شرکت‌هایی که در سه جایگاه برتر صنعت خود قرار دارند و به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها متکی هستند، به طور متوسط 5 درصد بازده‌تر و 6 درصد سودآورتر از رقبای خود بودند.
شرکت های مدرن هزاران داده را جمع آوری می کنند. از اطلاعات مربوط به هزینه های آنها گرفته تا آمار در مورد فرآیندها و مشتریان آنها. با این حال، بسیاری از آنها یا پتانسیل کامل داده ها را درک نمی کنند یا اصلاً از آن استفاده نمی کنند. اگر به دنبال راهی برای بهینه سازی عملیات خود، درک آنچه در حال رخ دادن است، و حتی پیش بینی تغییرات خاصی در شیوه کسب و کار خود هستید، باید هوش تجاری را پیاده سازی کنید.
هوش تجاری (BI) به استراتژی ها، نرم افزارها و فناوری برای تجزیه و تحلیل داده های اطلاعات تجاری اشاره دارد. اجرای موفقیت آمیز BI به شما امکان می دهد داده های موجود را به بینش های عملی برای تصمیمات تجاری استراتژیک و تاکتیکی تبدیل کنید. به طور معمول، BI به مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته متکی است (اگرچه مواردی وجود دارد که می توان از داده های بدون ساختار استفاده کرد) تا زمینه را برای تصمیم گیری های آگاهانه و مؤثر ایجاد کند.
اهمیت هوش تجاری
خیلی سخت است که ارزش یک BI به درستی پیاده سازی شده برای هر شرکتی را بیش از حد ارزیابی کنید. نه تنها به بهبود دسترسی به داده ها و استفاده از آن برای بینش تجاری کمک می کند، بلکه می تواند به افزایش سودآوری، کسب مزیت رقابتی و تسریع رشد کلی کمک کند. از دیگر مزایای پیاده سازی هوش تجاری می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- بهبود فرآیند تصمیم گیری، بر اساس انتخاب آگاهانه؛
- فرآیندهای کسب و کار بهینه شده، چه داخلی و چه فرآیندهای مشتری؛
- افزایش کارایی عملیاتی، زیرا فرآیندهای تجاری ناکارآمد را می توان به راحتی شناسایی کرد.
- و یک نسخه واحد از حقیقت که به جمع آوری نسخه های تکه تکه شده داده ها در یک تصویر بزرگتر کمک می کند.
بنابراین، سوال بعدی این است که چگونه می توانید هوش تجاری را با موفقیت در شرکت خود پیاده سازی کنید؟ بیایید نگاهی به مراحلی بیندازیم که شما را به یک پیاده سازی موفق هوش تجاری هدایت می کند.
10 مرحله برای اجرای استراتژی هوش تجاری
یک پیاده سازی هوشمند تجاری با برنامه ریزی خوب می تواند به ابزار بسیار سودمندی برای مدیران سطح C و بخش های آنها در درک فرآیندها و نتایج آنها تبدیل شود. همچنین می تواند به شما کمک کند تا مشتریان خود را بیشتر درک کنید. ما بیشتر بر روی برون سپاری پیاده سازی BI تمرکز می کنیم، با این حال، اگر بخواهید یک تیم داخلی را نیز استخدام کنید، این مراحل قابل اجرا هستند.
۱- یک استراتژی هوش تجاری ایجاد کنید
استراتژی هوش تجاری طرحی است که به هر شرکتی امکان می دهد عملکرد خود را اندازه گیری کند، کاستی ها را آشکار کند، مزیت های رقابتی را بهبود بخشد و از داده کاوی و تجزیه و تحلیل برای تصمیم گیری موفق استفاده کند. هر پیاده سازی بدون درک روشن از عناصر کلیدی غیرممکن است.
- هدف شما چیست؟
- چی داری؟
- چه چیزی نیاز دارید؟
هنگامی که بتوانید به این سؤالات پاسخ دهید، می توانید روی استراتژی یا نقشه راه خود کار کنید. بسته به سطح بلوغ شرکت، تجربه قبلی در پذیرش BI یا عدم وجود آن، و اندازه شرکت، نتایج نهایی ممکن است متفاوت باشد.
۲- شاخص های کلیدی عملکرد را تنظیم کنید
هنگامی که اطلاعات کافی را جمع آوری کردید، مهم است که KPIهایی را که قرار است ردیابی کنید در مقیاس کل شرکت و KPIهایی که باید در بخش ها ردیابی کنید، تعریف کنید. شاخص های کلیدی عملکرد شما باید قابل اندازه گیری، مطابق با اهداف شما و برای دستیابی به اهداف تجاری شما حیاتی باشد.
۳- تعیین ذینفعان و آموزش کارکنان
یکی از اولین چالش های پیاده سازی هوش تجاری، تمایل انسان به مقاومت در برابر تغییر است. موثرترین راه برای به حداقل رساندن مقاومت، آموزش پرسنل است. اگر شرکت شما تجربه قبلی با BI ندارد، باید توضیح دهید که چگونه هر بخش می تواند از پیاده سازی BI بهره مند شود. شما همچنین باید سهامداران کلیدی را در هر بخش مشخص کنید. آنها به شما کمک می کنند نقاط درد و شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) را در سراسر شرکت جمع آوری و اولویت بندی کنید.
۴- یک تیم قوی BI بسازید یا برون سپاری کنید
BI یک کلیسای جامع است. و هر یک از اعضای تیم نقشی حیاتی در قدرت، عظمت و زیبایی آن ایفا می کند. یا می تواند به شکست آن کمک کند. یک تیم BI که چشم‌انداز روشنی دارد و در تمام وظایف خود بر روی آن چشم‌انداز متمرکز می‌ماند، با هم‌افزایی، اشتیاق و خلاقیتی کار می‌کند که هرگز نمی‌تواند در یک گروه پراکنده از افراد، صرف نظر از استعداد و تجربه‌شان، پرورش یابد. ~ داگلاس مک داول، مدیر عامل SolidQ آمریکای شمالی
اگر پیاده سازی هوش تجاری را برون سپاری می کنید، فروشنده شما ساختار تیمی را ارائه می دهد که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد. با این حال، اگر تصمیم به ایجاد یک تیم داخلی دارید، در اینجا نمونه ای از ساختار تیم وجود دارد.
پشته فنی پشت راه حل های هوش تجاری می تواند همه کاره باشد و به نرم افزار انتخابی و نیازهای تجاری شما بستگی دارد. برخی از رایج ترین فناوری های مورد استفاده عبارتند از MS SQL، Oracle، MySQL Hbase، BigSQL Data Lakes، AWS Redshift، Apache Spark & Hadoop، SSIS، SSAS، Pentaho، Tableau، QlikView، Power BI و غیره.
۵- بهترین نرم افزار را برای نیازهای خود بیابید
انتخاب ابزار بسته به نیاز و بودجه متفاوت خواهد بود. با این حال، درک و ارزیابی این عوامل در هنگام انتخاب یک راه حل نرم افزاری بسیار مهم است:
- آیا به داده ها و دید مناسبی از اطلاعات مربوطه دسترسی دارید؟
- آیا این سیستم یکپارچه سازی با سیستم ها یا API های موجود را برای اتصال به سیستم های شما ارائه می دهد؟
- چگونه می توانید با داده ها در یک رابط بصری نرم افزار تعامل داشته باشید؟
- آیا می توانید در تجزیه و تحلیل داده ها با دیگران همکاری کنید و تجزیه و تحلیل های بصری را به اشتراک بگذارید؟
- آیا می‌توانید به تنهایی عمیق‌تر در داده‌ها غوطه‌ور شوید و بینش‌های جدیدی را کشف کنید؟
چگونه با چالش های نرم افزاری در پیاده سازی هوش تجاری روبرو شویم؟
هر چقدر هم که وسوسه انگیز به نظر برسد، رضایت به مجموعه BI همه کاره ممکن است بهترین ایده نباشد. مگر اینکه 100% مطمئن باشید، ممکن است لازم باشد برای هر کار یا بخشی از BI نرم افزار جایگزین پیدا کنید.
یا در مورد مجوز ارزیابی بلندمدت بحث کنید یا چند مؤلفه BI ارزان‌تر از ارائه‌دهندگان مختلف را عمدی در نظر بگیرید.
در صورت امکان، ابتدا از مجوزها و ابزارهای موجود در سازمان استفاده کنید. خرید مجوز اضافی ممکن است ارزان تر از کار با یک ارائه دهنده نرم افزار کاملاً متفاوت باشد.
بپذیرید که گروه‌های کاربری یا بخش‌های مختلف ممکن است به ابزارهای متفاوتی نیاز داشته باشند.
به خاطر داشته باشید که هر راه حلی باید با الزامات غیر کاربردی مانند در دسترس بودن، امنیت و عملکرد مطابقت داشته باشد.
۶- فضای ذخیره سازی داده، محیط و پلتفرم خود را انتخاب کنید
اگر زیرساخت را ندارید، ایده خوبی است که با انتخاب گزینه ذخیره سازی داده خود شروع کنید. به طور معمول، انبار داده گزینه مناسب تری برای پیاده سازی هوش تجاری در نظر گرفته می شود، زیرا تجزیه و تحلیل داده های رابطه ای را که از سیستم های پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) و برنامه های تجاری (به عنوان مثال، سیستم های ERP، CRM و HRM) به دست می آید، ارائه می دهد. با این حال، بسیاری از شرکت ها از هر دو نوع ذخیره سازی داده استفاده می کنند و به حداکثر پتانسیل سیستم های BI خود می رسند.
پس از انتخاب نرم افزاری که با نیازهای کسب و کار شما مطابقت دارد و با زیرساخت های موجود به خوبی کار می کند، زمان پیدا کردن محیط مناسب و پلت فرم BI فرا رسیده است. شما می توانید تصمیم بگیرید که آیا یک محیط داخلی، مبتنی بر ابر یا ترکیبی می خواهید.
اگر یک محیط Cloud را انتخاب می کنید، باید پلتفرمی را انتخاب کنید که میزبان هوش تجاری شما باشد. به خاطر داشته باشید که انتخاب محیط و پلتفرم روی معماری اپلیکیشن شما تاثیر می گذارد، بنابراین بهتر است یک معمار در طول بحث حضور داشته باشد.
چرا انتخاب فضای ذخیره سازی داده، محیط و پلتفرم آنقدر اهمیت دارد؟ اجازه دهید ذخیره سازی داده را به عنوان مثال در نظر بگیریم. دریاچه داده از روش ELT (تبدیل بار استخراج) استفاده می کند – داده ها پس از بارگیری در دریاچه داده پردازش می شوند. انبار داده از روش ETL (Extract Transform Load) استفاده می کند – داده ها تبدیل می شوند و سپس در ذخیره سازی داده ها بارگذاری می شوند. بنابراین این انتخاب مشخص می کند که چه زمانی داده ها پردازش می شوند و چه نوع داده هایی را می توان تجزیه و تحلیل کرد.
۷-فرآیند آماده سازی داده های خود را دقیق کنید
اغلب، سازمان‌های بزرگ با حجم زیادی از داده‌های بی‌فایده، که به «سیلوی داده» معروف است، دست و پنجه نرم می‌کنند. زمانی اتفاق می‌افتد که تیم‌ها یا بخش‌ها از ابزارهای مختلف استفاده می‌کنند، رویکردهای کاملاً متفاوتی دارند و داده‌ها را برای خود نگه می‌دارند. به طور معمول، آماده سازی داده ها تا 80 درصد از زمان توسعه BI را می گیرد.
هر پیاده سازی موفق هوش تجاری به شدت به داده های با کیفیت بالا متکی است. بر اساس این مطالعه، بیش از 63 درصد از پاسخ دهندگان می گویند که آماده سازی داده ها برای پیاده سازی هوش تجاری یا “مهم” یا “بسیار مهم” است.
۸-راه حل های پیشرفته تری را در نظر بگیرید
تا سال 2019، 91.6 درصد از شرکت های جهانی گفتند که سرمایه گذاری خود را در کلان داده و هوش مصنوعی افزایش می دهند [2]. اگر به‌شدت به هوش تجاری متکی هستید، اگر فناوری‌های پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین را بکار ببرید، پیاده‌سازی آن ممکن است سودمندتر باشد. همچنین می تواند به شما کمک کند:
- ایجاد pipelines داده بهینه شده؛
- دستیابی به تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی؛
- پیش بینی های واقعی انجام دهید؛
- مجموعه های بزرگتری از داده ها را تجزیه و تحلیل کنید.
۹-PoC یا یک پروژه آزمایشی را اجرا کنید
هنگامی که تمام فرآیندها را آماده کردید، زمان اجرای آزمایشی فرا رسیده است. و اگرچه ممکن است آزمایش سیستم در مقیاس شرکت ایده خوبی به نظر برسد، بهتر است یک پروژه آزمایشی در یک گروه کوچکتر داشته باشید.
۱۰-تغییرات را برای برآوردن KPIها اعمال کنید
و ما به مراحل 1 و 2 برگشتیم. نتایج خود را بررسی کنید و ببینید آیا انتظارات اولیه را برآورده کرده اید یا خیر. اگر نه، ببینید برای دستیابی به KPIهای اولیه چه کاری می توان انجام داد. هنگامی که تغییرات را اجرا کردید، یک پایلوت دیگر را اجرا کنید تا متوجه شوید که بین این دو اجرای پایلوت چقدر پوشش داده اید و این چگونه تصویر را تغییر می دهد. این یک فرآیند مستمر است و در هر اجرا نیاز به بهینه سازی دارد تا زمانی که همه طرف های درگیر از نتیجه راضی باشند. هنگامی که به آن نقطه رسیدید، می توانید با خیال راحت بزرگ شوید.
انواع قابل تحویلی که می توانید از پیاده سازی Business Intelligence دریافت کنید
هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده ها را ترکیب می کند. بسته به نیاز شما، داده‌های موجود، پشته فناوری و نوع کار در دست، رایج‌ترین موارد ارائه شده در پیاده‌سازی هوش تجاری هستند:
- تجزیه و تحلیل Ad hoc به شما کمک می کند به یک سوال تجاری واحد پاسخ دهید. با تمرکز روی یک موضوع خاص، این ابزار می‌تواند گزارشی را ایجاد کند که قبلاً وجود ندارد یا به عمق یک گزارش ثابت بپردازد تا جزئیات بیشتری در مورد یک فرآیند تجاری خاص یا بخشی از عملیات به دست آورد.
- پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) به کاربران اجازه می دهد تا داده های خاصی را استخراج و پرس و جو کنند تا آن ها را از دیدگاه های مختلف تجزیه و تحلیل کنند. معمولاً برای تجزیه و تحلیل روندها، گزارشگری مالی، پیش بینی فروش یا سایر اهداف برنامه ریزی استفاده می شود.
- BI در زمان واقعی. هوش تجاری بی‌درنگ به کاربران امکان می‌دهد با دسترسی به سیستم‌های عملیاتی یا تغذیه اطلاعات تجاری به انبار داده و/یا سیستم بی‌درنگ، داده‌های لحظه‌ای را دریافت کنند.
- BI عملیاتی هوش عملیاتی رویکردی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که تصمیمات و اقدامات عملیات تجاری را قادر می‌سازد بر اساس داده‌های زمان واقعی که توسط شرکت‌ها تولید یا جمع‌آوری می‌شوند، باشد. به طور معمول، فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها خودکار است و اطلاعات حاصل در سیستم های عملیاتی برای استفاده فوری توسط مدیران تجاری و کارگران یکپارچه می شود.
- BI مشارکتی از طریق ترکیب نرم افزار هوش تجاری با ابزارهای همکاری برای حمایت از تصمیم گیری مبتنی بر داده بهبود یافته پدیدار شد.
- داشبوردهای BI و تجسم داده ها معیارهای کلیدی کسب و کار را در یک نگاه نمایش می دهند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.