Artiklid

22. veebr. 2016

Ülevaade äriintelligentsusest

Raske on leida tänapäeval ettevõtet, kes ei kasutaks äriintelligentsuse põhimõtteid enda tegevuses. Äriintelligentsustarkvara on kogumik  tehnoloogiatest, mis on mõeldud teadmustöötajatele nagu näiteks juhid ja analüütikud muutmaks otsuste langetamist oluliselt lihtsamaks ning kiiremaks. Viimase kahe kümnendi jooksul on olnud märgata olulist kasvu antud teenuste osas turul. Seda on soodustanud andmemahtude omandamise ja haldamise kulude oluline vähenemine. Ettevõtted koguvad tänapäeval andmeid ülimate peensusteni, mis tähendab, et andmemahud on tõesti tohutud.

Äriintelligentsusega seotud operatsioone teostatakse tavaliselt mitmetest erinevatest allikatest, mis omakorda suudavad teha mitmesuguseid tegevusi. Samuti tehakse koostööd ka teatud väliste tarnijatega. Erinevad allikad sisaldavad andmeid, mis erinevad üksteisest kasutamise, esitlusviisi, koodide ja formaadi poolest, mis kõik tuleb lõpuks omavahel siduda ning toimima panna. Andmete integreerimine, korrastamine ja standardiseerimine võib olla üsna keerukas. Tõhus andmete laadimine ning regulaarne uuendamine on äriintelligentsuse jaoks hädavajalik. Lisaks sellele tuleb ärintelligentsusega seotud ülesandeid teostada alati, kui saabuvad uued andmed, näiteks ettevõtte viimase kuu müügiandmed. Joonisel 1 on kujutatud tüüpiline äriintelligentsusega seotud tegevuste ahel:

joonis1

Andmed, mis kujunevad äriintelligentsusülesannete täitmisel ladustatakse tavaliselt kindlasse andmebaasi, mida haldavad üks või mitu serverit. Populaarne valik siinkohal on relatsiooniline andmete juhtimise infosüsteem (Relational Database Management Systems).

Viimase kahe kümnendi jooksul on välja töötatud mitmeid andmestruktuure ning päringute töötlemisvõimalusi, mis võimaldaks ellu viia SQL päringuid ka väga suurte andmemahtude korral. Äriintelligentsuse abil on võimalik luua  SQL Management Studio abil päring, mis filtreerib välja näiteks kõik kliendid, kelle tellimuste maht ületab antud kvartali keskmisest tellimusest vähemalt 50%.

Kuna andmemahud on väga suured, on ka nende ladustamine üpris keerukas. Siinkohal kasutatakse äriintelligentsuses OLAP serverit, milles andmed ladustatakse OLAP kuupidesse, mis omakorda jagunevad veel erinevateks mõõdikuteks ning dimensioonideks. Dimensioonid aga omakorda moodustavad veel erinevaid hierarhiaid. Joonisel 2 on kuvatud mitmedimensiooniliste andmete mudel kuubis.

joonis2

Näidatud multidimensioonilises mudelis on kogum numbrilisi mõõdikuid, mille abil toimub analüüs. Sellised mõõdikud võivad olla näiteks müük, käive, kasum, eelarve jpm. Iga mõõdik on seotud dimensioonidega, mis annavad mõõdikule sisu ja konteksti. Näiteks müügikoguse mõõdikut saab siduda selliste dimensioonidega nagu toode, piirkond, kuupäev jt. See võimaldab konkreetset mõõdikut vaadelda väga mitmel erineval viisil. Iga dimensiooni omakorda kirjeldab aga erinevate omaduste kogum. Näiteks toodet kirjeldavad järgmised atribuudid: kategooria, tegevusvaldkond, mudeli number ning tootmisaasta. Atribuutide mõõde omakorda moodustab hierarhia suhteid. Antud mudeli iseärasus on ka see, et  on võimalik omavahel liita mõõdikuid ühe või enama dimensiooni abil: näiteks erinevate riikide järjestatud kogukäibe alusel aastate lõikes.

Äriintelligentsuse tegevuste hulka kuulub ka andmete otsimine erinevate andmetüüpide hulgast. Näiteks müügiinimene, kes valmistub kohtumiseks vajab asjakohast informatsiooni oma kliendi kohta. See teave võib pärineda erinevatest andmebaasidest: CRM andmebaasid, e-mailid, dokumendid ja tabelid, mis võivad asuda nii ettevõtte serveris kui ka töötaja enda töölaual. Üha suurem hulk vajalikust informatsioonist võib esineda ka teksti kujul, näiteks erinevad tootekataloogid, klientide e-mailid, müügiesindajate annotatsioonid andmebaasis jne.  Äriintelligentsuse võimaluste rakendamine aitab ületada ka need raskused, sest toimub sujuv navigeerimine nii numbriliste kui ka teksti kujul andmete vahel.

Äriintelligentsuse maastik nii uurimis- ja arendustegevuses kui ka tööstuses on hetkel vägagi elav ning väga suurte mahtudega andmelaod muutuvad üha tavapärasemaks. Ka teksti kujul andmed on äriintelligentsuse jaoks saamas üha tähenduslikumaks ning oluliseks varaks. Muutused riistvara tehnoloogilises arengus nagu näiteks põhimälu haldamise langevad kulud mõjutavad oluliselt ka seda, kuidas suured andmelaod on struktureeritud.

Tugineb artiklile “An Overview of Business Intelligence Technology”. Surajit Chaudhuri, Umeshwar Dayal and Vivek Narasayy. Communications of the ACM, august 2011