Business Intelligence-Architektur- Was es ist und warum Sie es brauchen Die

Business Intelligence Architecture

Unternehmen und Organisationen sind oft mit schwierigen Geschaeftsentscheidungen konfrontiert. Eigentuemer koennen ihre Entscheidungen auf Instinkt stuetzen, oder sie koennen zuverlaessige Daten nutzen, die eine konkrete Grundlage fuer ihre Entscheidungsfindung bilden.



Die Art und Weise, in der Daten organisiert und gespeichert werden, kann sich auf die Art und Weise auswirken, wie geschaeftliche Erkenntnisse gebildet werden und wie Entscheidungen getroffen werden. Die ordnungsgemaesse Datenspeicherung und -verwaltung ermoeglicht es Eigentuemern und Stakeholdern, auf wertvolle Informationen zuzugreifen und diese mit anderen Entscheidungstraegern auszutauschen. Business Intelligence-Architektur ist ein Datenmanagement- und Analyse-Tool, das haeufig von Organisationen fuer diesen Zweck verwendet wird. Hier finden Sie einen eingehenden Einblick in das Verstaendnis der BI-Architektur und warum wachsende Unternehmen sie brauchen.

Was ist Business Intelligence-Architektur?

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Business Intelligence bezieht sich auf die Strategien und Technologien, die Organisationen verwenden, um Daten zu analysieren und zu verwalten. In Bezug auf die Architektur ist das Framework, das Daten und Technologien organisiert, die in Business Intelligence-Systemen verwendet werden. Nachhaltige Architektur haengt von 3 Komponenten ab, darunter-

Datenerfassungsstroeme
Dies bezieht sich auf die Methoden zum Sammeln von Daten innerhalb einer Organisation. Nachhaltige Architektur erkennt, welche Daten fuer jede Unternehmensabteilung wichtig sind und woher die Daten stammen. Dies ist wichtig, denn die Qualitaet ist, wie zuverlaessige Erkenntnisse gemacht werden.


Datenmanagement

Dazu gehoert die Integration von Daten und deren Pflege innerhalb der Business Intelligence-Architektur. Nachhaltige Architektur kann mehrere Datenquellen speichern und verwalten. Benutzer sollten auch in der Lage sein, Daten schnell zu extrapolieren, damit Erkenntnisse erzielt werden koennen.

Business Intelligence
Besitzer und Abteilungsmanager nutzen Daten, um wichtige Leistungsindikatoren und andere verschiedene Trends innerhalb des Unternehmens zu sehen. Auf diese Weise koennen Entscheidungstraeger bessere Entscheidungen treffen, basierend auf ihrem eigenen Einblick in diese Trends.

Warum brauchen wir Business Intelligence-Architektur?

Es gibt eine Vielzahl von Gruenden, warum ein Unternehmen moeglicherweise Business Intelligence-Architektur benoetigt. Einige Indikatoren sind-

Rueckstaende
Wenn eine IT-Abteilung von Berichtanforderungen verschiedener Benutzer innerhalb der Organisation ueberfordert ist, ist moeglicherweise ein Business Intelligence-System erforderlich. BI-Systeme koennen den Anwendern helfen, viele Probleme selbst zu loesen, so dass die IT-Abteilung nicht allein fuer die Loesung der jeweiligen Aufgaben verantwortlich ist.

Schlechte IT-Systeme
Komplexe IT-Systeme, die Silos von Daten und verschiedene Datenformate enthalten, erschweren die Erfuellung von Berichtsanfragen. Die BI-Architektur kann dazu beitragen, dies zu lindern, indem die Daten in einem einheitlich formatierten System konsolidiert werden.

Preis
Es kann teuer sein, alle notwendigen IT-Ressourcen fuer mehrere Informationssysteme oder Silos zu pflegen. Wenn jede Abteilung ein anderes Managementsystemhat, kann es zu einem Mangel an Synergie und Effizienz bei der Fertigstellung eines Projekts kommen. Kontrastierende Systeme koennen zu einem Engpass oder zu viel Arbeit fuer jede Abteilung fuehren. Dies kann die Unternehmensausgaben erhoehen und wertvolle Zeit und Ressourcen verschwenden.

Komponenten der Business Intelligence Architecture

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BI-Architektur verfuegt ueber mehrere Schluesselkomponenten, die es funktionsfaehig machen. Einige davon umfassen-

Quellsystemdaten
sollten zuerst in einem Quellsystem oder einem operativen System organisiert werden. Diese Systeme werden eingesetzt, um die taeglichen Transaktionen innerhalb des Unternehmens abzuwickeln. Waehrend der Grossteil der Daten aus betrieblichen Systemen stammt, koennen einige aus anderen Quellen stammen, wie Benchmarking-Daten oder Marktdaten. Wenn Daten nicht im Betriebssystem erfasst werden, koennen sie spaeter nicht analysiert werden.

ETL-Prozess
Nachdem die Daten innerhalb der Betriebssysteme organisiert sind, werden sie extrahiert und in das Data Warehouse gelegt. Dieser Mechanismus wird als Transformationslast extrahieren oder ETL bezeichnet. Einige ETL-Technologien umfassen Oracle Data Integratoroder

Wie kann ich die Business Intelligence-Architektur nutzen?

Unternehmen sollten zunaechst ihre Strategien zur Datenerfassung und Analyse sorgfaeltig abbilden, bevor sie die Business Intelligence-Architektur nutzen. Einige Elemente, die beruecksichtigt werden muessen, wie die Datenquellen sind, welche Art von Betriebssystem verwendet wird und wie viele kodifizierte Daten von jeder Abteilung zu erwarten sind.


Organisationen sollten auch ueberlegen, was sie aus der Datenanalyse in jeder Abteilung erreichen. Beispielsweise koennen Vertriebsdaten dem Vertriebsleiter mitteilen, wie sich die Mitarbeiter taeglich abschneiden. Die Analyse der Verkaufsdaten ueber einen Zeitraum von einigen Monaten kann einen Rahmen bieten, um zu verstehen, wie jeder Mitarbeiter zu den allgemeinen Vertriebszielen der Organisation beitraegt. Die


Business Intelligence-Architektur sollte dann die Datenquellen und Komponenten umfassen, die eine zuverlaessige Analyse von Vertriebsdaten ermoeglichen. Nachdem die Datenquellen ausgewaehlt wurden, koennen Organisationen bestimmen, welche Daten am wertvollsten sind und wie sie sicher gespeichert werden koennen. Schlecht gespeicherte und sortierte Daten koennen sich auf die Qualitaet der uebergeordneten Business Intelligence-Architektur auswirken, da das System nicht in der Lage ist, zu ermitteln, welche Daten extrahieren muessen. Schliesslich sollten Organisationen die richtigen Datenanalyse-Tools oder Tools auswaehlen, die Einblicke in die extrahierten Daten zeigen. Leistungsstarke Datenanalyse-Tools ermoeglichen es Unternehmen, Daten schnell zu verstehen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.