انبار داده (Data Warehouse) چیست؟ رابطه انبار داده و هوش تجاری!

برای ایجاد تحولات دیجیتال با کمک تجزیه و تحلیل آماری، باید درک کاملی از بسترهای انبار داده و هوش تجاری (BI) داشته باشید. باید بدانید که این دو تعریف فقط یک پلتفرم نیستند؛ بلکه درگاه هایی هستند که به شما در ترسیم بینش و تصمیم‌گیری استراتژیک برای کسب و کار کمک می‌کنند. شکافی که بین داده‌های خام و روایت داده‌ها (Data Storytelling) وجود دارد را می‌توان با مدیریت داده‌های کنترل شده به‌عنوان یک زبان جدید پر کرد؛ زبانی که در تصمیم‌گیری درباره اینکه چگونه کسب و کار به دست مشتریانش می‌رسد و چه تاثیری بر آنها می‌گذارد، مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله از سایت ویستا سامانه آسا قصد داریم تا به این موضوع بپردازیم که چرا انبار داده (Data Warehouse) و هوش تجاری (BI) مهم هستند؟

انبار داده‌ها (Data Warehouse) چیست؟

انبار داده (Data Warehouse یا به اختصار DWH)، داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و ذخیره می‌کند. نگهداری یا ذخیره داده‌ها در یک «انبار دیجیتال» شبیه به ذخیره اسناد یا عکس‌ها در فضای ابری است. داشتن مکانی برای ذخیره داده‌ها، استفاده از آن‌ها را آسان‌تر کرده و بینشی وسیع‌تر، در مقیاسی بزرگ‌تر فراهم می‌کند.

شما می‌توانید داده‌های قدیمی یا جدید را وارد انبار داده کنید تا جدیدترین و جامع‌ترین داده‌ها برای گزارش ایجاد شوند. همچنین می‌توانید از یک انبار داده برای اهداف تحلیلی و گزارش ‌کسب و کار استفاده کنید. به هر صورت، برای استفاده کامل از تمام داده‌های خود، شما باید یک استراتژی داده‌ای یکپارچه و یک روایت معتبر با محوریت مخاطبان خود ایجاد کنید. ما توصیه می‌کنیم که انبار داده خود را با دیگر شیوه‌های هوش تجاری ترکیب کنید.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری در اصل جمع‌آوری، متدولوژی، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. بیشتر افراد برای پلتفرم‌ها و شیوه‌های جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات تجاری، از اصطلاح هوش تجاری یا BI استفاده می‌کنند؛ اما BI فراتر از این است. BI به شما کمک می‌کند تصمیم‌های بهتری بگیرید و از استراتژیک بودن تصمیمات خود مطمئن شوید. با تکیه بر هوش تجاری و داده‌ها و بر اساس عملکرد گذشته و بررسی‌های انجام شده، شما می‌توانید بگویید که یک گزینه از گزینه دیگر بهتر است.

آیا هوش تجاری نقطه مقابل انبارهای داده است؟

هوش تجاری و انبار داده مفاهیم مشابهی هستند که در یک فضا عمل می‌کنند، اما تفاوت‌های زیادی نیز با هم دارند. هوش تجاری و انبارهای داده هر دو درگیر ذخیره داده‌ها هستند. هوش تجاری شامل جمع‌آوری، متدولوژی و تجزیه و تحلیل داده‌ها است؛ اما کار انبار داده در اصل ذخیره و سازماندهی داده‌ها برای فراهم کردن فرایندهای هوش تجاری است. حفظ و استقرار یک انبار داده برای هوش تجاری خیلی مهم است و به مجموع آن‌ها BIDW گفته می‌شود.

چگونه انبار داده‌ها می‌تواند استراتژی هوش تجاری موفق را بهبود بخشد؟

همانطور که قبلا گفته شد، انبار داده‌‌ کارآمد می‌تواند زمان بارگذاری را برای آماده‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها سرعت ببخشد. همچنین می‌تواند امنیت، سازگاری با داده‌ها، ظرفیت ذخیره‌سازی، سازگاری، یکپارچگی و قابلیت اشتراک‌گذاری داده‌ها را بهبود دهد. راهکار انبار داده Snowflake مثال خوبی از چگونگی یادگیری و اهمیت یک انبار داده خوب است که شما می‌توانید از آن در موارد مربوط به راهکارهای هوش تجاری خود استفاده کنید.

ترکیب انبار داده و هوش تجاری

انبار داده‌ها و هوش تجاری ترکیب می‌شوند تا فرایندها و فعالیت‌های بیشتری را شامل شوند. داشتن داده‌های درست در انبار داده‌ها و فرایند‌های هوش تجاری این امکان را فراهم می‌کند که داده‌ها در بسیاری از روش‌هایی که می‌توانند بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک اثرگذار باشد، استفاده شوند. بیشترین تاثیر ترکیب BI و DW را می‌توانید در موارد زیر ببینید:

داده کاوی (Data mining)

داده کاوی که به عنوان کشف دانش هم شناخته می‌شود، فرایندی است که برای استخراج داده‌های قابل استفاده از مجموعه گسترده‌تری از دیتاهای خام در علم داده (Data Science) استفاده می‌شود. این فرایند به شما کمک می‌کند تا روندها، تم‌ها و الگوها را در مقدار زیادی از کلان داده (Big Data) پیدا کنید.

معیارهای عملکرد (Performance metrics)

معیارها برای اندازه‌گیری رفتار، فعالیت‌ها، عملکرد یک ‌کسب و کار، کارمندان یا کمپین‌های خاص آن ‌کسب و کار استفاده می‌شوند. معیارهای عملکرد از تجزیه و تحلیل بدست می‌آیند اما نتیجه همین معیارها را هم می‌توان برای تحلیل بیشتر جمع‌آوری کرد. معیارهای عملکرد، داده‌های مورد نیاز در یک بازه مشخص را اندازه‌گیری کرده و اجازه می‌دهند تا براساس اهداف تجاری از قبل تعیین‌شده یک فرضیه شکل بگیرد و اثبات یا رد شود.

درخواست دادن (Querying)

در حوزه هوش تجاری و انبار داده‌ها، تحلیلگران و تیم‌های ‌کسب و کار برای بررسی اعتبار یا دقت داده‌ها فعالیت می‌کنند. یک BI موفق، به کسب و کارها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود سوال بپرسند، پاسخ دریافت کنند و داده‌های درست را در اختیار داشته باشند تا اطلاعات کمی و قابل اعتمادی را در پاسخ‌ها دریافت کنند.

تحلیل آماری (Statistical analysis)

تجزیه و تحلیل داده‌ها اجزای مختلفی دارد و یکی از آن‌ها تحلیل آماری است. در زمینه هوش تجاری و انبار داده‌ها، تجزیه و تحلیل آماری شامل جمع‌آوری و بررسی نمونه‌ داده‌ها است. در آمار، نمونه انتخابی از کل جامعه داده‌ها گرفته می‌شود. داشتن انبار داده‌ها و متصل بودن آن‌ها به فرایندهای BI برای تجزیه و تحلیل دقیق ضروری است. این موضوع به گرفتن تصمیمات استراتژیک و هوشمندانه کمک می‌کند.

تصویرسازی داده‌ها (Data visualization)

تصویرسازی داده‌ها یعنی گرفتن و نمایش بصری داده‌ها برای کمک به درک بهتر و گرفتن تصمیمات آگاهانه‌تر است. این تصویرسازی‌ها می‌توانند به صورت چارت‌ها، نمودارها، روایت‌‌های داده و اینفوگرافیک باشند. این موارد برای نشان دادن پاسخ سوالات و اعتبارسنجی داده‌ها جهت تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. ارائه داده‌ها به صورت پراکنده ممکن است اثرگذار نباشد اما تصویرسازی داده‌ها به آن‌ها جذابیت داده و باعث ارائه موثرتری می‌شوند.

روایت داده‌ (Data storytelling)

روایت داده‌، تجزیه و تحلیل انجام شده بر روی داده‌ها را به اصطلاحات ساده و قابل درک تبدیل می‌کند تا برای گرفتن یک تصمیم استراتژیک در ‌کسب و کار موثر باشند. داشتن انبار داده مناسب و استفاده از ابزارهای هوش تجاری قابل اطمینان، گردآوری داده‌ها را آسان‌تر و روایت‌ها را متقاعدکننده‌تر می‌کند.

آیا باید از یک انبار داده به صورت ترکیبی با پلتفرم‌های هوش تجاری استفاده کنیم؟

پاسخ کوتاه این است: اگر می‌توانید این کار را به طور موثر انجام دهید، بله.

در حالی که برخی سازمان‌ها از هوش تجاری بدون استفاده از انبار داده‌ها بهره می‌برند، این رویکرد معمولا به دلیل زمان یا بودجه دچار مشکل می‌شود. یعنی پردازش داده‌های مورد نیاز می‌تواند هنگام انجام تراکنش‌ها به دیتابیس فشار وارد کند، عملکرد را کاهش و زمان بارگذاری را افزایش دهد که در نهایت منجر به کند شدن روند تحلیل و کسب بینش از داده‌ها می‌شود.

هر چقدر روند تحلیل داده‌ها و جمع‌بندی آن‌ها کندتر باشد، کارایی آن کم‌تر شده و دسترسی به اطلاعات گذشته سخت‌تر می‌شود. به عبارت دیگر، دیتابیس‌های تراکنشی نمی‌توانند همان کار انبار داده‌ را انجام دهند. ارتباط مستحکم بین داده‌ها در تصمیم‌گیری درست و به موقع برای سازمان بسیار مهم است. استفاده از یک انبار داده قوی همراه با بهترین روش‌های هوش تجاری این امر را ممکن می‌‌کند.

منبع: www.tableau.com