Интелектуальное управление бизнессом

 

 

Содержание

Введение……………………………………………………………….2

1.Что такое Business Intelligence…………………………………....2-4

    1.1Термин Business Intelligence…………………………………..2-4

2. Место и характерные особенности Business intelligence……..…4-7

 2.1 Business intelligence и Knowledge Management…………….....5

 2.2 BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция…………...5-6

2.3 BI и хранилища данных……………………………………...6-7

3. Основные принципы Business Intelligence……………………..7-16

    3.1 Три основных принципа BI…………………………………..7-9

    3.2 Структура портфеля инструментов BI…………………..…9-16

Заключение……………………………………………………………17

Список использованных источников………………………………..18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Термин  «business intelligence» существует сравнительно давно, хотя у нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада. Попытаемся разобраться в его сути.

В русском  языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность  человека. На первый взгляд неплохой перевод  для термина Business intelligence предложен в «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли «неинтеллектуальный анализ данных». На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence»:

• способность узнавать и понимать; готовность к пониманию;
• знания, переданные или приобретенные путем обучения,опыта;
• действие или состояние в процессе познания;
• разведка, разведывательные данные.

 

 

1. Что такое Business Intelligence?

 

1.1Термин Business Intelligence

 

Впервые термин Business Intelligence предложил американский ученый Ханс Петер Лун (1896-1964). Он был специалистом в области information science, то есть занимался информатикой в ее первородном смысле, поскольку это было еще в докомпьютерную эпоху, ему были доступны только электромеханические табуляторы.

Перед тем  как обозначить предмет своей  работы, он определил его компоненты, описав business как набор различных активностей, предпринимаемых в науке, технологиях, коммерции, индустрии, законодательной деятельности, обороне и т.д. Коммуникационные системы, поддерживающие эти виды активности, он назвал intelligence system, то есть системами, поддерживающими разумную деятельность. А под intelligence Лун понимал способность устанавливать взаимосвязь между представлениями отдельных фактов с тем, чтобы действовать в интересах решения поставленных задач и намеченных целей.

Рождение BI датируется 1958 годом, когда Ханс Петер Лун опубликовал в IBM System Journal статью «A Business Intelligence System». В ней он представил бизнес как набор различных видов деятельности в науке, технологиях, коммерции, индустрии и даже в законодательной сфере, а обеспечивающие его системы – системами, поддерживающими разумную деятельность (intelligence system).

Словом  intelligence Лун обозначал способность устанавливать взаимосвязь между представлениями отдельных фактов и действиями в интересах решения поставленных задач и достижения намеченных целей. Лун замечателен своей разносторонностью: он проработал много лет в текстильной промышленности, сделал несколько изобретений, в том числе измерительный прибор «лунометр», производимый и используемый по сей день. Однако в 50-е годы он изменил направление деятельности и отдал много сил разработке методов работы с информацией; известно, что именно Лун Современные определения Business Intelligence

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence»: способность узнавать и понимать; готовность к пониманию; знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта; действие или состояние в процессе познания; разведка, разведывательные данные.

В определении  аналитиков Gartner конца 1980-х годов business intelligence это «пользователецентрический процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений».

Позже в 1996 году появилось уточнение —  «инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов могут  помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, — сегодня эти инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-интеллект (Business Intelligence)».

Согласно  первоначальным определениям, BI — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Надо отметить, что большинство определений трактуют «business intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний.

В статье Джонатана Ву (Jonathan Wu) «Business Intelligence: What is Business Intelligence?», говорится: «Business Intelligence является процессом сбора многоаспектной информации об исследуемом предмете. Разработаны программные приложения, которые обеспечивают пользователей возможностью проводить такой процесс для ответа на вопросы бизнеса и для выявления значимых тенденций или шаблонов в исследуемой информации».

А вот  определение, предложенное The Data Warehousing Institute: «Business intelligence имеет отношение к процессу превращения данных в знания, а знаний в действия бизнеса для получения выгоды. Является деятельностью конечного пользователя, которую облегчают различные аналитические и групповые инструменты и приложения, а также инфраструктура хранилища данных».

Глоссарий(www.sdgcomputing.com/glossary.htm) избегает напрямую говорить о business intelligence, а ведет речь об инструментах бизнесинтеллекта (business intelligence tools), но в контексте данных, информации и знаний: «Инструменты business intelligence — программное обеспечение, которое позволяет бизнес пользователям видеть и использовать большое количество сложных данных. Знания, основанные на данных, (data-based knowledge) получаются из данных с использованием инструментов business intelligence и процесса создания и ведения хранилища данных (data warehousing)».

Другая  часть определений рассматривает  business intelligence не как процесс, а как результат процесса извлечения знаний — как сами знания о бизнесе для принятия решений.

Следующее определение взято из глоссария  к материалу «Impossible Data Warehouse Situations: Solutions from the Experts»: «Business Intelligence (BI) обычно описывает результат углубленного анализа детальных данных бизнеса, включает технологии баз данных и приложений, а также практику анализа. Иногда используется как синоним «поддержки принятия решений», хотя Business Intelligence понятие технически более широкое».

Другое  определение подобного рода гласит: «Business Intelligence — знания, добытые о бизнесе с использованием различных аппаратно-программных технологий. Такие технологии дают возможность организациям превращать данные в информацию, а затем информацию в знания».  Это определение четко разграничивает понятия «данные», «информация» и «знания». Данные понимаются как реальность, которую компьютер записывает, хранит и обрабатывает — это «сырые данные». Информация — это то, что человек в состоянии понять о реальности, а знания — это то, что в бизнесе используется для принятия решений. В процессе организации информации для получения знания часто применяют хранилища данных, а для представления этого знания пользователям — инструменты бизнес интеллекта. Каждый год количество данных в мире удваивается, но от этого мало пользы, хотя их можно превратить в полезную информацию и знания — информация сама по себе не очень подходит для принятия решений в виду ее огромного объема. Средства бизнес интеллекта и хранилищ данных призваны находить в кучах данных и информации то существенное, что реально прибавляется к нашим полезным знаниям. Они не пытаются полностью заменить человека, а используют для формирования гипотез интуицию, основанную на его подсознании и личном опыте.

 

2. Место и характерные особенности Business intelligence

 

 В  основе технологии BI лежит организация  доступа конечных пользователей  и анализ структурированных количественных  по своей природе данных и информации о бизнесе. BI порождает итерационный процесс бизнес-пользователя, включающий доступ к данным и их анализ, и тем самым проявление интуиции, формирование заключений, нахождение взаимосвязей, чтобы эффективно изменять предприятие в положительную сторону. BI имеет широкий спектр пользователей на предприятии, включая руководителей и аналитиков.

 

 Business intelligence и Knowledge Management

 

 Некоторые  склонны весьма широко трактовать BI, включая в это понятие и технологию управления знаниями Knowledge Management (КМ), которая, однако больше связана с анализом неструктурированной или слабоструктурированной информации (например, HTML), которая не является предметом анализа BI инструментов. KM обеспечивает категоризацию, разведку и семантическую обработку текстов, расширенный поиск информации и др. Технология BI имеет отношение к анализу фактографической структурированной (базы данных, плоские файлы и другие ODBC или OLE DB-источники данных) и квазиструктурированной информации (например, XML).

Плотные стыки и пересечения возможны при подготовке справочной информации для анализа с помощью разведки (text mining) и очистки текста, а также при расширении поиска информации на аналитические БД. Корпорации IBM и Microsoft реализуют стратегии интеграции программных средств бизнес интеллекта и инструментов управления знаниями, ставя своей целью создание нового поколения ПО, которое будет обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.

 

 

 

 BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция

 

 За  последние 10 лет менялись названия  и содержание информационно-аналитических систем от информационных систем руководителя (executive information systems, EIS) до систем поддержки принятия решений (decision support systems, DSS) и сейчас до систем бизнес интеллекта.

 Во  времена больших ЭВМ и миникомпьютеров, когда у большинства пользователей не было прямого доступа к компьютерам, организации зависели от своих подразделений ИТ, которые обеспечивали их стандартными и параметрическими отчетами. Но чтобы получить отчеты, отличные от стандартных, пользователям нужно было заказывать их разработку и ждать в течение нескольких дней или недель.

 Приложения EIS были настроены на нужды  руководителей и менеджеров и давали возможность получать основную агрегированную информацию о состоянии их бизнеса в виде таблиц или диаграмм. Обычно они включали регламентные запросы с набором параметров. Такие пакеты обычно разрабатывались силами своих подразделений ИТ. Для получения дополнительной информации и проведения дальнейшего анализа применялись другие приложения или создавались по заказу запросы или отчеты на SQL.

 Приложения DSS первого поколения были пакетами прикладных программ с динамической генерацией SQL скриптов по типу запрашиваемой пользователем информации. Они позволяли аналитикам получать информацию из реляционных БД, не требуя знания SQL. В отличие от EIS приложения DSS могут отвечать на широкий спектр вопросов бизнеса, имеют несколько вариантов представления отчетов и определенные возможности форматирования. Однако гибкость таких пакетов все же была ограничена из за ориентации на конкретный набор задач.

 С  приходом ПК и локальных сетей  следующее поколение приложений DSS строится уже на основе BI и позволяет пользователю непрограммисту легко и оперативно извлекать информацию из различных источников, формировать собственные настраиваемые отчеты или графические представления, проводить многомерный анализ данных. Развитие систем бизнес интеллекта прошло путь от «толстых» клиентов до Web приложений, в которых пользователь ведет исследование с помощью браузера и может работать удаленно. Можно также создавать сценарии «что если» и коллективно просматривать и обновлять информацию.

 Хотя  пользователи корпоративной BI информации традиционно находятся внутри предприятия, с распространением Web для электронного бизнеса, B2B, CRM и SCM BI пользователи могут быть и внешними по отношению к предприятию, а в B2C, C2B и на торговых площадках пользователями BI являются пользователи Internet.

 

 BI и хранилища данных

 

 Концепция,  методы и средства хранилища  данных (Data warehousing) определяют подходы и обеспечивают интеграцию, очистку, ретроспективное хранение информации, предназначенной для анализа, отвечают на вопрос «Как подготовить информацию для анализа?». Технология бизнес интеллекта определяет методы и средства доступа и оперативного анализа информации в терминах предметной области. BI средства не обязательно должны работать в инфраструктуре хранилища данных, но в этом случае проблема очистки и согласования данных возлагается на них, причем осуществлять эти операции придется на лету или же предварительно, но для обособленного информационного ресурса. Кроме того, есть эффект влияния на производительность и надежность оперативной системы обработки транзакций. Вот почему хорошей корпоративной практикой является выделение транзакционной и аналитической составляющих и применение для второй различных решений по хранилищу данных. Основные стыки идут не только на уровне информации, но и на уровне метаданных. В случае хранилища данных можно обеспечить централизованное управление метаданными.

 Следует  отметить, что часто термином  «хранилище данных» обозначают систему поддержки принятия решений DSS или информационно-аналитическую систему, основанные на технологиях хранилища данных и бизнес интеллекта.