多くの場合、意思決定プロセスで使用する経験、認識、戦略は非常にゆっくりと変化します。 一方、情報は常に新しく、急速に重要な方法で変化します。
多くの場合、意思決定者が必要とする情報と、企業が毎日収集する無数のデータには大きな違いがあります。 残っている主な問題は、すべてのデータを使用可能な情報に変換する方法です。
ビジネスインテリジェンスは合理的な管理アプローチを使用します
このプロセスのおかげで、会社に存在するさまざまなデータソースが、意思決定をサポートするための情報になります。 変換は、次の手順で実行されます。
データソースには次のものがあります。
ETLツール（抽出、変換、ロード）を介して、さまざまなソースのデータが単一のデータウェアハウスに統合され、そこからさまざまなビジネスセクター（ロジスティクス、マーケティングなど）の分析のためにデータマートが抽出されます。
用語Data Mart（文字通りデータリポジトリ）は、特定のビジネスセクター（部門、管理、サービス、製品範囲など）のデータウェアハウスデータを含むデータウェアハウスのサブセットを示します。 したがって、たとえば、データマートマーケティング、コマーシャルデータマートについて話す
Dataware Houseは、さまざまなソースからの不揮発性データの分析を容易にするように設計されており、長期間にわたって論理的および物理的に変換および維持され、市場分析を可能にします。 揮発性データを管理できません
抽出、変換、ロード（ETL）は、データを抽出、変換、および合成システム（データウェアハウス、データマート）にロードするプロセスを指します。
データは、トランザクションデータベース（OLTP）、一般的なテキストファイル、または他のコンピューターシステム（ERPまたはCRMシステムなど）などのソースシステムから抽出されます。
したがって、これらは次のような変換プロセスを経ます。
この変換の目的は、データを統合する（つまり、異なるソースからのデータを同種にする）ことです。これにより、データが開発された分析システムのビジネスロジックに準拠します。 最終的には、合成システムのテーブルにロードされます（ロード）。
今日、データマイニングには2つの価値があります。
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Ercole Palmeri
一時的なイノベーションマネージャー
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