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.
-
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.
-
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
- داشبورد
- آناليزهاي پيشبيني
- تجزيه و تحليل آنلاين
- 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.”
-
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.
-
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.
-
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.
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 سازمانها
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:
-
همسویی استراتژیک میان حوزه کسب و کار و حوزه فناوری اطلاعات سازمان
-
فرهنگ فرآیند بهبود مستمر در سازمان
-
فرهنگ سازمانی حاکم در محدوده استفاده از اطلاعات و نرم افزارهای تحلیلی
-
مدیریت پرتفولیوی(سبد پروژه) هوش تجاری در سازمان
-
فرهنگ مهندسی فرآیند تصمیم گیری در سازمان
-
آمادگی تکنیکی برای استقرار هوش تجاری و انبار داده ی سازمانی
-
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:
-
وجود استراتژی روشن و شفاف
-
حمایت قوی و متعهدانه
-
نیاز فوری و روشن به هوش تجاری
-
پشتیبانی مدیران میانی
-
مقیاس و محدود مناسب
-
تیم اجرایی قوی و منابع در دسترس
-
فرهنگ سنجش و اندازه گیری
-
همسویی میان کسب و کار و فناوری اطلاعات
-
داده های قابل اعتماد و در دسترس
-
زیرساخت های فنی محکم
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
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