Бизнесийн оюун

Бизнесийн оюун (Англи: Business intelligence, BI) нь түүхий мэдээллийг техник, хэрэгсэл ашиглан хувиргаж хэрэгцээт мэдээлэл болгон бизнесийн дүн шинжилгээнд хэрэглэдэг. BI технологиуд нь их хэмжээний тодорхой бус бүтцэд ороогүй мэдээллүүдийг тодорхойлох, хөгжүүлэх, цаашилбал бизнес боломжуудаас шинэ стратеги зохиоход тусална. BI-ийн зорилго нь маш их хэмжээний мэдээллийг хялбар тайлж ойлгоход чиглэнэ. Шинэ боломжуудыг тодорхойлох, мэдрэмж дээр суурилсан үр дүнтэй стратегийн хэрэгжилт нь өрсөлдөөнт зах зээлд давуу талтай, урт хугацааны тогтвортой бизнесийг хангаж өгдөг.

BI технологиуд нь бизнесийн үйл явцын өнгөрсөн, одоо, ирээдүйн төлвийг үзүүлдэг. BI технологийн гол функцууд нь тайлагнах ( reporting), онлайнаар шинжлэх үйл явц (online analytical processing), дүн шинжилгээ (analytics), өгөгдлийг олборлох (data mining), үйл явцыг олборлох (process mining), нэгдмэл үйл явцын ажиллагаа (complex event processing), бизнесийн үзүүлэлтийн удирдлага (business performance management), бэнчмаркинг (benchmarking), (text mining), урьдчилсан дүн шинжилгээ (predictive analytics), зааварлагдсан дүн шинжилгээ (prescriptive analytics) болно.

BI-г тухайн стратеги хүртэлхээс эхлүүлээд бизнесийн бүх салбарт шийдвэр гаргахад тусламж болгон ашигладаг. Ажиллагааны үндсэн шийдвэрүүдэд бүтээгдэхүүнийг байршуулах эсвэл үнэ тогтоох багтдаг. Бизнесийн стратеги шийдвэрт ерөнхий түвшинд зорилго, зорилт, чиглэлээ тодорхойлох багтдаг. Бизнесийн үйл ажиллагаан дахь зах зээлээс хамааралтай өгөгдлүүдийг компаний дотоод эх үүсвэрээс гаралтай үйл ажилалагааны мэдээлэл, санхүүгийн мэдээллийн өгөгдлүүдтэй хамтруулан ашигласан BI нь хамгййн үр дүнтэй байдаг. Ингэж гадаад болон дотоод өгөгдлүүдийг хослуулснаар дан ганц төрлийн өгөгдөл ашигласнаас илүү үр ашигтай, “ухаалаг” зураглал бий болно.

Түүх

“Business intelligence” гэдэг нэр томьёо нь анх 1865 онд Richard Millar Devens гэдэг хүний ‘Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes’ хэвлэл дээр гарсан байна. Devens энэхүү нэр өрсөлдөгчдөөсөө урьдчилан өөрийн бизнесийн орчиндоо байгаа зөв зохистой ашиглан, хүлээж авч амжилтанд хүрсэн нэгэн банкны эзэн эрхэм болох эзэн Sir Henry Furnese -г тодорхойлж хэлэхдээ ашиглажээ. “Голланд, Фландерс, Франц , Тэр Герман даяар тэр хүн BI –н төгс сургалт , цогц байдлыг нотолсоор байлаа. Олон олон дайн тулааны мэдээ хамгийн түрүүнд түүнд хүрч Namur-н дайны ялагдлын мэдээ түүнд мөн ашигтай байсан юм.” (Devens, (1865 ), хууд. 210)

Ноён Furnese –г амжилтанд хүргэсний адилаар үндэслэлтэй мэдээлэл дээр үйлдэл хийх, цуглуулах чадвар нь өнөө үед ч BI-н гол цөм болсоор байна.

1958 онд IBM-н судлаач Hans Peter Luhn BI-н нэр томьёог тодорхойлолт болгож өгсөн. Тэр Webster`s толь бичиг дээр ажиллаж байхдаа тандалт штнжилгээ (Intelligence) гэдэг үгийг “ Хүсч буй зорилгодоо хүрэхэд хөтлөх арга зам гэх мэтэд тохиолдох илэрсэн үйл явдлын учир холбоосыг олж илрүүлэх чадвар “ гэж тодорхойлсон байдаг.

BI нь өнөө үед 1960-аад онд эхлээд 1980-аад оноос хөгжих эхэлсэн DSS буюу Шийдвэр гаргалтыг Дэмжих системээс боловсрон гарсан зүйл гэж ойлгогдож байна. DSS буюу Шийдвэр гаргалтыг Дэмжих систем нь шийдвэр гаргалтын болон тэлэвлөлтийг дэмжих зорилгоор компьютерт суурилсан загвараас анх үүссэн байна. DSS-с өгөгдлийн агуулах, Гүйцэтгэлийн мэдээллийн ситтем , OLAP болон BI нь өөр өөрийн зорилгын хүрээнд 1980 -аад оны сүүлээс эхлэн хөгжсөн. 1988 онд Итали-Голланд-Франц-Англи консорциум нь Ромд Multiway Data Analysis -н чиглэлээр уулзалт хийсэн. Тус уулзалтын гол зорилго нь хүний шийдвэр гаргалтаас үүсдэг олон төрлийн хэмжээсүүдийг нэг, хоёр болгон бууруулах байсан юм.

1989 онд, Howard Dresner ( сүүлд Gartner Group –д шинжээчээр ажилласан ) BI-г Шүхрэн нэр томьёо гээд “Үйл яву дээр суурилсан дэмжигч системүүдийг ашигласнаар бизнесийн шийдвэр гаргалтыг сайжруулдаг арга зам болон урагдахуун” гэж тайлбарласан байдаг. Энэхүү тайлбар нь 1990-ээд оноос тархатлаа хэрэглэгдэхгүй байсан. Өгөгдлийн агуулах (Data warehousing)

Ихэнхдээ BI-н аппликэйшнууд нь өгөгдлөө Өгөгдийн агуулах( “data warehouse” DW) болон Өгөгдлийн Их Дэлгүүрээс (data mart) тататж авсан байдлаас хамаарч BI, DW-ийн ерөнхий ухагдахуун нэгдэж “BI/DW” эсвэл “BIDW” болдог.

Нэг өгөгдлийн агуулах нь (DW) шийдвэр гаргахад дөхөм болох аналитик мэдээллүүдийн хуулбарыг агуулдаг. Хэдий тийм боловч DW-ийн бүх мэдээллийг BI-д хэрэглэдэггүй, мөн BI-ийн бүх хэрэглээнд DW өгөгдөл шаардлагагүй.

BI, DW-ийн урагдахууныг хооронд нь ялгах, Forrester Research нь BI-г дараах 2 аргаар тодорхойлжээ.

1. Дэлгэрэнгүй одорхойлолт хэрэглэх: “BI бол аргазүй, процесс, архитектур болон түүхий мэдээллийг утга учир бүхйи мэдээлэл болон үр ашигт стратеги, тактик, ажиллагааны мэдрэмж, шийдвэр гаргахад чухал хэрэгцээт мэдээлэл болгон хувиргадаг технологи юм. Энэхүү тодорхойлолтын дор BI нь мөн өгөгдлийг нэгтгэл, өгөгдлийн чанар, өгөгдлийн агуулах, мастер-өгөгдлийн менежмент, текст- болон контент- анализ гэх мэт Мэдээллэл технологийн олон технолгиудыг багтаадаг. Түүнчлэн Forrester хэлэхдээ өгөгдийг бэлтгэх ба өгөгдлийн хэрэглээ 2 тусдаа ойлгот боловч BI ба архитектурын багц (architectural stack) - тай нягт холбогддог юм.

2. “Илтгэх, аналитик, хянах самбар гэх мэт BI архитектурын дээд давхарга руу чиглүүлэх…” гэж Forrester BI-г илүү нарийн тодорхойлсон.

Өрсөлдөөний тандан, шинжилгээний системтэй (competitive intelligence) харьцуулах

BI –н нэр томьёо нь нь заримдаа Өрсөлдөөний тандан, шинжилгээний системтэй ойролцоо утгатай хэрэглэгддэг (учир нь хоёулаа шийдвэр гаргахад дэмжлэг болдог). BI- нь технологиуд, процессууд, голчлон дотоод анализ хийх, тодорхой бүтэцтэй мэдээлэл, өрсөлдөх чадвартай ухааныг цуглуулах үеийн бизнес процессууд, анализ, мэдээллээ түгээхийг хэрэглэж компаний өрсөлдөөнөөс илүү чухал боломжийг олгодог. Хэрвээ ерөнхийд нь авч үзвэл BI нь дотроо Өрсөлдөөний тандан, шинжилгээний системийг багтаадаг.

Бизнесийн судалгаатай харьцуулах

BI, бизнес судалгаа нь заримдаа хоорондоо солигдож адилхан хэрэглэгддэг, гэхдээ өөр өөр тодорхойлолттой байдаг. Тухайн 2 нэр томъёон эрс ялгарах 1 тодорхойлолт нь BI нь асуулт асуух, илтгэх, онлайн судалгааны процессуудаар энгийн бизнес мэдээллүүдийг цуглуулж ашигладаг. Бизнес судалгаа нь статистик тоо хэмжээ ашиглаж урьдчилсан загвар гаргаж тайлбарладаг. Babson коллежийн мэдээллийн технологи, менежментийн профессор Thomas Davenport BI нь асуух, илтгэх, онлайн судалгааны процесс (OLAP)-д хуваагддаг, “дохиолол”-ын хэрэгсэл, бизнес судалгаа гэж тодорхойлож түүнийгээ нотолсон. Энэхүү тодорхойлолтоор бизнес судалгаа нь илтгэх функцээс илүү, оновчлол, таамаглах, статистик дээр голлох BI-ийн дэд нэгж. Байгууллагад хэрэглэх

BI нь дараах бизнес зорилгуудыг чиглэдэг.

1. Measurement – гүйцэтгэлийн хэмжигдэхүүнийг шатлан хуваах програм, бизнес зорилгод хүрэх мэдээллийг үе шатаар тэмдэглэх

2. Analytics – үйл явцын бизнес мэдлэгээр гүйцэтгэх, илүү тохиромжтой шийдвэр гаргахад хүргэх процессуддын тоог гаргах програм. Байнга оролцогчид: data mining, process mining, statistical analysis, predictive analytics, predictive modeling, business process modeling, data lineage, complex event processing and prescriptive analytics.

3. Reporting/enterprise reporting – ажиллагааны бус тайлан, бизнесийн стратеги менежментийг тайлагнах дэд бүтэц бүтээх програм. Байнга оролцогчид: data visualization, executive information system and OLAP.

4. Collaboration/collaboration platform – data sharing ба electronic data interchange хамтад нь хэрэглэж бүсүүдийн (бизнесийн гадаад, дотоод орчин хоёулаа) ялгааг үзүүлэх програм.

5. Knowledge management –байгууллагын мэдээллийг удирдан стратеги болон практикыг тодорхойлох, үүсгэх, дүрслэх, бүтээх, бизнесийн бодит мэдлэгээр туршлага болон мэдрэмж олж авахад хэрэглэгдэх програм. Мэдлэгийн менежмент нь суралцах менежмент, дүрэм журам дагахыг удирдана.

Дээрээс нь нэмэхэд BI тодорхой нөхцөлд хүрэхэд шууд мэдээллэдэг дохионы функцийн идэвхжлийг хангадаг. Жишээ нь, хэрвээ зарим бизнес хэмжигдэхүүнүүд урьдчилан тохируулсан босгоос хэтрэхэд бизнес аналист е-майл эсвэл өөр удирдлагын сервисээр дохиог хүлээн авна. Энэ тасралтгүй процесс нь шинжээчийн тодорхойлсон мэдээллийн удирдлагыг шаарддаг. Төслийн дарааллыг тогтоох BI санаачлагыг бизнесийн эерэг тохиолдолд хангаж ажиллах хэцүү байдаг бөгөөд ихэнхи тохиолдолд төсөл нь стратеги санаачлагаар дарааллыг тогтоосон байх ёстой. Хэрвээ BI төслийг хэрэгжүүлж байгууллагынхаа дарааллыг илүү сайн тогтооё гэвэл менежер дараах зүйлсийг анхаарах хэрэгтэй:

• Kimball-ийн тодорхойлсноор BI менежер бүтээгдэхүүний тайлангийн зардлыг хасах гэх мэт мэдэгдэхүйц ашгийг тодорхойлох ёстой.

• Байгууллагын бүх мэдээлэл албан журмын байх ёстой. Байгууллагын ажилчдын тоогоор үржүүлж ялгааг үүсгэх, хэдэн минут хэмнэх гэх мэт багахан ашгийг энэ аргаар олох боломжтой.

• Ross, Weil & Roberson нарын тодорхойлсноор байгууллагын архитектурт, менежерүүд бизнесийн бусад санаачлагуудаар BI төслийг удирдах хэрэгтэй. Энэ аргыг дэмжихэд, байгууллага тохирох бизнес төслийг тодорхойлох үйлдвэрийн архитектортой байх ёстой.

• Тодорхой бүтэц, тоо хэмжээтэй аргазүйг ашиглан жинлэгдсэн шийдвэрийн матрикс гэх мэт байгууллагын бодит хэрэглээний дарааллыг тогтооно.

Амжилттай хэрэгжүүлэхэд нөлөөлөх хүчин зүйлс

Kimball... нарын хэлснээр BI төслийг бэлэн болохын өмнө байгууллагад үнэлгээ өгөх 3 шүүмжлэлтэй салбар.

1. Төслийн санхүүжилт болон үүрэг даалгаврын түвшин 2. BI хэрэгжүүлэхэд хэрэгтэй бизнесийн түвшин 3. Боломжит бизнесийн мэдээллийн хэмжээ болон шинж тэмдэг

Бизнес санхүүжилт

Kimball нарын үзэж байгаагаар ахлах менежерийн санхүүжилт болон үүрэг даалгавар нь үнэлгээний хамгийн чухал хэмжүүр болдог. Учир нь хүчирхэг менежмент төслийн богино болон бүх хугацаанд эргээд тусламж болдог. Хэдий тийм боловч Kimball нарын хэлснээр “хамгийн дээд зэргийн загварчлагдсан DW/BI систем ч бизнесийн санхүүжилтийн хомсдлоос гаргаж чадахгүй”. Төсөлд оролцогч нь BI системийг хэрэгжүүлэхдээ түүний давуу болон сул талын талаар мэдлэгтэй, зөн совинтой байх нь их чухал. Сайн бизнес хөрөнгө оруулагч байгууллагад нөлөөлдөг, мөн байгууллагатай сайн харилцаатай байдаг. Хөрөнгө оруулагчид шаардлага өндөртэй байдаг боловч хэрвээ гүйцэтгэлийн явц саатах эсвэл зогсвол бодитой хандаж тусламж үзүүлдэг. Менежмент хөрөнгө оруулагч мөн адил төслийн алдаан дээр хариуцлага үүрдэг. Хэрэв удирдлагын бүлгээс нэг хүн гарвал төслийг тасалдуулахгүй байхаар тооцож хэд хэдэн менежерийг ажиллуулдаг. Гэхдээ нэг төсөл дээр олон менежер хамтад нь ажиллуулах нь хэд хэдэн ашиг сонирхлын ялгааг бий болгож төслийн чигт нөлөөлөх, өөрчлөх магадлалтай байдаг. Энэ асуудал нь гүйцэтгэлээс ихээхэн ашиг олох бизнесийн бүсийн эхний, тусгай судалгаагаар сөргөлдөж эхэлдэг. Төслийн бүх хувь эзэмшигчид энэ судалгаанд оролцдог.

Төслийн хэрэгжүүлэлт эхэлж бизнес хөрөнгө оруулагчид эрчимжихээс өмнө бусад менежментийн асуудал тохиолдож магадгүй. Бодит төлөвлөгөөний явцад хөрөнгө оруулагчид байгаагүй бол тэд мэдээлэл хүсэхэд асуудал гардаг. Бизнес хэрэглээ

Ахлах менежертэй ойр байснаар, төсөл эхлэхээс өмнө бизнес хэрэглээ байх эсвэл байхгүй байх, хэрэгжүүлэлт хийхээр бизнесийн цэвэр ашиг хоёрын аль нэгд үнэлгээ өгсөн байх ёстой. Хэрэглээ болон хэрэгжилтийн ашиг заримдаа өрсөлдөгч, зах зээл дээрх давуу талын нэмэгдэлтээр зохицуулагддаг. BI-ийн хэрэгжилтэнд ойртоход бизнес удирдлагын өөр бусад шалтгаан нь заримдаа DW эсвэл BI-ийн анзаараагүй ашигтай хэрэгжилт нь жинхэнэ байгууллагаа өргөжүүлээд бусад байгууллагын амжилт болдог.

BI-г хэрэгжүүлдэг компаниуд байнга өргөжиж олон салбар компанитай үндэстэн дамнасан байгууллага болдог.

Боломжит мэдээллийн хэмжээ болон шинж тэмдэг

Тохирох мэдээлэл байхгүй эсвэл маш бага шинж тэмдэгтэй мэдээлэл, BI хэрэгжилт бүтэлгүйтэх, сайн менежмент хөрөнгө оруулагч эсвэл бизнес удирдлагын идэвхжүүлэлт байхгүй бол. Үүнийг хэрэгжихээс өмнө мэдээллээ харах сайн аргатай байх. Энэ судалгаа нь мэдээллийн “агууламж, тууштай байдал, бүтэц”-ийг тодорхойлдог. BI-ийн хэрэгцээгээр бизнес мэдээллийг төлөвлөхдөө үргэлж адилтгах загвар гаргаж түүндээ тохирох BI-г сонгох хэрэгтэй. Ихэнхдээ загварууд тодорхой бизнес процесст, нэг эсвэл хэд хэдэн мэдээллийн эх үүсвэр бүрт тойрч давтагддаг. Байгууллагын бизнес хэрэглээнд бизнесийн процесс бүрт BI-ийн зайлшгүй хийх алхмууд харгалздаг. Тэдгээр BI-ийн зайлшгүй хийх алхмуудад дараах зүйлс багтдаг:

1. Хэрэгцээт мэдээллийг цуглуулахад бизнес мэдээллийн эх үүсвэрийг ашиглах

2. Бизнес мэдээллийг зохих ёсоор хувиргаж ашиглах

3. Асуух ба анализ мэдээлэл

4. Цуглуулсан мэдээллийг боловсруулах