1.1 Definirea Conceptului de Soluții Informatice de Intelingență Economică Inteligența Economică (IE) este un domeniu relativ nou ce se bucură de un… [605323]

1.1 Definirea Conceptului de Soluții Informatice de Intelingență Economică
Inteligența Economică (IE) este un domeniu relativ nou ce se bucură de un număr generos
de cercetări academice și reprezintă o subramură a tehnologiei informației (IT) (Marko Kohtamäki,
Real-time Strategy and Business Intelligence, 2017). Termenul IE a fost definit pentru prima oară
într-un articol din revista IBM și a fost ulterior folosit într-o cercetare a lui Mark Whitehorn (Mark
Whitehorn, Business Intelligence: The IBM Solution: Datawarehousing, 1999). Însă, nu există o
convenție din partea cercetătorilor cu asupra unei definiții comune a conceptului. Atât utilizatorii,
cât și furnizorii de soluții software IE acordă conceptului o conotație ușor diferită (Marko
Kohtamäki, Real-time Strategy and Business Intelligence, 2017).
Carlos Coronel și Steven Morris (2016) consideră că acesta poate fi definit cu ajutorul a
trei domenii principale de activitate și anume: management, tehnologia informației și design.
Managementul IE se concentrează asupra "procesului de colectare al datelor din surse interne și
externe și a analizei acestora pentru a genera informații relevante care să servească ulterior la
îmbunătățirea procesului decizional" (Carlos Coronel, Steven Morris, Database Systems: Design,
Implementation, and Management, p. 621 ). Aspectul tehnologic pune accentul pe "instrumentele
și tehnologiile care permit înregistrarea, recuperarea, manipularea și analiza informațiilor" (Ibid.).
Designul se concentrează pe "rezultatul / produsul emergent al analizei aprofundate a datelor
economice, precum și asupra practicilor de analiză utilizând instrumentele IE" (Carlos Coronel,
Steven Morris, Database Systems: Design, Implementation, and Management, 2016 p. 622 ).
Pentru eleborarea acestei lucrări am luat în calcul definiția lui Carlos Coronel și a lui Steven Morris
(2016), astfel voi include toate cele trei domenii și concepte conexe ale soluțiilor de Inteligență
Economică, la care aceștia face trimitere, deși aspectul tehnologic este cel dominant dintre toate.
"Procesele, tehnologiile și instrumentele necesare pentru a transforma datele în informații,
informațiile în cunoștințe și cunoștințele în planuri de afaceri profitabile. IE cuprinde sisteme de
stocare a datelor, instrumentele de analiză a afacerilor și managementul conținutului /
cunoștințelor" (Carlos Coronel, Steven Morris, Database Systems: Design, Implementation, and
Management, 2016 p. 629).
1.2 Tehnologia Inteligenței Economice
Există diverse tehnologii IE care sprijină fiecare dintre etapele procesului de transformare
a datelor în informații și a informațiilor în cunoștințe. Figura nr.1.1 oferă o prezentare generală a

unei arhitecturi tipice unei soluții IE. Arhitectura sa include cinci elemente principale – surse de
date; flux de date și instrumente de distribuție; servere pentru stocarea datelor; servere intermediare
și diverse aplicații (Ibid.).
Pentru utilizatorul economic, elementele vizibile sunt, de obicei, doar sursele de date și
aplicațiile finale. Cu toate acestea, cea mai mare parte a efortului este depus în cadrul procesului
de implementare și integrare a unor astfel de soluții. Cel mai adesea, datele sunt prelucrate
progresiv în seturi, întrucât noi date sunt disponibile în permanență.

Figura nr. 1.1 Arhitectur unei soluții IE (exemplu)
Sursa: Prelucrare după Carlos Coronel și Steven Morris (2016) (Database Systems: Design, Implementation
and Management)

1.3 Bazele de date
Pentru a oferi o imagine holistică asupra unui anumit proces, proiect, departament
organizațional sau chiar a întregii organizații, datele utilizate în cadrul soluțiilor de IE provin din
mai multe surse. Pot proveni din cadrul unor aplicații ale diferitelor departamente organizaționale
sau chiar a mai multor departamente organizaționale. Alte surse posibile le reprezintă bazele de
Bază de date
externă
Extragerea datelor
și prelucrarea lor
Sistem de
management al
bazei de date
Server de procesare
analitică online
(PAO)
Căutare
Motor de căutare
Foi de calcul
Sistem complex de
procesare
Implementarea
seturilor de date
Instrumente de
analiză și extragere
a datelor
Tablou de bord
Server de raportare
Feedback

date din afara organizației. Adesea, datele ce provin din diferite surse diferă atât din punct de
vedere calitativ, cât și structural sau semantic (Ngoc Thanh Nguyen și Satoshi Tojo, Intelligent
Information and Database Systems, 2017). Printre bazele de date destinate soluțiilor IE regăsim
sistemul de Planificare al Resurselor Organizaționale (PRO) și sistemul de Management al
Resurselor Clienților (MRC) sau sistemul de Management al Transportului și cel de Management
al Depozitelor, destinate organizațiilor logistice.
1.4 Extragerea și Prelucrarea Datelor
Prelucrarea și standardizarea datelor este o sarcină extrem de dificilă, datorită diversității
datelor provenite din diferite surse. Acestea sunt gestionate cu ajutorul instrumentelor de extragere
și prelucrare a datelor (ETL) care ajută la descoperirea problemelor legate de calitate și permit
stocarea unui volum mare de date pe serverele organizației. Calitatea datelor reprezintă un aspect
crucial pentru eficiența soluțiilor IE. Dacă datele care sunt prezentate utilizatorilor sunt greșite,
incomplete sau incoerente, nu numai că nu vor îmbunătăți activitățile organizaționale, ci pot de
asemenea să perturbe procesul decizional.
De exemplu, atunci când există mai mulți termeni cu același înțeles semantic aplicațiile IE
nu sunt capabile să facă o deosebire între acestea, iar pentru evitarea ambiguității este recomandat
ca datelor, provenite din aceleași surse, să le fie atribuit un cod specific (RO, R sau Ro pentru
datele provenite din România, etc.). Pentru a îmbunătăți calitatea datelor ETL include, de obicei,
elemente de verificare a datelor, extragere a structurilor și eliminare a duplicatelor. Sistemele
complexe de procesare a evenimentelor (CEP) sunt utilizate la același nivel arhitectural ca și în
cazul instrumentelor ETL. În timp ce instrumentele ETL sunt utilizate în principal pentru
prelucrarea seturilor de date, actualitatea lor nefiind atât de importantă, CEP este folosit pentru
gestionarea datelor în timp real. În unele cazuri, accesul la date în timp real este extrem de
important, facilitându-se un proces decizional rapid.

1.5 Serverele de Stocare a Datelor
După ce datele sunt extrase, integrate și verificate calitativ, acestea sunt stocate într-o bază
de date centrală, care este gestionată prin intermediul unuia sau a mai multor servere. Potrivit

lui Bert Brijs (2012), unul dintre fondatorii acestui concept, bazele de date reprezintă "un
instrument suport al procesului decizional ce include date nevolatile, integrate, structurate în
funcție de timp, tipologie" (Bert Brijs, Business Analysis for Business Intelligence, 2012, p. 95).
Datele structuate în funcție de tipologie, se referă la faptul că baza de date este proiectată în funcție
de obiectivele și natura activității organizaționale, astfel încât să se faciliteze procesul de analiză.
Datele integrate sunt acele date regăsite într-o bază de date și își au adesea rădăcinile în cadrul mai
multor sisteme operaționale. Datele structurate în fincție de timp ne indică faptul că bazele de date
sunt configurate pentru a reda evoluția organizației în timp, și nu doar cele mai recente date așa
cum obișnuiesc să facă sistemele operaționale. Involatilitatea datelor se referă la faptul că nu sunt
aplicate modificări datelor deja existente în baza de date, singurele modificări efectuate fiind
colectarea datelor noi (Ibid.).
Bazele de date sunt concepute în jurul unor modele multidimensionale. Modelele de date
multidimensionale sunt concepute special pentru a sprijini procesul de analiza a datelor. Aceste
modele clasifică datele ca fiind "evenimente" asociindu-le valori numerice sau "dimensiuni", care
descriu acțiunile și iau de cele mai multe forma unor texte. Dimensiunile sunt utilizate pentru
selectarea și gruparea datelor în funcție de anumite criterii predefinite. O dimensiune este
organizată într-o ierarhie compusă dintr-un anumit număr de etape, fiecare reprezentând nivelul
de detalii solicitat pentru rezultatul analizei. Evenimentele sunt reprezentate de subiectele analizei
dorite. Fiecare eveniment are o anumită calitate, care este determinată în funcție de valorile
dimensiunii din care aceasta este extrasă ((Marko Kohtamäki, Real-time Strategy and Business
Intelligence, 2017). De exemplu, în cazul kilometrilor nerulați din cadrul activităților logistice,
procentajul kilometrilor neefectuați ar putea fi definiți ca fiind evenimente cu multiple dimensiuni
– timp, locație, camion, șofer, planificator, client etc.
Există două alternative principale când vine vorba de motoarele de căutare și interogare a
bazei de date. Prima alternativă o reprezintă sistemul de management al bazelor de date relaționale
(SMBDR), optimizat pentru interogarea și recuperarea rapidă a datelor solicitate. Bazele mari de
date încorporează deseori mai multe motoare SMBDR simultan (paralele), astfel încât interogarea
datelor să poată fi efectuată cât mai eficient. Cu toate acestea, volumul de date digitale crește în
mod continuu, iar după un anumit punct, rularea mai multor SMBDR paralel nu reprezintă o soluție
eficientă. Volumul mare de date creează necesitatea proiectării unor noi platforme de date care să
poată fi capabile să susțină un volum de date ridicat, cu o capacitate mult mai mare decât cea a

SMBDR-urilor clasice. Aceste platforme au forma unor sisteme de implementare a seturilor de
date și au fost inițial create pentru a sprijini analiza documentelor web și a motoarelor de căutare
web.
Serverele intermediare
Oferă o funcționalitate deosebită pentru diferite soluții IE și includ serverele de Procesare
Analitică Online (PAO), motoarele de căutare organizaționale, instrumentele de analiză și
extragere a datelor și serverele de raportare. Serverele PAO prezintă în mod eficient modelul
multidimensional către aplicații sau direct către utilizatorii soluțiilor IE. Utilizatorii sunt capabili
astfel să efectueze partajarea și filtrarea datelor. Serverele de raportare facilitează definirea,
ordonarea proceselor și redarea rapoartelor. Motoarele de căutare organizaționale sprijină funcțiile
de căutare a cuvintelor cheie prin intermediul câmpurilor de text din depozitul de date (ex. mesajele
de e-mail, documente, etc.). Pentru o analiză aprofundată și pentru facilitarea construcției unor
modele predictive se utilizează motoarele de analiză și extragere a datelor.