Sari la conținut

Business intelligence

De la Wikipedia, enciclopedia liberă

Business intelligence (BI) constă în strategii, metodologii și tehnologii utilizate de organizații pentru analiza datelor și gestionarea informațiilor de afaceri, în vederea fundamentării strategiilor și operațiunilor de business.[1][2] Funcțiile comune ale tehnologiilor BI includ raportarea, procesarea analitică online (OLAP)⁠(d), analiza datelor⁠(d), dezvoltarea de tablouri de bord⁠(d), extragerea datelor, analiza proceselor, procesarea evenimentelor complexe⁠(d), managementul performanței afacerii⁠(d), benchmarking, analiza textului⁠(d), analiza predictivă⁠(d) și analiză prescriptivă⁠(d).

Instrumentele BI pot gestiona cantități mari de date structurate și, uneori, nestructurate, pentru a ajuta organizațiile să identifice, să dezvolte și să creeze noi oportunități strategice de afaceri. Acestea urmăresc să permită interpretarea facilă a acestor big data. Identificarea de noi oportunități și implementarea unei strategii eficiente bazate pe informațiile obținute pot oferi companiilor un avantaj competitiv pe piață și stabilitate pe termen lung, contribuind la luarea deciziilor strategice.[3]

Business intelligence poate fi utilizată de organizații pentru a sprijini o gamă largă de decizii de afaceri, de la cele operaționale până la cele strategice. Deciziile operaționale de bază includ, de exemplu, poziționarea produselor⁠(d) sau stabilirea prețurilor. Deciziile strategice implică priorități, obiective și direcții la cel mai înalt nivel. În toate cazurile, business intelligence este considerată cea mai eficientă atunci când combină date din piața în care operează compania (date externe) cu date provenite din surse interne, precum informațiile financiare și operaționale. Atunci când sunt integrate, datele externe și interne oferă o imagine cuprinzătoare care generează „inteligență” imposibil de obținut dintr-o singură sursă de date.[4]

Printre numeroasele lor utilizări, instrumentele de business intelligence permit organizațiilor să obțină perspective asupra piețelor noi, să evalueze cererea și adecvarea produselor și serviciilor pentru diferite segmente de piață⁠(d) și să măsoare impactul eforturilor de marketing.[5]

Aplicațiile BI utilizează date colectate dintr-un data warehouse (DW) sau dintr-un data mart⁠(d), iar conceptele de BI și DW sunt adesea combinate sub denumirea „BI/DW”[6] sau „BIDW”. Un depozit de date (data warehouse) conține o copie a datelor analitice care facilitează suportul decizional⁠(d).

Istorie

[modificare | modificare sursă]

Cea mai timpurie utilizare cunoscută a termenului business intelligence apare în lucrarea lui Richard Millar Devens, Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes (1865). Devens a folosit termenul pentru a descrie modul în care bancherul Sir Henry Furnese⁠(d) a obținut profit prin primirea și utilizarea informațiilor despre mediul său înaintea concurenților:

„În întreaga Olandă, Flandra, Franța și Germania, el menținea o rețea completă și eficientă de informații comerciale. Știrile despre numeroasele bătălii purtate erau astfel primite mai întâi de el, iar căderea Namurului i-a sporit profiturile datorită primirii timpurii a informațiilor.”

Capacitatea de a colecta informații și de a reacționa corespunzător pe baza acestora, afirmă Devens, este esențială pentru business intelligence.[7]

Atunci când Hans Peter Luhn⁠(d), cercetător la IBM, a utilizat termenul business intelligence într-un articol publicat în 1958, el a folosit definiția din Webster's Dictionary⁠(d) a inteligenței: „capacitatea de a înțelege interrelațiile faptelor prezentate într-un mod care să ghideze acțiunea către un scop dorit”.[8]

În 1989, Howard Dresner (ulterior analist Gartner) a propus termenul business intelligence ca un termen-umbrelă pentru a descrie „conceptele și metodele de îmbunătățire a procesului decizional în afaceri prin utilizarea sistemelor de suport bazate pe fapte”.[9] Această utilizare nu a devenit larg răspândită decât spre sfârșitul anilor 1990.[10]

Definiție

[modificare | modificare sursă]

Potrivit lui Solomon Negash și Paul Gray, business intelligence (BI) poate fi definită ca sisteme care combină:

împreună cu analiza, pentru a evalua informații corporative și competitive complexe în vederea prezentării lor către planificatori și factori de decizie, cu scopul de a îmbunătăți promptitudinea și calitatea informațiilor utilizate în procesul decizional.[11]

Potrivit Forrester Research⁠(d), business intelligence reprezintă „un set de metodologii, procese, arhitecturi și tehnologii care transformă datele brute în informații semnificative și utile, utilizate pentru a permite perspective și procese decizionale strategice, tactice și operaționale mai eficiente”.[12] Conform acestei definiții, business intelligence include managementul informațiilor (integrarea datelor⁠(d), calitatea datelor⁠(d), depozite de date, managementul datelor de bază, analiza textului și a conținutului etc.). Astfel, Forrester se referă la pregătirea datelor și utilizarea datelor ca două segmente separate, dar strâns legate, ale arhitecturii business intelligence.

Forrester distinge acest concept de „piața business intelligence”, care reprezintă „doar straturile superioare ale arhitecturii BI, precum raportarea⁠(d), analitica și tablourile de bord”.[13]

Comparat cu intelligence competitiv

[modificare | modificare sursă]

Deși termenul business intelligence este uneori utilizat ca sinonim pentru intelligence competitiv (deoarece ambele sprijină luarea deciziilor), BI utilizează tehnologii, procese și aplicații pentru a analiza în principal date interne, structurate și procese de afaceri, în timp ce intelligence-ul competitiv colectează, analizează și diseminează informații cu accent tematic asupra concurenților unei companii. În sens larg, intelligence-ul competitiv poate fi considerat un subset al business intelligence.[14]

Comparat cu analiza de afaceri

[modificare | modificare sursă]

Business intelligence și business analytics⁠(d) sunt uneori folosite interschimbabil, dar există și definiții alternative.[15] Thomas H. Davenport⁠(d), profesor de tehnologia informației și management la Babson College⁠(d), susține că business intelligence ar trebui împărțită în interogare⁠(d), raportare, procesare analitică online (OLAP)⁠(d), instrumente de tip „alerte” și analiza de afaceri. În această definiție, analiza de afaceri reprezintă subcomponenta BI concentrată pe statistică, predicție și optimizare, mai degrabă decât pe funcțiile de raportare.[16]

Date nestructurate

[modificare | modificare sursă]

Operațiunile de afaceri pot genera o cantitate foarte mare de date sub formă de e-mailuri, note interne, însemnări din call-center, știri, grupuri de utilizatori, conversații, rapoarte, pagini web, prezentări, fișiere imagine, fișiere video și materiale de marketing. Potrivit Merrill Lynch, peste 85% din toate informațiile de afaceri există în aceste forme; o companie ar putea utiliza un astfel de document o singură dată.[17] Din cauza modului în care sunt produse și stocate, aceste informații sunt fie date nestructurate⁠(d), fie date semi-structurate⁠(d).

Gestionarea datelor semi-structurate reprezintă o problemă nerezolvată în industria tehnologiei informației.[18] Conform estimărilor Gartner (2003), angajații din domeniul muncii intelectuale petrec 30–40% din timp căutând, identificând și evaluând date nestructurate. BI utilizează atât date structurate, cât și nestructurate. Primele sunt ușor de căutat, iar cele din urmă conțin o cantitate mare din informațiile necesare pentru analiză și luarea deciziilor.[18][19] Din cauza dificultății de a căuta, identifica și evalua corect datele nestructurate sau semi-structurate, organizațiile pot să nu utilizeze aceste vaste rezerve de informații, care ar putea influența o anumită decizie, sarcină sau proiect. Acest lucru poate conduce, în final, la luarea unor decizii slab fundamentate.[17]

Prin urmare, la proiectarea unei soluții de tip business intelligence/DW, trebuie luate în considerare atât problemele specifice asociate datelor semi-structurate și nestructurate, cât și cele legate de datele structurate.

Metadate

[modificare | modificare sursă]

Pentru a rezolva problemele legate de căutabilitatea și evaluarea datelor, este necesar să se cunoască anumite informații despre conținut. Acest lucru poate fi realizat prin adăugarea de context prin utilizarea metadatelor.[17] Multe sisteme captează deja o parte din metadate (de exemplu, numele fișierului, autorul, dimensiunea etc.), însă ar fi mai utile metadatele referitoare la conținutul propriu-zis – de exemplu rezumate, teme, persoane sau companii menționate. Două tehnologii concepute pentru generarea metadatelor despre conținut sunt clasificarea automată⁠(d) și extragerea informațiilor⁠(d).

Business intelligence și inteligența artificială

[modificare | modificare sursă]

Business intelligence include integrarea tehnicilor de inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML) în platformele BI pentru a susține analize mai avansate, precum analitica augmentată, care îmbunătățește interpretarea datelor și descoperirea de perspective dincolo de instrumentele tradiționale de raportare și vizualizare.[20]

Inteligența artificială generativă

[modificare | modificare sursă]

Business intelligence generativă reprezintă aplicarea tehnicilor de inteligență artificială generativă, precum modelele lingvistice mari, în domeniul business intelligence. Această combinație facilitează analiza datelor și permite utilizatorilor să interacționeze cu datele într-un mod mai intuitiv, generând perspective acționabile prin interogări în limbaj natural. De exemplu, Microsoft Copilot⁠(d) a fost integrat în instrumentul de analiză de afaceri Power BI⁠(d).[21]

Aplicații

[modificare | modificare sursă]

Business intelligence poate fi aplicată în următoarele scopuri de afaceri:

Riscuri

[modificare | modificare sursă]

Într-un raport din 2013, Gartner a clasificat furnizorii de business intelligence fie ca furnizori independenți „pure-play”, fie ca „mega-furnizori” consolidați.[24] În 2019, piața BI din Europa a fost influențată de noua legislație GDPR (Regulamentul general privind protecția datelor), care transferă responsabilitatea colectării și stocării datelor către utilizatorul datelor și impune reguli stricte pentru asigurarea conformității datelor. Creșterea pe piața europeană a continuat constant după mai 2019, când GDPR a fost implementat. Legislația a determinat companiile să își reevalueze propriile date din perspectiva conformității, dar a evidențiat și oportunități viitoare legate de personalizare și utilizarea furnizorilor externi de BI pentru creșterea cotei de piață.[25]

Note

[modificare | modificare sursă]
  1. ↑ Dedić N. & Stanier noC. (). „Measuring the Success of Changes to Existing Business Intelligence Solutions to Improve Business Intelligence Reporting” (PDF). Measuring the Success of Changes to Existing Business Intelligence Solutions to Improve Business Intelligence Reporting. Lecture Notes in Business Information Processing. 268. Springer International Publishing. pp. 225–236. doi:10.1007/978-3-319-49944-4_17. ISBN 978-3-319-49943-7. Format:Closed access
  2. ↑ „What Is Business Intelligence (BI)? | IBM”. IBM. .
  3. ↑ (Rud, Olivia (). Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken, N.J.: Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-39240-9.)
  4. ↑ Coker, Frank (). Pulse: Understanding the Vital Signs of Your Business. Ambient Light Publishing. pp. 41–42. ISBN 978-0-9893086-0-1.
  5. ↑ Chugh, R. & Grandhi, S. (2013,). "Why Business Intelligence? Significance of Business Intelligence tools and integrating BI governance with corporate governance". International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation, vol. 4, no.2, pp. 1–14.
  6. ↑ Golden, Bernard (). Amazon Web Services For Dummies. John Wiley & Sons. p. 234. ISBN 9781118652268. Accesat în . [...] traditional business intelligence or data warehousing tools (the terms are used so interchangeably that they're often referred to as BI/DW) are extremely expensive [...]
  7. ↑ Miller Devens, Richard (). Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes; Comprising Interesting Reminiscences and Facts, Remarkable Traits and Humors of Merchants, Traders, Bankers Etc. in All Ages and Countries. D. Appleton and company. p. 210. Accesat în . business intelligence.
  8. ↑ Luhn, H. P. (). „A Business Intelligence System” (PDF). IBM Journal of Research and Development. 2 (4): 314–319. doi:10.1147/rd.24.0314. Arhivat din original (PDF) la .
  9. ↑ D. J. Power (). „A Brief History of Decision Support Systems, version 4.0”. DSSResources.COM. Accesat în .
  10. ↑ Power, D. J. „A Brief History of Decision Support Systems”. Accesat în .
  11. ↑ Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (). Topic Overview: Business Intelligence. doi:10.1007/978-3-540-48716-6. ISBN 978-3-540-48715-9.
  12. ↑ Evelson, Boris (). „Topic Overview: Business Intelligence”.
  13. ↑ Evelson, Boris (). „Want to know what Forrester's lead data analysts are thinking about BI and the data domain?”. Arhivat din original la . Accesat în .
  14. ↑ Kobielus, James (). „What's Not BI? Oh, Don't Get Me Started... Oops Too Late... Here Goes..”. Arhivat din original la . Accesat în .
  15. ↑ „Business Analytics vs Business Intelligence?”. timoelliott.com. . Accesat în .
  16. ↑ Henschen, Doug (). „Analytics at Work: Q&A with Tom Davenport” (Interviu). Arhivat din original la . Accesat în .
  17. Salt la: 1 2 3 Rao, R. (). „From unstructured data to actionable intelligence” (PDF). IT Professional. 5 (6): 29–35. Bibcode:2003ITPro...5f..29R. doi:10.1109/MITP.2003.1254966.
  18. Salt la: 1 2 Blumberg, R.; S. Atre (). „The Problem with Unstructured Data” (PDF). DM Review: 42–46. Arhivat din original (PDF) la .
  19. ↑ Negash, S (). „Business Intelligence”. Communications of the Association for Information Systems. 13: 177–195. doi:10.17705/1CAIS.01315 Accesibil gratuit.
  20. ↑ „What is business intelligence? (Definition, tools and FAQs)”. Indeed. Accesat în .
  21. ↑ Novet, Jordan (). „Microsoft is bringing an A.I. chatbot to data analysis”. CNBC (în engleză). Accesat în .
  22. Salt la: 1 2 3 4 Feldman, D.; Himmelstein, J. (). Developing Business Intelligence Apps for SharePoint. O'Reilly Media, Inc. pp. 140–1. ISBN 9781449324681. Accesat în .
  23. ↑ Moro, Sérgio; Cortez, Paulo; Rita, Paulo (februarie 2015). „Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using text mining and latent Dirichlet allocation”. Expert Systems with Applications. 42 (3): 1314–1324. doi:10.1016/j.eswa.2014.09.024. hdl:10071/8522 Accesibil gratuit.
  24. ↑ Andrew Brust (). „Gartner releases 2013 BI Magic Quadrant”. ZDNet. Accesat în .
  25. ↑ SaaS BI growth will soar in 2010. InfoWorld (1 February 2010). Retrieved 17 January 2012.

Bibliografie

[modificare | modificare sursă]
  • en Kimball, Ralph; et al. (). The Data warehouse Lifecycle Toolkit"Necesită înregistrare gratuită (ed. 2nd). John Wiley & Sons Inc. ISBN 0-470-47957-4. 
  • en Rausch, Peter; Sheta, Alaa; Ayesh, Aladdin (). Business Intelligence and Performance Management: Theory, Systems, and Industrial Applications. Springer Verlag U.K. ISBN 978-1-4471-4865-4. .
  • en Munoz, J.M. (). Global Business Intelligence. Routledge : UK. ISBN 978-1-1382-03686. 
  • en Chaudhuri, Surajit; Dayal, Umeshwar; Narasayya, Vivek (august 2011). „An Overview of Business Intelligence Technology”. Communications of the ACM. 54 (8): 88–98. doi:10.1145/1978542.1978562. 

Vezi și

[modificare | modificare sursă]

Legături externe

[modificare | modificare sursă]
Commons
Commons
Wikimedia Commons conține materiale multimedia legate de business intelligence
Adus de la https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Business_intelligence&oldid=17516991