BI 시스템데이터를 완전히 결합할 수 있는 비즈니스 분석을 위해 설계된 분석 시스템입니다. 다른 소스정보. 데이터 소프트웨어 시스템정보를 처리하고 프로세스에서 얻은 정보에 대한 자세한 연구 및 후속 평가를 위해 편리한 인터페이스에서 보고서를 제공합니다.
획득한 보고 데이터와 최적의 사용은 설정된 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 복잡한 데이터 분석은 프로세스의 효율성을 크게 높이고 비용을 크게 줄일 수 있는 비즈니스 방향을 포함하여 다양한 소스에서 일종의 압착 방식인 지식을 획득하는 것입니다.
BI 시스템은 주로 관리 자원을 위한 회사 비즈니스에 대한 모든 데이터의 매우 투명하고 완전한 단일 소스입니다.
오늘날, 보고 생성 및 유능한 분석은 더 이상 사치품이 아니라 기업의 필수 요소이며, 보고 문서는 비즈니스 내부와 전체 프로세스의 모든 구성 요소 모두에서 필요합니다.
BI 시스템에서 제공하는 솔루션은 예외 없이 비즈니스의 모든 측면을 포함하는 모든 보고 준비에 최적입니다. 이러한 기능의 존재는 이미 필수로 간주되고 다른 기본 기술과 함께 기업 표준으로 간주됩니다.
- BI 도구. 이러한 도구는 쿼리 및 보고서 생성기, BI 분석 처리 도구, 기업 BI 플랫폼 및 BI 제품군으로 구분됩니다. 대부분의 BI 도구는 엔터프라이즈 BI 제품군과 BI 플랫폼으로 구성됩니다. 쿼리 및 보고서 생성을 위해 제공되는 도구는 대부분 흡수되거나 기업 BI 제품군이 이를 대체하고 있습니다. OLAP 엔진 - 관계형 엔진을 포함한 온라인 분석 데이터 처리 또는 서버. OLAP 엔진은 BI 플랫폼 및 BI 도구를 위한 인프라입니다. 대부분의 경우 웨어하우스, 데이터 마트 또는 데이터용 운영 웨어하우스에 있는 보고서 생성을 포함하여 사용자가 액세스 및 분석을 위해 대부분의 도구를 사용합니다.
- BI 애플리케이션. 도구로 간주되지 않는 애플리케이션. 예는 EIS입니다 - 정보시스템리더를 위해.
BI 시스템의 특징
- 시스템은 인터넷과 기업의 정보 공간에 대한 단일 진입점을 제공하는 포털 기술을 사용합니다.
- 인터페이스는 여러 주요 지표를 표시하는 제어판 또는 대시보드의 형태로 제공됩니다. 이를 통해 상황을 신속하게 평가할 수 있습니다. 또한 빠르게 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 주요 지표부서 및 부서별로 대시보드에 있는 별도의 폴더에 저장됩니다.
- 계층화: 모든 데이터는 여러 계층에 표시되며 각 후속 계층은 지표, 이벤트 또는 프로세스에 대한 점점 더 자세한 정보를 표시합니다.
- 다양한 측정을 통해 이동하는 데이터 "드릴링"뿐만 아니라 다양한 섹션 및 섹션의 데이터 보기를 포함하여 사용자가 빠르게 탐색할 수 있는 BI 시스템의 상호 작용. 사용자는 데이터에 대한 작업을 직접 수행할 수 있습니다.
- 관리 용이성과 관련성. 사용자가 다양한 지표에 대한 목표 및 임계값을 정의하고 경고를 발행해야 하는 데이터 값을 결정할 수 있도록 하는 규칙 엔진이 포함된 사전 예방 조치. 시스템은 매개변수 또는 표시기를 설정하는 기능을 제공합니다. 임계값에 도달하면 알람 신호가 모니터에 시각적 및/또는 소리로 표시됩니다.
- BI 시스템 사용자 정의 - 제어 수준 및 사용자 역할에 대한 원격 제어 또는 대시보드의 개별 구성. 개인화를 통해 사용자는 승인된 목록에서 개체를 독립적으로 선택하고 중요도에 따라 대시보드에서 데이터를 정렬할 수 있습니다.
- 유연한 액세스를 통해 사용자는 원격 액세스 및 모바일 앱을 포함한 광범위한 결과 보고서 및 그래프에서 필요한 데이터 및 보고서에 직관적으로 액세스할 수 있습니다.
- 공동 작업에는 보고서 보기를 포함하여 대규모 직원 그룹의 동시 공동 작업이 포함됩니다.
매직 사분면
현대 시장의 상태를 유능하게 평가하고 주요 업체에 대한 철저하고 객관적인 설명을 제공하는 것은 다소 사소한 작업입니다. 시장에는 많은 제조업체가 있으며 비즈니스 규모가 서로 다릅니다. 조직 구조, 관리 스타일, 전략 및 기타 요소.
이러한 상황은 이들을 비교하는 과정을 크게 복잡하게 하고, 시장의 움직임과 발전 방향은 극도로 모호하고 예측하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 BI 시스템의 "매직 사분면"이 개발되었으며 2개의 지표가 사용되며 그 중 하나는 비전의 완전성입니다. 다른 하나는 깨닫는 능력입니다.
비즈니스 인텔리전스또는 약칭 BI- 비즈니스 분석, 비즈니스 분석. 이 개념은 대개 관리자가 회사 및 환경에 대한 정보를 분석하는 데 도움이 되도록 만든 소프트웨어를 의미합니다. 이 용어를 이해하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
- 비즈니스 분석은 현재 상황에 대한 정보 보고서를 작성하기 위한 방법 및 도구입니다. 이러한 경우 비즈니스 인텔리전스의 목적은 다음을 제공하는 것입니다. 필요한 정보적절한 시기에 필요한 사람. 이 정보는 경영 결정.
- 비즈니스 인텔리전스는 증거 기반 의사 결정 작업을 수행하는 동안 정보를 변환, 저장, 분석, 모델링, 전달 및 추적하는 데 사용되는 도구입니다. 동시에 이러한 도구의 도움으로 의사 결정자는 올바른 기술을 사용하여 적절한 시간에 올바른 정보를 받아야 합니다.
따라서 첫 번째 의미에서 BI는 보다 넓은 두 번째 의미에서 비즈니스 인텔리전스 부문 중 하나일 뿐입니다. 보고 외에도 데이터 통합 및 정리(ETL) 도구, 분석 데이터 웨어하우스 및 데이터 마이닝 도구가 포함됩니다.
BI 기술을 사용하면 많은 양의 정보를 분석하여 사용자의 관심을 핵심 성능 요소에만 집중하고 다양한 조치 옵션의 결과를 시뮬레이션하고 특정 결정을 내린 결과를 추적할 수 있습니다.
용어의 역사
이 용어는 IBM 연구원 Hans Peter Lun의 1958년 논문에서 처음 등장했습니다. 한스 피터 룬). 그는 이 용어를 "제시된 사실 간의 연결을 이해하는 능력"으로 정의했습니다.
오늘날 우리가 알고 있는 BI는 1960년대 초에 등장하여 1980년대 중반에 개발된 의사 결정 시스템에서 발전했습니다.
1989년에 Howard Dresner(나중에 Gartner의 분석가)는 비즈니스 인텔리전스를 다음과 같이 정의했습니다. 일반 용어"비즈니스 데이터 기반 시스템을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 개선하기 위한 개념 및 방법"을 설명합니다.
메모
연결
- 비즈니스 분석이 비즈니스 인텔리전스를 대체합니까? (j-l PC Week/RE No. 41 (599) 2007년 11월 6일 - 11월 12일)
- 마케팅 캠페인 최적화 도구로서의 BI(PC Week Review: Business Intelligence, 2010년 5월)
- 비즈니스 인텔리전스: 현재와 미래(Intelligent Enterprise Magazine No. 2(212), 2010년 2월)
- 러시아 토양에 대한 비즈니스 인텔리전스(Journal PC Week Review: 비즈니스 인텔리전스, 2010년 5월)
위키미디어 재단. 2010년 .
다른 사전에 "비즈니스 인텔리전스"가 무엇인지 확인하십시오.
비즈니스 인텔리전스- (BI) 비즈니스 정보의 수집, 통합, 분석 및 표시를 위한 기술, 응용 프로그램 및 관행을 말하며 때로는 정보 자체를 의미합니다. 비즈니스 인텔리전스 용어의 목적은 최소한… … Wikipedia
비즈니스 인텔리전스 2.0- (BI 2.0)은 비즈니스 인텔리전스(BI)의 일부 새로운(2006 7) 동향 및 발전을 나타내는 느슨한 용어입니다. 2.0 버전 번호는 특정한 것이 아니라 추상적인 개념이지만 소프트웨어에 할당된 버전 번호를 암시합니다… … 위키피디아
비즈니스 인텔리전스- Der Begriff Business Intelligence(deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyze (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia
비즈니스 인텔리전스- Der Begriff Business Intelligence(engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyze (Sammlung, Auswertung und Darstellung) pedia…
비즈니스 인텔리전스- Informatique décisionnelle 푸어 레 기사 동음이의어, DSS et BI. L'informatique décisionnelle(Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français
비즈니스 인텔리전스- 명사 비즈니스 조직의 역사, 현재 상태 또는 미래 전망과 관련된 모든 정보 ... 위키낱말사전
비즈니스 인텔리전스- / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ 기업이 전략을 수립할 때 유용할 수 있는 명사 정보 … 영어로 된 마케팅 사전
비즈니스 인텔리전스- Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyze 및 Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu Generieren. Bei diesem… … 경제 용어 사전
비즈니스 인텔리전스 도구- 데이터를 보고, 분석 및 표시하도록 설계된 응용 프로그램 소프트웨어 유형입니다. 도구는 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트에 반드시 그런 것은 아니지만 이전에 자주 저장되었던 데이터를 읽습니다. 비즈니스 인텔리전스 도구의 유형 Wikipedia
비즈니스 인텔리전스 개발 스튜디오- (BIDS)는 Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services 및 Integration Services를 활용하여 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 개발하는 데 사용되는 Microsoft의 IDE입니다. 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 기반으로 ... ... 위키피디아
서적
- 비즈니스 인텔리전스. 의사 결정을 위한 데이터 마이닝 및 최적화 , Carlo Vercellis , 비즈니스 인텔리전스는 엔터프라이즈 사용자가 더 나은 성과를 낼 수 있도록 돕기 위해 데이터를 수집, 액세스 제공 및 분석하기 위한 광범위한 응용 프로그램 및 기술 범주입니다. 게시자:
분석, 데이터 마이닝, 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스와 같은 엄청난 수의 용어가 있으며 이들의 차이점은 이것과 연결된 사람들에게도 항상 그렇게 분명한 것은 아닙니다. 오늘 우리는 접근 가능하고 이해하기 쉬운 언어로 비즈니스 인텔리전스(BI)가 무엇인지에 대해 이야기할 것입니다. 주제는 확실히 거대하고 하나의 짧은 기사에서 다룰 수 없지만, 우리의 임무는 첫 번째 단계를 수행하고 주제에 대한 독자의 관심을 갖도록 돕는 것입니다. 관심 있는 독자는 추가 단계에 대한 전체 목록도 찾을 수 있습니다.
기사 구조
이 모든 것이 필요한 이유: 분석가의 삶에서
(클릭 가능)우리(플라워 공급업체의 특정 분석가 Petrovich)가 여러 상점(상품을 공급하는 곳)의 판매를 평가하는 임무를 맡고 있으며 각 상점이 판매된 상품에 대한 자체 기록을 보관하고 있다고 가정해 보겠습니다. 현실은 회계 양식이 누구에 의해 어떻게 그리고 아무도 이해하지 못하더라도 채워질 것입니다. 즉, 다른 구조와 다른 저장 형식(일부 형식의 테이블)을 갖게 됩니다. 도식적으로 이 작업은 위의 다이어그램에 설명되어 있습니다.
작업이 간단해 보이므로 전면적 솔루션을 고려할 것입니다. N개의 테이블이 있고 이를 하나의 테이블로 수집해야 한다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 이러한 테이블을 변환하는 N 스크립트와 테이블을 수집하는 하나의 수집기를 작성합니다. 함께.
이 접근 방식의 단점:
- N개의 스크립트를 동시에 지원해야 합니다(여기서 N은 수천 단위임).
- 시간이 지남에 따라 매장 보고서의 구조를 변경할 때(예: 신입 사원) 개별 스크립트를 검색하고 다시 작성해야 합니다.
- 새 상점이 나타나면 새 스크립트를 작성해야 합니다.
- 보고(플라워 공급업체)를 변경할 때 모든 스크립트를 변경해야 합니다.
- 상점은 구조 변경을 알리지 않고 사양을 따르지 않기 때문에 디버깅 및 지원이 어렵습니다.
전체 조직의 수준으로 올라가면 더 많은 문제가 있음을 알 수 있습니다.
무엇이 문제인가: 회사 차원의 문제
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꽃 제조 업체는 실제로 상점과 직접 협력하지 않고 일부 중개자를 통해 일합니다. 중개자는 매장을 방문하여 직접 행동으로 판매 촉진을 시도합니다. 따라서 그들은 실질적인 이해 당사자이며 그들이 제공하는 정보를 다시 확인해야합니다.
기본적으로 문제는 비슷해 보입니다. N개의 매장과 K개의 유통업체가 있는 경우 매장 데이터를 집계하여 유통업체의 결과와 비교할 수 있습니까? (모든 데이터는 구조와 형식이 다릅니다.)
여기에서 테이블 외에도 배포자의 보고서가 추가되는 전체 형식의 동물원을 이미 접할 수 있습니다. 일반적으로 작업은 중복, 불일치 및 오류를 포함하여 매우 낮은 데이터 품질을 특징으로 합니다. 얻은 결과와 데이터 비교를 기반으로 구매 부서는 무엇을 얼마나, 누구에게, 얼마에 배송할지 결정합니다. 즉, 이 문제의 해결은 직접적인 영향을 미칩니다. 재무 지표매우 중요한 기업입니다.
회사 수준에서 몇 가지 솔루션을 고려하십시오.
- 자체 작성 솔루션: 제조업체는 회사 프로필에 없는 전문가를 고용해야 하며 중요한 소프트웨어는 다음에 따라 달라집니다. 이 전문가. 그가 떠나면 회사는 소프트웨어를 지원할 수 있는 대체품을 긴급히 찾아야 하며 품질은 고용된 전문가에게 직접적으로 달려 있습니다.
- 타사에서 소프트웨어를 구매하는 경우 가격, 품질 및 통합 시간의 세 가지 핵심 요소가 있습니다. 일반적으로 평균적인 제조사에게는 가격과 통합 시간이 너무 길며, 직원들에게도 상당한 시간이 소요됩니다. 공급업체의 선택도 간단하지 않습니다.
- SaaS 솔루션: 방법론은 시장에 아직 생소하고 많은 회사에서 이러한 서비스에 대해 회의적입니다.
일반적으로 중소 제조업체에 대해 이야기하면 통합 시간, 가격 및 솔루션 품질 측면에서 서비스는 다음과 같습니다. 최선의 선택가격이 동적이고 웹을 통한 통합이 최소화되기 때문입니다. 일반적으로 기업 소프트웨어의 장점은 사용자 정의 및 사용자 정의(각 비즈니스는 자체적으로 고유하다고 생각함)이지만 설명된 작업은 상당히 광범위한 회사에서 매우 일반적이며 표준입니다. 물론 모든 사람을 위한 단일 솔루션은 없지만 각각에 대해 개별적으로 찾을 수 있습니다.
회사 수준의 프로세스 자체는 유사해 보입니다. 데이터가 특정 방식으로 통합, 변환(집계)되고 분석을 위해 시스템에 로드됩니다.
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우리는 문제를 일반화합니다. 이 모든 것이 하나의 사슬로 연결되어 있습니다.
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분석, 데이터 마이닝 및 비즈니스 인텔리전스(BI)의 차이점은 무엇입니까? 전자는 이미 깨끗한 데이터를 분석하기 위한 일련의 방법을 포함하며, 실제로 데이터를 정리하고 분석에 편리한 형식으로 변환하는 것은 중요하고 필수적인 프로세스입니다. 또한 데이터 변환 및 통합 작업 외에도 BI의 주요 작업은 비즈니스에 대한 의사 결정입니다.
비즈니스는 특정 사항을 좋아합니다. 판매가 있는 경우 경영진은 오늘 제품이 얼마나 판매되었는지, 지난 달에 얼마나 판매되었는지, 작년과 비교하여 얼마나 많거나 적은지를 정확히 알아야 합니다. 회전율은 얼마이며 이익은 얼마이며 비용의 역학은 무엇입니까? 산업 특성에 맞게 조정된 이러한 질문은 모든 회사에서 발생합니다.
필요한 모든 정보는 기업 시스템에 있으며 관리자가 사용할 수 있습니다. 소규모 회사에서는 Excel로 스프레드시트를 관리할 수 있고, 더 큰 회사에서는 생산, 공급, 창고, 고객 관계 및 기타 영역을 관리하는 데 도움이 되는 수많은 시스템에서 데이터를 업로드할 수 있습니다.
그런데 왜 기업이 이 정보를 필요로 합니까? 보고서를 보고 모든 것을 최적화하고 비용을 절감하며 수익을 늘리는 명령을 내리시겠습니까? 실제로 이와 같은 경우는 관리 결정의 내용만이 사용 가능한 정보의 분석 깊이에 전적으로 의존합니다. 그리고 불행히도 "평평한"데이터의 분석은 다른 섹션이 없거나 계산하는 데 오랜 시간이 걸리기 때문에 단일 섹션에서만 숫자를 고려할 때 회사의 유연한 관리를 허용하지 않습니다.
최고 경영진이 글로벌 문제에 대해 우려한다면 라인 관리자는 특정 영역의 상황에 대해 더 관심을 갖습니다. 연료 가격이 5% 상승하면 서로 다른 지역의 거래 상대방 A와 B에게 보낸 각 자동차의 이익은 어떻게 변합니까? 메뉴, 가격 역학, 비용 및 보관 조건을 고려하여 카페 체인에서 어떤 제품을 구매해야 합니까? 고객 서비스 연락 센터를 모스크바에서 해당 지역으로 이전해야 합니까? 그리고 지역 임대 요금, 통신 채널 비용, 자격을 갖춘 직원의 가용성을 고려하여 어느 곳으로 노동력그리고 중간 크기 임금? 슈퍼마켓에서 계산대 옆에 어떤 제품을 표시해야 합니까?
BI 시스템은 서로 다른 부서에서 소유한 이질적인 응용 프로그램에서 데이터를 수집하여 정확한 답변을 제공합니다. 균일한 형식. 실제로 선택한 방향으로 비즈니스에서 어떤 일이 일어나고 있으며 분석가가 지정한 조건에서 어떤 일이 일어날지에 대한 시각적 정보를 제공합니다. 또한 시스템은 올바른 질문을 하는 데 도움이 됩니다.
BI의 중요성은 IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech 등을 포함하여 세계 최고의 IT 공급업체가 이러한 시스템에 참여하고 있다는 사실에서 입증되었습니다. 실제로 기업의 모든 분석 보고는 BI가 작동하는 다차원 데이터를 기반으로 합니다.
BI 시스템은 어떤 특정 작업을 해결합니까? 그들의 도움으로 최고 관리자는 수익성이 있는 사업과 무익한 사업 부문, 수입과 지출의 역동성을 봅니다. 특정 섹션에 필요한 데이터를 수신하면 상황의 전개를 방향으로 합리적으로 예측하고 결정을 내릴 수 있습니다.
영업 부서에는 계획 실행을 계획하고 평가하기 위한 도구가 있습니다. 보고서는 각 관리자의 효율성과 각 클라이언트에 대한 판매 역학을 보여줍니다. 또한 분석을 통해 시즌, 특정 지역의 경쟁업체 존재 등 여러 관련 요인에 대한 판매 의존도를 식별할 수 있습니다.
일반적으로 이러한 질문에 대한 답변은 IT 서비스의 참여 없이 신속하게 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 BI(Business Intelligence) 시스템이 있습니다. 이것은 오랫동안 활발하게 개발되어 온 응용 프로그램 클래스이며 비즈니스에 중요한 모든 매개 변수를 가져와서 독립적이고 즉각적이며 모든 컨텍스트에서 이에 대한 분석 보고서를 작성할 수 있습니다.
금융가는 BI 시스템을 사용하여 예산을 계획하고, 연결 재무제표를 수신하고, 시스템을 사용하여 현금 흐름을 분석하고, 차용인의 대출 상환을 제어할 수 있습니다.
리더 생산 단위물류 전문가는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 생산 계획, 배송 관리, 창고 재고, 공급업체와의 관계, 교통 경로 분석 차량등.
비즈니스가 Excel 스프레드시트가 다차원 세계를 탐색하는 데 도움이 되지 않기 때문에 더 이상 분석이 아닌 규모에 도달하면 어떤 분석 시스템을 사용해야 하는지 궁금합니다. 그러나 처음에 언급했듯이 비즈니스는 세부 사항을 좋아합니다. 그리고 질문은 실제로 다음과 같이 들립니다. "하나 이상의 활동 조건이 변경되면 내 이익은 어떻게 변경되며, 이를 증가시키기 위해 수행해야 할 작업을 결정하는 데 누가 도움을 줄까요?" 답은 BI에 문의해야 합니다.
러시아에서는 다양한 경제 부문의 기업들이 BI 시스템을 기반으로 하는 솔루션으로 전환합니다. 분석 간행물 TAdviser Alexander Levashov의 수석 편집자에 따르면 BI 시스템은 금융 부문, 무역 및 공공 부문의 고객들 사이에서 가장 수요가 많습니다. 또한 이러한 솔루션은 제약 산업, 식품 산업, 에너지 및 통신 부문에서 사용되는 대표자들 사이에서 수요가 많습니다.
Softline의 분석 부서 컨설턴트인 Dmitry Glushkov도 BI에 대한 산업별 수요에 주목합니다. 동시에 각 부문에서 비즈니스 인텔리전스를 통해 특정 문제를 해결할 수 있습니다.
예를 들어, BI 시스템을 통해 은행과 보험 회사는 보고서 수집 및 생성 프로세스를 자동화하여 최고 관리자에게 조직의 주요 성과 지표에 대한 최신 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 재무 성과를 극대화하는 데 필요한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.
분절 소매분석 도구는 또한 많은 응용 가능성을 제공합니다. 이는 판매 분석, 유사 보고서, 다양한 지리적 지도에 대한 데이터 시각화, 식료품 바구니 분석입니다.
공공 부문의 경우 예측 메커니즘 구현, 예산 프로세스 자동화, 다양한 지표 모니터링 도구 구축 요청이 대표적입니다.”
다른가요 러시아 시장서양에서 온 BI? Alexander Levashov에 따르면 BI 솔루션의 보급이나 소비 측면에서는 큰 차이가 없습니다. 중요한 특징은 우리나라가 자체 개발 전문 지식을 개발했다는 것입니다. 소프트웨어비즈니스 분석용(우리는 Prognoz 회사에 대해 이야기하고 있습니다). 이것을 자랑할 수 있는 나라는 거의 없습니다.
마케터는 시장 전체 및 부문별 분석, 경쟁사 연구, 고객 행동, 수요 공급 예측, 가장 많은 결정을 위한 특정 도구를 숫자로 얻습니다. 효과적인 도구마케팅 캠페인의 효과에 대한 판매 및 분석.
