Disertaţie Mirela M [622887]

CAPITOLUL I. DEPOZITELE DE DATE

1.1. Baze de date. Noțiuni generale

O bază de date, în cel mai general sens, înseamnă o colecție organizată de date. Mai
specific, o bază de date este un sistem elec Tronic care permite ca datele să fie ușor de
accesat, manipulat și actualizat.
Cu alte cuvinte, o bază de date este utilizată într -o oraganizație ca o metodă de
stocare, management și regăsire de informații. Bazele de date moderne sunt gestionate
folosind un sist em de management a bazelor de date ( DBMS ).
Programatorii de software sunt bine familiarizați cu conceptele de baze de date, prin
baze de date relaționale precum Oracle, SQL SERVER și MySQL etc. De obicei, o structură
de bază de date stochează datele într -un format tabelar. Arhitectura unei baze de date poate fi
externă, internă sau conceptuală.
O organizație care folosește tehnica de calcul pentru a lua decizii are nevoie să
prelucreze informația cuantificată care se poate realiza cu ajutorul datei.
Cu to ții știm că nu se prelucrează doar o informație singulară, adică o dată, ci un set
sau un volum mare de date, iar pentru acest lucru era necesar să existe atât metode de
organizare și stocare a datelor, cât și aplicații care să facă posibilă prelucrarea ac estora.
În ceea ce privește proiectarea unui sistem informatic, organizarea datelor este
primordială, iar de modul de organizare depinde și eficiență sistemului informatic.
Sistematizarea datelor presupune :1
1. Definirea, structurarea, ordonarea și gruparea d atelor în colecții de date omogene;
2. Stabilirea legăturilor (relațiilor) între date, între elementele unei colecții, între
colecțiile de date;
3. Reprezentarea (stocarea) lor pe suport informațional, prelucrabil într -un sistem de
calcul.
Menirea sistematizării datelor este regăsirea automată a datelor după diferite criterii și
forme.
Țintele urmărite în sistematizarea datelor sunt:
a) Accesul prompt la date – limita de tip necesară accesării datelor organizate pe
diverse tipuri de suporturi de date să fie minimă,
b) Datele trebuie să ocupe un spațiu cât mai mic în memoria internă și externă,
urmărindu -se optimizarea la maxim a spătiului memoriei – un volum cât mai mare
de date să fie stocat pe un spațiu de memorie cât mai mic;
c) Unicitatea datelor – două date identice n u ar trebui să existe atunci când accesăm
datele. Când situația o cere, este nevoie de o redundanță minimă și controlată a
datelor;
d) Flexibilitatea datelor – să fie posibilă schimbarea structurii datelor și a legăturilor
dintre ele, fără ca programele care le gestionează să fie afectate.

Dintre definițiile multiple ale unei baze de date trebuie reținute două, și anume :2
1. O bază de date poate fi definită ca o colecție de date accesibilă pentru
prelucrarea unui număr de utilizatori sau procese. Aceasta este d efiniția mai
puțin riguroasă și ușor de reținut.
2. O bază de date poate fi definită ca o colecție partajată de date, între care există
relații logice, precum și o descriere a acestora, proiectată pentru a satisface
necesitățile informaționale ale unei organi zații.

1 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 49
2 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 50

Pe înțelesul utilizatorului, o bază de date este o colecție de date stocate pe memorii
externe, accesate de mai mulți utilizatori.
O bază de date ar trebui să asigure o independență a datelor față de programe și
invers. De asemenea, informațiile fur nizate de o bază de date trebuie să fie suficiente pentru
ca utilizatorii să se poată informa și lua decizii și tot odată, prin structură să se permită un
acces imediat la datele stocate, cât și asigurarea unui grad minim și controlat de inutilitate a
informațiilor.
Mulțimea de utilizatori care va accesa informațiile regăsite într -o bază de date ar
putea crea incidente dacă accesul nu va putea fi controlat. Aceste inci dente pot fi minore și
ușor de r eparat sau pot duce chiar la pierderea de date, uneori ire cuperabile.

Fig. 1.1 Funcționarea schematic ă a unui sistem de baze de date3

O bază de date este compusă atât din elemente de bază cunoscute în organizarea
datelor (entitate, atribut, valoare) cât și noțiuni specifice bazelor de date (câmp, înregistrare ,
fișier) (F ig. 1.2 .)

Fig. 1.2. Componetele unei baze de date

3 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 50

O informație introdusă în baza de date reprezintă un câmp, iar un set întreg de
câmpuri, compune o înregistrare. La rândul lor, înregistrările formează un fișier, dacă sunt
grupate într -un set de înregistrări.
Orice bază de date, pentru a -și îndeplini scopurile pentru care a fost proiectată trebuie
să aibă asociat un set de programe denumit Sistem de Gestiune a Bazelor de date (SGBD) ,
care asigură utilizatorului accesul, organizarea și sel ectarea datelor din baza de date.
O aplicație informatică este formată din elemente intercorelate funcțional pentru
culegerea, prelucrarea, transmiterea sau stocarea datelor prin intermediul sistemelor
electronice de calcul.
Sistemul de gestiune al bazei d e date reprezintă software -ul propriu -zis al acesteia
care asigură realizarea următoare lor activități :4
– Definirea structurii bazei de date;
– Încărcarea datelor în baza de date;
– Accesul la date ( interogare, actualizare);
– Întreținerea bazei de date ( colectar ea și refolosirea spațiilor goale, refacerea
bazei de date în cazul unui incident);
– Reorganizarea bazei de date;
– Securitatea datelor.
La funcționarea și realizarea sistemului de baze de date mai contribuie și resursele
auxiliare, care constau în proceduri automate și manuale, reglementări legale și
administrative, mijloace hardware utilizate, personal implicat pe categorii de utilizatori.
Implementarea lucrului cu baze date într -o organizație necesită intervenția unui
specialist în domeniu, deoarece se urmă rește crearea de aplicații care să ușureze activitatea,
nu să o îngreuneze.

Schematic, un SBD se reprezintă:

Fig. 1.3. Arhitecutra pe niveluri a unui SBD5

4 Burtescu E., Sisteme informatice în afaceri, p g. 36
5 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 52

Nivelul logic presupune perspectiva programatorului asupra datelor.
Nivelul conceptual presupu ne viziunea administratorului asupra datelor.
Nivelul fizic este realizat de către inginerul de sistem (analist).
Programatorul de aplicație, administratorul de baze de date și analistul de sistem vor
efectua operații specifice fiecărui nivel. Programatoru l va realiza programele de aplicație
pentru descrierea și manipularea datelor folosind un SGBD sau o aplicație care să
interacționeze cu SGBD -ul sau cu baza de date. Structura conceptuala va fi realizată de
administratorul bazei de date, utilizând diverse instrumente și tehnici specifice. Structura
internă (fizică), care este dedusă din cea externă va fi concepută de către inginerul de sistem
(analistul).
Funcțiile unui Sistem de Gestiune a Bazelor de Date sunt:6
1. Funcția de descrire a datelor.
Permite def inirea structurii bazei de date cu ajutorul limbajului de definire. Definirea
datelor poate fi realizată la nivel logic, conceptual și fizic.
Se descriu următoarele: multitudinea atributelor (câmpurilor) din cadrul structurii
bazei de date, legăturile dint re entitățile bazei de date sau dintre atrbutele aceleasi entități, se
definesc eventuale criterii de validare a datelor, metodele de acces la date, aspecte legate de
asigurarea confidențialității datelor etc.
2. Funcția de manipulare a datelor.
Este cea mai complexă.
Ajută la realizeazarea unor activități cum ar fi:
– Crearea (încărcarea bazei dedate) bazei dedate;
– Adăugarea de noi înregistrări;
– Suprimarea unor înregistrări;
– Modificarea valorilor corespunzătoareunor câmpuri;
– Căutarea, sortarea și editarea parț ială sau totală a unei înregistrări etc.
3. Funcția de utilizare care asigura multitudinea interfețelor necesare pentru
comunicarea tuturor utilizatorilor cu baza de date.
Principalele categorii de utilizatori sunt:
– Utilizatori „liberi” sau conveționali – neiformaticieni;
– Utilizotori programatori;
– Administratorul bazei de date.
4. Funcția de administrare.
Este o funcție complexă și este de competența administratorului bazei de date.

Evoluția bazelor de date și a sistemelor de gestiune abazelor de date a avut o
traiectorie intersectată cu dezvoltarea hardware a sistemelor de calcul, mai bine spus cu
evoluția și extinderea rețelelor de calculatoare.
Înainte de conectarea la o rețea de calculatoare, bazele de date erau stocate pe
calculatoare stand -alone7, într -o formă simplă si puțin evoluată. Aceste baze de date se mai
numesc și baze de date locale , în literatura de specialitate.
Mai târziu, odată cu apariția și dezvoltarea rețelelor de calculatoare, bazele de date au
putut fi utilizate la capacitate maximă. Eleme ntul cheie devine serverul sau grupuri de
servere, care permiteau stocarea unui volum foarte mare de date, precum și accesarea
acestora din diferitele categorii de utilizatori. Profitând de facilitățile pe care sistemele de
operare le oferă și de condițiil e speciale puse la dispoziție de noile baze de date și sisteme de
gestiune a bezelor de date, accesul utilizatorilor la datele stocate se putea face acum mult mai
ușor.

6 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 53
7 Stand -alone – (Sistem de calcul) neconectat la o rețea de calculatoare

De asemenea, bazele de date au început sa poată fi accesate și dincolo de rețeaua
local ă a organizației, sa poată fi accesate cu ajutorul sistemelor de calcul mobile sau prin
intermediul telefoanelor inteligente, odată cu apariția internetului .

Ca evoluție istorică, bazele de date au parcurs umătoarele generații:8

Fig. 1.4. Generații de baze de date
Ocuparea a cât mai multor zone geografice de către organizație, susținută de evoluția
bazelor de date a condus la apariția bazelor de date distribuite . O bază de date distribuită
este o mulțime de colecții de date memorate, confomr unui model de date, în diferite locuri
(noduri) ale unei rețele d ecalculatoare, colecții legate logic (integrate), astfel încât să
constituie o bază de date unică.9
Câteva dintre principalele caracteristici ale unei baze de date distribuite sunt redate
astfel:
– Un u tilizator care accesează bazele de date distribuite va manipula datele fără a fi
nevoie să știe localizarea acestora în rețea. El va accesa datele ca și cum acestea ar
fi locale;
– În nodurile rețelei, bazele de date sunt sistematizate si și bazele de date l ocale,
peste care se adaugă cerințe spceifice care să permită accesul distribuit;
– Atunci când se dorește multiplicarea datelor, criterii ca performanța, securitatea
sau fiabilitatea trebuie să fie printre primele de care se ține cont.

Modul de distribui re a datelor în nodurile de rețea poate crea atât avantaje cât și
dezavantaje, pentru bazele de date distribuite (Tabelul 1.1.).10

8 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 54
9 Burtescu E., Servere de baze de da te, pg. 55
10 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 55

Tabelul 1.1. Tipuri de baze date distribuite
Date Avantaje Dezavantaje
Centralizate – Spațiu redus
– Actualizare rapidă
– Costu ri reduse – Concurență mare
– Timp mare de acces
– Siguranță redusă
Multiplicate – Concurență redusă
– Timp de acces mic
– Siguranță mare – Spațiu mare
– Actualizare complcată
– Costuri mari
Partiționate – Timp de acces mediu
– Actualizare rapidă
– Spațiu redus
– Costuri medii – Siguranță redusă
– Raportări anevoioase

1.2. Organizarea datelor în depozite de date (Data warehouse)

Nevoia de îmbunătățire a serviciilor de informații de spre afaceri și de stocare a datelor
s-a accelerat în anii 1990. În această perioadă s -au produs schimbări tehnologice uriașe și
concurența a crescut ca urmare a acordurilor de liber schimb, a globalizării, a informatizării și
a creării de rețele.
La începutu l anului 1990, Internetul a iv adat lumea ca o furtună. Companiile s -au
grăbit să dezvolte aplicații eBusiness și eComm erce cu speranța de a reduce nevoile lor de
personal și de a oferi clienților servicii de 24 de ore.
Volumul sistemelor de aplicații a crescut în această perioadă, fiind implementat un set
paralel de aplicații Internet. Back -end "podurile" au fost construi te pentru a încerca să
integreze sistemele de aplicații "self -service" cu aplicațiile de tip "service complet". Din
păcate, integrarea era adesea dezordonată, iar datele corporative rămân fragmentate sau
inconsecvente.
Pe măsură ce cererea pentru programato ri a crescut și salariile au urcat, companiile au
căutat alternative pentru sistemele de aplicații personalizate. În speranța de a reduce costurile
și de a rămâne competitivi, multe companii au achiziționat pachete de programe la cheie de la
terți. Aceste pachete au fost concepute pentru cerințe generale de afaceri și, adesea, nu s -au
integrat bine cu sistemele existente .
Până la sfârșitul mileniului, întreprinderile au descoperit că numărul sistemelor de
aplicații și baze de date s -a multiplicat, că sistemele lor erau slab integrate și că datele lor
erau incoerente în cadrul sistemelor. Întreprinderile au descoperit repede că aveau o mulțime
de date fragmentate, dar nu și informații integrate necesare pentru luarea deciziilor critice
într-o economie g lobală rapidă și competitivă .
Companiile au început să construiască Depozite de date pentru a consolida datele din
bazele de date diferite și pentru a -și susține mai bine nevoile strategice și tactice de luare a
deciziilor.
Există mulți factori de afaceri care se află în joc astăzi și care mo tivează companiile
să creeze depozit e de date. Informațiile actuale, coerente și corecte, consideră că este
esențială pentru luarea deciziilor strategice ș i tactice. Câțiva factori de af aceri sunt rezumați
mai jos.
Versiunea unică a adevărului
Datele fragmentate, inconsistente și depășite în mai multe baze de date nu permit
luarea unor decizii strategice și tactice bune. Companiile solicită ca informațiile de business
să fie consolidate și prezentate într -un format adecvat pentru luarea deciziilor. Informațiile
inconsistente din sistemele de informații disparate nu mai sunt acceptabile. Warehouse -urile
de date ajută companiile să obțină o singură versiune a adevărului prin consolidarea celor mai
exacte și act uale date din cele mai fiabile sisteme.

Informații curente și exacte
Pe o de piață extrem de competitiv, întreprinderile trebuie să identifice rapid
problemele și oportunitățile și să răspundă rapid la evenimente în mod corespunzător.
Informațiile a ctualizate privind vânzările, profiturile, stocurile și clienții pot contribui la
identificarea anticipată a problemelo r și la oportunitățile de sprijin care ar putea fi pierdute.
Majoritatea sistemelor de aplicații sunt prea înguste și funcționează pe cicl uri care nu acceptă
accesul la informații în timp real sau aproape în timp real. Un depozit de date, cu toate
acestea, poate fi proiectat pentru a furniza informații exacte actualizate factorilor de decizie.
Schimbarea rapidă nevoilor de informare
Este foar te dificil pentru întreprinderi să anticipeze nevoile viitoare de informare.
Sistemele de aplicații par a fi adesea rigide și incapabile să se adapteze nevoilor de informații
de management în evoluție. Întreprinderile au nevoie de flexibilitatea de a culeg e și de a
culege date în multe feluri pentru a identifica și analiza schimbările de pe piață sau în afaceri
în sine. Warehouse -urile de date sunt concepute pentru scopuri analitice online și oferă o
mare flexibilitate.
Serviciul de excelență pentru clienți
Se spune adesea că 10% dintre clienții unei afaceri reprezintă 90% din profitul
companiei. Identificarea clienților buni și asigurarea acestora cu servicii excelente aj ută la
păstrarea clienților cheie . Serviciul de stocare a datelor poate ajuta la identif icarea celor mai
buni clienți ai companiei utilizând un număr sau un criteriu.
Noi canale de livrare a serviciilor
Nu mai este suficient să oferim clienților serviciul de magazin de la ora 9:00 până la
ora 17:00. Clienții doresc să facă afaceri 7 zi le pe săptă mână, 24 h/24h, folosind canale
alternative de livrare a serviciilor, cum ar fi prin Internet sau prin telefon. Prin examinarea
tuturor tranzactiilor cu clientii, indiferent de canalul utilizat, companiile isi pot intelege mai
bine clientii si le pot servi mai bine. Warehousingul datelor este esențial pentru profilarea
clienților și a tranzacțiilor acestora , indiferent de canalul utilizat.
Baze de date interne multiple
Majoritatea întreprinderilor mijlocii și mari operează zeci, dacă nu sute de sisteme de
aplicații neintegrate. Departamente le individuale din companii se concentrează adesea pe
propriile nevoi înguste de sistem și informații și nu văd valoarea corporativă a integrării
datelor. Când există silozuri d e date neintegrate, datele se vor afla în curând în afara
sincronizării. Companiile a u nevoie de o bază de date care să reflecte o "versiune unică a
adevăr ului". Depozitele de date ajută în acest sens.
Pachete achiziționate
"Out of the Box", aplicațiile achiziționate utilizează câteodată concepte și definiții
care diferă de cele utilizate de afa cere în aplicațiile existente personalizate. De exemplu, un
"client" dintr -un sistem ar putea cuprinde toți clienții curenți și din trecut, plus potențialii
clienți viitori. Într -un alt sistem, un client poate fi definit mai restrictiv ca cineva care a
achiziționat un produs și un serviciu în ultimele 12 luni. Astfel de inconsecvențe creează
probleme din perspectivă analitice. Un număr de clienți realizați în prima bază de date diferă
de un număr efectuat în cel de -a doua . Companiile au nevoie să aliniez e conceptele și
terminologia. Warehouse -urile de date ajută la această aliniere
Creșterea complexității sistemelor
Structurile de date care stau la baza sistemelor de aplicații sunt adesea foarte
complicate. Pentru a crea ceea ce ar putea părea intuitiv să fie o interogare simplă, este
necesară o logică complexă de programare care implică navigarea în mai multe tabele de baze
de date și / sau sisteme de aplicații. Scrierea rapoartelo r sau a interogărilor poate necesita ,
prin urmare, timp și bani. Companiile au nevoie de un mediu de raportare care să permită
generarea de rapoarte și interogări rapid, ieftin și fără abilități IT scumpe. Warehouse -urile de
date pot simplifica mediul de raportare.

Evoluția sistemului de aplicații
Întreprinderile sunt foarte dinamice , iar sistemele de aplicații trebuie în mod constant
să fie îmbunătățite pentru a sprijini noile cerințe de afaceri. Când se schimbă sistemele,
rapoartele și interogările care accesează tabelele modificate trebuie, de asemenea, să fie
actualizate. Această activitate de întreținere poate fi foarte costisitoare. Întreprinderile au
nevoie să reducă costurile suportului pentru aplicații. Warehouse -urile de date p ot ajuta la
realizarea rapoartelor și interogărilor despre schimbările de sistem care apar în sisteme le
operaționale "front -end".
Rețele de calculatoare și baze de date externe
Creșterea rapidă a rețelelor informatice a permis companiilor să facă schimb de date
cu furnizorii, consumatorii, organele guvernamentale și alte grupuri. Întreprinderile au adesea
nevoie să integreze date din baze de date interne și externe. Warehouse -ul de date poate fi
proiectat pentru a integra datele corporative cu date externe în scopuri de raportare.
În zilele noastre, organizațiile utilizează depozite mari de date – data warehouse – pe
care se aplică instrumente de inteligență artificială, care le permit extragerea de informații noi
pentru luarea deciziilor.
Data warehouse este o colecție de date proiectată pentru a furniza o sursă integrantă
și centralizată de date, în care se regăsesc date esențiale despre activitatea companiei, dar nu
este inclus și sistemul tranzacțional al organizației respective .
Aceste c olecții de date sunt compuse dintr -o mare varietate de date, ce oferă o
imagine clară a condițiilor de afaceri ale companiei la un moment dat. Depozitele de date se
referă la o colecție de mai multe baze de date diferite, corespunzătoare întregii organizaț ii.
Un astfel de sistem ca cel data warehouse este utilizat pentru a supraveghea activitatea
unei companii prin realizarea de rapoarte în formate standard, pentru analizarea unor aspecte
legate de activitatea organizației, iar în urma acestei analize se ia u decizii de coordonare.
Bazele apariției și dezvoltării depozitelor de date au fost condiționate de factorii
economici și de progresu l tehnologic din acea perioadă.
Tendințele economice constau în :
 globalizarea comerțului;
 accentuarea rapidă a concurenței ;
 reducerea ciclului de viață al produselor datorită dinamicii tehnologice;
 necesitatea calitații extrem de ridicate.
Procesul tehnologic în perioada respectivă a fost reprezentat prin:
 mărirea puterii de calcul;
 scăderea prețurilor;
Sistemele informatice existente în companii, riscul ca datele să fie accesate de
oriunde, nevoia crescândă de informație, putere de calcul mare, capacitate de stocare mare și
ieftină, precum și instrumente software accesibile, au condus la ideea că depozitele de date
sunt o opț iune normală și necesară pentru organizație.
Viața a dovedit că existența unor depozite de date în cadrul unei organizații poate face
deosebirea între profit și faliment.
Caracteristici warehouse:11
1. Nu este orientat pe operațiile și tranzacțiile zilnice. Se concentrează pe date
folosite la analiză și pe baza căreia se iau decizii.
2. Operația de bază este adăugarea datelor. Datele nu se șterg și nu se suprascriu, ci
se menține un istoric al datelor.
3. Sistemul este integrat. Datele sunt culese din diferite locuri (sistemele
operaționale, baze de date, fișiere etc.), sunt transformate prin aducerea la
formatul de reprezentare din data warehouse și centralizate în sistem.

11 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 84

Realizarea unui depozit de date poate fi uneori îngreunată de costurile mari, deoarece
un depoz it de date este alcătuit din baze de date , cuprinzând între 1 și peste 10 terabyte. Pot
exista și depozite de date care conțin zeci de terabyte. Un depozit de date se poate dubla ca și
volum în 12 -18 luni, în funcție de activitățile firmei. Pentru crearea unui depozit de date
costurile pot atinge chiar și milioane de dolari și se împart în:12
– Costuri hardware;
– Costuri software;
– Costuri cu serviciile profesionale.

Fig. 1.5. Costuri ale unui depozit de date

1.3. Arhitectur a depozitelor de date

Un depozit de date conține elemente care sunt interconectate între ele luându -se în
considerare atât funcționalitatea și rolul, cât și percepția utilizatorilor asupra acestora, astfel
rezultând mai multe feluri de arhitecturi ale unu i data warehouse, și anume: pe niveluri, pe
componente si structura funcțională a unui depozit de date.

1.3.1. Arhitectura pe niveluri a unui data warehouse

Un depozit de date este construit pe mai multe niveluri fiecare cu propriul său rol (fig.
1.6.). Aceas tă structură subliniază modul de implementare a depozitului de date într -un mediu
de rețea de calculatoare.

12 Burtescu E., Servere de baze de date, pg. 84
Sisteme date
pt. stocare
date
Software pt.
extragere,
prelucrare,
depozitare și
analizare date
Servicii
profesionale

Fig 1.6. Structura pe niveluri a unui depozit de date13

Nivelul surselor de date face referire la orice informație, de obicei în format
electronic , care trebuie culeasă și stocată în data warehouse.
Surse:
– Baze de date mainframe (DB2, IBMS, VSAM, ISAM etc.)
– Baze de date client server (Oracle, Informix)
– Baze de date mici de pe calculatoare personale (MS Access)
– Spreadsheet -uri, alte tipuri de fișiere
Nivelul transformării datelor se ocupă cu transformarea într -o formă standard a
datelor culese la nivelul surselor de date. Această transformare necesită aducerea acestora la
formatul intern al depozitului de date.
Pentru transformare se pot scrie aplicaț ii speciale sau se pot utiliza unelte de tip ETL
(Extract Transform & Load). Acest nivel poate presupune și operații de corectare a datelor
(corectitudine, consistență, totaluri etc.).
Nivelul data warehouse este cel care face posibilă efectiv stocarea dat elor, pentru
care se folosesc baze de date relaționare, iar datele sunt reținute pe perioade determinate de
timp.
Nivelul raportărilor este cel care reprezintă analize și generează rapoarte pentru
supravegherea activității companiei. Generarea rapoartelor se poate face cu ajutorul uneltelor
specifice:
– Business Intelligence Tools: aplicații software care ușurează procesorul de generare a
rapoartelor din data warehouse.
– Executive Information Systems: aplicații software concepute pentru a genera rapoarte
comp lexe pentru nivelul de vârf al managementului organizației.
– Enterprise Information Systems: este similar cu Executive Information Systems, dar
este mult mai simplificat pentru departamentele companiei.
– OLAP (On Line Analytical Processing): permite reprezen tări multidimensionale
(cuburi, hipercuburi) precum și analize rapide și interactive cu ajutorul operațiilor de
tip roll.up și drill.down, slice, dice etc.

13 http://datawarehouse4u.info/

– Data Mining, KDD – Knowledge Discovery in Databases, care utilizează tehnici de
analiză statistică și recunoaștere de „forme” pentru a descoperi corelații, reguli,
cunoștiințe etc.
Nivelul metadatelor este alcătuit din informații de administrare ale data warehouse –
ului ( data ultimei actualizări, numărul de utilizatori conectați etc.)
Nivelul operațiunilo r are ca principal obiectiv încărcarea datelor în depozitul de date
dar și manipularea și extragerea datelor. Al doilea obiectiv constă în managementul
utilizatorilor, securitatea, capacitatea dar și alte funcții de administrare.
Data mart este un subset a l data warehouse utilizat de un singur departament (fig.
1.7.).
Ținând cont de implementările specifice fiecăruia, data mart -urile pot fi:
1. Data mart -uri dependente – baze de date fizice stocate pe același hardware ca data
warehouse -ul, sau în alte locații, și care preiau date din data warehouse -ul de bază.
2. Data mart -uri logice – sunt vederi ale depozitului de date.

Fig. 1.7. Data Mart -uri

1.3.2. Arhitectura standard (pe componente) a unui data warehouse

Structura bazată pe componente scoate în evidență el ementele constructive a
depozitului de date și legăturile dintre ele: surse de date (Operational System, ERP, CRM,
flat files), depozitul de date (data warehouse), interfețele de analiză (Olap Analysis,
Reporting, Data Minig).
Arhitectura standard (pe comp onente) a unui depozit de date este reprezentată în
figura 1.8.

Fig. 1.8. Arhitectura standard a unui depozit de date14

În funcție de datele care sunt prelucrate și de modul de afișare a rezultatelor, din
arhitectura standard se desprind două noi arhit ecturi: arhitectura cu zonă de așteptare ( fig.
1.9.) și arhitectura cu zonă de așteptare și data mart (fig. 1.10.).

Fig. 1.9. Arhitectura cu zonă de așteptare15

14 http://datawarehouse4u.info/
15 https://docs.oracle.com/database/121/DWHSG/concept.htm#DWHSG8075

Fig 1.10. Arhitectura cu zonă de așteptare și data mart16

Dupa cum put em observa și în figurile de mai sus, depozitul de date este compus din
mai multe feluri de date conforme cu pretențiile informaționale ale utilizatorilor : date
agregate (Summary Data), date neprelucrate sau detaliate (Raw Data) și ”date despre date”
(Meta data).
Summary Data sunt date care contr ibuie la reducerea dramatică a timpului necesării
interogării seturilor mari de date. Dezvoltatorii pre -sumarizează interogările care sunt
utilizate în mod uzual, cum ar fi vânzările săptămânale în mai multe dimensiu ni (ierarhia
elementelor, ierarhia geografică). Această prelucrare prealabilă a datelor agregate ajută
ulterior în procesul decizional și în analize complexe (consolidare, totalizare, agregare).
Datele sumare mai dețin si date care au o vechime mai mare de câțiva ani, detaliindu -le.
Datele neprelucrate , cunoscute și ca date primare, sunt date colectate dintr -o sursă.
Ele sunt date brute, care nu au fost supuse nici unui fel de prelucrare, pentru a elimina, de
exemplu, valori inexacte, erori de citire a inst rumentului de lucru sau erori de introducere a
datelor, în fond orice analiză care s -ar putea efectua asupra lor.
Metadatele sunt un set de date care descriu si oferă informații despre alte date. Există
metadate de mai multe tipuri, cum ar fi: descriptive (descriu o sursă pentru descoperire și
identificare: titluri, autor, cuvinte cheie) , structurale (metadate despre containere de date și
indică modul în care sunt grupate obictele componente, de exemplu, cum sunt ordonate
paginile pentru a forma capitole. D escrie tipurile, versiunile, relațiile și alte caracteristici ale
materialelor digitale ), administrative (oferă informații care ajută la gestionarea unei resurse,
cumr fi, momentul și modul în care a fost creată, tipul de fișier și alte infomații tehnice, dar și
cine poate accesa această infomație) , de referință (descriu conținutul și calitatea datelor
statistice) și statistice (pot descrie procese care colectează, procesează sau produc date
statistice; sunt numite și date de proces) .
Sursele de date necesa re depozitului de date sunt: date din sistemul operațional (baze
de date și alte infomații din sistemul infomatic al companiei), date mai vechi arhivate, datele
externe (baze de date și alte infomații din sistemul infomatic al altor organizații ).
Interfețe le de analiză sunt anumite produse software care utilizează tehnologii
infomatice pentru extragerea și analiza datelor din data warehouse: rapoarte, OLAP, data
mining.

16 https://docs.oracle.com/database/121/DWHSG/concept.htm#DWHSG8075

Faptul că datele importante despre organizație au un punct comun de stocare , în
cadrul u nui depozit de date, conduce la asumarea unor riscuri ridicate de către companie. Un
atacator poate să reușească să extragă toate datele de care are nevoie fără să -și concentreze
eforturile pentru diferite moduri din rețea.

1.3.3. Arhitectura unui data warehouse din punct de vedere funcțional

Arhitectura funcțională divide depozitul de date în 3 module (niveluri) diferite:
oprațional, central si modulul strategic de afaceri (figura 1.11.).

Fig. 1.11. Arhitectura funcțională a unui data warehouse

În modulul operațional sunt prezentate datele organizației care, de cele mai multe ori
sunt stocate în locații diferite, sub diverse forme. Aceste date pot fi furnizate de sisteme de
control a comenzilor, de emitere a facturilor, de contabilitate financiară, de gest iune a
stocurilor etc. Oricare ar fi proveniența lor, datele vor fi colectate și transformate într -o formă
substanțială folositoare pentru utilizatori, ceea ce presupune un proces de transformare
detaliat prin: extragere, condiționare, curățare, fuziune, v alidare și încărcare.
Modulul central al data warehouse -ului este format din SGBD, serverul pe care
acesta rulează și felul în care este implementat depozitul.
Modulul strategic de afaceri – adevărata valoare a unui depozit de date este bazată
pe facilită țile de care beneficiază utilizatorul în procesul decizional și analize. Utilizatorii se
pot folosi de diversele modalități de accesare a infomațiilor și a tehnologiilor de procesare,
pentru a elabora planul strategiei companiei.

1.4. Tipuri de Data wareh ouse

Tipul de depozit de date este influențat de factori de afacere , precum:
 Obiectivele afacerii
Multe întreprinderi știu că au nevoie de un depozit de date, dar nu sunt sigure cu
privire la prioritățile sau opțiunile lor. Prioritățile influențează model ul depozitului asupra
dimensiunii, amplasării, frecvenței de utilizare și întreținerii.
 Localizarea datelor curente
Una dintre pro vocările majore este de a înțelege unde sunt datele și ce știm despre ele.
Complicarea problemei este faptul că multe aplicați i moștenite au redefinit datele vechi
istorice pentru a economisi spațiu și a maximiza performanța pentru arhivare și copiere de
rezervă.
 Mobilitatea datelor
Mișcarea de date poate fi decisă doar prin analizarea unei combinații între :
 Calitatea datelor exi stente ;
 Dimensiunea datelor utilizabile ;
 Proiectarea datelor ;
 Performanța impactului unei interogări directe ;
 Impa ctul asupra performanței sistemelor actuale de producție ;
 Disponibilitatea și ușurința utilizării instrumentului .
 Mutarea datelor
Multe instru mente sunt disponibile pentru a muta orice tip de date în orice loc. Dar
lipsa de înțelegere a atributelor datelor face foarte dificilă utilizarea eficientă a unor astfel de
instrumente.
 Locația la care datele trebuie mutate
O problemă semnificativă în pro iectarea unu i depozit de date. Înainte de planificarea
mutării datelor, trebuie să vă gândiți dacă stocarea datelor este bazată pe gazdă sau bazată pe
LAN.
 Pregătirea datelor
Odată ce date le sunt mutate, trebuie să se ia în considerare un număr de factori pentru
a actualiza datele. Doar înlocuirea datelor existente într -un câmp cu informații noi nu va
reflecta modificările istorice ale datelor în timp. Prin urmare, trebuie să se aleagă înlocuirea
datelor sau să se caute modalități de a le actualiza pe baza modificărilor incrementale. De
asemenea, trebuie să fie ales și modul de coordonare a fișierelor master cu fișiere de
tranzacție.
 Cerințe referitoare vederile și raportarea
Pentru un depozit de date slab construit, va trebui să fie implementată o serie de
instrumente pentru a răspunde diferitelor nevoi ale lucrătorilor din domeniul informațiilor,
utilizatorilor avansați de depozitare, dezvoltatorilor de aplicații, utilizatorilor executivi și altor
utilizatori finali.
 Integrarea modelului de date
Multe între prinderi proiectează modele de date ca parte a efortului de de pozitare a
datelor. Dacă este aleasă aceast ă abordare, rezultatele trebuie integrate în procesul de
dezvoltare și în fac ilitățile oferite utilizatorului final .
 Management și Administrație
Odată ce depozitul de date este construit, trebuie să se dispună de mecanisme și
politici pentru gestionarea și întreținerea depozitului.
În cărțile de specialitate există mai multe tipuri de depozite de date, cum ar fi:
analitice, depozite pentru omogenizare și consolidare de date și depozite pentru standardizare
si raportare.

Depozitele de date analitice sunt caracterizate de complexitate și la elaborarea lor este
nevoie de foarte multă atenție, de la începutul proiectării până la implementarea lor in
companie. Aceste tipuri de data warehouse sunt destinate de obicei analiștilor.
Depozitele de date pentru omogenizare și consolidare de date folosesc o
combinație de mai multe surse de date, obiectivul final fiind încadrarea informației.
Depozitele de date pentru standardizare și raportare și-au făcut apariția cu mult
înaintea depozitelor de date oficial. Acest tip de data warehouse este cel mai des întâlnit.
În funcție de sfera de curprindere întâlnim trei tipuri de data warehouse: depozite la
nivelul organizației, concentrări de date și depozite virtuale.
Un depozit la nivelul organizației este o bază de date unificată ca re deține toate
informațiile afaceri i organizație i și o face accesibilă în întreaga companie. Deși există multe
interpretări privind ceea ce cons tituie un depozit de date la nivelul întreprinderi i, sunt adesea
incluse următoar ele caracteristici:
– o abordare unificată pentru organi zarea și reprezentarea datelor
– abilitatea de a clasifica datele în funcție de subiect și de a per mite accesul în funcție
de diviziuni (vânzări , inventar și așa mai departe)
– un design normalizat
– o infrastructură robustă, cu planuri de urgență care să permită continuitatea afacerii,
accesibilitatea și un nivel ridicat de securitate
Atracția primară a unui depozit de date la nivelul întreprinderii este că toate datele
sunt disponibile în mod constant pentru analiză și planificare. Alternativa este ca o afacere să
aibă baze de date diferite pentru fiecare ramură majoră sau diviziune organizațională, ceea ce
duce la un program complex de raportare a datelor pentru a permite analiza și planificarea la
nivel superior. Un depozit de date pentru întreprinderi impune un tratament standard al
datelor și poate crește în funcție de nevoile unei întreprinderi prin adăugarea de clasificăr i pe
măsură ce apar în modelul de afaceri. În mod ideal, un depozit de date pentru întreprinderi
oferă acces deplin la toate datele dintr -o organizație, fără a compromite securitatea sau
integritatea datelor respective.
Concentrările de date (data marts) sunt arhive orientate spre subiect care stochează
date și utilizează setul de informații preluate pentru a asista și sprijini cerințele implicate în
cadrul unei anumite funcții sau departa ment de afaceri. Data mart -urile există într -un singur
depozit organi zațional de depozite de date și îmbunătățesc timpul de răspuns al utilizatorilor
finali, permițând utilizatorilor să aibă acces la tipul specific de date de care au nevoie pentru a
vedea cel mai adesea furnizând datele într -un mod care să susțină vizualiza rea colectivă a
unui grup de utilizatori.
Un data mart este în esență o versiune condensată și mai concentrată a unui depozit
de date care reflectă reglementările și specificațiile proceselor fiecărei unități de afaceri din
cadrul unei organizații. Fiecare concentrare de date este dedicat ă unei anumite funcții sau
regiune de afaceri. Acest subgrup de date poate cuprinde multe sau toate zonele funcționale
ale unei întreprinderi. Este comu nă utilizarea mai multor concentrări de date pentru a
satisface nevoile fiecărei unități de afaceri individuale (diferite date pot fi folosite pentru a
obține informații specifice pentru diferite departamente ale întreprinderii, cum ar fi
contabilitatea, marketingul, vânzările etc.).
Depozitul virtual – Unele peisaje ale într eprinderii sunt pline de surse de date diferite,
inclusiv depozite multiple de date, concentrări de date , chiar dacă un depozit de date, dacă
este implementat corect, ar trebui să fie unic și o singură sursă de adevăr. Virtualizarea
datelor poate lega în m od eficient datele din depozitele de date, concentrările de date și
lacurile de date fără a trebui să creeze o nouă platformă integrată de date fizice integrate.
Infrastructura de date existentă poate continua să își îndeplinească funcțiile de bază, în tim p
ce stratul de virtualizare a datelor utilizează doar datele din acele surse. Acest aspect al
virtualizării datelor îl face complementar tuturor surselor de date existente și sporește
disponibilitatea și utilizarea datelor întreprinderii.

Virtualizarea da telor poate fi, de asemenea, considerată o alternativă la ETL și
depozitarea datelor. Virtualizarea datelor este în mod inerent orientată spr e obținerea rapidă
de informații și cu un timp de răspuns eficient din mai multe surse, fără a trebui să se implice
într-un proiect important de date cu o tehnologie extensivă de stocare a datelor și de stocare a
datelor. Cu toate acestea, virtualizarea datelor poate fi extinsă și adaptată pentru a servi și
cerințelor de stocare a datelor. Aceasta va necesita o înțeleg ere a cerințelor privind stocarea și
istoricul datelor, împreună cu planificarea și proiectarea, pentru a încorpora strategiile de
virtualizare, integrare și stocare adecvate, precum și optimizarea infrastructurii / performanței
(de exemplu, streaming, sto care în memorie, stocare hibrid).
În funcție de procesele decizionale pentru care au fost create , depozitele de date se
împart în:
Depozite de date de tip organizațional sau ”galactic” (Galactic Data Warehouse –
GDW) – sunt considerat e cele care vor sprijini toate sau o mare part e a corporației care are
cerințe pentru un depozit de date complet mai integrat, cu un grad ridicat de acces și de
utilizare a datelor în diferite departamente sau linii de afaceri. Adică este proiectat și construit
pe baza nevoilo r întreprinderii în ansamblu. Ar putea fi considerat un depozit comu n pentru
datele de suport in luarea decizii lor care sunt disponibile în întreaga organizație sau un subset
mare al acesteia. O arhitectură globală a depozitelor permite utilizat orilor fina li să aibă o
viziune mai bună asupra datelor la nivel de întrep rindere . Ar trebui să fie cu siguranță o
necesitate, dar acest tip de mediu de afacere poate fi foarte consumator de timp și costisitor
de implementat .
Depozite de date orientate de procese de afacere (Business Process Data
Warehouse – BPDW) – este un tip de data warehouse specializat, îndreptat către satisfacerea
nevoilor de afaceri și a fenomenelor de afaceri.
Depozite de date la nivelul departamentului (Departamental Data Warehouse –
DDW) – sunt orientate pe departamente, scopul lor fiind acela de a prelucra și a integra datele
din fiecare departament al organizației.
Concentrările de date de tip proces de afaceri (Business Process Data Mart –
BPDM) – fac parte dintr -o categorie de depozite de date specializate, orientate pe satisfacerea
nevoilor de afaceri și fenomenelor de afaceri a unui singur proces de afaceri.
Concentrările de date la nivel de departament (Departamental Data Mart – DDM)
– fac parte, de asemenea din categoria depozitelor de date specializate, care cuprind un
anumit departament, scopul lor fiind acela de a prelucra și a integra datele acelui
departament.
În funcție de modelul de date implementat , depozitele de date pot fi:
Relaționale – Sursa datelor pentru depozitul de date este baza de date operațională
optimizată pentru procesul de extracție. De fapt, depozitul de date (care este o resursă numai
pentru citire) poate fi actualizat numai de baza de date operațională. Spre deosebire de baza
de date operațională, normele de for mă normală nu se aplică și este acceptabilă orice
denormalizare a designului care va facilita procesul de colectare a informațiilor.
Multidimensionale – sunt acele depozite care folosesc modele de date
multidimensionale care folosesc tehnică a structurii d e date optimizată pentru unelte de
stocare a datelor. Conceptul de modelare multi dimensională a fost dezvoltat de Ralph
Kimball și este alcătuit din tabele "fact" și "dimension".
Un model multi dimensional este conceput pentru a citi, sintetiza, analiza informații
numerice precum valori, solduri, conturi, greutăți etc. într -un depozit de date. În schimb,
modelele de relații sunt optimizate pentru adăugarea, actualizarea și ștergerea datelor într -un
sistem de tranzacții on -line în timp real (OLTP). Aceste modele dimensionale și relaționale
au unicul mod de stocare a datelor, care are avantaje specifice.
De exemplu, în modul relațional, normalizarea și modelele ER redu c redundanța
datelor , în timp c e, modelul multi dimensional aranjează datele astfel încât să fie mai ușor să
se recupereze informații și să se genereze rapoarte.

Hibride – sunt un fel de combinație între cele doua modele anterioare, utilizând
modelul multidimensional pentru stocarea date lor istorice și modelul relațional pentru datele
curente care urmează să fie procesate și încărcate în data warehouse. Această utilizare dublă
conduce la crearea datelor derivate direct din date eterogene în timp real și analiza acestora.
Pentru a sintetiz a infomațiile dobândite despre cele mai des utilizate modele de date,
am realizat o comparație care să evidențieze diferențele multiple (Tabel 1.2.) dintre acestea și
menționarea unui aspect similar, ambele modele de date conținând volume mari de date
sistematizate care pot fi accesate și prospectate rapid, prin structuri de acces optimizate.

Tabel 1.2. Diferențe dintre modelul relațional și modelul multidimensional17
Criteriu Modelul relațional Modelul
multidimensional
Organizarea datelor Tabela Dimensiu ni, tabele de
fapte, cub de date
Procesele Operaționale Informaționale
Execuție Tranzacții Analize
Utilizatori Toate categoriile Manageri, analiști de date
Operația tipică Actualizare Raportare și analiză
Frecvența operațiilor Zilnice Asistarea decizi ei
Caracterul datelor Curente Istorice
Nivelul de sinteză Primitive, detaliere Sintetizare, consolidare
Acces Citire, scriere Citire
Focalizare Culegere date Furnizare informații
Sursa de date Validată Filtrată, tranformată
Volum de date Redus, de or dinul GB Mare, de ordinul TB
Priorități Performanțe, disponibilitate Flexibilitate, autonomie
Software utilizat SGBD Specializat, SGBD

17 ASE București, Suport de curs, Aspecte privind depozitele de date, pg. 24

CAPITOLUL II. IMPACTUL TEHNOLOGIEI BUSINESS INTELLIGENCE
ASUPRA AFACERILOR

2.1. Data Warehouse versus Business Intellig ence

Business Intelligence (BI) este un set de metode și instrumente care sunt utilizate de
organizații pentru a accesa și explora date din diverse sisteme sursă pentru a înțelege mai bine
modul în care afacerea este performantă și pentru a lua o decizie mai bine informată care
îmbunătățește performanța și creează noi oportuni tăți strategice pentru dezvoltare .
Data Warehouse (DW) este pur și simplu o consolidare a datelor dintr -o varietate de
surse care creează o bază pentru Business Intelligence, care aju tă la luarea unei decizii
strategi ce și tactice mai bune. Deci putem spune că depozitele de date au „un simț al afaceri i”
dezvoltat.
Un depozit de date poate fi înțeles ca fiind un depozit de baze de date. Bazele de date
stochează date din diferite surse î ntr-un format comun, iar depozitul este ca Godown (Big
Building) în cazul în care multe lucruri pot fi stocate, dar cu algoritmi inteligenți precum
indexarea, care ajută la localizarea și recuperarea cu ușurință și pe ace lași concept
funcționează și depozi tul de date .
Depozit ul de date este similar cu o bază de date relațională care are ca scop
interogarea și analizarea datelor, mai degrabă , decât pentru procesarea tranzacțiilor. Acesta
conține, de obicei, date istorice derivate din datele tranzacției, dar poate include date din
divers e surse de date. Depozitele de date dețin date în tabele factuale (tabele care acoperă
numere precum venituri și costuri) și dimensiuni (grup de date prin diferite atribute, cum ar
fi regiune, birou sau săptămână).
În prezent, atât DW , cât și BI sunt atât de frecvent utilizate în d omeniul de date
Analytics. Acestea sunt folosite atât de greșit încât chiar și persoanele care lucrează în a cest
domeniu nu sunt atât de sigur e ce să folosească și când.
Acum, să înțelegem exact ce es te Business Intelligence, care a creat atât de multă
confuzie în industria Google Analytics, deoarece unii oameni folosesc ambii termeni
interschimbabil și o mulțime de discuții se ivesc pe internet.
BI este în esență un sistem de Business Intelligence car e vă spune ce s -a întâmplat sau
se întâmplă chiar acum în afacerea dvs. – vă descr ie situația. Și nu numai asta , o bună
platformă BI vă descrie acest lucru în timp real într -o formă granulară, precisă și prezentabilă.
Dar pe ce bază este capabilă să facă a cest lucru, care este sursa. Cum ne poate ajuta în
luarea unei decizii strategice?
Un răspuns ar fi că folosește datele care sunt acumulate într -o perioadă mare d e timp
din mai multe surse dispe rsate.
Dar acum se ridică o întrebare despre proveniența acest or date . Aceste date sunt
stocate în Data Warehouse (DDS, Cubes). Sistemele BI utilizează datele din Data Warehouse
și vă permit să aplicați valori alese către seturi de date potențial imense și nestructurate și
acoperă interogarea, extragerea datelor, pro cesarea analitică online (OLAP) și raportarea,
precum și monitorizarea performanțelor afacerii, anal iza predictivă și prescriptivă.
Comparăm Business Intelligence și Data Warehouse pentru a obține o înțeleg ere mai
profundă prin comparare:
BI înseamnă găsir ea de informații care descri u imaginea curentă a afacerii
(cum și ce) prin valorificarea datelor din Data Warehouse (DW).
În BI este vorba despre accesarea și explorarea datelor organizației, în timp ce
Data Warehouse este despre colectarea, transformarea și stocarea datelor.
DW conturează procesul actual de creare și integrare a bazei de date, împreună
cu regulile de validare a profilării datelor și a afacerilor, în timp ce Business
Intelligence utilizează instrumente și tehnici care se concentrează pe num ărare,
statistici și vizualizare pentru a îmbunătăți performanța afacerii.

BI se ocupă cu OLAP, vizualizarea datelor și instrumentele de extragere a
datelor și de interogare / raportare, în timp ce DW se ocupă cu achiziția de
date, gestionarea metadatelor, curățarea datelor, transformarea datelor,
distribuirea datelor și planificarea de recuperare / backup a datelor.
Echipele DW utilizează instrumente precum software -ul Ab Initio, Amazon
Redshift, Informatica etc. în timp ce echipele BI folosesc instrumente cum ar
fi Cognos, MSBI, Oracle BI, Pentaho, QlikView etc.
Ingineri i de software în cea mai mare parte ingineri de date se ocupă cu DW în
timp ce directori i de top, m anageri i se ocupă cu BI.

Tabelul 1.3. BI vs DW
Baze de comparație BI DW
Scopul sistemulu i Obținere informații despre
afacere Stocare date: istorice și curente
Sursa Date din DW Date din mai multe surse de date,
aplicații
Produse Rapoarte de afacere, diagrame,
grafice Datele faptice și tabelele de
dimensiuni pentru instrumente BI
Utilizat ori Directori de top, directori Ingineri de date, analiști de date,
analiști de afaceri
Unelte MSBI, QlikView, Cognos etc. Software -ul Ab Initio, Amazon
Redshift, Informatica

2.2. Rolul și importanța tehnologiei Business Intelligence într -o companie

Scopul principal al Business Intelligence într -o afacere este de a ajuta directorii
corporatiști, managerii de afaceri și alți lucrători operaționali să ia decizii de afaceri mai bune
și mai informate. Companiile folosesc, de asemenea, BI pentru a reduce cos turile, pentru a
identifica noi oportunități de afaceri și pentru a identifica procese ineficiente de afaceri în
procesele de retehnologizare.
Business Intelligence este un concept care implică, de obicei, livrarea și integrarea
informațiilor rele vante și utile în afaceri pentru o organizație. Companiile folosesc BI pentru
a detecta evenimente semnificative și pentru a identifica / monitoriza tendințele afacerii,
pentru a se adapta rapid la mediul lor în schimbare și la un scenariu. Dacă utilizați o instrui re
eficientă în domeniul business intelligence în organizația dvs., puteți îmbunătăți procesele de
luare a deciziilor la toate nivelurile de conducere și vă puteți îmbunătăți procesele tactice de
management strategic.
Tehnologiile BI sunt concepute pentru a gestiona și interpreta date importante,
structurate sau nestructurate, pentru a identifica și dezvolta noi oportunități de afaceri. De
asemenea, BI poate trece și analiza înregistrările financiare și statisticile operaționale pentru a
identifica zonele c are trebuie îmbunătățite. Mai mult decât atât, BI dispune de o funcție d e
gestionare a țelurilor foarte utilă, care permite managerilor să programeze date în funcție de
obiective stabilite pe o bază zilnică. Aceste obiective ar putea fi obiective financiar e,
obiective de vânzări, obiective de marketing sau măsuri de productivitate.
În plus, BI poate integra anumite forme de analiză av ansată (de exemplu, data mining ,
analiză predictivă), dar mai ales acestea sunt gestionate de echipe separate de cercetători de
date, modele de predicție și statisticieni. Pe de altă parte, programele BI sunt gestionate de
echipe IT pentru colectarea, analiza și interogarea tipică a datelor, precum și crearea de
rapoarte. În ultimul timp, disponibilitatea unor platforme intelige nte de afaceri ușor de utilizat
a permis utilizatorilor finali, cum ar fi directorii corporațiilor, profesioniștilor din domeniul
afacerilor și angajaților, să utilizeze direct programele BI pentru ei înșiși.

La întrebarea ” Care este rolul BI ” se poate găs i răspunsul prin numeroasele
funcționalități și capabilități care includ (figura 1.12.) :
 Analiza – piatra de temelie a BI este descoperirea, interpretarea și comunicarea
modelelor relevante și utile în date. Google Analytics se poate baza pe
abordări descr iptive, prescriptive și predictive, precum și statistici, programe
de calculator și alte metode pentru a veni cu date semnificative care pot
descrie, prezice, cuantifica și îmbunătăți performanța afacerii.
 Raportarea – unul dintre semnele distinctive ale p rogramelor BI este
vizualizarea bogată a informațiilor și rapoartelor rezultate după ce datele au
fost supuse analizei. Aceste rapoarte pot fi diagrame, grafice, prezentări și
infografice, toate concepute pentru a furniza utilizatorului informații esențial e
care pot fi acționate sau decise.
 Procesarea complexă a evenimentelor – aceasta combină date din diverse surse
pentru a identifica evenimente semnificative sau lucruri care au loc în întreaga
organizație. Indiferent dacă acestea reprezintă amenințări sau oportunități,
CEP oferă întreprinderilor șansa de a răspunde în consecință.
 Extracția datelor – BI susține tehnicile de extragere a datelor pentru a
transforma datele brute în informații utile. De multe ori, programele BI
creează date de la depozitele de date care stochează deja informații
consolidate. BI se concentrează pe analizarea datelor.
 Mineritul proceselor – se aplică algoritmi specifici pe jurnalele de evenimente
înregistrate de un sistem informatic pentru a identifica tendințele și detaliile
pentru a îmbunătăți eficiența procesului.
 Exploatarea de text – implică extragerea de modele pertinente și obținerea de
informații de înaltă calitate din surse de text care sunt apoi analizate printr -un
program BI.
 Benchmarking – BI utilizează această metodă p entru a măsura performanța
afacerii printr -un indicator specific (timp, calitate sau cost), rezultatul căruia
este o măsu ră de performanță comparată cu cele mai bune practici ale altor
companii sau nivelul standardelor într -o anumită industrie .
 Gestionare a performanței în afaceri – activitățile BPM, în special în
întreprinderi și organizații mari, implică date importante care necesită
colaționare, analiză și raportare, domenii pe care programele BI sunt construite
să le gestioneze.

Fig. 1.12. Spectrul B I18

Iată câteva dintre principalele motive pentru a investi într -o bună strategie și sistem
BI.
Compania obține informații despre comportamentul consumatorilor:
Unul dintre principalele avantaje ale investiției în BI și personalul calificat este fapt ul
că va crește capacitatea companiei de a analiza tendințele curente de cumpărare a
consumatorilor. După ce organizația înțelege ce cumpără consumatorii, ea poate utiliza aceste
informații pentru a dezvolta produse care să corespundă tendințelor actuale de con sum și, în
consecință, pentru a -și îmbunătăți profitabilitatea.
Pentru a îmbunătăți vizibilitatea:
Un sistem BI bun va îmbunătăți vizibilitatea asupra diferitelor procese importante din
cadrul organizației și va face posibilă identificarea oricăror domeni i care trebuie îmbunătățite.
Mai mult, dacă organizația are sute de pagini în rapoartele periodice detaliate pentru a evalua
performa nța proceselor, se poate economisi timp și se poate îmbunătăți productivitatea prin
faptul că analiștii de inteligență cali ficați folosesc software -ul BI relevant. BI -ul bun ar trebui
să fie în centrul fiecărei organizații, deoarece poate oferi un control sporit. Vizibilitatea este
esențială.
Pentru a transforma datele în informații care pot fi aplicate:
Un sistem BI est e un i nstrument analitic care poate oferi înțelegerea de care compania
are nevoie pentru a realiza planuri strategice de succes . Acest lucru se datorează faptului că
un astfel de sistem ar putea identifica tendințele și modelele ch eie din datele organizației și, în
consecință, va facilita crearea unor conexiuni importante între dife ritele domenii ale afacerii
organizației care altfel ar părea indepen dente. Ca atare, un sistem BI o poate ajuta să priceapă
mai bine implicațiile diferitelor procese organizaționale ș i să își îmbunătățească capacitatea
de a identifica oportunități adecvate, permițându -i astfel să planifice un viitor de succes.
Pentru a îmbunătăți eficiența:
Unul dintre cele mai importante motive p entru care o firmă trebuie să investească într-
un sistem eficient BI este acela că un astfel de sistem poate îmbunătăți efici ența în cadrul
organizației și, ca rezultat, poat e crește productivitatea. Se pot utiliza informațiile de business

18 https://www.slideshare.net/S APanalytics/

pentru a partaja informații între diferite departamente din organizația. Acest lucru îi va
permite să economisească timp pe procesele de raportare și analiză. Această ușurință în
schimbul de informații este de natură să reducă duplicarea rolurilor / obligațiilor în cadrul
organizației și să îmbunătățească acuratețea și utilita tea datelor generate de diferite
departamente. Mai mult, schimbul de informații economisește timp și îmbunătățește
productivitatea.
Pentru câștiga vânzări și informații de piață :
Indiferent dacă utilizatorul este o persoană de vânzări sau un comerciant , probabil că
dorește să urmărească clienții săi – folosind un CRM ca suport decizional . CRM reprezintă
Managementul relațiilor cu clienții. Se referă la un software care gestionează toate aspectele
interacțiunilor unei organizații cu clienții săi. Cu alte cuv inte, colec tează datele despre client
și încearcă să -l înțeleagă, prin realizarea de diverse tabele și diagrame. Aceasta poate include
întregul ciclu de vânzări, de la câștigarea clienților noi, la service și urmărirea clienților
existenți, la furnizarea s erviciilor post -vânzare. Sistemele CRM sunt acum implicate mai mult
în procesele de susținere a deciziilor decât oricând.
Pentru a obține inteligență competitivă (figura 1.13.):
BI poate fi, de asemenea, folosit pentru a obține o perspectivă asup ra a ceea ce fac
concurenții întreprinderii . Aceasta întă rește capacitatea companiei de a lua decizii și de a
planifica viitorul.

Fig. 1.13. Ciclul inteligenței competitive19

19 https://www.linkedin.com/pulse/why -business -intelligence -bi-important -your -company -yass

2.3. Avantaje și dezavantaje ale implementării unui software BI

De-a lung ul anilor, compa niile își dau seama de valoarea maximiză rii resurselor
limitate folosind o soluție BI pentru a identifica eficient zonele pentru economii de costuri și
pentru a găsi noi oportunități de afaceri. Iată câteva avantaje ale software -ului de business
intelligen ce și aspectele în care acesta poate ajuta o afacere :
1. Creșterea veniturilor
Creșterea veniturilor este unul dintre cele mai importante obiective ale întrepr inderilor
prin măsura rea performanței și profitabilitatății companiei. Prin urmare, este un scop cri tic al
software -ului de business intelligen ce. BI vine în ajutor prin furnizarea de informații
inteligibile pentru a conduce transformarea afacerilor. Eliminarea barierelor dintre sursele de
date multiple oferă, de asemenea, previziuni precise. De exemplu, o companie integrează
instrumente BI pentru ca analiștii lor de afaceri să poată accesa direct milioane de date direct
din aplicație, fără a necesita o mișcare de date consumatoare de timp.
Îmbunătățirea procesului generează perspective semnificative și r apoarte care reflectă
nu numai ce s -a întâmplat și ce se întâmplă, dar și previziunile ce se p ot întâmpla în
operațiunile de afaceri ale firmei. Obținerea acestor informații ajută întreprinderea să se
pregătească și să formuleze strategii eficiente p entru creșterea veniturilor și să reducă pe cât
posibil pierderile probabile. Mai mult, software -ul găsește surse cu șanse mai mari de ROI
prin analizarea campaniilor și strategiilor de marketing.
2. Managementul costurilor
Este riscant ca o companie să nu -și gesti oneze eficient bugetul financiar. Având un
software BI optimizează controlul și reducerea costurilor pentru a îmbunătăți eficiența
operațională. Acesta identifică zone din orga nizație unde poate reduce costurile. Un exemplu
este de a face și de a păstra un inventar care tinde să escaladeze cheltuielile.
Aplicația folosește date brute pentru a răspunde la întrebări precum ce domenii din
organizație realizează cele mai mari c heltuieli și cum să le recunoască . Marketingul este una
dintre funcțiile corporative care pot utiliza această abordare. Instrumentele BI determină care
surse de listă generează rezultate ridicate din analiza corespondenței directe și a diverselor
campanii de marketing. Acesta automatizează procesele de vânzare, aprovizionare a și
achizițion area, gestiunea inventarului și analiza resurselor umane.
3. Reducerea riscului
Riscurile provin de obicei din intervenția umană utilizând foi de calcul Excel. De
exemplu, raportarea foilor de calcul se face manual, astfel încât pot exista situații în care
datele sunt lipite în celula greșită sau o formulă este formulată incorect. Tăierea, copierea –
lipirea și formulele de construcție sunt doar câteva din erorile care pot apărea chiar și pentru
utilizatorii calificați. Deoarece nu există nici o facilitate de au dit, identificarea și localizarea
erorilor efectuate este aproape imposibilă. Acest lucru poate da o lovitură mare aspectelor
precum calculele bugetare și salariile. Lipsa de control al documentelor sau proceselor
creează, de asemenea, probleme în determin area celui care a făcut foaia de calcul, care a
actualizat -o, și când, de ce și cum a fost făcut ă. Există, de asemenea, un proces consumator
de timp de păstrare a unei foi de calcul care costă cheltuielile organizatorice ale oricărei
organizații.
Business Intelligence oferă soluții de raportare cu o capacitate de conectare la o gamă
largă de surse de date. Având cifre, informații și fapte , ajută coporația să ia decizii de afaceri
în cunoștință de cauză pentru a reduce riscurile potențiale.
4. Vizibilitatea dat elor
Anali zele statistice tind să fie complicate pentru a fi înțelese și opera te. Aceasta
reprezintă o provocare împotriva democratizării datelor și a analizelor și care permite
transmiterea informațiilor bazate pe dat e din întreaga organizație. Putem spun e că
vizualizarea datelor a devenit un standard de facto pentru sistemele BI moderne, datorită
rolului semnificativ pe care îl joacă în proiectele mari de date și în programele de analiză

avansată. Instrumentele de vizualizare oferă o prezentare rapidă și ușoară a unui alt tip de
date masiv.
Programele software BI permit recunoașterea și expunerea mai ușoară a datelor care
pot trece cu ușurință neobservate printr -un raport bazat pe text. Aplicațiile de astăzi
maximizează corelațiile, modelele și tendințele prin utilizarea unor metode sofisticate, cum ar
fi diagr amele de bare, plăcintă , hărțile de căldură, scânteile și infograficele, printre altele .
5. Viteza de decizie
Înainte, obținerea de răspunsuri la în trebările bazate pe date durau ceva timp , deoarece
doar specialiștii puteau accesa și interpre ta informațiile. Răspunsul putea dura și câteva zile
pentru a ajunge la membrul corespunzător. Dar folosind depozitele de date ale BI -urilor cu
implicarea unui analist uman, operațiile de căutare și interacțiunile tra nzacționale sunt acu m
realizate la viteze fulgerătoare .
Sistemul oferă, de asemenea, decizii în t imp real, astfel încât să se poată face rezoluții
prompte, în special pe ntru operațiunile critice în afaceri. De exemplu, dacă un concurent
scade preț urile pro duselor, compania trebuie să fie pregătit ă pentru acțiuni și strategii de
contracarare care nu vor afecta profitabilitatea într-un anumit interval de timp, cum ar fi, de
exemplu, 12 luni. Și trebuie să decidă imediat. Angajamentele rapide trebuie să se fac ă numai
cu decizii informate furnizate de software -ul BI.
6. Măsurarea performanței
Monitorizarea și măsurarea performanței unei afaceri sunt esențiale pentru
înțelegerea, gestionarea și îmbunătățirea operațiunilor unei organizații. Acest feedback
ghidează pe rsoanele potrivite cu privire la anumite acțiuni pentru a implementa și alinia
activitățile cu planurile sta bilite pentru a avea succes într-o afacere. În funcție de obiectivele
și obiectivele corporației , valorile utilizate pot varia . Una dintre priorităț ile cheie pentru
IMM -uri este dezvoltarea unor indicatori cheie de performanță (KPI) pentru urmărirea,
măsurarea și creșterea afacerii lor.
Pe lângă situațiile financiare și rezultatele vânzărilor, soluțiile BI acoperă unele dintre
cele mai utilizate metri ci, cum ar fi performanța / productivitatea angajaților, satisfacția
angajaților, utilizarea sistemului de integrare BI și termenele de luare a deciziilor sau de
finalizare a sarcinilor, printre altele.
7. Colaborarea cu cunoștințele
O mare parte a companiilo r se bazează în continuare pe foi de calcul Excel pentru
analiza, bugetarea și raportarea datelor, conform unui sondaj pe SearchEnterpriseDesktop.
Acestea sunt apoi acumulate în documente Word sau PDF. Aceste fișiere sunt apoi copiate de
mai multe ori de c ătre util izatori diferiți și apoi editate, modificate și trimise prin e -mail
pentru circulație între membrii echipei. Rezultatul final constă în documente în care există
mai multe copii din același document original, cu o singură versiune finală. Acest luc ru poate
fi greoi și expus erorilor din cauza mișcării datelor.
Instrumentele BI sunt utile prin oferirea unei colaborări și comunicări eficiente între
membrii săi, pentru a păstra datele actualizate cu o singură sursă de adevăr. Aceasta susține
coerența ș i urmărirea schimbărilor. De asemenea, notificările avertizează toată lumea atunci
când se fac ajustări sau actualizări noi într -un fișier.
8. Modelarea predictivă
De asemenea, cunoscut sub numele de analiză predictivă, aceast ă arie de date
utilizează ”mineri t” de date, integrează inteligența mecanismelor și folosește o varietate de
tehnici statistice pentru modelare pentru a face previziuni avansate despre viitor. Modelele
predictive exploatează anumite modele identificate în datele istorice și tranzacționale pentru
identificarea oportunităților de afaceri și a riscurilor.
Acesta este un scop fundamental al software -ului de business intelligence, deoarece
este utilizat în detectarea fraudelor, în special în ceea ce privește securitatea informatică.
Îmbunătățeș te, de asemenea, operațiunile de ges tionare a resurselor și inventare a prognozelor .
Achizițiile și răspunsurile clienților sunt determinate de software pentru optimizarea

campaniilor de marketing. Acest lucru ajută companiile să atragă noi clienți și să îi păstreze și
pe cei existenți , în timp ce piețele profitabile cresc. Și, cel mai important, reduce riscurile
potențiale de afaceri pentru a prote ja integritatea organizației .
Iată câteva informații suplimentare succinte despre unele dintre caracteristicile care
lucrează împreună pentru a oferi avantajele software -ului de business intelligence. Acestea
sunt împărțite în trei mari categorii:
1. Ghid de analiză și raportare
Instrumentele tradiționale BI utilizate de oamenii de afaceri pentru a efectua anal ize
specifice de date periodice:
– Rapoarte – rezentarea datelor într -un mod care transmite ușor și rapid
rezultatele analizei.
– Tablouri de bord – transfo rmă datele brute în informații utile , fără a fi nevoie
de o prelucrare manuală a datelor în foi de calcul Excel .
– Scorecard -uri – reprezentări grafice ale performanței unei entități și a
progresului acesteia către un obiectiv general sau un obiectiv specific.
– KPI – evaluează starea și valoarea curentă a unei valori măsurate față de o țintă
definită, utilizând o anum ită măsură.
– Analiză comparat ivă – comparare a valorilor de performanță standard di n
industrie cu operațiunile de afaceri ale firmei .
– Căutare BI – recuperarea sistematică a datelor organizate într -un tip de spațiu
de lucru și o categorie.
– Spreadsheet integra tion – integrarea perfectă a foilor de calcul, utilizate pe
scară largă de către organizații pentru raportarea și analiza datelor, în software.
2. Auto -service BI
O abordare care permite utilizatorilor să acceseze și să gestioneze date corporative
chiar și fă ră un fundal în analiza statistică, BI sau extragerea de date. Acesta permite
utilizatorilor să adauge date și să definească noi valori fără intervenția IT a tunci când
efectuează o analiză:
– Vizualizarea datelor – Creează analize vizuale uimitoare și dezvăl uie modele
de date ascunse prin biblioteca componentelor vizuale. Acest lucru oferă
utilizatorilor posibilitatea de a efectua o analiză a date lor, deoarece oamenii
vizualizează imagini de 60.000 de ori mai rapid decât textul.
– Analiză ad -hoc – De obicei, un tip de rezumat de date, cum ar fi un model
statistic sau un raport analitic, pentru a răspunde la o singură întrebare de
afaceri specifică.
– Raport ad -hoc – Generează rapoarte rapide care îndeplinesc cerințele
individuale de informare, astfel încât utiliza torii finali pot interacționa imediat
cu datele pentru analiză.
– OLAP – Oferă utilizatorilor vizualizarea unei secțiuni de date din puncte de
vedere diferite care ajută la îmbunătățirea analizei de raportare.
– Descoperirea datelor – Crearea și utilizarea rap oartelor interactive și
explorarea datelor din mai multe surse.
3. Analiza avansată
O analiză a datelor care cuprinde calcule matematice simple ale sumelor și mediilor.
Folosește algoritmi și formule statistice și matematice pentru a genera noi informații și pentru
a recunoaște modelele care prognozează rez ultatele și probabilitățile lor:
– Analize predictive – Oferă utilizatorilor date pentru a anticipa comportamentul
clienților și pentru a anticipa cererea. Instrumentele de statistică, modelare,
învățare autom ată și date mining vă permit să formulați strategii pentru
evenimente viitoare.

– Data mining – Procesul care prezice tendințele viitoare prin catalogarea
seturilor mari de date pentru a identifica modele. Ace sta utilizează, de
asemenea, analiza datelor pent ru a stabili relații în vederea rezolvării lor.
– Analiza datelor importante – Examinarea seturilor de date mari și variate
pentru a expune modelele nevăzute, tendințele pieței, preferințele clienților și
corelațiile.
– Modelarea statistică – Un proces de gene rare de date utilizând o clasă de
modele matematice.

Exemple de s istem e de Business Intelligence utilizat e în practică :
1. În sistemul Online Transaction Processing (OLTP) (figura 1.14.) infomația care ar
putea fi introdusă în ba za de date a produsului ar fi:
– Adăugarea unei linii de produse
– Modificarea prețul ui produsului

Fig. 1.14. OLTP20

În mod corespunzător, o interogare a sistemului Business Intelligence care ar putea fi
executată pentru domeniul subiectul ui produsului ar putea fi adăugarea unei noi li nii de
produse sau o modificare a veniturilor din creșterea prețurilor produselor .
Într-o bază de da te de publicitate a sistemului OLTP o interogare care ar putea fi
executată ar fi schimbarea opțiunilor de publicitate prin creșterea bugetului pentru radio .
Corespunzător, o interogarea sistemului BI care ar putea fi executată ar fi numărul d e
noi clienți adăugați datorită modificării bugetului radioului .
În sistemul OLTP care se ocupă de bazele de date demografice ale clienților, datele
care ar putea fi îmb unătățite ar fi creșterea limitei de credit a clienților prin modificarea
nivelului salariilor clienților .
În mod corespunzător, interogarea sistemului OLAP care ar p utea fi executată, ar fi
modificările profilului clientului care susține un preț mai mare pentru produs .
2. Proprietarul unui hotel utilizează aplicații analitice BI pentru a culege informații
statistice privind gradul mediu de ocupare și tariful camerei. BI ajută la afla rea
venitului total generat pe cameră. De asemenea, colectează statistici pri vind cota
de piață și date din sondajele clienților de la fiecare hotel pentru a decide poziția
competitivă pe diferite piețe.

20 https://cdn.guru99.com/images/1/022218_0435_WhatisBusin2.png

Analizând aceste tendințe an după an, lună de lună , ajută managementul să ofere
reduceri la închirierea camerelor.
3. O bancă oferă managerilor de filia le accesul la aplicațiile BI. Îl ajută pe managerul
de filiale să determine cine sunt clienții cei mai profitabili și pe ce clienți trebuie
să se concentreze .
Utilizarea instrumentelor BI eliberează personalul din domeniul tehnologiei
informației de sarcina de a genera rapoarte analitice pentru departamente. De asemenea,
personalul departamentului oferă acces la o sursă de date mai bogată.
Patru tipuri de utilizatori BI
În continuare sunt prezentați cei patru jucători -cheie care sunt uti lizați în Business
Intelligence System:
1. Analistul de date profesionale: Analistul de date este un statistician care treb uie
întotdeauna să aprofundeze datele din baza de date . Sistemul BI le ajut ă să obțină cunoștințe
actualizate pentru a dezvolta stra tegii unice de afaceri.
2. Utilizatorii IT: De asemenea, utilizatorul IT joacă un rol dominant în menținerea
infrastructurii BI.
3. Șeful companiei: CEO sau CXO poate crește profitul afacerii lor prin îmbunătățirea
eficie nței operaționale a afacerii lui .
4. Utilizatorii de afaceri: Utilizatorii de informații de spre afaceri pot fi găsiți din
întreaga organizație. Există în principal două tipuri de utilizatori de afaceri : utilizator
inteligent de afaceri ocazional și utilizatorul de putere.
Diferența dintre c ei doi este că un utilizator de putere are capacitatea de a lucra cu
seturi de date complex e, în timp ce utilizatorul de ocazie va folosi tablouri de bord pentru a
evalua seturi predefinite de date.
Dezavantajele sistemului BI
1. Cost:
BI se poate dovedi c ostisitoare atât pentru întreprinderile mici, cât și pentru cele
mijlocii. Utilizarea unui astfel de tip de sistem poate fi costisitoare pentru tranzacțiile
comerciale de rutină.
2. Complexitatea:
Un alt dezavantaj al BI -ului îl constituie complexitatea sa în implementarea datelor de
tip warehouse. Ea poate fi atât de complexă încât poate face ca tehnicile de afaceri să fie
rigide.
3. Utilizare limitată
La fel ca toate tehnologiile îmbunătățite, BI a fost stabilit ă pentru prima dată ținând
cont de competenț a de cumpărare a firmelor bogate. Prin urmare, sistemul BI nu este încă
accesibil pentru multe companii mici și mijlocii.
4. Implementarea, consumator de timp
Este nevoie de aproape un an și jumătate pentru ca sistemul de stocare a datelor să fie
complet i mplementat. Prin urmare, este un proces consumator de timp.

2.4. Creșterea eficienței companiei cu ajutorul BI

Business Intelligence este o combinație a două dintre cele mai importante cuvinte pe
care orice companie le poate cunoaște. Primul, "afacerea", este sângele unei companii.
"Afacerea" se referă la ceea ce face o companie, la ceea ce fac angajații și directorii săi, la
bunurile sau serviciile pe care le produce și la modul în care interacționează cu a lte companii
din sect orul său. Al doilea, "inteligența", înseamnă fo losirea de cunoștințe și abilități pentru a
optimiz a toți factorii care au ca scop crearea unei companii de succes.
Împreună, afacerea și inteligența reprezintă ceea ce creează o corporați e puternică și
profitabilă.

Inteligența business este m ai mult decât un concept . Inteligența business este un lucru
tangibil, un tip de software conceput pentru a găsi și a analiza deficiențele într -o strategie de
colectare a datelor de afaceri și apoi a le rezolva pentru a crea o operațiune de cunoaștere mai
eficientă . Aceasta face acest lucru în mai multe moduri.
1. BI poate ajuta la măsurarea progresului companiei.
Aplicațiile de inteligență business pot fi folosite pentru a crea o metrică de
performanță ierarhică, care analizează mo dul în care o afacere se realizează în mai multe
sectoare cheie. Aceste sectoare pot include timp, cost, resurse, domeniu de aplicare, calitate și
acțiuni. Metrica de performanță este concepută pentru a urmări diferitel e markere importante
pentru acționari, directori, angajați și clienți și pentru a se asigura că societatea rămâne
sănătoasă, eficientă și profitabilă. În cazul în care compania nu respectă niciuna dintre aceste
metode, problema poate fi diagnosticată și re zolvată înainte ca ac easta să evol ueze într -o
problemă mult mai mare.
2. BI poate crea repere de companie.
Benchmarking -ul este procesul de comparare a progresului unei companii cu privire
la anumiți factori importanți cu cele mai bune practici din domeniu. BI poate ajuta o
companie să crească cu mult peste valorile de referință ale industriei prin creșterea vitezei și
scăderea costurilor. Benchmarking -ul permite companiilor să identifice rapid și ușor zonele în
care s -ar putea să nu le depă șească concurența. Benchmarking -ul ajută companiile să
identifice rivalii care cel mai probabil reprez intă o amenința re, ceea ce poate ajuta la o poziție
stabilă în afacer i.
3. BI poate descoperi date ascunse, uitate sau pierdute .
Descoperirea cunoștințelor despre întreprinderi este un proces care implică date
miniere din arhive și hard discuri uitate în depozite cu praf sau îngropate sub sute de fișiere
mai noi într -un sistem informatic. Una dintre funcțiile principale ale Busine ss Intelligence
este de a organiza și de a gestiona mai bine aceste date – și toate datele viitoare – astfel încât
să permită companiei acces instantaneu la înregistrări de la aproape orice dată, an sa u oră , de
la eficiență la vâ nzări , la profit sau la pierderi. Accesul la aceste date suplimentare este
esențial pentru a ajuta o companie să evite greșelile din trecut și să învețe din strategiil e, și
tehnicile anterioare.
4. BI poate ajuta la raportarea întreprinderii.
Dat fiind c ă tehnologia informației a crescut rapid în ultimul deceniu, a existat o
nevoie sporită pentru întreprinderi de a -și compila operațiunile, finanțele și alte informații
într-un singur document, pref erabil pe un computer unde pot fi ușor accesat e și editat e.
Sistemele de informații de afaceri pot contribui la crearea acestor documente prin interogarea
informațiilor din modele logice dificile – de exemplu, resursele umane și îmbunătățirile de
capital – pentru a crea un singur document lizibil. Aceste rapoarte ale întreprinderilor au pus
la dispoziția angajaților și a directorilor o mulțim e de informații de spre situația companiei.
5. BI promovează colaborarea în cadrul unei afaceri.
Înainte de sistemele ERP și BI, multe departamente ale unei companii aveau ades ea o
interacțiune limitată între ele. Oamenii care lucrează în domeniul resurselor umane, de
exemplu, ar fi putut avea foarte puțin de -a face cu oamenii care lucrează în domeniul
tehnologiei informației. Ca rezultat, numeroase calcule și lucrări de introdu cere de date au
fost efectuate în mod inutil de două ori sau mai mult de diferite departamente care pur și
simplu nu comunicau unul cu celălalt pentru a lucra cât mai eficient posibil. Prin integrarea
datelor de la diferite departamente și eficientizarea c omunicării între elementele de afaceri,
BI face , în mod exponențial , o companie mai colaborativă și mai eficientă.
6. BI conduce la o mai bună gestionare a cunoștințelor.
Inteligența business este doar una dintre numeroasele aplicații software care pot fi
utilizate în colaborare pentru a crește eficiența afacerii. Unul dintre principalele avantaje ale
inteligenț ei de afac eri este f aptul că dete rmină companiaa să fie mai atentă la managementul
cunoștințelor – adică unde și cum stochează toate cunoștințele pe c are le acumulează de -a

lungul deceniilor de muncă într -o industrie. La fel cum copiii se uită la părinții lor pentru
îndrumare și consiliere, noii conducători de conducere se pot uita la datele stocate de
predecesorii lor pentru a beneficia de înțelepciune a pe care au acumulat -o în cariera lor lungă
și de succes.
În general, inteligența de afaceri este un instrument puternic care ajută companiile să
elimine pașii inutili, să profite de toate resursele și să devină infinit mai eficient – toate
acestea conduc la creșterea profitului, o cotă de piață mai b ună și o compa nie de top, per
total.

BI ajută și întrep rinderile mici sa ia decizii mai bune
Astăzi trăim într -o lume în care organizațiile colectează și stochează cantități uriașe de
date. Dacă aceste date nu sunt folosite pentru a servi compania pentru un anumit scop, ea
devine o povară grea și costisitoare pentru organizație. Este foarte ușor să vă pierdeți în toate
datele, deoarece procesul de analiză poate fi lung și obositor; dar cu BI, procesul devine
optimizat, plus soluții precum panorama NECTO 16, a devenit aproape automat! Utilizatorii
pot obține cunoștințe care vor îmbunătăți procesul de luare a deciziilor cu doar două clicuri!
Nu numai corporațiile mari a u nevoie de BI. Firmele mici au și ele!
Când majoritatea dintre noi au început afacerile noastre, business intelligence (BI) a
fost un tratat special de care doar companiile mari s-ar putea bucura, pentru că, folosind
software -ul de analiză, au cerut centre de date pentru clădiri și angajarea de specialiști IT și
consultanți.
Dacă ajută organizațiile mari să ia decizii de afaceri mai bune, atunci ar trebui să fie
capabilă să ajute și întreprinderile mici să ia decizii solide și eficiente pentru afacerile lor!
Timpurile s -au schimbat, iar astăzi BI -ul de afaceri mici este o industrie în plină
expansiune. Aceeași explozie tehnologică care a făcut ca întreaga lume să se potri vească în
buzunarele noastre; sub forma unui smartphone sau a unei tablete, a redus drastic
dimensiunea și costul soluțiilor analitice. Pentru prima dată, este posibil ca întreprinderile
mici să implementeze BI pentru a -și îndeplini diferitele nevoi, pentru a -și analiza
performanța, a prezice viitorul și a lua decizii mai bune.
Pentru întreprind erile mici, în care o persoa nă știe câte pruțin din toate meser iile,
înseamnă că angajații lor pot scoate o anumită informație de care au nevoie, chiar dacă
depășesc domeniul lor imediat de expertiză.
Prin aceasta, membrii e chipei firmei sunt împuterniciți să viz ualizeze aceleași date din
mai multe locații și să facă împreună decizii bazate pe date. Afaceri inteligente pentru
întreprinderile mici nu necesită cunoștințe de programar e; nici nu trebuie să investească în
cursuri de f ormare. Tot ce trebuie să facă este să creeze un tablou de bord c are va prelua pe
toată l umea, din vârfu l ierarhiei p ână la baza aceteia , și să-i facă să înțeleagă că analiza
obișnuită a datelor se plătește. Colectarea datelor de înaltă calitate nu este un efort unic și
trebuie să vă reevaluați pe riodic obiectivele pentru a determina dacă configurarea BI vă ajută
să le atingeți. Cu cât împuterniciți mai mult persoanele să utilizeze și să împă rtășească date,
cu atât mai bun este accesul la info rmați i și clienți vitali, cu atât vor fi și ei mai dornici să
contribuie la realizarea obiectivului.
De asem enea, obținerea imaginii de perspectivă este una dintre cele mai bune
modalități de explorare și înțelegere a datelor, în special atunci când sunt prezentate
clienților, investitorilor sau altor părți interesate. Pentru a prezenta datele într -un mod
digerabil și persuasiv și pentru a nu pierde atenția publicului, este recom andabil să se
folosească infograf ice – cea mai bună alegere a BI pentru întreprinderile mici. Cu ac eastă
soluție intel igentă firma poate afișa date de a faceri pe grafice convingătoare fără a cheltui
prea mult timp pentru formatarea grafică și design.
În plus, o ajută să își dezvolte afacerea. Cum este posibil? Instrumente le BI sunt
inteligente și vor ajuta firma să dezvăluie unele tendințe în performanța sa, din trecut, care
altfel ar putea trece neobservate. Se pot identifica tendi nțele esențiale ale datelor firmei cu

potențialul de a debloca noi oportunități de creștere. Analizând performanța trecutului în
context și încercând să înțelegeagă factorii care au influențat cele mai bune sau cele mai s labe
rezultate, compania poate descoperi cheia creșterii viitoare.
Cu toat e acestea, ar fi bine să rețineținem că atunci când întreprinderile mici merg la
cumpărături pentru soluțiile BI și de analiză, tendința poate fi să facă u n salt uriaș.
Perspec tiva de a avea toate datele integrate și disponibile pentru utilizatorii finali sună
interesantă.
De asemenea, managerul poate considera că sistemul pe care îl cumpără ar trebui să
răspundă oricăror nevoi viitoare care ar putea apărea pe măsura creșterii afacerii. Acest lucru
poate face ca mulți dintre ei să piardă din vedere faptul că soluția trebuie să fie simplă și ușor
de gestionat pentru a avea succes pe termen lung.
Bineînțeles, vânzătorii dulci vorbitori de la diferiți fu rnizori de soluții joacă, de
asemenea, un rol în confundarea facto rilor de d ecizie și de a influența nevoile imediate și
vînd un sistem c omplicat care este scump pentru o afacere mică, care în principiu trebuie doar
să analizeze puțin e date.
Prin urmare, cea mai bună abordare pentru o întreprindere mică este aceea de a lua în
consid erare o suită BI care oferă cei mai buni conectori de date pentru datele cele mai
importante. Soluțiile de business intelligence cu cerințe de încorporare d irectă și impact
imediat, reprezintă o alternativă mult mai bună pentru companiile mici.
Tendințe în Business Intelligence
Iată câteva tendințe de inteligență în afaceri și analiză pe care ar trebui să le
cunoaștem:
Inteligența artificială: raportul Gartner indică faptul că AI și tehnologiile îndeplinesc
acum sarcini complexe efectuate de inteligența umană. Această capacitate este utilizată
pentru a veni în întâmpinarea analizei datelor în timp real și a rapoartelor de bord.
BI de colaborare: software -ul BI combinat cu instrumente de colabora re, inclusiv cu
medii sociale și alte tehnologii de ultimă generație, sporește munca și împărtășirea de către
echipe pentru a lua decizii în colaborare.
Embedded BI: Embedded BI permite integrarea software -ului BI sau a unor
caracteristici ale acestuia înt r-o altă aplicație de afaceri pentru îmbunătățirea și extinderea
funcționalității de raportare a acestuia.
Cloud Analytics: aplicațiile BI vor fi oferite în curând în cloud și mai multe companii
vor trece la această tehnologie. În funcție de previziunile l or în decurs de doi ani, cheltuielile
pentru analizele bazate pe cloud vor crește de 4,5 ori mai rapid.