هوش تجاری چیست و چه کاربردی در کسب و کارها دارد؟

پیاده سازی هوش تجاری شامل یک سری مراحل پی در پی است. این مراحل باید به هوش تجاری کمک کرده تا مزایای زیر را برای تجارت ایجاد کنند:

• در تصمیم گیری بهتر کمک می‌کند
• کارآیی در عملیات سازمانی افزایش می‌یابد
• به کسب و کار برتری رقابتی نسبت به رقبا می‌دهد
• گردش مالی و سود را افزایش می‌دهد
• کیفیت خدمات به مشتری را افزایش می‌دهد

مراحل پیاده سازی هوش تجاری به شرح زیر هستند:

مرحله ۱- تعریف هدف هوش تجاری در کسب و کار

تجزیه و تحلیل سیستم‌های هوش تجاری، دیدگاه‌های مختلفی را نشان می‌دهد. برای موفقیت سازمان بسیار مهم است که BI با فلسفه کلی سازمان هماهنگ باشد.

از آنجا که هوش تجاری در تصمیم گیری نقش غالبی دارد، باید به گونه‌ای اجرا شود که به تعیین اهداف سازمان و تحقق دقیق آن‌ها کمک کند.

هوش تجاری باید اهداف زیر را در تجارت داشته باشد:

• جمع آوری و تلفیق داده‌های خام: داده‌های خام داده‌هایی هستند که از یک منبع به دست می‌آیند و پردازش نشده‌اند. همچنین به عنوان داده‌های اولیه شناخته می‌شوند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش اطلاعات: در طول تجزیه و تحلیل داده‌ها، داده‌های خام مورد بررسی، تمییز، پردازش و به اطلاعات تبدیل می‌شوند.
• تمرین در اطلاعات جهت جمع آوری دانش: اطلاعات برای بدست آوردن دانش پردازش می‌شوند. این دانش اساس تصمیمات را تشکیل می‌دهد.
• تبدیل دانش به تصمیم گیری: دانش حاصل از پردازش اطلاعات در تصمیم گیری استفاده می‌شود. تصمیم گیری شامل انتخاب یک اقدام از چندین گزینه است.

مرحله ۲: شناسایی و تهیه داده‌های منبع

داده‌های منبع چیزی نیست جز داده‌های خامی که هنوز برای استخراج اطلاعات پردازش نشده‌اند. داده‌های منبع استخراج، پردازش و سازماندهی می‌شوند. داده‌های منبع پردازش شده معمولاً در یک پایگاه داده ذخیره خواهند شد.

شناسایی نیازهای کاربر نهایی

در هر سازمانی، واحدهای مختلفی با حوزه‌های متفاوت مسئولیتی وجود دارند. کاربران نهایی در هر یک از این واحدها یا بخش‌ها عملکردهای مختلفی را انجام می‌دهند. بنابراین، درک اینکه چگونه این کاربران نهایی این داده‌ها را تحلیل و تفسیر می‌کنند، بسیار مهم است.

روش صحیح برای شناسایی نیازهای کاربر نهایی، مصاحبه گسترده با آن‌ها است. مصاحبه‌ها به جمع آوری داده‌ها کمک می‌کنند مانند اینکه کاربر نهایی چه اطلاعاتی در اختیار دارد، چه اطلاعات اضافی را باید در اختیار وی قرار داد و دریافت اطلاعات در چه قالبی برای او مناسب است.

ما در زیر برخی از نیازهای خاص کاربران نهایی مختلف را شناسایی کردیم:

• هیئت مدیره: هیئت مدیره به اطلاعاتی در زمینه‌هایی مانند تحلیل رقابتی، تحلیل روند، ردیابی شاخص عملکرد کلیدی و گزارش استثنا نیاز دارند.
• برنامه ریزی و تجزیه و تحلیل اداری: این واحد به اطلاعات وابسته به ارزیابی سرمایه گذاری‌های انجام شده و خریدهای انجام شده، برنامه ریزی بلند مدت، سازماندهی مجدد، تخصیص منابع شرکت و برنامه ریزی کلی در زمینه‌های مهمی مانند منابع انسانی و ظرفیت تولید مرتبط است.
• بخش دارایی: الزامات بخش مالی بر اساس بودجه بندی، تلفیق، مدیریت سرمایه، تجزیه و تحلیل واریانس، مدل سازی مالی و مدل سازی دارایی‌ها و بدهی‌ها می‌باشد.
• بخش فروش و بازاریابی: بخش فروش و بازاریابی نزدیک ترین واحد به مشتریان است، بنابراین نیازهای آن بیشتر مربوط به مشخصات مشتری، سودآوری، توزیع و عملکرد کلی فروش است.

شناسایی منابع داده

هنگامی‌ که الزامات کاربران نهایی مشخص شد، یافتن راه حل برای این الزامات مهم می‌شود. این کار را می‌توان با شناسایی منابع داده انجام داد.

اغلب اوقات، داده‌ها در پایگاه داده‌های شرکت یافت می‌شوند. با این حال، در موارد خاص، داده‌های مورد نیاز در پایگاه داده موجود نیستند.

در چنین مواردی، می‌توان داده‌ها را از خارج تهیه کرد یا اگر این امکان پذیر نیست، در این صورت از کاربران نهایی مربوطه درخواست می‌شود تا الزامات آن‌ها را اصلاح کنند.

مرحله ۳- طراحی مدل داده

یک مدل داده برای تأمین نیازهای کاربران نهایی طراحی شده است، بنابراین باید به اندازه کافی صلاحیت داشته باشد تا نیازها و انتظارات کاربران نهایی خود را ارزیابی کند.

همچنین، مدل داده باید به گونه‌ای طراحی شود که کاربر نهایی قادر به شناسایی اصطلاحات تجاری مورد استفاده در مدل باشد.

در حین طراحی مدل داده، باید بر گرفتن همه روابط ممکن در مدل داده تأکید شود، بدون شک این یک کار سخت و زمان بری است، اما باید انجام گردد.

یک مدل داده‌ای که به خوبی طراحی شده است، تمام خطاها و مغایرت‌ها را در نظر می‌گیرد و کاربران را قادر می‌سازد تا قبل از اجرای مدل تغییراتی را ایجاد کنند.

رویکردهای مختلفی برای طراحی مدل داده وجود دارند، آن‌ها عبارتند از:

• مدل سازی داده‌های مفهومی: این روش، روابط سطح بالای بین نهادهای مختلف را مشخص می‌کند.
• مدل سازی داده‌های سازمانی: این روش بر نیازهای منحصر به فرد یک فرآیند تجاری خاص متمرکز است.
• مدل سازی منطقی داده‌ها: این روش با مثال سازی موجودیت‌ها، صفات و روابط مربوط به یک عملکرد خاص تجاری در ایجاد مدل داده‌های فیزیکی کمک می‌کند.
• مدل سازی داده‌های فیزیکی: مدل داده‌های فیزیکی، بر اساس یک مدل منطقی، یک مدل خاص فیزیکی و پایگاه داده ایجاد می‌شود.

مرحله ۴- انتخاب ابزارهای هوش تجاری

انتخاب ابزارهای مناسب هوش تجاری یکی از مهمترین مراحل پیاده سازی BI است.

فقط با استفاده از مجموعه مناسبی از ابزارها، این امکان وجود دارد که یک کسب و کار اهداف خود را به درستی اندازه گیری و مدیریت کند و هر زمان که به وجود آمد، گام‌هایی برای مدیریت استثناها بردارد.

در نهادهای کوچک‌تر با یک جریان داده ساده، صفحات گسترده (مثلاً در اکسل) به طور کلی در ارائه راه حل عملی کافی هستند.

با این حال، در مورد شرکت‌های بزرگ‌تر، خدمات و محصولات بیشتری ارائه می‌شود و به همین ترتیب، جریان داده‌ها برای مدیریت توسط صفحه گسترده بسیار پیچیده است.

در چنین مواردی، ابزارهای تخصصی هوش تجاری لازم است. این ابزارهای BI مختص عملکرد هستند، یعنی نیازهای بخش‌های خاصی را برآورده می‌کنند.

برعکس، برخی از ابزارهای هوش تجاری مانند انبار کردن داده‌ها، رویکرد کلی‌تری دارند. این ابزارها را می‌توان متناسب با نیازهای هر بخشی اصلاح کرد.

برخی از ارائه دهندگان راه حل‌های ERP  و CRM ، راه حل‌های هوش تجاری از قبل یکپارچه شده‌ای را ارائه می‌دهند که به کاهش زمان استقرار کمک می‌کنند.

این روزها راه حل‌های زیادی به طور خاص برای مشاغل کوچک و متوسط ​​ارائه شده‌اند. بسیاری از این موارد رایگان هستند یا دوره‌های آزمایشی رایگانی دارند.

مرحله ۵- طراحی و اجرای هوش تجاری

طراحی و پیاده سازی سیستم‌های هوش تجاری فرآیندی گسترده است. نیاز اصلی در توسعه چنین سیستم‌هایی این است که سازمان‌ها بتوانند با IT به طور کلی کار کنند.

در اینجا چند مرحله مهم وجود دارند که باید هنگام ساخت یک سیستم هوش تجاری دنبال کنید:

• برای ارزیابی صحیح نیازهای سازمان باید تحقیقات گسترده‌ای انجام شود. در حالی که نیازها را ارزیابی می‌کنید، در نظر گرفتن نیازهای آینده در کنار نیازهای فعلی بسیار مهم است.
• مشارکت کاربران نهایی در هر دو مرحله طراحی و اجرا اجباری است. مشارکت بخش‌هایی مانند مدیریت فنآوری اطلاعات و دانش در این مراحل به همان اندازه مهم می‌باشد.
• انتخاب منابع داده در این مرحله مهم است. پس از شناسایی منابع داده، می‌توان مدل‌های داده را ساخت و ذخیره داده‌ها را ایجاد کرد.
• داده‌ها باید پردازش شوند تا اطلاعات در دسترس مشتریان قرار گیرند.
• اشتراک اطلاعات یکی از اجزای اصلی هر مدل هوش تجاری است. اشتراک اطلاعات از طریق پروتکل‌های مختلف از کلیه مبادلات داده در سیستم مراقبت می‌کند.
• قابلیت تحلیلی برای موفقیت یک مدل BI از اهمیت بالایی برخوردار است. تجزیه و تحلیل باید به درستی تفسیر شود و باید به درستی در سیستم مدیریت ادغام گردد.
• همراه با ارائه مدل هوش تجاری، اعطای حق دسترسی به همه بخش‌ها و افراد مربوطه اجباری است.

مرحله ۶- کشف و کاوش در مورد نیازهای جدید اطلاعاتی و برنامه‌های کاربردی و تجاری

طراحی یک مدل هوش تجاری، یک فرآیند یادگیری مداومی ‌است. با تجزیه و تحلیل اطلاعات، یادگیری و بینش جدیدتری به دست می‌آید.

همانطور که نیازهای اطلاعاتی جدیدتری کشف و کاوش می‌شوند، باید روش‌های جدیدتری نیز برای مدیریت اطلاعات ابداع شوند.

در این مرحله، روش‌ها و رویه‌های حلقوی مانند طراحی تکراری و توسعه سریع برنامه (RAD) وارد عمل می‌شوند.

این ابزارها به ایجاد نمونه اولیه از یک محیط هوش تجاری که بر اساس آن می‌توان یک برنامه جدید و تصفیه شده‌ای از آن ایجاد کرد را کمک می‌کنند.

البته، این مرحله از کشف و اکتشاف، خواستار کمک و همکاری کامل از کلیه بخش‌های مربوطه، از جمله مدیریت فناوری اطلاعات و دانش است.

پیاده سازی مدل‌های هوش تجاری در سازمان شما دارای پیش شرط‌های خاصی است. آن‌ها عبارتند از:

• برای اطمینان از صحت و کارآیی داده‌ها باید تلاش شود.
• برای آموزش کاربران نهایی و همه افراد در استفاده مؤثر از سیستم هوش تجاری باید تلاش زیادی صورت گیرد.
• گزارشات هرگز با یکبار مصرف کامل نمی‌شوند. بنابراین بهتر است به جای اختصاص زمان زیادی برای تهیه مدل کامل BI، یک سیستم قابل اجرا در اسرع وقت مستقر کرده و سپس تنظیم و تغییرات و اصلاحات را در این راه انجام دهید.
• تمرکز اصلی قبل از ساخت سیستم هوش تجاری، محاسبه بازده سرمایه گذاری است. برای همۀ اهداف، مدل هوش تجاری باید با واقعیت در ارتباط باشد.