مراحل پیاده سازی هوش تجاری

در این مقاله میخواهیم در مورد مراحل پیاده سازی هوش تجاری صحبت کنیم:
- ۱. پیش نیاز های پیاده سازی هوش تجاری و اهداف آن
یکی از موارد مهم این است که بررسی کنیم آیا سازمان واقعا نیاز به BI دارد؟ یا اینکه چه اهدافی را دنبال می کند؟ مثلا می خواهد فروش ریالی خود را افزایش دهد یا می خواهد عملکرد منابع انسانی خود را تحلیل کند.
- ۲. ممیزی و جمع آوری داده ها
در تمامی مراحل این کار بدون شک دیتای شما نقش اساسی را ایفا می کند. نیاز دارید که داده های خود را جمع آوری و پاک سازی کرده و همچنین صحت سنجی کنید که آیا قابلیت لازم برای این سیستم را دارند یا خیر.
در این مرحله نیاز دارید تا انبار داده یا DW راه اندازی کنید تا تمامی داده ها در مکانی واحد گردآوری شوند.
- ۳. ایجاد و بررسی شاخص ها
موردی بسیار مهم در راه تحلیل اطلاعات سازمان، شاخص یا KPI می باشد. شاخص کلیدی عملکرد یا Key Performance Indicators روشی است که به شما میزان خوب بودن را نشان می دهد. برای همین اهمیت دارد KPIهای خود را به درستی تعریف کرده یا از شرکت هایی برای پیاده سازی BI استفاده کنید که شناخت خوبی در این بخش دارند.
- ۴. تشخیص ابزار مناسب برای پیاده سازی هوش تجاری
امروزه تکنولوژی در زمینه هوش کسب و کار به سمتی پیش می رود که سازمان ها از ابزار های Self Service برای گزارش سازی استفاده کنند. به این صورت که نرم افزاری که برای بی آی انتخاب می کنند هم قدرت و توانایی لازم را داشته باشد، هم برای کاربر عادی پیچیدگی نداشته باشد..
اما در نهایت ممکن است شما تمامی مراحل را انجام دهید ولی باز به نتیجه مطلوب خود نرسید!
خوب است بدانید که بخش قابل توجهی از پروژه های BI در نهایت با شکست مواجه می شوند. چرا که افرادی کار را انجام میدهند که شناخت و تجربه کافی در این زمینه را ندارند. حتی ممکن است شما افرادی را با عنوان کارشناس برای پیاده سازی هوش تجاری استخدام کنید و ولی کار با ایده آل فاصله زیادی داشته باشد.
به همین منظور بهتر است تحلیل داده های کسب و کار خود را به شرکت هایی بسپارید که صلاحیت لازم برای این کار را داشته باشند. یک انتخاب درست باعث می شود در زمان و هزینه های خود صرفه جویی کنید.
10 مرحله برای پیاده سازی هوش تجاری
یک برنامه ریزی دقیق برای پیاده سازی هوش تجاری میتواند به ابزاری بسیار سودمند برای مدیران سطح C و ادارات آنها در درک فرآیندها و نتایج تبدیل شود. همچنین میتواند به شما کمک کند مشتریان خود را بیشتر درک کنید. ما قصد داریم بیشتر به برون سپاری پیاده سازی BI بپردازیم.
- ۱. یک استراتژی هوش تجاری ایجاد کنید
استراتژی هوش تجاری ، طرحی است که به هر شرکتی اجازه میدهد عملکرد خود را بسنجد، کمبودها را افشا کند، مزایای رقابتی را بهبود بخشد و از داده کاوی و تجزیه و تحلیل برای تصمیم گیری موفق استفاده کند. از آنجا که هرگونه اجرا بدون درک دقیق عناصر اصلی غیرممکن است، شما باید بدانید که:
- هدف شما چیست؟
- چه چیزی دارید؟
- به چه چیزی نیاز دارید؟
هنگامی که توانستید به این سوالات پاسخ دهید، میتوانید روی استراتژی یا نقشه راه خود هوش تجاری کار کنید. بسته به سطح بلوغ شرکت، تجربه قبلی در پذیرش BI یا عدم وجود آن و اندازه شرکت، نتایج نهایی ممکن است متفاوت باشد.
- 2. شاخص های کلیدی عملکرد را تنظیم کنید
هنگامی که اطلاعات کافی را جمع آوری کردید، تعیین KPI هایی که میخواهید ردیابی کنید، مهم است. KPI شما باید قابل اندازه گیری باشد، با اهداف شما مطابقت داشته باشد و برای دستیابی به اهداف تجاری شما حیاتی باشد.
- ۳. ذینفعان را منصوب و کارکنان را آموزش دهید
یکی از اولین چالش های پیاده سازی هوش تجاری ، گرایش انسان به مقاومت در برابر تغییر است. موثرترین راه برای به حداقل رساندن مقاومت، آموزش پرسنل است. اگر شرکت شما تجربه قبلی با BI ندارد، باید توضیح دهید که چگونه هر بخش میتواند از اجرای BI بهره مند شود. شما همچنین باید ذینفعان اصلی را در هر بخش تعیین کنید. آنها به شما کمک میکنند نقاط ضعف و شاخص های اصلی عملکرد (KPI) را در کل شرکت جمع آوری و اولویت بندی کنید.
- ۴. یک تیم قدرتمند BI بسازید یا منابع خود را برون سپاری کنید
داگلاس مک داول، مدیر عامل SolidQ در آمریکای شمالی میگوید: BI مانند یک کلیسای جامع است. و هر عضو تیم در قدرت، عظمت و زیبایی آن نقشی حیاتی دارد، یا میتواند به شکست آن کمک کند. یک تیم BI که دید روشنی داشته باشد و در تمام طول کار خود روی این چشم انداز متمرکز باشد با اشتیاق و خلاقیتی کار میکند که هرگز در یک گروه پراکنده، صرف نظر از استعداد و تجربه آنها ، قابل پرورش نیست.
- ۵. بهترین نرم افزار را برای نیازهای خود پیدا کنید
انتخاب ابزار بسته به نیاز و بودجه متفاوت خواهد بود. با این حال، درک و ارزیابی این عوامل هنگام انتخاب راه حل نرم افزاری بسیار مهم است:
- آیا به داده ها و نمای مناسبی از اطلاعات مربوطه دسترسی دارید؟
- آیا این سیستم برای اتصال به سیستم های شما در سیستم ها یا API های موجود ادغام میشود؟
- نحوه تعامل شما با داده در رابط بصری نرم افزار چگونه است؟
- آیا میتوانید در تجزیه و تحلیل داده ها با دیگران همکاری کنید و تجزیه و تحلیل تجسم شده را به اشتراک بگذارید؟
- آیا خودتان میتوانید در داده ها بیشتر فرو رفته و بینش جدیدی پیدا کنید؟
- ۶. محیط و بستر ذخیره داده خود را انتخاب کنید
اگر زیرساخت ندارید، بهتر است با انتخاب گزینه ذخیره اطلاعات خود شروع کنید. به طور معمول، انبار داده گزینه مناسبتری برای پیاده سازی هوش تجاری در نظر گرفته میشود، زیرا تجزیه و تحلیل داده های رابطهای، حاصل از هر دو سیستم پردازش معاملات آنلاین (OLTP) و برنامه های تجاری (به عنوان مثال، سیستم های ERP ، CRM و HRM) را فراهم میکند. با این حال، بسیاری از شرکتها از هر دو نوع ذخیره داده استفاده میکنند و به حداکثر پتانسیل سیستم های BI خود میرسند.
پس از انتخاب نرم افزاری که متناسب با نیازهای تجاری شما باشد و با زیرساختهای موجود به خوبی کار کند، زمان آن فرا رسیده است که محیط مناسب و سیستم عامل BI را پیدا کنید. شما میتوانید تصمیم بگیرید که آیا یک محیط پیش فرض، مبتنی بر ابر یا یک محیط ترکیبی میخواهید.
- ۷. روند آماده سازی داده های خود را به سرعت انجام دهید
غالباً، سازمانهای بزرگ با مقادیر زیادی داده بی فایده یعنی “سیلوهای داده” مبارزه میکنند. این اتفاق وقتی میافتد که تیمها یا بخشها از ابزارهای مختلفی استفاده میکنند، رویکردهای کاملاً متفاوتی دارند و داده ها را برای خودشان نگه میدارند. به طور معمول، آماده سازی داده ها تا 80٪ از زمان توسعه BI طول میکشد.
هر گونه موفقیت در پیاده سازی هوش تجاری ، تا حد زیادی به داده های با کیفیت بالا متکی است. طبق تحقیقات، بیش از 63٪ از پاسخ دهندگان میگویند که آماده سازی داده ها برای پیاده سازی هوش تجاری “بسیار مهم” یا “حیاتی” است.
- ۸. راه حل های پیشرفتهتری را در نظر بگیرید
از سال 2019 ، 91.6٪ از شرکتهای جهانی گفتند که در حال افزایش سرمایه گذاری خود در داده های بزرگ و هوش مصنوعی هستند. اگر زیاد به هوش تجاری اعتماد کردهاید، استفاده از فن آوریهای پیشرفتهتری مانند یادگیری ماشین ، برای پیاده سازی آن مفیدتر خواهد بود. یادگیری ماشین میتواند به شما کمک کند تا:
- به تجزیه و تحلیل داده در زمان واقعی دست پیدا کنید.
- پیش بینی واقعی کنید.
- و مجموعه داده های بزرگتری را تجزیه و تحلیل کنید.
- ۹. اجرای PoC یا یک پروژه آزمایشی
پس از آماده شدن تمام فرایندها، زمان اجرای آزمایشی فرا رسیده است، و گرچه به نظر میرسد آزمایش این سیستم در مقیاس گسترده شرکت ایده خوبی باشد، اما بهتر است یک پروژه آزمایشی در گروه کوچکتر وجود داشته باشد.
- ۱۰. برای برآورده کردن KPI ها تغییرات را اعمال کنید
و ما به مراحل 1 و 2 بازگشتیم. نتایج خود را بررسی کنید و ببینید آیا انتظارات اولیه را برآورده کردهاید یا خیر. در غیر اینصورت، ببینید برای دستیابی به KPI اولیه چه کاری می توان انجام داد. این یک روند مستمر است و در هر مرحله به بهینه سازی نیاز دارد تا زمانی که همه طرف های درگیر از نتیجه راضی باشند.
انواع تحویل هایی که می توانید از طریق پیاده سازی هوش تجاری دریافت کنید
- تجزیه و تحلیل موقت: به شما کمک میکند تا به یک سوال تجاری واحد پاسخ دهید. با تمرکز بر روی یک موضوع خاص، این ابزار می تواند گزارشی را که قبلاً وجود ندارد ایجاد کند یا در یک گزارش ایستا بیشتر جستجو کند تا جزئیات بیشتری درباره روند خاص کسب و کار یا بخشی از عملیات بدست آورد.
- پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): به کاربران امکان میدهد داده های خاصی را استخراج و پرس و جو کنند تا از دیدگاههای مختلف آن را تجزیه و تحلیل کنند. این ماده معمولاً برای تحلیل روندها، گزارشهای مالی، پیش بینی فروش یا سایر اهداف استفاده می شود.
- BI در زمان واقعی: هوش تجاری در زمان واقعی کاربران را قادر می سازد تا با دسترسی به سیستم های عملیاتی یا تغذیه اطلاعات کسب و کار در یک انبار داده در زمان واقعی و یا سیستم BI ، داده های لحظه به لحظه را بدست آورند.
- BI عملیاتی: هوش تجاری عملیاتی رویکردی برای تجزیه و تحلیل داده ها است که تصمیمات و اقدامات مربوط به فعالیتهای تجاری را براساس داده های بیدرنگ هنگام تولید یا جمع آوری توسط شرکتها قادر میسازد. به طور معمول، فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها به صورت خودکار انجام می شود و اطلاعات حاصل در سیستم های عملیاتی برای استفاده فوری توسط مدیران مشاغل و کارگران ادغام میشود.
- BI مشارکتی: از طریق ترکیب نرم افزار هوش تجاری با ابزارهای همکاری برای پشتیبانی از تصمیم گیری بهبود یافته مبتنی بر داده پدیدار میشود.
این مقالات بهت کمک میکنن تا درباره هوش تجاری بیشتر بدونی و یاد بگیری
از اشتباهات پیاده سازی BI آگاه باشید
- داده های ارزشمند: استفاده از داده های بی ربط یا نادرست برای تولید بینش خودکار می تواند مشکلات واقعی ایجاد کند. قسمت عمده پیاده سازی BI شما ممکن است ساخت فرآیندهای بررسی داده ها باشد. هنگام انجام تجزیه و تحلیل موقعیتی برای اجرای BI ، این نیاز شدیدتر می شود. ممکن است لازم باشد داده های منابع داخلی و خارجی را ترکیب کنید یا داده های شخص ثالث را خریداری کنید.
- تحلیل دقیق: تجزیه و تحلیل ساده داده ها می تواند نتایج خوبی در تجزیه و تحلیل گزارشات موجود و داده های اصلی، برای کمک به درک نیازهای مشتری داشته باشد. یک برنامه BI باید کشف ناهنجاری ها و ناسازگاری ها در داده ها ، تشخیص اختلافات و درک ماهیت آنها را امکان پذیر کند.
- وضوح ناهنجاری: با کمک یک برنامه BI ، امکان طراحی و پیاده سازی راههای حل مشکلات با داده ها وجود دارد. این راه حلها باید جمع آوری و ارائه اطلاعات مربوط به ناسازگاری را در قالبی روشن و کاربرپسند امکان پذیر سازند.
- سیستم موجود و قابل بازیابی: سیستم های BI باید حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی وقتی که تولید میشوند ضبط کنند و نباید بر سایر فرایندهای یک منبع یا سیستم هدف تأثیر بگذارند. درخواستهای کاربر باید در چند ثانیه پردازش شوند و گزارشات باید به صورت پویا به روز شوند.
- سیستم موجود و قابل بازیابی: سیستم های BI باید حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی وقتی که تولید میشوند ضبط کنند و نباید بر سایر فرایندهای یک منبع یا سیستم هدف تأثیر بگذارند. درخواستهای کاربر باید در چند ثانیه پردازش شوند و گزارشات باید به صورت پویا به روز شوند.
برای جلوگیری از خرابی های مربوط به اجرای BI ، زمان بازیابی از خرابی سرور باید به اندازه کافی کوتاه باشد. بنابراین، انتخاب یک سیستم ایمن و بسیار در دسترس با پشتیبانی و بازیابی قوی بسیار مهم است.
پیاده سازی هوش تجاری در شرکتتان شاید کار ساده ای نباشد اما با انجام گام به گام این 10 مرحله و پایبندی به شرایط اعلام شده در هر گام میتوانید با موفقیت هوش تجاری را در شرکت خود پیاده سازی کنید و از تاثیرات مثبت فراوان آن بهره مند شوید.
مراحل پیاده سازی سیستم هوش تجاری استاندارد
یک سیستم هوش تجاری استاندارد شامل پنج مرحله می باشد.
- Data Source : تعیین منابع اطلاعاتی می باشد.
سپس طی فرآیندی به نام ETL دیتاها خوانده می شود. ETL مخفف کلمات Extract Transform and Load می باشد.
- Extract یعنی خواندن از منابع، Transform یعنی تبدیل همه دیتاها به یک فرم بعنوان مثال واحد همه وزنها یکسان شود و در حالت کلی در این مرحله باید دیتاهای خراب اصلاح شوند.
- Load یعنی بارگذاری دیتاهای پالایش شده از منابع اطلاعاتی در انبار داده.
می توان اظهار داشت که مرحله ETL سخت ترین مرحله در پیاده سازی سیستم هوش تجاری می باشد. ابزارهای مختلفی برای این فرآیند وجود دارد. در پلتفرم مایکروسافت نرم افزار SSIS کار ETL را انجام می دهد. (Sql Server Integration Services)
نرم افزار Power BI برای این مرحله از ابزار Power Query استفاده می کند.
سپس تمامی اطلاعات در انبار داده تجمیع می شود. انبار داده محلی است که حجم بسیار زیادی از اطلاعات در آن قرار داده می شود.بعد از قرارگیری اطلاعات در انبار داده سه روش را می توان پیاده سازی کرد:
- اطلاعات را از انبار داده به مدل Tabular ببرید. Tabular یک مدل داده ای می باشد که اطلاعات را به روشی ذخیره می کند که برای برخی از تحلیل ها مناسب می باشد. این مدل برای برخی از Query های پیچیده بسیار مناسب است و سرعت پاسخگویی سریعتری دارد.
- اگر شاخص ها ساده بودند می توانید اطلاعات را مستقیما از انبار داده خوانده و با ابزارهای نمایشی مثل کلیک ویو، تبلو یا پاور بی آی گزارش ها را تهیه کنید.
- اطلاعات را از انبار داده به مدل Multi Dimensional یا Cube ببرید. اطلاعات داخل مکعب های مختلف قرار میگیرند. این مدل برای حجم بالای اطلاعات و گزارش های پیچیده تر مورد استفاده قرار میگیرد.
در پلتفرم مایکروسافت نرم افزار SSAS کار این دو مدل را انجام می دهد. (Sql Server Analysis Services)
مرحله آخر استفاده از ابزارهای نمایشی و گزارش ساز مانند پاور بی آی، کلیک ویو و تبلو می باشد.
نرم افزار Power BI زمانی که اطلاعات را از منابع مختلف توسط Power Query خواند، این اطلاعات را وارد انبار داده نمی کند بلکه مستقیما داده را وارد مدل Tabular خودش می کند. Power BI ذاتاً اطلاعات را بصورت Tabular در خود ذخیره می کند.
دوره های مرتبط
دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور
آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.
آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL
شما در این دوره آموزشی (آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL) با مفاهیم و اصول هوش تجاری در SQL آشنا می شوید.
آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ
آموزش کامل و پروژه محور مباحث به همراه مثال کاملا عملی در محیط سی شارپ که یک محیط برنامه نویسی ماکروسافتی می باشد. دوره آموزش داشبورد سازی در سی شارپ شامل ساخت یک داشبود زیبا در محیط سی شارپ به کمک کامپوننتهای ssrs و Chart.js می باشد.
آموزش کاملا حرفه ای ویدیویی هوش تجاری در Oracle
آموزش ویدیویی هوش تجاری در Oracle ابتدا به بررسی ساختار کلی هوش تجاری اوراکل پرداخته و سپس به مراحل نصب نرم افزارهای مرتبط با کار خود می پردازیم. سپس مباحث آنالیز داده و فاندامنتال کار را بررسی کرده و در خصوص ریپازیتوری و مسایل مربوط به ان صحبت می کنیم.
دیدگاهتان را بنویسید