BI 비즈니스 인텔리전스는 무엇을 합니까?

bi 비즈니스 인텔리전스는 최신 데이터 웨어하우스 기술, 온라인 분석 및 처리 기술, 데이터 마이닝 및 데이터 표현 기술을 사용하여 데이터 분석을 수행하여 비즈니스 가치를 달성합니다. BI 비즈니스 인텔리전스는 사실 기반 지원 시스템을 적용하여 비즈니스 의사 결정을 지원하는 일련의 개념과 방법을 설명합니다. 비즈니스 인텔리전스 기술은 데이터 수집, 관리, 분석, 이러한 데이터를 유용한 정보로 변환한 후 기업 전체에 배포하는 등 기업이 데이터를 신속하게 분석할 수 있도록 하는 기술과 방법을 제공합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

bi 비즈니스 인텔리전스란? 그것은 무엇을 합니까?

비즈니스 인텔리전스 또는 비즈니스 인텔리전스라고도 알려진 비즈니스 인텔리전스(BI)는 최신 데이터 웨어하우스 기술, 온라인 분석 및 처리 기술, 데이터 마이닝 및 데이터 프레젠테이션 기술을 사용하여 데이터 분석을 수행하여 비즈니스 가치를 달성합니다.

비즈니스 인텔리전스의 개념은 1996년 Gartner Group에서 처음 제안되었습니다. Gartner Group은 비즈니스 인텔리전스를 다음과 같이 정의했습니다. 비즈니스 인텔리전스는 사실 기반 지원 시스템을 적용하여 비즈니스 의사 결정을 지원하는 일련의 개념과 방법을 설명합니다. 비즈니스 인텔리전스 기술은 데이터 수집, 관리, 분석, 이러한 데이터를 유용한 정보로 변환한 후 기업 전체에 배포하는 등 기업이 데이터를 신속하게 분석할 수 있도록 하는 기술과 방법을 제공합니다.

bi source of Business Intelligence

"비즈니스 인텔리전스"라는 용어에 관해서는 일반적으로 Gartner 조직이 1996년에 처음 제안했다고 생각하지만 실제로는 IBM 연구원 Hans Peter Luhn이 이 개념은 1958년 초에 사용되었습니다. 그는 "지능"을 "사물 간의 관계를 이해하고 이 능력에 의존하여 원하는 목표를 달성하기 위한 결정을 내리는 능력"으로 정의했습니다.

1989년에 Howard Dresner는 비즈니스 인텔리전스를 "사실에 기반한 의사 결정 지원 시스템을 사용하는 것"으로 설명했습니다. 비즈니스 의사결정을 개선하기 위한 일련의 이론과 방법입니다.”

비즈니스 인텔리전스는 일반적으로 기업의 기존 데이터를 지식으로 변환하여 기업이 현명한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 돕는 도구로 이해됩니다. 여기에서 논의되는 데이터에는 기업 비즈니스 시스템의 주문, 재고, 거래 계정, 고객 및 공급업체, 기업 업계 및 경쟁업체의 데이터, 기업이 운영되는 기타 외부 환경의 다양한 데이터가 포함됩니다. 비즈니스 인텔리전스가 지원할 수 있는 비즈니스 운영 결정은 전술적, 전략적 수준뿐만 아니라 운영 수준에서도 이루어질 수 있습니다. 데이터를 지식으로 변환하기 위해서는 데이터 웨어하우스, 온라인 분석 처리(OLAP) 도구, 데이터 마이닝 등의 기술을 활용해야 합니다. 따라서 기술적 관점에서 볼 때 비즈니스 인텔리전스는 새로운 기술이 아니라 데이터 웨어하우스, OLAP 및 데이터 마이닝 기술을 포괄적으로 적용한 것일 뿐입니다.

비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 정보를 수집, 관리, 분석하는 프로세스라고 볼 수 있습니다. 그 목적은 기업의 모든 수준의 의사 결정자가 지식이나 통찰력(통찰력)을 얻을 수 있도록 하고 그들이 다음과 같은 의사 결정을 내릴 수 있도록 장려하는 것입니다. 기업에 더 유리합니다. 비즈니스 인텔리전스는 일반적으로 데이터 웨어하우스, 온라인 분석 처리, 데이터 마이닝, 데이터 백업 및 복구 및 기타 부분으로 구성됩니다. 비즈니스 인텔리전스의 실현에는 소프트웨어, 하드웨어, 컨설팅 서비스 및 애플리케이션이 포함됩니다. 기본 아키텍처는 데이터 웨어하우스, 온라인 분석 처리 및 데이터 마이닝의 세 부분으로 구성됩니다.

따라서 비즈니스 인텔리전스를 솔루션으로 생각하는 것이 더 적절해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스의 핵심은 다양한 엔터프라이즈 운영 체제의 많은 데이터에서 유용한 데이터를 추출하고 정리하여 데이터의 정확성을 확인한 다음 추출, 변환 및 로딩을 거치는 것입니다. 즉, ETL 프로세스가 엔터프라이즈로 병합됩니다. 기업 데이터에 대한 글로벌 뷰를 얻기 위한 데이터 웨어하우스, 이를 기반으로 적절한 쿼리 및 분석 도구, 데이터 마이닝 도구(빅데이터 매직 미러), OLAP 도구 등을 사용하여 분석 및 처리합니다. 이때 정보는 의사결정에 도움이 되는 지식이 되고, 마지막으로 지식은 관리자에게 제시되어 관리자의 의사결정 과정을 지원하게 됩니다.

비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하는 잘 알려진 IT 공급업체로는 Microsoft, IBM, Oracle, SAP, Informatica, Microstrategy, SAS, Royalsoft, Fanruan 등이 있습니다.

기능 개요

비즈니스 인텔리전스(이하 BI) 분야에서는 많은 벤더들이 활동하고 있습니다. 실제로 사용자 요구를 충족할 수 있는 BI 제품과 솔루션은 사용자 관리, 보안 제어, 데이터 소스 연결, 정보 액세스, 분석, 공유 기능을 제공하는 안정적인 통합 플랫폼을 기반으로 구축되어야 합니다. BI 플랫폼의 표준화 역시 매우 중요한데, 이는 다양한 기업 응용 프로그램 시스템과의 호환성 문제와 관련되어 있기 때문입니다. 호환성 문제가 해결되지 않으면 BI 시스템은 제대로 된 효과를 발휘할 수 없습니다. 여기에서는 실험실 BI 시스템 모델(D 시스템이라고 함)을 기능적으로 분석하여 BI 시스템을 소개합니다. D 시스템은 비즈니스 데이터에 직접 접근하는 최종 사용자를 위한 시스템으로, 관리자는 비즈니스 데이터를 다각도로 분석 및 활용하고, 조직의 운영 현황을 적시에 파악하여 과학적인 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있습니다. 시스템 D는 단순한 표준 보고서 검색부터 고급 데이터 분석까지 모든 것을 구현하여 조직 내 직원의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. D 시스템은 전통적인 의미의 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템의 기능을 다루며, 주요 아키텍처는 다음과 같은 측면을 포함합니다.

데이터 읽기

D 시스템은 다양한 형식(예: Excel, Access, 탭으로 구분된 txt 및 고정 길이 txt 등)의 파일을 읽을 수 있으며 관계형 데이터베이스(ODBC에 해당) 데이터도 읽을 수 있습니다. 텍스트와 데이터 읽기를 기반으로 D 시스템은 다음을 완료할 수도 있습니다.

텍스트를 연결하고, 두 CSV 파일의 공통 항목을 키(Key)로 사용하고, 필요한 데이터를 하나의 파일로 병합합니다. 데이터베이스 마찬가지로 편리하지만 사용자 프로그래밍이 없습니다.

항목 유형을 데이터의 항목 유형으로 설정합니다. 버튼(텍스트 항목) 및 숫자 항목 외에도 날짜 표현 형식의 날짜 데이터 항목, 멀티미디어 항목 및 생성할 필요가 없는 항목도 설정할 수 있습니다. 버튼은 목록 표시에서 찾아볼 수 있습니다.

기간 설정 날짜 항목 데이터를 결합하여 연도 또는 분기를 기준으로 새로운 기간 항목을 생성할 수 있습니다. 마찬가지로 시간 항목 데이터를 결합하여 아침, 오후 또는 시간대를 기반으로 새 시간 항목을 생성할 수 있습니다.

레벨 설정 숫자 항목의 경우 레벨을 임의로 설정하고 해당 버튼을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 연령항목에 20세 연령층과 30세 연령층의 레벨에 대응되는 버튼이 생성될 수 있다.

분석 기능

상관/한계 상관 분석은 주로 서로 다른 이벤트 간의 상관 관계를 찾는 데 사용됩니다. 즉, 하나의 이벤트가 발생하면 다른 이벤트가 자주 발생합니다. 상관 분석의 초점은 실용적인 가치가 있는 상관 이벤트를 신속하게 발견하는 것입니다. 그 주요 근거는 사건 발생의 확률과 조건부 확률이 특정 통계적 유의성을 충족해야 한다는 것입니다. 시스템 D는 상관관계 유무, 동시/반대 상관을 선택하여 버튼 형태로 상관 분석을 설계합니다. 정형화된 데이터의 경우 고객의 구매습관 데이터를 예로 들어 D 시스템의 상관관계 분석을 통해 고객의 관련 구매니즈를 발굴할 수 있다. 예를 들어, 저축 계좌를 개설한 고객은 채권과 주식을 모두 거래할 가능성이 높습니다. 이 지식을 활용하여 공격적인 마케팅 전략을 구현하고, 고객이 구매하는 제품의 범위를 확장하고, 더 많은 고객을 유치하세요.

숫자 비율 표시/표시 순서 표시 D 시스템은 버튼의 크기를 통해 표시되는 숫자 항목의 데이터 간의 비례 관계를 만들고 구성 비율을 표시할 수 있으며 숫자 항목 데이터의 순서 등을 변경할 수도 있습니다. 버튼을 선택한 후에도 동적 디스플레이가 계속 변경됩니다. 이를 통해 직관적인 데이터 비교 효과를 얻고 차이점을 강조하여 현상의 본질에 대한 심층적인 분석을 촉진할 수 있습니다.

모니터링 기능: 조건에 맞는 버튼이 알람(빨간색), 주의(노란색) 신호를 표시하도록 조건을 미리 설정해 문제를 한눈에 알 수 있습니다. 예를 들어 지난 분기 매출액이 100만 위안 미만인 매장은 경고(노란색으로 표시)를 받고, 매출액이 50만 위안 미만인 매장은 경보(빨간색으로 표시)를 받게 됩니다. 실행 후 D 시스템은 해당 색상으로 매장 이름을 딴 버튼을 표시합니다.

버튼 부가 기능: 여러 버튼을 결합하여 새로운 버튼을 만들 수 있습니다. 예를 들어 [4월], [5월], [6월] 버튼 3개를 결합하여 [2분기] 새 버튼을 만듭니다.

기록 선택 기능 버튼을 선택하면 대량의 데이터 중에서 필요한 데이터를 검색할 수 있습니다. 추출된 데이터는 동일한 운영 환경을 재구성하는 데 사용될 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자는 관심 있는 데이터에 집중할 수 있습니다.

멀티미디어 정보 표시 기능 디지털 카메라로 촬영한 사진이나 이미지 파일, 스캐너를 통해 입력한 그래픽과 같은 멀티미디어 파일, 워드 프로세싱이나 스프레드시트 소프트웨어로 만든 보고서, HTML 등 표준 형식으로 저장된 파일 등을 버튼을 통해 표시할 수 있습니다. 찾아보세요.

분할 버튼 기능: 특정 버튼 유형을 분할할 때 분할된 개별 버튼만 전환하면 등록된 확정 처리가 연속적으로 실행될 수 있습니다.

프로그램 호출 기능: 버튼 검색을 통해 추출된 데이터를 다른 소프트웨어나 사용자의 원래 프로그램으로 전송하고 해당 프로그램을 실행합니다.

버튼 이름 검색 기능: 버튼 이름으로 버튼을 검색하고, 정밀 검색과 퍼지 검색의 두 가지 검색 방법을 지정할 수 있습니다. 또한 다른 버튼 클래스도 검색 결과와 관련된 데이터를 제한할 수 있습니다.

풍부한 사진

목록 화면 및/또는 를 사용하여 검색 조건을 변경하고 통계/정렬을 수행할 수 있습니다. 통계 대상은 수치 항목에만 해당됩니다. 통계 방법에는 총합, 개수, 평균의 세 가지가 있습니다. 수치 값의 표시 형식은 12가지로 변경할 수 있습니다.

보기 화면은 시점 전환 및 보기 변경 기능을 제공하며, 설정된 조건에 해당하는 수치(셀)의 색상을 변경하여 강조합니다. 관점을 순차적으로 변경하면 다각적인 데이터 분석이 가능합니다. 뷰의 통계대상은 수치항목만을 대상으로 하며, 전체, 평균, 구성비(세로, 가로), 누적(세로, 가로), 가중평균, 최대값, 최소값, 최신값, 절대값 등 12가지 통계방법이 있습니다.

숫자 항목 전환 버튼 클래스의 계층화(행과 열은 각각 8단계까지 설정 가능)를 통해 전체에서 부분까지, 데이터를 분석하면서 레이어별로 파고들면서 문제를 더욱 명확하게 논의할 수 있습니다.

차트 화면 D 시스템은 자체 개발한 그래픽 라이브러리를 사용해 세로 막대형 차트, 꺾은선형 차트, 원형 차트, 영역형 차트, 세로 막대+선형 차트 35종을 제공합니다. 차트 화면에서는 계층 보기와 마찬가지로 계층을 파고들어 돌아가는 등의 작업을 자유롭게 수행할 수 있습니다.

데이터 출력

통계 목록 및 차트 등을 인쇄합니다. 통계적으로 분석된 데이터를 다른 애플리케이션으로 출력하여 사용하거나 HTML 형식으로 저장할 수 있습니다.

스틸링 처리

필요한 출력이 표시되면 스테레오타입 로그인을 수행하여 자동으로 스테레오타입 처리 버튼을 생성합니다. 앞으로는 이 버튼만 누르면 복잡한 작업에서도 원하는 목록, 보기, 차트가 표시됩니다.

관련 지식이 더 궁금하시다면 FAQ 칼럼을 방문해 주세요!

위 내용은 BI 비즈니스 인텔리전스는 무엇을 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!