چرخه هوش تجاری چیست و چه تاثیری بر کسب و کار شما دارد؟

هوش تجاری فقط مجموعه‌ای از ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده های خام برای کمک به تصمیم گیری‌های استراتژیک و عملیاتی نیست. این یک چارچوب است که راهنمایی لازم برای درک آنچه در حجم گسترده داده های متفاوت جستجو می‌کنید را ارائه می‌دهد. به عنوان یک چارچوب، BI یک چرخه مداوم از تجزیه و تحلیل، بینش، عمل و اندازه گیری است. پس با این حساب چیزی که امروز قرار است درباره آن صحبت کنیم، چرخه هوش تجاری یا BI است.

هوش تجاری چیست؟

قبل از این که با مفهوم چرخه هوش تجاری آشنا شویم بهتر است یک توضیح مختصر درباره BI بدهیم.

سیستم‌های هوش تجاری، جمع آوری داده ها، ذخیره داده ها و مدیریت دانش را با تجزیه و تحلیل داده ها ترکیب می‌کنند تا داده های پیچیده را به اطلاعات معنی دار و عملی تبدیل کنند که می‌توانند برای پشتیبانی از بینش و تصمیم گیری استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی موثرتر استفاده شوند. محیط‌های هوش تجاری متشکل از انواع فناوری‌ها، برنامه‌ها، فرآیندها، استراتژی‌ها، محصولات و معماری فنی است که برای امکان جمع آوری، تجزیه و تحلیل، ارائه و انتشار اطلاعات تجاری داخلی و خارجی استفاده می‌شود.

چرخه هوش تجاری چیست؟

تجزیه و تحلیل یک کسب و کار مبتنی بر چیزی است که می‌دانیم و احساس می‌کنیم اهمیت دارد، در حالی که چرخه هوش تجاری جنبه‌هایی از تجارت را که برای رشد سازمان مفید یا مضر است است، تعیین می‌کند. تصمیم گیری درباره مسائل مهم تجاری بر اساس درک و فرضیات ما از آنچه برای مشتریان، لوازم، رقبا و کارمندان اهمیت دارد، است.

با این وجود، داشتن چنین دانش بنیادی از تجارت می‌تواند ناخودآگاه توانایی دیدن الگوهایی را که برای دیگران آشکار است، محدود کند. یکی از مزایای گزارشگری BI، انجام گزارشگری موقت با حفاری لایه‌های چرخش داده در سطرها و ستون ها است. چنین انعطاف پذیری ماهیت کنجکاوی انسان را برای پرسیدن سوالات بیشتر تحریک می‌کند که اگر چنین دسترسی به داده ها وجود نداشته بود، قطعاً چنین سوالاتی هم پیش نمی‌آمد. تجزیه و تحلیل موثر به درک بهتر کسب و کار کمک می‌کند، بنابراین خرد و فرضیات متعارف و همچنین آنچه که تجزیه و تحلیل صحیح به حساب می‌آید، به چالش کشیده می‌شود.

مراحل چرخه BI

هدف از فرآیند جمع آوری در چرخه هوش تجاری جمع آوری، فیلتر کردن، پاکسازی، ترکیب، تبدیل و تجمیع داده ها از منابع مختلف داخلی و خارجی به منظور افزایش احتمال اطلاعات مدیریت خوب و دانش مفید در طی فرآیند تجزیه و تحلیل است که این فرآیند معمولاً توسط یک انبار داده پشتیبانی می‌شود و این انبار دارای یک معماری خاص است که هم با نیازهای اطلاعاتی و هم با زیرساخت‌های فنی متناسب است. در حقیقت انبار کردن داده باید اطمینان بدهد که داده به اطلاعات و دانش کارآمدی تبدیل می‌شود.

• استخراج، فیلتر و پاکسازی داده‌ها در SA: داده های داخلی و خارجی هر دو از منابع به یک فضای ذخیره سازی موقت، اصطلاحاً منطقه مرحله بندی داده ها (SA) منتقل می‌شوند. در اینجا داده ها فیلتر شده و از نظر کیفیت بررسی می‌شوند. پس از پردازش بار داده در انبار داده، SA دوباره خالی می‌شود.
• یکپارچه سازی، تبدیل و بارگذاری داده ها در انبار داده مرکزی: داده های استخراج شده از منابع و جداول مختلف در یک راستا قرار دارند و اطمینان حاصل می‌کنیم که داده ها به قالب دیگری تبدیل می‌شوند که برای اهداف تجزیه و تحلیل و گزارش مناسب‌تر باشد.
• جمع و ترکیب داده ها را در دیتا مارت (DM) و مکعب‌ها: به منظور افزایش زمان پاسخ و سهولت استفاده، خلاصه‌ها و شاخص‌های ترکیبی مورد جستجو را ایجاد می‌کنیم.
• کپی داده ها در ODS: در بعضی موارد، برای تجزیه و تحلیل به روز، به ذخیره اطلاعات عملیاتی (ODS) نیاز داریم. داده ها در همان قالب خود (در حالی که از نظر کیفیت بررسی می‌شوند) از SA در ODS کپی می‌شوند. گاهی اوقات ODS با داده ها مستقیماً از سیستم منبع پر می‌شود.

این مراحل و وظایف گفته شده، اساس فرآیند جمع آوری در چرخه هوش تجاری را تشکیل می‌دهند و به عنوان یک گروه، اغلب به عنوان ETL شناخته می‌شوند. ETL مخفف Extract، Transform and Load است. به این ترتیب که داده های سیستم‌های مبدل به منظور افزایش شانس یافتن اطلاعات در طی فرآیند تجزیه و تحلیل، ادغام و تلفیق می‌شوند.

عملگرا باشید

این مراحل بیانگر معماری ایده آل و توالی فرآیند سازمان هوشمند است. در عمل، این سازمان‌ها هستند که باید انتخاب عملی کنند که در کدام مرحله می‌خواهند کارها را اجرا و مشکلات را حل کنند. به عنوان مثال، برخی از سازمان ها با توجه به ساختار بُعدی، یک انبار مرکزی داده راه اندازی نمی‌کنند، اما به جای آن تصمیم می‌گیرند که این بیت را به data marts منتقل کنند. البته اگر تبدیل از یک ساختار رابطه‌ای به یک ساختار بعدی بسیار پیچیده باشد و در یک مرحله حاصل نشود (یا حل شود)، ممکن است این کار لازم باشد.

با این حال، ما باید از این واقعیت آگاه باشیم که در نهایت هر مرحله باید در جایی از معماری انجام شود تا کاربران نهایی هنگام ایجاد گزارش یا انجام تجزیه و تحلیل، چیزهای مهم را بهم متصل کنند.

بینش و چرخه هوش تجاری

در چرخه هوش تجاری بینش از انواع مختلفی برخوردار است. مثلاً بینش عملیاتی یکی از آنهاست که در تعیین تأثیر هزینه‌های تولید با نصب ماشین آلات جدید با مصرف انرژی بیشتر که بازده تولید کمتری در واحد اندازه گیری دارند، نقش دارد. بینش های استراتژیکی هم وجود دارد، برای مثال، فرصت‌های جدید بازار را با انجام تحقیقات در مورد موانع ورود، تجزیه و تحلیل می‌کند. بینش محصول ناملموس تجزیه و تحلیل حاصل از سوالاتی است که فقط انسان‌ها می‌توانند بپرسند.

مسئله بینش، متقاعد کردن دیگران برای باور داشتن یا حمایت از دیدگاه جدید است تا بینش مفید واقع شود. همانطور که در زندگی، هر چیز جدید یا متفاوتی به سرعت پذیرفته نمی‌شود یا به او اعتبار نمی‌دهند. چرخه هوش تجاری کاملاً سازمان یافته‌ای که با ارائه داده های روشن، الگوها، منطق، ارائه (به عنوان مثال نمودارها، گزارش‌ها) و محاسبات از بینش پشتیبانی می‌کند، محرک‌هایی هستند که به فروش بینش جدید کمک می‌کنند.

تصمیم گیری برای تجارت

پس از انجام تجزیه و تحلیل و فروش بینش، فرایند بعدی در چرخه BI ، انجام عمل یا تصمیم گیری است. تصمیمات خوب اندیشیده شده با پشتوانه تحلیل و بینش خوب، به عمل پیشنهادی اطمینان و شجاعت می‌بخشد. در غیر این صورت، تصمیماتی که توسط تجزیه و تحلیل کیفیت پشتیبانی نمی‌شوند، با اقدامات ایمنی بیش از حد یا فداکاری کمتر یا تعهد ذینفعان، اتخاذ می‌شوند. علاوه بر این، هوش تجاری با کیفیت ارائه شده سرعت عمل را بهبود می‌بخشد. طبق بازار عرضه، سازمان‌های امروزی باید سریع‌تر واکنش نشان دهند، سریع‌تر رویکردهای جدید را توسعه دهند، تحقیق و توسعه چابک‌تری انجام دهند و محصولات و خدمات را سریع‌تر از گذشته به بازار عرضه کنند. تصمیم گیری مبتنی بر BI با دسترسی سریع‌تر به اطلاعات و بازخورد، فرصت بیشتری را برای نمونه سازی سریع‌تر و آزمایش فراهم می‌کند.

سود گزارشگری که چرخه هوش تجاری BI ایجاد می‌کند، اغلب تمایل به اثبات نتایج BI با استانداردهای کمی دارد. هوش تجاری بسیار متفاوت از گزارش مدیریت سنتی مالی و کنترل هزینه ها است. BI تعیین استانداردها و معیارهای نظارت بر عملکرد و ارائه بازخورد در هر حوزه عملکردی کسب و کار را با استفاده از معیارهایی که فراتر از اندازه گیری‌های مالی سنتی است، امکان پذیر می‌کند. ابزارهای BI برای اندازه گیری آنچه مهم تلقی می‌شود تولید شده‌اند. اصطلاح BI برای مهمترین معیارها شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) هستند. سیستم های BI برای جذب مقادیر زیادی از داده های پیچیده از منابع مختلف و سپس ترکیب داده ها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده برای تخصیص، تجمیع و ادغام داده ها طراحی شده‌اند. نتیجه گزارش دهی مداوم در مورد معیارها، نسبت‌ها و محرک‌های تجاری KPI است که مدیران باید آنها را درک و تجزیه و تحلیل کنند و در مورد آنها اقدامات لازم را انجام دهند. در یک راه حل کاملاً طراحی شده و جامع BI، هیچ حوزه عملکردی از کسب و کار بدون مجموعه KPI خود نیست. هدف این است که مدیران بتوانند آنچه را که قابل کنترل است مدیریت کنند و این معمولاً KPI است، نه بازار ارز!!

نهایتاً اینکه، چرخه هوش تجاری به شرکت ها کمک می‌کند تا اهداف مهم و درستی تعیین کنند، پیشرفت خود را تجزیه و تحلیل کنند، بینش لازم کسب کنند، اقدام کنند و نتایج را اندازه گیری کنند. هوش تجاری یک چارچوب مدیریت عملکرد است که باید با بلوغ سازمان و تلاش برای دستیابی به مزیت رقابتی، به طور مداوم متحول شود.

اگر هر سوال یا نظری در رابطه با چرخه هوش تجاری دارید می‌توانید از طریق کامنت‌ها با ما در ارتباط باشید، همچنین گروه نگارگران افق روشن آماده پاسخگویی و ارائه مشاوره به شما عزیزان است.