ビジネスインテリジェンスの一例を教えていただけますか？
ビジネスインテリジェンスとは何なのか、よくわかりません。私が企業のDBから始めた場合、BI担当者は何をするでしょうか？ウェブ上でたくさんの資料を見つけましたが、通常は少し複雑すぎます。私は、BIとは何か、またBI担当者が組織にとって価値のあるものを何を生み出すかを理解できる簡単な例を求めています。
多くの場合、ビジネスインテリジェンスは、データベース管理やデータベース開発とはまったく別の分野です。最高レベルのビジネスインテリジェンスには、3つの主要な側面があります。
- 報告
- 統合
- 分析
レポート
レポートは、レポートの作成、展開、および管理であり、ユーザーがレポートを動的にカスタマイズするための追加機能です。
統合
データ統合および変換ソリューション。 very最も単純なレベルでは、データソースからデータを抽出、変換、およびロードする手段です（これは何でもかまいません）フラットファイルと同じくらい簡単です）。統合は1マイルの深さですが、それが最も基本的な機能です。
分析
ソースデータストアから集約されたデータを含む構造を設計、作成、および管理するために使用されるオンライン分析処理（OLAP）。これのキャッチフレーズはdata miningです。
これらは、ビジネスインテリジェンスに組み込まれているものの非常に簡略化された説明です。 BIの背後にある科学と、これらの各ファセットが個別にあります。データベースプロフェッショナルは、時間とキャリアをこれらの習得に費やします。
その価値は、個々の組織とその要件に大きく依存します。必要な洗練度のレベルに応じて、B.I。役割はいくつかの異なるカテゴリに分類される可能性があります。
Spreadsheet jock-運用システムから直接抽出されたデータセットから作業します。この役割は、ExcelやAccessなどのデスクトップツールを使用してレポートと分析を生成します。多くの場合、この役割はITではありません。専門家、または誰かによってパートタイムで行われることがあります。技術レベルと基盤となるデータベースへのアクセスのレベルによっては、データ抽出を作成するためにデータベース管理者などの他のスタッフに依存している場合があります。
この役割は、バンドルされたレポートが要件を満たしていない場合に価値をもたらし、データベースから管理情報を取得するために追加の作業が必要ですが、専用のB.I.開発チームは高すぎるでしょう。通常、この役割は些細な場合を除いてすべて必要ですが、小規模なサイトではフルタイムの要件がない場合があります。B.I。Developer-データの抽出が複雑であるか、複数のソースからの統合が必要な場合は、データウェアハウスまたは他のレポートシステムを構築して、レポートに使用できる形式でデータを統合して表示する必要がある場合があります。この役割の人々は通常、多かれ少なかれ技術開発スキルを持っています。
多くの場合、このタイプのチームはETLとレポート機能に分離されますが、常にそうであるとは限りません。レポート開発者、「スプレッドシートジョック」タイプ、およびその他のパワーユーザーは、さまざまなツールを介してレポートシステムのデータを使用できます。
この役割の組織的価値は、データが複雑すぎてアドホックアプローチでは管理できず、専用のレポートシステムが必要な場合に実現されます。この場合、より小さなB.I.技術的なスキルと適切なツールを備えたチームは、デスクトップツールやアドホック抽出を使用して手動で実行される多くの作業を自動化できます。データウェアハウスシステムは、OLAPキューブなどのセルフサービスのレポート機能を実装して、企業内のエンドユーザーが独自のレポートを作成および維持できるようにすることもできます。Data Architect-成熟したデータウェアハウスシステムは、ソースシステムから利用可能なデータで満たすことができないビジネスからのデータ要件を要求します。追加データをキャプチャしたり、ソースで一貫性なくまたは誤って記録されたデータをクリーンアップしたりするために、これらの要件に基づいて運用システムへの変更を調整する必要がある場合があります。
データアーキテクトは、複数の運用システムおよびレポートシステムにまたがって、複数のシステムにわたって変更を加える必要があるデータ要件の履行を調整する役割を担う場合があります。
この役割の必要性はしばしば認識されていませんが、より大きなサイトでは重要になります。多くの場合、レポート作成要件は運用システムでは十分に満たされておらず、データウェアハウスチームの権限は運用システムに変更を加えることにまで及んでいません。この場合、データアーキテクトは、役割の権限レベルに応じて、コーディネーターまたはディレクターとして機能します。主な価値は、データ要件を満たしていない運用システムに変更を加えることです。データガバナンス-規制またはビジネス要件により、データの正確性またはガバナンス基準が決まる場合があります。運用システムでデータエラーが発生しやすい場合（通常はそうです）、データガバナンス機能を導入して、データの検証と修正を管理できます。
データの品質は、さまざまな理由で重要である場合があり、多くの場合、会計または規制の要件に関係しています。データガバナンスまたはデータ品質担当者は、通常、ビジネス主導の役割であり、すでにシステムに記録されているデータの修正を手配する責任があります。アナリスト-ユーザーが実際にデータの分析作業を行う能力（たとえば、保険アクチュアリー）で作業するスプレッドシートjockロールのバリアント。
アナリストは、役割に応じて、さまざまな理由でビジネスにとって重要になる場合があります。アクチュアリーの場合、彼らの役割は、将来の請求に対して保持される準備金を見積もること、保険商品の保守価格設定モデル、またはさまざまな金融取引の評価を提供することです。
ほとんどのB.I.スタッフはこれらのカテゴリの1つ以上に分類される傾向があります。組織にとっての価値は、個々の状況によって異なります。私が観察する一般的な現象の1つは、運用システムの責任者がこれらの役割で実際に行われる作業量を非常に過小評価していることです。欧州事業の会計部門に170人のスタッフがいる保険会社を見たことがあります。彼らの時間のほとんどは、スプレッドシートでのデータ抽出の処理と、手動による調整および制御プロセスの操作に費やされていました。
多くの場合、管理情報は、基幹業務アプリケーションの開発および運用における優先順位の低い従兄弟です。調整が不十分または存在しないデータアーキテクチャ戦略では、多大な時間と費用がかかる可能性があります。デフォルトの動作では、システム間のデータの問題を修正する直接の権限を持たないサイロとしてシステムを扱います。これを十分に長く放置すると、最終的な効果は、数百の事務スタッフ（多くの場合、有資格の財務担当者）が少数のストアドプロシージャの作業に費やすバックオフィス業務です。
私の組織にとって、BI担当者が何を生成するかは重要です。
他の人がBIとは何かをうまく説明していると思うので、この質問のこの部分を試してみます。私は多くのクライアントを持つ会社で働いており、それらのクライアントに提供する機能について多くの情報を知っています。
私たちのアプリケーションは非常にデータ中心です。私たちの産業は政府によって規制されているため、連邦および州の法律を遵守することが重要です。私たちのBIスペシャリストは、彼らを価値あるものにする会社に何をもたらしますか？
最初に、クライアントから何百万ものレコードをインポートして、仕事に必要な情報を提供できるようにします。彼らのデータベースからのデータを私たちのデータベースに適合させることは重要な仕事であり、それほど単純ではありません。必須フィールドの情報が不足している、データ型の不一致、データの整合性の問題（
02/30/2012を日付フィールドに挿入します）。また、カスタマイズも行うため、他のクライアント用に保存しないデータを配置する場所を設計し、インポートを作成してデータを取得する必要があります。クライアントのデータがないと、アプリケーションは機能しません。データが多すぎて手動で入力できません。次に、クライアントのマネージャーは、ビジネスの管理に役立つ方法でデータを確認する必要があります。したがって、彼らはレポート、大量のレポート、予算レポート、経費レポート、コンプライアンスレポートなどを要求します。これらのレポートは非常に複雑なので、背後にあるクエリは1000行を超える場合があります。この種のレポートコードを作成するには、SQLの専門家が必要です。
さらに、ビジネスインテリジェンスの人々は、多くのアプリケーション開発者よりもビジネスの詳細に深く関わっていることが多いため、要件を評価するための第一線でもあります。欠けている必要な情報と矛盾するビジネスルールを指摘するのは私たちです。なぜなら、私たちはデータとその保存方法、および何に使用されるかについて非常に精通しているからです。
レポートが特定のポイントに達したら、トランザクションデータベースから分離し、データウェアハウスを構築して、データの複雑な分析を行っている人がデータを入力している人をブロックしないようにする必要があります。分析用にデータを構造化する方法は、通常、トランザクション用にデータを構造化するための最良の方法ではありません。そのため、データをあるデータ構造から非常に異なる別のデータ構造に変換するというビジネスに取り組んでいます。数年分のデータを分析してデータを詳しく調べる能力は、クライアントにとって大きなセールスポイントです。繰り返しになりますが、私たちはクライアントがビジネスを管理するために必要な製品を生産することにより、付加価値を付けています。
データのニーズがすべて内部にある場合でも、このレベルの分析を必要とする内部クライアントがいる可能性があります。この場合、トランザクションシステムにデータをインポートするよりも、データウェアハウジングのレポートの側面に関心があるでしょう。しかし、収集したデータを使用して管理上の意思決定を行う能力は、ほとんどの組織にとって非常に貴重です。
BIスペシャリストが必要かどうかは、データのニーズの広さやシステムの複雑さを中心に展開する傾向があります。中小企業では、この種の人には十分な仕事がなく、コンサルタントを雇って必要なレポートを作成する場合があります。 BIスペシャリストは、中規模から大規模の企業でのみ働く傾向があります。
COTSソフトウェア を作成するビジネスの場合、BIスペシャリストは、製品の内外を知り、クライアントのために製品からカスタマイズされた検索を作成するコンサルタントになる必要があるでしょう。
これらはベストプラクティスの優れた例ではありませんが、SQL Serverのサンプルデータベースを開始するのに適しています。これらには、架空の組織向けのOLTP、データウェアハウス、および分析サービスデータベースが含まれます。それらの違いを研究することは、OLTP（トランザクション）とOLAP（分析/ BI））データベースの違いとその理由を理解するのに役立ちます。
http://msftdbprodsamples.codeplex.com/
AdventureWorks OLTPデータベースは、架空の自転車メーカー（Adventure Works Cycles）の標準的なオンライントランザクション処理シナリオをサポートしています。シナリオには、製造、販売、購入、製品管理、連絡先管理、および人事が含まれます。
Adventure Works DWデータベースは、データウェアハウスの構築方法を示しています。
Adventure Works ASプロジェクトを使用して、ビジネスインテリジェンスシナリオ用のASデータベースを構築できます。
非常に平易な言葉で言えば、ビジネスインテリジェンスとは、本質的にはビジネス目的でデータを分析および解釈することを意味します。ビジネスインテリジェンスは、非常に未加工のデータを、企業が戦略的意思決定を行うために使用できる貴重な情報に変換します。さまざまなタイプの企業が、さまざまな方法でBIを使用して運用を改善できます。 BIを利用する業界には保険があります。通信事業者は 保険ビジネスインテリジェンス MajescoMastekなどのハイテク企業が提供するソフトウェアを使用して、ユーザーの行動、購入パターン、その他の指標を理解し、成長の促進を目的とした意思決定を支援します。
これは、2年前に参加したBI朝食からのより高いレベルの回答です。
BIは、組織の人々がすでに行っていることです。情報に基づいて意思決定を行います。 BIツールの目標は、これらの人々がこれらの決定をより速くできるようにすること、そしてより自信を持って。
私がよく使用するもう1つの答えは、BIツールが「データ」を「情報」にタイムリーに変換するために存在するということです。
Kimball Group は、「理解しやすく、ナビゲートしやすいビジネスユーザーにデータを提供する」および「高速なクエリパフォーマンスを提供する」というフレーズを使用しています。