پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI)

از آن جایی که داده ها، اطلاعاتی هستند که فعالیت‌های سازمان شما را توصیف می‌کنند، سرچشمه هر بینش تجاری در محیط هوش تجاری شما محسوب می شوند. ایجاد یک استراتژی مناسب برای جستجو و انتقال داده ها، یکی از مهم ترین مراحل در کل فرآیند پروژه ی هوش تجاری است.برای تسهیل دسترسی کاربران به داده ها، باید آن ها را در یک محیط داده هدف قرار دهید. در این صورت، کاربران هوش تجاری می توانند داده های مورد نیاز خود را جمع آوری کنند و برای تولید بینش های استراتژیک، کلیدی و ارزشمند از آن ها استفاده کنند. راهبرد و استراتژی های پیاده سازی متناسب با هر نوع محیطی وجود دارد. اگر درگیر پیاده سازی هوش تجاری هستید، قطعاً به دنبال بینش های به موقع، دقیق، با ارزش و قابل اجرا نیز هستید.

پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI)

پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI)، باید طوری طراحی و تنظیم شود که بتواند حجم عظیمی از داده ها را در تمام سطوح تجمیع و خلاصه کند. علاوه بر این، ممکن است پایگاه داده هدف هوش تجاری برای تهیه ی گزارش های بزرگ و پیچیده (مثل گزارشات مالی در هوش تجاری) و تغذیه ی ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته، طراحی شود.

رایج ترین محیط های پایگاه داده هدف

در این نوشتار قصد داریم رایج ترین محیط های پایگاه داده هدف هوش تجاری (BI) را مورد بحث و بررسی قرار دهیم.

انبارهای داده هوش تجاری

هوش تجاری بر این فرض ساخته شده است که داده های عملیاتی مهم ، در پلتفرم ها و مکان های مختلف در شرکت ذخیره می شوند. گردآوری این اطلاعات در انبار داده هوش تجاری امکان پذیر است. ممکن است تعاریف انبار داده در بین فروشندگان و کارشناسان متفاوت باشد؛ اما به طور کلی، انبار داده یک سیستم ذخیره‌سازی داده است که برای جمع‌آوری داده‌های عملیاتی تاریخی  به منظور ایجاد گزارش و تحلیل ها، طراحی و ساخته شده است

انبار داده لزوماً به معنای یک پایگاه داده واحد، مملو از داده های آماده برای گزارش و تجزیه و تحلیل نیست. گاهی اوقات، جمع کردن داده ها در چندین سیستم مرتبط به جای یک سیستم بزرگ منطقی تر است.

انبارهای داده اغلب برای پر کردن شکاف در چندین حوزه عملکردی یک سازمان طراحی می‌شوند و داده‌های تاریخی مرتبط را به روشی مفید کنار هم قرار می دهند. به عنوان مثال،ممکن است بخش های مالی و حسابداری از یک سیستم ذخیره سازی داده استفاده کنند، در حالی که تیم های منابع انسانی و فروش از مکانیسم های جمع آوری داده های خود استفاده می کنند.

دلیل ایجاد انبار داده ، ایجاد محیطی انعطاف است که از طریق آن می توانید تجزیه و تحلیل سازمانی را در کل کسب و کار خود انجام دهید. توسعه دهندگان، تحلیلگران پایگاه داده و مدیران نیز می توانند پرس و جوها، گزارش ها و تجزیه و تحلیل های پیچیده تری بسازند.

تفاوت مخزن داده با انبار داده

گاهی انبار داده معادل با مخزن داده در نظر گرفته می شود. اما بین این دو تمایز وجود دارد. در واقع، انبار داده نشان دهنده ی تمام رویدادهای معاملاتی است که در گذشته رخ داده و شرکت فعالیت های خود مانند اجرای گزارش ها و تجزیه وتحلیل های آماری را بر اساس آن ها انجام می دهد.

اما مخزن داده، رویدادهای زمان حال و شاید گذشته ی نزدیک را ارائه می دهد. سیستم های تراکنشی شرکت، به طور منظم، داده های موجود در مخزن را برای وظایف پشتیبانی و تصمیم گیری خاص، به روز می کنند.

 یکسان سازی داده ها در انبار داده

برای انجام یکپارچه سازی داده ها در انبار داده، باید سوابق مشتری را در هر پایگاه داده با یکدیگر مقایسه کنید و  داده هایی را که از تکراری بودنشان مطمئن هستید، با یکدیگر ترکیب کنید. برای شروع، باید داده های ثبت شده را در دسته بندی ها  این گونه

مرتب کنید:

• دو یا چند ثبت یکسان، که در آن هر یک از فیلدهای داده دقیقاً مشابه هستند و احتمالاً به یک مشتری مربوط می شوند.
• داده های ثبت شده ای که دارای چند ویژگی مشترک هستند و ممکن است یکسان باشند، اما بدون بررسی بیشتر نمی توانید در مورد آن ها اطمینان حاصل کنید.

تمرین این مراحل، نمونه‌ای از کاری است که یک تیم پروژه انبار داده هنگام پیاده‌سازی یک مخزن از داده‌های مشتری باید انجام دهد.

از آنجایی که نیازهای کسب و کار در طول زمان تکامل و سیستم های جدید نصب یا ارتقا یافته اند، این احتمال وجود دارد که توسعه دهندگان به سادگی داده ها را برای هر سیستم متوالی بازتعریف کنند .

وقتی چگونگی برخورد یک شرکت بزرگ با حجم بیشتری از انتخاب های مشابه را در نظر می گیرید، ارزش مفهوم انبار داده و چالش های موجود در اجرای آن را مشاهده خواهید کرد.

پیچیدگی بسیار زیاد داده های شرکتی به این دلیل است که حوزه تجزیه و تحلیل داده ها به شدت رشد کرده است. از آن جایی که، جمع‌آوری اطلاعات از داده‌های تاریخی مهم است، شما به فردی در تیم خود نیاز دارید که دقیقاً بداند چگونه از داده‌های عملیاتی متفاوت بیشترین بهره را ببرد.

در هوش تجاری، گردآوری صحیح داده ها برای اطمینان از دستیابی به بینش های دقیق، به موقع ، قابل اجرا و با ارزش، ضروری است.

فعالیت های تجزیه و تحلیل داده ها

کاوش در میان داده‌های هر سیستم، به شما کمک می کند تا بتوانید چگونگی ذخیره سازی و ارائه ی داده ها را درک کنید. تجزیه و تحلیل، مرحله ای است که قبل از یکپارچه سازی و استاندارد سازی داده ها از منابع مختلف انجام می شود.

برای انجام یکپارچه سازی داده ها، تحلیلگران و معماران هوش تجاری باید داده ها را از بهترین منابع دریافت کنند و تصمیمات تجاری را در مورد بهترین روش ادغام داده ها اتخاذ کنند و سپس آن تصمیمات را در قوانینی که می تواند در انبار داده اعمال شود و نمایی یکپارچه از موضوعات مهم کسب و کار مانند معاملات فروش، مشتریان، فروشندگان و … تدوین کنند.

یکپارچه‌سازی داده‌های اصلی یک شرکت اغلب شامل فناوری‌های هایی است که می‌توانند به داده‌های اصلی دسترسی پیدا کرده و آن ها را پاکسازی، استانداردسازی، مطابقت و ادغام کنند.

برای یک سیستم بزرگ با چندین منبع داده عملیاتی، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند کار بزرگی باشد. این کار داده های عملیاتی موجود در انبار داده ها را به طراحان فرآیندهای تبدیل و بارگذاری، ارائه می دهد.

داده های هدف هوش تجاری

پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI) باید برای عملکرد یک طرفه ساخته شود. انبار داده برای تغذیه ی ابزارهای پرس و جو به کار می رود؛ در واقع، انبار داده ها ارائه دهنده ی داده است، نه مصرف کننده!

کاربران هوش تجاری، اطلاعات را در قالب‌هایی که برای آن ها منطقی است ، درخواست می کنند. بنابراین، به‌جای ذخیره‌سازی داده‌ها به روشی که نیاز به جستجوهای پیچیده برای دسترسی دارد، یک انبار داده اطلاعات شرکت را به همان روشی که کاربران درباره ی کسب ‌وکار فکر می‌کنند، ذخیره می‌کند.

 می توان گفت، کاربران برای انجام تجزیه و تحلیل های پیشرفته بر روی داده ها، به رویدادهای تجاری چون فروش، محصولات، مشتریان و فروشگاه ها … فکر می کنند.

طراحی سلسله مراتب اطلاعات

ذخیره داده ها بر حسب ابعاد، بازیابی برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل سریع هوش تجاری را آسان تر می کند و به کاربران اجازه می دهد تا حقایق را با توجه به ابعاد آن ها جستجو کنند. به عنوان مثال، شما می توانید سیستم را برای تمام معاملات فروش که شامل یک نوع محصول خاص در یک کد پستی خاص است، تنظیم کنید.

چیدمان داده ها به صورت سلسله مراتبی در محیط ذخیره سازی داده، دستیابی به تکه های معنی دارتر اطلاعات را برای کاربران بسیار سریع تر و آسان تر می کند.

کیفیت داده

کیفیت پایین داده ها ارزش اطلاعات را تضعیف می کند و باعث می شود کاربران و ذینفعان نسبت به برنامه های کاربردی که به آن متکی هستند بی اعتماد شوند. بررسی کیفیت داده ها، بخشی از آماده سازی داده ها برای استفاده توسط یک برنامه  هوش تجاری است.

مدل های داده

پس از تجزیه و تحلیل و طبقه بندی داده های منبع، زمان آن رسیده است که به طراحی پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI) توجه کنید. اولین گام در ساخت هر پایگاه داده، انتخاب یک مدل داده است.

از آن جایی که دنیای واقعی مکانی پیچیده است، داده‌ها گاهی اوقات می‌توانند به ‌طور استثنایی پیچیده باشند.

مدل داده، چگونگی ذخیره و ترتیب اطلاعات توسط پایگاه داده را نشان می دهد. این بدان معناست که، مدل داده نیازهای اطلاعاتی به وجود آمده را می تواند برطرف کند.

اگر مدل داده را خیلی ساده کنید، ممکن است پیچیدگی‌های مهم عملیات تجاری واقعی پنهان بمانند. در مقابل، اگر مدل داده را بیش از حد پیچیده کنید، کاربران شما آن را درک نخواهند کرد و در نتیجه نمی‌توانند از برنامه‌های آن تا حد زیادی استفاده کنند.

1- مدل داده های ابعادی

مدل داده های بعدی، نشان دهنده ی فرآیندها و رویدادهای تجاری، مانند فروش یا خروجی کارخانه است. اکثر انبارهای داده از مدل های ابعادی برای اطلاعاتی در مورد حقایق قابل اندازه گیری مانند اعداد، استفاده می کنند.

پایگاه داده، حقایق را در جدولی ذخیره می کند که به عنوان جدول واقعیت شناخته می شود. رکن کلیدی مدل داده های ابعادی، نحوه ی انتخاب، طبقه بندی و ذخیره ی ابعاد است.

مزایای مدل ابعادی

نکته مهم در مورد مدل ابعادی این است که داده ها به روشی که مردم فکر می کنند ذخیره می شوند. مزایای دیگری نیز وجود دارند که به شرح زیر هستند:

• داده ها، نه تنها برای کاربرانی که پرس و جو و گزارش ایجاد می کنند، شهودی تر هستند، بلکه درک انبار داده را برای توسعه دهندگان آسان می کنند.
• داده‌های بصری برای معماران هوش تجاری نیز مهم هستند، زیرا ابزارهای گزارش‌دهی و تحلیل‌های پیشرفته و بسته‌های آماری برای کار در آن نوع محیط آماده شده اند و ادغام ابزار جدید را آسان‌تر می‌کنند.
• یکپارچه سازی داده ها از منابع داده عملیاتی در یک مدل واحد، در صورتی که هر سیستم حول یک عملکرد متمرکز باشد، به یک مدل ابعادی کمک می کند.
• سرعت پرس و جو را می توان بهبود بخشید.
• مدل ابعادی طرحی انعطاف‌پذیر دارد . می‌توانید بدون نیاز به بازسازی پایگاه داده، حقایق و ابعاد بیشتری اضافه کنید.

2- مدل های هیبریدی

 این که آیا این روش کار می کند یا نه، به ماهیت پرس و جوهایی که قصد دارید در مقابل انبار داده انجام دهید، بستگی دارد.  شما باید سوالات را به روش خاصی بپرسید و داده ها باید در دنیای واقعی به همین ترتیب مرتبط باشند.  اجازه دهید معماران داده، شما را در این تصمیم راهنمایی کنند.  فقط مطمئن شوید که اطلاعات کافی برای فکر کردن به آن ها ارائه می کنید.  علاوه بر تعیین ساختار داده ها و پرس و جوهایی که می خواهید اجرا کنید، به این سوالات پاسخ دهید:

• چه چیزی مهم تر است؟ عملکرد سیستم یا سهولت استفاده و نگه داری؟
• سیستم چقدر باید انعطاف پذیر باشد؟
• آیا نرم افزاری که باید به انبار داده متصل شود، از مدل داده ترکیبی پشتیبانی می کند؟
• آیا چیزی در آینده تغییر می کند که ممکن است ما را به اجرای پرس و جوهای متفاوت از آنچه پیش بینی کرده بودیم، مجبور کند؟

هیچ پاسخ درست و مطمئنی در مورد مدل های داده وجود ندارد. اگر داده‌هایی که مدل‌سازی می‌کنید بیش از حد پیچیده باشند، ممکن است اعمال یک مدل ابعادی برای اشیاء و معیارهای تجاری غیرممکن باشد. سعی کنید  با چیزهایی که در اختیار دارید شروع کنید.

بازار داده یا دیتا مارت (Data Mart) در هوش تجاری

بازار داده یا دیتا مارت (Data Mart) در هوش تجاری، زیر مجموعه ای از انبار داده است که بر قسمت خاصی از یک کسب و کار یا موضوع خاص تمرکز دارد. بازار داده، داده های خاصی را در دسترس گروهی از کاربران قرار می دهد و به آن ها این امکان را می دهد که بدون اتلاف وقت و جست و جو در کل انبار داده، به اطلاعات مهم مورد نیاز خود دست یابند.

تصور کنید شرکت شما یک انبار داده را پیاده سازی کرده است که اطلاعات مفید مربوط به معاملات مشتری و فروش را از هر بخش و شرکت در تجارت جمع آوری می کند.

بازارهای داده در معماری خود متفاوت هستند.  آن ها ممکن است داده ها را از انبارهای داده یا مستقیماً از سیستم های تراکنش دریافت کنند و  تغییرات و محاسباتی را روی داده ها مشابه انبارهای داده انجام دهند.

هر بازار داده، به طور موثر عمل می کند و به سؤالات تجاری خاصی در حوزه خود پاسخ می دهد. با این حال، ارزش هر بازار داده برای سازمان محدود خواهد شد.

مزایای بازار داده یا دیتا مارت در هوش تجاری

مزایای بازار داده : دیتا مارت در هوش تجاری برای تامین نیازهای گروه خاصی طراحی شده است. همان طور که گفتیم، هدف بازار داده، ارائه ی مناسب ترین داده ها در کوتاه ترین زمان به کاربران کسب و کار است. موارد زیر از مزایای بازار داده محسوب می شوند:

• بهینه سازی هزینه ها
• دسترسی سریع و آسان به داده ها
• نگه داری ساده تر داده ها
• دسترسی سریع به بینش ها
• سهولت در سرعت و اجرا

جمع بندی مطالب پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI)، بازار داده یا دیتا مارت

جمع بندی مطالب پایگاه های داده هدف هوش تجاری (BI)، بازار داده یا دیتا مارت : از آن جایی که هوش تجاری، داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند و به دنبال ایجاد بینش های به موقع، دقیق، باارزش و قابل اجرا است؛ ایجاد یک استراتژی مناسب برای جستجو و انتقال داده ها، یکی از مهم ترین مراحل در کل فرآیند پروژه ی هوش تجاری است.

برای این که کاربران راحت تر به داده ها دسترسی داشته باشند، لازم است ان ها را در محیط داده هدف قرار دهید. این کار به آن ها کمک می کند تا بتوانند داده های مورد نیاز خود را جمع آوری کرده و به بینش های مورد نظر هوش تجاری دست یابند.