Uru:
- Ikike ịkọwa ọkwa ọgụgụ isi azụmaahịa (isi iyi, ETL, ụlọ nkwakọba ihe data, akụkọ) yana nkọwa ziri ezi nke metrik azụmahịa isi (KPI).
- Ikike iji ọgụgụ isi arụpụtara mepụta nkọwa metrik, akwụkwọ SQL na akụkọ akụkọ wee nye nsonaazụ ya na ezigbo data.
- Ikike ịmata ihe egwu dị n'ịgbagwoju anya-na-akpata ọgba aghara yana metrik na-eduhie eduhie na ntinye nyocha nke AI kwadoro.
ọgụgụ isi azụmahịa (BI) bụ ọzụzụ na-anakọta data achụsasịrị nke nzukọ, na-eme ka ọ dị njikere maka nyocha, ma wepụta ozi na-akwado mkpebi site na data a. Maka ọkachamara MIS, BI bụ oyi akwa ebe "data na-atụgharị na mkpebi." Naanị akwụkwọ ndekọ aha enweghị isi; mana "kedu mpaghara ka ngbanwe ahụ belatara n'ọnwa a, gịnị kpatara?" Ọ na-emepụta uru mgbe ọ ghọrọ akụkọ nwere ike ịza ajụjụ ahụ. Na nkeji a, anyị ga-ahụ ọkwa nke BI, nhazi metric ziri ezi, yana ebe ọgụgụ isi na-eme ngwa ngwa na ọnyà na usoro a.
BI architecture n'ozuzu nwere ọkwa ndị a. Sistemụ isi mmalite: Ebe data sitere, dị ka ERP, CRM, e-azụmahịa. Usoro ETL (English Extract-Transform-Load): Usoro nke na-ewepụta data sitere na isi mmalite (Extract), na-ehicha ya ma gbanwee ya na nhazi ọkọlọtọ (Transform) ma na-ebu ya na ebumnuche (Ibu Ibu). Ụlọ nkwakọba ihe data: Ebe nchekwa etiti ebe a na-anakọta data akụkọ ihe mere eme na agbanwe agbanwe maka nyocha. Ngosipụta mkpesa/nyocha: dashboards, akụkọ na ajụjụ ad-hoc. Na agbụ a, àgwà nke oyi akwa ọ bụla na-ekpebi ihe na-esote; Ọ bụrụ na isi iyi ahụ ruru unyi, akụkọ ahụ adịghịkwa unyi.
Na-akọwapụta metrik na KPI nke ọma
Otu metrik bụ uru ọnụọgụgụ tụrụ: ngụkọta ngbanwe, ọnụọgụ iwu. A KPI (Ihe Ngosipụta arụmọrụ igodo) bụ metrik dị egwu na-atụ arụmọrụ megide ebumnuche: "ọnụego ndị ahịa kwa ọnwa n'okpuru 5%". Ọ bụghị metrik ọ bụla bụ KPI; KPI bụ metrik nke ejikọtara na ebumnuche azụmaahịa wee kpalite mkpebi.
Nsogbu kachasị njọ nke ọrụ BI bụ nkọwa metrik na-edoghị anya. Kedu ihe "onye ahịa na-arụsi ọrụ ike" pụtara? Enyere iwu n'ime ụbọchị 30 gara aga ma ọ bụ ụbọchị 90? A na-agụ ndị lọta? Ọ bụrụ na otu abụọ pụtara ihe dị iche iche site na "ọnụọgụ ndị ahịa na-arụsi ọrụ ike," otu dashboard ahụ na-egosi eziokwu abụọ dị iche iche. Ya mere KPI ọ bụla kwesịrị inwe otu ahịrịokwu, nkọwa a nabatara nke ọma. AI ngwa ngwa na-emepụta nkọwa nke nkọwa ndị a; mana ọ dịịrị ngalaba azụmaahịa ikpebi nkọwa nke “ziri ezi”.
NDỤMỌDỤ: Mgbe ị na-emebe KPI, dee ihe atọ: (1) usoro (ihe kpọmkwem bụ ọnụọgụ/ denominator), (2) windo oge, (3) ewepụrụ ikpe. Inwe AI na-ekwu "wepụ ihe mgbagwoju anya na nkọwa nke KPI a dị ka ajụjụ" na-ekpughe echiche zoro ezo.
Nzọụkwụ site na nzọụkwụ: AI-Powered Report Generation
Nzọụkwụ 1 - Kọwaa ajụjụ ahụ. Kedu mkpebi nke akụkọ ahụ ga-emezu? Ihe mgbaru ọsọ dị mkpa dị ka "anyị ga-ekpebi mpaghara anyị ga-atụgharị na mmefu ego na", ọ bụghị "ọ kwesịrị ịdị mma".
Nzọụkwụ 2 - Kọwaa metrik. Jiri usoro, mpio na ihe ndị ọzọ dee KPI achọrọ. Ọgụgụ isi nwere ike imepụta nkọwa nkọwa.
Nzọụkwụ 3 - Mepụta SQL draft. Nye ozi schema maka ọgụgụ isi ma mepụta akwụkwọ ajụjụ. Mana gụọ ma ghọta ajụjụ a tupu ịgba ya.
Nzọụkwụ 4 - Nyochaa na obere data. Gbaa ajụjụ mbụ na obere nlele nwere nsonaazụ ama ama; Jiri aka lelee mkpokọta. SQL nke AI nwere ike bụrụ nke ziri ezi n'ụzọ ziri ezi mana n'ụzọ ezi uche dị na ya ezighi ezi.
Nzọụkwụ 5 - Tinye akụkọ, nwale nkwupụta. AI nwere ike ịmepụta ederede akụkọ maka akụkọ ahụ; ma gosi na ọ bụla causal ebubo ("ya mere ahịa dara").
Ọnyà njikọ na ihe kpatara ya
Njehie kacha dị ize ndụ na BI bụ ịkọwa metrik abụọ na-emekọ ọnụ dịka "otu na-emepụta nke ọzọ". Mmekọrịta bụ mgbe ụkpụrụ abụọ gbanwere ọnụ; Ihe kpatara ya bụ mgbe otu na-akpata ibe ya. Ahịrịokwu ahụ "Ka ahịa ice cream na-abawanye, ikpe mmiri na-abawanye" bụ eziokwu, mana ice cream anaghị ebute mmiri mmiri; Ihe na-akpatakarị bụ oge okpomọkụ (okpomọkụ ihu igwe). Ọgụgụ isi nwere ike ịme ahịrịokwu n'ụzọ dị mfe mgbe ị na-emepụta akụkọ akụkọ; Ọkachamara MIS na-aza ajụjụ ndị a site n'ịjụ "ọ nwere nkọwa ọzọ?" O kwesịrị ịnwale ya. Ma ọ bụghị ya, a ga-eme mkpebi na-ezighị ezi dabere na ihe kpatara ya.
Obere Obere Atọ: Site na ọnụọgụ
Ikpe 1 - Ọnụ nke metrik na-akọwaghị. N'otu ụlọ ọrụ telecom, ọnụ ọgụgụ ndị "ndị debanyere aha na-arụsi ọrụ ike" nke e gosipụtara na ndị isi ụlọ ọrụ bụ nde 2.1, na akụkọ otu ego bụ nde 1.7. Ihe dị iche bụ na otu gụpụtara ụbọchị iri itoolu ka “na-arụsi ọrụ ike” ebe nke ọzọ gụrụ ụbọchị iri atọ. A tụlere ọnụego uto na-ezighi ezi maka izu abụọ ruo mgbe akọwapụtara nkọwa nkịtị. Nkọwa KPI nke otu ahịrịokwu ga-ezere mgbagwoju anya a.
Ikpe 2 - SQL ezighi ezi AI. N'otu onye na-ere ahịa, AI gbakwunyere ahịrị nloghachi na mkpokọta mgbe ị na-emepụta ajụjụ "nkezi nkata maka onye ahịa"; Nsonaazụ dị 12% karịa ọnụ ahịa n'ezie. SQL zuru oke n'ụzọ zuru oke. Mgbe ọkachamara ahụ jiri aka nyochaa mkpokọta ụbọchị amaara, ọ jidere ngbanwe ahụ wee tinye nzacha nloghachi.
Nkeji nke 3 - Ọdịda nke causality. N'ụlọ ọrụ e-azụmahịa, dashboard ahụ nọ na-ekwu "ịre ahịa dị 18% karịa ụbọchị ezigara mkpọsa ozi email" na ndị otu ahụ na-achọ ịbawanye mmefu ego mgbasa ozi. Nnyocha ahụ gosipụtara na mkpọsa ndị ahụ ewepụtalarị oge iji kwekọọ na ụbọchị mgbasa ozi dị elu (oge ego). Ọ bụ oge ahụ, ọ bụghị email ahụ, butere ahịa. Ọ bụrụ na abawanyela mmefu ego na-enweghị ule na otu njikwa, ego ahụ ga-efunahụ ya.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike ngwa ngwa
Ngwa ngwa adịghị ike:
Dee akụkọ ahịa SQL site na tebụl a.
Mgbasa ozi siri ike:
Ọrụ gị: Ị bụ onye nyocha BI na-ege ntị. Dee DRAFT nke ajụjụ SQL dịka eserese dị n'okpuru. Iwu: - Jiri naanị tebụl / ubi enyere; ubi na-adịghị mma.- EXCLUDE na-alaghachi (ọnọdụ = 'Nlaghachi') site na mkpokọta.- Window oge: ụbọchị 30 ikpeazụ.- Ahịrị ikwu okwu site n'ahịrị ihe ajụjụ a na-eme.- Tụọ 1 sample akara nke nwere ike iji aka kwadoro maka ule na njedebe.Schema:Order (id, client_id, date, amount, status)Customer (mentover: netover name, 3 days) akụkụ.
Ngwa ngwa dị ike na-amachi schema, na-amanye iwu azụmahịa (ewezuga nloghachi), ezipụta mpio ahụ, ma rịọ maka mpụta enwere ike igosipụta.
Ndebiri anọ enwere ike iṅomi
1) Nkọwa nkọwa KPI:
Dee nkọwa zuru ezu maka KPI ndị a: usoro (ọnụọgụgụ/ denominator), mpio oge, ikpe ewepụrụ. Tinye mgbagwoju anya ọ bụla na nkọwapụta dị ka ajụjụ.KPI: [aha, eg. "ọnụego ọnụ ahịa ndị ahịa"]
2) SQL nyocha mgbagha:
Nyochaa ajụjụ SQL na-esonụ: enwere ihe ize ndụ nke njehie ezi uche dị na ya, JOIN na-ezighi ezi, ihe nzacha na-efu, ma ọ bụ ngụ abụọ? Dee ihe ziri ezi maka nchọpụta ọ bụla. Agbanwela ajụjụ a, lelee ya. SQL: [ajụjụ]
3) Kpọọ akụkọ + njikwa mkpesa:
Dee nchịkọta ndị isi nkenke site na tebụl rịzọlt dị n'okpuru. Kpọọ aha [Ihe akaebe chọrọ] n'akụkụ nkwuputa kpatara ọ bụla wee tụọ nkọwa nkọwa ọzọ. Naanị dabere na data dị na tebụl. Tebụl: [data]
4) Nyochaa ịdị n'otu nke metrik:
Na akụkọ abụọ dị n'okpuru, metrik nwere otu aha na-enye ụkpụrụ dị iche iche. Edepụtara ndịiche enwere ike na nkọwapụta (window oge, nzacha, mgbako). Akụkọ: [A] [B]
Chart atụnyere: Ezi na njọ KPI
atụmatụ
KPI ọjọọ
KPI dị mma
Nkọwa
"Onye ahịa nọ n'ọrụ"
"Onye ahịa nwere ≥1 dechara usoro n'ime ụbọchị 30 gara aga"
njikọ na iche
Ọ dịghị
"Ọnọdụ n'okpuru ọnụego mfu 5%"
nha nha
ihe mgbagwoju anya
usoro doro anya
ewezuga
ejighi n'aka
Ewezuga nloghachi
Ọ na-akpalite mkpebi?
mba
Ee
Mmejọ ndị nkịtị
- Hapụ metrik ahụ enweghị nkọwa. Ọ bụrụ na ejiri okwu ndị dị ka "arụ ọrụ," "na-aga nke ọma," "mechara" na-enweghị usoro, otu ọ bụla na-agụta dị iche iche.
- Na-agba ọsọ AI's SQL na-enweghị nkwenye. Ajuju ziri ezi nwere ike ghara ezighi ezi; agụta okpukpu abụọ na JOIN na-ezighi ezi bụ ihe a na-ahụkarị.
- Mmekọrịta na-agbagwoju anya na ihe kpatara ya. Iche na "ọ na-abawanye na nke ahụ" pụtara "nke a kpatara ya" ga-eduga ná mkpebi na-ezighị ezi.
- Ihe efu metric ịchụso. Na-emehie ihe dị mma mana metrik na-adịghị ahụkebe dị ka "mkpokọta ọpịpị" dị ka KPI.
- Na-egosi ọnụọgụgụ na-enweghị ọnọdụ. "Turnover 4.2 nde" naanị bụ ihe efu; Ọdịnaya dị mkpa dabere na ọnwa gara aga, ebumnuche, ma ọ bụ mmefu ego.
Kpachara anya: Akụkọ akụkọ sitere na ọgụgụ isi na-eme ka mmadụ kwenye ma dị mma; Nke a na-ebuli ihe egwu dị elu. Ahịrịokwu mara mma nwere ike ibute ebubo ụgha nke kpatara ya. Jiri ihe akaebe nwalee nkwupụta nke ọ bụla "n'ihi na" na "ya mere".
Na nchịkọta
ọgụgụ isi azụmahịa bụ oyi akwa nke na-agbanwe data gbasasịrị ka ọ bụrụ mkpebi ma mejupụtara isi iyi, ETL, ụlọ nkwakọba data na agbụ akụkọ. KPI bụ metrik dị oke egwu jikọtara ya na ebumnuche azụmahịa, yana usoro akọwapụtara nke ọma na ihe ndị ọzọ; metrik na-akọwaghị bụ njehie BI na-adịkarị. Ọgụgụ isi na-enye ọsọ dị ukwuu n'ịmepụta nkọwa KPI, akwụkwọ SQL na akụkọ akụkọ; mana SQL ọ bụla ga-enwerịrị ezi uche ziri ezi, ọnụọgụ ọ bụla ga-akwadorịrị site na data ama ama, na nkwupụta ihe kpatara ya ga-eji ihe akaebe nwalee. Mmekọrịta abụghị ihe kpatara ya; Akụkọ mmiri mmiri anaghị ekwe nkwa izi ezi.
Ọrụ ngwa
Chepụta “ọnụego mmecha” KPI maka ikpo okwu usoro ịntanetị. (1) Dee nkọwa otu ahịrịokwu nwere usoro, mpio oge na ihe ndị ọzọ (dịka ọmụmaatụ, agụọla ndebanye aha kagburu?). (2) Mepụta atụmatụ dị mfe (ndebanye aha, nkuzi, agamnihu) wee nweta akwụkwọ SQL maka KPI a yana ngwa ngwa siri ike. (3) Chọta opekata mpe otu ihe egwu enwere ike ịgụta ọnụọgụ abụọ ma ọ bụ nzacha na-ezighi ezi na ajụjụ a. (4) Bipụta nchịkọta ndị isi nke nkwubi okwu ahụ wee kaa akara nkwudo ọ bụla kpatara na ya. (5) Tọọ ihe atụ nke ọnyà njikọ-akpata ma kọwaa otu ị ga-esi nwalee ya.
ndetu
- [] Formula, windo oge na ewepụrụ KPI ọ bụla ka edere.
- [ ] Agụrụ m wee ghọta SQL sitere na ahịrị AI site na ahịrị.
- [ ] Eji m data m amachaghị kwado ajụjụ a.
- [ ] Eji m ihe akaebe nwalee ihe ọ bụla kpatara ya na akụkọ ahụ.
- [] Eji m akara nrịbama mee nọmba ọ bụla (ebumnobi/oge ikpeazụ).
- [ ] Enwetara m nkwenye n'ofe otu na nkọwa metrik.