پروژه پاورپوینت بررسی و تحلیل هوش تجاری تکنیک‌ها اجزا اهداف و پایگاه داده تحلیلی

خلاصه ای از پروژه:

📥 **هوش تجاری**

این پروژه به بررسی جامع هوش تجاری (BI) می‌پردازد. هدف این پروژه ارائه درکی کامل از سیستم‌های هوشمند، ساختار BI، تکنیک‌های مورد استفاده در BI و اهمیت کیفیت داده در این حوزه است.

**توضیحات محصول:** این مستند PDF به بررسی عمیق هوش تجاری (BI) می‌پردازد. این پروژه شامل تعاریف، ساختار، اهداف، اجزا و تکنیک‌های مورد استفاده در BI است. همچنین به بررسی کیفیت داده و نقش آن در سیستم‌های BI می‌پردازد. مفاهیم کلیدی مانند OLAP، OLTP، Data Warehousing و Data Mining نیز به طور کامل شرح داده شده‌اند.

🎯 **مناسب برای:** این پروژه برای دانشجویان رشته‌های مهندسی صنایع، مدیریت، فناوری اطلاعات و سایر رشته‌های مرتبط که به دنبال درک عمیق‌تری از هوش تجاری هستند، مناسب است. همچنین برای متخصصان و مدیرانی که قصد دارند از BI در سازمان خود استفاده کنند، مفید خواهد بود.

📂 **ویژگی‌های فایل:** این فایل PDF شامل تعاریف کلیدی، ساختار BI، تکنیک‌های مورد استفاده، بررسی کیفیت داده، اصول طراحی پایگاه داده تحلیلی و نقشه راه سیستم‌های هوش تجاری است. مزایای این فایل شامل ارائه اطلاعات جامع و سازمان‌یافته، پوشش مفاهیم اساسی و پیشرفته، و ارائه دیدگاه عملی در مورد استفاده از BI در سازمان‌ها است.

این پروژه به بررسی تکنیک‌های مختلف مورد استفاده در هوش تجاری، از جمله OLAP (پردازش تحلیلی برخط)، OLTP (پردازش تراکنش برخط)، Data Warehousing (انبار داده)، Data Mining (داده‌کاوی) و سایر سیستم‌های مرتبط می‌پردازد.

در این پروژه، تفاوت‌های بین OLAP و OLTP به طور کامل بررسی شده است. OLAP برای تحلیل داده‌ها و پشتیبانی از تصمیم‌گیری استفاده می‌شود، در حالی که OLTP برای انجام عملیات روزانه و ثبت تراکنش‌ها کاربرد دارد.

پایگاه داده تحلیلی (Data Warehouse) به عنوان یک مخزن داده متمرکز و جمع‌آوری شده از منابع مختلف معرفی شده است. این پایگاه داده برای پشتیبانی از سیستم‌های تصمیم‌یار (DSS) استفاده می‌شود و داده‌ها به صورت بایگانی شده، سرجمع شده و سازمان‌یافته ذخیره می‌شوند.

با دانلود این پروژه آماده و دانشجویی، به کامل‌ترین آرشیو پروژه‌های هوش تجاری دسترسی پیدا کنید و از دانلود آسان و سریع آن بهره‌مند شوید. این پروژه آماده برای استفاده، به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از هوش تجاری پیدا کنید.

عناوین و فهرست کلی پروژه:

“`
# هوش تجاری
– تعريف سيستم هوشمند
– ساختار BI
– تعريف هوش تجاری (BI)
– دلايل داشتن سيستم های مبتنی بر BI
– اهداف BI
– اجزای BI
– تکنيک های استفاده شده در BI
– On-Line Analtical Processing
– On-Line Transaction Processing
– Data Warehousing
– Data Mining
– Intelligent Decision Support System
– Intelligent Agent
– Knowledge Management System
– Supply Chain Management
– Customer Relationship Management
– Enterprise Resource Planing
– Enterprise Information Management
– کيفيت داده
– خصوصيات داده های با کيفيت
– دسته بندی داده های بدون کيفيت
– مشخصات سيستمِِ با داده های بدون کيفيت
– اثر داده های بدون کيفيت بر روی سيستم
– 12قدم جهت تصحيح داده
– مراحل کاری پاکسازی داده
– دانش
– مراحل انجام يک پروژة مهندسی
– نقشه راه سيستم های هوش تجاری
– ساختار تيم ساخت پروژه
– اصول طراحی پايگاه داده تحليلی
– مروری بر تعريف پايگاه داده تحليلی
– تفاوت با پايگاه داده عملياتي
– مشخصات پايگاه داده تحليلی
– تعريف هوش تجاری از منظر پايگاه داده تحليلی
– سير تکاملی تکنولوژی های هوش تجاری
– The Corporate Information Factory (CIF)
– ملاحظاتی كه در طراحی يك پايگاه داده تحليلی بايد لحاظ كرد
– ملاحظات ساخت پايگاه داده تحليلی
– مراحل ساخت پايگاه داده تحليلی
– معماری پايگاه داده تحليلی
– سيستم های هوشمند
– ساختار BI
– تعريف هوش تجاری (1)
– تعريف هوش تجاری (2)
– تعريف هوش تجاری (3)
– تعريف هوش تجاری (4)
– BI در عمل
– يک کاربرد از BI
– برخی از کاربردهای برنامه های تصميم يار BI
– Click-Stream
– دلايل داشتن سيستم های مبتنی بر هوش تجاری
– BI اهداف
– اجزای BI
– تکنيک های استفاده شده در هوش تجاری
– OLAP (On-Line Analytical Processing)
– OLTP (On-Line Transaction Processing)
– مقايسه جنبه های متفاوت OLAP , OLTP
– پايگاه داده تحليلی (Data Warehouse)
– خصوصيات پايگاه داده تحليلي
– سطوح پايگاه های داده تحليلي
– (Data Mining ) داده کاوی
– معماری چند لايه
– Intelligent Decision Support System
– Intelligent Agent
– ويژگی های عامل ها
– Knowledge Management System
– Supply Chain
– Supply Chain Management
– فوايد ساخت سيستم مبتنی بر SCM
– مشکلات SCM وعلل آن
– Customer Relationship Management
– ERP (Enterprise Resource Planing)
– Enterprise Information Management
– وظايف Enterprise Information Management
– کيفيت داده؟
– خصوصيات داده های با کيفيت
– دسته بندی اشکالات کيفی داده
– دسته بندی داده های بدون کيفيت (ادامه)
– مشخصات سيستمِِ با داده های بدون کيفيت
– اثر داده های بدون کيفيت بر روی سيستم
– 12قدم جهت تصحيح داده
– 12قدم جهت تصحيح داده (ادامه)
– مراحل کاری پاکسازی داده
– دانش
– منابع دانش
– انواع دانش
– چرخة حيات دانش (1)
– چرخة حيات دانش (2)
– روش های ذخيره سازی دانش
– روش های اخذ دانش
– Precision Knowledge Aquisition
– انجام مراحل PKA بر مبنای استراتژی Blackboard
– مديريت دانش
– چرخة حيات مديريت دانش
– مؤلفه های Sense Making
– مؤلفه های ايجاد دانش
– مراحل انجام يک پروژه مهندسی
– نقشه راه هوش تجاری
– نقشه راه توليد يک پروژة هوش تجاری(1)
– مرحلة هدف و منظور
– مرحلة طرح ريزی
– مرحلة تحليل تجاری
– مرحلة طراحی
– مرحلة ساخت
– مرحلة نصب و استقرار
– ارزيابی وضعيت تجاری
– ارزيابی زير ساخت Enterprise
– طرح ريزی پروژه (Planing)
– اجرای موازی نقشة راه ساخت يک پروژة BI
– ملاحظات نقشه راه سيستم های هوش تجاری (2)
– ساختار تيم پروژه
– ساختار تيم پروژه BI
– تِيم سازنده هسته اصلی سيستم (Core)
– تيم کاربردی نمودن هسته اصلی (Extended)
– تامين کنندگان عمده BI/OLAP
– اصول طراحی پايگاه داده تحليلی
– مروری بر تعريف پايگاه داده تحليلی
– تفاوت با پايگاه داده عملياتي
– مشخصات پايگاه داده تحليلی
– تعريف هوش تجاری از منظر پايگاه داده تحليلی
– سير تکاملی تکنولوژی های هوش تجاری
– The Corporate Information Factory (CIF)
– مولفه های CIF
– ملاحظاتی كه در طراحی يك پايگاه داده تحليلی بايد لحاظ كرد
– ملاحظات ساخت پايگاه داده تحليلی
– مراحل ساخت پايگاه داده تحليلی
– ابزار های سطح پايين (Back-End) پايگاه داده تحليلي
– نوسازی داده در پايگاه داده تحليلی (Refreshment)
– نوسازی داده…(ادامه)
– خصوصيات مدل داده ای پايگاه داده تحليلی
– معماری پايگاه داده تحليلی
– سرويس دهنده های پردازش تحليلی بر خط
– ROLAP
– MOLAP
– HOLAP
– مزايا و معايب سرويس دهنده های OLAP
– مدل مفهومی پردازش تحلیلی بر خط رابطه ای
– مكعب داده
– جدول واقعيت
– جدول ابعاد
– داده های چندبعدي
– مراجع
“`