Business Intelligence на українській сторінці Вікіпедії (редагується)

Це проміжна версія статті. Назва "Бізнес Інтелідженсангл. Business intelligence"  замість грубо помилкової  назви "Бізнесова аналітика"(2011-2018 р.р.) з`явилася унаслідок дуже чемного і наполегливого неодноразового телефонного звертання Ігоря Круковського до Юрія Пероганича, який адміністрував цю сторінку. Після тривалого толерантного терплячого обговорення і з`ясування рівня компетенції, назва сторінки була виправлена і вона була додатково доповнена і виправлена.

Подальша складність редагування цієї сторінки була викликана тим, що раніше вона містила неправильні відомості (назва "Бізнесова аналітика", ін.) та не дуже компетентний розширений плагіат на матеріали з сайту і статей Круковського І.А. зі сторони Юрія Пероганича  (не вказані мої джерела з 2010-2011 року, з яких скопіювана і розширена основа інформації та методика аналізу через IDC, Gartner, Forrester, Luhn). Крім цього, я не хотів дискусій щодо авторства і не мав часу для детальної правки вікі-статті, хоча вона потребувала удосконалення.


Проте, через певний час до особливо нахабного плагіату був залучені й інші вікі-працівники з незадовільними знаннями у сфері інформаційно-аналітичних hi-tech: студент Bunik (Тарас Буник, Piramidion, "Всевидяче око"), VoidWanderer, "кандидат медичних наук" Brunei, ін. Унаслідок війни правок проміжних версій переміг кластер недоброчесних і некомпетентних плагіаторів у сфері Business Intelligence із числа вікі-"чиновників (Тарас Буник, Юрій Переганич, інші). Боротися з цим кластером вікі-ігроманів немає часу і не має бажання вивчати безліч дискусійних правил і умовних позначок Вікіпедії для вікі-працівників, ін. Були виявлені грубі викривлення інформації і в інших статті про hi-tech на основі інформаційно-аналітичних технологій.

Для зацікавлених користувачів зазначимо, що системний підхід до Business Intelligence на українській мові (екосистема з більше ніж 120-ти термінів) показаний з 2011 року на сторінці "Business Intelligence + KMS, концепція, технологія і засоби підтримки рішень не тривіальними знаннями з первинних даних" та в інших україномовних науково-практичних статттях з моєю участю, для прикладу: 
  •  Круковський І. А. Концептуальна модель автоматизованої інформаційної системи для робочого місця оператора та прототип програмного забезпечення для розпізнавання засобів і об’єктів по 8-ми і більше параметрам / І. А. Круковський // Наукові проблеми розробки, модернізації та застосування інформаційних систем космічного і наземного базування : зб. тез доповідей ХІV наук.-техн. конф., Житомир, 22-23 квітня 2004 р. / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житом ир, 2004. – Ч. 2. – С.65.
  • І. А. Круковський, Ю. О. Колос. Число-лінгвістичні оцінки з уніфікованою структурою для побудови галузевої інформаційно-аналітичної системи на основі ROLAP-моделі / Пріоритетні напрямки розвитку телекомунікаційних систем та мереж спеціального призначення : зб. тез доповідей ІІІ наук.-техн. конф. / Військ. ін-т телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київ. політехн. ін-т”. – К., 2006. – С. 158.
  • Круковський І.А. Узагальнена архітектура системи підтримки прийняття рішень на основі Business Intelligence у розширеному тлумаченні / І.А. Круковський // Вісник ЖДТУ. – 2010. – Вип. 2 (53). – С. 103-111;  
  • Круковський І. А. Удосконалені вимоги до реалізації OLAP у DSS для часткових проблемних областей інформаційно-аналітичної роботи / І. А. Круковський // Військово-технічний збірник. - 2010. - Вип. 3. - С. 26-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vtzb_2010_3_8.
  • Круковський І.А. Проблемні питання розробки і реалізації Geospatial Business Intelligence / І.А. Круковський // Геоінформаційні системи у військових задачах : ІІ наук.-техн. семінар 21–22 січн. 2011 року. – Львів : Академія Сухопутних військ, 2011. – С. 117–125.
  • Круковський І.А. Застосування Business Intelligence  у сфері інформаційної безпеки. Доповідь на міжвідомчому міжрегіональному семінарі Наукової Ради НАН України «Технічні засоби захисту інформації». Житомир, 11.03.2011 р. (рекомендовано до публікації у фахових наукових виданнях).
  • А.І. Валюх, І.А. Круковський, В.Л. Сімаков. Експертна система, узгоджена з Business Intelligence 2.0 // Вісник ЖДТУ. – Житомир, 2011. – Вип. 2 (57). – С. 53–62 [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://archive.nbuv.gov.ua/portal/natural/Vzhdtu/2011_2/8.pdf.
  •  Krukovsky Igor, title of thesis Doctor of Philosophy (PhD): System of support of analytical work of corporate informative analytical center. Date:18 February 2011.
  • В.Л. Сімаков, І.А. Круковський. Проблемні питання реалізації Business Intelligence 2.0 у часткових сферах роботи / Проблеми створення, розвитку та застосування інформаційних систем спеціального призначення : 18-а наук.-практ. конф., Житомир, 15 кв. 2011 р.  Тези доповідей. Ч.1. – Житомир : ЖВІ НАУ, 2011. – С. 194.
  • В.Л. Сімаков, І.А. Круковський, Н.І. Горбачова. Дефініція Intelligence та зв’язані з нею терміни для корпорації, яка виробляє знання / Проблеми створення, розвитку та застосування інформаційних систем спеціального призначення : 18-а наук.-практ. конф., Житомир, 15 кв. 2011 р.  Тези доповідей. Ч.1. – Житомир : ЖВІ НАУ, 2011. – С. 191.
  • Круковський, Ігор Анатолійович; Хомів, Богдан Арсенович; Гаврилюк, Всеволод Леонідович (2013). ІЄРАРХІЧНО-СИНЕРГЕТИЧНЕ ОБ’ЄДНАННЯ SOCIAL MEDIA ANALYTICS/SOCIAL CRM З BUSINESS INTELLIGENCE І З ГЕОГРАФІЧНОЮ ІНФОРМАЦІЙНОЮ СИСТЕМОЮ. Вісник Житомирського державного технологічного університету. Серія: Технічні науки (uk) 0 (1(64)). с. 60–69. ISSN 1728-4260. doi:10.26642/tn-2013-1(64)-60-69.
  • І.А. Круковський, В.Л. Гаврилюк, Б.А. Хомів Проблемні питання використання і розвитку засобів SocialMedia Analytics, їх інтеграції з Business Intelligence  та з елементами ГІС – на прикладі платформи SemanticForce / "IVСічневі ГІСи": Інтелектуальна оборона” (науково-практичний форум ) / Академія Сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного: Львів, 22-24 січня 2013 р. - С. 42-45.
  • Круковський І.А. Проблемні питання розробки геопросторової системи підтримки прийняття рішень на основіBusiness Intelligence 2.0/3.0 / І.А. Круковський // "IV Січневі ГІСи": Інтелектуальна оборона” (науково-практичний форум) / Академія Сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного: Львів, 22-24 січня 2013 р. - С. 40-42.
  • Круковський І.А., Дзюба І.С. Про впровадження у навчальний процес питань вивчення сучасних технологій обробки інформації на основі IDC`s Business Analytics Software Taxonomy / Модернізація українського суспільства в умовах євроінтеграції: [збірник наукових робіт] / за заг. ред. Т.В. Семенюк, С.М. Коляденко, Н.П. Павлик. — Житомир : Вид-во Житомирського державного університету імені Івана Франка, 2016. – С. 122-126.
  • Круковський І.А. Архітектура експертної системи з розширеним виведенням на трьохкомпонентній гібридній моделі подання знань // Зб. наук. пр. ВІТІ НТУ України «КПІ». – 2009. – Вип. 3. – С. 20–24.
  • І.А. Круковський, О.М. Перегуда. Експертна система на гібридній моделі подання знань / Технічні науки : зб. наук. праць. Спецвипуск 1 / Житомир. військ. ін-т ім. С. П. Корольова Нац. авіац. ун-ту. – Житомир, 2010. – С. 58-68.
  • Н.І. Горбачова, І.А. Круковський, І.М. Круковська Business intelligence та творчість, креативність / - С .195-201. Інтелектуальна, академічна та творча обдарованість: спільне і відмінне : матеріали круглого столу, 20 січня 2012 р., м. Київ / Ін-т обдарован. дитини НАПН України, Нац. центр "Мала академія наук України" ; [упоряд.: Саміленко Р. А., Веселка Ю. Б.]. - Київ : ІОД, 2012. - 206, [1] с.
  • Б. А. Хомів, С. А. Лупенко, В.В. Яцишин, І. А. Круковський. Формалізація й уніфікація термінів та понять в області оцінювання опінії на основі стандарту якості програмних систем ISO 9126 / Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем : збірник наукових праць. Вип. 8 / Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова Національного авіаційного університету. – Житомир : ЖВІ нау, 2013. – С. 173-185.
  • Круковський І.А. Удосконалена концепція і технологія  побудови мережевих інформаційно-аналітичних систем на основі Business Intelligence+KMS  /Круковський І.А.  // Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т  – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 20-21.
  • Круковський І.А. Архітектура системи підтримки прийняття рішень на основіBusiness Intelligence з інтегрованою  геоінформаційною системою / І.А. Круковський // Проблеми створення, розвитку та застосування інформаційних систем спеціального призначення : 19-а наук.-практ. конф., Житомир, 19 кв. 2012 р.  Тези доповідей. Ч.1. – Житомир : ЖВІ НАУ, 2012. – С. 194-195.
  • Круковський І.А. Удосконалена архітектура системи SCADA, об’єднана з Business Intelligence  // Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т  – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 13-14.
  • Круковський І.А. Дослідження шляхів об’єднання для організацій Social Media, Social Media Analytics/Social CRM   / Круковський І.А.  // Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 16-17.
  • Круковський І.А. Про доцільність залучення провідних українських компаній до участі у навчальних заняттях в інституті (на прикладі компанії SemanticForce, а також дослідження продукції світових брендів в Україні: IDC, Panorama Software, Tableau) / І.А. Круковський  // Система військової освіти України: досвід, сьогодення та перспективи розвитку : тези доповідей XІV міжвузівської наук.-метод. конф., Житомир, 25-26 квітня 2013 р. / Житомир. військ. ін-т НАУ. – Житомир, 2013. – С. 130-131.
  • Круковський І.А., Сержантська К.В., Ковтун Д.О.  Особливості використання методики «BI Decision Matrix» компанії  Panorama Software для оцінювання платформ Business Intelligence / Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т  – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 18-19.
  • Круковський І.А. Про вивчення Business  Intelligence у навчальній дисципліні "Системи підтримки прийняття рішень" / І.А. Круковський  // Система військової освіти України: досвід, сьогодення та перспективи розвитку : тези доповідей XІVміжвузівської наук.-метод. конф., Житомир, 25-26 квітня 2013 р. / Житомир. військ. ін-т НАУ. – Житомир, 2013. – С. 128-129.
  • Круковський І.А. Про доповнення до методик системного аналізу для вивчення у навчальній  дисципліні "Теорія систем і системний аналіз"  / І.А. Круковський  // Система військової освіти України: досвід, сьогодення та перспективи розвитку : тези доповідей XІV міжвузівської наук.-метод. конф., Житомир, 25-26 квітня 2013 р. / Житомир. військ. ін-т НАУ. – Житомир, 2013. – С. 129-130.
  • Круковський І.А. Про доцільність розширення  методів системного аналізу  й інтеграції систем, які вивчаються у навчальній дисципліні "Теорія систем і системний аналіз" / І.А. Круковський  // Система військової освіти України: досвід, сьогодення та перспективи розвитку : тези доповідей XІV міжвузівської наук.-метод. конф., Житомир, 25-26 квітня 2013 р. / Житомир. військ. ін-т НАУ. – Житомир, 2013. – С. 131-132.
  • Круковський І.А. SiteLabs – комплекс Web-лабораторій для навчання розробці Web-сайтів та зв’язаних систем / Круковський І.А.  // Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т  – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 21-22.
  • Круковський І.А. Дослідний прототип веб-системи підтримки навчально-наукової роботи «Система+»  // Проблеми створення, розвитку та застосування високотехнологічних систем спеціального озброєння : ХХ Всеукр. наук.-практ. конф., Житомир, 28 лист. 2014 р. : тези доповідей. / Житомир. військ. ін.-т  – Житомир : ЖВІ ДУТ, 2014. – С. 11-12.
  • Круковський І. А. Методичне та алгоритмічно-програмне забезпечення для автоматизованої системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи з інформацією медіазасобів, що стосується Збройних Сил України / І. А. Круковський // Військова освіта та наука: сьогодення та майбутнє : тези доповідей І Всеукр. наук.-практ. конф. пам’яті проф. генерал-лейтенанта С. А. Жукова / Військ. ін-т Київ. нац. ун-ту ім. Тараса Шевченка. – К., 2005. – С.47 .
  • І. А. Круковський, В. А. Вербат. Методичне та алгоритмічно-програмне забезпечення автоматизованого банку структурованої інформації з авторефератів дисертацій / Наукові проблеми розробки, модернізації та застосування інформаційно-вимірювальних систем космічного і наземного базування : тези доповідей XV наук.-техн. конф., Житомир, 20-21 квітня 2006 р. / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житомир, 2006. – Ч. 1. – С. 128-129.


Найбільш важливі статті (сторінка може бути видалена) відображені на сторінці Користувач: Круковський Ігор

Вікіпедія - це поле інформаційних війн і на жаль, у ній часто блокується доступ українців до hi-tech технологій. 

Підтведженням вірності відомостей про Business Intelligence на вказаний сторінці сайту Business Intelligence+KMS є той факт, що інформація з неї скопійована (із вказанням фальшивого джерела і автора) до багасторінкового підручника. Крім цього, "переказ своїми словами" цієї інформації вставлений до другого багатосторінкового підручника. Прізвища авторів цього плагіату поки не вказую, чекаю реакції від авторів підручників.

Бізнес Інтелідженсангл. Business intelligenceскор. (BI))[1][2][3][4]  — це термін-метафора, який не має однозначного перекладу й тлумачення і позначає ієрархічно-синергетичний комплекс концепцій, технологій і програмних засобів аналізу первинних даних і візуалізації його результатів для підтримки рішень (Decision Support)[5][6][7], який в основному у 1989-1995 роках об'єднав[8]:
  • спеціальні статистичні засоби;
  • засоби для нерегламентованих запитів (ad hoc query);
  • засоби швидкого багатовимірного аналізу (OLAP);
  • засоби "відкриття знань" і "розкопки даних" (Data Mining; Knowledge Discovery and Data Mining[9]);
  • засоби візуалізації результатів аналізу (Dashboards, ScorecardVisual Mining) на основі ключових показників ефективності (Key Performance Indicator, KPI), системи сбалансованих показників (Balance Scorecard) чи ін.;
  • елементи експертних систем на продукційних правилах «якщо… то… інакше …», які виконують функції сповіщення (Alert messaging) або навіть блокування потенціально шкідливих дій, ін.;
  • допоміжні засоби ETL (Extraction, Transformation, Loading — Вилучення, Трансформація, Завантаження).

Засоби Busines intelligence - варіант згідно IDC Business Analytics Software Market Taxonomy[1]
Засоби Business Intelligence не могли бути створені раніше, тому що відповідні алгоритми потребували значної швидкодії і комп'ютерної пам'яті, що стало доступним з кінця 1980-х років. Орієнтовно з 2007 року почали визначати друге покоління Business Intelligence (BI 2.0) яке може мати спеціальні засоби «розкопки текстів» (Text Mining), системи управління знаннями (Knowledge Management System, KMS)[1][8]. Головною вимомогою до BI 2.0 є спрощення інтерфейсів користувачів, забезпечення їх використання на всіх ієрархічних рівнях ділових процесів в організаціях. Засоби Business Intelligence забезпечують швидке добування потенційно корисних нетривіальних знань з первинних даних і їх візуалізацію для прийняття більш корисних рішень, які недоступні без цього аналітичним робочим групам будь-якого розміру, інтелектуальної потужності і досвіду[1][8][10][11].
Перераховані часткові BI-засоби (OLAP, Data Mining, Visual Mining, Dashboards, Scorecard, Text Mining, KMS, інші) можуть використовуватися автономно, але найбільший корисний ефект дає їх ситуативне синергетичне або ієрархічне об'єднання для виконання конкретних часткових аналітичних задач.
«Синергетичне об'єднання» в цій сфері [12] — це неієрархічне або ситуативно ієрархічне об'єднання перерахованих часткових BI-засобів і їх комплексів в аналітичних мережах, яке приносить загальний корисний BI-ефект, який перевищує просту суму їх можливостей. Це досягається на основі завчасної узгодженості: на концептуальному рівні побудови групових і корпоративних систем; на рівні моделей структуризації даних і знань та відповідних баз даних і баз знань; на алгоритмічно-програмному рівні; на рівні структури аналітичної продукції; ін. Така вимога визначена у тесті FASMI+ (OLAP+) у 2010 р., який розширив і удосконалив для практики відомі вимоги до OLAP і тест FASMI[13]. Це зменшує кількість ETL-операцій, спрощує і підвищує ефективність аналізу, значно здешевлює вартість системи.

Загальні поняття[ред. | ред. код]

Найбільш корисні результати BI-засоби дають за результатами аналізу інформації у сховищах даних (Data Warehouse), проте можуть принести корисний ефект і у кіосках даних (Data Marts), навіть на 100 наборах даних і менше.
Найбільш ефективні засоби Business Intelligence (OLAP, Data Mining, Visual Mining, Video MiningWeb Mining та елементи Text Mining у тому числі Opinion Mining й Sentiment analysis) потребують потужних апаратно-програмних засобів; частина цих засобів доступна з 1990-х років, а інші — з другого десятиліття 21-го століття.[1]
Business Intelligence об'єднує технології реляційних (у справжній час і нереляційних баз даних — NoSQL) разом з найбільш зрілими технологіями Artificial Intelligence та передовими технологіями традиційної статистики й візуалізації результатів аналізу[1] [8].
Узагальнену і часткову термінологію у сфері Business Intelligence визначили в основному з кінця 1980-х років до середини 1990-х років такі вчені-практики: Hans Peter Luhn (Ганс Пітер Лун) - A Business Intelligence System [14], Govard Dresner (Говард Дрезнер) - Business Intelligence[1] [8], Edgar Frank Codd (Едгар Кодд) - OLAP[15] [16]; Gregory Piatetsky-Shapiro (Григорій Пятецький-Шапіро) та Усама Файад (Usama M. Fayyad) - Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) у рамках AAAI (American Association for Artificial Intelligence) та пізніше в ACM SIG KDD (Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) [17]; Bill Inmon (Білл Інмон) і Ralph Kimball (Ральф Кімбалл) - Data Warehouse (сховища даних) [18]; інші вчені; також вона отримала розповсюдження завдячуючи підтримці консалтингових компаній Gartner, IDC, Forrster, ін. [1] [8] [11] [10] . Визначено також: BI 1.0 (BI першого покоління); BI 2.0 (BI другого покоління) ; BI 3.0/Cloud Computing (BI третього покоління)[1][19].
Business Intelligence також по суті є важливою аналітичною основою Network-centric organization[en] (Мережево-центричної організації), Network-centric warfare (Мережево-центричної війни).
Сигналізатор рівня небезпеки "Римські Гуси" (Signaling device "Roman geese") на основі Business Intelligence
Сигналізатор рівня небезпеки "Римські Гуси" (Signaling device "Roman geese") на основі Business Intelligence
Business Intelligence активно використовується не тільки у бізнесі, але й у інших структурах, у тому числі у силових структурах. 

Для прикладу в Армії США був створений Центр компетенції корпоративних рішень Армії США (U.S. Army Enterprise Solutions Competency Center, ESCC), у якому було створено Центр компетенції з Business Intelligence армії США (US Army ESCC, Army Business Intelligence Competency Center)[20]

ESCC випустив у 2007 році Business Intelligence Reference Guide (Довідкове керівництво з Business Intelligence), яке було доступне у веб до 2012 року. Введено термін Army Business Intelligence та визначена Еволюція Business Intelligence, яка розділена на три етапи:
- Pre-Information Age (1960-1980 р.р.) - Передінформаційна ера;
- Information Age (1980-2000 р.р.) - Інформаційна ера;
- Business Intelligence Age (після 2000 р.) - Ера Business Intelligence.

На сторінці Army BI + KMS[20] розкриті та уточнені важливі дискусійні особливості Army Business Intelligence, показані деякі асоціації та часові послідовності, що дозволяють уточнити та краще зрозуміти розвиток Business Intelligence та кластеру зв`язаних концепцій, технологій і засобів.

Замість Business Intelligence у веб-публікаціях часто вживають інші терміни, для прикладуDSS BI (Decision Support System (DSS), Система підтримки прийняття рішень (СППР) на основі Business Intelligence). Визначені також DSS BI 2.0 [8], а також DSS-BI 3.0/Cloud Computing [1] - це системи підтримки прийняття рішень на основі Business Intelligence 2.0 або 3.0. На відміну від системи Business Intelligence у традиційному тлумаченні, СППР на основі Business Intelligence (DSS BI) включає в себе сховище даних (Data WareHouse) або кіоск даних (Data Mart) та може включати в себе елементи традиційної СППР (DSS). Іноді замість терміну DSS BI вживають DSSBI, DSS/BI, BI DSS, BIDSS.
Замість Business Intelligence (BI) у веб-публікаціях також часто вживають терміни DW BIабо BI DW, де DW - DateWarehouse (Сховище Даних), адже засоби Business Intelligence, як правило, надбудовується над сховищем даних. Проте, засоби Business Intelligence можуть обходитися і без використання сховищ даних, адже вони можуть використовувати інформацію з кіосків чи вітрин даних (Data Marts). Тому, використання терміну BI DW (DW BI ), як правило, є не зовсім адекватним і порушує зв`язок BI з DSS. Також, дефініції DSS і BI є парасольковими, об`єднуючими термінами, а DW є частковим, окремим терміном.
Ще один підхід до визначення Business Intelligence полягає у визначенні його як DSS (СППР) другого покоління. Провідні спеціалісти США (Claudia Imhoff, Colin White) у сфері Business Intelligence справедливо відзначили у 2008 році, що Business Intelligence по суті - це система підтримки прийняття рішень другого покоління (DSS 2.0), або Decision Intelligence System [21]. Проте, такий підхід порушує логіку утворення другого і третього покоління DSS BI (DSS BI 2.0, DSS BI 3.0), ін.
З 2007 року провідний викладач США у сфері DSS професор Daniel Power включив Business Intelligence до "A Brief History of Decision Support Systems" ("Коротка історія систем підтримки прийняття рішень")[22].Це ще раз підтверджує тісний зв`язок DSS & BI.
Близьким до Business Intelligence за змістом є Business Performance Management[en], BPM (управління продуктивністю підприємства) та похідні від нього.
Часто замість терміну Business Intelligence помилково або умисно вживають інші часткові терміни з цієї сфери. Для прикладу, у США прийнятий закон про Data Mining (Data Mining Bill), хоча фактично мова йде про Government Business Analytics / Business Intelligence, адже засоби Data Mining не самодостатні без інших засобів, у даному випадку без Business Intelligence, Text Mining, Sentiment Analysis, Opinion Mining, ін. [1][23][10]. У доповіді PCAST (The United States President's Council of Advisors on Science and Technology) 2010 року вказано на пріоритетність розвитку data mining, machine learning та про необхідність розробки для кожного державного агенства (міністерства) своєї big data strategy, проте по суті мова йде про Government Business Analytics/Business Intelligence[24].
В Україні у 2009 році у документальній формі було запропоновано розробляти досліднуКонцепцію Business Intelligence+KMS (Knowledge Management System)[25] ) для часткової державної підсистеми узгоджено з іншими - на рік раніше ніж подібна Big Data Strategy у США і вона не втратила своєї актуальності до цього часу [1] . Адже "великі дані" (big data) цінні не самі по собі, а як джерело нових нетривіальних знань, для добування яких використовуються засоби Business Analytics/Business Intelligence. Точніше, всі сучасні системи цього типу є гібридними - Business Intelligence та Knowledge Management System містять у собі одна другу, у більшій чи у меншій мірі. Тому, коли ми метафорично пишемо Big Data Strategy, по суті маємо на увазі по суті Business Analytics/Business Intelligence+KMS Strategy [1] [11].
Різними прикладами систем Business Intelligence+KMS, або DSS BI 3.0/Cloud Computing є пошукові веб-системи типу Google і аналітичні підситеми для веб-сайтів (Google Analytics, Google Search Console) й інші. По суті в них уже реалізовані багато практично корисних функцій мережевого ергатичного організму (Network Ergatic Organizm), який додатково до інформаційно-пошукових і аналітичних функцій має виконавчі функції [1].
Прикладом високоавтоматизованої системи Business Intelligence+KMS є BI-платформа Panorama Necto, у якій напрацьовані моделі складного аналізу (Data Mining) запам`ятовуються та автоматично активуються, коли інші користувачі виконують подібну задачу; при цьому можливий он-лайн зв'язок у внутрішній мережі з автором раніше розробленої моделі аналізу. В основному за рахунок цього BI-платформа Panorama Necto позначена у компанії як третє покоління Business Inteligence 3.0 (BI 3.0), і цю точку зору підтримали у BI Microsoft. Проте, є точка зору, що BI 3.0 - це по суті BI Cloud Computing[1], тобто реалізація Business Intelligence "у хмарах", а Panorama Necto реалізувала Business Intelligence+ KMS (Knowledge Management System).
В окремих публікаціях Business Intelligence назвали бізнес-розвідкою, проте це помилково. Усталені помилки такого типу вводять в оману багатьох людей і блокують доступ до hi-tech засобів ділового аналізу. Для позначення бізнес-розвідки легальними методами використовується термін Competitive Intelligence ("конкурентна розвідка"), а для позначення бізнес-розвідки нелегальними методами - промислове шпигунство, industrial espionage, economic espionage, corporate spying or corporate espionage.
Термін Competitive Intelligence ("конкурентна розвідка") також закривається більш широким терміном "аналіз консолідованої інформації", який є також позначенням відповідної спеціальності в університетах.
У воєнній сфері для позначення розвідки по відкритим джерелам використовуть термінOSINT (Open Source Intelligence - розвідка по відкритим джерелам). Концепція, методологія і технологія OSINT стали вельми популярними у цивільних сферах дослідження ресурсів. Як і в інших сферах, засоби Business Intelligence є важливою частиною системи автоматизації OSINT.
Часто плутають поняття Business Analytics (ділова аналітика) і Busines Intelligence. Проте, Business Analytics (ділова аналітика) - це древнє і більш широке поняття, ніж новітній термін Business Intelligence зі сфери hi-tech аналізу інформації. Адже ділова аналітика використовувалась ще в часи будівництва пірамід і раніше, з часу виникнення математики. На відміну від Business Analytics, концепція і засоби Business Intelligence виникли у кінці 1980...1990-х років - як наслідок створення швидких комп`ютерів з великою пам'яттю, які змогли реалізувати дуже ресурсомісткі алгоритми OLAP і Data Mining, які були напрацьовані з 1960-х років [26] [27]. Найбільш складні і ресурсномісткі алгоритми Opinion Mining та Sentimential Analysis, які розроблялися у рамках контент-аналізу з 1960-х років, у 21-му столітті, у еру Social Media - отримали "друге дихання" і по суті їх можна вважати частиною Text Mining, який базується на основі Data Mining.
Text Mining почали вважати складовою частиною другого покоління Business Intelligence (BI 2.0). Це достатньо логічно, адже в основі алгоритмів Text Mining лежать алгоритми Data Mining, OLAP і їх часткові складові. Проте, вхідною інформацією для Text Mining є тексти, а не таблична число-лінгвістична інформація. Також історично Text Mining є сучасною реалізацією автоматизації контент-аналізу (Content Analysis). Тому у деяких авторитетних класифікаціях засоби Content Analysis/Text Mining виділяються окремо від Business Intelligence, див. рисунок: "Засоби Busines intelligence - варіант згідно IDC Business Analytics Software Market Taxonomy"[1].
Для вибору, адаптації і розвитку Business Intelligence у своїй організації використовують насамперед звіти від провідних світових консалтингових компаній IDCGartner,Forrester, які за результатами опитування користувачів засобів BI, по системам правил визначають провідних постачальників платформ Business Analytics/Business Intelligence[1] [8][10] .
Потрібно враховувати, що узагальнені і часткові підсистеми Business Intelligence продовжують розвиватися в умовах напруженої конкурентної боротьбимаркетингових термінів і функцій програмних платформ Business Intelligence різних вендорів (постачальників) [1] [8] [10] , з урахуванням міжнародних стандартів [28].
Для забезпечення високої конкурентоспроможності своєї організації вигідно періодично спостерігати за розвитком кластеру засобів Business Intelligence/Business Analytics. Пропуск нових доповнень у ньому може привести до катастрофічних наслідків для організації. Для прикладу, у доступну таксономію (класифікацію) Business Analytics/Business Intelligence певний час не включені засоби Social Media CRM (Social Media Analytics, Social Media Business Intelligence). Проте, доцільність такого включення підтримали всі присутні бізнес-користувачі й ІТ-консультанти після демонстрації функціональних можливостей відповідного програмного забезпечення на консалтингових заходах за тематикою Business Analytics/Business Intelligence[10]. Використання Social Media Business Intelligence (Social Media CRM, Social Media Analytics, Social Media DSS BI) у практичній діяльності бізнес організацій та державних структур може значно підвищити їх цільову ефективність, а не використання може привести у деяких випадках до катастрофічних наслідків на національному і наднаціональному рівнях [29].
В Україні прикладом катастрофічних наслідків не використання засобів Social Media Business Intelligence (Social Media Analytics, Social Media CRM) є незадовільна робота у цій сфері управління державної охорони за часів Президента Януковича, які не дослухалися поради реалізувати у своїй роботі ефективну систему Social Media Business Intelligence. У результаті цього вони та Президент України Янукович і Кабінет Міністрів України Азарова пропустили наростання протестних наcтроїв у суспільстві згідно аналізу Social Media, не дивлячись на завчасні пропозиції щодо створення такої системи. Подібні он-лайн системи у теперішній час отримали широке розповсюдження у світі і за багатьма оцінками навіть мають людино-програмні чат-боти, які можуть вести спрощений діалог с користувачами у web-системах. Згідно інформації багатьох Social Media, такі засоби активно використовуються у РФ для пропаганди у Social Media. Прикладом успішного використання та зловживань у цій сфері є Cambridge Analytica Ltd ("Кембріджська аналітика")[30]
Крім вказаного, досвід показав, що роздільний маркетинг платформ Business Analytics/Business Intelligence і Social Media CRM (Social Media Analytics, Social Media Business Intelligence) приводив до того, що в Україні у 2012 році багато керівників рівня CEO (Chief Exucive Officer), CIO (Chief Information Officer),CDO (Chief Data Officer) були добре обізнані з Business Analytics/Business Intelligence, але не знали про дуже цінні для бізнесу функції Social Media CRM (Social Media Analytics, Social Media Business Intelligence) - у результаті цього незнання непомітно для керівників страждала і у багатьох випадках страждає довірена їм справа[10] [1].

Визначення[ред. | ред. код]

Подібний до "Business Intelligence", але інший по суті термін «A Business Intelligence System» вперше ввів у 1958 дослідник фірми IBM Hans Peter Luhn (Ганс Пітер Лун) у однойменній статті [14]. У цій статті дані корисні визначення термінів "business" та "intelligence", які часто невірно трактуються на пострадянському просторі. Далі подано український переклад[8]термінів "business", "intelligence" та одного з визначень "A Business Intelligence System", які дав Г. П. Лун:
1) «business» – діяльність для досягнення цілей у сферах науки, технології, торгівлі, промисловості, правочинства, уряду, оборони та ін.;
2) "intelligence" - здатність розуміти зв'язки між представленими фактами таким чином, щоб направляти дії для досягнення бажаної мети;
3) "A Business Intelligence System" - автоматизована система (розробляється) для розповсюдження інформації до різних підрозділів будь-якої промислової, наукової або державної організації для реєстрації, реферування, кодування вхідних і внутрішніх документів, їх зберігання та вибіркового розповсюдження серед користувачів (окремих фахівців і груп) відповідно до їх профілів у системі (примітка - це термінологічно адаптований переклад).
розгорнути
Оригінальний текст(англ.)
У сучасному розумінні термін «Business Intelligence» (BI) вперше ввів Hovard Dresner (Говард Дрезнер) у 1989 році, як парасольковий термін для опису "концепцій та методів для покращення прийняття бізнес-рішень, використовуючи системи підтримки прийняття рішень, засновані на фактах"[22] Після цього Говард Дрезнер більше 10 років працював у консалтинговій компанії Gartner науковим співробітником і віце-президентом з Business Intelligence, що ймовірно стало суттєвою причиною закріплення оригінального та привабливо-таємничого терміну "Business Intelligence" у консалтингу і практиці ділової аналітики (Business Analytics)[1] [8] .

У 1996 р.Gartner дала наступне визначення терміну Business Intelligence[31]:
програмні засоби, що функціонують в рамках підприємства і які забезпечують функції доступу та аналізу інформації, яка міститься в сховищі даних, а також забезпечують прийняття правильних і обґрунтованих управлінських рішень.
розгорнути
Оригінальний текст(англ.)
У першій декаді XXI ст. Gartner значно розширило поняття даного терміну[32]:
BI — це узагальнювальний термін, що включає застосунки, інфраструктуру й інструменти, а також кращі практики, які забезпечують доступ до інформації та її аналіз з метою оптимізації рішень і управління ефективністю".
розгорнути
Оригінальний текст(англ.)
Про "A Business Intelligence System" згадали після 2007 року, коли почали визначати друге покоління Business Intelligence (BI 2.0), до якого почали включати елементи Text Mining, які по суті передбачив Г.П. Лун у своїй системі для обробки текстових повідомлень.
Зміст терміну Intelligence всебічно розкритий у статті: Intelligence & Intelligence & Intelligence[33].

Коментарі