IDC Business Intelligence Taxonomy 2013
Business Intelligence (BI) — це термін-метафора, який не має дослівного тлумачення і позначає ієрархічно-синергетичний комплекс автоматизованих засобів нетривіального аналізу первинних даних і візуалізації його результатів для підтримки рішень (Decision Support). Business Intelligence не замінює, а розвиває й доповнює традиційні засоби аналізу, які були відомі до 1990-х років. Business Intelligence також не замінює висококваліфікованих і досвідчених аналітиків, а доповнює й підсилює їх можливості, інсайти, удосконалює їх аналітичне мислення – тому що реалізований на основі типових ідеалізованих алгоримів мислення аналітиків. Засоби Business Intelligence забезпечують швидке добування потенційно корисних нетривіальних знань з первинних даних і їх візуалізацію для прийняття більш корисних рішень, які недоступні без цього аналітичним робочим групам будь-якого розміру, інтелектуальної потужності і досвіду.
Синергетичність у даному контексті означає, що автономні складові комплексу можуть використовуватися окремо чи спільно, у різній ієрархічній підпорядкованості, а їх спільне застосування дає новий ефект, який перевищує просту суму окремих складових. Ієрархічність у даному контексті означає, що часткові засоби повинні розроблятися вендорами і реалізуватися у клієнтів з урахуванням необхідності їх об`єднання для аналізу – на програмному й інформаційному рівнях. Кожен окремо взятий підхід має суттєві недоліки: синергія нестійка і недостатньо сумісна, а ієрархія заорганізована і консервативна.
У теперішній час найбільш адекватно можна зрозуміти місце Business Intelligence серед інших засобів шляхом таксономії IDC Business Analytics Taxonomy, яка визнана всіма вендорами платформ Business Intelligence і показана на початку статті.
Business Intelligence у загальному сенсі об’єднує такі автономні технології:
– технології реляційних (у справжній час і не реляційних баз даних —NoSQL) баз даних
– найбільш зрілі технології Artificial Intelligence,
– передові технологіі традиційної статистики,
– передові технологіі візуалізації результатів аналізу.
Business Intelligence у більш вузькому сенсі об’єднує такіі автономні й напіватономні засоби:
– засоби ETL (Extract, Transform, Load) – засоби вилучення, трансформації і завантаження інформації як до Business Intelligence так і між підсистемами,
– спеціальні статистичні засоби,
– засоби для нерегламентованих запитів (ad hoc query),
– засоби швидкого багатовимірного аналізу OLAP,
– спеціальні засоби “розкопки даних” Data Mining і Visual Mining,
– спеціальні засоби візуалізації (Dashboards, Scorecard),
– елементи експертних систем,
– спеціальні засоби “розкопки текстів” Text Mining у теперішній час,
– ін.
Найбільш корисні результати BI-засоби дають за результатами аналізу інформації у сховищах даних
(Data Warehouse), проте можуть принести корисний ефект і у кіосках даних (Data Marts), навіть на 100
наборах даних і менше.
Найбільш ефективні засоби Business Intelligence (OLAP, Data Mining, Visual Mining, Video Mining, Web Mining та елементи Text Mining й Opinion Mining) потребують потужних апаратно-програмних засобів; частина цих засобів доступна з 1990-х років, а інші — з другого десятиліття 20-го століття.
Термін Business Intelligence запропонував у 1989 році Hovard Dresner (Говард Дрезнер), який пізніше був прийнятий на роботу у консалтингову компанію Gartner (Гартнер) і працював там віце-директором з Business Intelligence на протязі більше 10-ти років.
Термін Business Intelligence закріпили і розвивають в умовах термінологічної конкуренції консалтингові компанії Gartner (Гартнер), International Data Corporation (IDC), Forrester (Форрестер), постачальники програмних платформ для Business Intelligence, ІТ-працівники й аналітичні працівники в узагальненій сфері Business Intelligence & Business Analytics & Knowledge Discovery & Data Mining.
Узагальнену і часткову термінологію у сфері Business Intelligence також визначили в основному з кінця 1980-х років до середини 1990-х років такі вчені-практики: Edgar Frank Codd (Едгар Кодд) – OLAP; Gregory Piatetsky-Shapiro (Григорій Пятецький-Шапіро) та Усама Файад (Usama M. Fayyad) – Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) у рамках AAI та пізніше в ACM SIG KDDD; Bill Inmon (Білл Інмон) і Ralph Kimball (Ральф Кімбалл) – Data Warehouse (сховища даних); інші вчені.
