Hur fungerar Business Intelligence med ostrukturerad data? - dummies

Anta att du använder en ostrukturerad, multimedieaktiverad datalagringsmiljö för att göra jämförande analys mellan tjänster som erbjuds av ditt företag (en bank) och dina konkurrenters motsvarande erbjudanden.

Du kör några grundläggande rapporter och några frågor för att kolla marknadsandel, portföljprestanda och andra åtgärder. Eller, för mer avancerad analys, använder du ett OLAP-verktyg för affärsanalys för att utföra alla typer av analyser av data på data i ett försök att fullt ut förstå inveckladheten i ditt företags prestanda gentemot dina konkurrenter.

Ibland kan du inte hitta svaren i numren. Antag att du märker en plötslig ökning av kontoslutningar på din bank under de senaste två månaderna. Vad pågår?

Typer av ostrukturerad data

Du kan förstå förutsättningarna för affärsintelligens i termen själv: Få så mycket intelligens som möjligt - så fort som möjligt - från så många källor som möjligt, för att hjälpa dig att förstå vad som händer och ta informerade åtgärder. Under denna breda definition kan intelligens enkelt inkludera följande typer av information som du inte kan hitta i (eller få tillgång till) ett traditionellt datalager:

• En konkurrents lokala tidning som erbjuder ingen avgiftskontroll i ett år och en extra 1,5 procent förtjänad på inlåning på penningmarknaden om en potentiell kund visar ett kontoutdrag som indikerar att han eller hon har stängt en konto på din bank

• En annonseringsbanner på Google som innehåller din konkurrents samma erbjudande

• En länk till var och en av dina konkurrenters webbplatser där du kan analysera de typer av elektroniska banktjänster som de erbjuder

• Ett transkript av en intervju med en regional ekonomisk expert som anger att din bank är ett övergripande övertagsmål och förmodligen inte kommer att fungera under sitt nuvarande namn samtidigt nästa år

I det här enkla exemplet, eftersom objekten uppstår lokalt eller regionalt kan du tro att du kan få tillgång till all denna information från ett multimedieaktiverat datalager. ("En bra bankanalytiker vet förmodligen alla dessa saker ändå")

Ett globalt exempel på datalagring

Tänk på detta exempel på global nivå. Undrar du varför ditt företags försäljning glider i Sverige? Du kan behöva ha dessa typer av realtid, intelligens-samla möjligheter för en globalt konkurrenskraftig situation.

Tänk för exempel ett företag inom kemisk industri som vill ha arkitekturen för en kvasi-datalagringsmiljö ( kvasi eftersom den bara har en enda datakälla men en stor mängd historisk information som skulle måste tas med i det nya systemet).

Omkring 80 procent av den historiska informationen var på papper, och klienten övervägde så småningom att skriva in den informationen i ett dokumenthanteringssystem. Av budgetskäl kommer de att handla endast om konvertering av traditionell historisk data (tecken, numerisk och datuminformation), och kartläggning och omvandling av nya inkommande data. Dokumenten skulle hanteras senare.

Föreställ dig en miljö där du kan behandla all denna data, som behandlar samma ämne, lika. Om data finns på papper kan du skanna den som en bild, indexera den med nyckelord och göra den tillgänglig via samma miljö som de traditionella data. Du ökar enormt kundens affärsinformation genom att ge dem tillgång till denna information.