Business Intelligence (BI)

BI có thể hiểu như gói giải pháp hỗ trợ business của một doanh nghiệp. Một ví dụ gần nhất là tạo các reports. Trong BI, người ta hay dùng các công cụ phân tích (analytics) để mổ xẻ dữ liệu của doanh nghiệp và dựa trên đó đưa ra các quyết định hợp lý. Cube Data mining là 2 kỹ thuật được sử dụng nhiều trong BI.

Về lý thuyết mà nói xây dựng cube và data mining không cần phải dựa trên data warehouse nhưng trong thực tế có lẽ ít nơi làm như vậy. Thường thì người ta xây dựng một cơ sở dữ liệu data warehouse trước rồi dựa trên đó xây dựng các cube và các data mining model.

Công cụ để xây dựng data warehouse được gọi là ETL tool. Có khá nhiều phần mềm thương mại cũng như open source cho ETL. IBM, Oracle, Microsoft… đều là các vendor lớn. Nhưng nổi tiếng nhất có lẽ là Informatica, hiện nay (đầu năm 2010) ở Việt nam có nơi nào làm cái này chưa vì giá tiền của nó khá là… chát ( thông tin từ anh Vu Quoc Bao – IBM Information Management Sales Specialist ). Open source ETL thì hiện tại mình nghe nói có Talend đang nổi lên. Phần mềm này và một số software khác cho BI đã được tích hợp để cung cấp các dịch vụ BI dựa trên cloud computing.

BI tools thì thấy trên IT market Mỹ có đánh giá khá cao về Cognos (IBM mua lại, một số sản phẩm của IBM có cấp chứng chỉ như FileNet, Lotus Notes, Cognos là một trong số đó). Các tool thương mại khác như BusinessObject, Oracle BI, IBM Data Stage, SAP BW, Microsoft BI… cũng được nhiều doanh nghiệp dùng. Open source thì thấy Pentaho được đánh giá khá tốt.

Dù sao thì công cụ vẫn chỉ công cụ. Trọng tâm của data warehouse và BI là design và database. Có làm tốt mấy cái này thì mới phát huy được hết thế mạnh của nó. Nếu các bạn muốn tìm hiểu về designing data warehouse, tuyển tập Data Warehouse Toolkit của Ralph Kimball là must-read cho những ai mới vào nghề.

Data Warehouse (Kho dữ liệu): Chứa dữ liệu tổng hợp của doanh nghiệp

Data Mining (Khai phá dữ liệu): Các kỹ thuật dùng để khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm (clustering), phát hiện luật kết hợp (Association Rule), Dự đoán (Predcition),…

Business Analyst (Phân tích kinh Doanh: Các nhà lãnh đạo Doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

BI có lợi ích gì?

BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp một cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức giúp doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh doanh nghiệp.

·        BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách hiệu quả, chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và cạnh tranh khốc liệt trong kinh doanh.

·        Ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn

  • Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của DN
  • Phân tích hành vi khách hàng
  • Xác định mục đích và chiến lược Marketing
  • Dự đoán tương lai của doanh nghiệp
  • Xây dựng chiến lược kinh doanh
  • Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng

Các công nghệ hỗ trợ BI (Technologies supporting for BI)

·        Kho dữ liệu (Data warehousing),

·        Hệ thống hoạch định nguồn lực Doanh nghiệp (Enterprise resource planning (ERP) systems)

·        Công nghệ truy vấn và lập báo cáo (Query and report writing technologies)

·        Công cụ khai phá và phân tích dữ liệu (Data mining and analytics tools)

·        Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision support systems)

·        Quản lý quan hệ khách hàng (Customer relation management)

Lưu ý:
Mặc dù chúng ta gọi là Business Intelligence (BI) nhưng khái niệm và các kỹ thuật  của BI có thể dùng được cho hầu hết các tổ chức kinh tế xã hội như giáo dục (Education), chính phủ(Government), chăm sóc sức khỏe (health care)….

Các hoạt động chính của IB (BI Activities)

•         Hỗ trợ quyết định (decision support),

•         Truy vấn và báo cáo (query and reporting),

•         Phân tích xử lý trực tuyến (online analytical processing (OLAP)),

•         Phân tích thống kê (statistical analysis),

•         Dự đoán (forecasting),

•         Khai phá dữ liệu (data mining).

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s