Que é Business Intelligence e para que serve

O obxectivo de Business Intelligence é coñecer como se pode usar a información para analizar unha actividade ou comprender como un sistema pode converter datos en bruto en información útil.

Moitas veces as experiencias, percepcións e estratexias que usamos nos procesos de toma de decisións cambian moi lentamente. A información, por outra banda, sempre é nova e cambia de forma rápida e importante.

De que serve un plan de acción ben deseñado se é tarde para conseguir unha vantaxe competitiva?

A miúdo hai unha enorme diferenza entre a información que precisan os tomadores de decisións e a infinidade de datos que as empresas recollen cada día. O principal problema que queda é como converter todos os datos en información utilizable.

O aspecto máis difícil é atopar a métrica adecuada para medir o rendemento da empresa. Estas métricas chámanse KPIs ou Key Performance Indicators (indicadores clave do rendemento)

Business Intelligence usa un enfoque de xestión racional

Grazas a este proceso, as diversas fontes de datos presentes na empresa convértense en información para apoiar as decisións. A transformación realízase polos seguintes pasos:

Fontes de datos -> Análise multidimensional de cubos -> Exploración de datos -> Minería de datos -> Optimización -> Decisión

As fontes de datos poden ser:

• ERP
• CRM
• Database
• Arquivos
• Redes Sociais
• ...

A través das ferramentas ETL (Extract, Transform, Load) os datos das distintas fontes están integrados nun único almacén de datos do que se extraen os marts de datos para as análises posteriores dos distintos sectores empresariais (Loxística, Marketing, ...).

Tamén che pode gustar: O marco das catro accións, estratexias para a innovación

Tamén che pode gustar: O marcoBusca de voz por estratexia de SEO e éxito de asistentes persoais

A casa de datos é o lugar onde se consolidan os datos corporativos.

O termo Data Mart (literalmente repositorio de datos) designa un subconxunto do almacén de datos que contén datos do almacén de datos para un determinado sector empresarial (departamento, xestión, servizo, gama de produtos, etc.). Fálase por exemplo de Data Mart Marketing, Commercial Data Mart
Unha Dataware House está deseñada para facilitar a análise de datos non volátiles, procedentes de distintas fontes, transformadas e mantidas lóxicas e físicas durante longos períodos de tempo para permitir a análise do mercado. Non se poden xestionar datos volátiles

Extraer, transformar, cargar (ETL) refírese ao proceso de extracción, transformación e carga de datos nun sistema de síntese (Data Almacén, Data Mart).
Os datos son extraídos de sistemas fonte como bases de datos transaccionais (OLTP), ficheiros de texto comúns ou outros sistemas informáticos (por exemplo, sistemas ERP ou CRM).
Polo tanto, sofren un proceso de transformación que consta de:

• Seleccione só aqueles que sexan de interese para o sistema
• Normalizar os datos (por exemplo eliminando duplicados)
• Derive novos datos calculados
• Realiza compañeiros (xuntanzas) entre datos recuperados de diferentes táboas
• Agrupa os datos pertencentes ao mesmo obxecto

Esta transformación ten como finalidade consolidar os datos (é dicir, facer datos homoxéneos de diferentes fontes) para que se adhiran á lóxica empresarial do sistema de análise para o que se desenvolva. Finalmente son cargados nas táboas do sistema de síntese (carga).

Tamén che pode gustar: A importancia de ser o primeiro: Google controla o control de tráfico de drone

Tamén che pode gustar: L 'HYPERLOOP de Elon Musk, un proxecto de 170 anos

Data Mining é a extracción de coñecemento ou coñecemento de grandes cantidades de datos e o uso industrial ou operativo deste coñecemento.

A data Data Mining ten un dobre valor:

• Extracción, con técnicas analíticas avanzadas, de información implícita, oculta, a partir de datos xa estruturados, para facela dispoñible e directamente utilizable
• Exploración e análise de grandes cantidades de datos para descubrir patróns (patróns) significativos. Este tipo de actividades é crucial en moitas áreas da investigación científica, pero tamén noutros sectores. Úsase para resolver diferentes problemas, que van desde a xestión de relacións con clientes (CRM), ata a identificación de comportamentos fraudulentos.

Para obter máis información sobre os cursos de formación de Business Intelligence e Qlik, pode contactar comigo enviando un correo electrónico a info @bloginnovazione.el, ou cubrindo o formulario de contacto de BlogInnovazione.it

Ercole Palmeri

Xerente de innovación temporal