Principes de base Business Intelligence

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bases de Business IntelligencePrincipes de base Business Intelligence – les bases pour une solution de Business Intelligence peuvent être résumées comme:

  • Outils de données Business Intelligence
  • Transformer et outils Extrait de charge – ETL, qui signifie “extrait, transformation et chargement,” est l'ensemble des fonctions combinées en un seul outil ou une solution qui permet aux entreprises de “extrait” les données de nombreuses bases de données, applications et systèmes, “transformer” comme approprié, et “charge” dans une autre base de données, un dépôt de données ou un entrepôt de données pour l'analyse, ou envoyez-le à un autre système d'exploitation pour soutenir un processus d'affaires.
  • Base de données source et la compréhension du schéma de données de base ou dictionnaire de données (e.g. qu'est-ce que les données signifient en termes d'affaires)
  • Une bonne compréhension de ce que les sorties Basics Business Intelligence / rapports / Information de gestion (MI) ou tableaux de bord doivent ressembler à (Un tableau de bord est un écran qui consolide les métriques de performances critiques en un seul endroit, ce qui rend facile pour les utilisateurs de rester constamment mis à jour sur les informations les plus importantes pour leur entreprise.
    Peuvent être conçus Tableaux de bord pour répondre à une variété de besoins, et sera donc prendre diverses formes, des tableaux de bord de business intelligence (tableaux de bord BI) à des tableaux de bord / tableaux de bord d'entreprise et des tableaux de bord aux principaux indicateurs de performance (tableaux de bord KPI).
  • l'infrastructure de base de données du serveur de base (sur lequel la base de données hôte BI – entrepôt de données / datamart)
  • infrastructure d'applications de serveur de base (sur lequel les utilisateurs exécuter les rapports et afficher les données) – vous pouvez combiner les deux, mais ils sont souvent séparés afin d'assurer l'intégrité et maintenir la performance
  • Une compréhension claire de la structure de fin de données par exemple. un entrepôt de données structurées ou datamart basé sur un schéma / 3rd forme normale ou d'un ensemble de données non structurées (souvent utilisé plus dans Big Data Analytics). Un entrepôt de données est un centre de stockage numérique dans lequel les informations sont compilées, cherché, et géré. Dans la plupart des entrepôts de données, informations peuvent être insérées par les différentes parties cueillant de nombreuses sources de données. Les données dans un entrepôt de données est souvent modifié avec des systèmes de compression et de hachage pour accélérer les recherches et les processus transactionnels