6. Етапи бізнес-аналізу.

Бізнес-аналіз – це узагальнююча категорія засобів, механізмів та технологій для збору, зберігання, аналізу і публікації даних, що дозволяє корпоративним користувачам приймати оптимальні бізнес-рішення.

Існують такі етапи бізнес-аналізу:

1.Збір даних. Первинними джерелами даних при аналізі є БД систем управління підприємством, офісні та нормативні документи, Інтернет. В даному випадку необхідно акумулювати всю можливу інформацію, яка може стати в пригоді. Причому мова йде не тільки про внутрішню для організації інформацію, але і про зовнішні дані (макроекономічні показники, конкурентне середовище, демографічні дані тощо).

2. Побудова сховища даних. Сховище даних допомагає вирішити основну проблему при зборі даних з різних джерел, а саме неузгодженості і суперечності інформації з різних джерел, відсутності єдиного логічного погляду на корпоративні дані.

Сховище реалізується у вигляді реляційної бази даних, що працює під управлінням

достатньо потужної СУБД.

Сховище даних не орієнтовано на вирішення певної функціональної аналітичної задачі. Мета сховища – забезпечити цілісність і підтримувати хронологію корпоративних даних і з цієї точки зору воно нейтрально по відношенню до програмного забезпечення.

3. Наступним етапом є побудова семантичного слою. Незалежно від того, яким чином аналізуватиметься інформація, необхідно, щоб вона була зрозуміла ОПР, оскільки в більшості випадків аналізовані дані розташовуються в різних базах даних, а ОПР не повинна вникати в нюанси роботи з СУБД. Через потрібний механізм, що трансформує терміни предметної області у запити до БД. Це завдання і виконує семантичний слой. Бажано, щоб він був єдиний для всіх додатків аналізу, таким чином легко застосовувати до аналітичної задачі різні підходи.

4.Побудова моделей та аналіз даних. Тут розрізняють 2 способи

1. Системи звітності призначені для того, щоб дати відповідь на питання «що відбувається». Це й етап може включати побудову регламентованих та нерегламентованих звітів, а також наочного зображення даних, тобто таблиць графіків чи діаграм.

2. Knowledge Discovery in - це процес перетворення даних в знання. KDD включає в себе наступні кроки:

1. Висунення гіпотез та ідей

2. Підготовка вихідного набору даних

3. Систематизація та попередня обробка даних

4. Data Mining

5. Постобробка даних

5.Інтерпретація результатів.

В простому випадку інтерпретація – це графіки та діаграми, а в складнішому – моделі та правила.