ساختار چتری هوش تجاری (Business Intelligence Umbrella Structure) به مجموعه‌ای از ابزارها، فرآیندها، فناوری‌ها و افراد اشاره دارد که همگی در راستای تبدیل داده خام به اطلاعات معنادار برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. این ساختار معمولاً به‌صورت یک چتر مفهومی نمایش داده می‌شود که اجزای مختلف هوش تجاری را در خود جای داده است.

ساختار چتری هوش تجاری شامل اجزای زیر است:
1. منابع داده (Data Sources)
پایگاه‌های داده عملیاتی (ERP، CRM، سیستم‌های مالی و منابع انسانی)

فایل‌های اکسل، CSV، XML

داده‌های وب و شبکه‌های اجتماعی

داده‌های IoT یا حسگرها

2. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL: Extract, Transform, Load)
ابزارهایی که داده را از منابع مختلف جمع‌آوری، تمیز، استانداردسازی و به انبار داده منتقل می‌کنند.

مثال: Talend، Informatica، SSIS، Apache Nifi

3. انبار داده (Data Warehouse)
محیطی متمرکز برای ذخیره داده‌های تمیزشده و تاریخی.

معماری: Star Schema، Snowflake Schema

ابزارها: Amazon Redshift، Google BigQuery، Snowflake، Microsoft SQL Server

4. لایه مدل‌سازی و تحلیل (Data Modeling & OLAP)
ساخت مدل‌های تحلیلی چندبعدی برای تسهیل گزارش‌گیری سریع.

ابزار: SSAS، SAP BW، IBM Cognos TM1

5. ابزارهای تحلیلی و گزارش‌گیری (Analytics & Reporting Tools)
داشبوردها، گزارشات دوره‌ای، KPIها، نمودارهای تعاملی

ابزارها: Power BI، Tableau، Qlik Sense، Looker

6. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML for BI)
پیش‌بینی‌ها، خوشه‌بندی، تحلیل احساسات، کشف الگوها

ادغام مدل‌های ML در محیط BI برای تصمیم‌گیری پیش‌نگر

7. مدیریت داده و حاکمیت (Data Governance & Quality)
امنیت، یکپارچگی، استانداردسازی، کیفیت داده

نقش‌ها: Data Steward، Data Owner

8. مصرف‌کنندگان BI (BI Consumers)
مدیران ارشد، تحلیلگران کسب‌وکار، تیم فروش، بازاریابی، منابع انسانی

Excel Bank | اکسل بانک

ساختار چتری هوش تجاری (Business Intelligence Umbrella Structure) به مجموعه‌ای از ابزارها، فرآیندها، فناوری‌ها و افراد اشاره دارد که همگی در راستای تبدیل داده خام به اطلاعات معنادار برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. این ساختار معمولاً به‌صورت یک چتر مفهومی نمایش داده می‌شود که اجزای مختلف هوش تجاری را در خود جای داده است.

ساختار چتری هوش تجاری شامل اجزای زیر است:
1. منابع داده (Data Sources)
پایگاه‌های داده عملیاتی (ERP، CRM، سیستم‌های مالی و منابع انسانی)

فایل‌های اکسل، CSV، XML

داده‌های وب و شبکه‌های اجتماعی

داده‌های IoT یا حسگرها

2. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL: Extract, Transform, Load)
ابزارهایی که داده را از منابع مختلف جمع‌آوری، تمیز، استانداردسازی و به انبار داده منتقل می‌کنند.

مثال: Talend، Informatica، SSIS، Apache Nifi

3. انبار داده (Data Warehouse)
محیطی متمرکز برای ذخیره داده‌های تمیزشده و تاریخی.

معماری: Star Schema، Snowflake Schema

ابزارها: Amazon Redshift، Google BigQuery، Snowflake، Microsoft SQL Server

4. لایه مدل‌سازی و تحلیل (Data Modeling & OLAP)
ساخت مدل‌های تحلیلی چندبعدی برای تسهیل گزارش‌گیری سریع.

ابزار: SSAS، SAP BW، IBM Cognos TM1

5. ابزارهای تحلیلی و گزارش‌گیری (Analytics & Reporting Tools)
داشبوردها، گزارشات دوره‌ای، KPIها، نمودارهای تعاملی

ابزارها: Power BI، Tableau، Qlik Sense، Looker

6. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML for BI)
پیش‌بینی‌ها، خوشه‌بندی، تحلیل احساسات، کشف الگوها

ادغام مدل‌های ML در محیط BI برای تصمیم‌گیری پیش‌نگر

7. مدیریت داده و حاکمیت (Data Governance & Quality)
امنیت، یکپارچگی، استانداردسازی، کیفیت داده

نقش‌ها: Data Steward، Data Owner

8. مصرف‌کنندگان BI (BI Consumers)
مدیران ارشد، تحلیلگران کسب‌وکار، تیم فروش، بازاریابی، منابع انسانی

hottg.com/Excelbank/2840

3.0K viewsAshkan Ahmadi, May 8 at 07:21