ذكاء الأعمال

تتألف ذكاء الأعمال ( BI ) من استراتيجيات ومنهجيات وتقنيات تستخدمها المؤسسات لتحليل البيانات وإدارة معلومات الأعمال بهدف دعم استراتيجيات الأعمال وعملياتها. [ 1 ] [ 2 ] تشمل الوظائف الشائعة لتقنيات ذكاء الأعمال إعداد التقارير ، والمعالجة التحليلية الفورية ، والتحليلات ، وتطوير لوحات المعلومات ، واستخراج البيانات ، واستخراج العمليات ، ومعالجة الأحداث المعقدة ، وإدارة أداء الأعمال ، والمقارنة المعيارية ، واستخراج النصوص ، والتحليلات التنبؤية ، والتحليلات التوجيهية .

تستطيع أدوات ذكاء الأعمال التعامل مع كميات هائلة من البيانات المنظمة، وأحيانًا غير المنظمة، لمساعدة المؤسسات على تحديد وتطوير وخلق فرص أعمال استراتيجية جديدة. وتهدف هذه الأدوات إلى تسهيل تفسير هذه البيانات الضخمة . ومن المفترض أن تحديد الفرص الجديدة وتطبيق استراتيجية فعّالة قائمة على الرؤى الثاقبة من شأنه أن يمنح الشركات ميزة تنافسية في السوق واستقرارًا طويل الأمد، ويساعدها على اتخاذ قرارات استراتيجية. [ 3 ]

يمكن للمؤسسات استخدام ذكاء الأعمال لدعم مجموعة واسعة من القرارات التجارية، بدءًا من القرارات التشغيلية وصولًا إلى القرارات الاستراتيجية. تشمل القرارات التشغيلية الأساسية تحديد موقع المنتج أو تسعيره. أما القرارات التجارية الاستراتيجية فتتضمن تحديد الأولويات والأهداف والتوجهات على أوسع نطاق. في جميع الأحوال، يُعتبر ذكاء الأعمال أكثر فعالية عندما يجمع بين بيانات السوق الذي تعمل فيه الشركة (البيانات الخارجية) وبيانات من مصادر داخلية، مثل المعلومات المالية والتشغيلية. عند دمج البيانات الخارجية والداخلية، نحصل على رؤية شاملة تُنتج "ذكاءً" لا يمكن تحقيقه من أي مصدر بيانات منفرد. [ 4 ]

من بين استخداماتها العديدة، تمكّن أدوات ذكاء الأعمال المؤسسات من اكتساب رؤى حول الأسواق الجديدة، وتقييم الطلب ومدى ملاءمة المنتجات والخدمات لشرائح السوق المختلفة ، وقياس تأثير الجهود التسويقية. [ 5 ]

تستخدم تطبيقات ذكاء الأعمال البيانات المجمعة من مستودع البيانات (DW) أو من سوق البيانات ، ويتم دمج مفهومي ذكاء الأعمال ومستودع البيانات تحت مسمى "BI/DW" [ 6 ] أو "BIDW". يحتوي مستودع البيانات على نسخة من البيانات التحليلية التي تسهل دعم اتخاذ القرارات .

تاريخ

أقدم استخدام معروف لمصطلح " الذكاء التجاري" ورد في موسوعة ريتشارد ميلار ديفينز للحكايات التجارية والتجارية (1865). استخدم ديفينز المصطلح لوصف كيف حقق المصرفي السير هنري فورنيز أرباحًا من خلال تلقي معلومات عن بيئته والتصرف بناءً عليها، قبل منافسيه.

في جميع أنحاء هولندا وفلاندرز وفرنسا وألمانيا، كان لديه شبكة معلومات تجارية متكاملة ودقيقة. ولذلك، كان أول من تلقى أخبار المعارك العديدة التي خيضت، وقد زاد سقوط نامور من أرباحه بفضل تلقيه الخبر مبكراً.

ديفينز، ص  210

يقول ديفينز إن القدرة على جمع المعلومات والتفاعل معها وفقاً لذلك أمر أساسي في مجال ذكاء الأعمال. [ 7 ]

عندما استخدم هانز بيتر لون ، الباحث في شركة IBM ، مصطلح ذكاء الأعمال في مقال نُشر عام 1958، استخدم تعريف قاموس ويبستر للذكاء: "القدرة على فهم العلاقات المتبادلة بين الحقائق المعروضة بطريقة توجه العمل نحو هدف مرغوب فيه." [ 8 ]

في عام 1989، اقترح هوارد دريسنر (الذي أصبح لاحقًا محللًا في شركة غارتنر ) مصطلح " ذكاء الأعمال " كمصطلح شامل لوصف "المفاهيم والأساليب لتحسين عملية صنع القرار في الأعمال باستخدام أنظمة دعم قائمة على الحقائق". [ 9 ] ولم ينتشر هذا الاستخدام على نطاق واسع إلا في أواخر التسعينيات. [ 10 ]

تعريف

بحسب سولومون نيغاش وبول غراي، يمكن تعريف ذكاء الأعمال (BI) بأنه أنظمة تجمع بين:

مع تحليل لتقييم المعلومات المعقدة للشركات والمنافسة لعرضها على المخططين وصناع القرار، بهدف تحسين توقيت وجودة المدخلات لعملية اتخاذ القرار. [ 11 ]

بحسب شركة فورستر للأبحاث ، فإن ذكاء الأعمال هو "مجموعة من المنهجيات والعمليات والهياكل والتقنيات التي تحوّل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى وفائدة تُستخدم لتمكين اتخاذ قرارات أكثر فعالية على المستويات الاستراتيجية والتكتيكية والتشغيلية". [ 12 ] وبناءً على هذا التعريف، يشمل ذكاء الأعمال إدارة المعلومات ( تكامل البيانات ، وجودة البيانات ، وتخزين البيانات، وإدارة البيانات الرئيسية، وتحليل النصوص والمحتوى، وغيرها). لذا، تشير فورستر إلى إعداد البيانات واستخدامها باعتبارهما جزأين منفصلين ولكنهما مترابطان بشكل وثيق ضمن بنية ذكاء الأعمال.

بعض عناصر ذكاء الأعمال هي:

يميز فورستر هذا عن سوق ذكاء الأعمال ، والذي هو "مجرد الطبقات العليا من بنية ذكاء الأعمال، مثل إعداد التقارير والتحليلات ولوحات المعلومات". [ 13 ]

مقارنة بالاستخبارات التنافسية

على الرغم من أن مصطلح ذكاء الأعمال يُستخدم أحيانًا كمرادف للاستخبارات التنافسية (لأن كليهما يدعم عملية صنع القرار )، إلا أن ذكاء الأعمال يستخدم التقنيات والعمليات والتطبيقات لتحليل البيانات الداخلية المنظمة وعمليات الأعمال بشكل أساسي، بينما تجمع الاستخبارات التنافسية المعلومات وتحللها وتنشرها مع التركيز على المنافسين. وإذا فُهمت الاستخبارات التنافسية بشكل عام، فيمكن اعتبارها جزءًا من ذكاء الأعمال. [ 14 ]

بالمقارنة مع تحليلات الأعمال

يُستخدم مصطلحا ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال أحيانًا بشكلٍ متبادل، ولكن توجد تعريفات بديلة. [ 15 ] يرى توماس دافنبورت ، أستاذ تكنولوجيا المعلومات والإدارة في كلية بابسون، أن ذكاء الأعمال يجب تقسيمه إلى الاستعلام ، وإعداد التقارير، والمعالجة التحليلية الفورية (OLAP)، وأداة "التنبيهات"، وتحليلات الأعمال. ووفقًا لهذا التعريف، تُعد تحليلات الأعمال جزءًا من ذكاء الأعمال يركز على الإحصاءات والتنبؤ والتحسين، بدلًا من وظيفة إعداد التقارير. [ 16 ]

البيانات غير المهيكلة

يمكن أن تُنتج العمليات التجارية كميات هائلة من البيانات على شكل رسائل بريد إلكتروني، ومذكرات، وملاحظات من مراكز الاتصال، وأخبار، ومجموعات مستخدمين، ومحادثات، وتقارير، وصفحات ويب، وعروض تقديمية، وملفات صور، وملفات فيديو، ومواد تسويقية. ووفقًا لشركة ميريل لينش ، فإن أكثر من 85% من جميع معلومات الأعمال موجودة بهذه الأشكال؛ وقد لا تستخدم الشركة مثل هذه الوثيقة إلا مرة واحدة. [ 17 ] ونظرًا لطريقة إنتاجها وتخزينها، فإن هذه المعلومات إما غير مُهيكلة أو شبه مُهيكلة .

تُعدّ إدارة البيانات شبه المهيكلة مشكلةً لم تُحلّ بعد في قطاع تكنولوجيا المعلومات. [ 18 ] ووفقًا لتوقعات غارتنر (2003)، يقضي الموظفون الإداريون ما بين 30 و40% من وقتهم في البحث عن البيانات غير المهيكلة وإيجادها وتقييمها. يستخدم ذكاء الأعمال كلا النوعين من البيانات: المهيكلة وغير المهيكلة. يسهل البحث عن الأولى، بينما تحتوي الثانية على كمية كبيرة من المعلومات اللازمة للتحليل واتخاذ القرارات. [ 18 ] [ 19 ] ونظرًا لصعوبة البحث عن البيانات غير المهيكلة أو شبه المهيكلة وإيجادها وتقييمها بشكل صحيح، قد لا تستفيد المؤسسات من هذه المصادر الهائلة من المعلومات، والتي يُمكن أن تؤثر على قرار أو مهمة أو مشروع معين. وهذا قد يؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات غير مدروسة. [ 17 ]

لذلك، عند تصميم حلول ذكاء الأعمال/مستودعات البيانات، يجب مراعاة المشكلات المحددة المرتبطة بالبيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة، بالإضافة إلى تلك المرتبطة بالبيانات المهيكلة.

قيود البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة

توجد عدة تحديات أمام تطوير ذكاء الأعمال باستخدام البيانات شبه المهيكلة. ووفقًا لإنمون ونيسافيتش [ 20 ] ، فإن بعض هذه التحديات هي:

  • الوصول المادي إلى البيانات النصية غير المهيكلة  - يتم تخزين البيانات غير المهيكلة في مجموعة كبيرة ومتنوعة من التنسيقات.
  • المصطلحات  – ثمة حاجة بين الباحثين والمحللين إلى تطوير مصطلحات موحدة.
  • حجم البيانات  – كما ذكرنا سابقاً، تصل نسبة البيانات شبه المهيكلة إلى 85% من إجمالي البيانات. أضف إلى ذلك الحاجة إلى التحليل اللفظي والدلالي.
  • إمكانية البحث في البيانات النصية غير المهيكلة  - يُظهر بحث بسيط عن بعض البيانات، مثل كلمة "تفاحة"، روابط تشير إلى مصطلح البحث المحدد. (إنمون ونيسافيتش، 2008) [ 20 ] يقدمان مثالاً: "عند البحث عن مصطلح "جناية"، يُستخدم مصطلح "جناية"، وفي كل مكان يُشار فيه إلى "جناية"، تظهر نتيجة في مستند غير مهيكل. لكن البحث البسيط غير دقيق، فهو لا يعثر على إشارات إلى جرائم مثل "جريمة"، و"حرق عمد"، و"قتل"، و"اختلاس"، و"قتل غير عمد نتيجة حادث سير"، وما شابه، على الرغم من أن هذه الجرائم تُصنف ضمن الجنايات".

البيانات الوصفية

لحل مشكلات البحث عن البيانات وتقييمها، من الضروري معرفة بعض المعلومات عن المحتوى. ويمكن تحقيق ذلك بإضافة سياق باستخدام البيانات الوصفية . [ 17 ] تقوم العديد من الأنظمة بالفعل بتجميع بعض البيانات الوصفية (مثل اسم الملف، والمؤلف، والحجم، وما إلى ذلك)، ولكن سيكون من المفيد أكثر الحصول على بيانات وصفية حول المحتوى نفسه ، مثل الملخصات، والمواضيع، والأشخاص، أو الشركات المذكورة. ومن التقنيات المصممة لتوليد البيانات الوصفية حول المحتوى: التصنيف التلقائي واستخراج المعلومات . 

ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي

يشمل ذكاء الأعمال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في منصات ذكاء الأعمال لدعم التحليلات الأكثر تقدماً، مثل التحليلات المعززة، مما يعزز تفسير البيانات واكتشاف الرؤى بما يتجاوز أدوات إعداد التقارير والتصور التقليدية. [ 21 ]

الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء التوليدي للأعمال هو تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي ، مثل نماذج اللغة الضخمة ، في مجال ذكاء الأعمال. يُسهّل هذا المزيج تحليل البيانات ويُمكّن المستخدمين من التفاعل معها بشكلٍ أكثر سهولة، مما يُتيح استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من خلال استعلامات اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، تم دمج Microsoft Copilot في أداة تحليلات الأعمال Microsoft Power BI . [ 22 ]

التطبيقات

يمكن تطبيق ذكاء الأعمال على الأغراض التجارية التالية:

مخاطرة

في تقرير صدر عام 2013، صنّفت غارتنر موردي ذكاء الأعمال إلى فئتين: مورد مستقل متخصص، ومورد ضخم موحد. [ 25 ] وفي عام 2019، شهد سوق ذكاء الأعمال في أوروبا تحولاً جذرياً مع صدور اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، التي تُلقي بمسؤولية جمع البيانات وتخزينها على عاتق مستخدم البيانات، مع وجود قوانين صارمة لضمان امتثال البيانات. وقد شهد السوق نمواً مطرداً في أوروبا منذ مايو 2019، تاريخ تطبيق اللائحة العامة لحماية البيانات. وقد أعادت هذه اللائحة تركيز الشركات على مراجعة بياناتها من منظور الامتثال، كما كشفت عن فرص مستقبلية لاستخدام التخصيص ومزودي ذكاء الأعمال الخارجيين لزيادة الحصة السوقية. [ 26 ]

مركز كفاءة ذكاء الأعمال

مركز كفاءة ذكاء الأعمال (BICC) هو فريق يدعم استخدام ذكاء الأعمال في المؤسسة. [ 27 ] منذ عام 2001، تم تطوير مفهوم مركز كفاءة ذكاء الأعمال من خلال تطبيقات في المؤسسات التي اعتمدت ذكاء الأعمال والبرامج التحليلية ذات الصلة .

تفاوت استخدام مصطلح مركز التحكم في ذكاء الأعمال (BICC) بشكل ملحوظ بين التطبيقات في مختلف المؤسسات. وقد أدى تبني مفهوم مركز التحكم في ذكاء الأعمال إلى قيام بعض المؤسسات بإنشاء وحدات تركز على استخدام برامج ذكاء الأعمال في اتخاذ القرارات، مما قد يزيد من القيمة التي تجنيها المؤسسة من تطبيق ذكاء الأعمال لديها. [ 28 ]

يتولى مركز ذكاء الأعمال (BICC) تنسيق الأنشطة والموارد لتيسير اتباع نهج قائم على الحقائق في اتخاذ القرارات داخل المؤسسة. وهو مسؤول عن هيكل حوكمة ذكاء الأعمال واستخدام البرامج التحليلية والمشاريع والممارسات والبرمجيات والبنية التحتية. كما يتولى المركز مسؤولية وضع الخطط والأولويات والبنية التحتية والكفاءات التي تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية باستخدام ذكاء الأعمال والبرمجيات التحليلية. [ 29 ]

مركز الكفاءة التحليلية (ACC)

في السنوات الأخيرة، ظهرت مراكز الخدمات المشتركة القائمة على المعرفة في العديد من المؤسسات. وينصب تركيزها الأساسي على تقديم خدمات التحليلات واستخراج البيانات كخدمة داخلية على مستوى المؤسسة. [ 30 ] ويمكن الإشارة إلى هذا المركز باسم مركز كفاءة التحليلات، أو مركز التميز في التحليلات، أو مركز خدمات التحليلات، أو مركز بيانات ضخمة، أو مختبر البيانات الضخمة.

بحلول نهاية عام 2017، قدّر تقرير صادر عن مؤسسة غارتنر للأبحاث أن حوالي 25% من الشركات الكبيرة لديها وحدة تحليل بيانات متخصصة (أو ما يعادلها) للبيانات والتحليلات. [ 31 ] وعلى عكس مراكز تحليل البيانات التقليدية، لا تُركّز هذه المراكز على إعداد التقارير والتحليلات التاريخية ولوحات المعلومات. تهدف مراكز تحليل البيانات إلى تعزيز قدرات الشركة في مجال البيانات من خلال بناء الخبرات في تحليل البيانات ، وصياغة استراتيجية بيانات، وتحديد حالات استخدام استخراج البيانات، وتشجيع تبني التحليلات داخل المؤسسة. [ 32 ] مع أن مراكز تحليل البيانات التقليدية قد تتحول إلى مراكز تحليل بيانات، إلا أنه من الممكن أيضًا تشكيل مراكز تحليل بيانات جديدة في الواقع العملي.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ديديتش ن. وستانير نو سي. (2016). "قياس نجاح التغييرات في حلول ذكاء الأعمال الحالية لتحسين تقارير ذكاء الأعمال" (ملف PDF) . قياس نجاح التغييرات في حلول ذكاء الأعمال الحالية لتحسين تقارير ذكاء الأعمال. سلسلة محاضرات في معالجة معلومات الأعمال . المجلد  268. دار نشر سبرينغر الدولية. الصفحات 225-236 . doi : 10.1007/978-3-319-49944-4_17 . ISBN  978-3-319-49943-7. S2CID 30910248 . رمز الوصول المغلق
  2. "ما هو ذكاء الأعمال (BI)؟ | IBM" . IBM . 9 أغسطس 2021.
  3. ( رود، أوليفيا (2009). عوامل نجاح ذكاء الأعمال: أدوات لمواءمة أعمالك في الاقتصاد العالمي . هوبوكين، نيوجيرسي: وايلي وأولاده. ISBN 978-0-470-39240-9.)
  4. كوكر، فرانك (2014). النبض: فهم المؤشرات الحيوية لعملك . دار نشر أمبيانت لايت. الصفحات 41-42 . ISBN  978-0-9893086-0-1.
  5. تشوغ، ر. وغراندي، س. (2013). "لماذا ذكاء الأعمال؟ أهمية أدوات ذكاء الأعمال ودمج حوكمة ذكاء الأعمال مع حوكمة الشركات". المجلة الدولية لريادة الأعمال الإلكترونية والابتكار ، المجلد 4، العدد 2، الصفحات 1-14.
  6. جولدن، برنارد (2013). خدمات أمازون السحابية للمبتدئين . جون وايلي وأولاده. ص 234. ISBN  9781118652268تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 يوليو 2014. [...] أدوات ذكاء الأعمال التقليدية أو أدوات تخزين البيانات (يُستخدم المصطلحان بشكل متبادل لدرجة أنهما يُشار إليهما غالبًا باسم BI/DW) باهظة الثمن للغاية [...]
  7. ميلر ديفينز، ريتشارد (1865). موسوعة الحكايات التجارية والتجارية؛ تتضمن ذكريات وحقائق شيقة، وسمات وطرائف مميزة للتجار والمصرفيين وغيرهم في جميع العصور والبلدان . ​​دار نشر دي. أبليتون وشركاه. ص 210. تاريخ الاسترجاع: 15 فبراير 2014. معلومات استخباراتية تجارية . 
  8. لوهن، إتش بي (1958). "نظام ذكاء الأعمال" (ملف PDF) . مجلة آي بي إم للبحوث والتطوير . 2 (4): 314-319 . doi : 10.1147/rd.24.0314 . مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 13 سبتمبر 2008.
  9. دي جيه باور (10 مارس 2007). "نبذة تاريخية عن أنظمة دعم القرار، الإصدار 4.0" . DSSResources.COM . تم الاطلاع عليه في 10 يوليو 2008 .
  10. باور، دي جيه "تاريخ موجز لأنظمة دعم القرار" . تم الاطلاع عليه في 1 نوفمبر 2010 .
  11. سبرينغر-فيرلاغ برلين هايدلبرغ، سبرينغر-فيرلاغ برلين هايدلبرغ (21 نوفمبر 2008). نظرة عامة على الموضوع: ذكاء الأعمال . doi : 10.1007/978-3-540-48716-6 . ISBN 978-3-540-48715-9.
  12. إيفيلسون، بوريس (21 نوفمبر 2008). "نظرة عامة على الموضوع: ذكاء الأعمال" .
  13. إيفيلسون، بوريس (29 أبريل 2010). "هل تريد معرفة آراء كبار محللي البيانات في فورستر حول ذكاء الأعمال ومجال البيانات؟" . مؤرشف من الأصل في 6 أغسطس 2016. تم الاطلاع عليه في 4 نوفمبر 2010 .
  14. كوبيلوس، جيمس (30 أبريل 2010). "ما ليس ثنائي الجنس؟ أوه، لا تفتحوا لي هذا الموضوع... أوه، فات الأوان... ها أنا ذا..." مؤرشف من الأصل في 7 مايو 2010. تم الاطلاع عليه في 4 نوفمبر 2010 .يُعدّ مصطلح "ذكاء الأعمال" مصطلحًا جامعًا غير مُخصّص لمجال مُحدّد، ويشمل جميع أنواع البيانات التحليلية التي يُمكن تقديمها للمستخدمين في التقارير ولوحات المعلومات وما شابه. عند تحديد مجال الموضوع لهذا النوع من الذكاء، يُمكن الإشارة إلى "الذكاء التنافسي"، و"ذكاء السوق"، و"الذكاء الاجتماعي"، و"الذكاء المالي"، و"ذكاء الموارد البشرية"، و"ذكاء سلسلة التوريد"، وما إلى ذلك.
  15. "تحليلات الأعمال مقابل ذكاء الأعمال؟" . timoelliott.com. 9 مارس 2011. تم الاطلاع عليه في 15 يونيو 2014 .
  16. هينشن، دوغ (4 يناير 2010). "التحليلات في العمل: أسئلة وأجوبة مع توم دافنبورت" (مقابلة). مؤرشف من الأصل في 3 أبريل 2012. تم الاطلاع عليه في 26 سبتمبر 2011 .
  17. 1 2 3 راو، ر. (2003). "من البيانات غير المهيكلة إلى المعلومات الاستخباراتية القابلة للتنفيذ" (ملف PDF) . متخصص تكنولوجيا المعلومات . 5 (6): 29-35 . Bibcode : 2003ITPro...5f..29R . doi : 10.1109/MITP.2003.1254966 .
  18. 1 2 بلومبرغ، ر. وأتري، س. (2003). "مشكلة البيانات غير المهيكلة" (ملف PDF) . مراجعة إدارة البيانات : 42-46 . مؤرشف من الأصل (ملف PDF) في 25 يناير 2011.
  19. نيغاش، س (2004). "ذكاء الأعمال" . اتصالات جمعية نظم المعلومات . 13 : 177-195 . doi : 10.17705/1CAIS.01315 .
  20. 1 2 إنمون، ب. و أ. نيسافيتش، "البيانات النصية غير المهيكلة في المنظمة" من "إدارة البيانات غير المهيكلة في المنظمة"، برنتيس هول 2008، ص 1-13
  21. "ما هي ذكاء الأعمال؟ (التعريف والأدوات والأسئلة الشائعة)" . موقع Indeed . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 يناير 2026 .
  22. نوفيت، جوردان (23 مايو 2023). "مايكروسوفت تُدخل روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي إلى مجال تحليل البيانات" . سي إن بي سي . تاريخ الاطلاع: 19 أغسطس 2024 .
  23. 1 2 3 4 فيلدمان، د.؛ هيميلستين، ج. (2013). تطوير تطبيقات ذكاء الأعمال لـ SharePoint . دار نشر أورايلي ميديا، ص 140-141 . ISBN  9781449324681تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 مايو 2018 .
  24. مورو، سيرجيو؛ كورتيز، باولو؛ ريتا، باولو (فبراير 2015). "ذكاء الأعمال في القطاع المصرفي: تحليل للأدبيات من 2002 إلى 2013 باستخدام استخراج النصوص وتخصيص ديريشليت الكامن". أنظمة الخبراء وتطبيقاتها . 42 (3): 1314-1324 . doi : 10.1016/j.eswa.2014.09.024 . hdl : 10071/8522 . S2CID 15595226 . 
  25. أندرو بروست (14 فبراير 2013). "غارتنر تصدر تقريرها السنوي لعام 2013 حول تحليل ذكاء الأعمال" . زد نت . تاريخ الاطلاع: 21 أغسطس 2013 .
  26. من المتوقع أن يشهد نمو ذكاء الأعمال القائم على البرمجيات كخدمة (SaaS) ارتفاعاً كبيراً في عام 2010. (إنفوورلد، 1 فبراير 2010). تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 يناير 2012.
  27. ميلر، ج.، بروتيغام، ب.، وجيرلاخ، س. (2006). مراكز كفاءة ذكاء الأعمال: نهج الفريق لتحقيق الميزة التنافسية. هوبوكين: وايلي
  28. ميلر، ج.، وكويسر، ت. (2008)، منظمة ذكاء الأعمال الحديثة، هايدلبرغ، ماكس ميتريكس جي إم بي إتش
  29. ميلر، ج.، بروتيغام، ب.، وجيرلاخ، س. (2006). مراكز كفاءة ذكاء الأعمال: نهج الفريق لتحقيق الميزة التنافسية. هوبوكين: وايلي
  30. واتسون، إتش جيه (2015). "كيف تُحدث تطبيقات البيانات الضخمة ثورة في عملية صنع القرار". المجلة الدولية لنظرية وتطبيق قواعد البيانات . 20 (1).
  31. سيرلي، ديفيد (2017). "أهم 10 اتجاهات تكنولوجية استراتيجية لعام 2017: تقرير غارتنر لتحليل الاتجاهات" . غارتنر . تم الاطلاع عليه بتاريخ 28 يونيو 2017 .
  32. روني، شوريتز؛ إيلا، براند؛ جيرهارد، ساتزجر؛ يوهانس، بيشوفسهاوزن (2017). "كيفية تنمية القدرات التحليلية داخل المؤسسة؟ - تصميم وأنواع مراكز الكفاءة التحليلية" . وقائع المؤتمر الأوروبي الخامس والعشرين لنظم المعلومات : 389-404 .

فهرس

  • كيمبال، رالف؛ وآخرون  (1998). "مجموعة أدوات دورة حياة مستودع البيانات" (  الطبعة الثانية). جون وايلي وأولاده. ISBN 0-470-47957-4.
  • راوش، بيتر؛ شيتا، علاء؛ عايش، علاء الدين (2013). ذكاء الأعمال وإدارة الأداء: النظرية والأنظمة والتطبيقات الصناعية . سبرينغر فيرلاغ المملكة المتحدة، رقم ISBN 978-1-4471-4865-4..
  • مونوز، جيه إم (2017). ذكاء الأعمال العالمي . روتليدج  : المملكة المتحدة. ISBN 978-1-1382-03686.
  • تشودوري، سوراجيت؛ ديال، أومشوار؛ ناراسايا ، فيفيك (أغسطس 2011). “نظرة عامة على تكنولوجيا ذكاء الأعمال”. اتصالات ACM . 54 (8): 88-98 . دوى : 10.1145 / 1978542.1978562 . S2CID 13843514 .