Business Intelligence หรือ ธุรกิจอัจฉริยะ เรียกกันทั่วไปว่า BI คือ การนำตัวเทคโนโลยีมาใช้วิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ผู้บริหารหรือเจ้าของธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ฉลาดมากขึ้น และเห็นข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น

ประโยชน์ของ BI

ช่วยให้องค์กรเห็นรูปแบบของข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถกลั่นกรองข้อมูลมาใช้ในงานได้
นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับองค์กรด้วยการใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูล

นิยามของ BI

เป็นกระบรวนการเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ช่วยเปลี่ยนข้อมูลเป็นสารสนเทศ เปลี่ยนสารสนเทศเป็นความรู้ และเปลี่ยนความรู้ให้อยู่ในรูปแบบของกลยุทธ์และแผนงานขององค์กร

ปัจจุบันมี vendor หลายคนที่ให้นิยามของ BI แตกต่างกันไป แต่สิ่งที่เหมือนกันคือจุดประสงค์ที่ได้รับจาก BI จะเป็นไปในทิศทางเดียวกัน

จุดประสงค์ของ BI

การเพิ่มความสามารถให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูล จัดการข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเหมาะสม และจัดการข้อมูลได้มากขึ้น

วิวัฒนาการของ BI

เริ่มตั้งแต่ปี 1980 มีการนำระบบ EIS (Executive Information System – สารสนเทศสำหรับผู้บริหาร) มาใช้ โดยรวบรวมข้อมูลการดำเนินการภายในองค์กรมาวิเคราะห์รวมกัน และแสดงผลออกมา โดยข้อมูลที่รวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่มา และแสดงผลได้หลายมิติ(หลายตาราง) ข้อมูลต่างๆเหล่านี้จะถูกนำมาสร้างรายงานให้ผู้บริหารได้เห็นภาพรวมของการทำงานขององค์กร

ปี 1990 ได้มีการใช้ระบบ data warehouse หรือ ระบบคลังข้อมูลมาเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ โดยข้อมูลที่เก็บจะเป็นทั้งข้อมูลภายในและภายนอกองค์กร รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ความแตกต่างของสองยุคนี้คือ ในยุคปี 90 ได้นำข้อมูลในอดีตที่เดิมคิดว่าไม่มีประโยชน์มาเก็บในฐานข้อมูล ทำให้ผู้บริหารสามารถดึงข้อมูลในอดีตมาใช้ในการตัดสินใจได้ และช่วยให้เห็นแนวโน้มของผลลัพธ์

จากนั้นได้นำเทคโนโลยีใหม่ๆมาประยุกต์ใช้ร่วมกับระบบคลังข้อมูล ทำให้เกิดเป็นระบบ Business Intelligence หรือ BI

ลักษณะของ BI ที่ดี

ลักษณะของ BI ที่ดี คือ การจำกัดความว่า BI ที่ดีควรทำอะไรได้บ้าง ซึ่งแต่ละองค์กรอาจมีลักษณะที่ต้องการต่างกันบ้างตามกลยุทธ์ขององค์กร แต่หลักแล้วลักษณะของ BI ที่ดีมีดังต่อไปนี้

Alignment หมายความว่า การทำระบบ BI ต้องสอดคล้องกับกลยุทธ์ขององค์กร ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ BI ต้องไม่ใช่การรายงานตัวเลข หรือยอดขายของธุรกิจในแต่ละปีเท่านั้น แต่จะต้องบอกเหตุผลถึงความแตกต่างที่เกิดขึ้นได้ เพื่อให้ผู้บริหารสามารถเห็นแนวโน้มทางธุรกิจได้

Intelligence หมายถึง BI ต้องสามารถช่วยให้ผู้ใช้งานจัดการ วิเคราะห์ข้อมูล ดูข้อมูลเชิงลึก ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และช่วยให้ผู้ใช้งานตัดสินใจได้อย่างฉลาดมากขึ้น

Usability หมายถึง ต้องเป็นระบบที่ใช้งานง่าย แม้แต่ผู้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคโนโลยีมากนักก็สามารถใช้งานได้ หรือที่เรียกว่า user friendly ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการทำระบบ BI เพราะหาก interface ของระบบไม่สะดวกใช้งาน หรือยากต่อการใช้งานสำหรับผู้ใช้งาน การนำ BI มาประยุกต์ใช้อาจไม่ประสบความสำเร็จ

Accuracy หมายถึง ข้อมูลที่แสดงต้องเป็นข้อมูลที่ถูกต้อง เป็นข้อมูลที่สะอาด มีความแม่นยำ ไม่ผิดพลาด มีประโยชน์ในการใช้วิเคราะห์ข้อมูล

Connectivity หมายถึง การเชื่อมโยงหลายระบบในธุรกิจได้ เช่น ERP, CRM หรือ Transaction ต่างๆ เป็นต้น เพื่อให้สามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์ได้อย่างสมบูรณ์

Flexibility หมายถึง ระบบ BI ที่ทำต้องมีความยืดหยุ่น สามารถปรับเปลี่ยนได้เมื่อสถานการณ์เปลี่ยน เช่น หากองค์กรเปลี่ยนแผนการทำงานขององค์กร หรือวิถีของพนักงานในองค์กร BI ที่ดีจะต้องปรับเปลี่ยนการทำงานให้สอดคล้องกับการทำงานขององค์กรได้

Portability หมายถึง การทำงานของ software ของ BI ต้องเข้ากันได้กับ hardware หรือระบบปฏิบัติการที่รองรับต่างๆ เช่น linux, unix, os หรือ macOS

Scalability หมายถึง ต้องสามารถรองรับการใช้งานของผู้ใช้งานปริมาณต่างๆได้ โดยการทำงานต้องไม่ผิดพลาด และเป็นการทำงานที่สเถียร

ภาพรวมของสถาปัตยกรรม BI

แบ่งออกเป็น 4 ส่วน

Data warehouse

เป็นแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเก็บข้อมูลทั้งในอดีตและปัจจุบัน ส่งผลให้ผู้ใช้งานสามารถเรียกดูข้อมูลและสารสนเทศได้แบบทันที (real-time)

ข้อมูลที่เก็บเป็นได้ทั้งแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (structured data) คือ ข้อมูลที่อยู่ในรูปของตาราง ตัวเลข ตัวหนังสือ ที่สามารถอ่านเข้าใจได้

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured data) คือ ข้อมูลที่เป็นเชิงสัญลักษณ์ ไม่ใช่ภาษาที่เข้าใจได้โดยทั่วไป

ข้อมูลทั้งหมดจะถูกเก็บใน data warehouse ปัจจุบันข้อมูลทั้งหมดมักเป็นข้อมูลแบบ real-time ผู้ใช้งานสามารถเรียกดูข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้โดยการกด refresh หรือกดปุ่มที่มีไว้ให้

Business Analytics

คือกระบรวนการที่ฝังเครื่องมือเพื่อช่วยเพิ่มความสามารถให้ผู้ใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล จัดการข้อมูล และเรียกดูข้อมูลในคลังข้อมูลได้อย่างเหมาะสม เช่น

report and queries tools
data mining tools
predictive analytics technique

ตัวอย่าง Data mining
คือกระบรวนการที่กระทำกับข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น จากนั้นนำมาประยุกต์ใช้เพื่อการตัดสินใจของผู้บริหาร

ตัวอย่างการใช้เหมืองข้อมูล หรือ data mining เช่น บริษัท Epagogix นำเหมืองข้อมูลมาใช้ทำนายรายได้ของภาพยนต์ หรือ ธนาคารของประเทศออสเตรเลีย (National Australia Bank – NAP) นำเหมืองข้อมูลมาใช้ในการทำนายการวิเคราะห์ทางการตลาด เพื่อดูกลยุทธ์ของคู่แข่งและปรับกลยุทธ์ของตนเอง เพื่อช่วยในการแข่งขันกับคู่แข่ง

Business Performance Management (BPM)

คือ ขั้นตอนที่ผู้บริหารใช้เพื่อจัดการประสิทธิภาพการดำเนินงานขององค์กร โดยจัดการกับกิจกรรมต่างๆที่เกิดขึ้นในองค์กร เช่น การติดตาม(monitoring) การวัดผล(measuring) และการเปรียบเทียบผลการดำเนินการ เพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าและพนักงานในองค์กร รวมทั้งเพื่อให้องค์กรบรรลุวัตถุประสงค์ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของธุรกิจ

User Interface

คือ ส่วนที่ใช้สื่อสารกับผู้ใช้ระบบ เป็นองค์ประกอบที่ใช้แสดงผล เช่น การสื่อสารกับผู้ใช้งานผ่านกระดานแสดงผล(dashboard) โดยใน dashboard เป็นการแสดงผลสารสนเทศที่ได้จากขั้นตอนการวิเคราะห์ธุรกิจ

รวบรวมข้อมูลจากวิดิโอการสอนของ ดร. อัจฉรา ภูอ่าง