Transcript 4-هيكل ذكاء الاعمالِ مثل أيّ عمل هناك متطلبات اساسية من البناء

‫ذكاء االعمال‬
‫ومخازن البيانات‬
Business Intelligence
and
data warehouse
‫المحتوي‬
‫مفهوم ذكاء االعمال و االطار الشامل لدعم عملية إتخاذ القرار‬
‫االختالف بين بيانات التشغيل و بيانات دعم القرار‬
‫مفهوم مخازن البيانات من حيث االعداد و التطبيق‬
‫التنقيب عن البيانات و ما هو دورها في دعم إتخاذ القرار‬
‫المعالجة التحليلية على اإلنترنت‬
‫()‪)online analytical processing (OLAP‬‬
‫اثر تطوير لغة االستعالم البنائية (‪ )SQL‬علي دعم‬
‫المعالجة التحليلية على اإلنترنت (‪)OLAP‬‬
‫مفهوم ذكاء االعمال‬
‫و االطار الشامل لدعم عملية إتخاذ القرار‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫ت‬
‫‪-2‬الحاجة‬
‫لتحليل البيانا ِ‬
‫ِ‬
‫االعمال‬
‫‪-3‬ذكاء‬
‫ِ‬
‫االعمال‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء‬
‫ِ‬
‫القرار‬
‫دعم‬
‫ِ‬
‫‪-5‬بيانات ِ‬
‫‪-6‬مخازن البيانات‬
‫‪-7‬المعالجة التحليلية على اإلنترنت‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫إن إتخاذ القرار مسؤلية المدير لذلك تعمل كل نظم المعلومات‬
‫اإلدارية الي دعم عملية إتخاذ القرار من خالل توفير البيانات‬
‫والمعلومات و المعارف التي تتيح لمتخذ القرار المعطيات‬
‫المناسبة التخاذ القرار المناسب‪.‬‬
‫فكلما كانت هذة المعطيات تحاكي طرق تفكير متخذ القرار‬
‫كلما كانت هذة المعطيات تسهل عملية إتخاذ القرار وكلما‬
‫كانت هذة المعطيات بعيدة عن هذا الغرض كلما كانت هذة‬
‫المعطيات تعيق عملية اتخاذ القرار‪.‬‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫مثال‪:‬‬
‫لو اراد مدير إتخاذ قرار بصرف مكافأه للعاملين بالشركة ما‬
‫ماهي المعلومات التي تعين هذا المدير علي إتخاذ الفرار‬
‫المناسب؟‬
‫هل توفير كشف بأسماء العاملين بالشركة تكفي لتحديد قيمة‬
‫المكافأه؟ ام توفير معايير لتقييم األداء افضل؟‬
‫مما الشك فية ان توفير المعيير تقييم األداء هي االكثر فائدة‬
‫للمدير والسبب في ذلك ان هذة المعايير تحاكي طرق تفكير متخذ‬
‫القرار وهذا ما يعرف االن بذكاء االعمال‪.‬‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫لقد اصبحت البيانات العنصر الحاسم في هذا العصر‪:‬‬
‫إن تخزين البيانات (‪)Data Storage‬‬
‫وإدارة البيانات (‪)Data Management‬‬
‫االساس في تصميم وتطبيق قاعدة البيانات‪.‬‬
‫ص َبحا‬
‫َ‬
‫أَ ْ‬
‫إن الهدف االسمي في جمع َ‬
‫وتخ ْزين و إدارة البيانات هو‬
‫َ‬
‫المعلومات التي ُتصب ُح فيما بعد قاعد َة إل ّتخاذ القرارات‬
‫إنتاج‬
‫َ‬
‫الرشيدة والتي من خاللها يتم تطوير نظام دعم قرار (‪)DSS‬‬
‫الذي يعمل علي دعم عمليات إ ّتخاذ القرار‪.‬‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫مع إزدياد تعقيد المعلومات وإتساع نطاق اإلحتياج اليها‬
‫إست ْخالص ُكل ّ المعلومات الضرورية منْ تراكيب‬
‫ومع صعوبة ْ‬
‫َ‬
‫البيانات الجاري استخدامها (‪.)operational database‬‬
‫لذلك ُط ّورت وسيلة حديثة لتخزين البيانات مس ّماة ُمخازن البيانات‬
‫(‪.)data warehouse‬‬
‫يتم استخالص بيانات مخازن البيانات منْ قواعد البيانات الجارية‬
‫(‪ )operational database‬وكذلك من مصادر خارجية ل َتزويد‬
‫ُمخازن البيانات ببيانات أكثر شمولية‪.‬‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫االت ب ي مع مخا لن بلاياتا ل‬
‫ا هتاك ط ق حديثا ل َتحليل ِ ض‬
‫بلاياتا ل‬
‫لدِم بلق ب ‪.‬‬
‫ا لتط ا‬
‫ل‬
‫• بلمعالجا بلتحليليا ِلى بإلتت تا‬
‫(‪online analytical processing )OLAP‬‬
‫تحليل بلاياتا ل‬
‫ا اأد ب ل‬
‫• تحليل َ اياتا ل‬
‫ا بلمتعدّ دة بألاعا لد‬
‫ض مثل‬
‫اِ ل‬
‫ل‬
‫(‪)multidimensional data analysis‬‬
‫‪Data Mining‬‬
‫ب ِلي بلاياتاا‬
‫• بل ُتت ّق ُ‬
‫َ‬
‫• إستخدبم أد َ‬
‫إحصائيا‬
‫با‬
‫من خالل ذلك يمكنن َتحلينل ييمنا بلاياتنا ل‬
‫ا بلمتن و ت‬
‫محتمل لا أشياء غي تقليدي لا‪.‬‬
‫َتميين ِلالينا ل‬
‫ا‬
‫‪-1‬المقدمة‬
‫لقد طور ذكاء االعمال (‪)Business intelligence (BI‬‬
‫ُ‬
‫َ‬
‫َ‬
‫والممارسات لدَ ْعم إ ّتخاذ‬
‫البرمجيات‬
‫بمجموعة من أفضل أدوات‬
‫القرارات في عصر يتضمن الكثير من التحديات مثل‪:‬‬
‫•العولمة‬
‫•صعود أالسواق والتغيرات الحديث‬
‫•كثرة التعليمات و تنوعها‬
‫إن ذكاء االعمال باالضافة الي كونها َت ْ‬
‫َ‬
‫تقنيات‬
‫شتمل ُ علي‬
‫مثل مخازن البيانات و المعالجة التحليلية على اإلنترنت‬
‫(‪ )OLAP‬فهي ت َت َكا ُمل مع كافة وظائف المنظمة‪.‬‬
‫‪-2‬الحاجة لتحليل البيانات‬
‫ُ‬
‫بلمتظماا إلى وهم ايئا بالِمال حيث بتها بل سيلا‬
‫تسعي‬
‫بالساسيا لتحقيق بل َت ُم بل َتجاح بلمتش د‪.‬‬
‫ّ‬
‫بلشغال لا‬
‫بء ِلي بل ُد ُخ ل بلي ياِد لة بلاياتاا‬
‫يعمل أكث من بلمد ل‬
‫(‪ )operational database‬لمتااعا بلصفقا ل‬
‫ا بلي مي لا ب‬
‫ل َتقييم بالدبء حيث بن بلمتظماا تسعي دبئما بلي بل ُتط ّ َ‬
‫بإلست بتيجي تحقق أهدبوه لا بلتتظيمي لا‪.‬‬
‫‪-2‬الحاجة لتحليل البيانات‬
‫ا ُيم لكنننننُ بن ُينننن ّ دَ بلمتظمننننا االمعل من َ‬
‫إن تحليننننل بلاياتننننا ل‬
‫ننناا بلتنننني‬
‫تساِدها ِلي تقييم ضعها بلحالي بلمستقالي‪.‬‬
‫مثال ي ضح مدي حاجا بلمتظما بلي تحليل بلاياتاا‪:‬‬
‫من بلم ض ِاا بلتي تسعي بلمتظماا لالجااا ِليها بالتي‪:‬‬
‫َ‬
‫بلمايعاا َتعمل ُ اص ة طايعيا؟‬
‫•هَل خطا ت يج‬
‫•ما هي بلتساا مئ ُ‬
‫يا للمتظما من بلحصا بلتس يقيا؟‬
‫ذب ِمالء جدّ دَ ؟‬
‫•هَل خطا بلت يج َتج ُ‬
‫لالجااا ِلي هنذة بالسنئلا يجنب تحلينل بلاياتناا بلتني لهنا صنلا اهنذة‬
‫بلم ض ِاا مستخدمين كل بل سائل بلتقتياا بلمتاحا للمتظما‪.‬‬
‫‪-3‬ذكاء االعمال‬
‫يمكن وصف ذكاء االعمال بمجموعة من االدوات والعمليات‬
‫الشاملة المتكاملة والمتماسكة مع بعضها البعض ُتس َتعمل ُ‬
‫وجم ُع وإستكمال و تخزين و تحليل البيانات بغرض‬
‫الستخالص ْ‬
‫لدَعم عملية إ ّتخاذ قرارات االعمال‪.‬‬
‫توفير المعلومات و َتقدمها ْ‬
‫‪-3‬ذكاء االعمال‬
‫َ‬
‫الحقائق المرتبطة ببيئة االعمال‪.‬‬
‫•يعمل مستند على َت َع ّلم و َ ْفه ُم‬
‫•يعمل في إطار َي ْسم ُح ب َتحويل البيانات الي معلومات و المعلومات إلى‬
‫معرفة‪ ،‬والمعرفة إلى حكمة‪.‬‬
‫بخ ْلق "حكمة العمل" و ُت ّ‬
‫• ُيؤ ّث ُر إيجابيا على ثقافة الشركة َ‬
‫وز ُعها إلى‬
‫ُكل ّ المستعملون في منظمة‪.‬‬
‫يشج ُع علي إتخاد القرار مستند على المعرفة المتراكمة‬
‫•‬
‫ّ‬
‫المسجلة (بيانات ّ‬
‫شغالة تأريخية)‪.‬‬
‫لالعمال‬
‫ّ‬
‫‪-3‬ذكاء االعمال‬
‫ب ل َفهمها‬
‫بالِمال من‬
‫يعتا ذكاء‬
‫بالِمال بلمع ّقدت بلتي َيتط ّل ُ‬
‫ل‬
‫ل‬
‫تحليل ِميق للاياتاا بلدبخليا بلخا جيا‪ ،‬مع وا إحتياجاا‬
‫َ‬
‫ماا وي كل مست ياا بلمتظما‪.‬‬
‫مستخدمي بلمعل‬
‫َ‬
‫َ‬
‫هيم‬
‫بلمفا‬
‫من‬
‫إطا‬
‫لكته‬
‫ذبتا‬
‫حد‬
‫وي‬
‫ج‬
‫ت‬
‫ت‬
‫م‬
‫يس‬
‫ل‬
‫إن ذكاء بالِمال‬
‫ُ‬
‫ل‬
‫بلمما ساا بالد با بلتقتياا بلتي ُتساِ ُد ِلي وه ُم بالمكاتاا‬
‫َ‬
‫ص‬
‫بالساسيا للش كا‬
‫لقطاا ِن حالتها‪ .‬ااالضاوا بلي ت وي و َ‬
‫َ‬
‫لخلق بلمي ة بلتتاوسي لا‪.‬‬
‫‪-3‬ذكاء االعمال‬
‫َ‬
‫ذكاء بالِمال يتم من خالل بلخط َ‬
‫بلتاليا‪:‬‬
‫با‬
‫بلشغ َ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫الا (‪)Operational database‬‬
‫بلاياتاا‬
‫•ََ جم ُع َتخ ينُ‬
‫بلشغ َ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫الا وي اياتاا دِم بلق ب‬
‫بلاياتاا‬
‫• َتجمي ُع‬
‫دِم بلق ب ل للحص ل ِلي بلمعل ما ل‬
‫ا‬
‫•"تحليل اياتاا ل‬
‫•ِ ض بلمعل ما ل‬
‫مال‬
‫ا ِلي مستخدمي بلمعل ماا لدَِم ي ب ل بالِ ل‬
‫ا اتننناء ِلننني بلاياتننناا بل َمخ تن ُ‬
‫•"إتخننناذ بلقننن ب ب ل‬
‫ننا بلمج ّمعننن ُا منننع‬
‫بالستم ب وي تحديث هذة بلاياتاا‬
‫تتائج ي ب ب ل‬
‫ا بالِمنال َ منع بالسنتم ب وني‬
‫•"م بياا َتقييم‬
‫ل‬
‫تحديث هذة بلاياتاا‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫ا بلتطايقا ل‬
‫إن ذكاء بالِمال يشتمل ِلي بلتقتيا ل‬
‫ا إلدب ة كاملا‬
‫لد لة حياة بلاياتا ل‬
‫ا ادبء من بلحص ل ِلي بلاياتاا ما يلي ذلك‬
‫من تخ ين تح يل تكامل تحليل م بياا ِ ض بخي ب‬
‫ب شفُا هذة بلاياتاا‪.‬‬
‫تادبء ظائف ذكاء بالِمال ُ ملن بلاياتا ل‬
‫ا بلاسيط لا بلتي تتمثل‬
‫ض بلاياتا ل‬
‫ا‬
‫وي َتج ّم ُع إستخالص بلاياتاا إلى‬
‫بلتحليل ِ ل‬
‫ل‬
‫يص ة مع ّق لد جدب‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫ليس هتاك هيكل محدد لذكاء بالِمال لكتا اين بم ين‪:‬‬
‫متكامل يعمل ِلي تط ي ة‬
‫تطايق‬
‫بال ل‪ :‬يتك ن هيكل ذكاء بالِمال من‬
‫ل‬
‫ل‬
‫م د بحد‪.‬‬
‫بلثاتي‪ :‬يتك ن هيكل ذكاء بالِمال من ايئاا متعددة يعمل ِلي‬
‫تط ي ة بكث من م د‪ِ .‬لى أيا حال‪ ،‬هتاك َاعض بلمالمح بلعا ّم لا‬
‫ل ظائف ذكاء بالِمال‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫ا ‪Data‬‬
‫بلاياتا ل‬
‫بلعتص بلاش ي ‪People‬‬
‫بلعملياا ‪Processes‬‬
‫بالتقتياا ‪Business Intelligence Technology‬‬
‫بإلدب ة ‪Management‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫ا ‪Data‬‬
‫بلاياتا ل‬
‫‪Operational‬‬
‫‪data‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫بلعتص بلاش ي ‪People‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫بلعملياا ‪Processes‬‬
‫‪Extraction,‬‬
‫‪Transformation,‬‬
‫‪Loading‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫‪Data‬‬
‫‪Data Visualization‬‬
‫‪Data‬‬
‫‪mining‬‬
‫‪Reporting‬‬
‫‪tool‬‬
‫‪Query‬‬
‫‪tool‬‬
‫‪OLAP‬‬
‫بالتقتياا ‪Business Intelligence Technology‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫أي ِمل هتاك متطلااا بساسيا من بلاتاء بلتحتي يجب‬
‫مثل ّ‬
‫ت و ها حتي يطاق ذكاء بالِمال بهم هذة بلمتطلااا هي‪:‬‬
‫بإلدب ة ‪Management‬‬
People
Processes
Business Intelligence Technology
Data
Data Visualization
Query
tool
Operational
data
Reporting
tool
Data
mining
OLAP
Extraction,
Transformation,
Loading
Data
warehouse
Management
Data
mart
Governance
Business Intelligence Framework
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫يع و ُتكامل ُ و َت ْخزينُ‬
‫إن الوظيفة االساسية لذكاء االعمال هو َتج ّم َ‬
‫البيانات َ‬
‫َ‬
‫لخ ْلق المعلومات كما هو مبين في الشكل السابق‪.‬‬
‫إن ذكاء االعمال ي ُتكامل مع البشر من خالل تقنيات تضيف قيمة‬
‫إلى اعمالهم‪ .‬هذه القيمة يتم اكتسابها بصفة عامة منْ مستخدمي‬
‫هذه المعلومات في نشاطاتهم اليومية وبشكل خاص من خالل‬
‫إ ّتخاذ القرارات اليومية وهذا ما سوف نعرض لة بالتفصيل في‬
‫االقسام التالية‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫لقد كان إعتماد أنظمة المعلومات التقليدية على ميكنة البيانات‬
‫(‪ )Operational data‬و إعداد التقارير‪.‬‬
‫َ‬
‫أدوات ذكاء االعمال تركز على‬
‫على النقيض من ذلك‪ ،‬فإن‬
‫اإلستعمال المعلومات لخدمة اغراض إستراتيجية وتكتيكية‪.‬‬
‫ولتحقيق هذا الهدف‪:‬‬
‫ترتيب أفضل الممارسات اإلدارية إلدارة البيانات علي‬
‫إستلزم‬
‫َ‬
‫إعتبارها اصل من اصول المنظمة حيث ان ذكاء االعمال اليعتمد‬
‫فقط علي التقنيات وحدها‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫إن من احدث ال َت َط ّورات في هذا المجال إستعمال ُ أساليب إدارة البيانات‬
‫الرئيسية‪.Master data management (MDM) .‬‬
‫إن إدارة البيانات الرئيسية هي مجموعة من المفاهيم و التقنيات‬
‫والعمليات تستهدف تحديد إدارة عناصر البيانات ضمن منظمة‪.‬‬
‫إن هدف )‪(MDM‬الرئيسي أَنْ يوفر تعريف شامل وثابت ل ُكل ّ‬
‫ُ‬
‫وجهات‬
‫ضمنُ بذلك )‪(MDM‬توحيد كل‬
‫البيانات ضمن منظمة‪َ .‬ي ْ‬
‫نظر العاملين بالشركة من إجراءات و تعليمات لالفراد او‬
‫اإلدارات المختلفة‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫هناك فائدة إضافية اال وهي المنهج الدقيق في اإلدارة وإ ّتخاذ‬
‫مزو ُد‬
‫القرارات كل ذلك في إطار قواعد العمل‪ .‬إن ذكاء االعمال ّ‬
‫بطريق لمراقبة صحيح االعمال و معرفة مدي توافق القرارات‬
‫مع اهداف المنظة‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫إن م بياا بِمنال بلشن كاا يتطلنب ذلنك وهنم ديينق لمهامهنا‬
‫مسننؤلياتها‪ ،‬ونني مجننال ذكنناء بالِمننال ي جنند سننائل يااينا‬
‫مع وه اكاشفا ل‬
‫بألدبء بل ئيسي لا‪.‬‬
‫ا‬
‫ل‬
‫()‪)Key peril indicators (KPI‬‬
‫هنننني مقينننناس تنننن ِي كمنننني مننننن خننننالل (مؤشنننن با يميننننا‬
‫ناح بلشن َ‬
‫كا مننن حيننث ينند ة بلشن كا‬
‫أَ تصننتيفيا) بلتنني ُتقن ّي ُم تجن َ‬
‫ِلي تحقيق أهدبولها بإلست بتيجي لا بلم حليا‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫هتاك بت بع ِديدت ملنن )‪ (KPI‬تسنتعمل وني صنتاِا ل‬
‫ا مختلفن لا‬
‫ملن أمثل لا )‪ (KPI‬بالتي‪:‬‬
‫)‪ِ(KPI‬ام‪:‬‬
‫بلمقاييس بلست يا لل احليا طاقا لخطا بالِمال‪،‬‬
‫ايان بلمايعاا االمخ لن ‪،‬‬
‫تقلاا ل‬
‫ا بلطلب ِلي ُمت َت لج‪،‬‬
‫بث بلحمالا بلت يجيا ِلي بلمايعاا ‪،‬‬
‫بيان بمبيعات لكل موظف‪،‬‬
‫بلخ‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫هتاك بت بع ِديدت ملنن )‪ (KPI‬تسنتعمل وني صنتاِا ل‬
‫ا مختلفن لا‬
‫ملن أمثل لا )‪ (KPI‬بالتي‪:‬‬
‫)‪ (KPI‬تم يل‪:‬‬
‫ااحيا كل ّ سهم‪،‬‬
‫هامش بل اح‪،‬‬
‫بلعائد لكل م ظف‪،‬‬
‫تساا بلمايعاا بلي حساااا بلعملا‪،‬‬
‫بلخ‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫هتاك بت بع ِديدت ملنن )‪ (KPI‬تسنتعمل وني صنتاِا ل‬
‫ا مختلفن لا‬
‫ملن أمثل لا )‪ (KPI‬بالتي‪:‬‬
‫)‪ (KPI‬م ب د اش يا‪:‬‬
‫ايان بلمتقدمين بلي بل ظائف‪،‬‬
‫معدل د بن بلعمالا‪،‬‬
‫مدة بستم ب بلعاملين االمتظما‪،‬‬
‫بلخ‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫هتاك بت بع ِديدت ملنن )‪ (KPI‬تسنتعمل وني صنتاِا ل‬
‫ا مختلفن لا‬
‫ملن أمثل لا )‪ (KPI‬بالتي‪:‬‬
‫)‪ (KPI‬تعليم‪:‬‬
‫معدّ الا ّ‬
‫ج‪،‬‬
‫تخ ل‬
‫بِدد بلطالب بلجدد‪،‬‬
‫معدل بإلحتفاظ االطالبل‪،‬‬
‫بلخ‪.‬‬
‫‪-4‬هيكل ذكاء االعمال‬
‫إن تص ّميم )‪ (KPI‬يتم اعد تحديد أهدبف بلمتظما ِلي بلمست ي‬
‫بلحالي بلم حلي بإلست بتيجي لا حتي يتحقق َ اط )‪(KPI‬‬
‫االخط لا بل ئيسي لا بالست بتيجي لا بلمتظم لا يجب مقا تا مدي تحقق‬
‫بهدبف هذة بلخطا‪.‬‬
‫ِلى سايل بلمثال‪ ،‬إذب ب يد ِمل مؤش با ألدبء بلمتظما من‬
‫خالل )‪ (KPI‬وي ايئ لا أكاديميال‪ ،‬وإن من بهم بلمؤش با بلتي‬
‫يجب بلتع ف ِليها هي معدالا بلتخ ج‪ ،‬بِدبد بلطالب بلجدد‪،‬‬
‫معدل بالحتفاظ االطالب‪.‬‬
‫كل هذة بلمؤش با تشكل ييما ألدبء بلمتظما من خالل )‪.(KPI‬‬
‫‪Description‬‬
‫‪Component‬‬
‫‪Data extraction, transformation, and loading (ETL) Tools‬‬
‫ادوات إستخالص‪ ،‬تحويل‪ ،‬وتحميال البيانات‪ ،‬بغرض َت ْجمي ُع‪ ،‬فرز‪ ،‬تكامل ُ‬
‫شغ َ‬
‫البيانات ّ‬
‫َ‬
‫الة لكي تخزن بصورة تدعم قرارات‬
‫البيانات باالضافة الي َت ْجم ُع‬
‫َ‬
‫يانات‬
‫ب ذلك‬
‫المنظمة‪ .‬على سبيل المثال‪ ،‬ل َت ْقرير حصة السوق النسبية بتطلّ ُ‬
‫على ُمن َتجات المنافسين التي قد تكون موجودة في المنظمة او مطلوب‬
‫الحصول عليها من خارج المنظمة‪.‬‬
‫َ‬
‫البيانات علي نوعين رئيسيينَ منْ البيانات‪:‬‬
‫َيحتوي مخزنُ‬
‫ّ‬
‫الشغالة ومنْ مصادر البيانات‬
‫بيانات االعمال َ‪ :‬مستخلصة منْ قاعدة البيانات‬
‫الخارجية‪.‬‬
‫بيانات نماذج االعمال‪ :‬تستنبط من برامج خاصة قادرة علي تميز مشاكل‬
‫المنظمة‪.‬‬
‫َ‬
‫ب علي‬
‫إسترجاع‬
‫المكون علي‬
‫يعمل هذا‬
‫البيانات‪ ،‬تحليل بيانات‪ ،‬وال ُتن ّق ُ‬
‫َ‬
‫ّ‬
‫َ‬
‫البيانات‪.‬‬
‫البيانات في مخزن‬
‫‪ETL Tools‬‬
‫َ‬
‫لصيغة‬
‫المكون مسؤول عن عرض البيانات علي مستخدمي البيانات با‬
‫هذا‬
‫ّ‬
‫األكثر مالئمة‪ ،‬مثل التقرير العاجل أو الخريطة أَو الرسم البياني‪.‬‬
‫‪Data store‬‬
‫‪Data query and‬‬
‫‪analysis tools‬‬
‫‪Data presentation‬‬
‫‪and visualization‬‬
‫‪tools‬‬
‫‪Basic BI Architecture Components‬‬
External data
Extraction,
Transformation,
Loading
ETL
Business data
analysis models
Operational data
Decision support
data
data store
End-user
query tool
End-user presentation
Data visualization
Business Intelligence Architecture component