Verslo intelektas. kas tai yra ir jo įgyvendinimas

intelektas-versle-itzelis

Verslo žvalgybos fonas

Sąvoka „verslo žvalgyba“ arba „verslo intelektas“ nėra tokia nauja, tiesa, kad tai sąvoka, apie kurią tiesiogiai ar netiesiogiai kalbama 59 metus.

Pirmasis asmuo, kalbėjęs apie terminą, buvo Hansas Peteris Luhnas, IBM tyrėjas, kuris 1958 m. Paskelbtame straipsnyje „Verslo intelekto sistema“ mini šį terminą ir pateikia tokį apibrėžimą:

Hansas pirmasis atkreipė dėmesį į šią problemą, tačiau tuo metu jis neturėjo daug reikšmės, nors vėliau atsirado priedų, kurie padėtų pagerinti verslo informaciją.

Edgaras F. Coddas, duomenų bazės koncepcijos kūrėjas. Dvylika jos kūrimo taisyklių. Pirmųjų duomenų bazių ir pirmųjų programų (duomenų) kūrimas sistemose, didinant turimą informaciją, bet ne verslą, kuris leido įvesti duomenis. (galėjo pateikti greitą ir lengvą prieigą prie tokios informacijos. „Datawarehouse“ koncepcijos sukūrimas ir ataskaitų teikimas (Ralph Kimball, Bill

1980 Inmon)

Buvo palyginti galingos duomenų bazių sistemos, tačiau nebuvo programų, palengvinančių jų naudojimą. Įžanga į terminą „Verslo žvalgyba“ Howardas Dresneris. 1989 m. • Koncepcijos populiarinimo dešimtmetis, kuriamos įvairios programos, sukuriančios prieigą prie duomenų bazės ir struktūrizuotą informaciją, kurią sukuria įmonės.

Kaip matyti, terminui reikėjo kitų elementų, kad būtų sustiprinta verslo žvalgybos aprėptis, taigi jis atitiko technologijų ir informacinių sistemų priemonių raidą, leidžiančią šiandien suvokti visus privalumus, kuriuos galima pasiekti. gauti pritaikius.

Kas yra verslo intelektas?

Verslo intelektas suprantamas kaip metodikų, programų, praktikų ir galimybių rinkinys, orientuotas į informacijos kūrimą ir valdymą, kuris leidžia organizacijos vartotojams priimti geresnius sprendimus. („Curto Díaz“ ir „Conesa Caralt“, 2012 m.)

Verslo žvalgyba leidžia praktiškai turėti geresnę apžvalgą naudojant struktūrinius duomenis, kad būtų žinomos problemų ar galimybių savybės, tokiu būdu kaupiant žinias, kad jas būtų galima išnaudoti ar ištaisyti.

Tai informacinių sistemų, veikiančių koordinuotai, visuma.

Kai kurios technologijos, kurios yra verslo žvalgybos dalis:

Duomenų saugyklų sistemos Ataskaitų teikimas Duomenų gavybos sistemos On-line analitinio apdorojimo įrankiai

OLAP), vaizdinė ir prognozinė analizė

Žinių valdymo sistemos (KBS) Duomenų gavybos informacijos suvestinės Duomenų užklausos ir ataskaitų teikimo įrankiai Informacijos suvestinės (suvestinės)

Svarbu žinoti, kad norint pritaikyti BI, būtina atsižvelgti į informacijos problemų, su kuriomis gali susidurti įmonė, mastą, nes tai gali lemti nesėkmingą jos įgyvendinimą.

Kaip įgyvendinti verslo intelektą?

Šiuo metu siūloma nauja koncepcija, vadinama „Agile BI Governance“, kuri siūlo architektūras, metodus ir įrankius, reikalingus BI infrastruktūrai įgyvendinti.

Tai leidžia žinoti, kaip valdyti šių charakteristikų sistemą, kokia politika turėtų būti taikoma, kokie kontrolės metodai turėtų būti įgyvendinti ir kaip turėtų būti valdomos BI sistemos. (Fernández, 2008)

Agile BI valdymas nustato 4 pagrindines vertybes, tačiau priklausomai nuo kiekvienos organizacijos ji gali apimti tas, kurios yra susijusios su jos pačios strategija.

Nuolatinis pritaikymas. Netikrumas ir nuolatiniai pokyčiai yra natūrali sprendimų priėmimo sistemų būklė, tačiau panašu, kad daugelis organizacijų dar nežino apie jas. Šio tipo projektuose analitinis požiūris visada keičiasi. Bendras darbas. Operacinis programinės įrangos vartotojas turi būti aktyvus informacinių technologijų grupių, kuriančių BI sistemas, narys. Lanksčios hierarchijos. „Agile BI Governance“ darbo grupės turėtų būti sudarytos laikantis lanksčių hierarchijų, skatinančių keitimąsi informacija. Žmonės prieš procesus. Teikite pirmenybę informacijos pateikimui žmonėms, kurie kontroliuoja procesus, o ne apibrėždami procesus, kuriuos žmonės turi kontroliuoti. (Fernández, 2008)

Kada reikalinga verslo žvalgyba?

Įmonėje yra įvairių situacijų, liudijančių apie būtinybę įgyvendinti priemones, leidžiančias apskritai pagerinti sprendimų priėmimą, pavyzdžiui, (Rosado Gomez ir Rico Bautista, 2010) duomenimis, Europoje yra atliktas informacijos kūrėjų tyrimas. „Ibéric“, kuris parodo, kiek trūksta sprendimų priėmimo sistemų organizacijose.

Remiantis šiais duomenimis, vidutinis Europos darbuotojas kasdien vidutiniškai 67 minutes praleidžia ieškodamas informacijos apie įmonę, o tai prilygsta 15,9% jų darbo dienos. 1000 darbuotojų organizacijai, uždirbančiai apie 50 000 eurų per dieną, tai prilygsta 7,95 milijono eurų per metus prarastai algai - visa tai informacijos paieškai, norint apsispręsti. (Zumel, 2008) Nors šie pavyzdžiai neatspindi statistikos iš Meksikos, šis pavyzdys iš tikrųjų parodo tikrąją patikimos, patikrintos, atnaujintos ir greitos informacijos gavimo svarbą, siekiant sumažinti iškilusias problemas ir netgi padidinti efektyvumą. operacijų atlikimo.

Norėdami papildyti ir išsamiau paaiškinti situacijas, kuriose būtina įgyvendinti BI, pateiktas šis sąrašas (Curto Díaz ir Conesa Caralt, 2012):

Informacijos kokybės problemų nustatymas Naudojant „Excel“ kaip įmonės ar vartotojo informacijos saugyklas, vadinamą „Excel“ chaosu, reikia lanksčiai keistis informacija tarp departamentų. Venkite informacijos bokštų. Rinkodaros kampanijos nėra veiksmingos dėl naudojamos bazinės informacijos. Informacijos apie organizaciją yra per daug, kad ją būtų galima praktiškai analizuoti. Pasiekta kritinė duomenų masė, todėl reikia automatizuoti informacijos gavimo ir platinimo procesus.

Kaip nustatyti, kad nėra strategijos?

Jei organizacijoje yra keletas žemiau paminėtų punktų, tai reiškia, kad būtina taikyti BI

Vartotojai IT skyrių laiko savo verslo žvalgybos problemų šaltiniu. Vadybininkai laiko verslo žvalgybą kaip dar vieną išlaidų centrą. Informacinių technologijų skyrius ir toliau teiraujasi galutinių vartotojų apie ataskaitų teikimo poreikius Neįmanoma išmatuoti projektų investicijų grąžos Neketina kurti, nuomoti, išlaikyti ir auginti BI komandos. Nežinia, ar įmonė turi BI strategiją. Organizacijoje yra keli sprendimai, paskirstyti skirtinguose departamentuose pakartojamas funkcionalumas. Nėra tikro ir nuoseklaus mokymo plano, kaip naudotis įrankiais.Kažkas mano, kad pasisekė, kad informacija patvirtino šį galutinių vartotojų nusistatymą po dviejų savaičių arba po numatytos pristatymo datos. („Curto Díaz“ ir „Conesa Caralt“, 2012).

Verslo strategijos kūrimas yra ilgalaikis procesas, apimantis daugybę veiklų, iš kurių verta pabrėžti:

Sukurkite BI kompetencijos centrą. Jos tikslas - derinti žinias apie technologijas, metodikas ir strategijas su rėmėjo buvimu vykdomuoju lygmeniu ir su dalyvaujančių verslų, kurie turi bendrą atsakomybę už sėkmes ir nesėkmes, analize. Sukurti organizacijos BI standartus, kad būtų racionaliau panaudojamos abi technologijos. egzistuoja kaip būsimi įsigijimai: nustatykite, kuriems verslo procesams reikalingos skirtingos analitinės programos, kurios veikia nuolat, kad būtų užtikrinta, jog nebus funkcionalumo silosų. Į verslo procesus įtraukkite analitinių programų (duomenų gavybos ar kitų) rezultatus, turėdami tikslą suteikti pridėtinės vertės visų rūšių sprendimams. („Curto Díaz“ ir „Conesa Caralt“, 2012).

Verslo žvalgybos strategija

Duomenų saugyklos

Tai yra duomenų išgavimo iš skirtingų programų (vidinių ir išorinių) procesas, kad išvalius ir specialiai susisteminus, jie būtų saugomi konsoliduotų duomenų sandėlyje verslo analizei. Tam reikalingas metodikų, metodų, aparatinės ir programinės įrangos komponentų derinys, kurie kartu teikia infrastruktūrą palaikyti informacijos apdorojimą (Stackowiak et al. 2007).

Apibrėžta struktūra turi atspindėti verslo, jo padalinių, darbo grupių ir vadovų poreikius ir ypatybes, tai leis atsakyti į klausimus, sugeneruotus bandant priimti sprendimus (Witten 2000), ir laikui bėgant tai taps įmonės atmintimi. (Wang, 2009); apibūdinantis įmonės praeitį ir dabartį. Duomenų saugykla suskaido, apibendrina, užsako ir lygina, tačiau neatranda ir neprognozuoja. (Gėlės 2004)

Duomenų saugyklos statybai nustatyti trys etapai; pirmasis skirtas operatyvinės duomenų bazės Entity Relationship schemai išnagrinėti, sugeneruoti daugialypėms kandidatėms schemas.

Antrasis etapas susideda iš vartotojų poreikių rinkimo per interviu, siekiant gauti informacijos apie jų analizės poreikius, o trečiasis etapas kontrastuoja antrame etape gautą informaciją su daugialypėmis schemomis, sudarytomis pirmasis etapas, tokiu būdu sukuriant vartotojo poreikius atspindintį sprendimą (Zenaido 2008).

OLAP

Internetinis analitinis apdorojimas suteikia prieigą prie organizuotų ir apibendrintų duomenų iš verslo duomenų šaltinių, duomenų pogrupius, turinčius daugialypę struktūrą, tvarko taip, kad parodytų ypatingą reikšmę arba atsakytų į tam tikrą klausimą. (Roussel, 2006)

OLAP sistemų tipai

Tradiciškai ši sistema klasifikuojama pagal šias kategorijas:

Įdiegimas, kuris saugo duomenis reliaciniame variklyje. Paprastai duomenys yra išsamūs, vengiant apibendrinimų ir lentelės yra normalizuotos. Šis įgyvendinimas saugo duomenis daugialypėje duomenų bazėje. Norint optimizuoti reakcijos laiką, informacijos santrauka paprastai apskaičiuojama iš anksto: HOLAP (hibridinis OLAP). Kai kuriuos duomenis saugo reliaciniame variklyje, o kitus - daugialypėje duomenų bazėje.

Subalansuota rezultatų kortelė

„Balanced Scorecard“ yra įrankis, leidžiantis suderinti skirtingų sričių ar padalinių tikslus su įmonės strategija ir stebėti jos raidą.

Subalansuotos rezultatų kortelės panaudojimas yra toks įvairus, kad galima apsvarstyti personalo savianalizę (Martínez 2008), iki grynai organizacinių sąvokų apibrėžimo, tokios kaip; misija, kokybės politika; komunikacijos planas, įmonės įvaizdis, mokymo veiksmai, paslaugų katalogas; paruošti klientų aplanką ir imtis veiksmų, kad būtų geriau suprantama jų nuomonė ir pageidavimai, taip pat individualizuojamas paslaugų pasiūlymo pateikimas svarbiausiems klientams. Trumpai tariant, rezultatų kortelės vykdymas yra toks platus ir dosnus, kad tai gali pakeisti viešųjų subjektų paslaugų teikimo būdą.

Duomenų gavyba

Tai yra didelio duomenų kiekio atrankos, tyrimo, modifikavimo, modeliavimo ir įvertinimo procesas siekiant sužinoti žinias (Pérez 2006).

Procesas turi būti automatinis arba pusiau automatinis. Rasti modeliai turi būti reikšmingi ir parodyti tam tikrą elgesio modelį ar taisyklę. Labiausiai naudojamos programos, kurioms reikia tam tikro numatymo.

Duomenų gavyba, leidžianti veiksmingai valdyti realiu laiku, yra įrankis, tinkantis bet kokio tipo įmonėms. Įvairios įmonės gali sėkmingai pateikti paraiškas (Ángeles ir kt., 2010).

Su duomenų gavyba susiję pranašumai (López 2004):

Rezultatų padidėjimas padidėjus rinkos daliai. Klientų lojalumas geriau reagavo į jų reikalavimus. Veiklos gerinimas. Rizikos faktoriaus mažinimas. Strategijų ir sprendimų priėmimo optimizavimas. Valdymo optimizavimas, maksimizavimas grįžta

Verslo intelekto brandos modelis

Norint įgyvendinti verslo žvalgybos projektą, būtina veiksmingai koordinuoti įmonės technologijas ir procesus

Yra modelis, leidžiantis klasifikuoti organizacijos brandos laipsnį Verslo žvalgybos brandos modelis susideda iš septynių etapų, kurie leidžia nustatyti, kuri įmonė naudojasi verslo analize.

1 fazė. Nėra BI. Duomenys randami internetinėse operacijų apdorojimo sistemose (OLTP, Online Transaction Processing), išsklaidytose kitose laikmenose ar netgi esančiose organizacijos žiniose. Sprendimai grindžiami patirtimi, o ne nuosekliais duomenimis. Nebuvo aptiktas įmonių duomenų naudojimas priimant sprendimus, taip pat nebuvo naudojami tinkami faktų nustatymo įrankiai

2 etapas. Nėra BI, tačiau duomenys yra prieinami. Formalių duomenų tvarkymo sprendimų priėmimo metu nėra, nors kai kurie vartotojai turi prieigą prie kokybiškos informacijos ir sugeba pagrįsti sprendimus tokia informacija. Šis procesas dažnai atliekamas naudojant „Excel“ ar tam tikros rūšies ataskaitas. Manoma, kad turi būti sprendimų, kaip patobulinti šį procesą, tačiau BI egzistavimas nežinomas.

3 etapas. Formalių duomenų pagrindu priimamų sprendimų priėmimo procesų atsiradimas. Tai komanda, kontroliuojanti duomenis ir leidžianti jums pateikti ataskaitas, leidžiančius priimti esminius sprendimus. Duomenys išgaunami tiesiogiai iš operacijų sistemų.

4 fazės duomenų saugykla. Neigiamas poveikis OLTP sistemoms leidžia daryti išvadą, kad suvokiama duomenų saugykla, kuri yra būtina organizacijai. Duomenų sandėlis suvokiamas kaip norimas ataskaitos sprendimas.

5 fazės duomenų saugyklos krizė ir ataskaitų teikimas įforminami. Duomenų saugykla veikia ir norime, kad visi iš to gautų naudos, kad įmonių ataskaitos būtų formalizuotos. Kalbama apie OLAP, tačiau tik nedaugelis iš tikrųjų įvardija jo pranašumus.

6 etapo OLAP diegimas. Praėjus tam tikram laikui, nei ataskaitos, nei būdas pasiekti Duomenų saugyklą nėra pakankami norint atsakyti į sudėtingesnius klausimus. Šiems profiliams rodomi OLAP sprendimai. Pradėti sprendimai daro didelę įtaką visos organizacijos verslo procesams.

7 fazės verslo žvalgyba yra įforminta. Reikia įdiegti kitus verslo žvalgybos procesus, tokius kaip „Data Mining“, „Balanced ScoreCard“. Duomenų kokybės procesai veikia procesus, įsitvirtina įmonės kultūra, kuri aiškiai supranta skirtumą tarp OLTP ir DSS sistemų. (Curto Díaz ir

„Conesa Caralt“, 2012 m.)

Verslo intelekto sistemos pranašumai

Sugebėdami įdiegti BI leidžia gauti skirtingus pranašumus ir pranašumus.

Tai supaprastina prieigą prie informacijos ir taupo laiką rengiant ataskaitas. Standartizuoja procesus, leidžiančius pašalinti rankinius informacijos generavimo procesus. Pateikia vieningą ir vienalytę informaciją apie visas funkcines sritis. Išsamus organizacijos vaizdas. Leidžia kurti, Tvarkykite ir prižiūrėkite svarbiausių įmonės tikslų rodiklių metriką ir pagrindinius veiklos rodiklius. Pateikite atnaujintą informaciją tiek apibendrintame lygyje, tiek išsamiai. Pagerinkite organizacijos konkurencingumą, nes galėsite greičiau atskirti svarbius ir nereikalingus. Prieiga informacija ir didesnis judrumas  Išsami organizacijos stebėsena Analizės lankstumas Tai leidžia nustatyti tendencijas, galimybes ir riziką, kuri gali virsti konkurenciniais pranašumais.Sprendimų priėmimas pagrįstas patikima ir tikslia informacija Įgalina išsamų bendravimą su darbuotojais Įgalina aptikti nusikalstamus ar apgaulingus modelius. Pateikia pagrindinius veiklos rodiklius

išvada

Dėl modernizacijos ir ypač dėl nuolatinių technologijų naujovių buvo galima sustiprinti ir pritaikyti intelektą versle, nes kai jis pirmą kartą pasirodė, jam nebuvo suteikta tokia svarba, kokio jis buvo vertas, nes manyta, kad rezultatų nebus pasiekta. pageidautina dėl visos apimties, kurios man reikėjo struktūrai.

Tačiau tokių įrankių kaip duomenų saugykla, duomenų gavyba ir internetinis analitinis apdorojimas dėka jie leido patobulinti įmonės informacijos apdorojimą.

Realus visos organizacijos informacijos valdymas ir susisteminimas nėra lengva užduotis, tačiau verslo intelekto dėka tai leidžia žinoti, koks yra geriausias būdas tai įgyvendinti, ir, svarbiausia, būti pasirengusi su visais elementais, kurie sudaro bendrovę, kad tai padarytų geriausiu būdu. galima.

Svarbu atsižvelgti į tai, kad ši priemonė sukuria sąnaudas dėl elementų, reikalingų jai įgyvendinti, tačiau reikėtų įvertinti išlaidų ir naudos analizę, kad būtų galima pripažinti, ar jos taikymas yra perspektyvus norimoje įmonėje.

Darbo tema: Verslo intelekto įgyvendinimas ADO grupei.

Tikslas: pagerinti ADO grupės maršrutų valdymą Verakruso regione.

Dėkoju

Mano tėčiui ir mamai, kad ji visada pasitikėjo manimi ir palaikė mane nepaisydama jokių negandų, kad pasiektų šį naują meistriškumo iššūkį.

Mano sūnui ir vyrui, kad jis man suteikė visą meilę, meilę ir kantrybę, kuri kiekviena diena yra puiki mano motyvacija žengti į priekį.

Bibliografija

Curto Díaz, J., ir Conesa Caralt, J. (2012). Įvadas į verslo intelektą. UOC leidyba.

Žvalgyba, B. (2009 m. Birželio 21 d.). Lengva verslo informacija. Gauta iš

Vadybininkas, T. (2017 m. Liepos 31 d.). Laiko valdytojas. Gauta iš

www.timemanagerweb.com/2017/01/31/breve-historia-del-businessintelligence/

Pereira, E. (2017). Rinkodara. Gauta iš

www.mercadeo.com/blog/2013/01/%C2%BFque-es-el-know-how/