انبار داده (Data Warehouse | DW) سیستمی است که برای گزارش‌گیری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. DWها مخازن مرکزی داده‌های یک یا چند منبع متفاوت هستند و تمام اطلاعات جدید و قدیمی را در یک مکان ذخیره می‌کنند. انبار داده (DW) فرآیند جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها از منابع مختلف به منظور ارائه یک بینش تجاری است و معمولا برای اتصال و تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری از منابع مختلف استفاده می‌کند. انبار داده هسته سیستم هوش تجاری BI است که اختصاصا برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ساخته شده است. در این مقاله به معرفی مفهوم پایگاه داده می‌پردازیم و به انواع مختلف آن اشاره می‌کنیم.

انبار داده نوعی سیستم مدیریت داده می‌باشد که برای پشتیبانی از فعالیت‌های هوش تجاری (BI) به ویژه تجزیه و تحلیل داده طراحی شده است.

پایگاه داده مقادیر زیادی از داده‌ها را از منابع متعدد و یکپارچه جمع آوری می‌کند. قابلیت‌های تحلیلی این پایگاه به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا ایده‌های ارزشمند تجاری را از داده‌ها استخراج کنند و بر اساس آن تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. پایگاه داده به مرور زمان یک رکورد تاریخی ایجاد می‌کند که این دستاورد برای دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری بسیار ارزشمند است. با وجود این قابلیت‌ها، یک پایگاه داده را می‌توان «منبع واحد حقیقت» یک سازمان در نظر گرفت.

تعریف هوش تجاری (BI)

«هوش تجاری» (Business Intelligence | BI) فرآیندی تکنولوژی‌محور برای تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات کاربردی برای کمک به مدیران و کارکنان کسب و کارها در تصمیم‌گیری است. کسب و کارها در طی فرآیند هوش تجاری، داده‌های سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی را جمع‌آوری می‌کنند و پس از تحلیل این داده‌ها، گزارش‌ها و داشبوردهایی می‌سازند تا نتیجه تحلیل‌ها را در دسترس کارکنان کسب و کار قرار دهند و از آن‌ها در فرآیند تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک بهره گرفته شود.

«هوش تجاری» (Business Intelligence) می‌تواند ارزش داده‌های سازمان را با استفاده از گزارش‌های تحلیل داده و امکانات تجسم داده‌ها، نمایان کند.

در واقع می‌توان گفت هوش تجاری با ترکیب اطلاعات تحلیلی کسب و کارها، «داده‌کاوی» (Data Mining)، «تجسم یا مصورسازی داده» (Data Visualization) و ابزارهای تحلیل داده و زیرساخت در تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند. در عمل، زمانی که دیدگاهی جامع درباره داده‌های سازمان خود داشته باشید و بتوانید از آن‌ها برای اعمال تغییرات، حذف برنامه‌های غیر مؤثر و تطبیق با تغییرات بازار استفاده کنید، از هوش تجاری مدرن بهره گرفته‌اید.

معماری BI چیست؟

معماری هوشمند کسب و کار اصطلاحی است که برای توصیف استاندارد و سیاست‌های داده سازمان بکار می‌رود. این داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های کامپیوتری منجر به تحلیل و داشبوردهای سازمانی می‌شود. یکی از اجزای معماری BI، انبار داده می‌باشد. سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی، تمیز کردن و استخراج داده‌ها به وسیله یک مخزن مرکزی انجام می‌گیرد که به آن انبار داده گفته می‌شود. این بخش یکی از اجزای اصلی هوش تجاری شناخته می‌شود.

انبار کردن داده‌ها و هوش تجاری واژگانی است که به فرآیند ذخیره کردن داده‌های سازمان در دیتابیس، از طریق منابع مختلف با تمرکز بر تحلیل اشاره دارد.

اولین گام در ایجاد معماری پایدار، جمع کردن داده‌ها از منابع مختلف مانند CRM، ERP، APIs و دیتابیس‌ها است. ابزارهای مدرن بی آی، Data Connector‌های متفاوتی را ارائه می‌دهند که با استفاده از آن‌ها با سرعت بالا و به سادگی می‌توان به منابع متصل شد. این رویه در نهایت منجر به اتصال بخش‌های پراکنده سازمان به یکدیگر می‌شود.

تجمیع داده (ETL)

تجمیع داده (Data Integration) به واسطه ETL (Extract, Transform, Load)، یعنی داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و در یک نمای واحد و یکه تجمیع کرد. این کار در اخذ تصمیمات داده‌محور ضروری قلمداد می‌شود. ETL فرایندی است که داده‌ها را از سیستم‌های مختلف منبع داده استخراج می‌کند، سپس آنها را تغییر می‌دهد (مانند اعمال محاسبات، الحاق‌ها و غیره) و در نهایت داده‌ها را در سیستم انبار داده‌ها (Data Warehouse) جهت استفاده تحلیلگران بارگذاری می‌کند. روند کامل این فرایند را ETL می‌نامند که مخفف سه کلمه استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) است.

زمانی که حجم داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان افزایش پیدا می‌کند، ETL مانند یک سرویس وارد عمل شده و پیچیدگی‌ها را رفع می‌کند.

از نقطه نظر تجاری تجمیع داده از اهمیت بالایی جهت پیاده‌سازی فرهنگ تصمیم‌گیری داده محور برخوردار است. زمانی که داده از میان منابع پراکنده جمع‌آوری شد، حالا زمان آن است که آن‌ها را در انبار داده بارگزاری کنیم. زمانی که حجم داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان افزایش پیدا می‌کند، ETL مانند یک سرویس وارد عمل شده و پیچیدگی‌ها را رفع می کند. این فرآیند بسیار ساده است. دیتا از منابع خارجی استخراج شده به نحوی که منبع اصلی دچار مشکل نشود. سپس در مرحله Transform تمیز شده و نهایتا در انبار داده Load می‌شود. حال ما به مفهوم انبار داده و هوش تجاری نزدیک می‌شویم. هر چند معمولا این دو در جای یکدیگر استفاده می‌شود اما تفاوت‌هایی نیز دارند.

اهمیت بهره گرفتن از هوش تجاری

به طور کلی، نقش هوش تجاری در کسب و کار، بهبود عملکرد کسب و کار با استفاده از داده‌های مرتبط است. شرکت‌هایی که به شکلی مؤثر از ابزارها و تکنیک‌های هوش تجاری استفاده می‌کنند، می‌توانند داده‌های جمع‌آوری شده خود را به گزارش‌هایی ارزشمند درباره عملکرد و استراتژی‌های کسب و کار خود تبدیل کنند. از این گزارش‌ها و اطلاعات می‌توان برای تصمیم‌گیری بهتر و افزایش بهره‌وری و درآمد و در نتیجه رشد و توسعه کسب و کار بهره گرفت.

بهبود عملکرد کسب و کار با استفاده از داده‌های مناسب‌تر، نتیجه استفاده از هوش تجاری است.

در حالی‌ که سازمان‌ها بدون بهره‌گیری از BI، نمی‌توانند از مزایای تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها استفاده کنند. در این شرایط، مدیران و کارکنان کسب و کارها تصمیمات خود را بر اساس معیارهای دیگری مانند دانشِ اندوخته شده، تجربه‌های قبلی، حدس و گمان و احساسات خود می‌گیرند. اگرچه این روش نیز ممکن است نتیجه مطلوبی داشته باشد، باید در نظر داشت که ممکن است در آن به دلیل کمبود داده‌های موثق، خطاها و اشتباهاتی رخ بدهد.

در واقع هوش تجاری با نمایش داده‌های جدید و قدیمی کسب و کار، به شرکت‌ها کمک می‌کند که تصمیم‌های بهتری برای رشد خود بگیرند. تحلیلگران می‌توانند از BI برای تعریف معیارها و بنچمارک‌های مختلف به منظور بهینه‌سازی عملکرد سازمان استفاده کنند. این افراد همچنین می‌توانند با استفاده از BI، «ترندها یا روندهای روز بازار» (Market Trends) را به سادگی شناسایی کنند و از آن‌ها برای افزایش میزان فروش و درآمد سازمان بهره بگیرند. استفاده مؤثر از داده‌های مناسب می‌تواند عملکرد سازمان در تمامی بخش‌ها را ساده‌تر و مؤثرتر کند.

مزایای استفاده هوش تجاری

بدون استفاده از هوش تجاری، مسئولان کسب و کار برای تصمیم‌گیری به تجربه‌های قبلی، حدس و گمان و احساسات خود متوسل می‌شوند.

اجرای فرآیند هوش تجاری موفق می‌تواند مزایای بسیار زیادی برای سازمان داشته باشد. برای مثال، BI می‌تواند به مدیران رده‌بالا و مدیران بخش‌های مختلف کسب و کارها در نظارت مستمر بر عملکرد هر بخش کمک کند تا در صورت بروز مشکل در هر قسمت، امکان اقدام سریع برای حل مشکلات وجود داشته باشد. برای مثال، تحلیل داده‌های مشتریان در بخش‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتریان، کمک‌کننده است و می‌تواند تلاش‌های کارکنان این بخش‌ها را مؤثرتر کند. با استفاده از این داده‌ها می‌توان مشکلات زنجیره تأمین، تولید و توزیع را پیش از به وجود آمدن زیان‌های مالی، شناسایی و حل کرد. همچنین مدیران منابع انسانی می‌توانند با استفاده از این داده‌ها، میزان بهره‌وری کارکنان، هزینه‌های آن‌ها و دیگر داده‌های مرتبط با نیروهای کاری را تحت نظر بگیرند. به طور کلی، مزایای اصلی و مهم استفاده از هوش تجاری در کسب و کار را می‌توان به شکل فهرست زیر خلاصه کرد:

• بهبود فرآیند تصمیم‌گیری و سرعت بخشیدن به آن
• بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی کسب و کار
• افزایش بهره‌وری و اثرگذاری عملیاتی
• افزایش امکان شناسایی مشکلات کسب و کار که باید برطرف شوند
• شناسایی روندها یا ترندهای جدید بازار و کسب و کارها
• تدوین و توسعه استراتژی‌های قدرتمندتر برای کسب و کار
• افزایش میزان فروش و درآمد کسب و کار
• کسب مزیت رقابتی در برابر کسب و کارهای رقیب

بهره گرفتن از BI در کسب و کار، مزایای جزئی دیگری نیز دارد. از میان این مزایا می‌توان ساده‌تر شدن رهگیری و نظارت بر وضعیت پروژه‌های کسب و کار برای مدیران پروژه و امکان کسب اطلاعات رقابتی برای کسب و کارها را نام برد. علاوه بر این، تیم‌های هوش تجاری، مدیریت داده و فناوری اطلاعات نیز می‌توانند از BI برای تحلیل جنبه‌های مختلف عملیات‌های مرتبط با فناوری و تحلیل و ارزیابی در شرکت‌ها استفاده کنند.

«پایان»

خواندنی‌های مفید دیگر:

• امنیت داده (Data security)
• مدیریت داده‌های مرجع و اصلی
• طراحی و مدل‌سازی داده
• معماری داده
• حاکمیت داده
• ذخیره‌سازی و عملیات بر روی داده
• مزایای وب اپلیکیشن و دیجیتالی‌سازی کسب و کار
• یکپارچه‌سازی داده