logo
teoria_KIS

10.Что такое bi-системы и их основные компоненты. Примеры bi-систем.

BI - это категория приложений и технологий для сбора, хранения, анализа и публикации данных, позволяющая корпоративным пользователям принимать лучшие решения.

Система бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence) - это совокупность технологий и инструментов для получения нужной информации в нужное время, осуществляющих преобразование, хранение, анализ, моделирование, доставку и мониторинг информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. BI-системы адаптируются к бизнесу, в отличие от учетных систем, которые его структурируют. Системы Business Intelligence позволяют собрать «разбросанные» по различным источникам данные, построить единое хранилище информации и предоставить удобные средства построения отчетов и проведения анализа. В итоге у пользователей BI-системы появляется целостная картина деятельности предприятия, позволяющая им в кратчайшие сроки принимать самые сложные решения.

Развитие BI-систем связано с расширением использования “продвинутой”, предсказательной аналитики - глубинного интеллектуального анализа данных, прогнозирования и оптимизации принятия решений (см. рисунок).

Основные компоненты BI-системы:

  1. Среда интеграции и хранения информации:

·         Интеграция данных и создание семантического слоя: выгрузка данных из учетных систем, проверка, очистка, обработка данных, загрузка данных в хранилище.

·         Хранение данных: хранилища и витрины данных, многомерные (OLAP) базы данных

  1. Среда мониторинга и анализа информации:

·         Панели индикаторов: объединение средств отчетности и анализа

·         Система отчетности: создание, управление и доставка параметризованных статических и интерактивных (регламентных) отчетов конечному пользователю

·         Система оперативной аналитической обработки (OLAP): навигация в заранее определенном многомерном массиве данных в он-лайн режиме.

·         Средства интеллектуального анализа данных (DataMining): поиск закономерностей или взаимосвязей в данных (прогнозирование, сегментация, классификация и др.)

Примеры: