רוב החברות נוטות  להבין כי ניתוח נתונים הוא המפתח לתהליכים העסקיים שלהם, אבל לא כולם יודעים את כל המונחים המשמשים בלקסיקון המודיעין העסקי, מה שמקשה על חיפוש פתרון  BI המתאים לך. אז יצרנו את מילון המונחים הבסיסי הזה. אם יש משהו שהחמצנו ו אתה רוצה לדעת, כתוב לנו שאלה ואנו נשמח להוסיף אותו למילון המונחים.

  • ניתוח אוטומטי: לנתח נתונים באופן אוטומטי כדי למצוא תובנות נסתרות בנתונים ולהראות למשתמשים את התשובות לשאלות שטרם חשבו עליהן.
  • אנליסט BI: אנליסט נתונים הוא מומחה האחראי על ניתוח נתונים וכרייתם, כדי לזהות דפוסים וקורלציות, מיפוי ומעקב אחר נתונים ממערכת למערכת על מנת לפתור בעיות, תוך שימוש בכלי ה- BI הקיים בארגון, כדי לסייע למנהלי עסקים לקבל החלטות ברמת הארגון  (ניתן גם לקרוא לו אנליסט נתונים)
  • Big Data: כמות נתונים גדולה מאוד (לא אפשרית לניהול במחסני נתונים של מערכות תפעוליות סטנדרטיות) ומורכבת הדורשת כלי עיבוד ייעודים המסוגלים להתמודד עם כמות עצומה של מידע.
  • בינה עסקית: מונח הכולל את היישומים, התשתיות, הכלים והשיטות המומלצות שמאפשרות גישה למידע ולניתוחו, כדי לשפר ולייעל החלטות וביצועים .
  • בינה עסקית מרכזית: מודל BI המאפשר למשתמשים לעבוד ולשתף תובנות תוך כדי צפייה באותה גרסה עדכנית ומאומתת ל המידע. יחידת ה- IT שולטת בהרשאות לנתונים ולמשתמשים כדי להבטיח אבטחת מידע מתאימה.
  • שיתוף פעולה בינה עסקית: גישה למודיעין עסקי שבו כלי BI מעצימים את המשתמשים לשתף פעולה עם עמיתים, לשתף תובנות ולהניע את הידע הקולקטיבי לשיפור קבלת ההחלטות.
  • ידע קולקטיבי: ידע המביא תועלת לארגון כולו משום שהוא נובע משיתוף תובנות וממצאים על פני קבוצות ומחלקות להעשרת הניתוח.
  • נתונים כהים: לדברי גרטנר, ההגדרה של נתונים כהים היא "נכסי מידע שארגונים אוספים, מעבדים ומאחסנים במהלך הפעילות העסקית הרגילה שלהם, אך בדרך כלל אינם משתמשים בהם למטרות אחרות". 90% מנתוני החברה חשוכים.
  • Dashboards: כלי ויזואליזציה עבור המשתמשים המציגים את מצב הארגון הנוכחי, את הדו"חות, גרפים, ניתוחים וערכי KPI שהוגדרו
  • ניתוח נתונים: ניתוח נתונים הוא תהליך של בחינת סדרות  נתונים על מנת להסיק תובנות על המידע שהם מכילים, המתבצע יותר ויותר בעזרת מערכות אוטומטיות וכלים ייעודים.
  • מקורות נתונים: מקור הנתונים אותו רוצים לנתח. זה יכול להיות קובץ, מסד נתונים, מערך נתונים וכדו'.
  • ויזואליזציה של נתונים: הדמיה גרפית של נתונים. יכול לכלול צורות מסורתיות כמו גרפים ותרשימים, המשלבים ניתוחים סטטיסטים ותחזיות .
  • Data Warehouse: מסד נתונים המשלב נתונים ממקורות מרובים בתוך חברה, המיועד לקבל ולהחזיק את הנתונים בצורה בה מערכת ה-BI , תוכל לשלוף ולנתח בקלות, במהירות ובפשטות.
  • Excel Hell: מצב שבו הארגון מלא עותקים מיותרים של נתונים, אלפי גיליונות אלקטרוניים משותפים, ואף אחד לא יודע בוודאות שהוא הגרסה המעודכנת והמקורית ביותר של הנתונים.
  • בינה עסקית מאוחדת: מודל BI שבו משתמשים עובדים בשולחנות עבודה נפרדים, יוצרים מחסני נתונים והעתקים מיותרים שלהם, ומובילים למספר גרסאות של האמת.
  • יכולות גיאו-אנליטיות: היכולת של כלי BI או גילוי נתונים לנתח נתונים לפי אזורים גיאוגרפיים ולשקף ניתוח כזה על מפות ב-Dashboard של ​​המשתמש.
  • אינפוגראפיה: ייצוגים חזותיים של נתונים אשר מובנים בקלות ומאפשרים את התערבות המשתמש בניתוח.
  • תובנות: ידע מעשי בהקשר של תהליך או החלטה.
  • KPI: מחוון ביצועים. מדד העוזר לקבוע כמה המטרות האסטרטגיות של הארגון עומדות ביעדיהם. KPIs נועדו לתת למנהלים תובנות של מה שקורה בכל רגע מסוים ולאפשר להם לראות לאיזה כיוון הדברים הולכים, על פי מדדים כמותיים.
  • OLAP: עיבוד אנליטי מקוון המאפשרת גילוי נתונים באמצעות אנליזה מורכבת, תכנון תרחישים עתידיים ותצוגת תרחישים ללא הגבלה .
  • מדרגיות: היכולת של פתרון BI לשמש מספר גדול יותר של משתמשים עם הזמן עובר.
  • שירות עצמי: גישה המאפשרת למשתמשים עסקיים לגשת ולעבוד עם מקורות נתונים למרות שאין להם רקע של אנליסטים או מדעי המחשב. הם יכולים לגשת, לפרופיל, להכין, לשלב, לעצב ולהעשיר נתונים לניתוח ולצריכה על-ידי פלטפורמות BI. על מנת לקבל שירות BI מוצלח בשירות עצמי, כלי ה- BI חייב להיות מרוכז ונשלט על ידי ה- IT.
  • גילוי נתונים חכמים: העיבוד והניתוח של נתונים חכמים (ערכות נתונים קטנות יותר מ - Big Data) כדי לגלות תובנות שניתן להפוך לפעולות כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים בארגון.
  • SQL: שפת שאילתות סטנדרטית. זוהי שפה המשמשת תוכנות לניהול מסדי נתונים יחסיים וביצוע מניפולציות על הנתונים.
השארת תגובה