نوبت به ارزیابی هوش تجاری سلف سرویس رسیده است. در این بخش می‌توانید تفاوت اصلی بین گزارشگری و کاوش داده‌ها را کشف کنید. آزمایش واقعی هر راه حل BI این است که یک کاربر تجاری چقدر سریع می‌تواند به سوالات خود پاسخ دهد و به داده‌های مورد نیاز خود برسد. تعداد زیادی صنایع در زمینه ابزارهای گران قیمت BI سازمانی وجود دارد که ادعا می‌کنند، ارزش Self Service BI را ارائه می‌دهند. در یک محیط تیمی کوچک، شما به زیر ساخت BI شرکتی اعتماد نخواهید داشت. بنابراین چالش حادتر می‌شود و شما باید خودتان آن را بسازید.
در این مقاله چند نکته در مورد هوش تجاری BI وجود دارد که بهتر است شما بدانید تا بتوانید از Self Service BI استفاده کنید. در ادامه با ما همراه باشید.
موارد استفاده خود را در نظر بگیرید!
تقریباً در هر سازمانی دو مورد استفاده اصلی برای BI وجود دارد:
- گزارش نویسی
- کاوش داده ها
گزارش‌ها و داشبوردها برای بررسی وضعیت به طور منظم استفاده می‌شوند. این در حالی است که اکتشاف داده‌های سلف سرویس برای آنالیز و پشتیبانی از تغییر و تصمیم است. توانایی تصمیم گیرنده در جستجوی اطلاعات بیشتر بدون نیاز به تماس با یک تحلیلگر داده برای کمک به آنها، برای ایجاد فرهنگ هوش تجاری سلف سرویس مهم است. ویژگی‌های کلیدی پشتیبانی کننده Self Service BI توانایی تغییر دامنه تاریخ، تنظیم سایر فیلترهای داده، تغییر تصویر داده‌ها، افزودن خطوط روند یا مقایسه‌های دیگر و تغییر نحوه تجزیه خود داده‌ها است. هر راه حل BI که این نوع انعطاف پذیری داده‌ها را ارائه دهد، واقعاً قدرتمند می‌شود، زیرا در حقیقت به این معنی است که کاربر نهایی می‌تواند هر نوع تجسم داده مورد نیاز خود را ایجاد کند و ساخت داشبورد یا گزارش خود باید با گام بعدی آسان باشد.
تخصص خود را مقیاس بندی کنید
در یک راه حل BI که از سرویس دهی شخصی پشتیبانی میکند، کاربران نهایی کنترل بیشتری بر نحوه مشاهده داده‌های خود دارند. این مسئله به این معنا است که درخواست‌های کمتر برای گزارش‌های یکبار مصرف یا تنظیمات مداوم برای پاسخ به سوالات خاصی که همیشه مطرح می‌شوند، کمتر است. زمانی یک راه حل BI را انتخاب می‌کنید که دارای قابلیت Self Service BI باشد، پس در این صورت، زمان شما ارزش بیشتری پیدا میکند چون می‌توانید روی فعالیت‌های آماده سازی داده‌ها تمرکز کنید و به کاربران نهایی خود اجازه دهید به سوالات خود پاسخ دهند و گزارش‌های خود را بسازند. قبل از داشتن اطالاعات کامل در مورد هوش تجاری سلف سرویس بهتر است اطلاعاتی در مورد راه حل‌های هوش تجاری، آنالیست هوش تجاری و چرخه هوش تجاری داشته باشید.
گزارش سلف سرویس BI چگونه کار میکند؟
در حقیقت جادو در خود Powermetric نهفته است. این یک محفظه داده با یک مدل چند بعدی است که برای نشان دادن روش‌های مختلفی که مردم می‌خواهند، شماره‌های خود را مشاهده کنند، طراحی شده است. به عنوان مثال یک Powermetric می‌تواند درآمد ابعادی برای محصولات، سرزمین‌های فروش، بازاریابی فروش، کشورها یا مناطق یا هر بعد دیگری از داده‌ها داشته باشد که ممکن است با ارزش باشد. در حقیقت Powermetric یک گزارش ایجاد در تجربه هوش تجاری سلف سرویس است و زمانی که از آن استفاده می‌کنید، انواع ویژگی‌های داخلی را به شما ارائه می‌دهد که واقعاً کارآمد هستند و تعریفِ تجسم داده‌ها، به سرعت و به آسانی را ممکن میکند. کاربران نهایی می‌توانند با یک منوی آسان از گزینههای پیکربندی، داده‌ها را در یک یا چند Powermetrics کاوش کنند. داشبورد و ساخت گزارش به یک تمرین ساده تبدیل می‌شود که در آن کاربران چندین تجسم را روی بوم با محدوده تاریخ داخلی و فیلترهای مشترک جمع می‌کنند. در بخش بعدی نحوه ایجاد Self Service BI را به شما آموزش می‌دهیم.
چگونه Power Metrics ایجاد کنیم؟
در این بخش یا در سیستم شما Power Metrics برای سیستم‌های داده از پیش تعریف شده است یا می‌توانید Power Metrics دلخواه خود را برای هر یک از ادغام‌های داده‌ای که پشتیبانی می‌کنیم، ایجاد کنید. برای تعریف Power Metrics نیاز به داده‌هایی است که در ستون‌هایی سازماندهی شده باشند که شامل مقادیر متریک مورد نظر برای ردیابی و سایر ستون‌های داده که تجزیه و تحلیل داده‌هایی را که ممکن است کاربران شما به آن علاقه داشته باشند، ارائه دهد.
این روش برای هوش تجاری سلف سرویس یا Self Service BI است. زمانی که Power Metrics را ایجاد می‌کنید، یک اتصال داده برقرار می‌شود که داده‌ها را با یک برنامه منظم به Power Metrics شما می‌کشد و یک مدل داده نیز وجود دارد. با استفاده از فرمول‌ها و توابع مشابه اکسل می‌توانید داده‌های خود را آماده کنید. با این کار ایجاد سطل‌هایی در داده‌های شما که تجربه نهایی کاربر را بهبود می‌بخشد، آسان میکند.
داده‌های تنظیم شده برای معیارهای معتمد
Power Metrics نه تنها به شما سرعت و چابکی برای پشتیبانی از Self Service BI را می‌دهد بلکه موارد گزارشگری و اکتشاف داده را استفاده میکند. همچنین یک روش عالی برای ارائه داده‌های دسته بندی شده است و این باعث می‌شود، کاربران نهایی شما بتوانند اعتماد کنند. هر Power Metrics برای یک معیار خاص یا KPI که سازمان شما برای تصمیم گیری به آن اعتماد دارد، به نسخه واحد حقیقت تبدیل می‌شود. زمانی که می‌دانید همه از یک مجموعه داده سرپرستی کار می‌کنند، سطح اعتماد به داده‌ها بالا می‌رود و افراد با اتکا به تصمیمات آگاهانه اعتماد به نفس بیشتری پیدا می‌کنند. مواردی از مزایای هوش تجاری سلف سرویس را برای شما مرور کردیم.
چند مزیت عمده هوش تجاری سلف سرویس
سیستم‌های سنتی تجارت از نظر ارائه بینش‌هایی که کارمندان در واقع به دنبال آن بودند، بسیار باهوش عمل نکردند. هر زمان که آنها می‌خواستند در مورد داده‌های خود سوالاتی مطرح کنند یا گزارش‌های جدیدی تولید کنند یا گزارش‌های موجود را به روز کنند، مجبور می‌شدند که با بخش فناوری اطلاعات تماس بگیرند. این مسئله نه تنها باعث تاخیر زمانی می‌شد، بلکه برای غلبه بر عدم دقت‌های ذاتی نیز وجود داشت. در این بخش چند مورد از مزیت‌های هوش تجاری سلف سرویس (Self Service BI) را با هم مرور می‌کنیم:
نسخه تک حقیقت
هوش تجاری سلف سرویس به همه تصمیم گیرندگان امکان دسترسی به نسخه سازگار و به روز شده داده‌ها را می‌دهد. برخلاف صفحات گسترده که با تبدیل به نسخه‌های ناسازگار در انواع ماشین‌ها، فقط منجر به پیچیدگی‌ها و تاخیرهای غیر ضروری می‌شود. Self Service BI جریان منحصر به فرد و سازگار داده‌ها را امکان پذیر میکند. سیستم‌های سلف سرویس برای BI همچنین داده‌های سیستم‌هایی که در غیر این صورت متفاوت هستند، جمع میکند. این مسئله شامل حسابداری، ERP، منابع انسانی و سایر موارد است. فرآیند متداول شامل جمع آوری دستی داده‌ها و سپس تلاش برای ایجاد گزارش از پیش تعریف شده ساخت یافته از هر سیستم است.
Self Service BI متفاوت عمل میکند؛ یعنی به شما امکان می‌دهد ابتدا داده‌ها را ادغام کنید و سپس گزارش‌های سفارشی را بر اساس نیاز خود تولید کنید. بنابراین تصمیم گیرندگان می‌توانند زمان خود را بر روی چگونگی استفاده بهینه از بینش متمرکز کنند، نه این که ساعت‌های طولانی را صرف تولید آن کنند. این مسئله یک جهش عظیم برای سازمان‌هایی است که به طور سنتی وقت خود را به جای تصمیم گیری قابل توجه و عملی صرف تلاش برای ایجاد صفحه گسترده و سردرگمی زیاد در مورد صحت داده‌ها می‌کنند!
کاهش وابستگی به تیم‌های IT و MIS
داده‌های سازمانی که در مناطق مختلفی قرار دارند، مانند داده‌های مالی، ERP، منابع انسانی و MES در چندین سیستم محاسباتی قرار گرفته‌اند. بیشتر اوقات این سیستم‌ها به طور موثر ادغام نمی‌شوند. این امر منجر به تصمیم گیری‌های ناآگاهانه می‌شود زیرا کاربران فاقد دید جامعی از عملیات تجاری هستند. به علاوه این سیستم‌ها جزئیاتی را نیز ارائه نمی‌دهند و همچنین در شناسایی مشکلات و بررسی فرصت‌های جدید سهولت استفاده ندارند.
زمانی که کاربران به جزئیات خاص یا گزارش‌های سفارشی نیاز دارند، کاربران به بخش‌های فناوری اطلاعات و امور مالی مراجعه می‌کنند و خود را سرشار از مسئولیت رسیدگی به این درخواست‌ها می‌دانند. هوش تجاری سلف سرویس داده‌های چندین سیستم متفاوت را در یک گزارش واحد جمع میکند و تلاش مورد نیاز بخش‌های مالی و IT را از بین می‌برد. همچنین ارائه گزارش صرفاً به دسترسی به مرورگرها نیاز دارد.
با آزاد شدن تیم IT آنها می‌توانند زمان و تلاش خود را به سمت حاکمیت داده‌ها و اطمینان از دسترسی مداوم کاربران به منابع داده با کیفیت و با ثبات متمرکز کنند. همچنین هم برای کاربران و هم برای تیم فناوری و اطلاعات، یک برد محسوب می‌شود زیرا کاربران، داده‌های مورد نیاز خود را می‌گیرند و به آنها امکان می‌دهد تا بهره وری بیشتری داشته باشند و تیم‌های IT می‌توانند بر روی توسعه نرم افزاری تمرکز کنند که مزایای استراتژیکی برای تجارت به همراه داشته باشد. پس دیگر باورتان شد که Self Service BI مزایای زیادی دارد.
هزینه‌ها را کاهش می‌دهد
با افزایش نرخ هزینه‌ها، سیستم عامل‌های Self Service BI می‌توانند با سهولت مقیاس بندی شوند و قابلیت سرور اضافی را بدون ایجاد مشکل دسترسی یا نیاز به کمک عمده IT افزایش دهند. یک ارزش افزوده عمده که ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس برای سازمان‌ها به ارمغان می‌اورد، حذف نیاز به انبار داده یا هزینه‌های صدور مجوز پایگاه داده مرتبط است. صرفاً به موجب این صرفه جویی در زمان و هزینه، به شکل قابل توجه می‌شود در پروژه‌های BI صرفه جویی کرد.
در این مقاله در مورد هوش تجاری سلف سرویس و مزایای آن صحبت کردیم. پیشنهادات و سوالات خود در این زمینه را با ما در میان بگذارید.
