كيفية عمل تقنية تكامل البيانات في ذكاء الأعمال

اقرأ في هذا المقال


في العالم المدفوع بالتكنولوجيا الطريقة الوحيدة لاستخراج رؤى حقيقية من هذه المدخلات الأولية هي من خلال البيانات المتكاملة التي لها تأثير تسلسلي على جميع العمليات التجارية وذكاء الأعمال.

كيفية عمل تقنية تكامل البيانات في ذكاء الأعمال

يُعد ذكاء الأعمال (BI) أحد أهم حالات استخدام تكامل البيانات، وتتضمن عملية ذكاء الأعمال الفعالة كل شيء من التحليلات التنبؤية إلى إعداد التقارير وإدارة العمليات، ولكن هذا النوع من إطار التحليلات يتطلب بيانات مؤسسية متكاملة لتحديد أوجه القصور في العملية والفرص الضائعة ومجالات التحسين الأخرى.

ما الذي يعقد تكامل ذكاء الأعمال

بالنظر إلى أن معلومات المؤسسة تأتي من مصادر مختلفة بتنسيقات مختلفة وغالبًا ما تحتوي على تناقضات وتكرارات وأخطاء يجب على المستخدمين التأكد من أن مشكلات الجودة والتي تم تحديدها أثناء عملية استخراج البيانات لا تنتشر إلى نتائجها النهائية.

وكذلك تؤثر هذه المخرجات التي لم يتم فحصها على سلامة ودقة التقارير والتي بدورها تؤثر سلبًا على صنع القرار مما يؤدي إلى مزيد من أوجه القصور عبر العمليات التجارية، وإنّ إنشاء عمليات تكامل محددة جيدًا لا تدمج البيانات فحسب بل توحدها من أجل الاتساق والجودة ويمكن أن يجعل البيانات عالية الجودة متاحة بسهولة لاتخاذ القرار.

كيفية تبسيط تكامل ذكاء الأعمال

تصبح البيانات الأولية ذات قيمة عند تحويلها إلى معلومات جاهزة للتحليلات وقابلة للاستخدام، ومن خلال الجمع بين التنسيقات المتباينة في مستودع بيانات موحد يوفر نظام ذكاء الأعمال المتكامل رؤية وكفاءة أفضل في أصول المؤسسة، ولذلك فإن مبادرات ذكاء الأعمال الناجحة هي مزيج من تكامل فعال واستراتيجية تحليلات، ويمكن أن تساعد الممارسات في تحقيق أقصى استفادة منها:

  • توثيق استراتيجية ذكاء الأعمال: تصبح البيانات الأولية ذات قيمة عند تحويلها إلى معلومات جاهزة للتحليلات وقابلة للتنفيذ ومن خلال الجمع بين التنسيقات المتباينة معًا في مستودع بيانات موحد.
  • إعداد أدوات تكامل البيانات: كل عمل لديه عملية إعداد التقارير في المكان، قبل تنفيذ استراتيجية ذكاء الأعمال الجديدة ومن المهم تقييم الأنظمة الحالية لتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: