🎯 Definicja
Business Intelligence (BI) to zestaw narzędzi, usług i procesów służących do transformacji danych w użyteczne informacje biznesowe. Celem BI jest umożliwienie organizacjom podejmowania lepszych decyzji opartych na danych poprzez raportowanie, analizy, wizualizacje oraz samoobsługowe eksplorowanie danych przez użytkowników biznesowych.
🔑 Kluczowe punkty
- BI przekształca dane surowe w raporty, metryki i wizualizacje wspierające decyzje.
- Główne komponenty BI to: raporty, dashboardy, eksploracje danych, i alerty czasowe.
- BI promuje hasło „jednego źródła prawdy” — spójność danych w całej organizacji.
- Narzędzia BI są dostępne także dla użytkowników nietechnicznych (tzw. samoobsługowe BI).
- BI ściśle współpracuje z inżynierią danych, przekształceniami danych (ETL/ELT) i modelowaniem semantycznym.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Cele Business Intelligence
🧭 Przejrzystość i efektywność
BI pozwala uzyskać prosty i spójny przegląd działalności biznesowej przez prezentację danych w formie czytelnych widżetów, wykresów i tabel.
🔄 Automatyzacja
Powtarzalne zadania związane z raportowaniem, budżetowaniem i prognozowaniem są automatyzowane. Dane są aktualizowane dynamicznie – brak konieczności manualnej aktualizacji arkuszy kalkulacyjnych.
📈 Roll-up & Drill-down
- Roll-up: Zagregowany przegląd wskaźników, np. kwartalna sprzedaż wg regionów.
- Drill-down: Możliwość „rozbicia” danych w głąb szczegółów – np. do poziomu konkretnej transakcji.
🧩 Jedno źródło prawdy
Cała organizacja bazuje na tych samych, ustandaryzowanych danych i definicjach metryk. Redukuje to chaos informacyjny i błędy w interpretacjach.
👥 Empowerment użytkowników
Z pomocą narzędzi BI użytkownicy biznesowi (np. marketing, sprzedaż, HR) mogą samodzielnie analizować dane bez zależności od zespołu IT (self-service BI).
Język i rola BI
- Język BI = SQL: Znajomość zapytań SQL to fundament pracy analityka i inżyniera BI.
- Analityk BI: Tworzy raporty, dashboardy, współpracuje z biznesem.
- Inżynier BI/Inżynier danych: Udostępnia jakość i transformację danych do modelu hurtowni, dostraja wydajność zapytań.
Typowe narzędzia BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Superset
- Qlik Sense
- Metabase
💡 Przykład zastosowania
Firma logistyczna korzysta z Power BI do śledzenia wskaźników efektywności dostaw. Menedżerowie mają pulpit z KPI (średni czas dostawy, odsetek reklamacji, wykorzystanie floty), który aktualizuje się codziennie. Gdy metryka „czas dostawy” odbiega od normy, analityk wykonuje drill-down i odkrywa, że problem dotyczy konkretnej trasy w regionie południowym. Dzięki temu decyzje naprawcze są podejmowane szybciej i są oparte na sprawdzonych danych.
📌 Źródła
- What is Business Intelligence – Microsoft
- BI 101 – Tableau Learning
- Business Intelligence vs Data Analytics – IBM
👽 Brudnopis
- BI = transformacja danych w insighty → decyzje
- Cechy: roll-up, drill-down, one source of truth, automation, self-service
- Język: SQL, narzędzia: Power BI, Tableau, Looker, Metabase
- Rola: dashboardy, KPI, współpraca z Data Engineering
- Przykład: “czas dostawy” odstaje → drilldown → wykrycie regionu/problemu
- Self-service pozwala każdemu analizować swoje KPI bez wsparcia IT