10 tärkeintä termiä BI:ssä
![Post_BI-termiä 10 tärkeintä termiä BI:ssä](https://parm.com/wp-content/uploads/2024/07/Post_BI_terms_FI.jpg)
Ennen päätöksentekoa on syytä analysoida nykytilanne mahdollisimman tarkasti. Yrityspäätösten tekemisessä voidaan käyttää business intelligence -ohjelmistoja, joiden avulla saadaan hyödyllistä tietoa datasta eri näkökulmista, mikä auttaa tekemään oikeita valintoja. BI-maailmassa on kuitenkin runsaasti käsitteitä ja teknologioita, jotka on osattava, jotta voit ottaa ohjelmiston käyttöön tehokkaasti. Esittelemme 10 tärkeintä termiä, jotka auttavat sinua pääsemään alkuun BI-maailmassa tai syventämään tietämystäsi. Seuraamme BI-prosessia tietolähteiden tunnistamisesta, tietojen poimimisesta, tallentamisesta ja käsittelystä niiden visualisointiin ja analysointiin.
1. Tietokanta
Tietokanta on organisoitu järjestelmä tietojen keräämiseen, tallentamiseen ja hallintaan. Tiedot on yleensä järjestetty kenttiin, tietueisiin ja taulukoihin siten, että ne on helppo löytää ja käyttää.
Tällaiseen tietokantaan voidaan tallentaa esimerkiksi luettelo asiakkaista ja heidän yhteystietonsa, jotta yrityksen työntekijät voivat tarvittaessa hakea yhteystiedot nopeasti.
Tietokannat ovat liiketoiminnan maailmassa keskeisessä asemassa, sillä ne muodostavat perustan tietojen tallentamiselle ja hakemiselle, joiden varaan BI-työkalut on rakennettu.
Tietokantojen hallinnointiin käytetään erilaisia hallintajärjestelmiä. Näitä kutsutaan DBMS-järjestelmiksi (Database Management System). Ne tallentavat tiedot tietokantaan ja tarjoavat tavan, jolla tietoja voidaan käsitellä.
Esimerkkejä yleisesti käytetyistä tietokantajärjestelmistä ovat
- Relaatiotietokantajärjestelmät (RDBMS): Järjestelmät, kuten MySQL, PostgreSQL, Oracle Database ja Microsoft SQL Server, jotka perustuvat relaatiomalliin.
- NoSQL-tietokannat: Järjestelmät, kuten MongoDB, Cassandra ja Redis, jotka on optimoitu tiettyihin käyttötarkoituksiin ja jotka eivät perustu relaatiomalliin.
BI-järjestelmät perustuvat yleensä relaatiotietokantajärjestelmiin.
2. SQL
SQL (Structured Query Language) on erityinen ohjelmointikieli, joka on kehitetty kommunikointiin relaatiotietokantojen kanssa. Sen avulla käyttäjät voivat luoda ja hallita tietokantoja sekä esittää hakuja. SQL:ää käytetään tietojen hakemiseen, päivittämiseen, lisäämiseen ja poistamiseen sekä tietokantaobjektien, kuten taulukoiden, indeksien ja näkymien, määrittelyyn ja käsittelyyn. SQL:ää voidaan käyttää myös monimutkaisten kyselyjen muotoiluun tiettyjen tietokokonaisuuksien valitsemiseksi, suodattamiseksi ja analysoimiseksi.
3. ETL / ELT
ETL (Extract, Transform, Load) on perusmenetelmä, jossa tiedot poimitaan eri lähteistä, muunnetaan ja ladataan sitten kohdejärjestelmään, kuten tietovarastoon tai tietokantaan.
- Poiminta: Tiedot poimitaan eri lähteistä, kuten tietokannoista, tiedostoista tai sovelluksista. Tämä voi sisältää jäsenneltyä tietoa relaatiotietokannoista, jäsentämätöntä tietoa tekstitiedostoista tai jopa puolistrukturoitua tietoa verkkopalveluista.
- Muuntaminen: Poistetut tiedot muunnetaan, jotta ne voidaan valmistella analysointia ja tallennusta varten. Tähän sisältyy usein tietojen puhdistaminen, päällekkäisyyksien poistaminen, tietomuotojen mukauttaminen ja laskelmien tai aggregaatioiden lisääminen.
- Lataaminen: Muunnetut tiedot ladataan kohdejärjestelmään, jossa niitä voidaan käyttää analysointiin ja raportointiin. Tämä voi tapahtua tietovarastossa, datajärvessä tai muussa tietokanta-alustassa.
Vaikka ETL-prosessissa tiedot muunnetaan ennen lataamista, ELT-prosessissa järjestys on päinvastainen siten, että raakatiedot ladataan ensin kohdejärjestelmään ja muunnetaan vasta siellä. Näin hyödynnetään nykyaikaisten tietovarastojen ja big data -alustojen suurta laskentatehoa.
4. Primary Key
Primary key on tietokantataulukon sarake tai sarakkeiden ryhmä, joka yksilöi kunkin taulukon tietoelementin yksilöllisesti. Avaimella on kaksi tärkeää ominaisuutta: ainutlaatuisuus ja muuttumattomuus.
- Ainutlaatuisuus: Jokainen arvo primary keyssä on oltava yksilöllinen, ja se saa esiintyä taulukossa vain kerran. Tämä tarkoittaa, että jokainen tietoelementti voidaan tunnistaa yksiselitteisesti.
- Muuttumattomuus: Tietoelementin ensisijaisen avaimen arvo ei saa muuttua niin kauan kuin tietoelementti on olemassa. Näin varmistetaan tunnistuksen johdonmukaisuus.
Primary key on tärkeässä asemassa tietokannan hallinnassa, sillä se varmistaa tietojen eheyden ja toimii tietueiden yksilöllisenä vertailukohtana. Relaatiotietokannoissa primary key on usein varustettu indeksillä, jotta pääsy tietoihin olisi tehokkaampaa. Näin varmistetaan, että tietueiden väliset suhteet pysyvät oikeina.
5. Tietovarasto / Tietojärvi
Tietovarasto on keskustietokanta, joka on suunniteltu erityisesti analysointia ja raportointia varten. Se tallentaa eri operatiivisista järjestelmistä ja ulkoisista lähteistä peräisin olevia tietoja jäsennellyssä ja johdonmukaisessa muodossa. Tietovarastosta poimitaan säännöllisesti tietoja tähän tarkoitukseen, jotka sitten validoidaan, puhdistetaan, muotoillaan ja verrataan olemassa oleviin tietoihin. Tämä mahdollistaa monimutkaiset kyselyt ja analyysit, tukee päätöksentekoa ja tarjoaa historiatietoja trendianalyysejä varten. Tiedot tallennetaan jäsenneltyyn muotoon, kuten taulukoihin, ja niitä päivitetään säännöllisesti ETL-prosessien avulla.
Verrattuna tähän datajärvi tallentaa suuria määriä raakadataa sen alkuperäisessä muodossa, mukaan lukien strukturoitua, puolistrukturoitua ja strukturoimatonta dataa.
6. OLAP
OLAP on BI:n ydin, koska se on tekniikka, jonka avulla käyttäjät voivat analysoida suuria määriä moniulotteisia tietoja nopeasti ja vuorovaikutteisesti. OLAP-järjestelmät tukevat monimutkaisia kyselyjä ja mahdollistavat tietojen tarkastelun eri näkökulmista järjestämällä tiedot kuutioihin, jotka sisältävät eri ulottuvuuksia (esim. aika, maantieteellinen sijainti, tuote). Tämä rakenne helpottaa trendien, mallien ja poikkeavuuksien tunnistamista ja tietoon perustuvien päätösten tekemistä. Tyypillisiä OLAP-menetelmiä ovat tietojen tiivistäminen (roll-up), yksityiskohtaistaminen (drill-down), suodattaminen (slicing) ja kääntäminen (pivoting).
7. Tietojen louhinta
Tiedonlouhinta on prosessi, jonka avulla voidaan löytää malleja, trendejä ja havaintoja suurista tietomääristä tilastollisten ja koneoppimismenetelmien avulla. Tiedonlouhinnan tavoitteena on tunnistaa tietojen välisiä piilotettuja yhteyksiä ja suhteita, joiden avulla voidaan tehdä ennusteita tai parantaa päätöksentekoprosesseja. Tyypillisiä tiedonlouhinnan sovelluksia ovat esimerkiksi asiakkaiden segmentointi, trendien ennustaminen, käyttäytymismallien löytäminen käyttäytymistiedoista tai poikkeavuuksien tai poikkeamien havaitseminen. Tiedonlouhintaa käytetään usein yhdessä muiden analyysitekniikoiden, kuten koneoppimisen ja tilastollisen analyysin, kanssa, jotta tiedoista saadaan arvokkaita oivalluksia.
8. Kojelauta
Kojelauta on graafinen käyttöliittymä, joka näyttää kootut tiedot, tunnusluvut ja suorituskykyindikaattorit reaaliaikaisesti tai säännöllisesti päivitettynä. Kojelautoja käytetään siis tietojen visualisointiin ja päätöksenteon tukemiseen. Siksi ne on yleensä suunniteltu antamaan käyttäjille nopea ja intuitiivinen yleiskuva yrityksen tai tietyn liiketoimintayksikön nykytilasta ja suorituskyvystä. Kuvaajina ja kaavioina tapahtuvan näyttämisen avulla on erityisen helppoa tunnistaa suhteet, mallit, trendit ja ajan kuluessa tapahtuva kehitys. Yhdistämällä tietoja eri lähteistä koontitaulut voivat tarjota käyttäjille kattavan yleiskuvan. Kojelaudat voidaan mukauttaa käyttäjän tarpeiden mukaan.
9. Tunnusluvut
Tunusluku on mitattavissa oleva indikaattori, joka määrittelee ja arvioi yrityksen, osaston tai prosessin suorituskykyä. Tunnuslukujen avulla seurataan edistymistä kohti liiketoiminnan tavoitteita, tunnistetaan suorituskyvyn kehityssuuntia, havaitaan vahvuuksia ja heikkouksia ja arvioidaan aloitteiden tai strategioiden onnistumista. Tunnuslukuja voidaan käyttää liiketoiminnan eri osa-alueilla, kuten myynnissä, markkinoinnissa, taloudessa tai tuotannossa, ja ne visualisoidaan yleensä mittaristoissa tai raporteissa, jotta päätöksentekijät voivat seurata suorituskykyä nopeasti ja helposti.
10. Data-analyysit
Data-analyysi on prosessi, jossa tietoja tarkastellaan järjestelmällisesti hyödyllisen tiedon ja näkemysten saamiseksi. BI-järjestelmät mahdollistavat monenlaisia analyysejä kuvailevista analyyseistä, joissa kuvataan aiempia tapahtumia, diagnostisiin analyyseihin, joiden avulla voidaan tunnistaa tapahtumien syyt, ennakoiviin analyyseihin, joissa ennustetaan tulevia tapahtumia, ja määritteleviin analyyseihin, joissa annetaan suosituksia toimista. Yksityiskohtaista tietoa erityyppisistä analyyseistä löytyy täältä.
Yhteenveto
Business Intelligence parantaa tietoon perustuvaa päätöksentekoa yrityksissä käyttämällä erilaisia käsitteitä ja teknologioita. Tietokannan, SQL:n, ETL/ELT:n, primary key -termin, tietovaraston/tietojärven, OLAP:n, tiedonlouhinnan, kojelaudan, KPI:n ja data-analytiikan kaltaisten termien tunteminen auttaa käyttämään BI-ohjelmistoja tehokkaasti. Nämä termit muodostavat perustan tietojen keräämiselle, integroinnille, analysoinnille ja visualisoinnille, mikä auttaa yrityksiä saamaan arvokkaita tietoja ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.
Yrityksille, jotka haluavat viedä BI-taitonsa seuraavalle tasolle, on myPARM BIact – business intelligence -ohjelmisto, joka on tehokas ja joustava ratkaisu. Ohjelmisto integroi useita eri tietolähteitä, tarjoaa laajat analyysitoiminnot ja mahdollistaa käyttäjän määrittelemien kojelautojen ja raporttien luomisen.
Lue lisää Business Intelligence Software -ohjelmistosta myPARM BIact:
Haluaisitko tutustua myPARM BIactiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!