Group items tagged

The more advanced features include partitioning for large-scale data sources and role based security.

A data mart or data warehouse is often the blessed, single version of the truth since it uses governed, controlled data loading and ETL processes to combine disparate data sources, applies extensive business logic and proven data modeling design patterns that can securely, accurately and efficiently report data changes over time periods.

The potential benefits of business intelligence programs include accelerating and improving decision making; optimizing internal business processes; increasing operational efficiency; driving new revenues; and gaining competitive advantages over business rivals. BI systems can also help companies identify market trends and spot business problems that need to be addressed.

BI data can include historical information, as well as new data gathered from source systems as it is generated, enabling BI analysis to support both strategic and tactical decision-making processes.

BI programs can also incorporate forms of advanced analytics, such as data mining, predictive analytics, text mining, statistical analysis and big data analytics.

In many cases though, advanced analytics projects are conducted and managed by separate teams of data scientists, statisticians, predictive modelers and other skilled analytics professionals, while BI teams oversee more straightforward querying and analysis of business data.

Business intelligence data typically is stored in a data warehouse or smaller data marts that hold subsets of a company's information. In addition, Hadoop systems are increasingly being used within BI architectures as repositories or landing pads for BI and analytics data, especially for unstructured data, log files, sensor data and other types of big data. Before it's used in BI applications, raw data from different source systems must be integrated, consolidated and cleansed using data integration and data quality tools to ensure that users are analyzing accurate and consistent information.

In addition to BI managers, business intelligence teams generally include a mix of BI architects, BI developers, business analysts and data management professionals; business users often are also included to represent the business side and make sure its needs are met in the BI development process.

To help with that, a growing number of organizations are replacing traditional waterfall development with Agile BI and data warehousing approaches that use Agile software development techniques to break up BI projects into small chunks and deliver new functionality to end users on an incremental and iterative basis.

consultant Howard Dresner is credited with first proposing it in 1989 as an umbrella category for applying data analysis techniques to support business decision-making processes.

Business intelligence is sometimes used interchangeably with business analytics; in other cases, business analytics is used either more narrowly to refer to advanced data analytics or more broadly to include both BI and advanced analytics.

Astfel, potrivit rezultatelor finale, 66% dintre respondenţii studiului realizat de Ventana au indicat faptul că cel mai important câştig obţinut la nivelul întregului business în urma implementării unor soluţii de BI operaţional în cadrul companiilor lor este în creştere în eficienţă la toate nivelurile. (În completare, 60% dintre subiecţi au indicat faptul că îmbunătăţirea serviciilor oferite clienţilor reprezintă principala prioritate urmărită prin dezvoltarea aplicaţiilor de BI operaţional.) Alţi 53% consideră ca principal beneficiu faptul că au realizat reduceri importante de costuri, în timp ce 48% creditează orientarea spre abordarea operaţională a BI-ului drept principalul factor diferenţiator faţă de concurenţă.

Factorii diferenţiatori Rezultatele evidenţiate de studiul Ventana sună mai mult decât promiţător şi confirmă previziunile optimiste ale analiştilor privind creşterea pieţei pe această zonă, cotată cu o evoluţie chiar mai rapidă decât a pieţei aplicaţiilor de BI tradiţional. Pentru a evidenţia mai clar distincţia, iată punctele esenţiale în care abordarea operaţională diferă de cea tradiţională: audienţă, granularitate, timp de răspuns şi disponibilitate. Iată, pe scurt, fiecare parametru explicitat: Audienţa: plaja de utilizatori ai dezvoltărilor de BI operaţional include angajaţi implicaţi în activităţi operaţionale (agenţi de vânzări, personal tehnic, personal din contact centere etc.), care trebuie să ia rapid decizii cu impact semnificativ la acel nivel, dar şi manageri care trebuie să urmărească în mod curent indicatorii de performanţă operaţionali pe anumite niveluri. În cazul în care compania ce a implementat o dezvoltare de BI operaţional a reuşit să stabilească o corelare clară între indicatorii de performanţă strategici (Key Performance Indicators) şi metricile din plan operaţional, audienţa include şi persoane din senior management, care pot investiga în adâncime modul în care sunt respectate direcţiile strategice stabilite. Concluzia - audienţa aplicaţiilor de BI operaţional este mult mai mare decât în BI-ul tradiţional.

Timpul de răspuns: intervalul de răspuns pentru aplicaţiile de BI operaţional este semnificativ mai mic decât în BI-ul tradiţional. Cele mai multe module operaţionale necesită date al căror „grad de prospeţime“ poate varia de la câteva secunde la câteva minute. Acest fapt impune condiţii speciale în ceea ce priveşte furnizarea datelor în timp real, pentru că sunt necesare în luarea deciziilor în procesele operaţionale, care necesită un timp scurt de reacţie. Granularitate: spre deosebire de soluţiile de BI tradiţional care agregă date pentru a furniza o perspectivă ideală asupra performanţelor companiei, aplicaţiile de BI operaţional necesită un nivel mult mai mare de granularitate al datelor pentru a adresa nevoile specifice la nivel operational. (Nu este valabil însă în cazul tuturor aplicaţiilor de „operational BI“ - anumite date necesită date agregate provenind din data warehouse. Exemplul cel mai uzitat: parametrul „customer lifetime value“ utilizat de agenţii din contact center.) Disponibilitate: Aplicaţiile de BI operaţional sunt menite să furnizeze suport direct proceselor tranzacţionale de business sau de suport. Ceea ce înseamnă că perioada de inactivitate a acestor aplicaţii afectează direct abilitatea companiei de a încheia tranzacţii şi de a oferi suport clienţilor. Consecinţa logică – aplicaţiile trebuie să prezinte un grad ridicat de anduranţă.