معماری هوش تجاری و ارتباط آن با انبار داده

فرآیندهای تصمیم گیری مؤثر در تجارت وابسته به اطلاعات باکیفیت است.در بازار رقابتی امروز این یک واقعیت است که دسترسی به انبار داده طبقه بندی شده نقش بسزایی در افزایش کارایی کسب و کار شما دارد. اگر بخواهید با سرعت، دقیق و مطمئن به اطلاعات خود دسترسی داشته باشید، انبار داده پیش نیاز این موارد بوده و نقش حیاتی ایفا می کند.

در این مطلب سعی شده است تا به معماری هوش تجاری و data warehouse پرداخته و تفاوت‌های آنها را بررسی کنیم.

معماری BI چیست؟

معماری هوشمندی کسب و کار اصطلاحی است که برای توصیف استاندارد و سیاست‌های داده سازمان بکار می رود. این داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های کامپیوتری منجر به تحلیل و داشبوردهای سازمانی می‌شود.

یکی از اجزای معماری BI، انبار داده می‌باشد. سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی، تمیز کردن و استخراج داده‌ها به وسیله یک مخزن مرکزی انجام می‌گیرد که به آن انبار داده گفته می‌شود. این بخش یکی از اجزای اصلی هوش تجاری شناخته می‌شود.

انبار کردن داده‌ها و هوش تجاری واژگانی است که به فرآیند ذخیره کردن داده‌های سازمان در دیتابیس، از طریق منابع مختلف با تمرکز بر تحلیل اشاره دارد.

اگر بخواهیم به مراحل اصلی پیاده سازی هوش تجاری بپردازیم می توان گفت هوش تجاری دارای لایه های زیر می باشد:

تجمیع داده (ETL)

اولین گام در ایجاد معماری پایدار، جمع کردن داده ها از منابع مختلف مانند CRM، ERP، APIs و دیتابیس ها است. ابزارهای مدرن بی آی، Data Connector های متفاوتی را ارائه می دهند که با استفاده از آن‌ها با سرعت بالا و به سادگی می‌توان به منابع متصل شد. این رویه در نهایت منجر به اتصال بخش‌های پراکنده سازمان می‌شود.

از نقطه نظر تجاری این بخش از اهمیت بالایی جهت پیاده‌سازی فرهنگ تصمیم‌گیری داده محور برخوردار است.

زمانی که داده از میان منابع پراکنده جمع‌آوری شد، حالا زمان آن است که آن‌ها را در انبار داده بارگزاری کنیم. به مجموع این مراحل ETL گفته می‌شود که مخفف کلمات زیر است:

زمانی که حجم داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان افزایش پیدا می‌کند، ETL مانند یک سرویس وارد عمل شده و پیچیدگی‌ها را رفع می کند. این فرآیند بسیار ساده است.

دیتا از منابع خارجی استخراج شده به نحوی که منبع اصلی دچار مشکل نشود. سپس در مرحله Transform تمیز شده و نهایتا در انبار داده Load می‌شود.

[/vc_column_text][vc_column_text]

حال ما به مفهوم انبار داده و هوش تجاری نزدیک می‌شویم. هر چند معمولا این دو در جای یکدیگر استفاده می‌شود اما تفاوت‌هایی نیز دارند. در تصویر زیر سعی شده است تا با پاسخ دادن به ۳سوال، مقایسه‌ای بین این ۲ اصطلاح صورت گیرد.

تحلیل داده و مصورسازی

در این گام از معماری BI تمرکز ما بر روی تحلیل داده‌هایی می باشد که در مراحل قبل آماده شده اند. فرقی نمی‌کند شرکت شما در چه ابعادی باشد، اگر بخواهید قوی ظاهر شده و کسب و کار خود را توسعه بخشید باید به اطلاعاتی قوی و درست دسترسی داشته باشید.

در صورتی که مراحل به درستی طی شود، تمام سوال‌های حیاتی در کسب و کار شما جوابی متناسب و کاربردی خواهد داشت.

داشبورد بالا نمونه ای است که با Power BI طراحی شده و یکی از بهترین ابزارهای هوش تجاری می‌باشد. در این ابزارهای مدرن با استفاده از کشیدن و رها کردن(Drag And Drop) و چند کلیک می‌توانید مصورسازی (Visualization)مدنظر خود را به بهترین شکل ممکن انجام دهید. حتی اگر دانش فنی بخصوصی نداشته باشید.

اگر در هر قسمتی از مطلب سوالی برای شما ایجاد شده است، آن را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.