در این بخش از کیسان با توجه به توضیحاتی که درباره نقش ذخیره‌سازی داده‌ها در معماری هوش تجاری، در مقاله قبلی صحبت شد؛ فرق هوش تجاری با انبارداده نیز در این مقاله مورد بررسی قرار میگیرد. پس در ادامه همراه ما باشید…

فرق هوش تجاری با انبارداده

الف) هدف هرکدام چیست؟

هوش‌تجاری و انبارداری داده‌ها اهداف متفاوتی دارند. در حالی که آنها مربوط به هم هستند و نمی‌توانند بدون یکدیگر کار کنند، همانطور که قبلا ذکر شد، BI عمدتاً بر ایجاد بینش تجاری، اعم از بهره‌وری عملیاتی یا استراتژیک مانند موقعیت محصول و قیمت‌گذاری به اهداف سودآوری، عملکرد فروش، پیش‌بینی، جهت‌های استراتژیک و اولویت‌ها متمرکز است.

در یک سطح گسترده‌تر هدف دستیابی، کاوش و تجزیه و تحلیل جنبه‌های قابل اندازه‌گیری یک تجارت است. از طرف دیگر، یک انبار داده (DWH) در ذخیره‌سازی تمام داده‌های شرکت (از یک یا چند منبع) در یک مکان واحد اهمیت دارد. به طور خلاصه، سیستم‌ها و ابزارهای BI از انبارداده استفاده می‌کنند. در حالی که انبارداده به عنوان پایه‌ای برای هوش‌تجاری عمل می‌کند.

ب) خروجی چیست؟

داده‌های خروجی هر دو اصطلاح نیز متفاوت است. در حالی که BI از طریق تجسم داده‌ها، داشبورد آنلاین و گزارش‌دهی اطلاعات را ارائه می‌دهد.انبارداده داده‌ها را در جداول برای برنامه‌های بالادستی (یا ابزارهای BI) ترسیم می‌کند. پاکسازی داده‌ها، مدیریت فراداده، توزیع داده‌ها، مدیریت ذخیره‌سازی، بازیابی و برنامه‌ریزی پشتیبان فرآیندهایی است که در انبار داده انجام می‌شود. در حالی که BI از ابزاری استفاده می‌کند که بر روی آمار، تجسم و داده‌کاوی تمرکز می‌کنند، از جمله هوش تجاری سلف سرویس.

اختلاف خروجی با افرادی که می‌توانند با BI یا انبارداده کار کنند بسیار نزدیک است.

ج) فرفق مخاطب در انبارداده با هوش تجاری چیست؟

برای توضیح بیشتر، افرادی که در مدیریت داده‌ها مشارکت دارند کاملاً متفاوت هستند. مدیران سطح C از ابزارهای مدرن BI در قالب یک داشبورد در زمان واقعی استفاده می‌کنند. زیرا آنها نیاز به استخراج اطلاعات واقعی، ایجاد گزارش‌های فروش موثر یا پیش بینی توسعه استراتژیک بخش یا شرکت دارند. مدیران عامل یا مدیران فروش نمی‌توانند انبارداده‌ها را مدیریت کنند زیرا این حوزه تخصص آنها نیست.

آنها به ابزاری نیاز دارند که بتواند داده‌های سنگین فناوری اطلاعات را به بینش‌هایی تبدیل کند که یک کاربر تجاری متوسط ​​بتواند آنها را کاملاً درک کند. در اینجاست که هوش تجاری پلی محکم بین DWH و BI ایجاد می‌کند. از طرف دیگر، مهندسین داده (انبار) و توسعه دهندگان back-end معمولاً با یک انبار داده سروکار دارند.

آنها زنجیره فنی در یک چارچوب معماری BI هستند که سیستم‌هایی را برای تجزیه و تحلیل داده‌های آینده و گزارش یک کسب و کار طراحی، توسعه و نگهداری می‌کنند.

د) ابزار کارشان چیست؟ فرق هوش تجاری با انبارداده

با گسترش داده‌های پردازش شده و ایجاد شده در عصر دیجیتال، ابزارها و نرم‌افزارهای مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل در سال‌های اخیر از راه‌هایی که تصور نمی‌کردیم گسترش و توسعه یافتند. در این زمینه، نیاز به استفاده از یک ابزار مناسب، یک داشبورد پایدار هوش تجاری و انبار داده به طور تصاعدی افزایش یافت.

در چنین شرایطی، می‌توان فرآیندهای انبار داده را با محصولی مانند Amazon Redshift مدیریت کرد در حالی که پشتیبانی کامل از بینش BI مورد نیاز برای تولید و توسعه بصیرت تجاری پایدار با ابزارهایی مانند datapine است. تجسم داده‌ها عنصر اصلی است که مدیران، متخصصان و کاربران تجاری را قادر می‌سازد.تجزیه و تحلیل خود را بدون نیاز به پشتیبانی سنگین فناوری اطلاعات یا کار انجام دهند.