Biznesa izlūkošana
Termins Biznesa izlūkošana (BI) datēts ar 1958. gadu. [1] Tas attiecas uz tehnoloģijām, lietotnēm un praktiskām darbībām biznesa informācijas vākšanai, integrēšanai, analīzei un atspoguļošanai, kā arī dažreiz uz pašu informāciju. D. J. Power darbā "A Brief History of Decision Support Systems" [2]skaidro:
BI apraksta metožu un konceptuālu pieejas, lai uzlabotu un pilnveidotu biznesa lēmumu pieņemšanas procesu (LPP) izmantojot uz faktiem bāzētas atbalsta sistēmas. BI reizēm tiek izmantotas atskaišu sistēmu, vaicājumu rīku un izpildāmu informācijas sistēmu savstarpējai apmaiņai.
Biznesa Izlūkošanas sistēmas ir uz iekšējiem un reizēm arī ārējiem kompānijas datiem orientētas lēmumu atbalsta sistēmas. BI sistēmas nodrošina mūs ar vēsturiskiem, pašreizējiem un paredzamiem biznesa operāciju pārskatiem, bieži izmantojot datus no datu noliktavām (datu noliktava) vai no datuvēm (datuve) un laiku pa laikam operatīvo informāciju. Lietojumprogrammu elementi atbalsta atskaišu veidošanu, interaktīvas PIVOT tabulu analīzes, vizualizāciju un statisku datizraci (datizrace).
Lietotnes izmanto pārdošanas, produktu, finanšu un daudzus citus biznesa datu avotus Biznesa veiktspējas pārvaldības (BPM) mērķiem Informācijas esence ir datu iegūšana ir viens no būtiskākajiem soļiem biznesa izlūkošanas procesā. Mūsdienās informācija ir visapkārt — uzņēmuma finanšu sistēmās, klientu datu bāzēs, darbinieku veidotajos dokumentos un Internetā.
Biznesa izlūkošanas rīki palīdz no dažādiem informācijas avotiem un lielā datu apjoma iegūt informācijas esenci, kas nepieciešama konkrētas problēmas atrisināšanai. Līdz ar to uzņēmuma vadītājs atskaišu kalna vietā saņem īsu un kodolīgu esošās situācijas izklāstu, kā arī lietu turpmākās attīstības prognozi.
BI uzdevums un pamatieguvumi[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]
Biznesa izlūkošanas uzdevums ir:[3]
- iegūt informāciju;
- veikt tās analīzi;
- publicēt analīzes rezultātus.
Tradicionāli informāciju iegūst un analizē, izmantojot uzņēmuma finanšu sistēmu. Tā satur būtiskāko par uzņēmuma finanšu plūsmu, klientiem un maksājumiem, tomēr ne vienmēr spēj sniegt objektīvu informāciju. Vēl vairāk — ir lietas par kurām tā klusē. Tādēļ biznesa izlūkošana pievēršas visu iespējamo datu avotu apzināšanai.
Biznesa izlūkošanas rīki ļauj vienkāršu informāciju pārvērst zināšanās, savukārt zināšanas — peļņā!
Šis ieguvums sīkāk var tikt sadalīts šādi:
Izmaksu samazinājums. Sniedzot uzņēmumam skaidru pārskatu par esošo situāciju, tiek atklātas vietas, kur resursus tērē neefektīvi. No iepriekšējā piemēra varam minēt nevajadzīgi lielo telefonsarunu laiku Latgales reģionā.
Ieņēmumu pieaugums. Apzinoties esošo situāciju un analizējot iespējamos rīcības variantus, var atklāt ieņēmumu pieauguma iespējas. Tās var būt saistītas gan ar jauniem tirgiem un klientiem, gan arī ar papildu peļņas iegūšanu no esošajiem klientiem.
Paaugstināta klientu apmierinātība. Analizējot esošo situāciju un atrodot jaunas klientu vajadzības, uzņēmums var gūt ne tikai peļņu, bet arī klientu atzinību. Jaunieviestie produkti vai pakalpojumi var izrādīties tieši tie, kurus klients jau tik ilgi meklējis. Nopirkts produkts būs klienta vislielākā atzinība.
BI tehnoloģijas[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]
Lai nodrošinātu efektīvu Biznesa Izlūkošanas sistēmas darbu, uzņēmumam jābūt drošām sistēmām, kurās iespējams specificēt dažādus lietotāju piekļuves līmeņus datu noliktavām atkarībā no lietotāja lomas. BI sistēmai jābūt ar pietiekamu datu kapacitāti un plānu datu uzglabāšanas ilgumam. Analītiķiem jāuzstāda sistēmas standarti un izpildes mērķi.
Biznesa izlūkošanas analītiķiem jāizstrādā lietojumprogrammu rīki, kas savāc un analizē lielu apjomu nestrukturētus datus, kā piemēram produktu mērījumus, pārdošanas statisku, apmeklētības atskaites kā arī datus par zaudētiem klientiem. Katrs BI pārdevējs šo sistēmu izstrādā savādāk, atkarībā no sektora pieprasījuma (piem., mazumtirdzniecības kompānijas, finansu industrijas servisi utt.) Biznesa izlūkošanas lietojumprogrammas un lietotnes atbalsta daudz dažādi rīki.
Dažas lietotnes tiek izmantotas veiktspējas analīzei, projektu analīzei vai dažādām iekšējām operācijām, kā piemēram, dažādiem vaicājumiem, biznesa datu atspoguļošanai, biznesa aktivitātes monitoringam, biznesa veiktspējas pārvaldībai (BPM) un veiktspējas mērījumiem (PM), biznesa plānošanai, finansēšanai un budžetēšanai, kā arī vēl daudzām citām operācijām.
Citas BI lietotnes tiek izmantotas, lai uzglabātu un analizētu datus, kā piemēram datuves, datu noliktavas, lēmumu atbalsta sistēmas (DSS), prognozēšanas rīki, dokumentu noliktavas un dokumentu pārvaldība, zināšanu pārvaldība, informācijas vizualizācija, vadības informācijas sistēmas, ģeogrāfiskas informācijas sistēmas, tendenču analīzes, tiešsaistes analītiskā apstrāde (OLAP), daudzdimensiju analīze (kubi jeb hiperkubi), reāla laika biznesa izlūkošana kā arī vēl citas lietotnes. Dažas BI lietotnes tiek izmantotas, lai vadītu un analizētu biznesa cilvēcisko pusi — Klientu attiecību pārvaldība (CRM), Mārketinga aktivitātes un Cilvēku resursu pārvaldība.
Vēsture[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]
Pirms Informācijas laikmeta aizsākšanās, kas notika vēlu 20 gadsimta beigās, biznesā uzņēmumiem vajadzēja savākt datus no NE-automatizētiem datu avotiem. Biznesam tajā laikā pietrūka IT resursi lai precīzi analizētu datus, tā rezultātā, uzņēmumi ļoti bieži pieņēma biznesa lēmumus balstoties uz intuīciju (intuīcija).
Tā kā biznesā sāka automatizēt vairāk sistēmas, vairāk datu kļuva pieejami. Taču datu vākšana bija liels izaicinājums datu apmaiņas infrastruktūras trūkumu kā arī dažādu sistēmu nesavietojamības dēļ. Datu analīze, kas tika vākti, un atskaites par šiem datiem dažreiz tika ģenerētas mēnešiem ilgi. Atkarīgs no datu specifikācijas. Šīs atskaites veicināja stratēģiju un lēmumu pieņemšanu par ilgā termiņu. Turpretī, īsa termiņa taktisku lēmumu pieņemšanu balstīja uz intuīciju. Tad jau parādās Biznesa Izlūkošana, termins un definīcija, kas tiek datēts ar 1958. gada oktobri kādā IBM žurnāla rakstā: „Business Intelligence System” (Hans Peter Luhn).
Šajā rakstā, bizness ir aktivitāšu vākšana, kuras balstītas uz jebkāda veida uzdevumiem, kā piemēram IT zinātne, tehnoloģijas, komercija, ražošana, likumi, valdība, aizsardzība utt. Komunikācijas spējas apkalpot biznesa pārvaldības procesu, arī var tikt attiecinātas uz izlūkošanas sistēmām. Tāpat viedoklis par to, kas ir izlūkošana, tiek pausts arī daudz vispārīgākā nozīmē - kā spēja paredzēt attēloto faktu kopsakarības, lai sasniegtu mērķi.
Modernos biznesos, pieaugošie standarti, automatizācija un tehnoloģijas veicinājušas lielu datu apjomu pieejamību. Datu noliktavu tehnoloģijas attīstījušas glabātuves šiem datiem. Uzlabots datu izvilkšanas, transformēšanas un ielādes (ETL) process un nesen arī Uzņēmumu Lietotņu Integrācijas rīki palielinājuši datu vākšanas ātrumu. OLAP atskaišu tehnoloģijas sekmējušas ātrāku datu analīzes atskaišu attīstību. Biznesa Izlūkošana kļuvusi par lielu datu apjomu analizēšanas, derīgas informācijas izvilkšanas mākslu, kā arī par mākslu informāciju pārvērst zināšanās.
Biznesa izlūkošanas lietojumprogrammas iekļauj spēju rakt datus, analizēt un veidot atskaites. Dažas modernas BI lietojumprogrammas ļauj lietotājiem detalizēti analizēt un ātri veikt dziļu datu izpēti labākai pārdošanas datu izpētei, kā arī individuālu vai kompānijas sniegumu analīzei.
Modernās biznesa izlūkošanas lietojumprogrammu vadītāji var ātri kompilēt atskaites par datiem situācijas paredzēšanai, analīzei, biznesa lēmumu pieņemšanai kā arī dažādu scenāriju apskatīšanai. 1989. gadā Hovards Dresners, Gartner Group analītiķis, popularizē BI kā terminu, kas apraksta konceptu un metožu kopumu, lai uzlabotu biznesa lēmumu pieņemšanas procesu izmantojot uz faktiem orientētas lēmumu atbalsta sistēmas.
Skatīt arī[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]
Atsauces[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]
- ↑ http://www.research.ibm.com/journal/rd/024/ibmrd0204H.pdf
- ↑ «A Brief History of Decision Support Systems». Arhivēts no oriģināla, laiks: 2008. gada 11. janvārī. Skatīts: 2008. gada 12. janvārī.
- ↑ «Arhivēta kopija». Arhivēts no oriģināla, laiks: 2007. gada 9. jūlijā. Skatīts: 2008. gada 12. janvārī.