داشبورد مدیریت و هوش تجاری – نمای کلی
برای رقابتی ماندن کسب‌وکار، داشتن دید واضحی از تمام داده‌ها اهمیت زیادی دارد، و اینجا جایی که ابزارهای هوش تجاری (BI) وارد می‌شوند. در حال حاضر تقریباً ۵۰٪ از همه کسب‌وکارها از ابزارهای هوش تجاری استفاده می‌کنند و پیش‌بینی‌ها نشان از رشد مداوم آن در سال‌های آینده دارد.
در صورتی که هنوز ابزاری را به کار نگرفته‌اید، درک دقیق هوش تجاری می‌تواند دشوار باشد. این مقاله به شما کمک می‌کند تا بفهمید هوش تجاری چیست و چگونه کار می‌کند.
در این مقاله به موارد زیر می‌پردازیم:
- هوش تجاری چیست؟
- هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟
- مزایای هوش تجاری
- چگونه یک استراتژی هوش تجاری ایجاد کنیم
- مزایا و معایب هوش تجاری
- پلتفرم‌های هوش تجاری
- هوش تجاری و کلان داده
- هوش تجاری سلف سرویس
۱- هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری ترکیبی است از تحلیل کسب و کار، داده کاوی، مصورسازی داده‌ها ، ابزارها و زیرساخت‌های داده و همچنین بهترین روش‌ها برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده. در عمل، زمانی از هوش تجاری مدرن برخوردار هستید که دید جامعی از داده‌های سازمان خود داشته باشید و از آن داده‌ها برای ایجاد تغییر، حذف ناکارآمدی‌ها و انطباق سریع با تغییرات بازار استفاده کنید.
روش‌های مدرن هوش تجاری موارد زیر را در اولویت قرار می‌دهند
- تحلیل سلف سرویس
- ارتباط با داده‌های سازمان
- استفاده توسط کاربران غیر فنی
- سرعت اجرای گزارشات
۲- هوش تجاری چگونه کار می‌کند
کسب و کارها اهدافی دارند و برای رسیدن به این اهداف سوالاتی وجود دارد. برای پاسخ به این سؤالات و پیگیری عملکرد در برابر این اهداف، داده‌های لازم را جمع آوری می‌کنند، آن را تحلیل می‌کنند و مشخص می‌کنند که برای رسیدن به اهداف خود چه اقداماتی را باید انجام دهند.
از نظر فنی، داده‌های خام از سیستم‌ها و نرم افزارهای موجود جمع آوری می‌شود. داده‌ها پردازش می‌شوند و سپس در انبارهای داده ذخیره می‌شوند. پس از ذخیره سازی، کاربران می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و فرآیند تحلیل را برای پاسخ به سؤالات خود شروع کنند.
پلتفرم‌های BI همچنین ابزارهایی برای مصورسازی داده‌ها ارائه می‌دهند که داده‌ها را به نمودارها تبدیل می‌کنند و کاربران نهایی اعم از مدیران ارشد، مدیران میانی یا کارشناس‌ها می‌توانند براساس آنها تصمیم‌گیری نمایند.
۱-۲- روش‌های هوش تجاری
هوش تجاری یک اصطلاح کلی است که فرآیندها و روش‌های جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل داده‌های سازمان را پوشش میدهد تا بتواند کارایی سازمان را بهبود ببخشد. همه این موارد در کنار هم باعث می‌شود تا دیدی جامع از کسب و کار ایجاد شود و تصمیمات بهتر و قابل اجرا گرفته شود. در چند سال گذشته، هوش تجاری طوری تکامل یافته است که شامل فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری برای کمک به بهبود عملکرد می‌شود. این فرآیندها عبارتند از:
- داده کاوی: استفاده از پایگاه‌های داده، آمار و یادگیری ماشین (ML) برای کشف روندها در مجموعه داده‌های بزرگ
- گزارش دهی: اشتراک گزارش‌ها و تحلیلها برای نتیجه گیری و تصمیم بهتر.
- شاخص‌های کلیدی عملکرد و مقایسه: مقایسه داده‌های فعلی با داده‌های تاریخی در برابر اهداف، معمولاً با استفاده از داشبوردهای مدیریت سفارشی‌شده
- تحلیل توصیفی: تحلیل داده‌های اولیه برای یافتن آنچه اتفاق افتاده است
- پرس و جو: پرسیدن سوالات خاص مربوط به داده و هوش تجاری پاسخ‌ها را از مجموعه داده‌ها بیرون می‌کشد
- تحلیل آماری: کاوش بیشتر داده‌ها با استفاده از آمارهایی مانند چگونگی و چرایی روندها.
- مصورسازی داده‌ها: تبدیل داده‌ها به نمودارها جهت درک بهتر
- تحلیل بصری: کاوش داده‌ها از طریق داستان سرایی بصری
- آماده‌سازی داده‌ها: جمع‌آوری منابع داده، شناسایی ابعاد و شاخص‌ها و آماده‌سازی آنها برای تحلیل
۲-۲- تفاوت بین هوش تجاری سنتی و هوش تجاری مدرن
هوش تجاری مدرن تحلیل سلف سرویس و سرعت را در اولویت قرار میدهد.
در گذشته، مدل سنتی هوش تجاری یک رویکرد از بالا به پایین بود که در آن هوش تجاری توسط واحد فناوری اطلاعات هدایت می‌شد و بیشتر سؤالات تحلیلی از طریق گزارش‌های ثابت پاسخ داده می‌شد. یعنی اگر شخصی در مورد گزارشی که دریافت کرده است سؤال دیگری داشته باشد، باید روند را از نو شروع کند یعنی مجددا به واحد فناوری اطلاعات درخواست دهد و گزارش مد نظر او آماده شود و برایش ارسال شود.. این روش منجر به چرخه‌های کند و خسته کننده می‌شد و کاربران قادر به استفاده از داده‌های فعلی برای تصمیم گیری نبودند.
هوش تجاری سنتی هنوز یک رویکرد رایج برای گزارش دهی منظم و پاسخگویی به پرس و جوهای ثابت است. با این حال، هوش تجاری مدرن تعاملی و در دسترس است. در حالی که واحدهای فناوری اطلاعات در هوش تجاری مدرن، بخش مهمی از مدیریت دسترسی به داده‌ها هستند، سطوح متعددی از کاربران می‌توانند داشبوردها را سفارشی کنند و گزارش‌هایی را در کمترین زمان ایجاد کنند. با نرم افزار مناسب، کاربران این قدرت را دارند که داده‌ها را مصورسازی کنند و به سوالات خود پاسخ دهند.
۳- مزایای هوش تجاری
بنابراین اکنون می‌دانید که هوش تجاری چیست و چگونه کار می‌کند. اما چگونه هوش تجاری به کسب و کارها کمک می‌کند؟
هوش تجاری چیزی بیش از یک نرم افزار ساده است. هوش تجاری راهی برای نگه داشتن یک نمای کلی و در زمان واقعی از تمام داده‌های تجاری مرتبط شما است. پیاده سازی هوش تجاری مزایای بی شماری از تحلیل بهتر تا افزایش مزیت رقابتی را ارائه میدهد. برخی از مهمترین مزایای هوش تجاری عبارتند از:
- شفافیت داده و در نتیجه افزایش کارایی
- تجربه بهتر مشتری
- بهبود رضایت کارکنان
به عنوان مثال، یک شرکت خدمات مالی از هوش تجاری برای مشاهده یک نمای جامع از تمام شعب خود در سراسر کشور به همراه شاخص‌های عملکرد و شناسایی فرصت‌های جدید استفاده می‌کند. دسترسی به یک پلتفرم مرکزی هوش تجاری به شرکت اجازه میدهد تا داده‌های شعبه خود را در یک نما قرار دهد. مدیران شعب می‌توانند مشتریانی را شناسایی کنند که ممکن است نیازهای سرمایه گذاری آنها تغییر کند و مدیریت شرکت می‌تواند عملکرد یک منطقه بالاتر یا کمتر از حد متوسط را ردیابی کند و برای دیدن قسمت‌هایی که عملکرد آن منطقه را هدایت می‌کنند، روی آن کلیک کنید.
استفاده از داشبورد مدیریت می‌تواند منجر به فرصت‌های بیشتر برای بهینه سازی همراه با خدمات بهتر برای مشتریان شود.
۴- چگونه یک استراتژی هوش تجاری ایجاد کنیم
شما باید تصمیم بگیرید که چگونه از داده‌ها استفاده شود، نقش‌های کلیدی را مشخص کنید، و مسئولیت‌ها را تعریف کنید. کلید موفقیت شروع کردن با اهداف تجاری است.
یک استراتژی هوش تجاری باید شامل مراحل زیر باشد:
- استراتژی و اهداف کسب و کار خود را بشناسید.
- ذینفعان کلیدی را شناسایی کنید.
- از میان سهامداران کلیدی خود یک حامی‌انتخاب کنید.
- پلتفرم و ابزار هوش تجاری خود را انتخاب کنید.
- یک تیم هوش تجاری ایجاد کنید.
- محدوده خود را مشخص کنید.
- زیرساخت داده خود را آماده کنید.
- اهداف و نقشه راه خود را مشخص کنید.
۱-۴- دسته بندی‌های تحلیل هوش تجاری
سه نوع عمده تحلیل هوش تجاری وجود دارد که نیازها و کاربردهای مختلفی را پوشش میدهد.
- تحلیل پیشگویانه: تحلیل پیشگویانه داده‌های تاریخی و بلادرنگ را می‌گیرد و نتایج آینده را برای اهداف برنامه ریزی مدل می‌کند
- تحلیل توصیفی: شناسایی روندها و روابط در داده‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی است
- تحلیل تجویزی: تحلیل‌هایی که پاسخی برای این سوال را داشته باشند که “کسب و کار من چه باید بکند؟”
۵- مزایا و معایب هوش تجاری
بسیاری از جوانب مثبت هوش تجاری تا اینجا بیان کردیم اما مانند هر تصمیم بزرگ تجاری، پیاده سازی هوش تجاری با مشکلات و معایبی همراه است، به ویژه در مرحله اجرا.
برخی از مزایای هوش تجاری عبارتند از:
- قابلیت مشاهده داده‌ها
- گزارش‌های دقیق
- فرآیندهای ساده
و معایب هوش تجاری عبارتند از:
- هزینه اولیه
- مقاومت کاربر
- نبود افراد متخصص کافی در سازمان
۶- پلتفرم‌های هوش تجاری
بسیاری از ابزارها و پلتفرم‌های هوش تجاری سلف سرویس، فرآیند تحلیل را ساده می‌کنند. این امر باعث می‌شود که افراد بدون دانش فنی برای، داده‌های خود را ببینند و درک کنند. پلتفرم‌های هوش تجاری زیادی برای گزارش‌دهی موقت، مصورسازی داده‌ها و ایجاد داشبوردهای سفارشی‌سازی شده برای سطوح مختلف کاربران در دسترس هستند که برای انتخاب بین آنها لازم است معیارهای مشخصی برای خود داشته باشیم.
۱-۶- نحوه انتخاب پلتفرم هوش تجاری
کلید اجرای موفقیت آمیز هوش تجاری، انتخاب پلتفرم مناسب برای کار است. در انتخاب ابزار خود، بهتر است به خاطر داشته باشید که چه ویژگی‌هایی برای شما مفیدتر است. برخی از ویژگی‌های کلیدی ابزارهای هوش تجاری عبارتند از:
- سادگی کاربری
- تنوع داشبورد و نمودارها
- هوشمندی ارائه داده‌ها
- هشدار برای شاخص‌های خوب یا بد
- هوش مصنوعی داخلی (AI)
- انعطاف پذیری در استقرار
- ادغام با سایر پلتفرم‌ها و نرم افزارهای موجود در سازمان
- اتصال به انواع منابع داده
- امکان تعبیه شدن در برنامه‌های فعلی سازمان
۲-۶- داشبوردهای مدیریت
مسلماً یکی از مفیدترین ابزارها در BI، داشبوردها هستند که به داده‌های پیچیده اجازه می‌دهند همه در یک مکان جمع‌آوری و مشاهده شوند. این داشبوردها می‌توانند اهداف متفاوتی داشته باشند، مانند تحلیل خرید سهامداران. ایجاد بهترین داشبورد برای نیازهای شما چالش اصلی در ایجاد داشبورد مدیریت است.
ویژگی‌های کلیدی داشبورد مدیریت در هوش تجاری عبارتند از:
- تعامل
- داده‌های در لحظه
- امکان سفارشی‌سازی واسط کاربری
- قالب‌های استاندارد
- توانایی اشتراک گذاری
۷- هوش تجاری و کلان داده
همانطور که داده‌ها رشد می‌کنند و جمع آوری، ذخیره سازی و تحلیل داده‌ها پیچیده تر می‌شود، مهم است که رابطه بین هوش تجاری و کلان داده را در نظر بگیرید. داده‌های بزرگ اخیراً در صنعت تبدیل به یک کلمه کلیدی شده است، پس کلان داده دقیقاً چیست؟ کارشناسان داده آن را با “چهار V” تعریف می‌کنند: Volume, velocity, value, variety حجم، سرعت، ارزش و تنوع. به طور خاص، حجم چیزی است که معمولاً به عنوان عامل تعیین کننده اصلی به آن اشاره می‌شود، زیرا مقدار داده‌ها همواره در حال افزایش است. کسب‌وکارها هر سال داده‌های بیشتری را ایجاد می‌کنند و پلتفرم‌های BI باید با تقاضاهای فزاینده‌ای، همگام باشند. یک پلتفرم خوب با افزایش داده‌ها رشد خواهد کرد در غیر اینصورت داشبوردها و منابع داده ممکن است نتوانند این حجم از داده‌ها را در زمان مناسب پردازش کنند.
۸- استفاده از هوش تجاری سلف سرویس (SSBI)
امروزه، سازمان‌های بیشتری به سمت مدل هوش تجاری مدرن حرکت می‌کنند که با رویکرد سلف سرویس به داده‌ها مشخص می‌شود . هوش تجاری سلف سرویس (SSBI) با مدیریت داده‌ها (امنیت، دقت و دسترسی) به کاربران اجازه میدهد مستقیماً با داده‌های خود تعامل داشته باشند. پلتفرم‌های تحلیلی مدرن در هر مرحله از چرخه تحلیل از جمله آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل و کشف، و اشتراک‌گذاری ابزارهایی در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهند. این یعنی فناوری اطلاعات می‌تواند دسترسی به داده‌ها را کنترل کند و در عین حال افراد بیشتری می‌توانند داده‌های خود را به صورت بصری بررسی کنند و بینش خود را به اشتراک بگذارند.