2. هوش تجاری سازمانی

در ادامه به بررسی ویژگی ها و مفاهیم هوش تجاری سازمانی می پردازیم. عموما در سازمان های بزرگ و دارای بلوغ کسب و کار و داده، هوش تجاری سازمانی پیاده سازی می شود.

2-1 ویژگی‌ها و قابلیت‌های کلیدی هوش تجاری سازمانی

• همکاری: در یک سازمان بزرگ، شما به یک راهکار هوش تجاری شرکتی نیاز دارید که به طور بی‌درز بین کاربران و بخش‌های مختلف کار کند .

• زیرساخت: انتخاب یک پلتفرم هوش تجاری شرکتی که واقعاً self-service باشد و برای هر سوالی به کمک تیم فناوری اطلاعات نیاز نداشته باشد .

• حاکمیت: حاکمیت یک قابلیت ضروری برای پلتفرم‌های هوش تجاری سازمانی است. یک منبع داده متمرکز می‌تواند به حداکثر رساندن قابلیت استفاده مجدد، قابلیت اطمینان و ثبات کمک کند .

• مصورسازی: یک رابط بصری تعاملی و easy-to-use برای پذیرش در بخش‌ها و سطوح مدیریتی کلیدی است .

• یکپارچگی بی‌درز: پلتفرم هوش تجاری شرکتی شما باید به طور بی‌درز در ساختار داده موجود شما ادغام شود 

2-2 مزایای هوش تجاری سازمانی

hستقرار موفق هوش تجاری اینترپرایز مزایای متعددی برای سازمان‌ها به همراه دارد.علاوه بر این پیاده سازی هوش تجاری سازمانی مزایای زیر را نیز در بر دارد:

• تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر: هنگامی که داده‌های شما در گزارش‌های پراکنده یا صفحات گسترده قدیمی زندگی می‌کنند، گرفتن تصمیمات سریع و مطمئن تقریباً غیرممکن است. Enterprise BI تمام داده‌های شما را در داشبوردهای یکپارچه‌ای گرد هم می‌آورد که به صورت real-time به روز می‌شوند .

• کاهش هزینه‌ها: هوش تجاری سازمانی به شما کمک می‌کند تا بر آنچه که عملکرد ضعیفی دارد تمرکز کنید، از هزینه‌کرد بیش از حد در کانال‌های تبلیغاتی تا موجودی اضافی، و اقدام فوری انجام دهید .

• روابط قوی‌تر با مشتری: سرویس‌دهی به میلیون‌ها مشتری به معنای برخورد با میلیون‌ها سیگنال است. هوش تجاری اینترپرایز داده‌های رفتاری، تراکنشی و پشتیبانی را گرد هم می‌آورد تا بتوانید به طور موثر تقسیم‌بندی کنید، پیشنهادات شخصی‌سازی کنید و تجربه مشتری را در هر نقطه تماسی بهبود بخشید .

• مزیت رقابتی: شما نمی‌توانید چیزی را که اندازه نمی‌گیرید بهبود بخشید. ابزارهای هوش تجاری سازمانی به شما کمک می‌کنند تا عملکرد را در زمان واقعی معیار قرار دهید و از تغییرات در تقاضای مشتری، شرایط بازار یا شاخص‌های کلیدی عملکرد داخلی پیشی بگیرید .

2-3 چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری سازمانی

اگرچه Enterprise BI مزایای زیادی دارد، اما سازمان‌ها در مسیر استقرار آن با چالش‌های متعددی روبرو هستند:

• پیچیدگی و هزینه: راه‌حل‌های هوش تجاری سازمانی معمولاً پیچیده و پرهزینه هستند و به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در منابع فنی و مالی نیاز دارند.

• مقیاس‌پذیری: با رشد سازمان‌ها، سیستم‌های هوش تجاری آن‌ها باید بتوانند حجم داده‌ها و کاربران بیشتری را مدیریت کنند.

• افزونگی و ناسازگاری: هنگامی که جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها مبتنی بر پروژه یا تیم باقی می‌ماند، اطلاعات ضراری در انباری‌های مجزا قرار می‌گیرند و شرکت‌ها با خطر ناکارآمدی، افزونگی و تعارض ماموریت بین تیم‌ها روبرو می‌شوند .

3. هوش تجاری سلف سرویس

در ادامه به بررسی هوش تجاری سلف سرویس می پردازیم و نحوه ظهور و دلایل آن را بررسی می کنیم.

3-۱ ظهور و تکامل هوش تجاری سلف سرویس

در گذشته، تهیه گزارش‌ها و تحلیل‌های تجاری به طور انحصاری در اختیار تیم‌های فناوری اطلاعات بود که منجر به ایجاد گلوگاه می‌شد. برای پاسخ به این چالش، مفهوم هوش تجاری سلف سرویس پدید آمد که هدف آن توانمندسازی کاربران کسب‌وکار برای انجام تحلیل‌های مستقل بود. در سناریوی امروزی، مسئولیت تحلیل‌ها از فناوری اطلاعات به سمت تحلیل‌گران کسب‌وکار تغییر کرده است . در نتیجه، هوش تجاری از تولید گزارش‌های ماهانه از سیستم ثبت، به کشف تعاملی، پیش‌بینی‌های اشتراک‌گذاری و پاسخ به سوالات کسب‌وکار بر اساس داده‌ها از طیف گسترده‌ای از منابع داخلی و خارجی تغییر کرده است.

• همکاری: در یک سازمان بزرگ، شما به یک راهکار هوش تجاری شرکتی نیاز دارید که به طور بی‌درز بین کاربران و بخش‌های مختلف کار کند .

• زیرساخت: انتخاب یک پلتفرم هوش تجاری شرکتی که واقعاً self-service باشد و برای هر سوالی به کمک تیم فناوری اطلاعات نیاز نداشته باشد .

• حاکمیت: حاکمیت یک قابلیت ضروری برای پلتفرم‌های هوش تجاری سازمانی است. یک منبع داده متمرکز می‌تواند به حداکثر رساندن قابلیت استفاده مجدد، قابلیت اطمینان و ثبات کمک کند .

• مصورسازی: یک رابط بصری تعاملی و easy-to-use برای پذیرش در بخش‌ها و سطوح مدیریتی کلیدی است .

3-2 مزایای هوش تجاری سلف سرویس

• سرعت بیشتر در تصمیم‌گیری: با هوش تجاری سلف سرویس، کاربران می‌توانند به سرعت به سوالات داده‌ای پاسخ دهند بدون اینکه برای هر درخواست کوچکی به تیم فناوری اطلاعات متکی باشند.

• کاهش بار بر روی تیم‌های فناوری اطلاعات: با توانمندسازی کاربران کسب‌وکار برای ایجاد گزارش‌های خود، تیم‌های فناوری اطلاعات می‌توانند بر وظایف استراتژیکتر تمرکز کنند.

• کشف بینش‌های پنهان: کاربران کسب‌وکار که با داده‌های خود آشنا هستند، اغلب می‌توانند بینش‌هایی را کشف کنند که ممکن است برای تحلیل‌گران فنی آشکار نباشد.

3-3 چالش‌های هوش تجاری سلف سرویس

• خطر هرج و مرج داده‌ای: بدون حکومتداری مناسب، هوش تجاری سلف سرویس می‌تواند منجر به ایجاد نسخه‌های متعدد از “حقیقت” شود، جایی که بخش‌های مختلف با استفاده از معیارها و تعاریف متفاوت، گزارش‌های متناقضی تولید می‌کنند.

• مسائل کیفیت داده: کاربران کسب‌وکار ممکن است از نظر فنی برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان داده‌ها آموزش کافی نبینند.

• افزایش هزینه‌های مجوز: با افزایش تعداد کاربران، هزینه‌های مجوز می‌تواند به سرعت افزایش یابد.

4.نقش انبار داده و مدل‌سازی داده در هوش تجاری

مفهوم انبار داده بیشتر در موارد پیاده سازی هوش تجاری سازمانی مطرح میگردد. در ادامه به بررسی این امر می پردازیم.

4-1 انبار داده (Data Warehouse) چیست؟

انبار داده (Data Warehouse) یک سیستم مدیریت داده است که حجم زیادی از داده را از منابع مختلف در یک مخزن واحد از داده‌های تاریخی بسیار ساختاریافته و یکپارچه جمع‌آوری می‌کند . این سیستم به عنوان بنیادی برای هوش تجاری سازمانی و هوش تجاری سلف سرویس عمل می‌کند. یک انبار داده به گونه‌ای طراحی شده است که برای پرس و جو و تحلیل بهینه باشد، برخلاف سیستم‌های عملیاتی که برای تراکنش‌های روزمره طراحی شده‌اند.

4-2 مدل‌سازی داده (Data Modeling) برای انبار داده

مدل داده (Data Modeling) فرآیند ایجاد نموداری است که سیستم داده شما را نشان می‌دهد و ساختار، ویژگی‌ها و روابط موجودیت‌های داده شما را تعریف می‌کند . در زمینه یک انبار داده، مدل‌سازی داده شامل تعریف نحوه تعریف نحوه تعامل عناصر داده مختلف با یکدیگر و نحوه سازماندهی آن‌ها برای بازیابی و تحلیل کارآمد است . مدل داده یک طرح کلی است که توسعه انبار داده را هدایت می‌کند.

4-3 تکنیک‌های مدل‌سازی داده برای انبار داده

• مدل‌سازی داده‌ای ابعادی: مدل‌سازی داده‌ای ابعادی یکی از مدل‌های غالب مورد استفاده در پشته‌های داده مدرن است، زیرا ترکیبی منحصر به فرد از انعطاف‌پذیری و محدودیت را ارائه می‌دهد. مدل‌سازی ابعادی یک نوع مدل رابطه‌ای است که موجودیت‌ها را به دو سطل دسته‌بندی می‌کند: واقعیت‌ها و ابعاد

4-3 تکنیک‌های مدل‌سازی داده برای انبار داده

• مدل‌سازی داده‌ای ابعادی: مدل‌سازی داده‌ای ابعادی یکی از مدل‌های غالب مورد استفاده در پشته‌های داده مدرن است، زیرا ترکیبی منحصر به فرد از انعطاف‌پذیری و محدودیت را ارائه می‌دهد. مدل‌سازی ابعادی یک نوع مدل رابطه‌ای است که موجودیت‌ها را به دو سطل دسته‌بندی می‌کند: واقعیت‌ها و ابعاد .

• مدل داده‌ای رابطه‌ای: یک مدل داده‌ای رابطه‌ای یک روش گسترده برای نمایش داده و روابط آن با داده‌های دیگر است. در یک مدل رابطه‌ای ساده، داده‌ها در قالب جدولی ذخیره می‌شوند و از طریق کلیدهای خارجی به جداول دیگر متصل می‌شوند .

• مدل داده‌ای موجودیت-رابطه: مدل داده‌ای موجودیت-رابطه (ER) موجودیت‌ها را در قلب مدل‌سازی خود قرار می‌دهد. مدل‌سازی ER یک تکنیک مدل‌سازی داده سطح بالا است که بر اساس نحوه اتصال موجودیت‌ها، روابط و ویژگی‌های آن‌ها است .

• مدل داده‌ والت (Data Vault): یک مدل داده‌ است که موجودیت‌ها، رابطه آن‌ها با یکدیگر و ویژگی‌های آن‌ها را در جداول جداگانه به نام‌های مراکز (Hub)، پیوندها (Link) و ماهواره‌ها (Satellite) انتزاع می‌کند 

4-4 اهمیت مدل‌سازی داده برای انبار داده

• اطمینان از دقت داده: مدل‌سازی داده اطمینان حاصل می‌کند که داده ذخیره شده در انبار داده دقیق و کامل است. این امر با شناسایی منابع داده مرتبط، انتخاب عناصر داده مناسب و ایجاد روابط بین عناصر داده به دست می‌آید .

• بهبود ثبات داده: مدل‌سازی داده به بهبود ثبات داده با ایجاد یک مدل داده استاندارد شده که در سراسر سازمان استفاده می‌شود، کمک می‌کند. این ثبات اطمینان حاصل می‌کند که همه در سازمان از اصطلاحات و تعاریف داده یکسان استفاده می‌کنند که خطر خطاها را کاهش می‌دهد و کیفیت داده را بهبود می‌بخشد .

• تسهیل یکپارچه‌سازی داده: مدل‌سازی داده با شناسایی روابط بین منابع داده مختلف و ایجاد یک مدل داده مشترک که می‌تواند در سراسر سازمان استفاده شود، به تسهیل یکپارچه‌سازی داده کمک می‌کند. این یکپارچه‌سازی نیاز به ذخیره‌سازی افزونه داده را کاهش می‌دهد و دقت و ثبات داده را در سراسر سازمان بهبود می‌بخشد

5. مقایسه پلتفرم‌های برتر هوش تجاری