Bài tập Unit 14 Business Intelligence: Ứng dụng BI trong doanh nghiệp - Hướng dẫn chi tiết

Bài luận mẫu môn Trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence) - Unit 14, chương trình Higher Nationals in Computing. Tham khảo ngay Assignment 2 để đạt điểm cao!

• Tác giả: Nguyễn Lê Quang Tuấn Anh
• Người hướng dẫn: Nguyễn Xuân Sâm
• Trường học: BTEC
• Chuyên ngành: Computing
• Đề tài: Business Intelligence
• Loại tài liệu: Assignment
• Năm xuất bản: 2018

Tóm tắt

I. Tổng Quan Business Intelligence Bài Tập Unit 14 và Ứng Dụng BI

Bài viết này đi sâu vào khái niệm Business Intelligence (BI), đặc biệt tập trung vào các bài tập của Unit 14 và ứng dụng thực tiễn của BI. Business Intelligence không chỉ là một công cụ, mà là một quá trình biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, hỗ trợ quyết định kinh doanh hiệu quả. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cốt lõi, các công cụ và kỹ thuật được sử dụng trong BI, và cách chúng có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế. Nội dung này dựa trên tài liệu "Higher Nationals in Computing Unit 14: Business Intelligence Assignment 2". Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu là hai trụ cột chính của BI, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình, xác định các xu hướng và cơ hội tiềm năng, và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Bài viết này sẽ cung cấp các ví dụ cụ thể về cách các công cụ BI như Power BI, Tableau, và Qlik Sense có thể được sử dụng để tạo báo cáo Business Intelligence, dashboard, và KPI. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về tầm quan trọng của việc hiểu rõ dữ liệu, quá trình ETL (Extract, Transform, Load), và xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse) hiệu quả. Cuối cùng, bài viết sẽ đề cập đến các thách thức pháp lý liên quan đến việc khai thác dữ liệu người dùng và tầm quan trọng của việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu. Business Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ xu hướng BI, mang lại lợi ích BI thiết thực cho doanh nghiệp.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của Business Intelligence BI

Business Intelligence (BI) là một tập hợp các quy trình, công nghệ và kỹ thuật được sử dụng để thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, nhằm hỗ trợ việc ra quyết định trong kinh doanh. BI không chỉ dừng lại ở việc tạo ra các báo cáo đẹp mắt; nó còn bao gồm việc hiểu rõ nguồn gốc của dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dữ liệu, và sử dụng dữ liệu để dự đoán các xu hướng và cơ hội tiềm năng. Tầm quan trọng của BI ngày càng tăng trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, khi các doanh nghiệp phải đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. BI giúp các doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và cải thiện hiệu quả hoạt động. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu bán hàng, xác định các sản phẩm bán chạy nhất, và tối ưu hóa chiến lược marketing. Một công ty sản xuất có thể sử dụng BI để theo dõi hiệu suất của các dây chuyền sản xuất, xác định các nút thắt cổ chai, và cải thiện năng suất. Theo tài liệu gốc, BI đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ "effective decision-making".

1.2. Các thành phần chính của một hệ thống Business Intelligence

Một hệ thống BI hoàn chỉnh bao gồm nhiều thành phần khác nhau, mỗi thành phần đóng một vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin. Các thành phần chính bao gồm: (1) Kho dữ liệu (Data Warehouse): nơi lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau; (2) ETL (Extract, Transform, Load): quy trình trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu; (3) OLAP (Online Analytical Processing): công cụ phân tích dữ liệu đa chiều, cho phép người dùng khám phá dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau; (4) Công cụ báo cáo: tạo ra các báo cáo và dashboard để trình bày thông tin một cách trực quan và dễ hiểu; (5) Công cụ phân tích: sử dụng các thuật toán và mô hình để phân tích dữ liệu và tìm ra các xu hướng và cơ hội tiềm năng. Theo tài liệu gốc, việc lựa chọn và triển khai các công cụ và kỹ thuật BI phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống BI đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp. Việc này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các yêu cầu kinh doanh, cũng như kiến thức về các công nghệ và phương pháp luận BI khác nhau.

II. Thách Thức Giải Bài Tập Business Intelligence Unit 14 Hiệu Quả

Việc giải bài tập Business Intelligence trong Unit 14 không chỉ đòi hỏi kiến thức lý thuyết mà còn yêu cầu khả năng áp dụng thực tế các công cụ và kỹ thuật BI. Sinh viên thường gặp khó khăn trong việc chọn lựa công cụ Business Intelligence phù hợp, thiết kế dashboard hiệu quả, và phân tích dữ liệu một cách chính xác. Ngoài ra, việc hiểu rõ các yêu cầu của bài tập và trình bày kết quả một cách rõ ràng và mạch lạc cũng là một thách thức lớn. Việc tìm kiếm hướng dẫn giải bài tập BI và đáp án bài tập BI Unit 14 có thể giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các khái niệm và phương pháp luận BI, nhưng điều quan trọng là phải tự mình thực hành và áp dụng kiến thức để giải quyết các vấn đề thực tế. Tài liệu gốc nhấn mạnh tầm quan trọng của việc "demonstrate the use of business intelligence tools and technologies" thông qua việc chuẩn bị một bài thuyết trình và một bản trình diễn trên dữ liệu thực tế của công ty.

2.1. Khó khăn thường gặp khi làm bài tập về Business Intelligence

Một trong những khó khăn lớn nhất khi làm bài tập về BI là việc lựa chọn công cụ phù hợp. Có rất nhiều công cụ BI khác nhau trên thị trường, mỗi công cụ có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc chọn công cụ phù hợp đòi hỏi sinh viên phải có kiến thức về các tính năng và khả năng của từng công cụ, cũng như hiểu rõ các yêu cầu của bài tập. Ngoài ra, việc thiết kế dashboard hiệu quả cũng là một thách thức. Dashboard cần phải được thiết kế sao cho dễ hiểu, trực quan, và cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng. Điều này đòi hỏi sinh viên phải có kỹ năng thiết kế giao diện người dùng (UI) và kinh nghiệm làm việc với dữ liệu. Cuối cùng, việc phân tích dữ liệu một cách chính xác và đưa ra các kết luận có giá trị cũng là một thách thức. Điều này đòi hỏi sinh viên phải có kiến thức về thống kê, toán học, và các phương pháp phân tích dữ liệu khác.

2.2. Các lỗi phổ biến và cách khắc phục khi giải bài tập BI Unit 14

Một số lỗi phổ biến mà sinh viên thường mắc phải khi giải bài tập BI bao gồm: (1) Không hiểu rõ yêu cầu của bài tập; (2) Sử dụng công cụ không phù hợp; (3) Thiết kế dashboard không hiệu quả; (4) Phân tích dữ liệu không chính xác; (5) Trình bày kết quả không rõ ràng. Để khắc phục những lỗi này, sinh viên cần phải đọc kỹ yêu cầu của bài tập, nghiên cứu các công cụ BI khác nhau, tìm hiểu về các nguyên tắc thiết kế dashboard, và học cách sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu. Ngoài ra, việc tham khảo các ví dụ BI, tình huống BI, và case study BI có thể giúp sinh viên hiểu rõ hơn về cách áp dụng BI vào giải quyết các vấn đề thực tế. Theo tài liệu gốc, sinh viên cần phải "collect feed-back and comments from users to review how well your dashboards design meet user or business requirement and what customization needed for future use."

III. Giải Pháp Ứng Dụng Business Intelligence Phân Tích và Trực Quan Hóa

Giải pháp Business Intelligence tập trung vào phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết và hỗ trợ quyết định kinh doanh. Các công cụ như Power BI, Tableau, và Qlik Sense cho phép người dùng tạo ra các dashboard tương tác, báo cáo Business Intelligence trực quan, và KPI rõ ràng. Quá trình này bao gồm việc xác định các nguồn dữ liệu, làm sạch và biến đổi dữ liệu, và xây dựng các mô hình phân tích để khám phá các xu hướng và mối quan hệ tiềm ẩn. Ứng dụng Business Intelligence không chỉ giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể; nó có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ marketing đến tài chính và bán hàng. BI cho doanh nghiệp giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động, tăng doanh thu, và giảm chi phí. Dữ liệu được thu thập và phân tích có thể liên quan đến Big Data, đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật mạnh mẽ để xử lý và phân tích.

3.1. Sử dụng Power BI Tableau Qlik Sense để tạo báo cáo và dashboard

Power BI, Tableau, và Qlik Sense là các công cụ BI hàng đầu trên thị trường, cung cấp các tính năng mạnh mẽ để tạo ra các báo cáo và dashboard tương tác. Power BI được tích hợp chặt chẽ với hệ sinh thái Microsoft, cho phép người dùng dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Excel, SQL Server, và Azure. Tableau nổi tiếng với khả năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ và đồ thị phức tạp một cách dễ dàng. Qlik Sense cung cấp một nền tảng phân tích dữ liệu liên kết, cho phép người dùng khám phá dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau và tìm ra các mối quan hệ tiềm ẩn. Để tạo báo cáo và dashboard hiệu quả, người dùng cần phải xác định rõ mục tiêu của báo cáo, chọn các chỉ số KPI phù hợp, và thiết kế giao diện người dùng (UI) sao cho dễ hiểu và trực quan. Theo tài liệu gốc, sinh viên cần phải "Design dashboards to show your analysis on pre-processed data. Explain clearly purpose of dashboards and charts."

3.2. Phân tích dữ liệu tìm insight và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Mục tiêu cuối cùng của Business Intelligence là giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu. Điều này đòi hỏi người dùng phải có khả năng phân tích dữ liệu một cách chính xác, tìm ra các insight có giá trị, và trình bày thông tin một cách rõ ràng và mạch lạc. Để phân tích dữ liệu hiệu quả, người dùng cần phải có kiến thức về thống kê, toán học, và các phương pháp phân tích dữ liệu khác. Họ cũng cần phải có khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như SQL, Python, và R. Sau khi phân tích dữ liệu, người dùng cần phải trình bày thông tin một cách rõ ràng và mạch lạc để các nhà quản lý và các bên liên quan khác có thể hiểu được và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Theo tài liệu gốc, "Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence."

IV. Ứng Dụng Business Intelligence Trong Doanh Nghiệp Case Study BI

Ứng dụng Business Intelligence rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của doanh nghiệp, từ marketing đến tài chính và bán hàng. Các case study BI thực tế cho thấy cách các doanh nghiệp sử dụng BI để cải thiện hiệu quả hoạt động, tăng doanh thu, và giảm chi phí. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu bán hàng, xác định các sản phẩm bán chạy nhất, và tối ưu hóa chiến lược marketing. Một công ty sản xuất có thể sử dụng BI để theo dõi hiệu suất của các dây chuyền sản xuất, xác định các nút thắt cổ chai, và cải thiện năng suất. BI trong marketing giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, tối ưu hóa các chiến dịch marketing, và tăng tỷ lệ chuyển đổi. BI trong tài chính giúp các doanh nghiệp quản lý rủi ro, cải thiện hiệu quả đầu tư, và tuân thủ các quy định pháp luật. BI trong bán hàng giúp các doanh nghiệp tăng doanh thu, giảm chi phí bán hàng, và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

4.1. Ví dụ thực tế về ứng dụng Business Intelligence trong Marketing

Trong lĩnh vực marketing, Business Intelligence cho phép các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như website, mạng xã hội, và hệ thống CRM, các nhà tiếp thị có thể xác định các phân khúc khách hàng khác nhau, tạo ra các chiến dịch marketing nhắm mục tiêu, và theo dõi hiệu quả của các chiến dịch. Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu duyệt web của khách hàng, xác định các sản phẩm mà họ quan tâm, và gửi các email quảng cáo cá nhân hóa. Một công ty du lịch có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu đặt phòng của khách hàng, xác định các điểm đến phổ biến, và tạo ra các gói du lịch hấp dẫn. Việc ứng dụng BI trong marketing giúp các doanh nghiệp tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện sự hài lòng của khách hàng, và tăng doanh thu.

4.2. Ứng dụng Business Intelligence trong Tài chính và Bán hàng Case study

Trong lĩnh vực tài chính, Business Intelligence giúp các doanh nghiệp quản lý rủi ro, cải thiện hiệu quả đầu tư, và tuân thủ các quy định pháp luật. Bằng cách phân tích dữ liệu tài chính, các nhà quản lý tài chính có thể xác định các xu hướng tài chính, dự đoán các rủi ro tiềm ẩn, và đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Ví dụ, một ngân hàng có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu tín dụng của khách hàng, xác định các khoản vay có rủi ro cao, và đưa ra các biện pháp phòng ngừa. Trong lĩnh vực bán hàng, Business Intelligence giúp các doanh nghiệp tăng doanh thu, giảm chi phí bán hàng, và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, các nhà quản lý bán hàng có thể xác định các sản phẩm bán chạy nhất, các khu vực bán hàng hiệu quả nhất, và các khách hàng có giá trị nhất. Ví dụ, một công ty sản xuất có thể sử dụng BI để phân tích dữ liệu bán hàng của mình và xác định rằng sản phẩm A đang bán rất chạy ở khu vực X nhưng không được ưa chuộng ở khu vực Y. Dựa trên thông tin này, công ty có thể điều chỉnh chiến lược marketing và bán hàng của mình để tăng doanh thu ở khu vực Y.

V. Pháp Lý và Đạo Đức Khai Thác Dữ Liệu Business Intelligence An Toàn

Việc khai thác dữ liệu người dùng cho mục đích Business Intelligence đặt ra nhiều vấn đề pháp lý và đạo đức. Các doanh nghiệp cần phải tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đảm bảo tính minh bạch trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu, và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Việc vi phạm các quy định về bảo vệ dữ liệu có thể dẫn đến các hậu quả pháp lý nghiêm trọng, bao gồm các khoản phạt lớn và thiệt hại về uy tín. Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng cần phải xem xét các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI và Machine Learning trong BI. Việc sử dụng các thuật toán AI có thể dẫn đến các quyết định phân biệt đối xử hoặc không công bằng, đặc biệt là nếu dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các thuật toán này bị thiên vị. Theo tài liệu gốc, "Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence."

5.1. Các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân và tuân thủ pháp luật

Các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân như GDPR (General Data Protection Regulation) và CCPA (California Consumer Privacy Act) đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt đối với việc thu thập, sử dụng, và chia sẻ dữ liệu cá nhân của người dùng. Các doanh nghiệp cần phải có sự đồng ý rõ ràng của người dùng trước khi thu thập dữ liệu của họ, thông báo cho người dùng về mục đích sử dụng dữ liệu, và cho phép người dùng truy cập, sửa đổi, và xóa dữ liệu của họ. Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng cần phải bảo vệ dữ liệu cá nhân khỏi bị truy cập trái phép, sử dụng sai mục đích, hoặc mất mát. Việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân không chỉ là một yêu cầu pháp lý mà còn là một vấn đề đạo đức. Các doanh nghiệp cần phải xây dựng một văn hóa bảo vệ dữ liệu, đảm bảo rằng tất cả nhân viên đều hiểu rõ các quy định về bảo vệ dữ liệu và thực hiện chúng một cách nghiêm túc.

5.2. Đạo đức trong sử dụng AI và Machine Learning cho Business Intelligence

Việc sử dụng AI và Machine Learning trong Business Intelligence có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra nhiều vấn đề đạo đức. Các thuật toán AI có thể bị thiên vị nếu dữ liệu được sử dụng để huấn luyện chúng bị thiên vị. Điều này có thể dẫn đến các quyết định phân biệt đối xử hoặc không công bằng. Ví dụ, một thuật toán AI được sử dụng để đánh giá đơn xin vay có thể từ chối đơn của những người thuộc một nhóm dân tộc nhất định nếu dữ liệu lịch sử cho thấy rằng những người thuộc nhóm dân tộc này có tỷ lệ vỡ nợ cao hơn. Để đảm bảo rằng AI và Machine Learning được sử dụng một cách đạo đức, các doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các thuật toán này là công bằng và không thiên vị, và rằng các thuật toán này được kiểm tra và giám sát thường xuyên để phát hiện và khắc phục các vấn đề tiềm ẩn.

VI. Tương Lai Business Intelligence Xu Hướng AI và Dự Đoán Kinh Doanh

Tương lai của Business Intelligence hứa hẹn nhiều đổi mới với sự phát triển của AI, Machine Learning, và các công nghệ mới như Thực tế ảo BI. Các xu hướng BI mới bao gồm việc sử dụng Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) để dự báo các xu hướng kinh doanh, tối ưu hóa Planning, Budgeting, và Forecasting. Các công cụ BI ngày càng trở nên thông minh hơn, cho phép người dùng tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. Big Data tiếp tục là một yếu tố quan trọng trong BI, đòi hỏi các doanh nghiệp phải có khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Với sự phát triển của AI và Machine Learning, BI sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, tối ưu hóa hoạt động, và tăng doanh thu.

6.1. Xu hướng phát triển của Business Intelligence trong tương lai

Một trong những xu hướng phát triển quan trọng nhất của Business Intelligence là sự tích hợp ngày càng sâu sắc của AI và Machine Learning. Các thuật toán AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp, phát hiện các xu hướng tiềm ẩn, và đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Ngoài ra, các công cụ BI ngày càng trở nên dễ sử dụng hơn, cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật cũng có thể truy cập và phân tích dữ liệu. Các công cụ BI dựa trên đám mây (cloud-based BI) đang ngày càng trở nên phổ biến, cho phép các doanh nghiệp truy cập dữ liệu và phân tích dữ liệu từ bất cứ đâu. Cuối cùng, các công cụ BI đang ngày càng hỗ trợ nhiều hơn cho các thiết bị di động, cho phép người dùng truy cập dữ liệu và phân tích dữ liệu trên điện thoại thông minh và máy tính bảng.

6.2. Tầm quan trọng của Predictive Analytics và dự đoán xu hướng kinh doanh

Predictive Analytics là một lĩnh vực quan trọng của Business Intelligence, sử dụng các thuật toán và mô hình để dự đoán các xu hướng kinh doanh trong tương lai. Phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự báo doanh thu, dự đoán nhu cầu của khách hàng, và xác định các rủi ro tiềm ẩn. Việc sử dụng Phân tích dự đoán cho phép các doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về Planning, Budgeting, và Forecasting. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng Phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu của khách hàng trong dịp lễ Tết, từ đó điều chỉnh lượng hàng tồn kho và chiến lược marketing của mình. Một ngân hàng có thể sử dụng Phân tích dự đoán để xác định các khách hàng có nguy cơ vỡ nợ, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Higher Nationals in Computing Unit 14: Business Intelligence Assignment 2 Learner’s name: Nguyễn Lê Quang Tuấn Anh ID: GCS200729 Class: GCS0905A Subject code: 1625 Assessor name: NGUYEN XUAN SAM Assignment due: Assignment submitted: March 15, 2023 ASSIGNMENT 2 FRONT SHEET Qualification BTEC Level 5 HND Diploma in Computing Unit number and title Unit 14: Business Intelligence Submission date March 15, 2023 Date Received 1st submission Re-submission Date Date Received 2nd submission Student Name Nguyen Le Quang Tuan Anh Student ID GCS200729 Class GCS0905A Assessor name Nguyen Xuan Sam Student declaration I certify that the assignment submission is entirely my own work and I fully understand the consequences of plagiarism. I understand that making a false declaration is a form of malpractice. Student’s signature Grading grid P3 P4 P5 P6 M3 M4 D3 D4  Summative Feedback:  Resubmission Feedback: Grade: Assessor Signature: Date: IV Signature: Assessment Brief Student Name/ID Number Unit Number and Title 14: Business Intelligence Academic Year 2018 Unit Tutor Assignment Title Assignment 2: Apply BI tools & techniques and their impact Issue Date Submission Date IV Name & Date Submission Format Part I: Project submission. This should be a zip / rar folder of your project, including all necessary files to run your project.

There should be a link to your Tableau work on Tableau Public cloud. Part II: The submission is in the form of a group written report. This should be written in a concise, formal business style using single spacing and font size 12. You are required to make use of headings, paragraphs and subsections as appropriate, and all work must be supported with research and referenced using the Harvard referencing system.

Please also provide a bibliography using the Harvard referencing system. Part III: Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence. You may need to research for specific examples of organizations that use BI tools to enhance or improve their business and evaluate how they can use BI tools for extend their target audience and make them more competitive within the market. Unit Learning Outcomes LO3 Demonstrate the use of business intelligence tools and technologies Assignment Brief (Continued from previous scenario) Your next task is to demonstrate to the board of directors about the ability of applying business intelligence in the company's current business processes.

To demonstrate BI, you need to prepare a presentation about BI and related tools & techniques and a demonstration on real company dataset. For the presentation, you need: - Explain general concept of what is BI - Introduction to some tools / techniques for BI and their application in general For the demonstration, you need: - A (some) data set(s) extracted from the company's business processes. Explain the dataset. - Show how you pre-process data for later analysis, explain each step and it purpose - Design dashboards to show your analysis on pre-processed data.

Explain clearly purpose of dashboards and charts. Suggestions should be made after analysis During the demonstration, you need collect feed-back and comments from users to review how well your dashboards design meet user or business requirement and what customization needed for future use. Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence. You may need to research for specific examples of organizations that use BI tools to enhance or improve their business and evaluate how they can use BI tools for extend their target audience and make them more competitive within the market.

To summary, you need to submit a report in PDF includes 4 parts: your presentation, result of demonstration and review of user feedback, point of view on BI contribution and legal issues. Learning Outcomes and Assessment Criteria Pass Merit Distinction LO3 Demonstrate the use of business intelligence tools and technologies P3 Determine, with examples, M3 Customise the design to ensure D3 Provide a critical review what business intelligence is and that it is user friendly and has a of the design in terms of the tools and techniques functional interface. how it meets a specific user associated with it. or business requirement and identify what P4 Design a business customisation has been integrated into the design.

intelligence tool, application or interface that can perform a specific task to support problem- solving or decision-making at an advanced level. LO4 Discuss the impact of business intelligence tools and technologies D4 Evaluate how for effective decision-making purposes and the legal/regulatory organisations could use context in which they are used business intelligence to extend their target audience P5 Discuss how business M4 Conduct research to identify and make them more intelligence tools can contribute specific examples of organisations competitive within the to effective decision-making. that have used business market, taking security intelligence tools to enhance or legislation into consideration P6 Explore the legal issues improve operations. involved in the secure exploitation of business intelligence tools TABLE OF CONTENTS 1.

Business processes and the mechanisms used to support business decision making: .1 Examine, using examples, the terms 'Business Process' and 'Supporting Processes' .2 Differentiate between unstructured and semi-structured data within an organisation.3 Semi-structured data. Tools and Techniques .2 Microsoft Power BI: .16 ANSWER FOR ASSIGNMENT 2 1. Introduction: Business ideas like "Business Processes" and "Supporting Processes" are the main topics of this essay. Define unstructured and semi-structured data and provide examples.

a description of some of the equipment and software used in business intelligence operations. Examine the various levels of support offered within a corporation for business decision- making. Provide specific examples to support the crucial components of business intelligence capabilities. The report is divided into the two following key sections: • Systems and operational processes that support company decision-making • Compare the technologies and tools related to business intelligence capabilities.

Business processes and the mechanisms used to support business decision making: 2.1 Examine, using examples, the terms 'Business Process' and 'Supporting Processes' 2.1 Businesss process A business process is a series of steps followed by various stakeholders in order to achieve a particular objective. A participant is given a task at each stage of a business process. Other related ideas like business process management and process automation are built on top of it (Kissflow , 2021). At least one of the following components, but not just, makes up a business process: • Task/ Activity • System • Employee(s) • Workflow • Data Organizations develop business procedures to aid in achieving their objectives.

For a company to operate successfully and flourish, business processes must be carried out repeatedly and consistently. Business process architectures can be simple or complicated, depending on the elements involved in the process. Each business process a corporation uses aims to accomplish specific goals. Figure 1 Business process The business process's seven steps: • Step 1: Establish your objectives.

What is the procedure's goal? Why was it made? How will you know if it works? • Step 2: Plan and lay out your procedure. What tactics are required to attain the objectives? This is the overall process roadmap. • Step 3: Determine next steps and assign stakeholders. Identify the various tasks that your teams and machines must complete in order to carry out the strategy.

• Step 4: Put the procedure to the test. Run the procedure on a small scale to observe how well it works. Make any necessary modifications. • Step 5: Put the process into action.

Begin the procedure in a live setting. All stakeholders must be properly communicated with and trained. • Step 6: Keep an eye on the results. Examine the process and its patterns.

Record the process history. • Step 7: Repetition If the process meets the objectives established for it, it should be replicated for subsequent processes.2 Supporting process: Supporting processes work in conjunction with the fundamental processes. Hiring production workers could be a supportive action in the manufacturing scenario. There could also be actions, alternatives, and subprocesses.

Examples of support procedures are: • Management of Human Resources • Monetary management procedures • Management of buildings and properties, upkeep and cleaning, IT procedures for facility management • Purchasing and sourcing procedures (supplier selection processes, purchasing services, purchasing materials, sourcing human and financial resources, etc.) • Processes for Vendor Management • Operational procedures, everyday activities, and organizational management • Processes for Risk Management • Management of Security procedures • The methods of quality management • The procedures for corporate governance Unlike fundamental procedures, they are often the same across enterprises (human resource processes are similar both in the automotive company and in the bank). Since more people are involved, the organizational structure is higher, and other factors contribute to the complexity and sophistication of support systems in larger businesses. In a small organization, a single person may be in charge of a certain support technique or task.2 Differentiate between unstructured and semi-structured data within an organisation.1 Structured data Structured data refers to information that has been prepared and translated into a clear data model. In order to make the raw data easily retrievable and readable using SQL, it is mapped into specified fields.

A great example of organized data is SQL relational databases, which are composed of tables with rows and columns. The relational model of structured data uses memory because it lessens data redundancy. On the other hand, structured data is less flexible and more interconnected. Let's examine some further examples of structured data.

One example is relational data (Marr, B.2 Unstructured data Unstructured data is information that is present just as it is, unaltered. Processing this data is difficult due to its complex structure and formatting. Unstructured data management can organize information from many different sources, including posts on social media, discussions, satellite pictures, IoT sensor data, emails, and presentations. On the other hand, structured data is described as data that follows pre-established data models and is straightforward to analyze.

Examples of structured data include client names that have been alphabetized and credit card numbers that have been properly organized. After defining unstructured data, let's examine some examples of it. Among the examples are Word, PDF, Text, and Media logs.3 Semi-structured data Semi-structured data is information that is not stored in a relational database but has some organizational characteristics that make it easier to examine. Although it may be challenging for some semi-structured data, some processes can be kept in relational databases, and semi-structured data is nevertheless used to conserve space.

One illustration is XML data. Tools and Techniques To start, anyone may now use these tools to undertake data discovery, which was previously only possible for those with advanced analytics abilities. Not only that, but these technologies provide you with the information you need to achieve things like growth, tackle current concerns, collect all of your data in one location, anticipate future results, and much more.1 Oracle BI: Business intelligence software and technologies for use in organizations is called Oracle BI. Customers who use this technology can access almost all business intelligence services, such as dashboards, proactive intelligence, ad hoc reporting, and more.

Because Oracle is a very resilient system, it is also perfect for enterprises that need to analyze large amounts of data (from both Oracle and non-Oracle sources). Other crucial elements are alerts/notifications, versioning, a self-service portal, and data archiving. Figure 2 Oracle BI 3.2 Microsoft Power BI: A set of web-based business analytics tools called Microsoft Power BI excels in data visualization. Users can find trends in real-time, and it contains brand-new connections that let you enhance your advertising game.

Because Microsoft Power BI is web-based, it can be accessed from almost anywhere. Users can also utilize this program to give reports and y p g g p real-time dashboards, as well as to integrate their apps. Figure 3 Microsoft Power BI 3.