Determinar o escopo da análise de business intelligence

Atualizado em: 2009-02-26

Neste artigo:

  • Sobre o planejamento do escopo de business intelligence

  • Princípios de business intelligence

  • Exemplos de business intelligence

Sobre o planejamento do escopo de business intelligence

Business intelligence é o processo de coleta, armazenamento, análise e acesso de dados corporativos em uma organização. O Microsoft SQL Server 2005 oferece uma fundação de armazenamento e gerenciamento de dados corporativos e um conjunto de ferramentas de análise e geração de relatórios. O Microsoft Office SharePoint Server 2007 oferece acesso controlado a — e análise de — dados corporativos e a capacidade de usar dados para que sejam tomadas decisões corporativas melhores. O Office SharePoint Server 2007 dá suporte a fluxo de trabalho, gerenciamento de documentos, pesquisa, integração de dados, análise e processamento de dados. Ele permite que você mantenha a integridade dos dados e gerencie centralmente recursos compartilhados que podem incluir relatórios, formulários, documentos, planilhas e conexões de dados.

O pacote de BI da Microsoft é uma solução ponto a ponto criada em aplicativos cliente do Microsoft SQL Server 2005, do Office SharePoint Server 2007, do 2007 Microsoft Office System e produtos de gerenciamento de desempenho fornecidos pelo grupo Office Business Applications.

O SQL Server 2005 é o armazenamento de dados e a fundação de análise do pacote de BI da Microsoft. O SQL Server 2005 oferece o armazenamento de dados do sistema de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS) e um conjunto de ferramentas de gerenciamento que inclui:

  • SQL Server 2005 Analysis Services

  • SQL Server 2005 Integration Services

  • SQL Server 2005 Reporting Services

  • SQL Server 2005 Business Intelligence Development Studio

Princípios de business intelligence

Os princípios de business intelligence do Office SharePoint Server 2007 incluem:

  • Coleta de dados   Integração de dados de várias fontes estruturadas ou não estruturadas.

  • Armazenamento de dados   Fornecimento de um repositório de dados seguro e gerenciado de forma central.

  • Análise de dados   Criação de modos de exibição hierárquicas para aprimorar a descoberta e o processamento de dados que podem ser compreendidos em termos corporativos.

  • Acesso a dados   Aprimoramento da qualidade dos dados e garantia de sua integridade oferecendo acesso seguro a recursos de dados compartilhados em um espaço de trabalho de colaboração.

  • Limpeza de dados   Garantia de que os dados fazem sentido desde a fonte, de que não são duplicados e que não contêm valores nulos.

  • ETL   Extração de dados de bancos de dados de origem, transformação de dados nas estruturas usadas em bancos de dados de destino e carregamento de dados em bancos de dados de destino.

Exemplos de business intelligence

Alguns exemplos de soluções de business intelligence incluem:

  • Análise de previsão   Determinação do resultado provável de um evento ou a probabilidade de um estado de banco de dados usando informações que extrapolam o conjunto de dados conhecido.

  • Data mining   Classificação de dados para identificar padrões e estabelecer relacionamentos de causa e efeito.

  • Previsão de vendas   Revisão de status de conta ou características do cliente e ajustes com base em dados reais.

  • Aprovação de ordem de compra   Verificação do status atual do orçamento e outros dados antes de aprovar uma ordem de compra gerada pelo fluxo de trabalho.

  • Análise de loop fechado   Rastreamento contínuo e aprimoramento da qualidade e do desempenho de produtos e processos com base em comentários. A análise de loop fechado permite que você alinhe as operações diárias de uma organização a uma estratégia corporativa de longo prazo. Você pode usar a análise de loop fechado para tornar os dados mais detectáveis e práticos.

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