نقش ذخیره‌سازی داده‌ها در معماری هوش تجاری چیست؟

معماری BI

فرآیندهای تصمیم‌گیری موثر در تجارت به اطلاعات با کیفیت بالا بستگی دارد. این یک واقعیت در فضای رقابتی کسب‌وکار امروز است که نیاز به دسترسی سریع به انبار ذخیره داده دارد، به گونه‌ای سازمان‌یافته است که باعث بهبود عملکرد کسب‌وکار، ارائه بینش سریع، دقیق و مربوط به داده‌ها می‌شود. معماری هوش تجاری برای انطباق با این شرایط با انبارداری داده‌ها به عنوان ستون فقرات این فرایندها ظاهر شده است.

در این بخش از آموزش‌های کیسان، ما تعریف، اتصال، انبارداده و هوش‌تجاری را توضیح خواهیم داد. اما ابتدا، اجازه دهید با تعاریف اساسی شروع کنیم.

معماری هوش تجاری

معماری BI چیست؟

معماری هوش تجاری اصطلاحی است، که برای توصیف استانداردها و سیاست‌های سازماندهی داده‌ها با کمک تکنیک‌ها و فناوری‌های مبتنی بر رایانه ایجاد می‌شود. که سیستم‌های هوش‌تجاری را برای تجسم، گزارش و تجزیه و تحلیل داده‌های آنلاین ایجاد می‌کند.

یکی از مولفه‌های معماری BI انبارداری داده است. سازماندهی، ذخیره، تمیز کردن و استخراج داده‌ها باید توسط یک سیستم مخزن مرکزی، یعنی انبار داده انجام شود. که ما در مقاله مفاهیم انبار داده بصورت کامل دراین باره صحبت کردیم، که به عنوان مولفه اساسی هوش‌تجاری در نظر گرفته می‌شود. اما دقیقاً چگونه به هم متصل شده‌اند؟

انبار داده و هوش‌تجاری چیست؟

انبار داده و هوش‌تجاری اصطلاحاتی هستند که برای توصیف روند ذخیره‌سازی تمام داده‌های شرکت در پایگاه‌های داده داخلی یا خارجی از منابع مختلف با تمرکز بر تجزیه و تحلیل و تولید بینش‌های عملی از طریق ابزارهای آنلاین BI استفاده می‌شود.

هر یک از اینها به تنهایی عملکردی نخواهد داشت. در ادامه ما توضیح خواهیم داد، که چارچوب، آنها را با استفاده از نمودار معماری BI احاطه کرده است تا به طور کامل درک کند که چگونه انبار داده فرآیندهای BI را افزایش می‌دهد.

چارچوب معماری bi در تجارت مدرن

مولفه‌ها و لایه‌های مختلفی وجود دارد که معماری هوش تجاری از آنها تشکیل شده است. هر یک از این مولفه‌ها هدف خاص خود را دارند. اما ابتدا ببینیم این اجزا دقیقاً از چه چیزهایی ساخته شده‌اند.

یک چارچوب معماری شامل موارد زیر است:

  • جمع‌آوری‌داده‌ها
  • یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • ذخیره اطلاعات
  • تحلیل داده‌ها
  • توزیع داده‌ها
  • واکنش مبتنی بر بینش

ما می‌توانیم در نمودار معماری BI خود ببینیم که چگونه روند از لایه‌های مختلف عبور می‌کند. ما در ادامه به توضیح هرکدام از اینها خواهیم پرداخت.


1. جمع‌آوری‌داده‌ها

جمع آوری داده ها در معماری هوش تجاری

اولین قدم در ایجاد یک معماری پایدار، بسته به نیاز و منابع یک شرکت، در جمع‌آوری‌‌داده‌ها از منابع مختلف داده مانند CRM ،ERP، پایگاه داده‌ها، پرونده‌ها یا APIها شروع می‌شود. ابزارهای مدرن BI اتصالات داده‌ای مختلف، سریع و آسان زیادی را ارائه می‌دهند تا با استفاده از موتورهای ETL هوشمند در پس زمینه، این روند را روان و آسان کنید. آنها امکان برقراری ارتباط بین بخش‌ها و سیستم‌های پراکنده را فراهم می‌کنند که در غیر این صورت متفاوت باقی می‌مانند. از نظر تجاری، این یک عنصر مهم در ایجاد یک فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است که می‌تواند خطاها را از بین ببرد، بهره‌وری را افزایش دهد و عملیات را ساده کند.


2. یکپارچه سازی داده‌ها

هنگامی که داده‌ها از طریق سیستم‌های پراکنده جمع‌آوری می‌شوند، مرحله بعدی در استخراج داده‌ها و بارگیری آنها در یک انبار داده ادامه می‌یابد. این فرآیند ETL (Extract-Transform-Load) نامیده می‌شود.

مراحل معماری هوش تجاری

با افزایش روزافزون داده‌های تولید شده و بار بیش از حد در بخش‌های فناوری‌اطلاعات و متخصصان، ETL به عنوان یک سرویس، به عنوان یک پاسخ طبیعی برای حل درخواست‌های پیچیده داده در صنایع مختلف ارائه می‌شود. روند کار ساده است. داده‌ها از منابع خارجی گرفته می‌شوند در حالی که اطمینان حاصل می‌شود که این منابع بر عملکرد یا سایر موارد تأثیر منفی ندارند. در مرحله دوم، داده‌ها با استاندارد مورد تقاضا، مطابقت دارند. به عبارت دیگر، این مرحله (تبدیل) اطمینان حاصل می‌کند که داده‌ها تمیز و آماده شده‌اند تا مرحله نهایی که بارگیری در یک انبار داده است.

3. ذخیره‌سازی داده‌ها

اکنون به مفاهیم انبارداری داده و هوش‌تجاری نزدیک می‌شویم. در حالی که هر دو اصطلاح اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، تفاوت‌های خاصی وجود دارد که ما برای دستیابی به یادگیری دقیق‌تری در مورد این موضوع در مقاله تفاوت اصلی بین هوش‌تجاری و انبارداری داده‌ها صحبت کرده‌ایم.


4. تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها در معماری هوش تجاری

در این مرحله از معماری هوش تجاری، ما پس از پردازش داده‌ها با استفاده از انبار داده(ها)، روی تجزیه و تحلیل داده‌ها متمرکز خواهیم شد. نیاز همه جانبه به تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز برای توانمندسازی مشاغل مختلف برای رشد و سود از طریق ابزارهای کاربردی BI انجام می‌شود. به خصوص هنگامی که صحبت از تجزیه و تحلیل موقت می‌شود که آزادی، قابلیت استفاده و انعطاف‌پذیری را در انجام تجزیه و تحلیل و کمک به پاسخگویی سریع و دقیق به سوالات مهم کسب‌و‌کار فراهم می‌کند.


5. توزیع داده‌ها

توزیع داده‌ها یکی از مهمترین فرایندها در هنگام تقسیم اطلاعات و ارائه بینش ضروری به ذینفعان برای دستیابی به توسعه پایدار تجارت است. توزیع معمولاً به 3 روش انجام می‌شود:

الف) گزارش‌گیری از طریق ایمیل‌های خودکار:

گزارش‌های ایجاد شده را می‌توان با یک برنامه مشخص شده با گیرندگان انتخابی به اشتراک گذاشت. داشبوردها به طور خودکار به صورت روزانه، هفتگی یا ماهانه به روز می‌شوند که کار دستی را از بین می‌برد و اطلاعات به‌روز را امکان پذیر می‌کند.

ب) داشبورد:

گزینه دیگر گزارش، اشتراک مستقیم داشبورد در یک محیط امن بیننده است. کاربرانی که با آنها به اشتراک می‌گذارید نمی‌توانند ویرایش یا تغییر محتوا دهند اما می‌توانند از فیلترهای اختصاصی برای دستکاری داده‌ها و تعامل با داشبورد استفاده کنند. گزینه دیگر اشترا‌ک‌گذاری از طریق URL عمومی است که به کاربران امکان می‌دهد به داشبورد دسترسی پیدا کنند همانطور که در تصویر زیر نشان داده شده است:

داشبورد در معماری هوش تجاری

ج) جاسازی:

این شکل از توزیع داده‌ها از طریق BI تعبیه شده فعال می‌شود. برنامه شخصی شما می‌تواند از داشبورد به عنوان وسیله تجزیه و تحلیل و گزارشگری بدون نیاز به برچسب‌گذاری ابزار BI در برنامه‌های خارجی یا اینترانت استفاده کند.

6. واکنش‌های مبتنی بر بینش تولید شده

مرحله نهایی که معماری هوش‌تجاری قدرت خود را بیان می‌کند، قسمت اساسی هر تجارت است: ایجاد تصمیمات مبتنی بر داده. بدون ستون فقرات انبار کردن داده‌ها و هوش‌تجاری، مرحله نهایی ممکن نیست و مشاغل قادر به پیشرفت نیستند. مدیران عامل، مدیران، متخصصان، همکاران و همه ذینفعان علاقه‌مند می‌توانند از قدرت داده برای تولید تصمیمات معتبر، دقیق و مبتنی بر داده برخوردار شوند که به آنها در حرکت به جلو کمک می‌کند.

این داشبورد محصول نهایی نحوه کار انبار داده و هوش‌تجاری با هم است. فرآیندهای پشت این تجسم شامل کل معماری است که ما توصیف کردیم، اما دستیابی به آن، بدون یک راه‌حل انبار داده محکم، امکان‌پذیر نیست. در نهایت، این یک مدیر سطح بالا را قادر می‌سازد درک درستی از توسعه استراتژیک و تصمیمات بالقوه برای ایجاد و حفظ یک تجارت پایدار داشته باشد.

در این داشبورد خاص، می‌توانید درآمد کل و همچنین در سطح مشتری را ببینید، همچنین هزینه‌ها را اضافه می‌کنید. اهداف همچنین به گونه‌ای تنظیم شده‌اند که داشبورد بلافاصله محاسبه کند که آیا از نظر مدیریت برآورده شده‌اند یا به تنظیمات اضافی نیاز است. از آنجا که درآمد، یکی از مهمترین فاکتورها هنگام ارزیابی رشد اقتصادی است، این داشبورد مدیریت اطمینان می‌دهد که تمام داده‌های اساسی تجسم می‌یابد و کاربر می‌تواند به راحتی با هر بخش تعامل مداوم داشته باشد.و فرآیندهای تصمیم‌گیری را منسجم‌تر کند و در نهایت، سود آورتر است.

سخن پایانی

انبارداری داده‌ها و هوش تجاری راه‌حل‌هایی برای یک تجارت آینده‌نگر است. ما این اصطلاحات و چگونگی مکمل معماری BI را توضیح داده‌ایم. در نظر گرفتن این فرایندها از اهمیت فراوانی در محیط تجارت امروز برخوردار است.

زیرا بهترین روش مدیریت داده را به همراه دارد که فقط می‌تواند نتایج مثبتی به همراه داشته باشد. اگرچه این اصطلاحات در سالهای اخیر به عنوان مترادف استفاده شده‌اند، اما امروزه آنها در سطوح مختلف عمل می‌کنند، اما چشم‌انداز یکسان است:
  • تجزیه و تحلیل
  • تمیز کردن
  • نظارت 
  • ارزیابی داده‌ها به بهترین و مثمر ثمرترین شکل ممکن.
منبع:
نوشتهٔ پیشین
سئو چیست؟ 3 تکنیک کار سئو را بشناسید.
نوشتهٔ بعدی
نحوه ی به کار گیری نقشه آفلاین در power bi
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


در این محیط کاری رقابتــی، مهم است که سازمان‌‌ها دارای…
کانون ارزیابی چیست
دلیل اصلی برای استفاده از Microsoft Power BI Power BI…
دلیل اصلی برای استفاده از Microsoft Power BI
در 30 شهریور 1400 اجرای کانون ارزیابی هوشمند در گاز…
تُجار با هم به صورت تیمی کار می‌کنند و از…
مهارتهای بین فردی چیست؟
بازاریابی محتوایی B2B و B2C به استراتژی‌های کاملاً متفاوتــی نیاز…
ایجاد استراتژی محتوای B2B
فهرست