Können Sie mir ein Beispiel für Business Intelligence geben?

Ich verstehe nicht wirklich, worum es bei Business Intelligence geht. Wenn ich von einer Unternehmensdatenbank ausgehe, was würde dann eine BI-Person tun? Ich habe viel Material im Web gefunden, aber es ist normalerweise etwas zu komplex. Ich möchte ein einfaches Beispiel, anhand dessen ich verstehen kann, worum es bei BI geht und was eine BI-Person hervorbringt, die für mein Unternehmen von Wert ist.

Business Intelligence ist oft eine völlig separate Abteilung von der Datenbankadministration und der Datenbankentwicklung. Business Intelligence umfasst auf höchster Ebene drei Hauptaspekte:

1. Berichterstattung
2. Integration
3. Analyse

Berichterstattung

Berichterstellung ist das Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Berichten sowie die zusätzliche Möglichkeit für Benutzer, die Berichterstellung dynamisch anzupassen.

Integration

Datenintegrations- und Transformationslösungen. Auf der sehr einfachsten Ebene ist es die Mittel zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in einer Datenquelle, von einer Datenquelle (die etwas so einfaches wie eine flache Datei sein könnte). Integration ist eine Meile tief, aber das ist die grundlegendste Funktionalität davon.

Analyse

Online Analytical Processing (OLAP) dient zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Strukturen, die Daten enthalten, die aus Quelldatenspeichern aggregiert wurden. Ein Schlagwort dafür ist Data Mining .

Dies sind extrem vereinfachte Beschreibungen dessen, was Business Intelligence beinhaltet. Hinter BI steckt eine Wissenschaft sowie jede dieser Facetten für sich. Datenbankprofis widmen ihre Zeit und Karriere, um diese zu meistern.

Der Wert hängt sehr stark von der individuellen Organisation und ihren Anforderungen ab. Abhängig von der erforderlichen Komplexität kann eine BI-Rolle in einige verschiedene Kategorien unterteilt werden:

• Spreadsheet Jock - Diese Rolle basiert auf Datensätzen, die direkt aus Betriebssystemen extrahiert wurden, und erstellt Berichte und Analysen mithilfe von Desktop-Tools wie Excel oder Access. Oft ist diese Rolle kein IT-Spezialist oder kann von jemandem in Teilzeit übernommen werden. Je nach technischen Kenntnissen und Zugriff auf die zugrunde liegenden Datenbanken sind sie möglicherweise auf andere Mitarbeiter wie Datenbankadministratoren angewiesen, um die Datenextrakte zu erstellen.
  
  Diese Rolle ist nützlich, wenn gebündelte Berichte nicht den Anforderungen entsprechen und zusätzliche Arbeit erforderlich ist, um Verwaltungsinformationen aus den Datenbanken abzurufen, ein dediziertes BI-Entwicklungsteam jedoch zu teuer wäre. Normalerweise ist diese Rolle in allen Fällen, außer in trivialen Fällen, erforderlich, obwohl auf kleinen Standorten möglicherweise keine Vollzeitbeschäftigung erforderlich ist.

• BI Developer - Wenn die Datenextraktion komplex ist oder die Integration aus mehreren Quellen erfordert, muss möglicherweise ein Data Warehouse oder ein anderes Berichtssystem erstellt werden, um die Daten in einem Format darzustellen, das für die Berichterstellung verwendet werden kann. Personen in dieser Rolle verfügen in der Regel mehr oder weniger über technische Entwicklungsfähigkeiten.
  
  Oft wird diese Art von Team in ETL- und Berichtsfunktionen unterteilt, was jedoch nicht immer der Fall ist. Berichtsentwickler, "Spreadsheet Jock" -Typen und andere erfahrene Benutzer können Daten aus dem Berichtssystem über verschiedene Tools verwenden.
  
  Der organisatorische Wert dieser Rolle wird realisiert, wenn die Daten zu komplex sind, um mit einem Ad-hoc-Ansatz verwaltet zu werden, und ein dediziertes Berichtssystem erforderlich ist. In diesem Fall kann ein kleineres BI-Team mit technischen Kenntnissen und geeigneten Tools eine Menge Arbeit automatisieren, die ansonsten manuell mit Desktop-Tools und Ad-hoc-Extrakten ausgeführt würde. Ein Data Warehouse-System kann auch Self-Service-Berichterstellungsfunktionen wie OLAP-Cubes auffüllen, mit denen Endbenutzer im Unternehmen ihre eigenen Berichte erstellen und verwalten können.

• Data Architect - Ein ausgereiftes Data Warehouse-System fordert die Datenanforderungen des Unternehmens an, die mit den aus den Quellsystemen verfügbaren Daten nicht erfüllt werden können. Es kann erforderlich sein, Änderungen an Betriebssystemen zu koordinieren, die von diesen Anforderungen abhängig sind, um zusätzliche Daten zu erfassen oder Daten zu bereinigen, die an der Quelle inkonsistent oder falsch aufgezeichnet wurden.
  
  Ein Datenarchitekt kann eine Rolle übernehmen, die sich über mehrere Betriebs- und Berichtssysteme erstreckt, um die Erfüllung von Datenanforderungen zu koordinieren, die Änderungen erfordern, die über mehrere Systeme hinweg vorgenommen werden müssen.
  
  Die Notwendigkeit dieser Rolle wird häufig nicht erkannt, sie wird jedoch auf größeren Standorten wichtig. Häufig werden Berichtsanforderungen von Betriebssystemen nicht gut erfüllt, und die Autorität von Data Warehouse-Teams erstreckt sich nicht darauf, Änderungen an Betriebssystemen vorzunehmen. In diesem Fall fungiert ein Datenarchitekt je nach Berechtigungsstufe in der Rolle als Koordinator oder Direktor. Der Hauptwert besteht darin, Änderungen an Betriebssystemen vorzunehmen, bei denen die Datenanforderungen nicht erfüllt werden.

• Data Governance - Regulatorische oder geschäftliche Anforderungen können die Richtigkeit der Daten oder Governance-Standards vorschreiben. Wenn die Betriebssysteme anfällig für Datenfehler sind (was normalerweise der Fall ist), kann eine Datenverwaltungsfunktion eingerichtet werden, um die Validierung und Korrekturen der Daten zu verwalten.
  
  Die Datenqualität kann aus verschiedenen Gründen wichtig sein, häufig im Zusammenhang mit buchhalterischen oder behördlichen Anforderungen. Ein Data Governance- oder Datenqualitätsbeauftragter ist in der Regel eine von einem Unternehmen geleitete Rolle, die dafür verantwortlich ist, Korrekturen an Daten vorzunehmen, die bereits in Systemen aufgezeichnet wurden.

• Analyst - Eine Variante der Spreadsheet-Jock-Rolle, bei der der Benutzer tatsächlich in einer bestimmten Funktion arbeitet und die Daten analysiert (z. B. ein Versicherungsversicherungsmathematiker).
  
  Je nach Funktion kann ein Analyst aus verschiedenen Gründen für das Unternehmen wichtig sein. Im Falle eines Versicherungsmathematikers besteht ihre Aufgabe darin, Rückstellungen für künftige Forderungen zu schätzen, Preismodelle für Versicherungsprodukte beizubehalten oder Bewertungen für verschiedene Finanztransaktionen bereitzustellen.

Die meisten BI-Mitarbeiter fallen in eine oder mehrere dieser Kategorien. Der Wert für eine Organisation hängt von den jeweiligen Umständen ab. Ein häufiges Phänomen, das ich beobachte, ist, dass die für Betriebssysteme verantwortlichen Personen den Arbeitsaufwand, der in diesen Rollen tatsächlich stattfindet, stark unterschätzen. Ich habe eine Versicherungsgesellschaft gesehen, die nur in der Buchhaltungsabteilung ihrer europäischen Niederlassungen 170 Mitarbeiter hatte. Die meiste Zeit verbrachten sie damit, Datenextrakte in Tabellenkalkulationen und manuelle Abstimmungs- und Kontrollprozesse zu verarbeiten.

Management-Informationen sind während der Entwicklung und des Betriebs von Branchenanwendungen häufig ein schlechter Verwandter in Bezug auf die Prioritäten. Eine schlecht koordinierte oder nicht vorhandene Datenarchitekturstrategie kann viel Zeit und Geld kosten. Das Standardverhalten besteht darin, Systeme als Silos zu behandeln, bei denen niemand die direkte Berechtigung hat, systemübergreifende Datenprobleme zu beheben. Lassen Sie dies lange genug, und der Nettoeffekt ist, dass Backoffice-Vorgänge Hunderte von Angestellten (häufig qualifiziertes Finanzpersonal) beschäftigen, die den größten Teil ihrer Zeit mit der Arbeit einiger gespeicherter Prozeduren verbringen.

Was würde eine BI-Person produzieren, das für meine Organisation von Wert ist?

Ich werde auf diesen Teil der Frage eingehen, da ich denke, dass andere eine gute Arbeit geleistet haben, um zu erklären, was BI ist. Ich arbeite für ein Unternehmen mit vielen Kunden und kenne viele Informationen über die Funktionen, die wir für diese Kunden bereitstellen.

Unsere Anwendungen sind sehr datenorientiert. Unsere Branche wird von der Regierung reguliert, daher ist die Einhaltung der Bundes- und Landesgesetze von entscheidender Bedeutung. Was bringen unsere BI-Spezialisten in das Unternehmen, das sie wertvoll macht?

• Zuerst importieren wir Millionen von Datensätzen vom Kunden, damit dieser die Informationen hat, die er für seine Arbeit benötigt. Daten aus ihren Datenbanken in unsere Datenbanken einzufügen, ist eine wichtige Aufgabe und nicht sehr einfach. Sie haben fehlende Informationen für erforderliche Felder, Datentypenkonflikte, Datenintegritätsprobleme (ich kann zum Beispiel kein 02/30/2012Datumsfeld eingeben). Wir führen auch Anpassungen durch, sodass ich einen Ort zum Einfügen von Daten entwerfen muss, die wir nicht für andere Kunden speichern würden, und dann den Import erstellen muss, um die Daten einzulesen. Ohne die Daten des Kunden funktioniert die Anwendung nicht. Die Daten sind zu umfangreich, um manuell eingegeben zu werden.

• Als Nächstes müssen die Manager des Kunden die Daten auf eine Weise anzeigen, die ihnen bei der Verwaltung ihres Geschäfts hilft. Daher fordern sie Berichte, viele, viele Berichte, Budgetberichte, Ausgabenberichte, Berichte für die Appliance usw. an. Diese Berichte sind so komplex, dass die dahinter stehenden Abfragen möglicherweise mehr als tausend Zeilen umfassen. Es kann einen SQL-Experten erfordern, um diese Art von Berichtscode zu schreiben.

• Darüber hinaus kennen die Business-Intelligence-Mitarbeiter die Details des Geschäfts oft besser als viele Anwendungsentwickler, sodass sie auch bei der Bewertung der Anforderungen an erster Stelle stehen. Wir sind diejenigen, die auf die notwendigen Informationen, die fehlen, und die widersprüchlichen Geschäftsregeln hinweisen, weil wir mit den Daten so vertraut sind und wissen, wie sie gespeichert werden und wofür sie verwendet werden.

• Sobald die Berichterstellung an einem bestimmten Punkt angelangt ist, müssen wir sie von der Transaktionsdatenbank trennen und ein Data Warehouse erstellen, damit die Personen, die komplexe Datenanalysen durchführen, nicht dazu führen, dass die Personen, die Daten eingeben, blockiert werden. Die Art und Weise, Daten für die Analyse zu strukturieren, ist normalerweise nicht die beste Art, Daten für Transaktionen zu strukturieren, und daher sind wir wieder in der Lage, die Daten von einer Datenstruktur in eine andere zu transformieren, die sehr unterschiedlich ist. Die Fähigkeit, durch Analyse von Daten im Wert von mehreren Jahren tief in die Daten einzutauchen, ist ein großes Verkaufsargument für unsere Kunden. Daher schaffen wir Mehrwert, indem wir ein Produkt produzieren, das unsere Kunden für die Verwaltung ihres Geschäfts benötigen.

Wenn Ihre Datenbedürfnisse ausschließlich intern sind, haben Sie möglicherweise immer noch interne Kunden, die diese Analysestufe benötigen. In diesem Fall interessieren Sie sich wahrscheinlich mehr für den Berichtsaspekt von Data Warehousing als für den Import von Daten in ein Transaktionssystem. Die Fähigkeit, die von Ihnen gesammelten Daten für Managemententscheidungen zu verwenden, ist für die meisten Unternehmen von unschätzbarem Wert.

Ob Sie einen BI-Spezialisten benötigen, hängt davon ab, wie umfangreich Ihre Datenanforderungen sind und wie komplex das System ist. Ein kleineres Unternehmen hat möglicherweise nicht genug Arbeit für eine Person dieser Art und stellt möglicherweise Berater ein, um die Berichte zu erstellen, die sie benötigen. BI-Spezialisten arbeiten in der Regel nur in mittleren bis großen Unternehmen.

Wenn Sie ein Unternehmen sind, das COTS-Software erstellt , benötigen Sie wahrscheinlich BI-Spezialisten, die die Berater sind, die Ihr Produkt in- und auswendig kennen und daraus für Ihre Kunden ein individuelles Rpeoting erstellen.

Obwohl dies keine guten Beispiele für bewährte Methoden sind, sind die SQL Server-Beispieldatenbanken ein guter Ausgangspunkt. Sie umfassen eine OLTP-, eine Data Warehouse- und eine Analysedienstdatenbank für eine fiktive Organisation. Wenn Sie die Unterschiede zwischen diesen Datenbanken untersuchen, können Sie nachvollziehen, inwiefern sich OLTP- (Transaktions-) und OLAP-Datenbanken (Analyse- / BI-Datenbanken) unterscheiden und warum.

http://msftdbprodsamples.codeplex.com/

• Die AdventureWorks OLTP-Datenbank unterstützt Standard-Online-Transaktionsverarbeitungsszenarien für einen fiktiven Fahrradhersteller (Adventure Works Cycles). Zu den Szenarien gehören Herstellung, Verkauf, Einkauf, Produktmanagement, Kontaktmanagement und Personalwesen.

• Die Adventure Works DW-Datenbank zeigt, wie ein Data Warehouse erstellt wird.

• Mit dem Adventure Works AS-Projekt kann eine AS-Datenbank für Business Intelligence-Szenarien erstellt werden.

Hier ist eine übergeordnete Antwort von einem BI-Frühstück, an dem ich vor zwei Jahren teilgenommen habe.

BI ist das, was Menschen in Ihrem Unternehmen bereits tun - Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen treffen. Das Ziel von BI-Tools ist es, diesen Personen zu ermöglichen, diese Entscheidungen schneller und mit mehr Vertrauen zu treffen .

Eine andere Antwort, die ich oft verwende, ist, dass BI-Tools dazu da sind, "Daten" zeitnah in "Informationen" umzuwandeln.

Die Kimball Group verwendet die Ausdrücke "Bereitstellen von Daten für Geschäftsbenutzer, die für sie leicht zu verstehen und zu navigieren sind" und "Bereitstellen einer schnellen Abfrageleistung".

Business Intelligence bedeutet für Laien im Wesentlichen, Daten für geschäftliche Zwecke zu analysieren und zu interpretieren. Business Intelligence wandelt extrem rohe Daten in wertvolle Informationen um, mit denen Unternehmen strategische Entscheidungen treffen können. Verschiedene Arten von Unternehmen können BI auf viele verschiedene Arten nutzen, um den Betrieb zu verbessern. Zu den Branchen, in denen BI zum Einsatz kommt, gehört die Versicherungsbranche. Spediteure verwenden Business Intelligence- Software für Versicherungen, die von Technologiefirmen wie MajescoMastek angeboten wird, um das Nutzerverhalten, die Kaufmuster und andere solche Indikatoren zu verstehen und Entscheidungen zu treffen, die das Wachstum vorantreiben sollen.