আপনি কি আমাকে বিজনেস ইন্টেলিজেন্সের একটি উদাহরণ দিতে পারেন?


17

বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সম্পর্কে আসলেই আমি বুঝতে পারি না। যদি আমি কর্পোরেট ডিবি করানো শুরু করি, তবে একজন বিআই ব্যক্তি কী করবে? ওয়েবে আমি প্রচুর পরিমাণে উপাদান পেয়েছি তবে এটি সাধারণত কিছুটা জটিল। আমি একটি সাধারণ উদাহরণ চাই যা আমাকে বোঝাতে চাই যে বিআই সম্পর্কে কী হয় এবং একজন বিআই ব্যক্তি আমার সংস্থার পক্ষে মূল্যবান এমন কী উত্পাদন করতে পারে।


6
'না' উত্তর দেওয়ার জন্য এটি এত লোভনীয়। ; -}
কনসার্নড

উত্তর:


19

বিজনেস ইন্টেলিজেন্স প্রায়শই ডেটাবেস অ্যাডমিনিস্ট্রেশন এবং ডেটাবেস ডেভলপমেন্ট থেকে সম্পূর্ণ পৃথক একটি দল। বিজনেস ইন্টেলিজেন্স, সর্বোচ্চ স্তরে, তিনটি প্রধান দিক অন্তর্ভুক্ত:

  1. রিপোর্টিং
  2. মিশ্রণ
  3. বিশ্লেষণ

রিপোর্টিং

রিপোর্টিং হ'ল রিপোর্টগুলি তৈরি করা, মোতায়েন করা, এবং পরিচালনা করার পাশাপাশি ব্যবহারকারীদের জন্য গতিশীলভাবে রিপোর্টিং কাস্টমাইজ করার জন্য যুক্ত ক্ষমতা।

মিশ্রণ

ডেটা সংহতকরণ এবং রূপান্তর সমাধান। উপর খুব সহজ স্তর, এটি আহরণের রূপান্তর, এবং লোডিং তথ্য একটি তথ্য উৎস মধ্যে, একটি তথ্য উৎস (যা একটি ফ্ল্যাট ফাইল হিসাবে সহজ হিসাবে কিছু হতে পারে) থেকে এর উপায়। ইন্টিগ্রেশন এক মাইল গভীর, তবে এটি এর সর্বাধিক প্রাথমিক কার্যকারিতা।

বিশ্লেষণ

অনলাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিং (ওএলএপি) উত্স ডেটা স্টোর থেকে সংগৃহীত ডেটা স্ট্রাকচারগুলি ডিজাইন, তৈরি এবং পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। এর জন্য একটি ক্যাচ বাক্যাংশ হ'ল ডেটা মাইনিং

এগুলি বিজনেস ইন্টেলিজেন্সকে কীভাবে অন্তর্ভুক্ত করে তার অত্যন্ত সরলীকৃত বর্ণনা। বিআই এর পিছনে একটি বিজ্ঞান রয়েছে, পাশাপাশি প্রতিটি স্বতন্ত্র পৃথক দিক রয়েছে। ডেটাবেস পেশাদাররা তাদের সময় এবং কেরিয়ারগুলি এগুলিতে দক্ষতার জন্য উত্সর্গ করে।


4
কেবল সত্যই সঠিক হতে পারে, ডেটা মাইনিং বিশ্লেষণের পক্ষে একটি পৃথক জিনিস। ডেটা মাইনিং ডেটা বিশ্লেষণ, স্পট প্রবণতা এবং পূর্বাভাসের জন্য মডেল তৈরি করতে কম্পিউটার অ্যালগরিদম ব্যবহার সম্পর্কে। ওলাপ / বিশ্লেষণটি কোনও শেষের ব্যবহারকারী কোনও সরঞ্জামের মাধ্যমে অ্যাডহক বিশ্লেষণ করে এবং ডেটা অন্বেষণের দিকে আরও তত্পর হয়। স্পষ্টতই কিছু ওভারল্যাপ আছে!
কোডেক

12

মান পৃথক সংস্থা এবং তার প্রয়োজনীয়তার উপর খুব নির্ভর করে। পরিশীলনের প্রয়োজনীয় স্তরের উপর নির্ভর করে একটি দ্বি-ভূমিকা কিছু আলাদা বিভাগে পড়তে পারে:

  • স্প্রেডশিট জক - অপারেশনাল সিস্টেমগুলি থেকে সরাসরি তোলা ডেটা সেট থেকে কাজ করে, এই ভূমিকাটি এক্সেল বা অ্যাক্সেসের মতো ডেস্কটপ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে প্রতিবেদন এবং বিশ্লেষণ তৈরি করে। প্রায়শই, এই ভূমিকাটি কোনও আইটি বিশেষজ্ঞ নয় বা কারও দ্বারা খণ্ডকালীন হাতে নেওয়া যেতে পারে। তাদের প্রযুক্তিগত দক্ষতার স্তর এবং অন্তর্নিহিত ডাটাবেসে অ্যাক্সেসের উপর নির্ভর করে তারা ডেটা নিষ্কাশন উত্পাদন করার জন্য অন্যান্য কর্মীদের যেমন ডেটাবেস প্রশাসকদের উপর নির্ভরশীল হতে পারে।

    এই ভূমিকাটি মূল্য আনবে যখন বান্ডিল রিপোর্টগুলি প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে না এবং ডাটাবেসগুলি থেকে পরিচালনা সংক্রান্ত তথ্য পাওয়ার জন্য অতিরিক্ত কাজ করা প্রয়োজন তবে একটি উত্সর্গীকৃত দ্বি-বিকাশকারী দল খুব ব্যয়বহুল হবে। সাধারণত এই ভূমিকা তুচ্ছ ব্যতীত সমস্ত ক্ষেত্রেই প্রয়োজনীয় হবে, যদিও এটি ছোট সাইটে সম্পূর্ণ সময়ের প্রয়োজন নাও থাকতে পারে।

  • দ্বি বিকাশকারী - যদি ডেটা আহরণ জটিল হয় বা একাধিক উত্স থেকে একীকরণের প্রয়োজন হয় তবে রিপোর্টের জন্য ব্যবহারযোগ্য, এমন ফর্ম্যাটে উপাত্ত উপস্থাপনের জন্য ডেটা গুদাম বা অন্যান্য প্রতিবেদনের ব্যবস্থা তৈরি করা প্রয়োজন হতে পারে। এই ভূমিকায় থাকা লোকদের সাধারণত আরও বেশি বা কম পরিমাণে প্রযুক্তিগত বিকাশ দক্ষতা থাকতে হবে।

    প্রায়শই এই ধরণের দলটি ইটিএল এবং রিপোর্টিং ফাংশনগুলিতে বিভক্ত হবে, তবে এটি সর্বদা হয় না। রিপোর্ট বিকাশকারীগণ, 'স্প্রেডশিট জক' প্রকার এবং অন্যান্য শক্তি ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন সরঞ্জামের মাধ্যমে রিপোর্টিং সিস্টেমের ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।

    এই ভূমিকা থেকে সাংগঠনিক মানটি উপলব্ধি করা হয় যখন কোনও অ্যাড-হক পদ্ধতির সাথে ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডেটা খুব জটিল হয় এবং একটি ডেডিকেটেড রিপোর্টিং সিস্টেমের প্রয়োজন হয়। এই ক্ষেত্রে, প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং উপযুক্ত সরঞ্জামাদি সহ একটি ছোট বিআই টিম প্রচুর কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে যা অন্যথায় ডেস্কটপ সরঞ্জাম এবং অ্যাড-হক এক্সট্রাক্ট সহ ম্যানুয়ালি সঞ্চালিত হবে। একটি ডেটা গুদাম সিস্টেম ওএলএপ কিউবগুলির মতো স্ব-পরিষেবা প্রতিবেদনের সুবিধাও তৈরি করতে পারে যা ব্যবসায়ের মধ্যে থাকা শেষ ব্যবহারকারীদের নিজস্ব প্রতিবেদন উত্পাদন ও বজায় রাখতে দেয়।

  • ডেটা আর্কিটেক্ট - একটি পরিপক্ক ডেটা গুদাম সিস্টেম উত্স সিস্টেমগুলি থেকে উপলব্ধ ডেটা দিয়ে পূরণ করা যায় না এমন ব্যবসায়িক থেকে ডেটা প্রয়োজনীয়তা প্রম্পট করবে। অতিরিক্ত তথ্য ক্যাপচার করতে বা উত্সটিতে অসামঞ্জস্যভাবে বা ভুলভাবে রেকর্ড করা ডেটা সাফ করার জন্য এই প্রয়োজনীয়তাগুলি থেকে চালিত অপারেশনাল সিস্টেমে পরিবর্তনের সমন্বয় সাধনের প্রয়োজন হতে পারে।

    ডেটা আর্কিটেক্ট এমন ভূমিকা নিতে পারে যা একাধিক সিস্টেমে পরিবর্তনগুলি করা দরকার এমন ডেটা প্রয়োজনীয়তার পরিপূর্ণতা সমন্বয় করতে একাধিক অপারেশনাল এবং রিপোর্টিং সিস্টেম জুড়ে বসে।

    এই ভূমিকার প্রয়োজন প্রায়শই স্বীকৃত হয় না তবে এটি বৃহত্তর সাইটগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। প্রায়শই, অপারেটিং সিস্টেমগুলি দ্বারা প্রতিবেদনের প্রয়োজনীয়তা ভালভাবে পূরণ হয় না এবং ডেটা গুদাম দলগুলির কর্তৃত্ব অপারেটিং সিস্টেমগুলিতে পরিবর্তন আনতে প্রসারিত হয় না। এক্ষেত্রে কোনও ডেটা আর্কিটেক্ট ভূমিকায় কর্তৃত্বের স্তরের উপর নির্ভর করে একটি সমন্বয়কারী বা পরিচালক হিসাবে কাজ করে। প্রধান মান হ'ল অপারেটিং সিস্টেমগুলিতে পরিবর্তনগুলি জারি করা যেখানে তারা ডেটার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে না।

  • ডেটা গভর্ন্যান্স - নিয়ামক বা ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা ডেটা নির্ভুলতা বা প্রশাসনের মান নির্ধারণ করতে পারে। যদি অপারেশনাল সিস্টেমগুলি ডেটা ত্রুটির প্রবণ থাকে (যা সাধারণত এটি হয়) তবে ডেটাতে বৈধতা এবং সংশোধন পরিচালনা করতে একটি ডেটা গভর্নেন্স ফাংশন স্থাপন করা যেতে পারে।

    অ্যাকাউন্টিং বা নিয়ন্ত্রকের প্রয়োজনীয়তার সাথে প্রায়শই বিভিন্ন কারণে ডেটা কোয়ালিটি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। একটি ডেটা গভর্নেন্স বা ডেটা কোয়ালিটি অফিসার সাধারণত সিস্টেমের মধ্যে রেকর্ডকৃত ডেটাগুলিতে সমাধানের ব্যবস্থা করার জন্য একটি ব্যবসায়-নেতৃত্বাধীন ভূমিকা।

  • বিশ্লেষক - স্প্রেডশিট জক ভূমিকার একটি বৈকল্পিক যেখানে ব্যবহারকারী আসলে কিছু দক্ষতায় কাজ করে যেখানে তারা ডেটা বিশ্লেষণমূলক কাজ করে (উদাহরণস্বরূপ একটি বীমা অ্যাকুরিওর)।

    ভূমিকার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন কারণে কোনও বিশ্লেষক ব্যবসায়ের পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কোনও অ্যাক্টুরির ক্ষেত্রে, তাদের ভূমিকা হ'ল ভবিষ্যতের দাবির বিপরীতে রাখা মজুদগুলি নির্ধারণ করা, বীমা পণ্যগুলির জন্য মূল্য নির্ধারণের মডেলগুলি মূলত রাখা বা বিভিন্ন আর্থিক লেনদেনের মূল্যায়ন সরবরাহ করা।

বেশিরভাগ বিআই কর্মীদের মধ্যে এই বিভাগগুলির এক বা একাধিকতে পড়ার ঝোঁক রয়েছে। একটি প্রতিষ্ঠানের মান পৃথক পরিস্থিতিতে পরিবর্তিত হয়। একটি সাধারণ ঘটনা যা আমি পর্যবেক্ষণ করি তা হ'ল অপারেশনাল সিস্টেমগুলির জন্য দায়ী ব্যক্তিরা এই ভূমিকাগুলিতে প্রকৃতপক্ষে যে পরিমাণ কাজ করে তা হ্রাস করে। আমি এমন একটি বীমা সংস্থা দেখেছি যার ইউরোপীয় ক্রিয়াকলাপগুলির অ্যাকাউন্ট বিভাগে 170 জন কর্মী ছিল। তাদের বেশিরভাগ সময় হ'ল স্প্রেডশিটগুলিতে ডেটা এক্সট্রাকগুলি র্যাংলিংয়ে ব্যয় করা এবং ম্যানুয়াল মিলন এবং নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়াগুলি পরিচালনা করা।

লাইন অফ বিজনেস অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশ ও পরিচালনার সময় ম্যানেজমেন্ট ইনফরমেশনটি প্রায়শই অগ্রাধিকারগুলির মধ্যে দুর্বল চাচাতো ভাই। একটি দুর্বল সমন্বিত বা অস্তিত্বহীন ডেটা আর্কিটেকচার কৌশলটির জন্য প্রচুর সময় এবং অর্থ ব্যয় হতে পারে। ডিফল্ট আচরণ হ'ল ক্রস-সিস্টেম ডেটা সমস্যা সমাধানের প্রত্যক্ষ কর্তৃত্ব নেই কারও সাথে সিস্টেমকে সিলো হিসাবে গণ্য করা। এটিকে দীর্ঘকাল ধরে রেখে দিন এবং এর পুরো প্রভাবটি কয়েকশ কেরানি কর্মী (প্রায়শই যোগ্য অর্থ কর্মী) নিয়োগের জন্য অফিস কার্যক্রমে কিছুটা সঞ্চিত পদ্ধতির কাজ করে তাদের বেশিরভাগ সময় ব্যয় করে।


8

একজন বিআই ব্যক্তি আমার প্রতিষ্ঠানের পক্ষে মূল্যবান এমন কী উত্পাদন করবে।

আমি প্রশ্নের এই অংশে একটি ছুরিকাঘাত করতে যাচ্ছি বলে আমি মনে করি যে বিআই কী তা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে অন্যরা ভাল কাজ করেছে। আমি অনেক ক্লায়েন্ট সহ একটি সংস্থার জন্য কাজ করি এবং আমি সেই ক্লায়েন্টদের জন্য যে ফাংশনগুলি সরবরাহ করি সে সম্পর্কে আমি প্রচুর তথ্য জানি।

আমাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি খুব ডেটা কেন্দ্রিক; আমাদের শিল্প সরকার দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় তাই ফেডারাল এবং রাষ্ট্রীয় আইন মেনে চলা গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের বিআই বিশেষজ্ঞরা সেই কোম্পানিতে কী নিয়ে আসে যা তাদেরকে মূল্যবান করে তোলে?

  • প্রথমে আমরা ক্লায়েন্টের কাছ থেকে কয়েক মিলিয়ন রেকর্ড আমদানি করি যাতে তাদের কাজটি করার জন্য তাদের প্রয়োজনীয় তথ্য থাকে। আমাদের ডাটাবেসে তাদের ডাটাবেস থেকে ডেটা তৈরি করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ এবং খুব সহজ নয়; আপনার কাছে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র, ডেটা টাইপ 02/30/2012ম্যাচ ম্যাচ , ডেটা অখণ্ডতা সম্পর্কিত বিষয়গুলির জন্য তথ্য নেই ( উদাহরণের জন্য আমি কোনও তারিখের ক্ষেত্রে রাখতে পারি না )। আমরা কাস্টমাইজেশনটিও করি, সুতরাং আমাকে এমন ডেটা রাখার জন্য একটি জায়গা ডিজাইন করতে হবে যা আমরা অন্যান্য ক্লায়েন্টদের জন্য সঞ্চয় করি না এবং তারপরে ডেটাটি প্রবেশের জন্য আমদানি তৈরি করতে পারি the ক্লায়েন্টের ডেটা ছাড়া অ্যাপ্লিকেশনটি কার্যকর হয় না। ম্যানুয়ালি প্রবেশ করার জন্য ডেটাটি খুব বিস্তৃত।

  • এরপরে, ক্লায়েন্টের পরিচালকদের ডেটা এমনভাবে দেখতে হবে যেগুলি তাদের ব্যবসা পরিচালনা করতে সহায়তা করে। সুতরাং তারা প্রতিবেদনগুলি, প্রচুর এবং প্রচুর প্রতিবেদনগুলির জন্য, বাজেটের প্রতিবেদনগুলি, ব্যয়ের প্রতিবেদনগুলি, কমপ্লায়েন্স রিপোর্টগুলি অনুরোধ করে These এই প্রতিবেদনগুলি এত জটিল যে তাদের পিছনে থাকা প্রশ্নগুলি এক হাজার লাইনের বেশি দীর্ঘ হতে পারে। এই জাতীয় রিপোর্টিং কোড লিখতে এটি এসকিউএল-এ বিশেষজ্ঞের নিতে পারে।

  • তদুপরি, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমান লোকেরা অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীদের তুলনায় প্রায়শই ব্যবসায়ের বিবরণে গভীরতর হয়, তাই তারা প্রয়োজনীয়তাও মূল্যায়নের প্রথম লাইন। আমরা হ'ল প্রয়োজনীয় তথ্য যা অনুপস্থিত এবং বিরোধী ব্যবসায়ের নিয়মগুলি উল্লেখ করেছি কারণ আমরা ডেটা নিয়ে গভীরভাবে পারিবারিক এবং কীভাবে এটি সঞ্চিত হয় এবং কী কী ব্যবহার করা হচ্ছে তা নিয়ে।

  • রিপোর্টিং একবার নির্দিষ্ট বিন্দুতে পৌঁছে যাওয়ার পরে, আমাদের এটিকে লেনদেনের ডাটাবেস থেকে পৃথক করে একটি ডেটা গুদাম তৈরি করা দরকার যাতে ডেটাগুলির জটিল বিশ্লেষণ করা লোকেরা ডেটা প্রবেশকারী লোকদের অবরুদ্ধ করতে না পারে। বিশ্লেষণের জন্য ডেটা কাঠামোর উপায় সাধারণত লেনদেনের জন্য ডেটা কাঠামোর সর্বোত্তম উপায় হয় না এবং এইভাবে আমরা আবার ডেটা রূপান্তর করার ব্যবসায়ের সাথে একটি ডেটা কাঠামোকে অন্যরকম রূপান্তর করি যা খুব আলাদা। কয়েক বছরের মূল্যবান ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে ডেটাগুলিতে গভীর ডুব দেওয়ার অপূর্ণতা এমনটি যা আমাদের ক্লায়েন্টদের কাছে একটি বিশাল বিক্রয় কেন্দ্র। সুতরাং আবারও, আমরা আমাদের ক্লায়েন্টদের তাদের ব্যবসা পরিচালনা করার জন্য একটি পণ্য উত্পাদন করে মূল্য যুক্ত করি।

যদি আপনার ডেটার প্রয়োজনীয়তাগুলি সমস্ত অভ্যন্তরীণ হয় তবে এখনও আপনার অভ্যন্তরীণ ক্লায়েন্ট থাকতে পারে যাদের এই স্তরের বিশ্লেষণের প্রয়োজন রয়েছে। এই ক্ষেত্রে, আপনি সম্ভবত কোনও লেনদেনমূলক সিস্টেমে ডেটা আমদানির চেয়ে ডেটা গুদামের প্রতিবেদনের দিকটি নিয়ে বেশি উদ্বিগ্ন। তবে এখনও আপনি সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য যে তথ্য সংগ্রহ করে আসছেন তা বেশিরভাগ সংস্থার কাছে অমূল্য use

আপনার যদি দ্বি বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হয় কিনা তা আপনার ডেটার প্রয়োজনীয়তাগুলি কতটা বিস্তৃত এবং সিস্টেমটি কতটা জটিল তা ঘুরে বেড়ায়। একটি ছোট ব্যবসায়ের এই প্রকৃতির কোনও ব্যক্তির পক্ষে পর্যাপ্ত কাজ নাও থাকতে পারে এবং তাদের প্রয়োজনীয় প্রতিবেদন তৈরি করতে পরামর্শদাতাদের নিয়োগ দিতে পারে। বিআই বিশেষজ্ঞরা কেবল মাঝারি থেকে বড় ব্যবসায়েই কাজ করার ঝোঁক।

যদি আপনি এমন ব্যবসায়িক হয়ে থাকেন যা সিওটিএস সফ্টওয়্যার তৈরি করে , আপনার সম্ভবত দ্বি বিশেষজ্ঞের পরামর্শদাতা হতে হবে যারা আপনার পণ্যটি ভিতরে এবং বাইরে জানেন এবং এটি আপনার ক্লায়েন্টদের জন্য কাস্টমাইজড রাইপোটিং তৈরি করে।


6

যদিও তারা সেরা অনুশীলনের দুর্দান্ত উদাহরণ নয়, এসকিউএল সার্ভারের নমুনা ডাটাবেসগুলি শুরু করার ভাল জায়গা হবে। এর মধ্যে একটি কাল্পনিক প্রতিষ্ঠানের জন্য একটি ওলটিপি, ডেটা গুদাম এবং বিশ্লেষণ পরিষেবাদির ডেটাবেস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। তাদের মধ্যে পার্থক্য অধ্যয়ন করার মাধ্যমে আপনাকে বুঝতে হবে যে ওলটিপি (লেনদেন) এবং ওএলএপি (বিশ্লেষণাত্মক / বিআই) ডাটাবেসগুলি কীভাবে পৃথক হয় এবং কেন।

http://msftdbprodsamples.codeplex.com/

  • অ্যাডভেঞ্চার ওয়ার্কস ওলটিপি ডাটাবেস একটি কল্পিত সাইকেল প্রস্তুতকারকের (অ্যাডভেঞ্চার ওয়ার্কস সাইকেল) স্ট্যান্ডার্ড অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়াজাতকরণ পরিস্থিতিতে সমর্থন করে। দৃশ্যের মধ্যে রয়েছে উত্পাদন, বিক্রয়, ক্রয়, পণ্য পরিচালনা, যোগাযোগ পরিচালনা এবং মানব সম্পদ।

  • অ্যাডভেঞ্চার ওয়ার্কস ডিডাব্লু ডাটাবেস প্রদর্শন করে যে কীভাবে ডেটা গুদাম তৈরি করা যায়।

  • অ্যাডভেঞ্চার ওয়ার্কস এএস প্রকল্পটি ব্যবসায়ের বুদ্ধি পরিস্থিতিগুলির জন্য একটি ডেটাবেস তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।


2

এখানে দু'বছর আগে বিআইয়ের প্রাতঃরাশের মধ্য থেকে একটি উচ্চ স্তরের উত্তর দেওয়া হয়েছে।

বিআই হ'ল আপনার সংস্থার লোকেরা ইতিমধ্যে যা করছে - তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত গ্রহণ। দ্বি সরঞ্জামের লক্ষ্য সেইসব মানুষ যারা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেওয়া দ্রুততর এবং আরও আস্থা

আর একটি উত্তর, আমি প্রায়শই ব্যবহার করি তা হ'ল সময়ত ফ্যাশনে "ডেটা" কে "তথ্য" তে পরিণত করার জন্য বিআই সরঞ্জামগুলি রয়েছে।

কিমবল গ্রুপ "ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের ডেটা বিতরণ করুন যা তাদের পক্ষে বোঝার এবং নেভিগেট করা সহজ" এবং "দ্রুত অনুসন্ধানের কার্যকারিতা সরবরাহ করুন" বাক্যাংশটি ব্যবহার করে।


2

খুব সাধারণ বিষয় হিসাবে, ব্যবসায়িক বুদ্ধি মূলত ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার অর্থ। ব্যবসায়ের বুদ্ধিমত্তা চূড়ান্ত কাঁচা ডেটাটিকে মূল্যবান তথ্যে পরিণত করে যা ব্যবসায়িক কৌশলগত সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করতে পারে। বিভিন্ন ধরণের ব্যবসা-প্রতিষ্ঠান অপারেশন উন্নতির জন্য বিভিন্ন উপায়ে বিআই ব্যবহার করতে পারে। বিআই ব্যবহার করে এমন শিল্পগুলির মধ্যে হ'ল বীমা। ক্যারিয়াররা মেজেসকোমাস্টেকের মতো প্রযুক্তিবিদদের দ্বারা প্রদত্ত বীমা ব্যবসায় গোয়েন্দা সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর আচরণ বোঝার জন্য, নকশাগুলি কিনতে এবং এই জাতীয় সূচকগুলি ড্রাইভিং বৃদ্ধির লক্ষ্যে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.