Datové sklady, Business Intelligence

Projekt datových skladů a jejich prezentační vrstvy typu Business Intelligence vznikl z potřeby efektivního a rychlého vyhodnocování obchodních dat uživatelů B.O.S.S. Enterprise, a to zejména z řad obchodních řetězců. Fungování systému je založeno na vytvoření databáze typu OLAP (Online Analytical Processing), která umožňuje velmi rychlé vyhodnocování uložených dat, a to flexibilně z různých pohledů a v libovolných spojitostech. Umožní tak podrobný a velmi aktuální pohled na fungování prodejních jednotek, plnění dodavatelů, efektivitu zaměstnanců i skladových zásob, a srovnání dostupných údajů v čase, lokalitě, oboru zboží apod.

Komponenty systému datových skladů - Business Intelligence

Datový sklad – databáze veškerých obchodních dat od počátku nasazení systému B.O.S.S. Enterprise včetně dat již archivovaných.

OLAP server, datové kostky – OLAP (Online Analytical Processing) je speciální typ databází, který umožňuje velmi rychlé realizace složitých dotazů, uspořádání velkého objemu dat do logických celků a použití předpočítaných agregovaných hodnot.

Analýzy – podrobné a flexibilní pohledy na obchodní data z různých pohledů.

Reporty – možnost automatické a pravidelné tvorby reportů a jejich distribuce přes web či mailem, dynamické a interaktivní reporty, různé typy grafů, možnost exportu do PDF, XLS, HTML a RFT.

Dashboardy – okamžitý přehled klíčových výkonnostních parametrů pomocí interaktivních řídících panelů a výsledkových tabulek, pohledy na rozhodující provozní a finanční údaje.

Datová integrace – v datovém skladu lze připojit k datům z B.O.S.S. Enterprise další data z různých zdrojů – například účetního systému – a vyhodnocovat následně společně.

Propojení s MS Excel – analytická práce s daty je možná v prostředí Microsoft Excel formou přímého propojení s datovým skladem a jejich následném vyhodnocování.

Výhody nasazení systému datových skladů – Business Intelligence

• Dlouhodobá historie dat na jednom místě
• Silná podpora rozhodování managementu, zvýšení produktivity uživatelů
• Konstantní výkon systému nezávisle na přibývajícím množství dat
• Nízké pořizovací náklady (využití opensource technologií)
• Vysoká rychlost při zpracování velkých objemů dat
• Aktuálnost údajů – denní import dat