İş zekası

İş Zekası veya kısaca: BI (İngilizce: Business intelligence), iş amaçları için ham veriyi anlamlı ve kullanışlı bilgiye dönüştüren teoriler, metodolojiler, süreçlerin, mimarilerin ve teknolojilerin bir kümesidir. BI yeni fırsatlar tanımlamak ve geliştirmeye yardım etmek için büyük miktarlarda bilgi yönetir. Yeni fırsatların ve etkili strateji gerçekleştirmek için bir rekabet piyasası avantajı ve uzun soluklu kararlılık sağlar.
BI (Business Intelligence = İş Zekası) teknolojileri iş operasyonlarının geçmiş, günümüz ve gelecekteki durumlarının incelenmesini sağlar. İş zekası teknolojilerinin yaygın fonksiyonları raporlama, güncel analitik ilerleme, analitiksellik, veri madenciliği, süreç madenciliği, karmaşık olay işleme, iş performans yönetimi, metin madenciliği, tahmin analitiği ve bakış açılı analitik.
Dönem iş zekası rekabetik zeka ile eş anlamlı olmasına rağmen (çünkü her ikisi de karar vermeyi destekler) rekabetik zeka bilgiyi şirket rakiplerine odaklı konulara yayıp, analiz edip bir araya getiriyorken, BI analiz etmek için teknolojileri, süreçleri ve uygulamaları kullanır. Genişçe anlatırsak, iş zekası rekabetik zekanın alt kümelerini içerir.

Tarih

IBM araştırmacısı Hans Peter Luhn 1958 yılındaki makalesinde iş zekası terimini kullandı. O zekayı, istenilen hedeflere doğru ilerlemek için aksiyon kılavuzu gibi bir yöntem içinde sunulan gerçeklerin biribirleriyle ilişkisini kavrama yeteneği olarak tanımladı.
Bugünkü bildiğimiz iş zekasının 1960'ta başlayan ve 1980’lerin başından ortasına kadar gelişen karar destek sistemlerinden geliştiği söylenebilir. DSS planlama ve karar vermeye yardımcı olmak için oluşturulmuş bilgisayar destekli modellerden türetilmiştir. 1980’lerin sonunda DSS’den veri ambarları, Çalıştırılabilir Bilgi sistemleri, OLAP ve iş zekası ortaya çıkmıştır. 
1989 yılında Howard Dresner (Daha sonra Gartner Grup analisti olmuştur) iş zekasını bir şemsiye dönemi olarak tanımlamak için gerçek tabanlı destek sistemleri kullanarak iş karar vermeyi gelşiştirmeye yarayan metotlar ve kavramlar olduğunu söylemiştir. 1990’ların sonuna kadar bu kullanım yaygın değildi.

İş zekası ve veri ambarı

Genelde BI uygulamaları bir veri ambarından veya bir veri ambarı rehberinden topladığı veriyi kullanır. Bir veri ambarı işlemsel verinin bir kopyasıdır böylece karar verme desteğini kolaylaştırır. Bununla birlikte tüm veri ambarları iş zekası için kullanılmaz. Bir veri ambarı için tüm iş zekası uygulamaları gerekmemektedir.
İş zekası ve veri ambarı kavramlarını ayırt etmek için Forrester Araştırma iş zekasını iki yolla tanımlar:
Geniş tanımının kullanımı: İş zekası iş amaçları için ham veriyi anlamlı ve kullanışlı bilgiye dönüştüren teoriler, metodolojiler, süreçlerin, mimarilerin ve teknolojilerin bir kümesidir. Bu tanımı kullandığımızda iş zekası veri bütünleştirme, veri kalitesi, veri ambarı, yüksek veri yönetimi, metin ve içerik analizi ve Bilgi Yönetim bölümünde toplanmış diğer birçoklarını da kapsamış olur. Bu yüzden Forrester veri hazırlığı ve veri kullanımını ikiye ayırır fakat iş zekasının mimari yapısının bölümlerini birbirine yakından bağlar.
Forrester ikinciyi de, daha dar bir açıdan iş zekasını BI mimari yapısının sadece en üst katmanına işaret ederek raporlama, analitik ve kontrol paneli olarak tanımlamıştır.

İş zekası ve iş analitiği

Thomas Davenport iş zekasının sorgulama, raporlama, OLAP içerisinde bölünebileceğini ve iş analitiğinin bir uyarı aracı olacağını tartışır. Bu tanımlamada iş analitiği BI‘ın istatistik, tahmin, optimizasyon tabanlı bir alt kümesidir.