در دنیای پیچیده کسبوکار امروز، درک عمیق از اطلاعات و توانایی تصمیمگیری هوشمندانه، از اهمیت حیاتی برخوردار است. هوش تجاری، به عنوان یک سیستم هوشمند، مجموعهای از فرآیندها، تکنولوژیها و ابزارها را شامل میشود که دادههای خام را به اطلاعات ارزشمند و سپس به دانش کاربردی تبدیل میکند.
سیستمهای هوشمند در بستر هوش تجاری به منظور ارائه راهکارهایی برای مسائل پیچیده و پشتیبانی از تصمیمگیری مدیریتی به کار گرفته میشوند. این سیستمها در عمل، کاربردهای وسیعی دارند؛ برای مثال، در تحلیل جریان کلیک (Click-Stream) مشتریان، میتوانند الگوهای رفتاری را شناسایی کرده و بهینهسازی تجربه کاربری را ممکن سازند.
دلایل متعددی برای پیادهسازی سیستمهای مبتنی بر هوش تجاری وجود دارد که مهمترین آنها دستیابی به اهداف سازمانی از طریق درک بهتر بازار، مشتریان و عملیات داخلی است. این رویکرد به مدیریت اطلاعات سازمانی (Enterprise Information Management) کمک میکند تا دادهها به شکل موثرتری مدیریت و در راستای اهداف هوش تجاری به کار گرفته شوند.
اجزای هوش تجاری شامل ابزارهای گزارشگیری، داشبوردهای مدیریتی و قابلیتهای تحلیلی پیشرفته است. تکنیکهای مختلفی در این حوزه به کار گرفته میشوند که از جمله مهمترین آنها میتوان به پردازش تحلیلی برخط (OLAP) و پردازش تراکنش برخط (OLTP) اشاره کرد.
پردازش تراکنش برخط عمدتاً بر ثبت و مدیریت تراکنشهای روزمره متمرکز است، در حالی که پردازش تحلیلی برخط برای تحلیلهای پیچیده و چندبعدی طراحی شده است. مقایسه جنبههای متفاوت این دو سیستم، اهمیت تمایز میان پایگاههای داده عملیاتی و تحلیلی را روشن میسازد.
پایگاه داده تحلیلی، که به آن انبار داده (Data Warehouse) نیز گفته میشود، هسته اصلی سیستمهای هوش تجاری را تشکیل میدهد. این پایگاه داده، بر خلاف پایگاههای داده عملیاتی، برای تحلیلهای بلندمدت و یکپارچهسازی دادهها از منابع مختلف بهینهسازی شده است.
خصوصیات منحصر به فردی مانند موضوعمحور بودن، یکپارچگی، تغییرناپذیری و زمانمحور بودن، آن را برای استخراج بینشهای استراتژیک ایدهآل میسازد. انبار داده در سطوح مختلفی طراحی میشود تا نیازهای تحلیلی گوناگون را پوشش دهد. دادهکاوی (Data Mining) نیز به عنوان یک تکنیک قدرتمند، از این پایگاههای داده برای کشف الگوها و روندهای پنهان بهره میبرد.
نوع فایل: پاورپوینت – 145 اسلاید
فهرست مطالب:
- تعریف سیستم هوشمند
- ساختار هوش تجاری (BI)
- تکنیکهای استفاده شده در هوش تجاری (BI)
- کیفیت داده
- دانش
- اصول طراحی پایگاه داده تحلیلی
- سیستمهای هوشمند
- هوش تجاری (BI) در عمل
- یک کاربرد از BI
- برخی از کاربردهای برنامههای تصمیم یار BI
- جریان کلیک (Click-Stream)
- دلایل داشتن سیستمهای مبتنی بر هوش تجاری
- اهداف BI
- کاربرد مدیریت اطلاعات سازمانی (Enterprise Information Management)
- اجزای BI
- تکنیکهای استفاده شده در هوش تجاری
- پردازش تحلیلی برخط (OLAP: On-Line Analytical Processing)
- پردازش تراکنش برخط (OLTP: On-Line Transaction Processing)
- مقایسه جنبههای مختلف پردازش تحلیلی برخط و پردازش تراکنش برخط (OLAP, OLTP)
- پایگاه داده تحلیلی یا انبار داده (Data Warehouse)
- پایگاه داده تحلیلی (ادامه)
- خصوصیات پایگاه داده تحلیلی
- سطوح پایگاههای داده تحلیلی
- دادهکاوی (Data Mining)
- معماری چند لایه
- محیط هوش تجاری (A business intelligence environment)
- سیستم پشتیبانی تصمیم هوشمند (Intelligent Decision Support System)
- عامل هوشمند (Intelligent Agent)
- سیستم مدیریت دانش (Knowledge Management System)
- زنجیره تأمین (Supply Chain)
- مدیریت زنجیره تأمین (Supply Chain Management)
- فواید ساخت سیستم مبتنی بر مدیریت زنجیره تأمین (SCM)
- مشکلات مدیریت زنجیره تأمین (SCM) و علل آن
- مدیریت ارتباط با مشتری (Customer Relationship Management)
- برنامهریزی منابع سازمانی (ERP: Enterprise Resource Planning)
- تأمینکنندگان نرمافزار برنامهریزی منابع سازمانی (ERP)
- وظایف مدیریت اطلاعات سازمانی (Enterprise Information Management)
- کیفیت داده
- خصوصیات دادههای با کیفیت
- دستهبندی اشکالات کیفی داده
- دستهبندی دادههای بدون کیفیت (ادامه)
- مشخصات سیستم با دادههای بدون کیفیت
- اثر دادههای بدون کیفیت بر روی سیستم
- دوازده قدم جهت تصحیح داده
- مراحل کاری پاکسازی داده
- مراحل انجام یک پروژه مهندسی
- نقشه راه هوش تجاری
- نقشه راه تولید یک پروژهٔ هوش تجاری
- ارزیابی وضعیت تجاری
- ارزیابی زیرساخت سازمانی (Enterprise Infrastructure Assessment)
- طراحی و برنامهریزی پروژه (Planing)
- شمای نقشه راه تولید یک پروژه هوش تجاری
- اجرای موازی گامها
- ملاحظات نقشه راه سیستمهای هوش تجاری (۲)
- ساختار تیم پروژه
- ساختار تیم پروژه BI
- تیم سازنده هسته اصلی سیستم (Core Team)
- تیم کاربردیسازی هسته اصلی (Extended Team)
- تأمینکنندگان عمده BI
- اصول طراحی پایگاه داده تحلیلی
- مروری بر تعریف پایگاه داده تحلیلی
- تفاوت با پایگاه داده عملیاتی
- مشخصات پایگاه داده تحلیلی
- انواع داده در پایگاه داده تحلیلی
- تعریف هوش تجاری از منظر پایگاه داده تحلیلی
- سیر تکاملی تکنولوژیهای BI
- کارخانه اطلاعاتی سازمانی (The Corporate Information Factory: CIF)
- مولفههای کارخانه اطلاعاتی سازمانی (CIF)
- ملاحظاتی که در طراحی یک پایگاه داده تحلیلی باید لحاظ کرد
- ملاحظات ساخت پایگاه داده تحلیلی
- مراحل ساخت پایگاه داده تحلیلی
- ابزارهای پسزمینه (Back-End) پایگاه داده تحلیلی
- یکپارچهسازی دادهها
- تبدیل دادهها
- ملاحظات نوسازی داده
- مزایا و معایب سرویسدهندههای پردازش تحلیلی برخط (OLAP)
- مدل مفهومی پردازش تحلیلی برخط رابطهای (Rolap)
- رولاپ (Rolap)
- مولاپ (Molap)
- هولاپ (Holap)
- مکعب داده
قیمت: 115/500 تومان
معماری چند لایه، اساس ساختار یک محیط هوش تجاری کارآمد را فراهم میکند و از این طریق، سیستمهای پشتیبانی تصمیم هوشمند و عوامل هوشمند (Intelligent Agent) میتوانند به بهترین نحو عمل کنند. این سیستمها در کنار سیستم مدیریت دانش (Knowledge Management System)، دانش سازمانی را گردآوری، سازماندهی و توزیع میکنند که برای تصمیمگیریهای مبتنی بر هوش تجاری حیاتی است.
مطالب مرتبط
- دانلود ppt پاورپوینت هوش مصنوعی در 359 اسلاید
- دانلود ppt پاورپوینت سیستم های تصمیم یار هوشمند در 64 اسلاید
- دانلود ppt پاورپوینت هوش استراتژیک در 74 اسلاید
در حوزه عملیاتی، BI با مفاهیمی نظیر زنجیره تأمین (Supply Chain) و مدیریت زنجیره تأمین (Supply Chain Management) ارتباط تنگاتنگی دارد. ساخت سیستمهای مبتنی بر مدیریت زنجیره تأمین فواید بسیاری از جمله بهینهسازی فرآیندها و کاهش هزینهها را به همراه دارد، هرچند مشکلاتی نیز در پیادهسازی آن وجود دارد که عمدتاً به عدم یکپارچگی اطلاعات و مدیریت ضعیف ارتباطات بازمیگردد.
مدیریت ارتباط با مشتری (Customer Relationship Management) و برنامهریزی منابع سازمانی (ERP) نیز از سیستمهای کلیدی هستند که دادههای آنها میتواند خوراک ارزشمندی برای هوش تجاری فراهم کند.
تأمینکنندگان نرمافزار برنامهریزی منابع سازمانی متعددی در بازار وجود دارند که راهکارهای جامع برای یکپارچهسازی اطلاعات سازمانی ارائه میدهند. وظایف مدیریت اطلاعات سازمانی نیز شامل جمعآوری، ذخیرهسازی، پردازش و توزیع دادهها به گونهای است که از کیفیت بالایی برخوردار باشند.
کیفیت دادهها، همانطور که پیشتر ذکر شد، اساسیترین جنبه در موفقیت پروژههای BI است. دادههای با کیفیت دارای خصوصیات مهمی از جمله دقت، کامل بودن، همخوانی و بهروز بودن هستند.
اشکالات کیفی داده میتوانند به دستههای مختلفی از جمله دادههای ناقص، نادرست، تکراری یا ناهماهنگ تقسیم شوند که مشخصات سیستم با دادههای بدون کیفیت، کاهش کارایی و افزایش هزینهها را به همراه دارد.
اثر دادههای بدون کیفیت بر روی سیستمها مخرب است و میتواند به تصمیمات اشتباه و از دست دادن فرصتها منجر شود. برای تصحیح دادهها، دوازده قدم اساسی و مراحل کاری پاکسازی داده شامل شناسایی، پالایش و اعتبارسنجی دادهها تعریف شده است.