دانلود مقاله تجسم داده های IOT برای هوش تجاری در امور مالی شرکت
چکیده
مقدمه ای بر هوش کسب و کار
پیشینه هوش کسب و کار و تصویر سازی از داده ها
چارچوب تصویر سازی از داده های کارآمد مبتنی بر اینترنت اشیا پیشنهاد شده (IoT- EDVF)
تجزیه و تحلیل شبیه سازی و یافته ها
نتیجه گیری و بحث
منابع
Abstract
Introduction to business intelligence
Background to the business intelligence and data visualization
Proposed IoT-based efficient data visualization framework (IoT- EDVF)
Simulation analysis and findings
Conclusion and discussions
References
چکیده
هوش تجاری (BI) شامل تحقیقات تجاری، داده کاوی، تجسم داده ها، ابزارهای داده، زیرساخت ها و بهترین شیوه ها برای کمک به کسب و کارها در انتخاب های بیشتر مبتنی بر داده است. ویژگی های چالش برانگیز هوش تجاری شامل نقض داده ها، مشکل در تجزیه و تحلیل منابع داده های مختلف و ضعیف است. کیفیت داده ها از عوامل ضروری در نظر گرفته می شود. در این مقاله، چارچوب بصری داده کارآمد مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT- EDVF) برای تقویت ریسک نشت، تجزیه و تحلیل منابع داده های متعدد و مدیریت کیفیت داده برای هوش تجاری در امور مالی شرکت پیشنهاد شده است. مدیریت تجزیه و تحلیل شرکتی برای بهبود داده ها معرفی شده است. ریسک سیستم تجزیه و تحلیل و پیچیدگی منابع مختلف می تواند امکان دسترسی به هوش تجاری را فراهم کند. تجزیه و تحلیل ریسک مالی برای بهبود ابتکار مدیریت کیفیت داده ها اجرا می شود و به استفاده از معیارهای اصلی موفقیت، که برای نیازها و اهداف فردی ضروری هستند، کمک می کند. نتایج آماری تحلیل شبیه‌سازی افزایش عملکرد را با پاسخ تاخیر کمتر 5 میلی‌ثانیه و بهبود تحلیل درآمد با بهبود 29.42 درصدی نسبت به مدل‌های موجود نشان می‌دهد که قابلیت اطمینان چارچوب پیشنهادی را اثبات می‌کند.
توجه! این متن ترجمه ماشینی بوده و توسط مترجمین ای ترجمه، ترجمه نشده است.
Abstract
Business intelligence (BI) incorporates business research, data mining, data visualization, data tools,infrastructure, and best practices to help businesses make more data-driven choices.Business intelligence's challenging characteristics include data breaches, difficulty in analyzing different data sources, and poor data quality is consideredessential factors. In this paper, IoT-based Efficient Data Visualization Framework (IoT- EDVF) has been proposed to strengthen leaks' risk, analyze multiple data sources, and data quality management for business intelligence in corporate finance.Corporate analytics management is introduced to enhance the data analysis system's risk, and the complexity of different sources can allow accessing Business Intelligence. Financial risk analysis is implemented to improve data quality management initiative helps use main metrics of success, which are essential to the individual needs and objectives. The statistical outcomes of the simulation analysis show the increasedperformance with a lower delay response of 5ms and improved revenue analysis with the improvement of 29.42% over existing models proving the proposed framework's reliability.
Introduction
In recent decades, digital technological growth has developed various Internet-based market models. Businesses now have adjusted the approaches to this emerging marine economy by improving and expanding their data and intelligence retrieval capacities (Reddy et al., 2019). Business intelligence analytics (BIA) and market information (MI) have becomecritical instruments in the universe. Massive amounts of data are generated daily to derive information from various information, grasp the strategic direction and devise successful strategies (Lea et al., 2018).
Conclusion and discussions
Although BI's concept emerged just many generations earlier, corporations now have to decide how to engage in this scheme to fulfill the consumer's demands and desires, independent of their scale. Today, business intelligence establishes a genuine business benefit for data properties and providessignificant advancements in recognizing and utilizing consumer potential. Some multinational corporations have IoT-based Efficient Data Visualization Framework (IoT- EDVF) programs introduced,and some have had a rough time adapting it.