هوش تجاری چیست؟ با هوش تجاری در کسب و کار آشنا شوید

هوش تجاری یا BI با استفاده از تکنولوژی نرم‌افزاری و سرویس‌‌های اختصاصی، اطلاعات رو به بینش‌های عملیاتی تبدیل می‌کنه تا سازمان بتونه از این بینش در تصمیمات استراتژیک و تاکتیکال خودش استفاده کنه.

ابزارهای هوش تجاری با دسترسی به اطلاعات، اونها رو تحلیل می‌کنن و یافته‌های تحلیلی رو در گزارش‌ها، جمع بندی‌ها، داشبوردها، گراف‌ها، چارت‌ها و نقشه‌ها ارائه میدن تا کاربران بتونن بینش بالاتری نسبت به وضعیت کسب و کار داشته باشن. عبارت «هوش تجاری» اغلب اوقات به مجموعه ای از ابزارها اشاره می‌کنه که امکان دسترسی سریع و قابل فهم به بینش‌ها پیرامون وضعیت کنونی یک کسب و کار رو میسر می‌کنن.

 

هوش تجاری یا Business Intelligence چیست؟

هوش تجاری یا Business intelligence که بیشتر فرم اختصاری اون یعنی BI شناخته می شه، نرم افزاری هستش که داده های کسب و کار رو جمع آوری می کنه و اونها رو در نماهای کاربرپسند مثل گزارش ها، داشبوردها، نمودارها و گراف های مختلف نمایش میده.

ابزارهای BI به کاربران کسب و کار اجازه میده تا به انواع مختلفی از داده ها شامل داده های تاریخی، فعلی، شخص ثالث و داخلی و همین طور داده های نیمه ساختار یافته و داده های بدون ساختار مثل رسانه های اجتماعی دسترسی داشته باشن.

کاربران می تونن این اطلاعات رو تجزیه و تحلیل کنن تا بینشی رو در مورد نحوه عملکرد کسب و کار به دست بیارن. هوش تجاری به کاربران کسب و کار نمیگه که در یک شرایط خاص چه کاری انجام بدن یا در نهایت چه اتفاقی میفته. همچنین هوش تجاری صرفا یک ابزار تولید گزارش نیست. هوش تجاری راهی رو برای بررسی داده ها در اختیار افراد قرار میده تا بتونن روندها رو درک کنن و بینش های عمیقی به دست بیارن.

سازمان ها می تونن از این بینش به دست اومده برای بهبود تصمیم گیری های تجاری، شناسایی مشکلات یا مسائل، روندهای بازار و شناسایی جریان های درآمدی یا فرصت های تجاری جدید استفاده کنن.

پلتفرم های BI به طور سنتی برای اطلاعات پایه خودشون به انبارهای داده متکی هستن. یک انبار داده، داده ها رو از چندین منبع داده در یک سیستم مرکزی جمع می کنه تا مکان تجریه و تحلیل و گزارش رو برای کسب و کار فراهم کنه. نرم افزار هوش تجاری داده های انبار رو بررسی می کنه و نتایج رو در قالب گزارش، نمودار و نقشه به کاربر ارائه میده.

انبارهای داده می تونن یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) رو شامل بشن تا از کوئری های چند بعدی پشتیبانی کنن. با این ویژگی، کسب و کار می تونه متوجه بشه که مثلا فروش دو شعبه در سال گذشته نسبت به هم چه وضعیتی دارن.

بعضی از راه حل های جدید هوش تجاری این قابلیت رو دارن تا داده های خام رو مستقیما با استفاده از فناوری هایی مثل Apache Hadoop استخراج و دریافت کنن. اما انبارهای داهد در حال حاضر رایج ترین روش برای دسترسی به داده ها محسوب می شه.

مثال‌هایی از کاربرد BI در کسب و کار

برای مثال، شرکتی که می‌خواد زنجیره تامینش رو بهتر مدیریت کنه برای شناسایی تاخیرها و متغیرهای موجود در فرآیند ارسال، به توانمندی‌‌های هوش تجاری نیاز داره. این شرکت همچنین می‌تونه برای شناسایی محصولاتی که بالاترین تاخیر رو دارن و یا روش های حمل و نقلی که بیشترین تاثیر رو در تاخیرها داشتن، از قابلیت‌های BI استفاده کنه.

به گفته سیندی هاوسون، نایب رئیس بخش تحقیقات در شرکت گارتنر، کاربردهای بالقوه هوش تجاری فراتر از ارائه شاخص های عملکردی معمولی برای کسب و کار با رویکرد بهبود فروش و کاهش هزینه‌ها هستش.

هاوسون به تجربه موفق یکی از مدارس کولومبوس در استفاده از ابزارهای هوش تجاری اشاره می‌کنه. این مدرسه با استفاده از این تکنولوژی تونست نرخ حضور و عملکرد دانش آموزان رو بهبود بده و در نتیجه میزان یادگیری دانش آموزان و نرخ فارغ التحصیلی اونها افزایش پیدا کرد.

مثال‌‌های موفق دیگه‌ای هم وجود دارن که نشان میدن سازمان‌ها چطور می‌تونن از ابزارهای Business Intelligence استفاده کنن:

• یک سازمان مشارکتی می‌تونه از هوش کسب و کار برای ردیابی تعداد اعضای جذب شده و نرخ ماندگاری اونها استفاده کنه.
• ابزارهای BI می‌تونن بر مبنای اطلاعات CRM گزارش های فروش و تحویل رو به صورت خودکار ارائه بدن.
• یک تیم فروش با استفاده از هوش تجاری می‌تونه داشبوردی برای نمایش وضعیت مشتریان بالقوه در پایپ لاین فروش داشته باشه.

 

چرا هوش تجاری مهم است؟

به طور کلی نقش اصلی Business Intelligence اینه که با استفاده از اطلاعات مرتبط، عملیات‌های تجاری یک سازمان رو بهبود بده. شرکت‌هایی که به طور موثری از ابزارها و تکنیک‌های هوش تجاری استفاده می‌کنن می‌تونن اطلاعات جمع آوری شده رو به بینش‌های ارزشمندی تبدیل و از اونها در فرآیندها و استراتژی‌های کسب و کار استفاده کنن.

این بینش‌ها می‌تونه به تصمیمات بهتر و افزایش بهره وری و درآمد کمک کنه و رشد سریع تر و سوددهی بیشتری رو برای کسب و کار به همراه داشته باشه.

بدون استفاده از BI، سازمان‌ها عملا نمی‌تونن بر اساس اطلاعات موجود تصمیم گیری کنن. در چنین شرایطی، مدیران و کارمندان باید با استفاده از عوامل دیگه ای مثل تجربیات قبلی، بصیرت و دانش خودشون تصمیم بگیرن. طبیعتا این نوع تصمیم گیری‌ها خالی از اشکال و اشتباه نیست و اگر اطلاعات موجود کافی نباشه، ضریب اشتباهات هم بالاتر هستش.

مزایای استفاده از هوش تجاری

یک برنامه Business Intelligence موفق مزایای تجاری مختلفی رو برای یک سازمان به دنبال داره. برای مثال، این ابزار ها به مدیران اجرایی ارشد و مدیران دپارتمان‌های مختلف اجازه میده عملکرد کسب و کار رو رصد کنن و اگر مشکل یا فرصت بالقوه ای وجود داشت خیلی سریع متوجه بشن.

تحلیل اطلاعات مشتری به بازاریابی، فروش و خدمات مشتری بهتری منتهی میشه. گلوگاه‌‌های موجود در زنجیره تامین، تولید و توزیع قبل از وارد کردن آسیب‌های مالی به کسب و کار قابل شناسایی هستن. مدیران منابع انسانی می‌تونن به شکل بهتری بهره وری کارمندان، هزینه‌های پرسنل و سایر اطلاعات محیط کاری رو رصد کنن.

به طور کلی مزایای اصلی که هر کسب و کار می‌تونه از طریق اپلیکیشن‌های BI به دست بیاره شامل موارد زیر هستش:

 

 

• افزایش سرعت و بهبود تصمیم گیری
• بهبود فرآیندهای داخلی کسب و کار
• افزایش کارایی عملیاتی و بهره وری
• تشخیص مشکلات کسب و کار
• شناسایی کسب و کارهای نوظهور و ترندهای بازار
• توسعه استراتژی‌های کسب و کار قوی تر
• افزایش فروش و درآمدهای جدید
• بهره گیری از مزیت رقابتی نسبت به رقبا

راهکارهای هوش تجاری به مدیران پروژه اجازه میده وضعیت پروژه‌های تجاری رو به شکل بهتری رصد کنن و سازمان‌ها هم میتونن رقابت هوشمندتری رو با رقبای خودشون داشته باشن. علاوه بر این، تیم‌های Business Intelligence، مدیریت داده و آی تی هم می‌تونن با بهره گیری از هوش تجاری، عملیات‌های تکنولوژی و تحلیلی رو از جنبه‌های مختلفی تحلیل کنن.

انواع ابزارها و اپلیکیشن‌ های هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه‌ای از اپلیکیشن‌های تحلیل اطلاعات رو در دسترس قرار میده. اکثر این اپلیکیشن‌ها توسط نرم افزار BI و یا پلتفرم‌های جانبی BI پشتیبانی میشن. لیستی از تکنولوژی‌های BI که در دسترس سازمان‌ها قرار داره شامل موارد زیر میشه:

 

 

– تحلیل Ad hoc

تحلیل ادهاک که با عنوان کوئری اد هاک هم شناخته میشه در واقع یکی از اجزای بنیادین در اپلیکیشن‌های BI مدرن و یکی از قابلیت های اصلی در ابزارهای هوش تجاری نرم افزارهای سلف سرویس هستش. تحلیل اد هوک در واقع فرآیند نوشتن و اجرای کوئری‌هایی برای تحلیل مسائل یک کسب و کاره.

با اینکه کوئری‌های ادهاک معمولا در لحظه ایجاد میشن، اما اغلب اوقات به صورت منظم اجرا میشن و نتایج تحلیلی اونها در داشبوردها و گزارش‌ها قابل مشاهده هستش.

 

– پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

ابزارهای OLAP یا Online analytical processing امکان تحلیل داده در ابعاد مختلف رو برای کاربر میسر می‌کنه که برای کوئری‌ها و محاسبات پیچیده مناسبه. در گذشته، داده از طریق یک انبار داده استخراج و بعد در مکعب‌های چندبعدی OLAP ذخیره می‌شد. اما حالا این امکان وجود داره تا تحلیل‌های OLAP رو به صورت مستقیم در دیتابیس‌های ستونی انجام داد.

 

– هوش تجاری در موبایل (Mobile BI)

Business Intelligence موبایل به ما این امکان رو میده تا از طریق گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها به اپلیکیشن‌ها و داشبوردهای BI دسترسی داشته باشیم. اغلب از این امکان برای مشاهده داده استفاده میشه تا تحلیل اونها، اما به طور کلی ابزارهای هوش تجاری موبایل برای تسهیل کارها طراحی شدن.

برای مثال، داشبوردهای موبایل می‌تونن دو یا سه ستون داده و KPI رو ترسیم کنن تا به راحتی در نمایشگر گوشی و تبلت قابل نمایش باشه.

 

– هوش تجاری بی‌درنگ (Real-time BI)

در اپلیکیشن‌ های هوش تجاری ریل تایم، درست در همان لحظه‌ای که داده ایجاد شد، تحلیل انجام میشه و کاربران می‌تونن روی عملیات‌های کسب و کار، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر موارد دید لحظه‌ای داشته باشن.

تحلیل‌های بی درنگ اغلب شامل استریمینگ داده می‌شه و برای تصمیم گیری در خصوص امتیازدهی اعتبار، خرید و فروش سهام و پیشنهادات ویژه هدفمند به کاربر کمک می‌کنه.

 

– هوش عملیاتی (OI)

Operational intelligence ابزاریست که با عنوان هوش تجاری عملیاتی هم شناخته میشه و در واقع نوعی از تحلیل‌های ریل تایم هستش که اطلاعات رو در دسترس مدیران و کارمندان در خط مقدم عملیات‌های کسب و کار قرار میده.

اپلیکیشن‌های OI برای کمک به تصمیم گیری عملیاتی و اقدام سریعتر پیرامون یک مشکل طراحی شده. مثلا یکی از کاربردهای این اپلیکیشن‌ها کمک به نیروهای مرکز تماس برای رفع مشکلات مشتریان و یا مدیران بخش لجستیک برای تسهیل گلوگاه‌های توزیع هستش.

 

– ابزارهای SaaS BI

ابزار Software-as-a-service BI از سرویس‌های پردازش ابری برای تحلیل داده بهره میبرن و معمولا با متد عضویت پولی ارائه میشن. این ابزارها که با عنوان هوش تجاری ابری هم می‌شناسن، پشتیبانی چندگانه در فضای ابری رو ارائه میدن. این قابلیت به سازمان ها اجازه میده تا اپلیکیشن‌های BI رو در پلتفرم‌های ابری مختلف و متناسب با نیازشون پیاده سازی کنن.

 

– هوش تجاری اپن سورس (OSBI)

نرم افزار هوش تجاری اپن سورس یا همان Open source BI معمولا شامل دو نسخه Community یا رایگان و Commercial یا تجاری میشه. تیم‌ها می‌تونن به سورس کد دسترسی داشته باشن و متناسب با نیازشون ویژگی‌های جدیدی رو توسعه بدن. علاوه بر این، بعضی از شرکت‌های ارائه دهنده ابزارهای BI انحصاری معمولا نسخه‌های رایگان رو برای کاربران حقیقی در دسترس قرار میدن.

 

– هوش تجاری Embedded

ابزار های هوش تجاری درون ریزی شده یا Embedded BI، هوش تجاری و قابلیت ترسیم داده را مستقیما در اپلیکیشن‌های کسب و کار ادغام می‌کنن. این به کاربران کسب و کار اجازه میده تحلیل داده‌های مورد نیاز رو درون اپلیکیشن‌ها انجام بدن.

ویژگی‌های تحلیلی درون ریزی شده معمولا توسط شرکت‌های ارائه دهنده نرم افزار در دسترس قرار می‌گیرن اما توسعه دهنده های نرم افزار هم می‌تونن اونها رو در اپلیکیشن‌های انحصاری خودشون ارائه بدن.

 

– هوش تجاری مبتنی بر همکاری (Collaborative BI)

Collaborative BI، در واقع یک فرآینده که شامل اپلیکیشن‌های BI و ابزارهای مشارکتی برای همکاری در تحلیل داده و به اشتراک گذاری اطلاعات با افراد دیگر میشه.

مثلا کاربران قابلیت کامنت گذاشتن روی تحلیل داده و به اشتراک گذاری اطلاعات و سوالات یا هایلایت با استفاده از چت آنلاین و ابزارهای گفتگو رو دارن.

 

– هوش مکانی (LI)

Location intelligence نوعی ویژه از هوش تجاریه که به کاربران اجازه میده اطلاعات مکانی و جغرافیایی رو تحلیل کنن و به قابلیت ترسیم داده مبتنی بر نقشه دسترسی داشته باشن. هوش مکانی پیرامون المان‌های ژئوگرافیک داده‌ها و عملیات‌های کسب و کار بینش خوبی رو در اختیار کاربر قرار میده.

 

هوش تجاری در برابر تحلیل تجاری

اگر به مثال‌هایی که در این مقاله به اونها اشاره شد دقت کنین می‌بینین که هوش تجاری در واقع در خصوص وضعیت فعلی کسب و کار یا سازمان بینشی رو در اختیار کاربر قرار میده؛ فروش بالقوه امروز در کدوم بخش پایپ لاین قرار داره؟ چه تعداد از اعضا رو این ماه از دست دادیم؟ این دقیقا نقطه تمایز بین دو مفهوم هوش تجاری و تحلیل تجاری هستش.

هوش تجاری توصیفیه و به شما میگه در حال حاضر چه اتفاقی میفته و در گذشته چه اتفاقی افتاده که الان در این وضعیت هستید. تحلیل تجاری اما مثل یک چتر حمایتی می‌مونه که آینده رو پیش بینی می‌کنه. تحلیل تجاری به شما میگه در آینده چه اتفاقی قراره بیفته و برای کسب نتایج بهتر چه کاری می‌تونین انجام بدین.

تحلیل تجاری معمولا به عنوان زیر مجموعه‌ای از حوزه ای وسیع تر به نام «تحلیل داده» هستش که به طور ویژه روی کسب و کار متمرکز می‌شه. بر خلاف هوش تجاری، در تحلیل تجاری به متخصصین علم داده یا داده کاوی نیاز هست تا داده‌های به دست اومده رو تحلیل و تفسیر کنن.

اما در نقطه مقابل، یکی از اهداف هوش تجاری اینه که همه چیز برای افراد غیرمتخصص و معمولی هم قابل درک باشه.

استراتژی Business Intelligence

در گذشته، متخصصین آی تی کاربران اصلی اپلیکیشن‌های BI بودن. اما ابزارهای هوش تجاری به مرور زمان توسعه پیدا کردن و به لطف کارآمدی و کاربرپسندی بیشتر، طیف وسیع تری از کاربران در سازمان‌های مختلف با اهداف متفاوت از اونها استفاده می‌کنن.

هاوسون Business Intelligence رو به دو دسته تقسیم می کنه؛ دسته اول ابزارهای سنتی یا کلاسیک هستن که متخصصین آی تی از داده‌های تراکنشی درون سازمانی برای تولید گزارش‌ها استفاده می‌کنن. دسته دوم ابزارهای هوش تجاری مدرن هستن که کاربران کسب و کار با استفاده از سیستم‌های چابک و گرافیکی، داده‌ها رو با سرعت بیشتری تحلیل می‌کنن.

هاوسون توضیح میده که سازمان عموما برای انواعی خاصی از گزارش‌ها مثل گزارش‌های رگولاتوری یا مالی به سراغ نوع کلاسیک میرن. در این شرایط دقت بسیار بالاست و سوالات و مجموعه‌های داده کاملا استاندارد و قابل پیش بینی هستن.

اما برای دسترسی به بینش در شرایط کاملا پویا مثل رویدادهای بازاریابی که سرعت عمل نسبت به دقت 100 درصدی در اولویته، سازمان ها معمولا ابزارهای هوش تجاری مدرن رو انتخاب می‌کنن. اگرچه هوش تجاری برای تصمیم گیری‌های استراتژیک کسب و کار ضروریه اما خیلی از سازمان‌ها به دلیل رویکرد اشتباه در خصوص داده‌ها، مشکلات فنی و غیره نمی‌تونن استراتژی‌های BI کارآمدی رو پیاده سازی کنن.

هوش تجاری Self-Service

این نیاز که ابزارهای هوش تجاری اطلاعات رو به صورت قابل فهم برای تمام کاربران ارائه بدن باعث شد تا دسته جدیدی از ابزارهای BI تحت عنوان هوش تجاری سلف سرویس به وجود بیاد. این ابزارها نیاز به متخصصین آی تی برای تولید گزارش‌ها رو از میان بردن. ابزارهای Self-service business intelligence این امکان رو به وجود آوردن تا گزارش‌های مبتنی بر داده‌های داخلی به شکل قابل فهم تری در دسترس مدیران و کارمندان غیرمتخصص قرار بگیره.

یکی از بخش‌های اصلی Self-service BI، داشبوردها و رابط های کاربری هستن که به لطف منوهای افتادنی و استفاده از نقاط در نمودارها، درک داده ها رو برای کاربران آسون تر کردن. البته مقداری آموزش ضرورت دارد اما مزایایی که این ابزارها ارائه میدن خیلی بالاست و انگیزه لازم رو در نیروها ایجاد می‌کنه.

هوش تجاری سلف سرویس معایبی هم داره. وقتی کاربران کسب و کار به مهندسین داده ad Hoc تبدیل میشن، ممکنه یک بهم ریختگی در شاخص‌ها رو در دپارتمان‌های مختلف شرکت شاهد باشین. علاوه بر این، مشکلات امنیت داده هم باید در نظر گرفته بشه. در نهایت اگر کنترل متمرکزی روی ابزار وجود نداشته باشه، باید هزینه بالای لایسنس ابزارهای SaaS رو هم متحمل بشین.

بنابراین، اگر قراره از Self-service BI در کسب و کارتون استفاده کنین، قرار نیست یک محصول آماده رو تهیه کنین و تمام، باید کارمندانتون رو با رابط کاربری ابزار آشنا کنین و امیدوار باشین همه چیز خوب پیش میره.

نرم افزار و سیستم‌های هوش تجاری

انواع مختلفی از ابزارها در زیر چتر هوش تجاری قرار می‌گیرن. در ادامه میتونین مهمترین دسته بندی و ویژگی‌ها رو ببینین:

• داشبوردها
• تصویرسازی داده ها
• گزارش دهی
• داده کاوی
• ETL (ابزاری برای وارد کردن داده از یک منبع به منبع دیگه)
• OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین)

از بین این ابزارها، داشبوردها و تصویرسازی داده به مراتب محبوب تر هستن و امکان دسترسی سریع به جمع بندی و گزارش‌های قابل فهم رو میسر می کنن. شرکت‌های مختلفی در حوزه ابزارهای BI فعالیت می‌کنن که در چند مورد از بهترین شرکت ها رو می تونین در لیست زیر مشاهده کنین:

• Tableau: یک پلتفرم تحلیلی سلف سرویس که تصویرسازی داده و قابلیت ادغام با طیف گسترده ای از منابع اطلاعاتی مثل Microsoft Azure، SQL Data
• Warehouse و Excel رو ارائه میده.
• Splunk: یک پلتفرم تحلیلی هدایت شده با ابزارهای Business Intelligence در سطح شرکتی تحلیل داده.
• Alteryx: تحلیل ترکیبی داده های منابع مختلف برای ساده سازی جریان های کاری و ارائه بینش های با ارزش BI.
• Qlik: ارائه قابلیت تصویرسازی داده، BI و تحلیلی و توانمندی بالا در مقیاس گیری.
• Domo: پلتفرم ابری که ابزارهای هوش تجاری مناسب برای صنایع مختلف مثل خدمات مالی، سلامت، تولید و آموزش رو ارائه میده.
• Dundas BI: در اکثر مواقع برای ایجاد داشبوردها و کارت های امتیازی استفاده میشه اما قابلیت گزارش دهی استاندارد و اد هوک رو داره.
• Google Data Studio: نسخه ای کامل تر از ابزار محبوب Google Analytics
• Einstein Analytics: نتیجه تلاش شرکت Salesforce برای بهبود Business Intelligent با الگوریتم های AI
• Birst: سرویس ابری با نرم افزارهای هوش تجاری مختلف و دیتا بک اند مشترک

تحلیلگر هوش تجاری

هر شرکتی که واقعا میخواد یک استراتژی BI رو پیاده سازی کنه باید یک تحلیلگر Business Intelligence رو هم استخدام کرده باشه. یک تحلیلگر می‌تونه اطلاعات ارزشمندی رو در خصوص دلایل کاهش درآمد و فرصت‌های بهبود عملکرد ارائه بده که در بلندمدت باعث افزایش درآمد و سوددهی کسب و کار می‌شه.

حتی اگه کسب و کارتون از ابزارهای Self-service BI استفاده می‌کنه، تحلیلگر های هوش کسب و کار می‌تونن نقش مهمی داشته باشن. وجود اونها برای مدیریت و نگهداری ابزارهای هوش تجاری ضروری هستش. این نیروها همچنین می‌تونن پیکربندی لازم و استانداردسازی گزارش‌ها رو انجام بدن تا اینطوری نسبت به عملکرد سازمانتون اطلاعات بهتری داشته باشین.

بهتره از بی‌نظمی و ارائه اطلاعات بی کیفیت به تحلیلگر خودداری کنین، تحلیلگرهای BI برای آماده سازی گزارش‌های دقیق و قابل اطمینان به اطلاعات صحیح نیاز دارن. بعضی وقتا ممکنه لازم باشه این اطلاعات رو از منابع مختلف جمع آوری و پالایش کنین.

شغل تحلیلگر داده معمولا حداقل به مدرک لیسانس نیاز داره اما اگه متخصص در رشته MBA تحصیل کرده باشه می‌تونه در شرکت‌های بهتری مشغول بشه. متوسط درآمد سالانه یک تحلیلگر Business Intelligence در حدود 67500 دلار هستش که البته بسته به توانمندی شما و بودجه کارفرما می‌تونه از 49 تا 94 هزار دلار متغیر باشه.

 

چطور باید سیستم هوش تجاری را راه اندازی کرد؟

برای راه اندازی یک سیستم BI در سازمان باید استراتژی مناسبی داشته باشین. در ادامه می تونین با گام های کلیدی و مهم برای پیاده سازی یک سیستم هوش تجاری رو ببینین.

 

 

– آموزش کارمندان و ذینفعان

انسان ذاتا تمایل داره در برابر تغییرات مقاوت کنه و اولین قدم برای اینکه این تمایل رو به حداقل برسونین، آموزش دادن هستش.

آموزش کارکنان و ذینفعان به طور یکسان به تلاش زیادی نیاز داره چون هزینه قابل توجهی رو به ذینفعان تحمیل می کنه و باید کارکنان خودتون رو به سمت فناوری های جدید هدایت کنین. شما باید به ذینفعان و کارکنان خودتون آموزش بدین که چطور پیاده سازی هوش تجاری برای افراد و همین طور کل سازمان مفید هستش.

همچنین، شما باید در مورد چگونگی دستیابی به اهداف از طریق سیستم هوش تجاری یک برنامه روشن داشته باشین.

 

– اهداف رو تعریف کنین

گام دوم در پیاده سازی موفق هوش تجاری اینه که اهدافی رو که قراره از طریق سیستم هوش تجاری به اون دست پیدا کنین رو به صورت واضح تعریف کنین.

تعیین اهداف نه تنها به ذینفعان شما کمک می کنه تا انتظاراتی که باید از این ابزار داشته باشن رو بهتر درک کنن، بلکه به شما کمک می کنه تا برنامه اقدام رو به راحتی به یک استراتژی تبدیل کنین.

 

– شاخص های کلیدی عملکرد رو تنظیم کنین

وقتی که اهداف پیاده سازی سیستم هوش تجاری رو مشخص کردین، گام بعدی اینه که شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) رو به طور واضح تعریف کنین.
این شاخص ها به شما کمک می کنن تا برای رسیدن به اهداف مشخص شده، تصمیمات موثری بگیرین. این شاخص ها باید قابل اندازه گیری، در راستای اهداف شما و کلید دستیابی به اهداف شما باشن.

بنابراین، مثلا اگه قراره درآمد خودتون رو در سه ماهه آینده از طریق هوش تجاری افزایش بدین، باید شاخص هایی مثل تعداد درخواست ها، تعداد ثبت نام های POC و تعداد سرنخ ها در قیف فروش و مراحل مرتبط در قیف رو در نظر بگیرین.

در این شرایط، تنظیم شاخص های مرتبط با تعامل مثل تعداد لایک های صفحه برند در رسانه های اجتماعی یا تعداد ری توییت های پست ها به شما در رسدین به هدفتون که افزایش 20 درصدی درآمد در دو فصل آینده هستش کمکی نمی کنه.

 

– یک تیم تشکیل بدین

گام بعدی در برنامه پیاده سازی هوش تجاری، تشکیل تیمی از افراد هستش که وظایفی مثل پاکسازی داده ها، ورودی داده ها، پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها رو انجام میدن. این یکی از مهمترین مراحل در پیاده سازی موفقیت آمیز سیستم BI محسوب می شه، چون این تیم قراره ایده ها رو اجرا کنه.

 

– بهترین نرم افزار رو بشناسین

گام مهم بعدی در فرآیند پیاده سازی هوش تجاری، شناسایی نرم افزار بهینه برای نجام هر کاری هستش. همچنین باید برای هر کار یک نرم افزار جایگزین رو هم پیدا کنین.

مثلا برای پاکسازی داده ها می تونین از دو تا گزینه مختلف استفاده کنین. یا برای پردازش داده از یک ابزار اصلی و یک گزینه جایگزین کمک بگیرین. نکته مهم اینه که انتخاب ابزار تا حد زیادی به نیاز و بودجه شما بستگی داره، اما باید تا حد امکان وقت بگذارین و بهینه ترین ابزار رو برای هر فرآیند پیدا کنین.

 

– استراتژی اجرا رو ایجاد کنین

وقتی که تیم، منابع و نرم افزار رو آماده کردین، باید روی استراتژی اجرایی فرآیند پیاده سازی موفق هوش تجاری تمرکز کنین. استراتژی اجرا شامل این می شه که تعیین کنین آیا یک رویکرد بالا به پایین که بیشتر یک رویکرد استراتژیک به حساب میاد بهتره یا یک رویکرد پایین به بالا که بیشتر یک رویکرد تاکتیکی محسوب می شه.

در رویکرد بالا به پایین، اول اهداف رو شناسایی می کنین و بعد با تیم ارتباط برقرار می کنین که این اهداف قراره چطوری اندازه گیری بشن. در این رویکرد، اهداف و شاخص های کلیدی عملکرد تعریف می شن، اما روش های دستیابی به اونها لزوما توضیح داده نمی شه.

اما در رویکرد پایین به بالا، شما مشکل کسب و کار رو شناسایی می کنین و برای رفع اون مشکل خاص، به دنبال راه حلی هستین تا به اهداف اون نهاد خاص برسین.

 

– وظایف رو تعریف و منابع رو تفویض کنین

وقتی که تیم، نرم افزار و رویکرد اجرای استراتژیک رو مشخص کردین، باید وظایفی که تیم ها قراره اجرا کنن رو تعریف کنین. بعد از اون شما باید وظایف رو به تیم های مربوطه محول کنین و منابع لازم رو برای انجام اون وظایف اختصاص بدین.

 

– فرآیند پاکسازی، پردازش و تجزیه و تحلیل داه ها رو ایجاد کنین

حالا که تمام ابزارها، استراتژی ها و تیم لازم رو در اختیار دارین، باید با ابزارهای انتخابی خودتون، فرآیند پاکسازی داده ها رو ایجاد کنین. حجم عظیمی از داده ها برای رسیدن به اهداف شما فاقد کیفیت لازم هستن و شما باید این داده ها رو پاک کنین تا در نهایت یک پایگاه داده با کیفیت بالا داشته باشین.

همچنین باید از وجود نقاط بازرسی مختلف برای ارزیابی کیفیت داده ها در فواصل زمانی تعیین شده مطمئن بشین. داشتن یک فرآیند موثر برای پاکسازی داده ها، شانس شما رو برای دستیابی به اهدافتون افزایش میده.

به طور مشابه، وقتی که داده های تمیزی دارین باید تکنیک های پردازش داده رو ایجاد کنین. این کار شامل ایجاد یک نقشه راه برای پردازش داده ها و بهبود کیفیت پاسخ ها و زمان حل درخواست ها می شه.

بعد از این باید ابزارهای تجزیه و تحلیل هوش تجاری رو با هم ادغام کنین تا بینش رفتار کاربران رو بهتر درک کنین.

 

– فرآیند رو به عنوان اثبات مفهوم یا آزمایش اجرا کنین

وقتی که این فرآیندها رو آماده کردین، باید اونها رو برای یک فرآیند واحد به عنوان اثبات مفهوم یا یک آزمایش پیاده سازی کنین.

وقتی که داده های کافی برای درک تاثیر هوش تجاری روی کسب و کار شما وجود داره، این استراتژی بهتون کمک می کنه تا تجزیه و تحلیل کنین که آیا با شاخص های کلیدی عملکرد تعیین شده مطابقت دارین یا هنوز به اونها نرسیدین.

اگه از KPI های از پیش تعریف شده عقب هستین، باید دلایل اون رو پیدا کنین و دوباره استراتژی خودتون رو اصلاح و بهینه کنین تا در نهایت به شاخص های مورد نظر دست پیدا کنین.

 

– برای رسیدن به KPI ها تغییرات رو پیاده سازی کنین

حالا که تغییرات رو بر اساس بینش های واقعی دریافت شده از اجرای آزمایشی، پیاده سازی کردین، یک آزمایش دیگه رو اجرا کنین تا متوجه بشین چه مقدار از عقب موندگی های قبلی جبران شده.

این یک فرآیند مستمر هستش و در هر مرحله نیاز به بهینه سازی وجود داره. توصیه می کنیم وقتی که چند اجرای آزمایشی انجام دادین و نتایج اونها رو در اختیار دارین، به سراغ یک رویکرد پیاده سازی مرحله ای در تمامی فرآیندهای دیگه برین.

آینده هوش تجاری

 

 

به گزارش موسسه گارتنر، موج سومی پیش رو هستش که این شرکت به آن لقب تحلیل افزوده یا «Argumented Analytics» داده است. در این رویکرد جدید، نرم افزار به تکنولوژی ماشین لرنینگ مجهز است و کاربران رو در تبدیل کوئری‌ها به داده هدایت می‌کند. هاوسون میگه «این ابزار جدید ترکیبی از هوش تجاری و تحلیله و خیلی هوشمنده».

قابلیت‌های ترکیبی موجود در این پلتفرم های نرم افزاری توانمندی‌های قدرتمندی رو در دسترس افراد حقیقی و حقوقی قرار میده. مثلا کاربر می‌تونه گزارش‌های مربوط به سال قبل رو ببینه (قابلیت هوش تجاری) و بعدش پیش بینی مربوط به فروش سال آینده رو هم در اختیار داشته (قابلیت تحلیل تجاری).

حتی میشه یک پیش بینی شرطی هم داشت که اگه به جای X، رویداد Y اتفاق بیفته چه نتیجه‌ای حاصل میشه. توسعه دهندگان نرم افزار دارن تلاش می‌کنن این قابلیت‌ها رو در یک اپلیکیشن واحد ارائه بدن. در سیستم‌های جدید، پیشنهادات ارائه شده ارزشمندتره و تصمیم گیری رو آسون تر می‌کنه. این اپلیکیشن‌ها قدرت و دقت بیشتری دارن.

اگرچه Business Intelligence در نوع خودش بسیار ارزشمنده، اما کسب و کارها نمیتونن بدون بهره گیری از ابزارهای تحلیل تجاری پیشرفته مزیت رقابتی داشته باشن. در هر کسب و کاری نیاز به گزارش دهی وجود داره اما گزارش دهی به تنهایی کافی نیست. اگه گزارش دهی هوشمند و چابک نباشه سازمان شما از رقبای خودش عقب میفته.

سوالات متداول

• 
  

  هوش تجاری چیه؟

  Business Intelligence در واقع یک تکنولوژی نرم‌افزاریه که اطلاعات موجود در کسب‌ و کار رو تحلیل می‌کنه و خروجی اون اطلاعاتی و گزارش‌هاییه که برای تصمیم گیری مدیران سازمان ها فوق العاده کاربردی هستش.

• 
  

  اهمیت هوش تجاری چیه؟

  بدون بهره گیری از هوش تجاری سازمان ها عملا نمی تونن از اطلاعات موجود استفاده کنن. خیلی از فرآیندهای کسب و کار ناکارآمد میشن و به طور کلی سازمان در مسیر درستی برای رسیدن به اهداف تعیین شده قرار نمی‌گیره.

• 
  

  هوش تجاری و تحلیل تجاری چه فرقی با هم دارن؟

  BI با بررسی اطلاعات موجود وضعیت فعلی کسب و کارتون رو توضیح میده و میگه چرا چنین وضعیتی داره. اما تحلیل تجاری با پردازش اطلاعات، آینده کسب و کارتون رو پیش بینی می‌کنه و میگه برای آینده بهتر باید چه کاری انجام بشه.