ระบบข้อมูลอาคารเทคโนโลยีชีวภาพ ระบบ Modern Business Intelligence (BI) ดังที่เป็นตัวอย่างโดย IBM Cognos BI ข้อผิดพลาดในการใช้งานบ่อย

buzzwords ที่ทันสมัยคำศัพท์ยอดนิยมคำจำกัดความที่ไม่ค่อยชัดเจนและหน่วยคำศัพท์ที่ไม่คุ้นเคยอย่างสมบูรณ์ ทั้งหมดข้างต้นสามารถนำไปใช้กับแนวคิดของ "ระบบธุรกิจอัจฉริยะ" และกับวลี "วิทยาศาสตร์ข้อมูล" ขอให้เราพยายามไม่เพียง แต่เอาชนะความยากลำบากในการแปลเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจว่า“ วิทยาศาสตร์ข้อมูล” และ“ ธุรกิจอัจฉริยะ” แตกต่างกันอย่างไร

ข่าวกรองธุรกิจ: เชาวน์ปัญญาความเข้าใจการวิเคราะห์

หลายคนเชื่อว่าคำว่า "ระบบธุรกิจอัจฉริยะ" เป็นครั้งแรกที่เข้ามาอยู่ในยุค 80 ศตวรรษที่แล้ว แต่นี่ไม่เป็นความจริงทั้งหมด ความจริงก็คือคำแรกที่ใช้คือ Hans Peter Lun นักวิจัยของ IBM ย้อนกลับไปในปี 1958 และในปี 1989 Howard Dresner ซึ่งต่อมากลายเป็นนักวิเคราะห์ที่การ์ตเนอร์ได้กำหนด "ระบบธุรกิจอัจฉริยะ" เป็นสิ่งที่เขาอธิบายว่าเป็น "แนวคิดและวิธีการในการปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจโดยใช้ระบบฐานข้อมูลทางธุรกิจ"

ฟังผู้เชี่ยวชาญอื่น ๆ ดังนั้นโจนาธานวูผู้จัดการของ Netgear ได้กำหนด BI เป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลหลายมิติเกี่ยวกับเรื่องที่กำลังทำการวิจัย และนี่คือการตีความที่นำเสนอโดยสถาบันคลังข้อมูล: ระบบธุรกิจอัจฉริยะเป็นกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้และความรู้ในการดำเนินธุรกิจเพื่อผลกำไร

BI ถือได้ว่าไม่เพียง แต่เป็นกระบวนการ แต่ยังเป็นผลมาจากกระบวนการของการได้รับความรู้ อย่างไรก็ตามหากคุณรวบรวมคำจำกัดความทั้งหมดที่“ ดริฟท์” ในตลาดก็อาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าระบบธุรกิจอัจฉริยะในแง่กว้างที่สุดของคำว่ากระบวนการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้ทางธุรกิจที่ใช้ในการตัดสินใจที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังเป็นเทคโนโลยีสารสนเทศสำหรับการรวบรวมข้อมูลและการรวมเข้าด้วยกัน และในที่สุด BI หมายถึงความรู้ทางธุรกิจที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ในระยะสั้นระบบธุรกิจอัจฉริยะเป็นเทคโนโลยีการวิเคราะห์และความรู้

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: วิทยาศาสตร์แห่งความโกลาหลจัดระเบียบขึ้น

เมื่อเร็ว ๆ นี้ศาสตร์แห่งข้อมูลนั้นไม่เพียง แต่ถูกพิจารณาว่าเป็นวินัยทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังเป็นสาขาวิชาของภาคปฏิบัติอีกด้วย คำนี้นำเสนอโดย William Cleveland อาจารย์ที่มหาวิทยาลัย Purdue ซึ่งถือว่าเป็นหนึ่งในหน่วยงานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในด้านสถิติการเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างภาพข้อมูล

ตามคำนิยามของสภาระหว่างประเทศของ CODATA (สภาวิทยาศาสตร์ระหว่างประเทศ: คณะกรรมการข้อมูลวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี) วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่ผสมผสานด้านต่างๆของสถิติการทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร อย่างไรก็ตามคำจำกัดความที่ได้รับความนิยมมากที่สุดมีอยู่ในบทความ“ What is Data Data?” โดย Mike Lukidis บรรณาธิการ O“ Reilly Media และผู้แต่งหนังสือเกี่ยวกับระบบปฏิบัติการสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรมมันคุ้มค่าที่จะทราบว่าการตีความนี้เป็นพื้นฐานในวันนี้ เทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อผลิตข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์หากคุณเปรียบเทียบศาสตร์ของข้อมูลกับสถิติแบบดั้งเดิมได้อย่างรวดเร็วก่อนอาจดูเหมือนว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างพวกเขาอย่างไรก็ตาม Data Science มีลักษณะเฉพาะด้วย วิธีการแบบบูรณาการและข้อมูลที่นักวิทยาศาสตร์กำลังศึกษาข้อมูลและใช้พวกเขา

ดังนั้นเราจึงสรุปได้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลศึกษาปัญหาของการวิเคราะห์การประมวลผลและการใช้ข้อมูล นี่คือ "การแบ่งประเภท" ที่ยอดเยี่ยมที่ทำให้คุณหมุนได้: ที่นี่คุณจะพบสถิติและการขุดข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและวิธีการออกแบบฐานข้อมูลและอื่น ๆ อีกมากมาย

ไม่มีอะไรใหม่ภายใต้ ... data-sky

คลาวด์คอมพิวติ้งและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอื่น ๆ ได้บังคับให้ บริษัท ให้ความสำคัญกับอนาคตมากกว่าการวิเคราะห์รายงานจากข้อมูลที่ผ่านมา เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน บริษัท เริ่มรวมและเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในชีวิตจริง

ในขณะเดียวกันพวกเขาก็ฝึกระบบธุรกิจอัจฉริยะสร้างกราฟรายงานและตารางตามข้อมูลที่ได้รับ แม้ว่าจะมีความแตกต่างกันอย่างมากระหว่าง Data Science และ Business Intelligence แต่ก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน

เพื่อฝึก BI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล บริษัท หลายแห่งจ้างผู้เชี่ยวชาญที่รวมสองตำแหน่งในครั้งเดียว - นักวิเคราะห์ BI และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อย่างไรก็ตามนี่เป็นความแม่นยำที่เกิดขึ้นเนื่องจากความเข้าใจผิดว่าบทบาทเหล่านี้ต้องการความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน

มันไม่ยุติธรรมที่คาดหวังนักวิเคราะห์ BI เพื่อให้การคาดการณ์ทางธุรกิจที่แม่นยำ และสิ่งนี้อาจทำให้เกิดผลร้ายต่อ บริษัท ใด ๆ อย่างไรก็ตามจากการศึกษาความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง BI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณสามารถเรียนรู้วิธีเลือกผู้สมัครที่เหมาะสมเพื่อทำงานบางอย่างที่ธุรกิจของคุณตั้งใจจะแก้ไข

พื้นที่ที่น่าสนใจ

ในอีกด้านหนึ่งวิธีการดั้งเดิมของ Business Intelligence เกี่ยวข้องกับการสร้างแดชบอร์ดสำหรับการแสดงข้อมูลประวัติตามชุดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก จากนี้เราสรุปได้ว่า BI ขึ้นกับรายงานแนวโน้มปัจจุบันและตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) มากขึ้น

ในทางกลับกันวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นที่การคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในที่สุด ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงให้ความสำคัญกับการศึกษารูปแบบและแบบจำลองต่างๆรวมถึงการค้นหาความสัมพันธ์สำหรับการคาดการณ์ทางธุรกิจ

ตัวอย่างเช่น บริษัท ธุรกิจจำเป็นต้องคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการฝึกอบรมรูปแบบใหม่ตามรูปแบบและข้อกำหนดที่มีอยู่ของ บริษัท องค์กร

การวิเคราะห์และคุณภาพข้อมูล

BI ต้องการให้นักวิเคราะห์สามารถมุ่งเน้นไม่เพียง แต่ในปัจจุบันและอนาคต แต่ยังมองอดีตที่ผ่านมานั่นคือการใช้ข้อมูลในอดีต ดังนั้นการวิเคราะห์ของนักวิเคราะห์ BI จึงมีความหลังมากขึ้น ความสำคัญของ Business Intelligence เป็นข้อมูลที่แม่นยำอย่างยิ่งจากสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในอดีต

ตัวอย่างเช่นผลลัพธ์ของ บริษัท รายไตรมาสถูกรวบรวมจากข้อมูลจริงเกี่ยวกับการทำธุรกิจในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา ข้อผิดพลาดในกรณีนี้เป็นไปไม่ได้เพียงเพราะการรายงานเป็นคำอธิบายและไม่สามารถเป็นอัตวิสัยได้

ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายและชี้นำ พวกเขาจำเป็นต้องทำนายอย่างถูกต้องว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคตโดยใช้ความน่าจะเป็นและระดับความเชื่อมั่น

วิธีที่ บริษัท จะดำเนินการตามความจำเป็นบนพื้นฐานของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และการคาดการณ์สำหรับอนาคตนั้นไม่สามารถขึ้นอยู่กับการคาดเดาอย่างง่าย แน่นอนวิทยาศาสตร์ของข้อมูลไม่สามารถถูกต้องได้ 100% แต่จะต้อง "ดีพอ" สำหรับธุรกิจในการตัดสินใจและดำเนินการอย่างทันท่วงทีรวมถึงให้ผลลัพธ์ที่จำเป็น

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการดำเนินการคือการประเมินผลประกอบการของ บริษัท ในไตรมาสถัดไป

การแปลงแหล่งและข้อมูล

ข่าวกรองธุรกิจกำลังวางแผนล่วงหน้าและเตรียมการที่จะใช้การผสมผสานที่ลงตัวของแหล่งข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลเหล่านั้น เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าการดำเนินธุรกิจและผลิตภัณฑ์ Data Science สามารถแปลงข้อมูลได้ทันทีโดยใช้แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ตามความต้องการ

จำเป็นสำหรับการบรรเทา

นักวิเคราะห์ BI ไม่ควรลดความไม่แน่นอนใด ๆ ที่อยู่รอบ ๆ ข้อมูลในอดีตเนื่องจากเป็นไปตามสถานการณ์จริง ข้อมูลดังกล่าวมีความถูกต้องและไม่ได้หมายถึงความน่าจะเป็นใด ๆ

รีวิววิเคราะห์: BI ในรัสเซีย 2009

นักวิเคราะห์ที่ TAdviser Center เสร็จสิ้นการเตรียมการตรวจสอบตลาดเปิดของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ธุรกิจ (BI) ที่นำเสนอในตลาดรัสเซีย ในหน้านี้คุณสามารถอ่านหัวข้อที่น่าสนใจที่สุดของรีวิว

ประโยชน์ของการใช้ระบบ BI

ระบบสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจแก้ปัญหาที่หลากหลายมาก ดังนั้น“ ใกล้ขอบฟ้า” คือการตรวจสอบวิเคราะห์และปรับเป้าหมายการดำเนินงาน:

สนับสนุนการพัฒนากระบวนการทางธุรกิจและการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างขององค์กร

ความสามารถในการจำลองสถานการณ์ทางธุรกิจต่าง ๆ ในสภาพแวดล้อมข้อมูลเดียว

ดำเนินการวิเคราะห์การปฏิบัติงานตามคำขอที่ไม่ได้มาตรฐาน

ลดภาระงานประจำของพนักงานและเพิ่มเวลาสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก

การทำงานที่มั่นคงในขณะที่เพิ่มปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลความสามารถในการขยาย

ในแง่ของการสนับสนุนการพัฒนาเชิงกลยุทธ์ขององค์กรระบบ BI ให้:

การประเมินประสิทธิภาพของสายธุรกิจต่างๆ

การประเมินความสามารถในการบรรลุเป้าหมาย

การประเมินประสิทธิภาพทรัพยากรรวมถึง บริษัท ย่อย

การประเมินประสิทธิภาพของการดำเนินงานการลงทุนและกิจกรรมทางการเงิน

แบบจำลองทางธุรกิจและการประเมินโครงการลงทุน

การจัดการต้นทุนการวางแผนภาษีการวางแผนการลงทุน

วันนี้ตามผู้เชี่ยวชาญจากการ์ตเนอร์มีผู้ใช้ทางธุรกิจเพียง 15-20% เท่านั้นที่ทำงานกับแอปพลิเคชั่น BI ในขณะที่ส่วนที่เหลือพิจารณาว่าระบบสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจยากที่จะใช้งาน อย่างไรก็ตามการพัฒนาเครื่องมือสำหรับการสร้างภาพข้อมูลแบบอินเทอร์แอคทีฟและการแพร่กระจายของเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตจะช่วยปรับปรุงสถานการณ์ในไม่ช้า

นักวิเคราะห์ของ MiPro Consulting กล่าวว่าการนำระบบ BI อิสระมาใช้ในองค์กรนั้นมีข้อดีมากกว่าการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่สร้างไว้ในระบบข้อมูลองค์กรอื่น ๆ ท่ามกลางข้อดีเหล่านี้ของระบบ BI:

การมองเห็นที่ดีขึ้นและความสะดวกในการทำงานกับข้อมูลสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจรวมถึงผู้ที่มาจากผู้บริหารระดับสูง

ความเป็นไปได้ของการใช้โซลูชันการวิเคราะห์ที่หลากหลายสำหรับกิจกรรมต่าง ๆ ทั่วทั้งองค์กรและไม่อยู่ในแต่ละแผนก

ช่วยให้คุณสามารถแยกวิเคราะห์และรวบรวมข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้

อิงตามแพลตฟอร์มอุตสาหกรรมที่ได้รับการสนับสนุนและพัฒนา

มีสถานะของแอปพลิเคชันที่เป็นอิสระเชิงกลยุทธ์และมีความสำคัญต่อธุรกิจ

ให้ความสามารถในการปรับขนาดประสิทธิภาพประสิทธิภาพที่จำเป็น

ช่วยให้คุณสามารถสร้างและบำรุงรักษาทั่วทั้งองค์กรแบบ end-to-end และกระบวนการประมวลผลแบบจำลองการวิเคราะห์จากส่วนกลางและโครงการ

มีเครื่องมือในตัวสำหรับการแก้ปัญหาการวิเคราะห์ที่หลากหลายและหลากหลายทั้งจากมุมมองของธุรกิจและจากมุมมองของไอที

ให้การเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์สำหรับผู้ใช้จำนวนมาก

การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่สร้างไว้ในระบบข้อมูลองค์กรอื่นเช่น ERP หรือคลาส CRM มักจะมีข้อ จำกัด ดังต่อไปนี้:

ชุดเครื่องมือวิเคราะห์ที่นำมาใช้อย่าง จำกัด ซึ่งเหมือนกันสำหรับผู้ใช้ทุกคนโดยไม่คำนึงถึงบทบาทและงานของพวกเขา

ความสามารถในการใช้ข้อมูลภายในและภายในเท่านั้นสำหรับการวิเคราะห์ในขณะที่ข้อมูลจากระบบอื่นยังคงไม่สามารถเข้าถึงได้และข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ไม่สามารถรวมเข้าด้วยกันได้

การขาดเครื่องมือในตัวที่พัฒนาแล้วสำหรับการวิเคราะห์นำไปสู่ความจริงที่ว่าระบบใช้เพื่อแยกข้อมูลที่เก็บไว้ในนั้นซึ่งจะถูกส่งออกและวิเคราะห์ใน Excel

โดยทั่วไประบบ ERP และ CRM มีผู้ใช้จำนวน จำกัด ซึ่งจะตัดพนักงาน บริษัท จำนวนมากออกจากการวิเคราะห์ซึ่งข้อมูลนี้จะเป็นประโยชน์และน่าสนใจ (การเพิ่มขึ้นอย่างมากของจำนวนผู้ใช้จะลดประสิทธิภาพของระบบธุรกรรม)

ระบบการทำธุรกรรมมักจะไม่ได้มีตัวชี้วัดทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ไม่รวมถึงเครื่องมือเช่นแดชบอร์ดซึ่งได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการนำเสนอข้อมูลการวิเคราะห์;

ผลการวิเคราะห์ในระบบดังกล่าวมักจะนำเสนอในรูปแบบของตารางรายงานหรือแผนภูมิซึ่งไม่อนุญาตให้มีรายละเอียดและภาพรวมของสถานการณ์จริงและไม่ได้ให้คำตอบสำหรับคำถามมากมายที่เกิดขึ้น;

ความสามารถในการสร้างคำขอของผู้ใช้ที่ยืดหยุ่น (เฉพาะกิจ) นั้นมี จำกัด

การใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์จำนวน จำกัด อย่าง จำกัด

เมื่อเลือกหรืออัปเดตระบบสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจคุณควรพิจารณาวิธีการจัดเก็บและรวมข้อมูลการสร้างภาพและการวิเคราะห์

การจัดเก็บข้อมูล

หาก บริษัท ต้องเผชิญกับภารกิจในการระบุแนวโน้มระยะยาวหรือระยะเวลานั่นคือผู้ใช้จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตที่มาจากแผนกต่างๆในช่วง 3-5 ปีที่ผ่านมาดังนั้นคุณควรพิจารณาการดำเนินงานของ ETL สำหรับการโหลดข้อมูลลงในคลังข้อมูล

หาก บริษัท หรือแผนกใด ๆ จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลเป็นรายเดือนหรือรายสัปดาห์วิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดคือการแยกและจัดระเบียบเพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ (สำหรับแต่ละแผนกหรือเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะ) มาร์ทดาต้าที่แยกต่างหากโดยใช้เครื่องมือ ETL

หาก บริษัท วางแผนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานในโหมดเรียลไทม์โดยประมาณ (นั่นคือมีการอัพเดทหลายครั้งในระหว่างวัน) บางทีคุณควรละทิ้งองค์กรของคลังข้อมูลและให้ความสนใจกับการพัฒนาเครื่องมือรวมตามชั้นข้อมูลเมตาดาต้าเสมือน อินเตอร์เฟสและอัลกอริธึมที่สอดคล้องกัน (ตามหลักการ EII)

การรวมข้อมูล

ดังที่ระบุไว้ข้างต้นหากเป้าหมายของการแนะนำระบบ BI คือการแก้ปัญหาเฉพาะบุคคลปัญหาเฉพาะจากนั้นก็ขอแนะนำให้ จำกัด การจัดระเบียบของฐานข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้นไม่จำเป็นต้องใช้อัลกอริทึมการรวมแยกต่างหาก

หากในทางตรงกันข้าม BI ได้รับการแนะนำเพื่อให้ได้ภาพรวมแบบองค์รวมของสถานะทั่วไปของธุรกิจแล้วอาจสร้างคลังข้อมูลส่วนกลางและดังนั้นการแนะนำเครื่องมือ ETL ที่จำเป็นนั้นไม่เพียงพอ นอกจากนี้เพื่อให้ได้ภาพที่เพียงพออย่างแท้จริงของธุรกิจจำเป็นต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจะถูกวิเคราะห์และสิ่งนี้จะต้องมีการแนะนำชุดเครื่องมือสำหรับการทำความสะอาด - ระบุข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือผิดพลาด รูป

หาก บริษัท ให้ความสำคัญกับการศึกษาข้อมูลการดำเนินงานคุณควรพิจารณาวิธีการจำลองแบบและการเข้าถึง

การสร้างภาพและการวิเคราะห์

ขึ้นอยู่กับชุดงานรวมถึงคุณสมบัติของผู้ใช้นอกจากนี้ยังมีการเลือกเครื่องมือสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ - แผงควบคุมดัชนีชี้วัดรายงานก้อน OLAP

สำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์และมีคุณสมบัติเหมาะสมเครื่องมือที่ดีที่สุดคือ OLAP คิวบ์ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาทำการวิเคราะห์ธุรกิจอย่างละเอียดและละเอียดพร้อมรายละเอียดในระดับที่จำเป็น

ผู้ใช้ที่อยู่ในกิจกรรมประจำวันของพวกเขาต้องเผชิญกับความต้องการในการตัดสินใจด้านการจัดการรวมทั้งวิเคราะห์ผลการดำเนินงานของธุรกิจมีความสนใจในการจัดสถานที่ทำงานในรูปแบบของแผงควบคุมที่แสดงสถานะของธุรกิจโดยรวม กิจกรรม

ผู้จัดการทั่วไปต้องการเงินทุนเพื่อแก้ไขงานปัจจุบันติดตามความคืบหน้าของการดำเนินงานบางประเภทและเพื่อติดตามกิจกรรมของพนักงานของพวกเขา (พนักงานแต่ละคนและทีมโดยรวม) นอกจากนี้เพื่อจัดระเบียบการโต้ตอบที่ชัดเจนกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง (หรือภูมิภาค) มีความจำเป็นที่จะต้องได้รับความคิดของความคืบหน้าในการปฏิบัติงานที่เกี่ยวข้อง

โซลูชันแนวตั้งหรือแนวนอน

มีโซลูชัน BI แนวนอนทั้งสองในตลาดที่ใช้ชุดเครื่องมือที่ใช้โดยทั่วไปเช่นเดียวกับโซลูชันแนวตั้งพิเศษ“ ปรับแต่ง” สำหรับอุตสาหกรรมหรืองานเฉพาะอย่าง ทั้งคู่มีข้อดีและข้อเสีย

ข้อได้เปรียบของการแก้ปัญหาแนวนอนสามารถพิจารณาความสามารถในการเติบโตไปพร้อมกับองค์กร โซลูชั่นดังกล่าวมักจะปรับขนาดได้และสามารถครอบคลุมทุกพื้นที่ของกิจกรรมและทุกแผนกของ บริษัท ขนาดใหญ่และยังง่ายต่อการเปลี่ยนแปลง ด้านพลิกของความกว้างของความเป็นไปได้นี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับแก้ปัญหาที่ยาวและละเอียดมากขึ้นการปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะ โครงการดำเนินการเริ่มมีราคาแพงขึ้นและข้อกำหนดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีกำลังสูงขึ้น

การแก้ปัญหาในแนวดิ่งสำหรับส่วนของพวกเขาไม่จำเป็นต้องมีการตั้งค่าแยกต่างหากที่ยาวและลำบากเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะและเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรกำกับดูแลอุตสาหกรรม (การเงินการแพทย์ ฯลฯ ) อย่างไรก็ตามมันอาจกลายเป็นว่าแผนกต่าง ๆ ภายในโครงสร้างเดียวกันจะไม่สามารถใช้โซลูชันเดียวและจำเป็นต้องมีการพัฒนาและบูรณาการของระบบที่แตกต่างกันสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

องค์กรเหล่านั้นทั้งในปัจจุบันและในอนาคตวางแผนที่จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมเฉพาะของพวกเขาที่ต้องการการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดบางอย่างน่าจะได้รับประโยชน์จากการแนะนำวิธีแก้ปัญหาในแนวตั้ง หากไม่มีความมั่นใจในข้อตกลงดังกล่าวกับกิจกรรมบางประเภทในอนาคตและมีความเป็นไปได้ที่ความเชี่ยวชาญของ บริษัท จะขยายตัวอย่างมีนัยสำคัญการเลือกโซลูชัน BI ในแนวตั้งเป็นความเสี่ยง

• การแปล

การพยายามประเมินแพลตฟอร์ม BI ต่างๆมันมักจะยากที่จะเข้าใจว่าตำนานอยู่ที่ไหนและเป็นเรื่องจริงเพราะผู้ขายแต่ละรายวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ของตนว่าเป็น "ดีที่สุดในตลาด" โดยอ้างว่ามีการแสดงความคิดเห็นส่วนตัวหลายร้อยครั้ง หากคุณต้องการทราบว่าเครื่องมือใดเหมาะสมกับ บริษัท ของคุณโดยไม่ต้องเลื่อนดูหน้าความคิดเห็น“ ซื่อสัตย์” หลายร้อยหน้าสิ่งที่คุณต้องการคือด้านล่าง

เราจะดูแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมสูงสุดเช่น QlikView, Klipfolio, Tableau และ Power BI และเปรียบเทียบพารามิเตอร์ที่สำคัญของพวกเขา: การใช้งาน, ราคา, ความสะดวกในการติดตั้ง, การสนับสนุน, ทำงานกับชนิดข้อมูลต่างๆและอีกมากมาย ดังนั้นไปข้างหน้า!

ทั้งหมดนี้รวมกันหรือแยกกันเปิดโอกาสที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ตัวชี้วัดที่หลากหลายสร้างและปรับแต่งการสร้างภาพข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจจากข้อมูลใด ๆ

นอกจากนี้แพลตฟอร์มยังเน้นการใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ต่าง ๆ ตั้งแต่สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตไปจนถึงสมาร์ททีวีในห้องประชุม

คุณสมบัติ

Klipfolio เหมาะที่สุดสำหรับการตรวจสอบและควบคุมกระแสข้อมูลแบบเรียลไทม์เมื่อการเปลี่ยนแปลงของพวกเขาสำคัญและจำเป็นต้องทำการตัดสินใจที่สำคัญอย่างรวดเร็ว

คุณสมบัติที่สำคัญ

• การรวมแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ไว้ในรายงานเดียว
• ไม่ จำกัด จำนวนผู้ใช้ที่อาจเชื่อมต่อ
• จัดการสิทธิ์และข้อ จำกัด ในการเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญ
• ความพร้อมใช้งานบนมือถือระบบปฏิบัติการ (iOS, Android, BlackBerry, Windows)
• ตัวเชื่อมต่อ REST แบบยืดหยุ่นสำหรับการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลพิเศษ
• รองรับ Excel, CSV, JSON, XML และอื่น ๆ
• ความสามารถในการเพิ่มคำอธิบายประกอบที่สะดวกในรายงานที่ผู้ใช้ปลายทางจะมองเห็นได้
• ระบบกำหนดค่า KPI อัตโนมัติ
• ความสามารถในการเพิ่มตัวบ่งชี้เกณฑ์ไปยังแผนภูมิได้อย่างง่ายดาย

สะดวกในการใช้

  ใน Klipfolio คุณสามารถสร้างกราฟหลายประเภทที่แตกต่างกันรวมถึงพายบาร์พื้นที่และชุดค่าผสมอื่น ๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ผู้ใช้ที่รู้ HTML และ CSS สามารถสร้างการสร้างภาพที่ไม่ซ้ำกันของพวกเขาซ้อนองค์ประกอบที่จำเป็นทั้งหมดบนแดชบอร์ดผ่านบรรณาธิการ WYSIWYG และองค์ประกอบกราฟิกที่ซับซ้อนมากขึ้นสามารถเพิ่มได้โดยใช้สูตรและฟังก์ชั่นที่หลากหลาย ดังนั้นการใช้ Klipfolio คุณสามารถนำเสนอข้อมูลในเกือบทุกรูปแบบ แต่ก่อนอื่นคุณต้องคิดเกี่ยวกับวิธีการเตรียมข้อมูล

ราคา

  ในฐานะหนึ่งในผู้เล่นที่เก่าแก่ที่สุดในอุตสาหกรรม BI ที่มีประสบการณ์มากมายวันนี้ Klipfolio อาศัยโซลูชั่นคลาวด์ Klipfolio Dashboard (ตาม SaaS) มีราคาต่อผู้ใช้เริ่มต้น (ด้วยรูปแบบบางอย่าง) เริ่มต้นที่ $ 19 / เดือน แผนนี้สามารถปรับแต่งและเพิ่มตัวเลือกเพิ่มเติม ระยะเวลาทดลองใช้ 14 วันก็เป็นไปได้เช่นกัน

ฉาก

อีกแพลตฟอร์มที่สำคัญคือ Tableau เช่นเดียวกับเครื่องมือ BI ส่วนใหญ่ Tableau เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการสร้างภาพข้อมูล มันง่ายในการสร้างแดชบอร์ดแบบอินเทอร์แอคทีฟซึ่งช่วยให้คุณศึกษาพลวัตแนวโน้มและโครงสร้างข้อมูลโดยใช้กราฟที่สะดวกและง่าย แต่ไม่มีกราฟที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า

เช่นเดียวกับบริการอื่น ๆ Tableau รองรับแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันมากมายซึ่งจัดในรูปแบบไฟล์ (CSV, JSON, XML, MS Excel, อื่น ๆ ), ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่สัมพันธ์ (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB ฯลฯ ) และคลาวด์ ระบบ (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure)

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Tableau กับคู่แข่งคือฟังก์ชั่นพิเศษคือการผสมข้อมูล - การรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลและแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน Tableau ยังอนุญาตให้ผู้ใช้หลายคนทำงานพร้อมกันในรายงานแบบเรียลไทม์ แต่ถึงกระนั้นแพลตฟอร์มยังใช้วิธีแชร์รายงานหลายวิธี: 1) โดยการเผยแพร่บนเซิร์ฟเวอร์ Tableau; 2) ผ่านทาง Tableau Reader; 3) ผ่านการเข้าถึงโดยการอ้างอิง ความหลากหลายนี้เพิ่มความยืดหยุ่นและขจัดข้อ จำกัด มากมาย

คุณสมบัติที่โดดเด่น

  Tableau มีความสามารถในการสร้างภาพข้อมูลที่กว้างที่สุด: ห้องสมุดที่อุดมไปด้วยแพลตฟอร์มประกอบด้วย word cloud, bubble และแผนภาพต้นไม้ที่ช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลและบริบทของพวกเขาในระดับที่สูงขึ้น

ดังที่ได้กล่าวไปแล้วแดชบอร์ด Tableau นั้นยืดหยุ่นอย่างมาก ฟังก์ชั่นหลักของบริการนี้ช่วยให้คุณสามารถวางองค์ประกอบต่าง ๆ ลงบนแดชบอร์ดได้อย่างไม่น่าเชื่อและรวมเข้าด้วยกันและวางซ้อนทับกันในทุก ๆ ทางซึ่งมีประโยชน์มากในยุคแห่งการยศาสตร์ของสถานที่ทำงาน

Tableau นั้นค่อนข้างเป็นมิตรสำหรับผู้ใช้มือใหม่แพลตฟอร์มนี้มุ่งเป้าไปที่ผู้ที่ยังไม่ได้เข้าไปดูรายละเอียดทางเทคนิคของกระบวนการสร้างภาพ เป้าหมายนี้เกิดขึ้นได้จากส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย: ทุกสิ่งที่คุณต้องการทำได้บ่อยที่สุดในการคลิกเมาส์ไม่เกิน 2 ครั้งตัวกรองหาได้ง่าย

มันง่ายที่จะทำงานกับ Tableau ไม่เพียง แต่จากมุมมองของการออกแบบและการสร้างรายงาน แต่ยังมาจากการจัดการด้านผู้ใช้ปลายทาง ตัวกรองเพิ่มเติมการสร้างพารามิเตอร์ใหม่การโต้ตอบข้อมูลที่ง่ายและชัดเจนทั้งหมดนี้ช่วยให้การตัดสินใจรวดเร็วยิ่งขึ้นและทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณสมบัติที่สำคัญ

• โอกาสที่ดีในการแจกจ่ายรายงานและแดชบอร์ด
• รองรับมากกว่า 30 ชนิดข้อมูล
• การผสมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
• บูรณาการกับอาร์
• ชุมชนที่ใช้งานมากที่สุดของผู้ใช้ที่สร้างวิดีโอบล็อกและฟอรัมการศึกษานับพัน

สะดวกในการใช้

  การใช้งานที่น่าทึ่งเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ Tableau เป็นหนึ่งในบริการ BI ที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้และเป็นวิธีที่ดีที่สุดเมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง การนำเข้าข้อมูลสร้างกราฟที่สวยงามแบ่งปันและเผยแพร่ในโดเมนสาธารณะ - ไม่มีแพลตฟอร์มอื่นใดที่สามารถมอบโอกาสมากมายให้กับผู้ใช้ด้วยความเรียบง่ายเช่นนั้น ยิ่งไปกว่านั้นไกด์และมัคคุเทศก์จำนวนมากต่างช่วยลดความน่าจะเป็นที่จะประสบปัญหา

ราคา

Tableau มี 3 ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันและมีราคาแตกต่างกันสามแบบ: Tableau Desktop, Tableau Online และ Tableau Server ข้อมูลรายละเอียดสามารถพบได้

Tableau Desktop ได้รับการออกแบบสำหรับบุคคลทั่วไปและมีค่าใช้จ่าย $ 999 ต่อปีต่อคนและ $ 1.999 สำหรับการใช้งานในองค์กรรวมถึงการสนับสนุน ในกรณีแรกมันควรจะเชื่อมต่อถึง 6 แหล่งข้อมูลและในครั้งที่สอง - สูงสุด 44

Tableau Online เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่มีเว็บอินเตอร์เฟสซึ่งสามารถใช้งานได้ฟรี แต่มีเงื่อนไขว่าโซลูชั่นทั้งหมดจะถูกเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกันและจะเผยแพร่ในโดเมนสาธารณะ รุ่นส่วนตัวมีค่าใช้จ่าย $ 500 ต่อปีสำหรับผู้ใช้หนึ่งราย

ในที่สุด Tableau Server เป็นเครื่องมือทางธุรกิจเสาหินสำหรับ บริษัท ที่จัดการเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขาและต้องการควบคุมการไหลของข้อมูลและความปลอดภัยของพวกเขา อย่างไรก็ตามความสุขดังกล่าวจะมีค่าใช้จ่าย $ 10,000 ต่อปีสำหรับผู้ใช้ 10 คนและการสนับสนุนจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม 25% ของจำนวนนี้

พลังงาน BI

Power BI เป็นบริการออนไลน์ที่พัฒนาโดย Microsoft สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีความสามารถในการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่าง ๆ และแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม แพลตฟอร์มดังกล่าวมีเว็บอินเตอร์เฟสที่ให้คุณสร้างการสร้างภาพข้อมูลที่กำหนดเองและการใช้แอพพลิเคชั่นเดสก์ท็อปคุณสามารถสร้างมาตรฐานและล้างข้อมูล ที่น่าสนใจก็คือ Power BI เวอร์ชันมือถือซึ่งมีอยู่ในระบบปฏิบัติการต่าง ๆ เพื่อการตัดสินใจในระหว่างการเดินทาง

Power BI นั้นเรียบง่ายและเรียบง่าย แต่ในเวลาเดียวกันก็มีพลังและความเสถียร เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์อื่น ๆ มันมีทั้งข้อดีและข้อเสีย

คุณสมบัติที่โดดเด่น

  อะไรทำให้ Power BI แตกต่างจากโซลูชันอื่น ๆ

ประการแรกเป็นผลิตภัณฑ์ของ Microsoft ซึ่งหมายความว่าเป็นไปตามปรัชญาหลักการและสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกับผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของยักษ์ใหญ่ด้านไอที ส่วนต่อประสานโปรแกรมจะคุ้นเคยกับผู้ใช้งาน Windows

ประการที่สองการเป็นของ Microsoft ให้ประโยชน์อื่น: Power BI เชื่อมต่ออย่างใกล้ชิดกับผลิตภัณฑ์หลักของ บริษัท เช่น MS Excel, Azure Cloud Service และ SQL Server

โดยทั่วไปแล้ว Power BI นั้นถูกสร้างขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อขยายการทำงานของ MS Excel และปั๊มไปยังระดับใหม่และใช้เพื่อแก้ไขปัญหาที่ไม่เคยมีส่วนเกี่ยวข้องมาก่อน

คุณสมบัติที่สำคัญ

• มีรุ่นพื้นฐานฟรีที่ให้คุณลองใช้งาน Power BI ก่อน
• สนับสนุนการนำเข้าข้อมูลหลายวิธี (การสตรีมข้อมูลบริการคลาวด์สมุดงาน Excel และแอปพลิเคชันบุคคลที่สาม)
• แดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลตามเวลาจริง
• API ง่าย ๆ เพื่อรวม Power BI ไปยังแอปพลิเคชันของคุณ
• มีหลายวิธีในการแชร์รายงานและแดชบอร์ด
• รองรับหลายแพลตฟอร์ม (เว็บเดสก์ท็อปหรือแอปพลิเคชันมือถือ)

สะดวกในการใช้

  อินเทอร์เฟซนั้นง่ายและเข้าใจได้สำหรับทุกคนที่คุ้นเคยกับ Windows (นั่นคือเกือบทุกคน) ดังนั้นการทำงานกับ Power BI มักจะดี ปุ่มและฟังก์ชั่นหลายอย่างดูคล้ายกับ MS Excel และผลิตภัณฑ์ MS Office อื่น ๆ

การสร้างภาพถูกสร้างขึ้นโดยวิธีการลากแล้ววางที่ดี สิ่งที่คุณต้องสร้างแผนภูมิคือการคลิกที่องค์ประกอบที่จำเป็นและลากไปยังที่ว่างในรายงาน หลักการเดียวกันนี้ใช้งานได้เมื่อเลือกข้อมูลที่ต้องการให้มองเห็นได้เพียงเลือกชิ้นส่วนของข้อมูลและวางไว้ในตำแหน่งที่กราฟอยู่

ราคา

  Microsoft Power BI ถือเป็นเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีคุณภาพสูงและหลายคนยังดึงดูดด้วยนโยบายการกำหนดราคาที่เหมาะสม มันมีสองตัวเลือก: รุ่นฟรีของบริการที่มีความสามารถ จำกัด และสิทธิ์การใช้งานไดรฟ์ข้อมูล Power BI Pro พร้อมคุณสมบัติเต็มรูปแบบ

รุ่นฟรีมีให้สำหรับผู้ใช้แต่ละคนและมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้: ขีด จำกัด หน่วยความจำ 1 GB, 10,000 บรรทัด / ชั่วโมงของการประมวลผลข้อมูลสตรีมพร้อมกับข้อ จำกัด ในการอัปเดตและทำงานร่วมกันในรายงาน

Power BI Pro มีค่าใช้จ่าย $ 9.99 ต่อผู้ใช้ต่อเดือนและเพิ่มขีด จำกัด หน่วยความจำเป็น 10 GB ต่อคนพร้อมด้วยความเร็ว 1 ล้านเส้น / ชั่วโมง นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ในการเข้าถึงแหล่งข้อมูลโดยตรงเชื่อมโยงไปยังข้อมูล บริษัท ผ่าน Data Connectivity Gateway ในที่สุดเครื่องมือการทำงานร่วมกันขั้นสูงเช่นกลุ่ม Office 365 กลุ่ม Active Directory และไดเรกทอรีข้อมูลจะพร้อมใช้งาน

ตอนนี้เพื่อจัดโครงสร้างทุกอย่างที่กล่าวไว้ข้างต้นเราให้ตารางเปรียบเทียบของแพลตฟอร์มทั้งหมดที่พิจารณา:

แท็ก: เพิ่มแท็ก

การใช้ระบบธุรกิจอัจฉริยะช่วยปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของการตัดสินใจด้านการจัดการและยังช่วยในการจัดการกระบวนการทางธุรกิจซึ่งนำไปสู่การเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของ บริษัท นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่ทำให้เกิดความสนใจในโซลูชั่น BI (ระบบธุรกิจอัจฉริยะ) ซึ่ง IDC ได้รับการเฉลิมฉลองในรัสเซียตั้งแต่ปี 2010

ผู้เชี่ยวชาญโต้เถียงเกี่ยวกับการทำงานของระบบข้อมูลที่ช่วยให้การวิเคราะห์ธุรกิจ แต่กระบวนการทำงานกับข้อมูลการวิเคราะห์และโซลูชันไอทีที่มีจุดประสงค์เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ไม่ได้เป็นสิ่งเดียวกัน ก่อนที่จะเริ่มดำเนินการตามระบบ BI นั้น บริษัท จะต้องเตรียมความพร้อมสำหรับการใช้งาน: กระบวนการทางธุรกิจที่เป็นทางการกำหนดจุดรวบรวมข้อมูลประเภทของข้อมูลที่รวบรวมและวัตถุประสงค์ที่จะใช้ข้อมูลนี้ หลังจากนั้นเราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับเครื่องมือ BI เฉพาะที่ธุรกิจต้องการ

ระบบธุรกิจอัจฉริยะแตกต่างจากการวิเคราะห์เมตริกด้วยตนเองในสเปรดชีต Excel เช่นเครื่องบินจากเครื่องร่อนแฮงค์ คำถามอยู่ไกลจากความเร็ว ท้ายที่สุดแล้ว BI คือระบบอัตโนมัติของกระบวนการรวบรวมข้อมูลและการรายงาน ในขณะที่ทำงานกับ Excel ชี้ให้เห็นว่าบางคนควรรวบรวมข้อมูลที่วิเคราะห์จากแหล่งข้อมูลทั้งหมดของ บริษัท นำไปสู่เทมเพลตเดียวแล้วสร้างรายงานเท่านั้น

ความแตกต่างในผลลัพธ์ของการทำงานกับข้อมูลนี้ก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน BI คือความหลากหลายของข้อมูลที่ใช้และความสามารถในการสร้างรายงานอย่างรวดเร็วในส่วนใด ๆ โดยใช้ข้อมูลใด ๆ ที่มีอยู่ใน บริษัท กล่าวอีกนัยหนึ่งระบบจะแก้ปัญหาที่ผู้คนจะรับมือในหนึ่งวัน (ตัวอย่างเช่นเพื่อคำนวณการพึ่งพาการขายเสื้อผ้าบางรุ่นในองค์ประกอบประชากรของประชากรและโครงสร้างพื้นฐานการขนส่งของอำเภอ) โดยระบบในเวลาไม่กี่นาที

เป็นเวลานานโซลูชั่น BI ขึ้นอยู่กับก้อน OLAP ที่เรียกว่า การใช้ระบบดังกล่าวยังคงมาจนถึงทุกวันนี้ พวกเขาเป็นตัวแทนของข้อมูลที่เก็บไว้ในคลังสินค้าในลักษณะที่ทุกเวลาที่คุณสามารถใช้ตัวบ่งชี้ใด ๆ ที่มีอยู่เป็นแกนของ "คิวบ์" และทำการวิเคราะห์ตามชิ้นที่จำเป็นโดยการสร้างตารางแบนหรือกราฟของการพึ่งพาของตัวบ่งชี้อื่น ที่สำคัญการวิเคราะห์จะเกิดขึ้นในเวลาจริงซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวย่อ OLAP พูดว่า - การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์

ท่ามกลางคุณสมบัติอื่น ๆ เราเน้นการมีฟังก์ชั่นการจัดการข้อมูลเมตาเครื่องมือการพัฒนาเครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันและการจัดการกระบวนการเครื่องมือการรายงานการสร้างภาพขั้นสูงการสร้างแบบจำลองการทำนายและฟังก์ชั่นการทำเหมืองข้อมูลและดัชนีชี้วัด

ตอนนี้ตลาดยังคงเติบโตยอดขายของระบบ BI ที่ใช้เทคโนโลยีหน่วยความจำใน แนวคิดหลักในหน่วยความจำคือหลักการของการจัดเก็บข้อมูลถาวรใน RAM สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถรับคำตอบได้ทันที - ในเสี้ยววินาที - แม้ในกรณีที่พวกเขาทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก อย่างไรก็ตามโซลูชันดังกล่าวไม่เหมาะสำหรับทุกคนในมุมมองทางเทคนิคและลูกค้าจำนวนมากยังคงใช้เทคโนโลยี OLAP

การปรากฏตัวของการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์เป็นหนึ่งในคุณสมบัติของระบบการวิเคราะห์ซึ่งทำให้มันสามารถเรียกได้ว่าเป็นแพลตฟอร์ม BI ที่เต็มรูปแบบตาม Gartner

นอกจากสถาปัตยกรรมด้านเทคโนโลยีที่หลากหลายแล้วระบบ BI ยังโดดเด่นด้วยชุดเครื่องมือสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจประเภทต่างๆ

ตัวอย่างเช่นแพลตฟอร์ม BI ที่เต็มเปี่ยมนั้นแตกต่างกันมากในแง่ของฟังก์ชั่นการทำงานจากโมดูล BI ที่ฝังอยู่ในระบบข้อมูลองค์กรบางระบบและมีความสามารถในการนำเสนอที่ จำกัด

บทบาทผู้ใช้แต่ละคนมีแดชบอร์ดของตัวเองซึ่งแสดงถึงตัวบ่งชี้ทางธุรกิจที่สำคัญที่จำเป็นสำหรับพนักงานเหล่านี้ในรูปแบบของตารางหรืออินโฟกราฟิก ชุดเครื่องมือ BI ยังมีเครื่องมือการรายงานและอินเทอร์เฟซสำหรับการดู: ในหน้าต่างระบบผ่านเว็บหรือบนอุปกรณ์มือถือของผู้ใช้ เครื่องมือในการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลในการสร้างรายงาน

หนึ่งในแนวโน้มที่โดดเด่นของห้าปีที่ผ่านมาในตลาด BI คือความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการวิเคราะห์มือถือ ผู้ใช้ระบบ BI ประเมินความสำคัญของพวกเขาสำหรับธุรกิจและยังเข้าใจถึงคุณค่าของการเข้าถึงเครื่องมือดังกล่าวอย่างต่อเนื่อง ผู้ขาย BI รายใหญ่เกือบทุกรายในวันนี้พร้อมที่จะมอบเครื่องมือวิเคราะห์ออนไลน์ให้แก่ผู้ใช้ ในเวลาเดียวกันเวิร์คสเตชั่นมือถือไม่เพียง แต่มุ่งเน้นไปที่ผู้จัดการระดับสูง แต่ยังรวมถึงผู้ใช้ประเภทอื่น ๆ ที่ต้องการข้อมูลที่ทันสมัยเกี่ยวกับสถานะของกระบวนการทางธุรกิจ ดังนั้นจาก "สิทธิพิเศษของเจ้านาย" BI-mobility ได้กลายเป็นวิธีการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อเหตุการณ์สำหรับผู้บริหารระดับกลางและนักวิเคราะห์ เนื่องจากระบบ BI ให้การทำงานกับข้อมูลจำนวนมากเข้าสู่พื้นที่เก็บข้อมูลจากระบบข้อมูลที่หลากหลายและในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างจึงสามารถใช้ในการทำงานกับ "ข้อมูลขนาดใหญ่" ซึ่งธุรกิจได้รับความสนใจในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สิ่งนี้ไม่น่าแปลกใจเนื่องจากปริมาณของข้อมูลที่จัดเก็บและประมวลผลเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วดังนั้น บริษัท จึงถูกบังคับให้ต้องคิดเกี่ยวกับการได้รับพลังการประมวลผลเพิ่มเติม ยิ่งไปกว่านั้นในธุรกิจจริงมักใช้ข้อมูลที่จัดเก็บมากถึง 30% ในขณะที่ส่วนที่เหลือจะกลายเป็นเพียงต้นทุนสำหรับการจัดเก็บ

การมีข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีโครงสร้างและเป็นประโยชน์ใน บริษัท รวมถึงโอกาสอันยอดเยี่ยมจากระบบ BI สำหรับนักวิเคราะห์กลายเป็นหนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนของความก้าวหน้าในด้านนี้ วันนี้นักวิเคราะห์มากขึ้นกำลังมองหาเครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้นที่จะช่วยให้พวกเขาศึกษาข้อมูลใด ๆ และสร้างสมมติฐานทางธุรกิจ สิ่งนี้นำไปสู่การเกิดขึ้นของเครื่องมือระดับใหม่ - การค้นพบข้อมูล พวกเขาอยู่บนพื้นฐานของรูปแบบข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นและส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่สะดวกสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจมากกว่านักวิเคราะห์ ในตัวอย่างของการค้นพบข้อมูลเราจะเห็นว่าชุดเครื่องมือค่อยๆเติบโตเป็นทิศทางที่เป็นอิสระของระบบไอทีสำหรับการวิเคราะห์

เนื่องจาก BI ไม่ได้เป็นเพียงการวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบัน แต่ยังเป็นการคาดการณ์เครื่องมือขั้นสูงจึงได้รับการพัฒนาสำหรับนักวิเคราะห์และผู้จัดการเพื่อทดสอบสมมติฐานของพวกเขา และเพื่อควบคุมตัวบ่งชี้สำคัญในการวิเคราะห์จะช่วยให้การแจ้งเตือนของพวกเขาประสบความสำเร็จของค่าเกณฑ์

ชุดเครื่องมือ BI และการใช้งานของ บริษัท รัสเซียจะพัฒนาได้อย่างไรในอนาคต จะมีบทบาทผู้ใช้ใหม่ส่วนติดต่อใหม่ผู้จัดการระดับสูงจะทำงานได้มากขึ้นด้วยระบบธุรกิจอัจฉริยะหรือไม่? Softline ที่ปรึกษา Maria Golikova เชื่อมั่นว่าเวกเตอร์หนึ่งในการพัฒนามีความสัมพันธ์กับความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ“ คลาวด์” และเครื่องมือสร้างภาพ:“ ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีคลาวด์ผู้พัฒนา BI ขนาดใหญ่จำนวนมากเริ่มเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติมที่มีเฉพาะในคลาวด์

หาก บริษัท มี "ประเพณี" ในการจัดทำรายงานในรูปแบบของตาราง Excel แบบคงที่พนักงานหลายคนอาจปฏิเสธเรื่องนี้ยาก อย่างไรก็ตามหวังว่าเมื่อเวลาผ่านไปจำนวน บริษัท ที่จะได้รับข้อมูลที่ครอบคลุมโดยใช้แดชบอร์ดข้อมูลจะเพิ่มขึ้น "

นอกจากนี้ผู้เชี่ยวชาญระบุว่าทัศนคติที่ใส่ใจของนักพัฒนาต่อการเป็นมิตรกับอินเทอร์เฟซและการสร้างสถานที่ทำงานมือถือจะช่วยให้ความนิยมของ BI:“ เครื่องมือ BI กำลังก้าวไปสู่การวิเคราะห์อิสระ - โซลูชั่นกำลังกลายเป็นเรื่องง่ายที่สุด สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถเปลี่ยนรายงานปัจจุบันหรือสร้างรายงานใหม่ได้ด้วยส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย ผู้บริหารระดับสูงในวันนี้ก็ถูกดึงดูดโดยความเป็นไปได้ในการใช้โซลูชั่น BI สำหรับมือถือ หัวสามารถเดินทางไปทำธุรกิจ แต่ในเวลาเดียวกันบนหน้าจอของอุปกรณ์พกพาดูตัวชี้วัดหลักของธุรกิจของเขา

Alexander Gerasimov ผู้อำนวยการฝ่ายไอทีและแผนกบริการคลาวด์ของ J'son & Partners Consulting กล่าวว่าเครื่องมือใดที่แพลตฟอร์ม BI ให้บริการซึ่งเป็นที่ต้องการมากที่สุดในกลุ่มผู้ให้บริการด้านไอทีและการให้คำปรึกษาเกี่ยวกับคลาวด์ การรายงานก่อนโพสต์ตามการวิเคราะห์ข้อมูลจากระบบการทำธุรกรรมเช่น ERP, OSS / BSS (โดยเฉพาะการเรียกเก็บเงิน) ระบบธนาคารอัตโนมัติเป็นต้น

สิ่งที่คาดหวังได้ดีคือเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ไม่เพียง แต่จัดโครงสร้างข้อมูลของระบบธุรกรรมเท่านั้น แต่ยังมีโครงสร้างข้อมูลที่อ่อนแอ (หรือซับซ้อน) เช่นบันทึกและ geodata ของผู้ใช้สมาร์ทโฟนและอีกมากมาย ขณะนี้ข้อมูลดังกล่าวส่วนใหญ่จะใช้เพื่อเสริมสร้างและปรับปรุงคุณภาพของการรายงานโพสต์อดีต ในอนาคตพวกเขาสามารถนำไปใช้โดยตรงในระบบควบคุม - โดยมีเป้าหมายในการสร้างปัญญาของพวกเขา "

ระบบ BI บางระบบแนะนำให้ใช้อินโฟกราฟิกเพิ่มเติมแทนรายงานแบบตารางคลาสสิก แต่ทุกคนไม่พร้อมที่จะรับรู้ข้อมูลกราฟิก

ทุกธุรกิจขนาดใหญ่และองค์กรขนาดกลางส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการจัดหาข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับสถานะของ บริษัท เหตุผลอาจแตกต่างกัน แต่ผลที่ตามมาจะเหมือนกันเสมอ - การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสมซึ่งส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของการทำธุรกรรมทางการเงิน ระบบธุรกิจอัจฉริยะระดับมืออาชีพหรือ BI (   จากภาษาอังกฤษ - ระบบธุรกิจอัจฉริยะ) "ผู้ช่วย" ที่มีเทคโนโลยีสูงเหล่านี้มีส่วนช่วยในการสร้างระบบควบคุมการบริหารจัดการทุกด้านในธุรกิจ

หัวใจหลักของระบบ BI คือซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์และการรายงานทางธุรกิจ โปรแกรมเหล่านี้สามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ และจัดทำในรูปแบบและส่วนที่สะดวก เป็นผลให้ผู้บริหารสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สมบูรณ์และโปร่งใสเกี่ยวกับสถานะของกิจการของ บริษัท ได้อย่างรวดเร็ว ลักษณะเฉพาะของรายงานที่ได้รับโดยใช้ BI เป็นความเป็นไปได้ของผู้นำอิสระในการเลือกรับบริบท

ระบบข่าวกรองธุรกิจที่ทันสมัยมีหลากหลาย นั่นคือเหตุผลที่ใน บริษัท ขนาดใหญ่พวกเขาจะค่อยๆเบียดวิธีอื่นเพื่อรับรายงานทางธุรกิจ ความสามารถหลักของพวกเขารวมถึง:

• การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลต่างๆ
• การรายงานความซับซ้อนโครงสร้างประเภทและเค้าโครงที่แตกต่างกันด้วยความเร็วสูง นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะกำหนดตารางเวลาสำหรับการรายงานตามกำหนดการโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมโดยตรงและการกระจายข้อมูล
• การทำงานที่โปร่งใสกับข้อมูล
• ให้การเชื่อมโยงที่ชัดเจนระหว่างข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
• การตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงที่ยืดหยุ่นและใช้งานง่ายสำหรับพนักงานในระบบ
• บันทึกข้อมูลในรูปแบบใดก็ได้ที่สะดวกสำหรับคุณ - PDF, Excel, HTML และอื่น ๆ อีกมากมาย

ความสามารถของระบบข้อมูลทางธุรกิจช่วยให้ผู้จัดการไม่ต้องพึ่งพาแผนกไอทีหรือผู้ช่วยของเขาที่ส่งข้อมูลที่จำเป็น นอกจากนี้ยังเป็นโอกาสที่ดีในการแสดงทิศทางที่ถูกต้องของการตัดสินใจของคุณไม่ใช่คำพูด แต่เป็นตัวเลขที่แน่นอน บริษัท เครือข่ายขนาดใหญ่หลายแห่งในตะวันตกใช้ระบบ BI มาเป็นเวลานานรวมถึง Amazon, Yahoo, Wall-Mart และ บริษัท อื่น ๆ ที่มีชื่อเสียงระดับโลก บริษัท ที่กล่าวถึงข้างต้นใช้เงินอย่างคุ้มค่าในการวิเคราะห์ทางธุรกิจ

ประโยชน์ของระบบธุรกิจอัจฉริยะระดับมืออาชีพตั้งอยู่บนหลักการที่ได้รับการสนับสนุนในแอปพลิเคชัน BI ขั้นสูงทั้งหมด:

1. ความชัดเจน อินเทอร์เฟซหลักของซอฟต์แวร์วิเคราะห์ธุรกิจควรสะท้อนถึงตัวบ่งชี้หลัก ด้วยสิ่งนี้ผู้จัดการจะสามารถประเมินสถานะของกิจการในองค์กรได้อย่างรวดเร็วและเริ่มทำบางสิ่งหากจำเป็น
2. การปรับแต่ง ผู้ใช้แต่ละคนควรสามารถปรับแต่งส่วนต่อประสานและปุ่มฟังก์ชันในวิธีที่สะดวกที่สุด
3. layering ชุดข้อมูลแต่ละชุดควรมีหลายส่วน (เลเยอร์) เพื่อให้ข้อมูลรายละเอียดที่จำเป็นในระดับใดระดับหนึ่ง
4. การติดต่อสื่อสาร ผู้ใช้ควรสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และในหลายทิศทางในเวลาเดียวกัน มันเป็นสิ่งจำเป็นที่ระบบมีฟังก์ชั่นของการตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับพารามิเตอร์ที่สำคัญ
5. มัลติเธรดและการควบคุมการเข้าถึง ในระบบ BI ควรมีการใช้งานพร้อมกันของผู้ใช้จำนวนมากพร้อมความสามารถในการตั้งระดับการเข้าถึงที่แตกต่างกัน

ชุมชนไอทีทั้งหมดเห็นด้วยว่าระบบข้อมูลทางธุรกิจเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการพัฒนาอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตามการดำเนินการของพวกเขามักจะถูกขัดขวางโดยอุปสรรคทางเทคนิคและจิตวิทยางานไม่พร้อมเพรียงกันของผู้จัดการและการขาดพื้นที่รับผิดชอบที่กำหนดไว้

เมื่อคิดถึงการนำระบบ BI คลาสมาใช้สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าความสำเร็จของโครงการจะขึ้นอยู่กับทัศนคติของพนักงานของ บริษัท ที่มีต่อนวัตกรรม สิ่งนี้ใช้กับผลิตภัณฑ์ไอทีทั้งหมด: ความสงสัยและความกลัวในการลดสามารถปฏิเสธความพยายามในการนำไปปฏิบัติทั้งหมด ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญมากที่จะต้องเข้าใจความรู้สึกของระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีต่อผู้ใช้ในอนาคต สถานการณ์ในอุดมคติคือเมื่อพนักงานของ บริษัท จะปฏิบัติต่อระบบในฐานะผู้ช่วยและเครื่องมือสำหรับการปรับปรุงงาน

ก่อนที่จะเริ่มโครงการเพื่อแนะนำเทคโนโลยี BI จำเป็นต้องทำการวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจของ บริษัท และหลักการในการตัดสินใจด้านการจัดการอย่างละเอียด ท้ายที่สุดมันเป็นข้อมูลเหล่านี้ที่จะมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์สถานการณ์ใน บริษัท นอกจากนี้ยังจะช่วยในการเลือกระบบ BI พร้อมกับเกณฑ์หลักอื่น ๆ :

1. เป้าหมายและวัตถุประสงค์ของการนำระบบ BI ไปใช้
2. ข้อกำหนดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและความสามารถในการทำงานกับพวกเขา;
3. คุณสมบัติการรวมข้อมูล หากไม่มีการใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งใน บริษัท การจัดการจะไม่สามารถรับภาพรวมของสถานการณ์
4. คุณสมบัติการสร้างภาพ สำหรับแต่ละคนการวิเคราะห์ BI ในอุดมคตินั้นดูแตกต่างและระบบควรตอบสนองความต้องการของผู้ใช้แต่ละคน
5. ความเชี่ยวชาญหลากหลายหรือแคบ ในโลกนี้มีระบบที่มุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมเฉพาะเช่นเดียวกับโซลูชั่นสากลเพื่อรวบรวมข้อมูลในบริบทใด ๆ
6. ความต้องการทรัพยากรและราคาของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ ทางเลือกของระบบ BI เช่นซอฟต์แวร์ใด ๆ ขึ้นอยู่กับความสามารถของ บริษัท

เกณฑ์ข้างต้นจะช่วยให้ฝ่ายบริหารสามารถเลือกทางเลือกในระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีชื่อเสียงหลากหลาย มีพารามิเตอร์อื่น ๆ (ตัวอย่างเช่นโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลสถาปัตยกรรมเว็บ) แต่พวกเขาต้องการคุณสมบัติในด้านไอทีที่แคบ

ไม่เพียงพอที่จะเลือกซื้อซอฟต์แวร์ติดตั้งและกำหนดค่า การติดตั้งระบบ BI ที่ประสบความสำเร็จในพื้นที่ใด ๆ จะขึ้นอยู่กับกฎต่อไปนี้:

• ความถูกต้องของข้อมูล หากข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ไม่ถูกต้องแสดงว่ามีข้อผิดพลาดร้ายแรงของระบบ
• การฝึกอบรมเต็มรูปแบบสำหรับผู้ใช้แต่ละคน
• การใช้งานที่รวดเร็ว มีความจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การสร้างรายงานที่จำเป็นในสถานที่สำคัญทุกแห่งอย่างถูกต้องและไม่ได้อยู่ในบริการที่สมบูรณ์แบบของผู้ใช้รายเดียว คุณสามารถปรับลักษณะที่ปรากฏของรายงานหรือเพิ่มส่วนอื่นเพื่อความสะดวกหลังการใช้งาน
• รับผลตอบแทนจากการลงทุนในระบบ BI ผลกระทบขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยและในบางกรณีสามารถมองเห็นได้หลังจากไม่กี่เดือนเท่านั้น
• อุปกรณ์ควรได้รับการออกแบบไม่เพียง แต่สำหรับสถานการณ์ปัจจุบัน แต่ยังสำหรับอนาคตอันใกล้
• ทำความเข้าใจว่าเหตุใดระบบ BI จึงเปิดตัวและไม่ต้องการซอฟต์แวร์ที่เป็นไปไม่ได้

จากสถิติพบว่ามีเพียง 30% ของผู้บริหารของ บริษัท ที่พอใจกับการใช้งานระบบ BI ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ธุรกิจผู้เชี่ยวชาญได้กำหนดข้อผิดพลาดที่สำคัญ 9 ข้อซึ่งสามารถลดประสิทธิภาพให้เหลือน้อยที่สุด:

1. ความไม่ชัดเจนของวัตถุประสงค์ของการนำไปใช้เพื่อเป็นแนวทาง บ่อยครั้งที่โครงการถูกสร้างขึ้นโดยแผนกไอทีโดยไม่มีการมีส่วนร่วมอย่างใกล้ชิดของผู้จัดการ ในกรณีส่วนใหญ่ในกระบวนการดำเนินการและการดำเนินงานคำถามเกิดขึ้นเกี่ยวกับเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของระบบ BI ประโยชน์และความสะดวกในการใช้งาน
2. ขาดความโปร่งใสในการบริหารงานของพนักงานและการตัดสินใจ ผู้จัดการอาจไม่ทราบขั้นตอนวิธีการทำงานของพนักงานภาคสนามและการตัดสินใจด้านการจัดการสามารถทำได้ไม่เพียง แต่ขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่แห้งแล้ง สิ่งนี้จะนำไปสู่การไร้ความสามารถในการรักษากระบวนทัศน์ที่มีอยู่อันเป็นผลมาจากการใช้งานระบบ BI และบ่อยครั้งที่มันเป็นไปไม่ได้ที่จะทำลายวัฒนธรรมการกำกับดูแลกิจการที่พัฒนาขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา
3. ความน่าเชื่อถือของข้อมูลไม่เพียงพอ การรับข้อมูลเท็จเข้าสู่ระบบวิเคราะห์ธุรกิจนั้นเป็นสิ่งที่ยอมรับไม่ได้มิฉะนั้นพนักงานจะไม่สามารถไว้วางใจและใช้งานได้
4. ทางเลือกที่ผิดของระบบธุรกิจอัจฉริยะระดับมืออาชีพ ตัวอย่างมากมายในประวัติศาสตร์เมื่อฝ่ายบริหารว่าจ้างองค์กรบุคคลที่สามเพื่อนำระบบ BI มาใช้และไม่ได้มีส่วนร่วมในการคัดเลือก เป็นผลให้มีการแนะนำระบบที่ไม่อนุญาตให้รับรายงานที่ต้องการหรือไม่สามารถรวมหนึ่งในซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ใน บริษัท
5. ขาดแผนสำหรับอนาคต ความผิดปกติของระบบ BI คือไม่ใช่ซอฟต์แวร์คงที่ ไม่สามารถดำเนินการตามโครงการให้เสร็จสมบูรณ์และจำไม่ได้ มีข้อกำหนดมากมายจากผู้ใช้และการจัดการเกี่ยวกับการปรับปรุง;
6. ถ่ายโอนระบบ BI บุคคลที่สามให้การสนับสนุน ตามที่แสดงในทางปฏิบัติสถานการณ์ส่วนใหญ่มักนำไปสู่การแยกผลิตภัณฑ์และการแยกระบบออกจากสถานะที่แท้จริงของกิจการ ทีมสนับสนุนของตัวเองตอบสนองได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นต่อความคิดเห็นของผู้ใช้และความต้องการด้านการจัดการ
7. ความปรารถนาที่จะบันทึก ในแวดวงธุรกิจนี่เป็นเรื่องปกติ แต่การวิเคราะห์ BI ใช้งานได้เฉพาะเมื่อคำนึงถึงทุกด้านของ บริษัท นั่นคือเหตุผลที่ระบบการวิเคราะห์เชิงลึกที่มีต้นทุนสูงมีประสิทธิภาพมากที่สุด ความปรารถนาที่จะได้รับรายงานหลายฉบับเกี่ยวกับประเด็นที่น่าสนใจนำไปสู่ข้อผิดพลาดของข้อมูลบ่อยครั้งและการพึ่งพาคุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีอย่างมาก
8. คำศัพท์ต่าง ๆ ใน บริษัท เป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ใช้ทุกคนต้องเข้าใจข้อกำหนดพื้นฐานและความหมายของพวกเขา ความเข้าใจผิดที่เรียบง่ายสามารถนำไปสู่การตีความรายงานและตัวชี้วัดที่ไม่ถูกต้องของระบบ BI
9. ขาดกลยุทธ์การวิเคราะห์ธุรกิจเดียวสำหรับองค์กร หากไม่มีหลักสูตรเดียวที่ได้รับการคัดเลือกสำหรับพนักงานทุกคนระบบคลาส BI ใด ๆ จะเป็นเพียงชุดของรายงานที่กระจัดกระจายที่ตอบสนองความต้องการของผู้จัดการบุคคล

การนำระบบ BI มาใช้เป็นขั้นตอนสำคัญที่จะช่วยยกระดับธุรกิจไปสู่อีกระดับ แต่สิ่งนี้ไม่เพียง แต่จะต้องใช้เงินทุนจำนวนมหาศาล แต่ยังรวมถึงเวลาและความพยายามของพนักงานแต่ละคนของ บริษัท ด้วย ไม่ใช่ทุกธุรกิจที่พร้อมจะทำโครงการแนะนำระบบวิเคราะห์ธุรกิจให้เสร็จสมบูรณ์