در مدت زمان طولانی بایگانی شده اند.

حتما بخوانید : صفر تا صد نرم‌افزار هوش تجاری

تجزیه و تحلیل کسب و کار

این فناوری شامل تجزیه و تحلیل تجاری و تجزیه و تحلیل آماری است. تجزیه و تحلیل آماری به گونه ای است که تحلیل های آینده نگرانه با استفاده از الگوریتم های آماری و اعمال آن ها بر داده های گذشته انجام می شود. این کار علاوه بر الگوریتم های آماری با سایر تحلیل های پیشرفته و تجزیه و تحلیل خوشه ای و خوشه بندی نیز انجام می شود.

داده کاوی

داده کاوی استخراج اطلاعات پنهان یا الگوها و روابط خاص در حجم زیادی از داده ها در یک یا چند پایگاه داده بزرگ است. به یک معنا، داده کاوی شناسایی چیزهای جدید و ارزشمند، بالقوه مفید، ارتباطات منطقی و الگوهای موجود در داده است.

در جوامع مختلف، یافتن الگوهای مفید در داده ها با عناوین مختلفی (مانند داده کاوی) انجام می شود. به عنوان مثال سرفصل هایی مانند استخراج دانش، کشف اطلاعات، جمع آوری اطلاعات، پردازش مدل داده ها را می توان نام برد.

حتما بخوانید: چالش های هوش تجاری BI

فرآیند استخراج معدن

فرآیند استخراج بین هوش محاسباتی و استخراج استداده ها از یک سو و مدل سازی و تحلیل فرآیندهای سازمانی از سوی دیگر هدف تحقیق فرآیندی کشف، نظارت و بهبود فرآیندهای واقعی با استخراج دانش از داده های ذخیره شده است که توسط سیستم های اطلاعاتی امروزی قابل خواندن است.

پردازش رویداد پیچیده

فناوری پردازش رویداد پیچیده برای استخراج اطلاعات از سیستم های مبتنی بر پیام که در پایین ترین سطح پردازش داده های شبکه یا در بالاترین سطح مدیریت از دیدگاه کاربر کار می کنند، استفاده می شود. سیستم های اطلاعاتی بزرگ و پیچیده از طریق رویدادهای ساده ای که خارج از حوزه سیستم رخ می دهد با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند و با یکدیگر تعامل دارند. ترکیب رویدادهای اولیه ساده در سیستم و ایجاد یک رویداد ترکیبی و در نهایت ارسال نوتیفیکیشن از رویدادهای ترکیبی رفتار سیستم را نشان می دهد. نمونه هایی از سیستم ها مانند شبکه های حسگر برای نظارت بر محیط زیست، برنامه های مالی، ابزارها آشکارسازهای تقلب وجود دارند که از این فناوری استفاده می کنند.

مدیریت عملکرد سازمانی

استخراج متن

به استخراج داده ای گفته میشود که باید روی متن انجام شود که به معنای فرآیند استخراج اطلاعات کیفی از متن است. جستجو برای اطلاعات یافت شده در منابع متنی روز به روز بیشتر می شود. ماهیت ساختار نیافته متون باعث می شود که بتوان همان روش هایی را که ما در پایگاه های داده اعمال می کنیم به کار برد.

مولفه های هوش تجاری

• توزیع و تجمع چند بعدی
• غیر عادی سازی، برچسب زدن و استانداردسازی
• گزارش آنلاین با منابع بدون ساختار
• تجمیع و گروه بندی و بودجه بندی و پیش بینی
• شبیه سازی احتمالی و مرجع آماری
• بهینه سازی شاخص های کلیدی عملکرد

معماری سامانه هوش تجاری

زمانی که سازمانی نیاز به سیستم هوش تجاری را پذیرفت، یکی از مهم ترین کارهایی که باید انجام داد این است که در فرآیند پیاده سازی سیستم، از یک طرح معماری مناسب برای هوش تجاری پیروی کند تا سرمایه گذاری سازمان در زمینه هوش تجاری موفقیت آمیز باشد.

معماری هوش تجاری چارچوبی است که مؤلفه‌های مختلف هوش تجاری (داده‌ها، افراد، فرآیند، فناوری و مدیریت) و چگونگی ترکیب این مؤلفه‌ها برای اطمینان از عملکرد روان یک سیستم هوش تجاری را توصیف می‌کند. اگر معماری سیستم به درستی طراحی نشده باشد، ناسازگاری بین اجزا می تواند منجر به ارائه اطلاعات اشتباه به افراد اشتباه در زمان نامناسب شود.

لایه های معماری یک سیستم هوش تجاری

1_ لایه منبع داده

در مرحله اول، لازم است داده های ذخیره شده در منابع اولیه و ثانویه که از نظر نوع و منشاء ناهمگن هستند، یکپارچه شوند. بسیاری از داده ها مربوط به سیستم های اطلاعاتی است، اما ممکن است اسناد بدون ساختار مانند ایمیل ها و داده های مربوط به منابع خارجی نیز وجود داشته باشد. وظیفه اصلی در این بخش استانداردسازی و ادغام منابع مختلف داده است.

2- لایه استخراج، انتقال و بارگذاری (ETL)

مانع اصلی ایجاد یک رابط کاربری هوش تجاری برای تصمیم گیرندگان که دسترسی مستقیم به تمامی منابع اطلاعاتی سازمان داشته باشد، وجود نرم افزارها و پایگاه های اطلاعاتی مختلف است که به راحتی نمی توانند داده ها را بین خود مبادله کنند.

استخراج: این مرحله شامل دسترسی به داده ها از منابع اغلب متناقض و متفاوت است. این منابع در پلتفرم های مختلف موجود است و می تواند بخشی از سیستم اطلاعاتی مشتری باشد.

تبدیل: این مرحله داده های استخراج شده را تبدیل می کند و به عنوان پیچیده ترین مرحله فرآیند استخراج، انتقال و بارگذاری شناخته می شود. مرحله تبدیل توسط ابزارهای برنامه نویسی سنتی، زبان های برنامه نویسی یا زبان های پرس و جو ساخت یافته انجام می شود.

بار: در مرحله بارگذاری، داده های تبدیل شده، تجمیع و فیلتر شده در انبار داده بارگذاری می شوند.

لایه انبار داده: در این لایه سه جزء انبار داده عملیاتی و انبار وجود دارد. داده ها از انبار داده عملیاتی به انبار داده و سپس به انبارها جریان می یابد.

3_ذخیره اطلاعات عملیاتی

انبار داده عملیاتی برای ادغام عملیات حاصل از فرآیند بازیابی، انتقال، تبدیل و بارگذاری آنها در انبار داده استفاده می شود. انبار داده عملیاتی پایگاه داده ای است که داده های موضوع محور، دقیق و به موقع را از منابع متعدد برای پشتیبانی از تصمیم گیری ذخیره می کند.

پایگاه داده تحلیلی

انبار داده مجموعه ای از داده های مرتبط با کسب و کار است که سازماندهی و تایید شده است. انبار داده به عنوان هسته سیستم هوش تجاری شناخته می شود.

پایگاه داده (انبار)

با توجه به اینکه داده‌های انبار داده در درجه اول برای پشتیبانی از نیازهای کل سازمان استفاده می‌شوند، برای پشتیبانی از نیازها و درخواست‌های یک واحد سازمانی خاص تجهیز شده‌اند.

لایه فراداده

فراداده مربوط به داده است. به این معنی که به داده هایی که برای توصیف داده ها استفاده می شود، متادیتا می گویند. فراداده توضیح می‌دهد که داده‌ها کجا استفاده می‌شوند و ذخیره می‌شوند، داده‌ها از کجا آمده‌اند، چه تغییراتی در داده‌ها ایجاد شده است، و چگونه بخشی از داده‌ها با بقیه داده‌ها ارتباط دارد. انبار ابرداده مکانی برای ذخیره داده های مرتبط با ابرداده است.

لایه کاربر نهایی

لایه کاربر نهایی شامل ابزارهایی برای نمایش اطلاعات به روش های مختلف به کاربران مختلف است. ما می توانیم این ابزارها را در قالب یک هرم سلسله مراتبی نمایش دهیم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا