Hopp til innhold

Forretningsinnsikt-programvare

Fra Wikipedia, den frie encyklopedi

Programvare for forretningsinnsikt er applikasjonsprogramvarer utformet for å hente, analysere, transformere og rapportere data for forretningsinnsikt. Applikasjonene leser vanligvis data som tidligere har blitt lagret, eksempelvis (men ikke nødvendigvis) fra et datavarehus eller datatorg.

Fremveksten av forretningsinnsikt-programvare

[rediger | rediger kilde]

Fra rundt 1970 til 1990 ble de første omfattende systemene for forretningsinnsikt utviklet av IBM og Siebel (siden kjøpt av Oracle).[1][2] I samme tidsrom oppstod det flere flere små utviklerlag med hver ulike attraktive idéer som også har resultert i produkter som fremdeles brukes av selskaper i dag.[3]

I 1988 organiserte spesialister og leverandører konferansen Multiway Data Analysis Consortium i Roma, hvor et av fokusområdene var å gjøre håndtering og analyse av data mer effektivt og ikke minst mer tilgjengelig for mindre og mer økonomisk begrensede virksomheter.

I 2000 var det mange selskap som tilbød profesjonelle rapporteringssystemer og analyseprogrammer, hvorav noen av dem var eid av store og velkjente programvareprodusenter i USA.[4]

Skybasert forretningsinnsikt

[rediger | rediger kilde]

I årene etter 2000 ble produsenter av programvare for forretningsinnsikt gradvis mer interesserte i å tilby tjenester for forretningsinnsikt også til mindre og mellomstore bedrifter. Rundt samme tid kom fremveksten av lagring og prosessering i skyen.[5] Fordelen med skytjenester er at bedrifter kan slippe unnå store investeringer med å ha egen maskinpark. Dermed kan det kreve mindre investeringer for å komme i gang, men det hender også at man til gjengjeld kan måtte akseptere høyere driftskostnader.

Fra og med 2006 begynte smarttelefoner (med Android og iOS) å bli vanlig, og det ble siden lagt til rette for å konsumere forretningsinnsikt-applikasjoner på mobiler enten ved hjelp av nettsider skalert for mobil eller ved at det ble laget dedikerte mobilapplikasjoner.[6] Nettbasert konsumering har på denne måten lagt til rette for at forretningsinnsikt til enhver tid kan være tilgjengelig i en klient i ens egen lomme, og på denne måten enkelt kan brukes til beslutningsstøtte.

De viktigste generelle kategoriene av forretningsinnsikt-applikasjoner er:

Med unntak av regneark har det tidligere vært vanlig at disse verktøyene enten tilbys som frittstående applikasjoner, som del av en applikasjonspakke, komponenter i et ressursplanleggingssystem (ERP), programmeringsgrensesnitt (API) eller som komponenter av programvare rettet mot en bestemt bransje. Verktøyene er noen ganger pakket inn i datavarehus-apparater.

Gratis produkter med åpen kildekode

[rediger | rediger kilde]

Kommersielle produkter med åpen kildekode

[rediger | rediger kilde]
  • JasperReports: Rapportering, analyse, instrumentpanel
  • Palo: OLAP-tjener, regnearktjener og ETL-tjener
  • Pentaho: Rapportering, analyse, instrumentpanel, datautvinning og arbeidsflytfunksjoner
  • TACTIC: Rapportering, administrasjon, instrumentpanel, datautvinning -og integrasjon, arbeidsflytfunksjoner

Proprietære gratis produkter

[rediger | rediger kilde]
  • Biml-Business Intelligence Markup Language
  • Datacopia
  • icCube
  • InetSoft
  • Splunk

Proprietære produkter

[rediger | rediger kilde]

Referanser

[rediger | rediger kilde]
  1. ^ «History of Business Intelligence Software». business-intelligence.financesonline.com. Besøkt 28. oktober 2018. 
  2. ^ «A Detailed Look At The History Of Business Intelligence Software». comparecamp.com. Besøkt 28. oktober 2018. 
  3. ^ "Integrating Oracle Business Intelligence / Siebel Analytics with Siebel CRM", oracle.com,.
  4. ^ "Applied Multiway Data Analysis", onlinelibrary.wiley.com,.
  5. ^ "Cloud BI: 5 Benefits of Cloud Business Intelligence" Arkivert 29. september 2018 hos Wayback Machine. Arkivert 2018-09-29 hos Wayback Machine, compudata.com,.
  6. ^ "Mobile business intelligence brings benefits -- and barriers", searchbusinessanalytics.techtarget.com,.
  7. ^ Exploring Data Warehouses and Data Quality Published by Spotless Data Retrieved 15 May, 2017]
  8. ^ Exploring Data Analysis Published by Spotless Data Retrieved 15 May, 2017]