راهنمای کامل هوش تجاری : استراتژی ، مراحل ، فرایندها و ابزارها

همه مشاغل با داده ها کار می کنند، اطلاعاتی از منابع داخلی و خارجی شرکت شما جمع آوری می شوند. این کانال های داده مثل یک جفت چشم برای مدیران هستند که اطلاعات تحلیلی درباره تجارت و بازار را به آنها ارائه می دهند. بر این اساس ، هرگونه تصور غلط ، نادرستی یا عدم اطلاع رسانی ممکن است منجر به دیدگاه تحریف شده ای از وضعیت بازار و همچنین عملیات داخلی شود که عاقبت منجر به تصمیمات غلطی می شود.

تصمیم گیری مبتنی بر داده نیاز به نمای ۳۶۰ درجه ای از تمام جنبه های کسب و کار شما دارد ، حتی به مواردی که فکرش را نمی کردید. اما چگونه می توان تکه های داده های بدون ساختار را به چیز مفیدی تبدیل کرد؟ پاسخ ، هوش تجاری است.

در این مقاله ، ما در مورد مراحل واقعی ورود هوش تجاری به زیرساختهای فعلی شرکت شما بحث خواهیم کرد. شما یاد می گیرید که چگونه یک استراتژی هوش تجاری را به کار بگیرید و ابزارها را با گردش کار شرکت خود یکپارچه سازی کنید.

هوش تجاری چیست؟

بیایید با یک تعریف شروع کنیم: هوش تجاری و یا BI مجموعه ای از شیوه های جمع آوری، ساختاربندی، تجزیه و تحلیل، و تبدیل داده های خام به بینش کسب و کار عملی است.

BI روش ها و ابزارهایی را ارائه می دهد که با استفاده از آنها مجموعه داده های ساختار نیافته را به گزارش های با درک آسان یا داشبورد اطلاعات تبدیل می کند.

هدف اصلی BI ارائه بینش تجاری عملی و پشتیبانی از تصمیم گیری مبتنی بر داده است.

کل فرایند هوش تجاری را می توان به چهار مرحله تقسیم کرد:

  • جمع آوری داده ها
  • پاکسازی / استاندارد سازی داده ها
  • تحلیل و بررسی
  • گزارش دهی

بزرگترین بخش اجرای هوش تجاری استفاده از ابزارهای واقعی است که پردازش داده ها را انجام می دهند. ابزارها و فن آوری های مختلف زیرساخت هوش تجاری را تشکیل می دهند.

بیشتر اوقات ، زیرساخت ها شامل فن آوری های زیر هستند که ذخیره سازی ، پردازش و گزارش دهی داده ها را پوشش می دهند:

  • منابع داده
  • )ETL استخراج ، تبدیل ، بار( یا ابزار ادغام داده ها
  • انبار داده
  • مکعب های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP Cubes)
  • دیتا مارت
  • ابزارهای گزارشگری هوش تجاری

هوش تجاری یک فناوری فرایند محور است که متکی به ورودی است.

فن آوری های استفاده شده در BI با تبدیل داده های غیرساختاری یا نیمه ساخت یافته می توانند برای داده کاوی بکار روند و همچنین به عنوان ابزاری برای کار با داده های بزرگ مورد استفاده قرار گیرند.

هوش تجاری و تحلیل پیشگویانه

تعریف هوش تجاری غالباً گیج کننده است زیرا با سایر حوزه های دانش ، به ویژه تحلیل پیشگویانه (predictive analysis) در ارتباط است.

اصولاً هوش تجاری یک رویکرد تحلیلی داده است و به سؤالاتی مانند سوالات زیر پاسخ می دهد :

که چه اتفاقی افتاده است؟                          

و چه اتفاقی دارد می افتد؟

به این نوع پردازش داده ها ، تحلیل توصیفی (descriptive analytics) گفته می شود.

مشاغل با کمک تجزیه و تحلیل توصیفی می توانند شرایط بازار صنعت و همچنین فرایندهای داخلی خود را مطالعه کنند. مرور کلی داده های گذشته به یافتن نقاط ضعف و فرصت ها کمک می کند.

تحلیل پیشگویانه علاقمند است تا بر اساس پردازش داده های رویدادهای گذشته آینده را پیش بینی کند. به جای تولید نمایی ازوقایع گذشته ، تحلیل پیشگویانه روندهای تجاری آینده را پیش بینی می کند.

این پیش بینی ها بر اساس تحلیل وقایع گذشته است. بنابراین ،  هم BI و تحلیل پیشگویانه (predictive analysis) از تکنیک های یکسانی برای پردازش داده ها استفاده می کنند. تا حدودی ، تحلیل پیشگویانه می تواند مرحله بعدی هوش تجاری محسوب شود.

هر دو رویکرد تحلیلی به سه نوع اصلی مدیریت داده اشاره دارند:

  1. تجزیه و تحلیل توصیفی (BI) (Descriptive analytics)
  2. تحلیل پیشگویانه (Predictive analytics)
  3. تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics)

تجزیه و تحلیل تجویزی، نوع سوم است که هدف از آن پیدا کردن راه حل برای مشکلات تجاری است و اقدامات لازم برای حل آنها را پیشنهاد می دهد. در حال حاضر ، تجزیه و تحلیل تجویزی از طریق ابزارهای پیشرفته BI در دسترس است ، اما در مجموع هنوز به سطح قابل قبولی نرسیده است.

می توان کل فرآیند معرفی هوش تجاری را به عنوان مفهومی برای کارمندان شرکت و ادغام واقعی ابزارها و برنامه ها تقسیم کنیم.

در بخش های بعدی به نکات کلیدی ادغام BI در شرکت شما می پردازیم و برخی از مشکلات را پوشش می دهیم.

مرحله اول: معرفی هوش تجاری به کارمندان و ذینفعان خود

برای شروع استفاده از هوش تجاری در سازمان خود ، قبل از هر چیز، معنای BI را با همه ذینفعان خود توضیح دهید. بسته به اندازه سازمان شما ، چهارچوب های این اصطلاح ممکن است متفاوت باشد.

درک متقابل در اینجا بسیار مهم است زیرا کارمندان بخشهای مختلف در پردازش داده ها شرکت خواهند کرد. بنابراین ، اطمینان حاصل کنید که همه افراد در سطح یکسانی هستند و هوش تجاری را با تحلیل پیشگویانه اشتباه نکنید.

هدف دیگر این مرحله ، انتقال مفهوم BI به افراد کلیدی است که در مدیریت داده ها نقش دارند. شما باید مشکل واقعی کار را تعیین کنید ، KPI ها را تنظیم کنید ، و متخصصان لازم را برای راه اندازی هوش تجاری سازماندهی کنید.

ذکر این نکته حائز اهمیت است که در این مرحله ، شما از لحاظ فنی فرضیاتی راجع به منابع داده ها و استانداردهای تعیین شده برای کنترل جریان داده انجام می دهید.

شما قادر خواهید بود فرض های خود را تأیید کنید و گردش کار داده خود را در مراحل بعدی مشخص کنید. به همین دلیل باید آماده تغییر کانالهای منابع داده خود و ترکیب تیم خود باشید.

اهداف ، KPI ها و الزامات را تنظیم کنید.

اولین قدم بزرگ پس از ترسیم چشم انداز ، تعیین این مسئله است که با کمک هوش تجاری ، چه مشکل یا گروهی از مشکلات را می خواهید حل کنید.

تنظیم اهداف به شما کمک می کند پارامترهای سطح بالای بیشتری را برای BI تعیین کنید، مانند:

  • از چه منبع داده ای استفاده خواهد شد؟ (CRM ، ERP ، تجزیه و تحلیل وب سایت ، منابع خارجی و غیره)
  • چه نوع داده ای برای منبع نیاز داریم؟ (تعداد فروش ، گزارش ، ترافیک وب سایت و غیره)
  • چه کسی به این داده ها دسترسی دارد؟ (مدیریت عالی ، تحلیلگران بازار ، سایر نقشها)
  • به چه نوع گزارشهایی نیاز داریم و چگونه باید ارائه شوند؟ (صفحه گسترده ، نمودارها ، گزارشهای موقت (ad hoc reports)یا داشبوردهای تعاملی)
  • چگونه پیشرفت را اندازه گیری کنیم؟

در کنار اهداف ، در این مرحله ، شما باید به KPI های ممکن و معیارهای ارزیابی فکر کنید تا ببینید که چگونه می توان کار را انجام داد. اینها می توانند محدودیت های مالی (بودجه اعمال شده برای توسعه) یا شاخص های عملکردی مانند سرعت پرس و جو یا نرخ خطا در گزارش باشند.

در پایان این مرحله ، باید بتوانید نیازهای اولیه محصول آینده را پیکربندی کنید. نکته اصلی در اینجا این است که ، بر اساس الزامات ، باید بتوانید از نوع نرم افزار / سخت افزار BI خود ، نوع معماری ، ویژگی ها و قابلیت های مورد نظر خود را بفهمید.

نکته اصلی در اینجا این است که ، بر اساس الزامات ، باید بتوانید از نوع نرم افزار / سخت افزار هوش تجاری خود ، نوع معماری ، ویژگی ها و قابلیت های مورد نظر خود را بفهمید.

مرحله ۲: انتخاب از بین ابزارهای موجود یا درنظر گرفتن یک راه حل سفارشی

نکته اساسی در اینجا تدوین یک سند نیازمندی ها برای سیستم اطلاعاتی کسب و کار است تا به کمک آن ابزارهای مورد نیاز خود را بتوانید پیدا کنید. برای مشاغل بزرگ ، ساخت اکوسیستم BI سفارشی را به دلایل مختلف مد نظر قرار داد :

  • سازمان های بزرگ ممکن است داده های ارزشمند خود را به شخص ثالث واگذار نکنند.
  • ابزارهای BI بیشتر با ارائه خدمت به نیازهای صنعت خاص متمایز می شوند. ممکن است هیچ فروشنده ای در بازار وجود نداشته باشد که برای صنعت شما خدمات ارائه دهد.
  • و دلیل آخر این که پردازش حجم زیادی از اطلاعات یا کار با داده های بزرگ ممکن است ، دلیل مناسبی برای شروع توسعه BI سفارشی باشد به جای جستجوی فروشنده زیرا شما ممکن است از نظر انتخاب ارائه دهنده زیرساخت ابری از انعطاف پذیری بالاتری برخوردار باشید.

برای شرکت های کوچکتر ، بازار هوش تجاری ، ابزارهای زیادی را ارائه می دهد که هم به صورت نسخه های جاسازی شده و هم فناوری های مبتنی بر ابر (نرم افزار به عنوان سرویس) ارائه می شوند.

شما می توانید پیشنهاد هایی را بیابید که تقریباً هر نوع تجزیه و تحلیل داده های خاص صنعت را با امکانات انعطاف پذیر پوشش می دهد.

بر اساس الزامات ، نوع صنعت ، اندازه و نیازهای کسب و کار خود ، می توانید درک کنید که آیا آماده سرمایه گذاری در یک ابزار BI سفارشی هستید یا خیر. در غیر این صورت ، می توانید یک فروشنده را انتخاب کنید که وظیفه اجرا و ادغام را برای شما انجام دهد.

معرفی ۱۰ ابزار برتر هوش تجاری به همراه ویژگی های آنها

مرحله ۳:  گردآوری یک تیم اطلاعاتی کسب و کار

مرحله بعدی جمع کردن گروهی از افراد شرکت برای کار در شعبه هوش تجاری است . چرا شما نیاز به ایجاد چنین گروهی دارید؟ جواب ساده است.

تیم BI که نماینده دپارتمان های مختلف شرکت است ، ارتباطات بخش های مختلف را ساده تر می کند و باعث می شود تا و بینش های خاص مربوط به داده های مورد نیاز و منابع آن را بدست آورید.

بنابراین ، تیم BI شما باید شامل دو دسته اصلی از افراد باشد:

نمایندگان حوزه از بخش های مختلف

این افراد مسئولیت دسترسی تیم به منابع داده را به عهده دارند. آنها همچنین با ارائه دانش حوزه خود در انتخاب و تفسیر انواع مختلف داده به شما کمک می کنند.

به عنوان مثال ، یک متخصص بازاریابی می تواند مشخص کند که آیا ترافیک وب سایت ، bounce rate  یا شماره اشتراک خبرنامه از انواع داده های با ارزش است.

در حالی که نماینده فروش شما می تواند بینشی از تعامل معنی دار با مشتریان ارائه دهد. مهمتر از این ، شما می توانید از طریق یک نفر به اطلاعات بازاریابی یا فروش دسترسی پیدا کنید.

نقش های خاص BI

دسته دوم افرادی که شما در تیم خود می خواهید ، اعضای BI هستند که روند توسعه را هدایت می کنند و تصمیمات معماری ، فنی و استراتژیکی می گیرند.

بنابراین ، به عنوان یک استاندارد مورد نیاز ، باید نقش های زیر را تعیین کنید:

رهبر هوش تجاری (head of BI) : این فرد برای پشتیبانی از اجرای استراتژی و ابزارهای واقعی شما باید با دانش نظری ، عملی و فنی مسلح شود. این فرد می تواند یک مجری با دانش هوش تجاری و با امکان دسترسی به منابع داده باشد. رهبر BI شخصی است که برای اجرای برنامه تصمیم گیری می کند.

مهندس هوش تجاری (BI engineer ) :یک عضو فنی تیم است که در ساخت ، اجرا و تنظیم سیستم های BI تخصص دارد. معمولاً مهندسین BI دارای پیشینه توسعه نرم افزار و پیکربندی بانک اطلاعاتی هستند. آنها همچنین باید به روش ها و تکنیک های ادغام داده ها آشنا باشند. یک مهندس BI ممکن است بخش IT را در اجرای مجموعه ابزارهای BI هدایت کند. در مقاله اختصاصی ما درباره متخصصان داده و نقش آنها  بیشتر صحبت خواهیم کرد.

تحلیلگر داده همچنین باید به بخشی از تیم BI تبدیل شود تا این تیم را در زمینه اعتبارسنجی ، پردازش و تجسم داده ها هدایت کند.

مرحله ۴: مستند سازی استراتژی BI

هنگامی که تیم خود را تشکیل دادی و منابع داده مورد نیاز برای مشکل خاص خود را در نظر گرفتید ، می توانید یک استراتژی BI را شروع کنید.

شما می توانید استراتژی خود را با استفاده از اسناد استراتژیک سنتی مانند نقشه راه محصول (product roadmap) ، مستند کنید.

استراتژی هوش تجاری بسته به صنعت ، اندازه شرکت ، رقابت و الگوی تجاری شما ممکن است شامل اجزای مختلفی باشد. با این حال ، اجزای توصیه شده عبارتند از:

  • منابع داده

این اسناد کانالهای منبع داده انتخابی شماست که باید شامل هر نوع کانال ، اعم از ذینفع ، تحلیلگر صنعت یا اطلاعات مربوط به کارمندان و ادارات شما باشد. نمونه هایی از چنین کانالهایی ممکن است Google Analytics ، CRM ، ERP و غیره باشد.

  • KPI های سفارشی/ صنعتی

مستندسازی KPI های استاندارد صنعت شما و همچنین موارد خاصی که ممکن است کاملترین تصویر را از رشد و خسارت در کسب و کار شما نشان دهد. در نهایت ، ابزارهای BI برای ردیابی این KPI ها که از داده های اضافی پشتیبانی می کنند ، ایجاد می شوند.

  • استانداردهای گزارش

در این مرحله ، تعیین می کنید که به چه نوع گزارشاتی نیاز دارید تا بتوانید اطلاعات ارزشمند را به راحتی استخراج کنید. در صورت وجود سیستم BI سفارشی ، ممکن است بازنمایی های بصری یا متنی را در نظر بگیرید. اگر فروشنده را قبلاً انتخاب کرده باشید ، ممکن است از نظر استانداردهای گزارش محدود باشید، زیرا فروشندگان آنها را تعیین می کنند. این بخش همچنین ممکن است شامل انواع داده ای باشد که می خواهید با آنها مقابله کنید.

گزارش نوع جریان و کاربران نهایی

کاربر نهایی شخصی است که داده ها را از طریق رابط کاربری ابزارهای گزارشگیری مشاهده می کند. بسته به کاربران نهایی ، ممکن است شما یک نوع جریان گزارش را در نظر بگیرید:

BI سنتی. به طور سنتی ، BI فقط برای مدیران طراحی شده بود. از آنجا که تعداد کاربران و انواع داده ها محدود است ، دیگر نیازی به اتوماسیون کامل نیست. بنابراین ، این نوع جریان سنتی BI ، نیاز به یک کادر فنی دارد تا به عنوان واسطه بین ابزار گزارش دهی و کاربر نهایی عمل کند. اگر یک کاربر نهایی بخواهد برخی از داده ها را استخراج کند ، باید درخواست دهد و کارکنان فناوری گزارش را از داده های مورد نیاز تهیه می کنند. در این حالت ، بخش فناوری اطلاعات ، به عنوان کاربری که می تواند به داده ها دسترسی پیدا کند و بر تحول آن تأثیر گذارد ، عمل می کند.

رویکرد سنتی ، یک جریان داده امن تر و کنترل شده تر را ارائه می دهد. اما به خاطر اتکا به بخش فناوری اطلاعات در صورت پردازش مقادیر زیادی از داده ها (خصوصاً برای داده های بزرگ) ممکن است تأخیری در انعطاف پذیری و سرعت ایجاد شود. اگر سعی در کنترل بیشتر گزارش و دقت گزارش ها دارید ، یک تیم IT اختصاصی را باید برای مراقبت از کوئری ها و شکل گیری گزارش ها تشکیل دهید.

Self-service BI. امروزه شرکت های مدرن و ارائه دهندگان راه حل از BI سلف سرویس استفاده می کنند. این رویکرد به کاربران مشاغل و همچنین مدیران اجازه می دهد گزارش هایی را  دریافت کنندکه به طور خودکار توسط سیستم تولید می شوند. گزارشگیری خودکار دیگر نیازی به کاربران IT برای پردازش هر درخواست به انبار داده ندارد. با این حال ، کادر فنی هنوز هم برای راه اندازی سیستم مورد نیاز است.

اتوماسیون ممکن است کیفیت گزارش های نهایی و انعطاف پذیری آنها را پایین بیاورد زیرا به شیوه های تهیه گزارشی که هز قبل طراحی شده اند، محدود می شود. اما ، به عنوان یک مزیت ، رویکرد سلف سرویس نیاز به کادر فنی واقعی ندارد که همیشه در این سیستم فعالیت کنند.

مرحله ۵: راه اندازی ابزارهای ادغام داده

مرحله راه اندازی ابزارهای ادغام داده ، به زمان و کار زیادی توسط بخش فناوری اطلاعات نیاز دارد. در صورتی که بخواهید یک راه حل سفارشی برای تجارت خود ایجاد کنید ، عناصر ساختاری متنوعی از یک معماری BI وجود دارد که باید آنها را توسعه دهید. در غیر این صورت، شما می توانید یک فروشنده از بازار انتخاب کنید تا وظیفه پیاده سازی و ساختاردهی به داده ها را برای شما انجام دهد.

یکی از عناصر اصلی هر معماری هوش تجاری انبار داده است. انبارداده یک دیتابیس است که اطلاعات شما را ساختاربندی و طبقه بندی کرده و از خطاها پاک می کند. اگر داده های شما از قبل پردازش نشده باشند ، ابزار BI یا بخش IT  قادر به پرس و جو در آنها نخواهند بود. به همین دلیل ، نمی توانید انبار داده خود را مستقیماً با منابع داده خود متصل کنید. در عوض ، باید از ابزارهای ) ETLاستخراج ، تبدیل ، بارگزاری ( یا ابزار ادغام داده استفاده کنید. آنها داده های خام را از منابع اولیه پردازش می کنند و در سه مرحله متوالی به یک انبارداده می فرستند:

  1. استخراج داده ها. ابزار ETL داده ها را از منابع داده از جمله ERP ، CRM ، analytics و صفحه گسترده بازیابی می کند.
  2. تبدیل داده ها. پس از استخراج ، ابزار ETL پردازش داده را شروع می کند. تمام داده های استخراج شده ، تجزیه و تحلیل می شوند ، نسخه های تکراری برداشته شده و سپس بصورت استاندارد ، طبقه بندی ، فیلتر و تأیید صحت می شوند.
  3. بارگذاری داده. در این مرحله داده های تبدیل شده به انبارداده بارگذاری می شوند.

مرحله ششم: پیکره بندی انبار داده و انتخاب یک روش معماری

انبارداده

پس از پیکربندی انتقال داده از منابع انتخابی ، اکنون باید یک انبارداده راه‌اندازی کنید. در هوش تجاری ، انبارهای داده انواع خاصی از بانکهای اطلاعاتی هستند که معمولاً اطلاعات تاریخی را در قالبهای SQL ذخیره می کنند. انبارهای داده از یک طرف به منابع داده و سیستم های ETL متصل هستند و از طرف دیگر به ابزارهای گزارشگیری دهی یا داشبوردها. این امر امکان ارائه داده ها از سیستم های مختلف از طریق یک رابط واحد را فراهم می کند.

هوش تجاری و انبارش داده

اما یک انبارداده معمولاً حاوی مقادیر زیادی از اطلاعات (+۱۰۰GB) است که باعث می شود پاسخگویی به سؤالات از نظر منطقی کند شود. در بعضی موارد ، داده ها می توانند بدون ساختار یا نیمه ساختاریافته باشند ، که در هنگام تجزیه داده ها برای تولید یک گزارش ، منجر به خطای زیادی می شود. برای سهولت در هنگام  تجزیه و تحلیل ممکن است به نوع خاصی از داده های گروه بندی شده در یک فضای ذخیره سازی نیاز داشته باشیم. به همین دلیل است که مشاغل از فناوریهای اضافی برای دسترسی سریعتر به بخشهای کوچکتر و موضوعی تر از اطلاعات استفاده می کنند.

راه حل های مختلفی برای استفاده از بخش های کوچکتر انبار داده برای تحلیلگران ارائه شده است. پر کاربردترین آنها OLAP و Data Marts است. این فناوری ها گزارش سریعتر و دسترسی آسان به داده های مورد نیاز را ارائه می دهند.

توصیه: اگر داده های زیادی ندارید ، استفاده از یک انبار ساده SQL کافی خواهد بود. عناصر ساختاری اضافی مانند data mart ها بدون ارائه هیچ ارزشی هزینه های زیادی را برای شما به همراه خواهند داشت. این گزینه متناسب با مشاغل یا صنایع کوچک است که مقادیر نسبتاً کمی از داده ها را دارند.

انبار داده + مکعب های پردازش تحلیلی آنلاین

 (Data Warehouse + Online Analytical Processing Cubes)

داده های ذخیره شده در یک انبارداده دو بعدی هستند ، زیرا معمولاً در قالب صفحه گسترده (جداول و ردیف ها) نمایش داده می شوند. بنابراین ، نحوه ذخیره داده های یک انبارداده نیز مثل یک پایگاه داده رابطه ای می باشد. این ممکن است شامل هزاران نوع داده در یک پایگاه داده باشد ، بنابراین جستجوی یک انبار داده ، زمان قابل توجهی را می طلبد. تحلیلگران، برای دسترسی سریع به داده ها و تجزیه و تحلیل آنها در ابعاد مختلف و در هر زمانی که به آنها نیاز داشته باشند ، از مکعب OLAP استفاده می کنند.

OLAP یا پردازش تحلیلی آنلاین فن آوری است که دسترسی به داده ها ی پردازش شده را در چندین بعد و در یک زمان فراهم می کند. ساختاربندی داده ها در مکعب های OLAP به غلبه بر محدودیت های یک انبار داده کمک می کند.

مکعب OLAP یک ساختار داده است که برای تجزیه و تحلیل سریع داده ها از پایگاه داده های     (data warehouse) SQLبهینه شده است. داده های مکعب ها نماینده بخش کوچکتری از یک انبار داده هستند. ابعاد عناصر اساسی تشکیل گزارش ، به عنوان مثال برای بخش فروش ممکن است ابعاد شامل موارد زیر باشد:

  • فروشنده
  • میزان فروش
  • تولید – محصول
  • منطقه
  • بازه زمانی

مکعب ها یک پایگاه داده چند بعدی از اطلاعات را تشکیل می دهند که می تواند برای ایجاد سریعتر گزارش ها ایجاد شود. مکعب های OLAP با داده هایی با موضوعات  مختلف ، پایگاه های داده OLAP را تشکیل می دهند. یک انبارداده و OLAP به صورت مشترک استفاده می شوند ، زیرا مکعب ها مقدار نسبتاً کمی از داده ها را ذخیره می کنند و برای راحتی پردازش مورد استفاده قرار می گیرند.

توصیه: معماری انبار داده ها + معماری مکعب های OLAP را می توان با هم در نظر گرفت. این می تواند توسط شرکتهایی که به ذخیره سازی داده ها در هر اندازه ایی و تجزیه و تحلیل چند بعدی پیچیده اطلاعات نیاز دارند ، مورد استفاده قرار گیرد. اگر نمی خواهید با کوئری های انبارداده خود را بمباران کنید ، می توانید رویکرد معماری OLAP را مد نظر قرار دهید.

انبار داده + فن آوری data mart

یک انبارداده اولین و بزرگترین عنصر معماری هوش تجاری است. دیتا مارت ها نمایندگانی از بخش های کوچکتر انبارداده هستند.  

Data mart یک قطعه موضوعی از یک انبارداده است که اطلاعات موضوعی را که به یک بخش خاص اختصاص داده شده است ، جمع می کند. با کمک دیتا مارت ها، بخش های جداگانه می توانند به داده های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند ، زیرا دیتا مارت ها ، بینش اختصاصی برای یک حوزه تجاری خاص ارائه می دهند. این بدان معنی است که توسعه دهندگان می توانند از تنظیم کوئری های مبتنی بر مجوز برای کاربران نهایی اجتناب کنند.

توصیه: انبار داده + دیتا مارت ها، دومین سبک معماری متداول می باشد که مبتنی بر استفاده از دیتامارت ها برای توزیع اطلاعات مورد نیاز در هر بخش است. این روش می تواند برای ایجاد گزارشگیری مداوم یا دسترسی آسان به اطلاعات ، بدون ارائه مجوز برای کاربران نهایی ، مورد استفاده قرار گیرد.

معماری ترکیبی (Hybrid architecture)

مشاغل سازمانی ممکن است گزینه های مختلفی برای مدیریت داده ها داشته باشند. دیتامارت ها و مکعب ها ، فناوری های مختلفی هستند ، اما هر دو برای نشان دادن بخش هایی از اطلاعات کوچکتر از انبارداده استفاده می شوند. دیتا مارت ها یک زیرمجموعه خاص از یک انبار داده را نشان می دهند ، اما می توانند به صورت متفاوتی پیاده سازی شود. گزینه پیاده سازی بعدی شامل بانکهای اطلاعاتی رابطه ای (انبارداده یا هر پایگاه داده SQL  ) و چند بعدی است که اساساً مکعب های OLAP هستند. بنابراین ، می توانید از هر دو فناوری برای مدیریت داده های خود و توزیع در بخش های سازمان استفاده کنید.

توصیه: شما می توانید از هر دو فناوری استفاده کنید زیرا آنها از یک ایده پشتیبانی می کنند ، اما اهداف متفاوتی را دنبال می کنند. دیتامارت ها می توانند به عنوان بخشی از یک انبار داده برای امنیت ، جمع آوری داده ها یا دسترسی به داده ها، قابل اجرا باشند. یا می توانید از دیتامارت ها به عنوان نمایش یکی از چندین بعد مکعب OLAP استفاده کنید. اما بخاطر داشته باشید که هم دیتامارت ها و هم مکعب OLAP به تنظیم پایگاه داده مجزا نیاز دارند.

مرحله ۷: رابط کاربر نهایی: ابزارهای گزارش دهی و داشبورد

داده در دیتامارت ها و مکعب های OLAP به شکل قابل درکی تبدیل می شوند و سرانجام ، داده ها از طریق رابط کاربری ابزارهای BI ارائه می شوند. در اینجاست که تحلیل توصیفی ارزش خود را برای کاربر نهایی به ارمغان می آورد.

ابزارهای مدرن BI روشهای مختلفی برای ارائه داده های مورد نیاز ارائه می دهند. در گذشته ، هوش تجاری می توانست تنها گزارش های استاتیکی را بر اساس وقایع آینده و گذشته تولید کند.

امروز ، BI قادر به تولید داشبورد تعاملی با بخش های قابل تنظیم اطلاعات است. اما  گزارش ها همچنان محبوب ترین روش ارائه داده ها هستند. ارزشمندترین روش ارائه اطلاعات ، گزارشات موقت (Ad hoc reporting) هستند .

گزارشات موقت به کاربران اجازه می دهد تا با استفاده از هر نوع داده ، به یک گزارش استاندارد عمیق تر شوند. این نوع گزارشات معمولا به جای گزارشات روزانه و هفتگی ، به عنوان یک نسخه کاملتر ، مورد استفاده قرار می گیرند. زیرا یک کاربر داده ها را از یک انبارداده (cube or data mart) درست در لحظه مشاهده گزارش بیرون می کشد. این روش تضمین می کند که جدیدترین اطلاعات ، توسط کوئری ها از پایگاه های داده ارائه می شود. بنابراین ، اساساً ، گزارشات موقت یک گزارش قابل تنظیم real-time  است که برای یافتن پاسخ یک سؤال خاص در تجارت مورد استفاده قرار می گیرد.

مرحله ۸: آموزش کاربران نهایی

جلسات آموزشی برای هموار کردن روند کار بسیار ضروری است. این جلسات آموزشی ممکن شکل های متفاوتی داشته باشند : اگر از یک ابزار تحلیلی تعبیه شده در CRM یا ERP استفاده می کنید ، می توانید از شیوه های onboarding  مانند ویدئوها یا ابزارهای تعاملی onboarding  استفاده کنید تا مراحل کار را به کاربران نشان دهید.

اگر بودجه ای برای خودکارسازی آموزش ندارید ، باید آموزش ها را توسط یک مدیر یا اعضای تیم BI ارائه دهید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *