Abstract: Business Intelligence (BI

Abstract: Business Intelligence (BI) is a concept of applying a set of technologies to convert data into meaningful information. BI
methods include information retrieval, data mining, statistical analysis as well as data visualization. Large amounts of data originating
in different formats and from different sources can be consolidated and converted to key business knowledge. Data mining is used to
search for patterns and correlations within a database of information. Business intelligence (BI) focuses on detail integration and
organization. DM aids BI’s objectives.DM and BI work together to process data and analyze it in a way that eases the workload for the
users and aids with the understanding of the materials/findings. This is accomplished through recognizing relationships in the data and
identifying opportunities and risks of the company. It also allows users to manipulate the data to fulfil their specific user-oriented
objectives. Data mining is the process of searching through data using various algorithms to discover patterns and correlations within a
database of information. Business intelligence, on the other hand, focuses more on data integration and organization. It will combine
data analyse to help managers make operational, tactical, or strategic business decisions. Data mining can be used to aid the objectives
of a business intelligence system.Classification and patterns extraction from customer data is very important for business support and
decision making. Timely identification of newly emerging trends is very important in business process. Large companies are having
huge volume of data but starving for knowledge. To overcome the organization current issue, the new breed of technique is required that
has intelligence and capability to solve the knowledge scarcity and the technique is called Data mining. The objectives of this paper are
to identify the high-profit, high-value and low-risk customers by one of the data mining technique – customer clustering. The paper
explores the concepts of BI, its components, emergence of BI, benefits of BI, factors influencing BI, technology requirements, designing
and implementing business intelligence, and various BI techniques.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ: ข่าวกรองธุรกิจ (BI) เป็นแนวคิดของการใช้ชุดของเทคโนโลยีการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่ละเอียด BIวิธีรวมการเรียกข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นการแสดงข้อมูล จำนวนมากของข้อมูลต้นทางในรูปแบบที่แตกต่างกัน และ จากต่างแหล่งสามารถรวม และแปลงเป็นความรู้สำคัญนี้ ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในฐานข้อมูล ข่าวกรองธุรกิจ (BI) เน้นการรวมรายละเอียด และองค์กร DM ช่วยวัตถุประสงค์ของ BI DM และ BI ทำงานร่วมกันให้ข้อมูลกระบวนการ และวิเคราะห์ในลักษณะที่ลดปริมาณงานสำหรับการผู้ใช้และผู้ป่วยเอดส์ ด้วยความเข้าใจของวัสดุที่การค้นพบ นี่คือสำเร็จ โดยตระหนักถึงความสัมพันธ์ในข้อมูล และการระบุโอกาสและความเสี่ยงของบริษัท มันยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการข้อมูลของเฉพาะผู้ใช้ที่มุ่งเน้นสนองความต้องการวัตถุประสงค์ การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการค้นหาข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในฐานข้อมูลของข้อมูล ข่าวกรองธุรกิจ คง เน้นมากขึ้นในการรวมข้อมูลและองค์กร มันจะรวมวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยตัดสินใจในการดำเนินงาน ยุทธวิธี หรือกลยุทธ์ทางธุรกิจผู้จัดการ การทำเหมืองข้อมูลที่สามารถใช้เพื่อช่วยให้วัตถุประสงค์ระบบการข่าวกรองธุรกิจ แยกประเภทและรูปแบบจากข้อมูลลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับการสนับสนุนธุรกิจ และตัดสินใจ ระบุเวลาของแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ใหม่เป็นสิ่งสำคัญมากในกระบวนการทางธุรกิจ บริษัทขนาดใหญ่มีไดรฟ์ข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลแต่หิวโหยความรู้ การเอาชนะองค์กรปัญหาปัจจุบัน สายพันธุ์ใหม่ของเทคนิคจำเป็นที่มีปัญญาและความสามารถในการแก้ปัญหาการขาดแคลนความรู้ และเทคนิคเรียกว่าการทำเหมืองข้อมูล วัตถุประสงค์ของเอกสารนี้ในการระบุลูกค้า กำไรสูง มูลค่าสูง และความ เสี่ยงต่ำ โดยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล – ลูกค้าคลัสเตอร์อย่างใดอย่างหนึ่ง กระดาษสำรวจแนวคิดของ BI ส่วนประกอบของมัน ของ BI ประโยชน์ของ BI ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ BI เทคโนโลยีความต้องการ ออกแบบและการใช้ข่าวกรองธุรกิจ และเทคนิคต่าง ๆ ของ BI

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ: ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) เป็นแนวคิดของการใช้ชุดของเทคโนโลยีการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่มีความหมายเป็น BI
วิธีการรวมถึงการดึงข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลวิเคราะห์ทางสถิติเช่นเดียวกับข้อมูลการสร้างภาพ
ข้อมูลจำนวนมากที่มาในรูปแบบที่แตกต่างกันและมาจากแหล่งที่แตกต่างกันสามารถรวมและแปลงเป็นความรู้ทางธุรกิจที่สำคัญ
การทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ในการค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในฐานข้อมูลของข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI)
มุ่งเน้นการบูรณาการในรายละเอียดและองค์กร DM ช่วย BI ของ objectives.DM BI
และทำงานร่วมกันเพื่อประมวลผลข้อมูลและวิเคราะห์มันในทางที่ลดภาระงานสำหรับที่ผู้ใช้และผู้ช่วยที่มีความเข้าใจของวัสดุ/ ผลการวิจัย นี้สามารถทำได้โดยการตระหนักถึงความสัมพันธ์ในข้อมูลและระบุโอกาสและความเสี่ยงของ บริษัท นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการกับข้อมูลเพื่อตอบสนองผู้ใช้ที่มุ่งเน้นเฉพาะของพวกเขาวัตถุประสงค์ การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการของการค้นหาผ่านข้อมูลโดยใช้ขั้นตอนวิธีการต่างๆที่จะค้นพบรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในที่ฐานข้อมูลของข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะบนมืออื่น ๆ ที่มุ่งเน้นเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวมข้อมูลและการจัดระเบียบ มันจะรวมข้อมูลวิเคราะห์เพื่อช่วยให้ผู้จัดการให้การดำเนินงานทางยุทธวิธีหรือการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ การทำเหมืองข้อมูลสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยให้วัตถุประสงค์ของ system.Classification ทางธุรกิจและรูปแบบการสกัดจากข้อมูลของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับการสนับสนุนทางธุรกิจและการตัดสินใจ การระบุเวลาที่เหมาะสมของแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่มีความสำคัญมากในกระบวนการทางธุรกิจ บริษัท ขนาดใหญ่ที่มีปริมาณมากของข้อมูลที่หิวโหยแต่ความรู้ เพื่อเอาชนะปัญหาขององค์กรในปัจจุบันสายพันธุ์ใหม่ของเทคนิคที่จะต้องที่มีความฉลาดและความสามารถในการแก้ปัญหาความขาดแคลนความรู้และเทคนิคที่เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูล โดยมีวัตถุประสงค์ของการวิจัยนี้มีการระบุกำไรสูงที่มีมูลค่าสูงและลูกค้าที่มีความเสี่ยงต่ำโดยหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล - การจัดกลุ่มลูกค้า กระดาษสำรวจแนวคิดของ BI ส่วนประกอบของการเกิดขึ้นของ BI ประโยชน์ของ BI, ปัจจัยที่มีอิทธิพล BI, ความต้องการเทคโนโลยีการออกแบบและการดำเนินการทางธุรกิจและเทคนิคBI ต่างๆ