ビジネスインテリジェンスアーキテクチャ：それは何であり、なぜあなたはそれが必要な
企業や組織は、多くの場合、困難なビジネス上の意思決定に直面しています。所有者は、本能に基づいて意思決定を行うことができ、または意思決定のための具体的な基盤を提供する信頼性の高いデータを活用することができます。
データの整理と保存方法は、ビジネスインサイトの形成方法や意思決定方法に影響を与える可能性があります。適切なデータの保存と管理により、所有者や利害関係者は貴重な情報にアクセスし、他の意思決定者と共有することができます。ビジネスインテリジェンスアーキテクチャは、この目的のために組織によって頻繁に使用されるデータ管理および分析ツールです。ここでは、BI アーキテクチャの理解と、成長する企業が必要とする理由について詳しく説明しています。
ビジネス・インテリジェンス・アーキテクチャとは
ビジネスインテリジェンスは、組織がデータを分析および管理するために使用する戦略とテクノロジーを指します。それに関連して、アーキテクチャは、ビジネスインテリジェンスシステムで利用されているデータとテクノロジーを整理するフレームワークです。持続可能なアーキテクチャは、次のような3つのコンポーネントに依存します。
データ収集ストリーム
これは、組織内のデータを収集する方法を指します。持続可能なアーキテクチャは、各企業部門にとってどのデータが重要か、データの発信元を認識します。これは、信頼できる洞察がどのように得られるかを品質が重要だから重要です。
データ管理
これには、データの統合と、ビジネス・インテリジェンス・アーキテクチャ内でのデータの維持方法が含まれます。持続可能なアーキテクチャは、複数のデータソースを保持および管理できます。また、ユーザーはデータをすばやく外挿して、洞察を得られるようにする必要があります。
ビジネスインテリジェンスの
オーナーと部門マネージャは、データを活用して、組織内の主要業績評価指標やその他のさまざまな傾向を確認します。これにより、意思決定者は、これらの傾向に対する独自の洞察に基づいて、より良い選択を行うことができます。
ビジネスインテリジェンスアーキテクチャが必要な理由
組織は、ビジネスインテリジェンスアーキテクチャを必要とするかもしれない理由の様々ながあります。いくつかの指標は次のとおりです。
バックログ
IT部門が組織内のさまざまなユーザーからのレポート要求に圧倒されている場合は、ビジネスインテリジェンスシステムが必要になる可能性があります。BI システムは、ユーザーが自分で多くの問題を解決するのに役立ちます。そのため、IT 部門は、各タスクの解決に単独で責任を負うわけではありません。
貧弱なITシステム
データのサイロとさまざまなデータ形式を含む複雑なITシステムは、レポート要求を満たすことが困難になります。BI アーキテクチャは、データを統一形式の 1 つのシステムに統合することで、これを軽減するのに役立ちます。
価格
複数の情報システム（サイロ）に必要なすべてのITリソースを維持するには、コストがかかります。各部門が異なる 管理システム を持っている場合、プロジェクトを完了する際に相乗効果と効率性が欠けることがあります。対照的なシステムは、ボトルネックにつながったり、各部門が処理するにはあまりにも多くの作業につながります。これにより、会社の経費が増加し、貴重な時間とリソースを浪費することができます。
ビジネスインテリジェンスアーキテクチャ
BI アーキテクチャのコンポーネントには、それを機能させるいくつかの重要なコンポーネントがあります。これには次のようなものがあります。
ソース・システム・
データは、まずソース・システムまたは運用システム内で編成する必要があります。これらのシステムは、社内の日々の取引を処理するために利用されています。データの大部分は運用システムからのものですが、ベンチマークデータや市場データなど、他のソースからのものもあります。運用システムでデータが取り込まれていない場合、後で分析することはできません。
ETLプロセスは
、データが運用システム内で編成された後、それが抽出され、データウェアハウスに置かれます。このメカニズムは、抽出変換ロード、または ETL と呼ばれます。一部の ETL 技術には、Oracleデータ・インテグレータ 、または
ビジネス・インテリジェンス・アーキテクチャの使用方法
組織は、ビジネスインテリジェンスアーキテクチャを利用する前に、まずデータ収集と分析戦略を慎重に計画する必要があります。考慮すべき要素には、データソースとは何か、使用する 運用システムの 種類、各部門に期待する成文化されたデータの量などがあります。
組織は、各部門内のデータ分析から達成するものも考慮する必要があります。たとえば、営業データは、従業員が日常的にどのように業績を上げているかをセールスマネージャーに伝えることができます。数か月間の販売データを分析することで、各従業員が組織の全体的な販売目標にどのように貢献しているかを理解するためのフレームワークを提供できます。
ビジネスインテリジェンスアーキテクチャは、信頼できる販売データ分析を可能にするデータソースとコンポーネントを含む必要があります。データソースを選択した後、組織は、最も価値のあるデータと、それを安全に保管する方法を決定できます。データの格納と並べ替えが不十分であると、抽出に必要なデータを判断できなくなるため、ビジネスインテリジェンスアーキテクチャの品質に影響する可能性があります。最後に、組織は、適切なデータ分析ツール、または抽出されたデータに対する洞察を示すツールを選択する必要があります。高パフォーマンスのデータ分析ツールにより、組織はデータをすばやく理解し、貴重な洞察を得ることができます。
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