ابزار هوش تجاری

معرفي ابزارهای هوش تجاری برتر سال 2019

معرفي ابزارهای هوش تجاری برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها در سال 2019

امروزه با افزايش حجم داده ها در کسب و کار ها اهميت تحليل و استفاده عملي از آن ها نيز افزايش يافته است. ابزارهای هوش تجاری به سازمان ها در بهبود تصميم گيري هايشان  کمک ميکند. اين ابزار ها وسيله اي مناسب براي تجزيه و تحليل داده هاست.

در اين مقاله به معرفي و بررسي 5 ابزار محبوب هوش تجاري در سال 2019 مي پردازيم.

 

  1. Microsoft power BI

Microsoft power BI مجموعه ابزار تحليل تجاري تحت وب است که در مصور سازي داده ها عملکرد خوبي دارد. با استفاده از اين نرم افزار کاربران مي توانند داده هاي خود را فراخواني کرده . و همچنین در قالب نمودار هاي متنوعي مشاهده کنند.

به دليل تحت وب بودن اين نرم افزار، امکان اتصال به تقريبا همه منابع اطلاعاتي چون SQL Data warehouse و Salesforce فراهم است. از ديگر ويژگي هاي اين برنامه امکان انتشار گزارش و به اشتراک گذاري آن است.

 

Microsoft power BI،هوش تجاری،ابزار

 

 

  1. Yellowfin BI

Yellowfin BI يکي ديگر از ابزارهای هوش تجاری است که ترکيبي از يادگيري ماشين و مصورسازي داده هاست. اين سيستم با توجه به نوع کسب و کار شما در زمينه هايی مثل:

حسابداري، تبليغات، بانکداري، بيمه و …

قابل تنظيم است.

از ويژگي هاي کليدي اين نرم افزار مي توان به

  1. داشبورد
  2. آناليزهاي پيشبيني
  3. تجزيه و تحليل آنلاين
  4. گزارش نويسي

اشاره کرد. ديگر مزيت اين برنامه در دسترس بودن آن از طريق وب،‌ دستکتاپ و موبايل و … است.

تفاوت اصلي اين برنامه نسبت به ساير برنامه هاي مشابه به گفته توليد کنندگان آن اين است. که ” هر برنامه هوش تجاري به شما مي گويد که چه اتفاقي در کسب و کار شما رخ داده است اما Yellowfin به شما مي گويد که چرا اين اتفاق رخ داده است.”

 

Yellowfin BI. ابزار های هوش تجاری

 

 

  1. Sisense

اگر خيلي طرفدار تکنولوژي نيستيد. و کار کردن با ابزار هاي قبلي برايتان مشکل است، پس احتمالا sisense برنامه مناسب شماست. اين برنامه کاربر پسند به هر کس اين امکان را مي دهد که بتواند با ديتاهاي پيچيده به راحتي کار کند.

از مزيت هاي اين برنامه مي توان به سرعت بالا ي آن براي کار با داده هاي بزرگ اشاره کرد. که اين نرم افزار را براي شرکت هاي بزرگ مناسب مي سازد.

 

 

 

  1. SAS Visual Analytics

درحاليکه بيشتر ما SAS را به عنوان يک برنامه آناليز و پيشبيني مي شناسيم. اين شرکت نسل آخر نرم افزار هوش تجاري خود را نيز ارائه داده است.

SAS Visual Analytics به طور خاص بر روي ارتباط ميان داده ها تمرکز کرده است. در اين برنامه مي توانيد به بررسي تاثيرات هر يک از المان ها بر روي متغير خاص بپردازيد.

از ويژگي هاي جذاب اين نرم افزار، بررسي sentiment analysis (تحليل احساسات)‌ در داده هاي شبکه اجتماعي است. از ديگر قابليت هاي مهم اين نرم افزار نيز مي توان به آناليز و تحليل خودکار داده ها اشاره کرد که در نمونه هاي مشابه وجود ندارد.

 

SAS Visual Analytics، ابزار های هوش تجاری

 

 

  1. Looker

Looker يکي ديگر از ابزارهای هوش تجاری است که براي همه نوع کسب و کار اعم از:

  • استارتاپ ها
  • مشاغل متوسط
  • مشاغل درجه يک مناسب

است. از قابليت هاي جذاب اين نرم افزار مي توان به امکان اتصال به تمامي پايگاه داده هاي SQL اشاره کرد.

برخي از ويژگي هاي اين برنامه عبارت اند از:

  • سهولت استفاده
  • مصور سازي داده ها
  • اشتراک گذاري داده ها
  • گزارش ها از طريق ايميل و پشتيباني.

همچنين اين شرکت با شرکت هاي تحليل داده و کارشناسان اين حوزه به صورت موازي براي کمک به کاربران همکاري ميکند و با توجه به داده هاي شما نظر تخصصي درباره کسب و کار شما مي دهد.

 

Looker، ابزار های هوش تجاری

سازمان ها و هوش تجاری

هوش تجاری در سازمان ها…

ابزارهایی که برای راه‌حل‌های هوش سازمانی به روش سنتی در جهان وجود دارد، بر اساس تکنولوژی به نام OLAP یا همان On-Line Analytical Processing ساخته شده است.

درباره یOLAP

اما OLAP رویکردی ضعیف به تحلیل‌های چند بعدی است.

به گزارش عصر بانک دات آی آر ، بطور کل OLAP از مکعب‌هایی در مجموعه‌ای با ابعاد کوچک که در داخل آن داده‌هایی انتخاب شده‌اند استفاده می‌کند، ارتباطات بین ابعاد از قبل تعریف شده و همه ابعاد ممکن (یا جواب‌ها) از قبل محاسبه و پیش‌بینی شده است. هنگامی که یک مکعب ایجاد می‌شود، یک واسط کاربر نهایی (User Interface) برای یک فرد واقعی پیاده‌سازی شده که تعامل با جواب‌های داخل مکعب داشته باشد.

در حال حاضر انواع مختلف OLAP در بازار وجود دارد، مثل: Multi dimensional OLAP یا همان (MOLAP) و Relational OLAP یا همان (ROLAP) و غیره. اما همه آنها همان نقاط ضعف را در پیچیدگی و عدم انعطاف‌پذیری دارند.

پیچیدگی، زمان توسعه و استقرار را افزایش می‌دهد و محدودیت‌هایی برای تطبیق با نیازهای کاربر ایجاد می‌کند. و افزایش هزینه تغییرات در نیازمندی‌ها را در پی‌دارد. عدم انعطاف‌پذیری قابلیت پاسخگویی به نیاز کاربر را در زمانی که کاربر به جواب نیاز دارد را کاهش می‌دهد. بنابراین از دیگر معایب محصولات مبتنی بر OLAP، زمان و هزینه بر بودن آن را در بر دارد و استقرار آن در هیچ سازمان کوچک و بزرگی توصیه نمی‌شود، آنها برای استفاده بسیار پیچیده‌اند و نهایتا این رویکرد از نظر دانش‌اندوختگان مردود است.

و برای دیدن کاربرد های آن:

فرض کنید در یک مکعب برای تحلیل فروش در یک سازمان مقدار فروش را بر اساس مناطق فروش، فروشنده (بازاریاب)، مشتری و ماه باشد. زمانی که این مکعب فرضی ساخته می‌شود، نرم‌افزار مبتنی بر OLAP کلیه ترکیبات عناصر داده‌ها را محاسبه و ذخیره می‌کند، کاربر نهایی به این داده‌ها از طریق یک سری فرم‌ها مثلا Pivot Table ها تا انواع دیگر فرم‌ها دسترسی خواهد داشت. در این مثال فرضی کاربر نهایی محدود به تحلیل در محدوده ابعاد از قبل تعریف شده مثل مناطق، نمایندگی‌ها، مشتری‌ها و ماه می‌باشد.

اگر کاربر بخواهد درباره فروش هفتگی، روزهای هفته یا محصولات فروخته شده (و یا صدها ترکیب دیگر از داده‌ها) اطلاعاتی کسب کند دیگر شانسی برای بدست آوردن آن ندارد، باید صبر کندکه مکعب دیگری از اطلاعات مورد نیاز او ایجاد شود که این یعنی محدودسازی و کاهش بهره‌وری و اثربخشی برای تصمیم‌گیران آن سازمان. OLAP برخی از قابلیت‌های تحلیل را فراهم می‌کند، اما یک رویکرد قدیمی است.

استقرار هوش تجاری در سازمانهاهوش کسب و کار

استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز در کتاب تاثیر سود (زیان) هوش کسب و کار به بحث ارزیابی آمادگی سازمان ها برای استقرار هوش تجاری پرداخته اند. در این کتاب ابتدا به اهمیت پرداختن به مساله سنجش و ارزیابی آمادگی سازمان پیش از اجرای پروژه هوش تجاری پرداخته شده و این گام را به عنوان پیشانی حرکت پروژه های هوش تجاری در سازمان ها قلمداد کرده است.

در سنجش ارزیابی سازمان برای استقرار هوش تجاری شرکت هوش تجاری کیسان با توجه به دو مدل:
مدل استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز مدل وین اکرسون

۱- مدل استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز

نویسندگان معتقدند بیشترین فایده استفاده از نتایج ارزیابی آمادگی سازمان قبل از اجرای پروژه هوش تجاری در این نکته است:

مشخص شدن شکاف موجود میان وضعیت موجود و مطلوب در هر یک از فاکتورها. نقاطی که سازمان آمادگی ادامه مسیر برای هوشمندی کسب و کارش را ندارد و میتواند با صرف زمان و تخصیص منابع لازم شرایط را مهیا کند.
ارزیابی آمادگی سازمان برای استقرار هوش تجاری به سازمان ها میگوید که چه کارهایی برای از بین بردن شکاف ها و پیاده سازی موفقیت آمیز هوش تجاری مورد نیاز است.

بر مبنای تجربیات اجرایی و مشاوره ای که نویسندگان این کتاب در بیش از ۱۰۰۰ شرکت خصوصی و دولتی داشته اند، ۷ فاکتور در ۷  حوزه را برای سنجش و ارزیابی میزان امادگی سازمان ها بدست آورده اند.

این هفت فاکتور عبارتند از:

  1. همسویی استراتژیک میان حوزه کسب و کار و حوزه فناوری اطلاعات سازمان

  2. فرهنگ فرآیند بهبود مستمر در سازمان

  3. فرهنگ سازمانی حاکم در محدوده استفاده از اطلاعات و نرم افزارهای تحلیلی

  4. مدیریت پرتفولیوی(سبد پروژه) هوش تجاری در سازمان

  5. فرهنگ مهندسی فرآیند تصمیم گیری در سازمان

  6. آمادگی تکنیکی برای استقرار هوش تجاری و انبار داده ی سازمانی

  7. همکاری موثر بین بخش اصلی کسب و کار و بخش فناوری اطلاعات در سازمان

۲- مدل وین اکرسون

وین اکرسون مدیر بخش پژوهش و تحقیقات موسسه بین المللی انباره داده و هوش تجاری آمریکا  در سال ۲۰۱۱ در کتاب “داشبورد عملکرد، اندازه گیری، نظارت و مدیریت کسب و کار شما” (اکرسون, ۲۰۱۱) با اشاره به اهمیت ارزیابی آمادگی سازمان ها برای استقرار هوش تجاری ۱۰ حوزه اصلی را برای سنجش میزان آمادگی سازمان ها بیان کرده است که عبارتند از:

  1. وجود استراتژی روشن و شفاف

  2. حمایت قوی و متعهدانه

  3. نیاز فوری و روشن به هوش تجاری

  4. پشتیبانی مدیران میانی

  5. مقیاس و محدود مناسب

  6. تیم اجرایی قوی و منابع در دسترس

  7. فرهنگ سنجش و اندازه گیری

  8. همسویی میان کسب و کار و فناوری اطلاعات

  9. داده های قابل اعتماد و در دسترس

  10. زیرساخت های فنی محکم

هوش تجاری در سازمان هاو شرکت ها

سازمان ها و هوش تجاری

آنچه برای کار با هوش تجاری باید بدانید…

 

 

هوش تجاری در قالب هر تعریفی به دنبال افزایش سودآوری سازمان با استفاده از اتخاذ تصمیمات هوشمند و دقیق است. برای رسیدن به تصمیمات هوشمند در سازمان اهداف زیر مدنظر است:

 

1ـ جمع آوری داده‌های سازمان بر اساس سیستم‌های عملیاتی

کاربران در هر سازمانی سیستم‌های نرم‌افزاری دارند که همیشه در حال وارد کردن داده‌ها به آن سیستم‌ها هستند حال شما در هوش تجاری اطلاعات و داده‌های این سیستم‌های جزیره‌ای را جمع آوری خواهید کرد تا بتوانید در پروژه هوش تجاری از آن استفاده کنید.

2- یکپارچه سازی داده‌های سازمان

بعد از اینکه اطلاعات را جمع آوری کردید حال بایستی این اطلاعات را یکپارچه‌سازی کنید.

3- ذخیره‌سازی اطلاعات جمع آوری شده

اطلاعات یکپارچه شده را بایستی در یک انباره داده ذخیره کنید. ساخت و طراحی انباره داده (DW) را در ادامه بصورت کامل توضیح خواهیم داد.

4- تجزیه و تحلیل اطلاعات

در مرحله آخر شما می‌توانید در ابعاد مختلف، اطلاعات خود را بر اساس تمام سیستم‌های اطلاعاتی تجزیه و تحلیل کنید.

 

مزایای هوش تجاری چیست؟

طیف وسیعی از برنامه‌های BI به بسیاری از شرکت‌ها کمک کرده‌اند تا ارقام قابل ملاحظه‌ای از نرخ بازگشت سرمایه را محاسبه کنند. تا کنون از هوش کسب و کار برای پیدا کردن راه‌‌حل‌هایی جهت کاهش هزینه‌ها، آشکار کردن فرصت‌های شغلی جدید، تبدیل اطلاعات حاصل از فروش مستقیم به گزارش‌های قابل دسترسی، پاسخ سریع به تقاضاهای خریدِ جزئی و بهینه‌سازی قیمت‌ها استفاده شده است.
نرم‌افزارهای BI علاوه بر قابل دسترس ساختن داده‌ها، با کمّی‌سازی ارزش رابطه با تأمین‌کنندگان مواد اولیه و مشتریان، به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا در طول مذاکرات‌شان موفق‌تر باشند.

در زمینه‌ی سرمایه‌گذاری راه‌های زیادی برای صرفه‌جویی در هزینه‌ها با بهینه‌سازی روند کسب و کار و تصمیمات متمرکز وجود دارد. BI با آشکار کردن اشتباهات کوچک کسب و کار که معمولا نادیده گرفته می‌شوند، بر افزایش نرخ بازگشت سرمایه تأثیر بسیاری می‌گذارد. مثلا کارمندان شهر آلبوکِرک (شهری در ایالت نیو مکزیکو) با استفاده از نرم‌افزار BI سعی کردند راه‌هایی برای کم کردن استفاده از تلفن همراه، هم از لحاظ مدت زمان و هم از لحاظ سایر هزینه‌ها پیدا کنند. آنها توانستند در مدت سه سال، ۲ میلیون دلار در هزینه‌های شهر صرفه‌جویی کنند. مثال دیگر این است که شرکت تویوتا در سال ۲۰۰۰ با کمک سیستم BI متوجه شد که به شرکت‌های باربری دو برابر بیشتر پرداخت می‌کرده است. برای موفق شدن در رقابت، شرکت‌هایی که از BI برای آشکار کردن اشتباهات روند کسب و کار استفاده می‌کنند شانس بیشتری نسبت به شرکت‌هایی دارند که فقط از BI برای نظارت بر کارها استفاده می‌کنند

جدا از در دسترس قرار دادن داده‌ها، نرم‌افزارهای هوش تجاری با ساده‌تر کردن سنجش کمی‌ارزش ارتباط با فروشنده و مشتری، می‌تواند جایگاه شرکت در مذاکرات را نیز تقویت کند.
در حوزه تجاری فرصت‌های بسیاری برای صرفه‌جویی مالی از طریق بهینه‌سازی روندهای تجاری و تمرکز بر تصمیمات وجود دارد. با روشن کردن نقاط ضعف، هوش تجاری به دستاوردهای چشمگیری در ROI می‌رسد. مثلاً کارمندان شهر آلبوکورک از نرم‌افزار هوش تجاری برای شناسایی فرصت کاهش استفاده از تلفن و دیگر هزینه‌های عملیاتی استفاده کرده و توانستند در مدت سه سال دو میلیون دلار صرفه‌جویی کنند. به همین شکل و به کمک ابزارهای هوش تجاری، شرکت تویوتا متوجه شد هزینه پرداختی به شرکت‌های حمل و نقل تا مرز ۸۱۲ هزار دلار در سال ۲۰۰۰ اضافی بوده است. شرکت‌هایی که از هوش تجاری برای شناسایی نقاط ضعف تجاری خود استفاده می‌کنند در موقعیت بسیار بهتری در مقایسه با شرکت‌هایی قرار دارند که از هوش تجاری صرفاً برای نظارت بر اتفاقات استفاده می‌کنند.

 

 

معایب هوش کسب و کار

دانستنی های هوش تجاری

عواملی که برای شکست یک پروژه هوش تجاری میتوان در نظر گرفت عبارتند از:

1-فقدان همکاری و درگیری سازمانی

سیستم هوشمندسازمانی دائما در حال استنتاج و بروز رسانی هستند و نیاز به درگیری کارکردی دارند. سیستم هوش تجاری یک سیستم مستقل نیست بلکه استراتژی سازمان ها باید بگونه ای باشد که تعهد همکاری از همه واحد های کسب و کار در‌ آن منعکس شود.

2-فقدان پشتیبانی از سوی سازمان

پروزه هوش تجاری نیاز به پشتیبانی از بالا دارد. در غیر اینصورت مانند سایر پروژه های فناوری اطلاعات در سازمان به آن نگاه میشود و این مساله منجر به دور شدن هوش تجاری از اهداف کلان و تمرکز بر کسب کار خواهد شد.

3-فقدان بخش های اجرایی مختص کسب و کار

پروژه های هوش تجاری نباید توسط ستاد فناوری اطلاعات اجرا شوند زیرا فاقد تیزهوشی و رهبری لازم برای کسب و کار هستند. دلیل این امر این است که بخش های کسب و کار دارای یک بینش برای دستیابی به موفقیت هستند. بنابراین باید مدیران بخش ها و واحد های مختلف سازمان را برای مشارکت در پروژه هوش تجاری تحریک کرد.

4-فقدان کارشناس و آموزش

از آنجاییکه پروژه های هوش تجاری کاملا کارکردی هستند، مهارت های تجزیه و تحلیل بالایی در کارمندان را میطلبند و به دانش شاخصهای ارزیابی عملکرد مانند کارت امتیازی متوازن برای سنجش و محک موفقیت احتیاج دارند. از این رو نیاز به استخدام و آموزش کارشناسانی در همه بخش های مورد نیاز خواهد بود.

5-فقدان برنامه ریزی دقیق

پروژه های هوش تجاری به دلیل ماهیت تکراری بودن، نیاز به برنامه ریزی دارند. به منظور غلبه بر مشکلات آینده ، برآورده ساختن احتیاجات پروژه ای نظیر منابع داده، پایگاه داده ها، هزینه یابی، ارزیابی ریسک، برنامه ریزی تفصیلی پروژه، عوامل کلیدی موفقیت و محدودیت ها باید بصورت واضح طرح ریزی شوند.

6-فقدان توسعه تکراریداده های چند تکه و فاقد استاندارد

نیاز به طراحی انبار داده های سازمانی، عدم استفاده از ابزارهایی که منجر به پیامدهای تبادل اطلاعاتی و افزایش پیچیدگی ها میگردند.

7-عدم کیفیت داده های منبع و طراحی انبار داده ها

انبار داده باید خودش بتواند خودش را تعریف کند و توصیف کند و فعالیت ها را در جهت فعالیت های کسب و کار هدایت کند.همچنین کیفیت داده ها و محل نگهداری آنها و مرحله پاک سازی داده ها بسیار مهم است

نحوه ی استفاده از هوش تجاری

چطور از یک سیستم هوش تجاری استفاده کنیم؟

 

شرکت‌ها در زمان برنامه‌نویسی برای هوش تجاری ابتدا باید روش‌های تصمیم‌گیری خود را تحلیل کرده و اطلاعات مورد نیاز مدیران را برای اتخاد تصمیماتی مطمئن و در عین حال سریع در کنار روش ارائه این اطلاعات (مانند گزارش، جدول، اینترنتی، نسخه‌های چاپی) مد نظر داشته باشند. بحث درباره تصمیم‌سازی تعیین خواهد کرد که شرکت‌ها نیاز به جمع‌آوری، تحلیل و انتشار کدام اطلاعات در سیستم‌های هوش تجاری خود دارند.
سیستم‌های هوش تجاری مناسب باید فضا را مشخص کنند، کافی نیست که صرفاً بگوییم دیروز فروش این مقدار بوده است و امروز آن مقدار. باید توضیح داده شود که چه عوامل تجاری‌ای منجر به فروش این مقدار در یک روز و آن مقدار در همان تاریخ در سال گذشته شده است.
همانند بسیاری از پروژه‌های فناوری، اگر کاربران در برابر هوش تجاری احساس تهدید کرده یا نسبت به آن بدبین بوده و حاضر به استفاده از نتایج آن نباشند، هوش تجاری نیز منتج به نتیجه نخواهد بود. حتی در مورد چیزی مانند هوش تجاری که باید کاربرد راهبردی داشته باشد، روش کارکرد شرکت و تصمیم‌سازی آنها باید به صورت بنیادین تغییر کند و مدیران عامل توجه ویژه‌ای به احساسات کاربران داشته باشند.

 

 

۷قدم برای ایجاد سیستم‌های هوش تجاری عبارت‌اند از:
1-مطمئن شوید داده‌هایتان دقیق و صحیح است.
2- کاربران را کاملاً آموزش دهید.
3- داده‌ها را سریعاً اعمال و تنظیمات را به مرور ایجاد کنید. لازم نیست در ابتدا زمان زیادی صرف تهیه گزارشی کامل کنید، زیرا همزمان با توسعه تجارت نیازها نیز تعیین خواهند شد. گزارش‌هایی ارائه دهید که بهترین ارزش را منتقل می‌کنند و سپس آنها را بهینه‌سازی کنید.
4- از همان ابتدا رویکردی منسجم در ایجاد انباری داده‌ای داشته باشید. مطمئن شوید که بعدها دچار ناکارآمدی راهبرد داده‌ای نخواهید شد.
5- پیش از آغاز ROI خود را به روشنی تعریف کنید. دقیقاً مشخص کنید انتظار چه دستاوردی را دارید و سپس هر سه یا شش ماه آن را بررسی کنید.
6-روی اهداف تجاری تمرکز کنید.
7- صرفاً به خاطر اینکه فکر می‌کنید نیاز دارید اقدام به خرید نرم‌افزار هوش تجاری نکنید. هوش مصنوعی را با این ایده به کار گیرید که آماری وجود دارد که شما باید از آنها مطلع شوید و البته دقیقاً بدانید این آمار کجا هستند.

 

 

مشکلات احتمالی

مقاومت کاربران یکی از موانع مهم موفقیت هوش تجاری است. از جمله دیگر موارد می‌توان به ازدیاد داده‌های نامرتبط و کیفیت پایین آنها اشاره کرد.
کلید اصلی رسیدن به دانشی قابل توجه با استفاده از سیستم هوش تجاری، داده‌های استاندارد است. داده بنیادی‌ترین جزء هر فعالیت هوش تجاری است. در واقع بلوک سازنده همان دانش است. پیش از رسیدن و استفاده از چنین دانشی شرکت‌ها باید انبارهای داده‌ای خود را منظم و فعال کنند، در غیر این صورت فعالیت‌شان مبتنی بر اطلاعات ناقص خواهد بود.
یک مشکل احتمالی دیگر خود ابزار هوش تجاری است. هرچند این ابزارها قابل اندازه‌گیری‌تر و ساده‌تر از قبل هستند اما هسته هوش تجاری هنوز گزارش‌دهی است نه مدیریت روند، البته این وضعیت کم‌کم شروع به تغییر کرده‌ است. مراقب باشید که هوش تجاری را با تحلیل تجاری اشتباه نگیرید.(هرچند این ابزارها امروزه جای بیشتری برای پیشرفت دارند و کار با آنها برای کاربران آسان‌تر از قبل شده است.)
سومین مانع که بر سر راه استفاده از BI برای دگرگون کردن روند کسب و کار وجود دارد عدم شناخت بیشتر شرکت‌ها از روند کسب و کارشان است. (یا حداقل آن قدر نیست که بتواند به آنها در بهبود این روند کمک کند) شرکت‌ها باید در مورد روندی که انتخاب می‌کنند احتیاط زیادی به خرج دهند. اگر این روند تأثیر مستقیمی بر درآمد نداشته باشد یا کسب‌وکار در جهت استاندارد کردن این روند در شرکت نباشد، ممکن است کل کار BI مختل شود. شرکت‌ها باید همه‌ی فعالیت‌هایی که روند یک کسب و کار مشخص را شکل می‌دهند درک کنند، چگونگی انتقال داده در روندهای مختلف و چگونگی انتقال داده بین کاربران مختلف را درک کنند و بدانند که هر فرد چطور از آنها استفاده می‌کند تا نقش خود را در این روند ایفا کند. اگر آنها می‌خواهند از طریق BI نحوه‌ی کار افراد را بهبود ببخشند باید همه‌ی این موضوعات را قبل از شروع پروژه‌ی BI شناسایی و تحلیل کنند.

 

یک پروژه هوش تجاری (BI) موفق چگونه شکل می‌گیرد؟

برای اینکه بتوانیم یک پروژه موفق داشته باشیم نیاز به موارد مختلفی داریم ولیکن مهمترین مسئله در اجرای یک پروژه موفق هوش تجاری در حوزه فنی استفاده از ابزارهای درجه یک و مطرح است.
نکته قابل توجه این است که شما هر چقدر از ابزارها و تکنولوژی‌های مدرن استفاده کنید، موفقیت پروژه شما از لحاظ فنی بسیار بالا است.

چه کسی باید شروع کند؟

به اشتراک‌گذاری در پروژه‌های BI اهمیت بسیار زیادی دارد. چون هر کسی که در این عملیات نقشی داشته باشد باید برای گرفتن تصمیمات مهمی مثل تغییر رویه، به همه‌ی اطلاعات دسترسی کامل داشته باشد. پروژه‌های BI باید به وسیله‌ی مدیران اجرایی اصلی شروع شوند ولی گروه بعدی که آن را به کار می‌برند فروشندگان هستند. از آنجا که شغل این افراد بالا بردن فروش است و به خاطر این توانایی‌شان حقوق می‌گیرند، آنها از هر ابزاری که کمک‌شان کند این کار را بهتر انجام بدهند استقبال می‌کنند. البته مشروط بر این که استفاده از این ابزار راحت و اطلاعات آن قابل اعتماد باشد.

کارمندان با کمک سیستم BI تغییرات فردی و گروهی‌شان را اصلاح می‌کنند که در نهایت باعث بهبود عملکرد تیم فروش می‌شود. وقتی مدیران اجرایی پیشرفت بزرگی در یک تیم نسبت به دیگر تیم‌ها می‌بینند، سعی می‌کنند گروه‌هایی که عقب مانده‌اند را به گروه‌های پیشرو برسانند. وقتی فروشندگان را با خودتان همراه کردید، دیگر راحت می‌توانید بقیه‌ی سازمان را هم به استفاده از BI تشویق کنید. آنها نقش مبلّغ را دارند و درباره‌ی قدرت این ابزارها و این که چطور BI زندگی آنها را بهتر می‌کند احساسات خود را بیان می‌کنند.
 

چطور باید سیستم BI را راه‌اندازی کرد؟

شرکت‌هایی که برای BI برنامه‌ریزی می‌کنند باید اول روش‌های تصمیم‌گیری‌شان را تجزیه و تحلیل کنند و علاوه بر توجه به اطلاعاتی که مدیران اجرایی احتیاج دارند (تا بتوانند سریع‌تر و با اطمینان بیشتری تصمیم بگیرند)، باید به این نکته توجه کنند که این مسئولان ترجیح می‌دهند از چه روشی این اطلاعات در دسترس آنها قرار بگیرد. (مثلا به شکل یک گزارش یا یک جدول، به صورت آنلاین یا بر روی کاغذ) بحث‌هایی که موقع تصمیم‌گیری انجام می‌شود مشخص کننده‌ی این نکته است که شرکت‌ها باید چه

اطلاعاتی را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و در برنامه‌ی BI خود منتشر کنند.

یک سیستم BI خوب، باید علت‌ها را بگوید. (مسائل پشت پرده را مشخص کند) صرف این که سیستم اطلاعاتی مانند میزان فروش امروز به این مقدار و سال آینده دقیقا در همین روز یک مقدار دیگر است را بدهد کافی نیست؛ بلکه باید علاوه بر آن، به ما بگوید که چه عواملی بر کسب و کار تأثیر گذاشتند که باعث تغییر این میزان فروش شدند.

مثل خیلی از پروژه‌های فناوری دیگر، اگر کاربران، فناوری را تهدیدی برای خود بدانند و در استفاده از آن تردید داشته باشند BI نتیجه‌ی دلخواه را نخواهد داد. وقتی صحبت از چیزی مثل BI است مدیر فناوری اطلاعات شرکت باید برای احساس کاربران اهمیت ویژه‌ای قائل شوند به این دلیل که اگر به روش درست مورد استفاده قرار گیرد روش‌های مورد استفاده‌ی شرکت‌ها و چگونگی تصمیم‌گیری افراد را از پایه تغییر می‌دهد.

 

 

چند نکته‌ی دیگر برای به‌کارگیریِ درست BI

چگونگی تصمیم‌گیری مدیران اجرایی را تجزیه و تحلیل کنید.بررسی کنید که مدیران اجرایی برای اتخاذ سریع تصمیمات درست به چه اطلاعاتی احتیاج دارند.به کیفیت داده‌ها توجه کنید.معیارهای اجرایی‌ای تعیین کنید که بیشتر به کسب‌ و کار مرتبط باشند.زمینه‌ای برای تأثیر این معیارهای اجرایی فراهم کنید.

به یاد داشته باشید که هوش کسب و کار فراتر از پشتیبانی برای تصمیم‌گیری است. با توجه به پیشرفت فناوری و چگونگی به کار بردن آن توسط مدیران سرمایه‌گذاری، BI قدرت تغییر سازمان‌ها را در خود دارد. مدیران سرمایه‌گذاری‌ای که از BI برای بهبود روند کسب‌ و کار به درستی بهره می‌گیرند از راه‌های بسیار گسترده‌تری به سازمان خود کمک می‌کنند تا مدیرانی که فقط ابزار‌های اولیه‌ی گزارش را به کار می‌برند.

برگرفته از: cio.com

 

۷ قدم برای راه‌اندازی یک سیستم BI

  • اطمینان از اینکه پاک‌سازی داده‌ها انجام شده است (حذف داده‌های پِرت، برطرف کردن ناسازگاری‌ها، حذف داده‌های تکراری و…)آموزش مؤثر کاربران همه چیز را سریع پیش ببرید و به تدریج تعادل ایجاد کنید.
  • برای تهیه‌ی یک گزارش بی‌نقص وقت‌تان را تلف نکنید. همان طور که کسب و کار به سمت تکامل پیش می‌رود، نیازها هم پیش می‌روند. گزارش‌هایی را که باارزش‌ترین اطلاعات را در اختیار می‌گذارند به سرعت انتخاب کنید و روی آنها کار کنید‌.
  • تمام تلاش‌تان را انجام دهید تا منبع داده‌های‌تان را از همان اول بسازید. خودتان را با یک استراتژی ناکارآمد برای به دست آوردن داده محدود نکنید.
  • قبل از شروع کار معنای نرخ بازگشت سرمایه‌گذاری (ROI) را برای خودتان مشخص کنید.
  • میزان سودی که انتظار دارید به دست بیاورید را تعیین کنید و هر فصل یا هر شش ماه یک بار بررسی کنید که تا چه حد این مقدار با واقعیت مطابقت دارد.
  • بر اهداف کسب‌ و کار تمرکز کنید.به این دلیل که فکر می‌کنید به نرم‌افزار هوش کسب‌وکار احتیاج دارید آن را نخرید.
  • هوش کسب‌‌وکار را با این ایده راه‌اندازی کنید که اعدادی وجود دارند که شما باید از آنها اطلاع داشته باشید ولی نمی‌دانید کجا باید دنبال آنها بگردید.

 

کلید به دست آوردن بینش دقیق از طریق سیستم BI، داده‌های استاندارد است. در هر بررسی BI، داده‌ها مهم‌ترین نقش را دارند.

داده‌ها مثل آجرهایی هستند که بینش تجاری را می‌سازند. شرکت‌ها قبل از اینکه شروع به تجزیه و تحلیل کنند و بر اساس بینشی که به دست می‌آورند تصمیم‌گیری کنند، باید منابع داده‌های‌شان را به ترتیبی درست سازماندهی کنند. در غیر این صورت عملکرد آنها برپایه‌ی اطلاعات نادرستی خواهد بود.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا Business Intelligence

 

هوش تجاری یا BI) Business Intelligence)  شامل مجموعه‌ای از مهارت‌ها، تکنولوژی‌ها و برنامه‌های کاربردی می‌باشد که به‌ منظور جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، تجزیه ‌و‌ تحلیل و ایجاد دسترسی به داده‌های سازمان، مورد استفاده قرار می‌گیرند. (BI) یک اصطلاح کلی است که به تعداد زیادی برنامه و نرم‌افزار مورد استفاده برای پردازش و تحلیل اطلاعات خام یک شرکت اطلاق می‌شود.

چنانچه بخواهیم به طور خیلی ساده هوش تجاری را تعریف کنیم میگوییم: هوش تجاری شامل کلیه فرآیندهای کامپیوتری و مرتبط به همی چون داده کاوی،پردازش تحلیلی آنلاین،تحقیق وگزارش تشکیل شده ،که داده را به اطلاعات و سپس به دانش تبدیل می‌کند. در نهایت هوش تجاری،کسب و کار شما را بهبود خواهد بخشید.

 

اما هوش تجاری چه کمکی به ما میکند؟

شرکت‌ها از هوش کسب و کار برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و کشف فرصت‌های تجاری جدید استفاده می‌کنند. BIچیزی فراتر از جمع‌آوری گزارشات و چیزی بیشتر از مجموعه‌ای از ابزارها برای به‌کارگیری هوشمندانه‌ی سیستم‌های تجاری است. مدیران فناوری شرکت‌ها از هوش کسب و کار برای شناسایی عملیات تجاریِ ناقصی که می‌توانند بستر خوبی برای باز‌مهندسی باشند استفاده می‌کنند
با وجود ابزارهای امروزیِ هوش کسب‌‌ و‌ کار، بهتر است افرادی که در کار تجارت هستند خودشان دست به کار شده و داده‌ها را تحلیل کنند و منتظر گزارش‌های پیچیده‌ی سیستم‌های فناوری اطلاعات نمانند. آزادسازی اطلاعات این امکان را به کاربران می‌دهد که تصمیمات تجاری‌ِشان را با پشتوانه‌ی اعداد قطعی و مشخص بگیرند؛ که در غیر این صورت مجبور می‌شدند تصمیمات‌شان را تنها بر اساس احساس درونی و شایعات اتخاذ کنند.
هر چند هوش تجاری امکانات زیادی فراهم می‌کند اما این محاسبات ممکن است بر اثر چالش‌های تکنیکی یا فرهنگی منحرف شوند.مدیران اجرایی باید از صحیح و کامل بودن داده‌هایی که به برنامه‌های BI وارد می‌شوند اطمینان داشته باشند تا کاربران بتوانند  به ان اعتماد کنند.هوش سازمانی شما را برای تصمیم‌گیری در همه عوامل موثر بر سازمان و شرکت‌ها توانمند می‌سازد و به همه شرکت‌ها کمک می‌کند تا از طریق گزارش‌گیری و تحلیل داده‌ها، عملکرد اثربخش و مطمئن بدون دردسر اضافی و هزینه‌های اجرائی زیاد و سعی و خطا بدست آورند.

 

کاربردهایی  از“هوش تجاری”

از یک مثال ساده شروع می‌کنم. هر کس در یک شرکت تنها می‌تواند کارش را به بهترین نحو انجام دهد. اگر تصمیم‌گیری‌ها در سازمان‌ها بر مبنای اطلاعات واقعی باشد تا بر مبنای بهترین حدسیات و یا اینکه چگونه در گذشته آن کار را انجام می‌داده‌اند، کارها به درستی پیش نخواهد رفت. در این باره نیاز به مستندات است، مستندات از همه عوامل یک سازمان، مجموع این مستندات و آمارها است که مانع از سعی و خطا می‌گردد.

چه اتفاقی رخ می‌داد اگر هر چه که فروشندگان ERP و CRM و اکنون BI به شما وعده می‌دهند را، می‌داشتید؟ یعنی وعده دسترسی فوری به همه دادهای موجود در شرکت و سازمان شما با داشبوردهای دیجیتالی و شاخص‌های عملکرد موردنیاز تا سازمان خود را اداره کنید.
چه اتفاقی رخ می‌داد اگر می‌توانستید بی‌نهایت کاوش در اجزا در داده‌های موجود و از منظرهای متفاوت

(Slice & Dice به عمل تجزیه اطلاعات به بخش‌های کوچک‌تر و نمایش آن از منظرهای متفاوت برای درک بهتر در تصمیم‌گیری‌ها گفته می‌شود.) می‌نمودید بدون اینکه لازم باشد بدانید از چه سیستمی تا سطح Transaction (تراکنش‌ها)، این داده‌ها می‌آیند، کارتان را بهتر انجام می‌دادید؟

هوش سازمانی به همه شرکت‌ها کمک می‌کند تا از طریق گزارش‌گیری و تحلیل داده‌ها، عملکرد اثربخش و مطمئن بدون دردسر اضافی و هزینه‌های اجرائی زیاد و سعی و خطا بدست آورند ERP. و CRM و سایر سیستم‌ها و نرم‌افزارها، عوامل حیاتی برای اداره سازمان‌ها و شرکت‌ها هستند. متاسفانه هنگامی که این سیستم‌ها، تراکنش‌ها و تعاملات داده‌ها را خوب اجرا می‌کنند، در برابر گزارش‌گیری تحلیل و دسترسی به داده‌ها کم می‌آورند، بهبود و قابلیت‌های تحلیل و گزارش‌گیری شرکت‌ها جزء اولویت‌های مدیران ارشد است.

 BI وعده بزرگ و عجیبی را به رهبران شرکت‌ها می‌دهد
دسترسی فوری به همه اطلاعات، که در فرمت قابل استفاده به آن نیاز دارید. نه تنها افراد و کارمندان سازمان IT بلکه همه مدیران و تصمیم‌گیران، می‌توانند از آن استفاده کنند. اغلب بسیاری از افراد فکر می‌کنند که این وعده عملی نخواهد شد آیا واقعا اینطور است؟

 

چه شرکت هایی از “هوش تجاری و کاربردهای آن” استفاده میکنند؟

رستوران‌های زنجیره‌ای از مهم‌ترین کاربران نرم‌افزار BI هستند. آنها از BI برای گرفتن تصمیمات راهبردی استفاده می‌کنند؛ تصمیماتی نظیر این که چه محصولات جدیدی را در منو قرار دهند، چه غذاهایی را حذف کنند و کدام شعبه‌های کم درآمد را تعطیل کنند. همچنین از BI برای مسائل تاکتیکی نیز استفاده می‌کنند، مثلا بررسی دوباره‌ی قراردادهایی که با شرکت‌های تأمین‌کننده‌ی مواد اولیه‌ی غذایی دارند یا برای بهبود شیوه‌های ناکارآمدی که تا الان به کار برده می‌شد. با توجه به شیوه‌ی کار عملیاتی رستوران‌های زنجیره‌ای و خاصیت مرکزی بودن سیستم BI برای کمک به آنها در اداره‌ی این کسب و کار، رستوران‌های زنجیره‌ای در صدر لیست همه‌ی صنایعی هستند که از ارزش واقعی این سیستم بهره‌مند می‌شوند.

رستوران‌های زنجیره‌ای مانند هاردی، وندی، رابی تیوزدی و تی‌جی‌آی از عمده کاربران نرم‌افزار هوش تجاری هستند. آنها از این برنامه برای تصمیمات راهبردی مانند افزودن محصولات جدید به منوی خود، حذف برخی غذاها و بستن شعب کم‌کار خود استفاده می‌کنند. آنها همچنین از هوش تجاری در موضوعات تاکتیکی مانند تجدید نظر در قراردادهای خرید مواد غذایی و شناسایی فرصت‌های بهبود روندهای نامناسب بهره می‌برند. به دلیل وابستگی زیاد رستوران‌های زنجیره‌ای به عملیات‌های متعدد و از آنجا که هوش مصنوعی نقشی مرکزی در کمک به اراده فعالیت‌هایشان دارد، این مجموعه جزو اصلی‌ترین گروه شرکت‌های تمامی‌ صنایع هستند که از ارزش واقعی این سیستم‌ها استفاده می‌کنند.
یکی از بخش‌های مهم هوش تجاری یعنی تحلیل تجاری، این عامل برای موفقیت بسیاری از شرکت‌ها در صنایع مختلف از جمله موفقیت تیم‌های ورزشیِ حرفه‌ای مهم است.
برای موفقیت شرکت‌هایی در انواع صنایع و از آن مهم‌تر برای موفقیت تیم‌های ورزشی حرفه‌ای مانند باستون رد ساکس، اوکلند ایز و نیوانگلند پتریوتس ضروری است.
تیم پتریوت با اتخاذ رویکردی تحلیلی توانست در چهار سال، سه بار قهرمان لیگ فوتبال آمریکایی شود. این تیم به صورت گسترده از مدل‌های تحلیل و داده در داخل و خارج زمین استفاده می‌کند. تحلیل‌های عمیق توانسته است در انتخاب بازیکن و نیز رعایت سقف حقوق تعیینی سازمان لیگ به این تیم کمک کند. مربیان و بازیکنان پتریوت به مطالعه گسترده فیلم و آمار بازی‌ها معروف بوده و بیل بلیچیک، سرمربی این تیم، مقالات اقتصادانان دانشگاه را درباره فرصت‌های آماری نتایج بازی فوتبال مطالعه می‌کند. در خارج از زمین، این تیم از تحلیل‌های دقیق برای ارزیابی و بهبود «تجربه کلی هواداران» استفاده می‌کند. مثلاً در هر بازی خانگی بین ۲۰ تا ۲۵ نفر به صورت خاص وظیفه اندازه‌گیری کمّی ‌میزان غذا، پارکینگ، پرسنل، تمیزی دستشویی‌ها و دیگر عوامل را بر عهده دارند.
در حوزه خرده‌فروشی نیز والمارت به صورت گسترده از تحلیل داده و گروه‌بندی برای برتری در این صنعت استفاده می‌کند. هارا نیز مبنای رقابت در صنعت بازی را از تاسیس ابرکازینوها به تحلیل حول وفاداری مشتری و خدمات تغییر داده است. آمازون و یاهو صرفاً سایت‌های تجارت الکترونیکی نیستند بلکه به صورت گسترده تحلیلی بوده و از رویکرد «آزمون و یادگیری» در زمینه تغییرات تجاری استفاده می‌کنند. کپیتال وان نیز هرساله بیش از ۳۰ هزار آزمون برای شناسایی مشتریان مناسب و قیمت‌گذاری کارت‌های اعتباری برگزار می‌کند.