ビジネスインテリジェンスはどのように非構造化データを処理しますか？ - ダミー

非構造化マルチメディア対応のデータウェアハウス環境を使用して、企業（銀行）が提供するサービスを比較分析する場合、あなたの競合他社の対応製品

いくつかの基本的なレポートといくつかのクエリを実行して、市場シェア、ポートフォリオのパフォーマンス、およびその他の措置を確認します。また、より高度な分析を行うために、ビジネス分析OLAPツールを使用して、データに対するあらゆる種類のドリルダウン分析を実行して、競合他社に対する企業のパフォーマンスの複雑さを十分に理解してください。

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場合によっては、数字で答えを見つけることができません。過去2ヶ月間に銀行の口座閉鎖が突然増加したとします。どうしたの？

非構造化データの種類

ビジネスインテリジェンスの前提は用語そのものを理解することができます。可能な限り多くの情報源からできるだけ早くできるだけ多くの情報を入手し、何が起きているのか、情報に基づいた行動を取る。この広範な定義の下で、インテリジェンスには、従来のデータウェアハウスでは見つけられない（またはアクセスできない）次の種類の情報を簡単に含めることができます。

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• 競争相手の地元の新聞が、1年間の無料の小切手を提示し、潜在的な顧客が、あなたの銀行の口座

• 競合他社の同じオファーを特徴とするGoogleの広告バナー

• 競合他社の各ウェブサイトへのリンク。彼らが提供する電子バンキングサービスの種類を分析することができます。 - 3 - >

  地域経済専門家とのインタビューで、あなたの銀行が主要な買収対象であり、おそらく来年も現行名義で営業にはならないと書いた証

• この単純な例では、項目がローカルまたは地域的に発生するため、マルチメディア対応のデータウェアハウスからすべての情報にアクセスできると考えられます。 （ "とにかく良い銀行アナリストはおそらくこのすべてを知っているだろう"）

データウェアハウジングのグローバルな例

しかし、この例を世界規模で考えてみましょう。スウェーデンでなぜあなたの会社の売上が滑っているのだろうか？世界的に競争の激しい状況のために、これらのタイプのリアルタイムのインテリジェンス収集機能が必要な場合があります。

たとえば、化学業界の企業が、準データウェアハウス環境（

準 ）のアーキテクチャーを望むのは、単一のデータソースしか持たないため、新しいシステムに持ち込まなければならない）。 過去の情報の約80％が紙面上にあり、クライアントは最終的にその情報を文書管理システムに入力することを検討していました。予算上の理由から、伝統的な履歴データ（文字、数値、日付情報）の変換、新しい着信データのマッピングと変換のみを処理します。ドキュメントは後で処理されます。

同じ主題を扱うすべてのデータを同等に扱うことができる環境を想像してください。データが紙の上にある場合は、画像としてスキャンし、キーワードで索引付けし、従来のデータと同じ環境でアクセス可能にします。この情報にアクセスできるようにすることで、クライアントのビジネスインテリジェンスを大幅に向上させることができます。