Istilah intelijen bisnis (bahasa Inggris: business intelligence, BI) merujuk pada teknologi, aplikasi, serta praktik pengumpulan, integrasi, analisis, serta presentasi informasi bisnis atau kadang merujuk pula pada informasinya itu sendiri. Pada tahun 1989, Howard Dresner (kemudian sebagai analis Gartner Group) mengajukan “Enterprise Intelligence” sebagai istilah umum untuk menjelaskan “konsep dan metode untuk meningkatkan pembuatan keputusan bisnis dengan menggunakan sistem bantu berdasar-fakta.
Menurut David (2000), Enterprise Intellegence adalah suatu cara untuk mengumpulkan, menyimpan, mengorganisasikan, membentuk ulang, meringkas data serta menyediakan informasi baik berupa knowledge aktifitas bisnis inside perusahaan termasuk aktifitas bisnis pesaing yang mudah diakses serta dianalisis untuk berbagai kegiatan manajemen.
Tujuan utama dari pembuatan knowledge warehouse ada;ah untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanandimana pengguna dapat dengan mudah menjalankan question (pencarian information), menghasilkan laporan, dan melakukan analisis.
Instance – A Knowledge Warehouse may comprise knowledge from varied topic areas like Clients, Employees, Distributors, Sales, Finance, Purchase, Advertising and marketing, HR and so forth within the data store whereas a Datamart incorporates knowledge only from one subject space for instance a Data retailer primarily based on Job Application System that is utilized by HR Team.
Knowledge warehouse bukan hanya tempat penyimpanan knowledge, Datawarehouse adalah Enterprise Intelligence tools, tools to extract, merubah (remodel) dan menerima data (load) ke penyimpanan (repository) serta mengelola dan menerima metadata.
Sehingga hubungan antara data business intellegence dan knowledge warehouse adalah saat penyampaian data enterprise intelegent sebagai teknologi yang dipakai untuk menyajikan information warehouse tersebut sehingga memudahkan para petinggi perusahaan untuk mengambil keputusan.
With all these unplanned actions and dependencies we have been to work in Scrum mode and supply Dash Commitments each two weeks, We might spend hours discussing on the User Stories, assigning story factors, Job breakdowns, Estimations and Capability planning however at the end of the Dash we had been making some progress but less than my or other team members expectations and we were not in a position to obtain dash dedication by giant extent because of lack of awareness on the instruments or because of no help from X or pending infrastructure availability (like Severs) or due to unplanned production issues help or adhoc report requests or individuals simply happening uplanned leaves.