Explicación de la terminología de inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial (BI), también conocida como inteligencia empresarial o inteligencia empresarial, se refiere al uso de tecnología moderna de almacenamiento de datos, tecnología de procesamiento analítico en línea, minería de datos y tecnología de presentación de datos para analizar datos y lograr valor comercial.

El concepto de inteligencia de negocios fue propuesto por primera vez por Gartner Group en 1996. Gartner Group define la inteligencia empresarial como: La inteligencia empresarial describe una serie de conceptos y métodos y ayuda a las decisiones empresariales mediante la aplicación de sistemas de soporte basados ​​en hechos. La tecnología de inteligencia empresarial proporciona tecnologías y métodos que permiten a las empresas analizar datos rápidamente, incluida la recopilación, gestión y análisis de datos, convertirlos en información útil y luego distribuirlos a varias partes de la empresa.

Suplemento

La implementación de un sistema de inteligencia empresarial es un proyecto de sistema complejo. Todo el proyecto involucra gestión empresarial, gestión de operaciones, sistemas de información, almacenes de datos, minería de datos, análisis estadístico. etc. Una variedad de conocimientos. Por lo tanto, los usuarios deben seguir los métodos de implementación correctos para garantizar el éxito del proyecto. Los pasos de implementación de un proyecto de inteligencia de negocios se pueden dividir en:

(1) Análisis de requisitos: El análisis de requisitos es el primer paso en la implementación de inteligencia de negocios. Antes de realizar otras actividades, es necesario aclarar las expectativas y necesidades de inteligencia de negocios de la empresa, incluyendo los temas a analizar y las posibles perspectivas (dimensiones) de cada tema; es necesario descubrir las reglas de esos aspectos de la empresa; . Las necesidades del usuario deben ser claras.

(2) Modelado del almacén de datos: mediante el análisis de las necesidades empresariales, establezca el modelo lógico y el modelo físico del almacén de datos empresarial, planifique la arquitectura de la aplicación del sistema y organice y organice varios datos empresariales de acuerdo con a temas de análisis.

(3) Extracción de datos: una vez establecido el almacén de datos, los datos deben extraerse del sistema empresarial al almacén de datos. Durante el proceso de extracción, los datos deben convertirse y limpiarse para satisfacer las necesidades. de análisis.

(4) Establecer informes de análisis de inteligencia empresarial: los informes de análisis de inteligencia empresarial deben ser desarrollados por profesionales de acuerdo con el formato especificado por el usuario, y los usuarios también pueden desarrollarlos ellos mismos (el método de desarrollo es simple y rápido).

(5) Capacitación de usuarios y pruebas de simulación de datos: para el desarrollo y uso de sistemas de inteligencia empresarial separados, los usuarios finales son bastante simples de usar y pueden analizar problemas comerciales específicos con un solo clic.

(6) Mejora y perfección del sistema: la implementación de cualquier sistema debe mejorarse continuamente, especialmente los sistemas de inteligencia empresarial. Después de que los usuarios los utilizan durante un período de tiempo, pueden presentar requisitos cada vez más específicos. En este momento, necesita reconstruir o mejorar el sistema de acuerdo con los pasos anteriores.