ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات - اشتقاق القيمة من مستودع البيانات الخاص بك

By |2022-05-24T08:53:03+00:00مسيرة 3rd، 2022|

تعتمد الشركات الحديثة الآن على رؤى دقيقة وعملية صنع القرار المستندة إلى البيانات للتخطيط الاستراتيجي والنمو. تُظهر الأهمية المتزايدة لذكاء الأعمال وتحليلات البيانات كيف تستخدم الشركات أدوات قوية لإدارة البيانات ومنصات التحليلات لدعم اتخاذ قراراتها. علاوة على ذلك ، يعتمد ذكاء الأعمال على تقنيات مثل تخزين البيانات لتوفير معلومات استخباراتية دقيقة وموثوقة وفي الوقت المناسب. لفهم كيف تقدم بنية ذكاء الأعمال القيمة ، من المناسب أولاً فهم العلاقة التكميلية بين مستودع البيانات وذكاء الأعمال.

ما هو ذكاء الأعمال؟

يشير ذكاء الأعمال (BI) إلى العمليات والتقنيات التي تساعد في استخلاص رؤى هادفة وذكاء قابل للتنفيذ من البيانات. تصل أدوات ذكاء الأعمال إلى بيانات المؤسسة لتقديم التحليلات والأفكار في شكل تقارير ولوحات معلومات ورسوم بيانية وملخصات ومخططات.

بالإضافة إلى ذلك ، تعمل هذه الأدوات على تمكين مجموعة واسعة من صناع القرار داخل المنظمة. على سبيل المثال ، يتتبع المسوقون مقاييس الحملة أو سلوك العميل في لوحات المعلومات في الوقت الفعلي. تقوم فرق الشؤون المالية بجمع البيانات من جميع الأقسام لمعرفة العوامل التي تؤثر على الربح والخسارة. يستخدم موظفو المبيعات لوحات معلومات الأعمال لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية ، بينما تستخدم أقسام التشغيل ذكاء الأعمال لتحسين عمليات الأعمال.

تتكون بنية BI الأساسية من المكونات التالية:

  • أنظمة المصدر أو قواعد البيانات المتباينة التي تجمع البيانات في شكلها الأصلي الخام.
  • تقوم طبقة التكامل في DWH باستخراج البيانات من قواعد البيانات وتنظيفها وتحميلها في DWH.
  • مستودع بيانات يقوم بإعداد البيانات وتخزينها للتحليل.
  • أدوات ذكاء الأعمال لرسم وتقديم الرؤى المستندة إلى البيانات في شكل تصورات وتقارير ولوحات معلومات وملخصات ومخططات.

ما هو دور مستودع البيانات (DWH) في ذكاء الأعمال؟

وراء كل نظام ذكاء أعمال ناجح ، هناك DWH قوي. الآن ، ما هو مستودع البيانات؟ أ مستودع البيانات (DWH) هي منصة مركزية لتوحيد وتخزين البيانات من مصادر مختلفة وإعداد هذه البيانات لذكاء وتحليلات الأعمال النهائية. فكر في الأمر كمستودع واحد ينظم ويخزن جميع البيانات لتحليلات ذكاء الأعمال.

يقوم DWH بتخزين البيانات التاريخية والحالية بتنسيق منظم محسن للاستعلام المعقد. ثم يتم توصيله بأدوات Business Intelligence لإنشاء تقارير ، بما في ذلك التوقعات والاتجاهات والتصورات الأخرى التي تغذي الرؤى القابلة للتنفيذ.

تتكون مكونات مستودع البيانات لـ BI من أدوات ETL (استخراج وتحويل وتحميل) وقاعدة بيانات DWH وأدوات الوصول إلى DWH وطبقات إعداد التقارير. هذه الأدوات موجودة لتبسيط عملية علم البيانات ولتقليل أو إلغاء الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية لمعالجة خطوط أنابيب البيانات. تساعد أدوات ETL في استخراج البيانات من أنظمة المصدر ، وتحويلها إلى التنسيق المطلوب ، وتحميل البيانات المحولة إلى DWH. يقوم مكون قاعدة البيانات بتخزين وإدارة البيانات المنظمة لإعداد التقارير. تسمح أدوات الوصول لمستخدمي ذكاء الأعمال بالتفاعل مع البيانات الموجودة في DWH. توفر طبقة التقارير واجهة BI لتحليل وتصور البيانات المخزنة في مستودع البيانات.

ما هو الفرق بين تخزين البيانات وذكاء الأعمال؟

هناك اختلافات رئيسية محددة بين ذكاء الأعمال ومستودع البيانات. ومع ذلك ، قبل أن نتعمق في الاختلافات ، من الضروري ملاحظة أنها تعمل في نفس المساحة ولها نفس القدر من الأهمية لاستراتيجية شاملة لذكاء الأعمال.

فيما يلي بعض الاختلافات الكامنة بين الاثنين.

  • الهدف

الغرض الأساسي من ذكاء الأعمال هو تحليل البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ إلى صانعي القرار. هنا ، يعد مستودع البيانات مستودعًا مركزيًا لجمع البيانات ومعالجتها وتخزينها من مصادر مختلفة ومتباينة.

  • هدف

الهدف من BI هو تسهيل مستخدمي الأعمال في اتخاذ قرارات أعمال ذكية ومدعومة بالبيانات من خلال التنبؤ والتحليلات التنبؤية. من ناحية أخرى ، فإن الغرض من مستودع البيانات هو تخزين البيانات المنظمة في موقع مركزي بحيث يمكن لمستخدمي ذكاء الأعمال الوصول إلى عرض شامل لبيانات المؤسسة.

  • الناتج

يتكون مخرجات BI من لوحات المعلومات والتقارير ومرئيات البيانات والمخططات والرسوم البيانية التي تحتوي على رؤى واتجاهات. تتيح هذه النتائج لمستخدمي الأعمال فهم البيانات المعقدة. يتكون إخراج DWH من سجلات البيانات المحفوظة في جداول الحقائق والأبعاد من نماذج البيانات.

  • المستخدمين

عادةً ما يكون مستخدمو ذكاء الأعمال من المديرين التنفيذيين أو المديرين أو محللي البيانات الذين يتطلعون إلى إجراء تحليل البيانات في الوقت المناسب لاتخاذ قرارات أفضل. على العكس من ذلك ، يتم التعامل مع DWH بشكل عام وصيانته من قبل المهندسين المعماريين والمهندسين البيانات الذين يزودون مستخدمي الأعمال ببيانات جاهزة للتحليل.

  • منصات التداول

بعض أدوات BI شائعة الاستخدام هي SAP و Power BI و Tableau و Qlik. من ناحية أخرى ، يشمل موفرو مستودعات البيانات المشهورين الأمازون الأحمرو Google BigQuery و Azure Synapse.

كيف يتم تحليل البيانات باستخدام مستودع البيانات؟

مع دمج جميع البيانات على منصة مركزية ، يستخدم DWH المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) لمعالجة مساحات كبيرة من البيانات. إنه نهج معالجة البيانات الذي يستخدمه DWH لتبسيط الاستعلامات المعقدة. بعبارات أبسط ، إنها طريقة حوسبة تساعد المستخدمين على استخراج البيانات المطلوبة والاستعلام عنها للتحليل.

على سبيل المثال ، إذا سأل شخص ما عن العلاقة بين مجموعتي بيانات مختلفتين في DWH ، فسيتم استخدام معالجة OLAP للتنقل عبر البيانات المخزنة للعثور على المعلومات المطلوبة وتحديدها وتلخيصها بسرعة. باستخدام OLAP ، يوفر مستودع البيانات ذكاء الأعمال بالبيانات التي يحتاجها لتحليلها.

تخزين البيانات وذكاء الأعمال

ذكاء الأعمال مقابل تخزين البيانات

تخزين البيانات وذكاء الأعمال: حلول للمؤسسات

تشبه بنية ذكاء الأعمال بدون مستودع بيانات سيارة بدون محرك. لا يمكن للمرء ببساطة قيادة ذكاء الأعمال الدقيق دون وجود مستودع بيانات قوي يعمل على تشغيله. لذلك ، على الرغم من الاختلافات بينهما ، فإن مستودع البيانات وذكاء الأعمال يكملان بعضهما البعض لتوفير بنية ذكاء الأعمال الموثوقة للشركات.

باتباع أفضل الممارسات في ذكاء الأعمال وتخزين البيانات ، غالبًا ما تدمج المؤسسات مستودعات بيانات المؤسسة مع بنية BI لنشر ذكاء الأعمال وتخزين البيانات (BIDW). يشير BIDW إلى بنية BI بأكملها حيث يتم استخلاص البيانات الدقيقة والموثوقة بسلاسة من مستودعات البيانات لإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات سريعة وذكية.

إذا كنت بحاجة إلى إنشاء مستودع بيانات رشيق لمؤسستك ، فجرّب أداتنا الآلية القائمة على البيانات الوصفية Astera DW Builder. إنه حل أتمتة لمستودعات البيانات من البداية إلى النهاية يسمح لك بتصميم مستودعات البيانات الجاهزة للتحليلات وتطويرها ونشرها بسرعة. علاوة على ذلك ، يمكنك هنا راقب كيف يتم استخدامه لنشر مستودعات البيانات المحلية والسحابية في غضون أيام قليلة فقط.