مولفه ها و اقدامات کلیدی هوش تجاری

پیاده سازی هوش تجاری شامل مولفه ها و اقدامات متعددی می باشد که کیفیت هر یک از آن ها تاثیرات شگرفی را بر کیفیت داشبوردهای هوش تجاری خواهد داشت. در یک نگاه کلی، پیاده سازی هوش تجاری در شرکت ها را می توان در سه فاز: “شناسایی، تمیزسازی، جمع آوری و یکپارچه سازی داده ها”، “تجزیه و تحلیل داده ها و انتخاب گزارش ها و تعیین سنجه ها” و “پیاده سازی انواع مختلف داشبوردها” دسته بندی نمود.

1. شناسایی، تمیزسازی، جمع آوری و یکپارچه سازی داده ها (Data Collection and Integration)

هوش تجاری (BI) بر جریان یکپارچه داده ها از منابع مختلف برای ایجاد بینش ارزشمند متکی است. جمع آوری و یکپارچه سازی داده ها اساسی ترین مرحله در استقرار در فرآیند های مرتبط با هوش تجاری است. در این بخش، اهمیت جمع‌آوری و ادغام داده‌ها برای پیاده‌سازی مؤثر هوش تجاری را بررسی خواهد شد.

• جمع آوری داده ها

یکی از زمانبرترین و سخت ترین مراحل پیاده سازی هوش تجاری برای هر مجموعه ای، شناسایی داده های کسب و کار، فرمت و شکل ذخیره و نگهداری هر یک، محل تجمیع و نگهداری آن ها و پیاده سازی ساختاری خودکار جهت خوانش، تمیز سازی و ذخیره آن ها می باشد. اهمیت این مرحله از هوش تجاری به حدی بالاست که عدم موفقیت در آن مترادف با شکست پروژه خواهد بود. در ادامه مواردی که می باست هنگام انجام این مرحله در نظر داشت ارائه شده اند:

• تنوع منابع داده ها در هر کسب و کار (Source Diversity):

ابزارهای هوش تجاری داده ها را از طیف وسیعی از منابع، از جمله پایگاه های داده درون سازمانی و برون سازمانی، نرم افزارها و راهکارهای سازمانی، دستگاه های IoT، اطلاعات حاصل از فعالیت کاربران در نرم افزارهای فضای مجازی و شبکه های اجتماعی و غیره جمع آوری می کند. تنوع منابع داده، دید جامعی از عملیات تجاری و محیط خارجی را تضمین می کنند. در هنگام انتخاب ابزارهای هوش تجاری، فرمت ذخیره اطلاعات و حجم دیتاها و سرعت رشد آن ها از اهمیت بالایی برخوردار است.

• داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار (Structured and Unstructured Data):

ابزارهای هوش تجاری برای مدیریت داده‌های ساختاریافته (مانند داده‌های عددی در پایگاه‌های داده) و بخشی از داده‌های بدون ساختار (مثلاً متن از بررسی‌های مشتریان یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی) طراحی شده‌اند. این تطبیق پذیری سازمان ها را قادر می سازد تا از بینش های ارزشمند از انواع داده ها استفاده کنند.

• داده های زمان واقعی (Real-time Data):

در چشم انداز کسب و کار سریع امروزی، استفاده از داده های زمان واقعی یا تقریباً واقعی بسیار حیاتی است و در صورت گذشت زمان، امکان بی اعتبار شدن و یا کاهش ارزش داده ها متصور می باشد. ابزارهای هوش تجاری با استفاده از قابلیت هایی که دارند می‌توانند داده‌ها را هنگام تولید دریافت و پردازش کنند (مقاله روش های مختلف لود کردن داده ها جهت پیاده سازی هوش تجاری) و امکان تصمیم‌گیری به موقع را فراهم کنند. به عنوان مثال، داده های فروش در زمان واقعی به خرده فروشان کمک می کند تا قیمت و موجودی را در لحظه تنظیم کنند.

• کیفیت داده ها:

یکی از چالش برانگیزترین مواردی که در پیاده سازی سیستن هوش تجاری برای سازان ها متصور می باشد، بحث کیفیت داده و روال ذخیزه سازی آن می باشد. سازمان ها معمولا بدون در نظر گرفتن نیازمندی های مربوط به هوش تجاری و صرفا متناسب با نیازمندی هایی که مرور زمان برایشان ایجاد می شود، اقدام به تصمیم گیری برای ذخیره داده ها می نمایند. علاوه بر این امر، عدم توجه عامدانه و یا سهوی نیروی انسانی در تکمیل داده ها در فرآیندهای سازمانی مورد دیگری است که موجبات کاهش کیفیت داده ها را در یک سازمان فراهم می آورد. علاوه موارد فوق، فقدان تمپلیت های تصویب شذه و ثابت در فرآیند ورود اطلاعات کاهش دهنده کیفیت داده های سازمانی خواهد بود. دقت، کفایت، جامعیت و قابلیت اطمینان داده ها بسیار مهم بوده و این موارد در فرآیندهای هوش تجاری از طریق مواردی نظیر پاکسازی داده ها و اعتبارسنجی داده ها در مقایسه با منابع اطلاعاتی در دسترس (نظیر گزارش ساز نرم افزارهای سازمانی) پیاده سازی می شوند تا اطمینان حاصل شود که اطلاعات مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل با کیفیت بوده و عاری از خطا هستند.

• یکپارچه سازی داده ها

پس از مشخص شدن داده های سازمانی و محل تجمیع آن ها، نوبت به یکپارچه سازی موارد می رسد. این موارد شامل تخصیص محل جدیدی برای ذخیره دیتاهای اصلاح شده، فرآیندی خودکار به منظور خوانش داده ها و … می باشد که در ادامه به تفضیل این موارد توضیح داده شده‌اند:

• انبار داده (Data Warehousing):

یکپارچه سازی داده ها معمولاً شامل ادغام داده ها از منابع مختلف در یک انبار داده متمرکز است. این مخزن مرکزی ثبات داده ها را تضمین می کند، گزارش دهی را تسهیل می کند و دسترسی به داده ها را برای تجزیه و تحلیل ساده می کند.

• فرآیندهای  (Extract-Transform-Load):

فرآیندهای استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) برای استخراج داده ها از منابع ، تبدیل آن به فرمت استاندارد شده و بارگذاری آن در انبار داده استفاده می شود. ETL تضمین می کند که داده ها هماهنگ و آماده برای تجزیه و تحلیل هستند.

• نگاشت و تبدیل داده ها (Data Mapping and Transformation):

یکپارچه سازی داده ها نیازمند نگاشت عناصر داده از منابع مختلف به یک اسکیمای مشترک است. این انتقال شامل تبدیل داده ها به یک قالب ثابت و حل هرگونه ناسازگاری یا تضاد است.

• حاکمیت داده (Data Governance):

ایجاد شیوه های حاکمیت داده برای یکپارچه سازی داده ها بسیار مهم است. این امر شامل تعریف مالکیت داده ها، کنترل دسترسی ها و نظارت بر داده ها برای اطمینان از کیفیت و امنیت داده ها است.

• مزایای جمع آوری داده ها و یکپارچه سازی آن ها

• فراهم شدن نمای 360 درجه:

با جمع آوری و یکپارچه سازی داده ها از منابع متعدد، هوش تجاری یک دید جامع و کل نگر از سازمان را ارائه می دهد و بینش عمیق تر و تصمیم گیری آگاهانه را امکان پذیر می کند.

• سازگاری داده ها (Data Consistency):

یکپارچه سازی متمرکز داده ها، سازگاری و یکنواختی در گزارش و تجزیه و تحلیل را تضمین می کند و خطر اشتباهات و ناهماهنگی در تصمیم گیری را کاهش می دهد.

• تجزیه و تحلیل زمانی:

داده های تاریخی برای تجزیه و تحلیل روند و انجام پیش بینی ها ضروری هستند. یکپارچه سازی داده ها به سازمان ها اجازه می دهد تا سوابق تاریخی را برای کسب بینش های ارزشمند حفظ کنند.

• دسترسی به داده ها:

داده های یکپارچه برای کاربران در سراسر سازمان قابل دسترس بوده و همکاری و اشتراک گذاری بینش را برای تیم ها آسان تر می‌کند.

2. تجزیه و تحلیل داده ها و انتخاب گزارش ها و تعیین سنجه ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی در ارزش پیشنهادی هوش تجاری (BI) نقش اساسی دارند. این مولفه ها داده های خام را به بینش های معنادار و اطلاعات قابل اجرا برای تصمیم گیرندگان تبدیل می کند. در این بخش، به اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها و گزارش دهی در هوش تجاری پرداخته خواهد شد.

تحلیل داده ها

• تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (Exploratory Data Analysis):

ابزارهای هوش تجاری تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) را با قادر ساختن کاربران برای تعامل با داده ها به صورت بصری و آماری تسهیل می کنند. EDA به کشف الگوها، ناهنجاری ها و روندها در مجموعه داده ها کمک می کند.

• تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics):

تجزیه و تحلیل توصیفی شامل خلاصه کردن داده ها برای درک عملکرد تاریخی آن است. این شامل معیارهایی مانند میانگین، میانه، مد و انحراف معیار است. سیستم های هوش تجاری رابط های کاربر پسندی را برای تولید آمار توصیفی ارائه می کنند.

• تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics):

تجزیه و تحلیل تشخیصی فراتر از توصیف برای پاسخ به “چرایی بروز ترند ها و …” انجام می شود. هوش تجاری به کاربران این امکان را می دهد که داده ها را بررسی کنند، علل ریشه ای مشکلات را شناسایی کنند و همبستگی بین متغیرها را بررسی کنند.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (Predictive Analytics):

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده های تاریخی و مدل های آماری برای پیش بینی استفاده می کند. پلتفرم‌های هوش تجاری می‌توانند ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده را برای کمک به سازمان‌ها در پیش‌بینی روندها و نتایج آینده را فراهم آورند.

• تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics):

تجزیه و تحلیل تجویزی اقداماتی را برای بهینه سازی نتایج توصیه می کند. سیستم‌های هوش تجاری، زمانی که با الگوریتم‌های یادگیری ماشین همراه شوند، می‌توانند بینش‌های تجویزی را ارائه دهند و به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند.

ساخت گزارش ها و داشبوردها

• داشبوردها:

داشبوردهای هوش تجاری با استفاده از نمودارها و چارت ها و ویژووال های مختلف آماده می شوند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)، اهداف، سنجه ها و … را به بهترین شکل ممکن نمایش می دهند. این داشبوردها، تصمیم گیرندگان را قادر می سازند تا بر عملکرد کسب و کار به طور مداوم و لحظه ای نظارت کنند.

• گزارش Ad Hoc:

ابزارهای هوش تجاری به کاربران این امکان را می دهند که گزارش ها و تجزیه و تحلیل های موردی را در لحظه ایجاد کنند. این انعطاف‌پذیری به کاربران هوش تجاری این امکان را می‌دهد تا به طور مستقل داده‌ها را کاوش کنند.

• گزارش های زمان بندی شده:

سیستم های هوش تجاری می توانند تولید و توزیع گزارش های زمان بندی شده را خودکار کنند. این ویژگی تضمین می کند که ذینفعان اطلاعات به روز را به طور منظم و بدون دخالت دستی دریافت می کنند.

• گزارش های تعاملی:

گزارش های تعاملی به کاربران امکان می دهد با تجسم داده ها تعامل داشته باشند، فیلترها را اعمال کنند و داده ها را به صورت پویا کاوش کنند. این تعامل بینش عمیق تر و درک بهتر داده ها را تقویت می کند.

• گزارش تلفن همراه:

در عصر محاسبات تلفن همراه، گزارش BI در تلفن های هوشمند و تبلت ها قابل دسترسی است. تصمیم گیرندگان می توانند آگاه باشند و در حال حرکت تصمیم بگیرند.

3. پیاده سازی انواع مختلف داشبوردها

داشبوردهای کسب و کار جزء حیاتی هوش تجاری (BI) هستند که نمایشی بصری از شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) و سنجه ها و … ارائه می دهند. در این بخش، اهمیت داشبوردهای تجاری در BI را بررسی خواهیم کرد.

• داشبوردهای تجاری چیست؟

داشبوردهای تجاری نمایش‌های بصری داده‌ها هستند که اطلاعات را در قالبی قابل فهم، معمولاً از طریق نمودارها، چارت ها و جداول ارائه می‌کنند. داشبوردها می توانند داده های زمان واقعی ارائه دهند یا به صورت دوره ای (روزانه، هفتگی، ماهانه) به روز شوند. داشبوردهایی لحظه ای بینش‌های فوری را ارائه می‌کنند، در حالی که داشبوردهای دوره‌ای تصویری از عملکرد در یک بازه زمانی مشخص ارائه می‌دهند.

داشبوردهای تجاری قابلیت شخصی سازی دارند و به کاربران این امکان را می دهند تا آنها را بر اساس نیازها و ترجیحات خاص خود تنظیم کنند. کاربران می توانند بر KPI ها و معیارهایی را که متناسب با کسب و کار خود برایشان اهمیت دارند، نظارت کنند. بسیاری از داشبوردهای مدرن تعاملی هستند و به کاربران این امکان را می‌دهند که داده‌ها را بررسی کنند، فیلترها را اعمال کنند و ابعاد مختلف را بررسی کنند تا بینش عمیق‌تری کسب کنند.

• مزایای داشبوردهای تجاری

داشبوردها نمای تلفیقی از داده های حیاتی را ارائه می دهند و به کاربران امکان می دهند به سرعت وضعیت فعلی کسب و کار را درک کنند و روندها یا مسائل را شناسایی کنند. داشبوردها سازمان ها را قادر می سازند تا عملکرد را در برابر KPI ها و اهداف از پیش تعریف شده ردیابی و اندازه گیری کرده و از ادامه مسیر کسب و کار اطمینان حاصل کنند. داشبوردها داده ها را برای طیف گسترده ای از کاربران در یک سازمان قابل دسترسی می کنند، اطلاعات را در دسترس همگان قرار می دهند (مطابق با دسترسی های تعریف شده ا سوی صاحبان کسب و کار) و تصمیم گیری مبتنی بر داده را در همه سطوح ارتقا می دهند.

انواع داشبوردهای تجاری

• داشبوردهای استراتژیک:

این داشبوردها بر شاخص های کلیدی عملکرد استراتژیک و معیارهای سطح بالا تمرکز دارند. آنها یک نمای کلی از عملکرد سازمان در برابر اهداف بلندمدت آن ارائه می دهند.

• داشبورد های عملیاتی:

داشبوردهای عملیاتی بر عملیات روزمره تمرکز می کنند و بینش هایی را در زمان واقعی در مورد فرآیندها، منابع و عملکرد ارائه می دهند.

• داشبورد های تاکتیکی:

داشبوردهای تاکتیکی شکاف بین داشبوردهای استراتژیک و عملیاتی را پر می کنند. آنها بینش هایی را در مورد اهداف میان مدت و معیارهای عملکرد ارائه می دهند.

• داشبورد های تحلیلی:

داشبوردهای تحلیلی برای تجزیه و تحلیل عمیق داده ها طراحی شده اند. آنها به کاربران اجازه می دهند داده ها را کاوش کنند، الگوها را کشف کنند و تجزیه و تحلیل های موردی را انجام دهند.