Business Intelligence (BI)
Business Intelligence คือ collection ของ procedures, mechanisms, และ technologies ที่แปลง raw data เป็น significant information ที่ขับเคลื่อน cost-effective business actions เป็น collection ของ software และ services แปลง data เป็น actionable intelligence และ insights BI มี unambiguous impact บน organization's strategic, tactical, และ operational business decisions BI รองรับ fact-based decision-making ด้วย historical data แทน assumptions และ gut feelings
BI tools implement data analysis และสร้าง documents, summaries, dashboards, maps, graphs, charts ให้ users detailed intelligence เกี่ยวกับ business quality
Business Intelligence เป็นหนึ่งใน powerful tools ที่ organizations ใช้เพื่อรู้จัก user base และ industry ดีกว่า นิยาม business methodology ที่ raw information transformed เป็น useful data สำหรับ decision making
Business intelligence มี wide applications ใน retail sector current BI tools ให้ organizations leverage information ไม่ได้แค่ current sales แต่ estimate future potential, patterns, trends และ understand user demand ใน deeper level
Methods of Business Intelligence
1. Data Analysis Visualization (การแสดงภาพการวิเคราะห์ข้อมูล)
เกี่ยวกับการ visualize data แสดง records บน dashboards ใช้ customized metrics ที่เกี่ยวกับ business ทำ better decisions based on facts
2. Reporting (การรายงาน)
BI tools ใช้สำหรับ reporting information gathering จาก all sources และ process เพื่อ enable better reporting และ financial decision making with a rational mind
3. Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์)
Predictive analytics: เราเรียนรู้ยังไงว่า action จะ work? ความจริงคือไม่รู้ และถ้ารู้ก็ไม่ 100% แต่ด้วย BI สามารถทำ evidence-based decision เพื่อ drive business further BI ให้ reasonable prediction ของ current trends และ user behaviors ที่ impact organization's overall growth
4. Data Mining (การขุดข้อมูล)
Data mining เป็น computer-assisted technique เปิดเผย previously unknown/unnoticed relations ระหว่าง data entities Data mining คือ process หา useful new correlations, patterns, trends โดย sifting through large amount of data ใน warehouse ใช้ pattern recognition technologies: statistical และ mathematical approaches เป็น analysis ของ factual datasets หา unsuspected relationships และ summarize records ใหม่ ที่ logical และ helpful สำหรับ data owner
