Business intelligence (BI) constă în strategii, metodologii și tehnologii utilizate de organizații pentru analiza datelor și gestionarea informațiilor de afaceri, în vederea fundamentării strategiilor și operațiunilor de business. Funcțiile comune ale tehnologiilor BI includ raportarea, , , dezvoltarea de , extragerea datelor, analiza proceselor, , , benchmarking, analiza textului, și .

Instrumentele BI pot gestiona cantități mari de date structurate și, uneori, nestructurate, pentru a ajuta organizațiile să identifice, să dezvolte și să creeze noi oportunități strategice de afaceri. Acestea urmăresc să permită interpretarea facilă a acestor big data. Identificarea de noi oportunități și implementarea unei strategii eficiente bazate pe informațiile obținute pot oferi companiilor un avantaj competitiv pe piață și stabilitate pe termen lung, contribuind la luarea deciziilor strategice.()

Business intelligence poate fi utilizată de organizații pentru a sprijini o gamă largă de decizii de afaceri, de la cele operaționale până la cele strategice. Deciziile operaționale de bază includ, de exemplu, sau stabilirea prețurilor. Deciziile strategice implică priorități, obiective și direcții la cel mai înalt nivel. În toate cazurile, business intelligence este considerată cea mai eficientă atunci când combină date din piața în care operează compania (date externe) cu date provenite din surse interne, precum informațiile financiare și operaționale. Atunci când sunt integrate, datele externe și interne oferă o imagine cuprinzătoare care generează „inteligență” imposibil de obținut dintr-o singură sursă de date.

Printre numeroasele lor utilizări, instrumentele de business intelligence permit organizațiilor să obțină perspective asupra piețelor noi, să evalueze cererea și adecvarea produselor și serviciilor pentru diferite și să măsoare impactul eforturilor de marketing.Chugh, R. & Grandhi, S. (2013,). "Why Business Intelligence? Significance of Business Intelligence tools and integrating BI governance with corporate governance". International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation, vol. 4, no.2, pp. 1–14.

Aplicațiile BI utilizează date colectate dintr-un data warehouse (DW) sau dintr-un , iar conceptele de BI și DW sunt adesea combinate sub denumirea „BI/DW” sau „BIDW”. Un depozit de date (data warehouse) conține o copie a datelor analitice care facilitează .

Istorie Cea mai timpurie utilizare cunoscută a termenului business intelligence apare în lucrarea lui Richard Millar Devens, Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes (1865). Devens a folosit termenul pentru a descrie modul în care bancherul a obținut profit prin primirea și utilizarea informațiilor despre mediul său înaintea concurenților:

Capacitatea de a colecta informații și de a reacționa corespunzător pe baza acestora, afirmă Devens, este esențială pentru business intelligence.

Atunci când , cercetător la IBM, a utilizat termenul business intelligence într-un articol publicat în 1958, el a folosit definiția din a inteligenței: „capacitatea de a înțelege interrelațiile faptelor prezentate într-un mod care să ghideze acțiunea către un scop dorit”.

În 1989, Howard Dresner (ulterior analist Gartner) a propus termenul business intelligence ca un termen-umbrelă pentru a descrie „conceptele și metodele de îmbunătățire a procesului decizional în afaceri prin utilizarea sistemelor de suport bazate pe fapte”. Această utilizare nu a devenit larg răspândită decât spre sfârșitul anilor 1990.

Definiție

Potrivit lui Solomon Negash și Paul Gray, business intelligence (BI) poate fi definită ca sisteme care combină:

managementul cunoștințelor

împreună cu analiza, pentru a evalua informații corporative și competitive complexe în vederea prezentării lor către planificatori și factori de decizie, cu scopul de a îmbunătăți promptitudinea și calitatea informațiilor utilizate în procesul decizional.

Potrivit , business intelligence reprezintă „un set de metodologii, procese, arhitecturi și tehnologii care transformă datele brute în informații semnificative și utile, utilizate pentru a permite perspective și procese decizionale strategice, tactice și operaționale mai eficiente”. Conform acestei definiții, business intelligence include managementul informațiilor (, , depozite de date, managementul datelor de bază, analiza textului și a conținutului etc.). Astfel, Forrester se referă la pregătirea datelor și utilizarea datelor ca două segmente separate, dar strâns legate, ale arhitecturii business intelligence.

Forrester distinge acest concept de „piața business intelligence”, care reprezintă „doar straturile superioare ale arhitecturii BI, precum , analitica și tablourile de bord”.

Comparat cu intelligence competitiv Deși termenul business intelligence este uneori utilizat ca sinonim pentru intelligence competitiv (deoarece ambele sprijină luarea deciziilor), BI utilizează tehnologii, procese și aplicații pentru a analiza în principal date interne, structurate și procese de afaceri, în timp ce intelligence-ul competitiv colectează, analizează și diseminează informații cu accent tematic asupra concurenților unei companii. În sens larg, intelligence-ul competitiv poate fi considerat un subset al business intelligence.

Comparat cu analiza de afaceri Business intelligence și sunt uneori folosite interschimbabil, dar există și definiții alternative. , profesor de tehnologia informației și management la , susține că business intelligence ar trebui împărțită în , raportare, , instrumente de tip „alerte” și analiza de afaceri. În această definiție, analiza de afaceri reprezintă subcomponenta BI concentrată pe statistică, predicție și optimizare, mai degrabă decât pe funcțiile de raportare.

Date nestructurate Operațiunile de afaceri pot genera o cantitate foarte mare de date sub formă de e-mailuri, note interne, însemnări din call-center, știri, grupuri de utilizatori, conversații, rapoarte, pagini web, prezentări, fișiere imagine, fișiere video și materiale de marketing. Potrivit Merrill Lynch, peste 85% din toate informațiile de afaceri există în aceste forme; o companie ar putea utiliza un astfel de document o singură dată. Din cauza modului în care sunt produse și stocate, aceste informații sunt fie , fie .

Gestionarea datelor semi-structurate reprezintă o problemă nerezolvată în industria tehnologiei informației. Conform estimărilor Gartner (2003), angajații din domeniul muncii intelectuale petrec 30–40% din timp căutând, identificând și evaluând date nestructurate. BI utilizează atât date structurate, cât și nestructurate. Primele sunt ușor de căutat, iar cele din urmă conțin o cantitate mare din informațiile necesare pentru analiză și luarea deciziilor. Din cauza dificultății de a căuta, identifica și evalua corect datele nestructurate sau semi-structurate, organizațiile pot să nu utilizeze aceste vaste rezerve de informații, care ar putea influența o anumită decizie, sarcină sau proiect. Acest lucru poate conduce, în final, la luarea unor decizii slab fundamentate.

Prin urmare, la proiectarea unei soluții de tip business intelligence/DW, trebuie luate în considerare atât problemele specifice asociate datelor semi-structurate și nestructurate, cât și cele legate de datele structurate.

Metadate Pentru a rezolva problemele legate de căutabilitatea și evaluarea datelor, este necesar să se cunoască anumite informații despre conținut. Acest lucru poate fi realizat prin adăugarea de context prin utilizarea metadatelor. Multe sisteme captează deja o parte din metadate (de exemplu, numele fișierului, autorul, dimensiunea etc.), însă ar fi mai utile metadatele referitoare la conținutul propriu-zis – de exemplu rezumate, teme, persoane sau companii menționate. Două tehnologii concepute pentru generarea metadatelor despre conținut sunt și .

Business intelligence și inteligența artificială Business intelligence include integrarea tehnicilor de inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML) în platformele BI pentru a susține analize mai avansate, precum analitica augmentată, care îmbunătățește interpretarea datelor și descoperirea de perspective dincolo de instrumentele tradiționale de raportare și vizualizare.

Inteligența artificială generativă Business intelligence generativă reprezintă aplicarea tehnicilor de inteligență artificială generativă, precum modelele lingvistice mari, în domeniul business intelligence. Această combinație facilitează analiza datelor și permite utilizatorilor să interacționeze cu datele într-un mod mai intuitiv, generând perspective acționabile prin interogări în limbaj natural. De exemplu, a fost integrat în instrumentul de analiză de afaceri .

Aplicații Business intelligence poate fi aplicată în următoarele scopuri de afaceri: și benchmarking-ul informează liderii organizației cu privire la progresul către obiectivele de afaceri. Analitica cuantifică procesele unei organizații pentru a ajunge la decizii optime și pentru a realiza descoperirea cunoștințelor de afaceri. Analitica poate implica, în diverse moduri, data mining, , , , , , , și . De exemplu, în sectorul bancar, cercetările academice au explorat potențialul analiticii bazate pe BI în evaluarea creditelor și gestionarea ratei de abandon a clienților (churn) pentru adoptarea managerială. , tablourile de bord și , și/sau BI poate facilita colaborarea atât în interiorul, cât și în exteriorul organizației prin permiterea și a schimbului electronic de date Managementul cunoștințelor se referă la crearea, distribuirea, utilizarea și gestionarea business intelligence și a cunoștințelor de afaceri în general.

Riscuri Într-un raport din 2013, Gartner a clasificat furnizorii de business intelligence fie ca furnizori independenți „pure-play”, fie ca „mega-furnizori” consolidați. În 2019, piața BI din Europa a fost influențată de noua legislație GDPR (Regulamentul general privind protecția datelor), care transferă responsabilitatea colectării și stocării datelor către utilizatorul datelor și impune reguli stricte pentru asigurarea conformității datelor. Creșterea pe piața europeană a continuat constant după mai 2019, când GDPR a fost implementat. Legislația a determinat companiile să își reevalueze propriile date din perspectiva conformității, dar a evidențiat și oportunități viitoare legate de personalizare și utilizarea furnizorilor externi de BI pentru creșterea cotei de piață.SaaS BI growth will soar in 2010. InfoWorld (1 February 2010). Retrieved 17 January 2012.

Note

Bibliografie

.

Vezi și

CRM

Legături externe

Categorie:Administrarea datelor Categorie:Afaceri Categorie:Management strategic