کلیدهای ایجاد یک تیم هوش تجاری موفق
سازمان هایی که به دنبال به حداکثر رساندن استفاده از BI هستند ممکن است ایجاد یک تیم هوش تجاری متشکل از چهار نقش کلیدی – متخصص، طراح، تحلیلگر و مباشر را در نظر بگیرند.
به حداکثر رساندن ارزشی که یک سازمان می تواند از فناوری BI کسب کند، با ایجاد تیم مناسب هوش تجاری شروع می شود.
BI از نیاز به کاوش عمیق تر در اعدادی که قبلاً فقط در گزارش های عملیاتی یا مدیریتی موجود بود پدید آمد. یک گزارش استاندارد داده‌های کسب‌وکار را در قالبی ثابت ارائه می‌کند که نشان‌دهنده آن چیزی است که یک توسعه‌دهنده یا تیم فناوری اطلاعات تصمیم گرفته‌اند مهم است.
به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است فروش هفتگی را بر اساس دسته و منطقه ببیند. با این حال، اگر تعداد فروش در حال کاهش باشد، گزارش‌ها واقعاً به سازمان کمک نمی‌کنند چرایی آن را بفهمند، زیرا کاوش داده‌ها را فعال نمی‌کنند.
یک گزارش یک فرضیه را نشان می دهد که چه چیزی مهم است و چگونه باید به آن نزدیک شد. هوش تجاری سازمان را قادر می سازد تا فرضیه های خود را بررسی کند و پاسخ های جدیدی برای سوالات جدید بیابد.
برخی از سازمان ها ممکن است قبلاً این کار را به شکلی انجام دهند. بنابراین، اولین سوالی که باید پرسید این است که چرا یک سازمان به یک تیم هوش تجاری خاص نیاز دارد .
تیم BI و شرکت
ساده‌ترین پاسخ ممکن است این باشد که مهارت‌ها امروزه در یک سازمان وجود ندارند و بنابراین آنها کار زیادی در راه هوش تجاری رسمی انجام نمی‌دهند. تقریباً همه سازمان‌ها گزارش‌های عملیاتی و مدیریتی دارند.
اکثر سازمان‌ها دارای نوعی تجزیه و تحلیل هستند که از صفحات گسترده به عنوان یک ابزار سطح ورودی استفاده می‌کنند. یافتن سازمان هایی که فاقد قابلیت تجزیه و تحلیل رسمی هستند، هنوز رایج است . بنابراین، این یک دلیل عالی برای ایجاد یک تیم هوش تجاری است.
با این حال، امروزه بیشتر متداول است که این توابع – گزارش های ساختمان، داشبورد و تجزیه و تحلیل – در یک سازمان وجود دارند، اما به خوبی تعریف نشده اند و دارای عملکردهایی هستند که بسیار غیررسمی هستند.
با فناوری‌های سلف‌سرویس BI ، یافتن کاربرانی که ابزار تجسم داده‌ها را به‌صورت آنلاین کشف کرده‌اند و آن را برای استفاده خود به کار گرفته‌اند، معمول است. یک بخش می تواند از بخش دیگری بازدید کند و متوجه شود که آنها ابزار متفاوتی را اتخاذ کرده اند زیرا آنها آن را جداگانه کشف کرده اند.
در واقع، اگرچه فروشندگان نرم‌افزار دوست دارند استراتژی زمین و گسترش خود را توصیف کنند، اما اغلب آنها با بخش‌های مختلف که نرم‌افزار را به طور مستقل اتخاذ می‌کنند، به زمین می‌رسند. این می تواند از نظر تاکتیکی برای هر بخش مؤثر باشد، اما به ندرت به استراتژی خوبی منجر می شود.
چه از ابتدا یک تیم BI را بسازید و چه با شناسایی یک قابلیت جفت شده یا مجازی موجود، بهتر است از ابتدا رابطه آن تیم با بقیه سازمان را به وضوح تعریف کنید. سناریوی پیچیده‌تر و رایج‌تر زمانی رخ می‌دهد که نقش‌های BI در حال حاضر کمابیش به طور رسمی در سراسر سازمان وجود داشته باشد و نیاز به تجمیع داشته باشد.
بپرسید که آیا تیم با اعضای بخش های مختلف یا یک سازمان رسمی جدید مجازی خواهد بود — اما قبل از آن، ساختار عملکردی تیم را در نظر بگیرید. چهار نقش خاص برای موفقیت تیم هوش تجاری حیاتی است.
بیشتر بخوانید : مفاهیم هوش تجاری
نقش های کلیدی در تیم BI
هر تیم هوش تجاری خوب به نوعی شامل چهار نقش زیر است. حتی معمول است که یک نفر از چند کلاه استفاده کند. این مشکلی ندارد، تا زمانی که احساس نمی کنند بیش از حد تحت فشار قرار گرفته اند.
- 1. کارشناس موضوع
اول، کسی نیاز به درک عالی از تجارت و نحوه ارتباط آن با فرآیندها و برنامه های فعلی فناوری اطلاعات دارد. به عبارت دیگر، کسی است که فرآیند کسب و کار را به خوبی درک می کند و همچنین با معماری داده یا زیرساخت IT آشنا است.
یک سازمان می تواند این شخص را از دو جهت بیابد: متخصص کسب و کار که به طور غیررسمی زیرساخت و معماری داده را یاد گرفته است. یا یک متخصص فناوری اطلاعات، احتمالاً در حال حاضر در مدیریت داده کار می کند، که به اندازه کافی در نقش خود بوده است تا واقعاً تجارت را درک کند.
این نقش به راحتی می تواند تحت فشار با تقاضا باشد، بنابراین مهم است که دانش سیستم های داده و شیوه های تجاری را به طور گسترده به عنوان بخشی از استراتژی BI به اشتراک بگذارید.
- 2. تحلیلگر
نقش دیگر یک تحلیلگر است که می‌تواند مدل‌ها و نمایش‌های مؤثری از کسب‌وکار با پایگاه داده یا ابزارهای BI انتخابی ایجاد کند. این ارتباط بین داده ها، محاسبات تخصصی و سلسله مراتب داده ها بر اساس جغرافیا، حوزه قضایی مالیاتی، منطقه فروش، دسته بندی محصولات و غیره را به تصویر می کشد. برخی از این مدل‌سازی ممکن است قبلاً در زیرساخت فناوری اطلاعات وجود داشته باشد، به خصوص اگر سازمان دارای انبار داده باشد .
اما حتی در آن زمان، تیم‌های هوش تجاری اغلب متوجه می‌شوند که نیاز به ایجاد مدل‌هایی به‌طور موقت برای اهداف خاص، مانند یک کمپین تبلیغاتی آزمایشی یا یک پروژه خاص برای مدیران دارند. این مدل احتمالاً در یک انبار داده که برای ارائه یک رکورد بلندمدت معتبر از تجارت طراحی شده است وجود ندارد. بنابراین، تیم به شخصی نیاز دارد که بتواند داده ها را از منابع متعدد گرد هم آورد، روابط درست ایجاد کند و تعاریف و محاسبات درست را ایجاد کند.
- 3. طراح
یک تحلیلگر احتمالاً می تواند داشبوردها و تجسم های معقولی بسازد. آنها ممکن است از نظر زیبایی شناختی دلپذیرترین نباشند، اما ممکن است کاملاً کاربردی باشند.
اما امروز این کافی نیست. با افزایش سواد داده ای کاربران تجاری و زمانی که مدیران به کار با فناوری های جدیدتر و قانع کننده تر در زندگی شخصی خود عادت می کنند، تقاضاهای بیشتری برای طراحی های عالی ایجاد می کنند – نه فقط گزارش های کاربردی. هنگامی که یک دوچرخه ورزشی تجزیه و تحلیل بهتری نسبت به بخش تجزیه و تحلیل سازمان ارائه می دهد، آنها به یک طراح نیاز دارند.
با این حال، این نقش فراتر از نمودارهای دلپذیر است. درک تجسم‌های متقاعدکننده آسان‌تر است و ارتباط مؤثرتری را ممکن می‌سازد. این به نوبه خود منجر به مشارکت بیشتر، تصمیمات بهتر و به طور کلی علاقه اجرایی بیشتر به کار می شود.
- 4. مباشر داده یا مدیر حاکمیت
به محض اینکه کار با داده ها و بینش هایی برای به اشتراک گذاری آغاز می شود، سازمان ها باید مدیریت حاکمیت و انطباق را در نظر بگیرند. این نقش مباشر داده است.
یک مباشر داده بر سیاست‌های حاکمیت شرکتی، اخلاقیات، حریم خصوصی و امنیت نظارت می‌کند، زیرا آنها از طریق تیم فناوری اطلاعات به تیم BI و از آنجا به کاربران تجاری منتقل می‌شوند. این یک کار سخت است، اما در ابتدا ممکن است یک نقش تمام وقت نباشد. معماران پایگاه داده و تحلیلگران کسب و کار هر دو می توانند این کار را انجام دهند زیرا، مانند کارشناس موضوع، این نقش ممکن است به عنوان یک نقش فنی با دانش کسب و کار کسب شده یا به عنوان یک نقش تجاری که از دانش فنی نیز پشتیبانی می کند شروع شود. این حتی ممکن است یک تابع مشترک باشد.
اغلب، یک مباشر داده برای درک قوانین، از منابع انسانی برای بررسی پیامدهای حریم خصوصی کارکنان، و از مدیران فناوری اطلاعات برای تعریف اینکه چگونه سیاست ها و مجوزها را می توان عملاً اعمال کرد، به حمایت از مشاور حقوقی نیاز دارد.
حفظ و نگهداری تیم BI
چه در ایجاد یک تیم هوش تجاری به عنوان یک سازمان جدید یا صرفاً یک تعهد مجازی از نقش های موجود، تیم باید پشتیبانی و توسعه مستمر داشته باشد.
به عنوان مثال، اگر تیم مجازی باشد، ممکن است در مقطعی نیاز باشد که برخی از اعضا را به تعهدات تمام وقت تبدیل کند، زیرا حجم کار و اهمیت آن برای تجارت افزایش می یابد. با تیم های سازمانی و مجازی، یک سازمان ممکن است نیاز به اضافه کردن اعضای جدید با مهارت های خاص، مانند یادگیری ماشین داشته باشد.
امروزه مهارت های تجزیه و تحلیل بسیار مورد تقاضا است، بنابراین کسب و کارها باید نحوه پاداش دادن و حفظ تیم هوش تجاری را نیز در نظر بگیرند. برای بسیاری از تحلیلگران، مهم ترین شناخت مالی نیست – آنها می توانند در صورت نیاز به راحتی به جای دیگری نقل مکان کنند – اما به نظر می رسد که مشاوران مهمی برای کسب و کار باشند.
تصدیق سهم تجزیه و تحلیل در تصمیم گیری های عملیاتی، تاکتیکی و استراتژیک می تواند تا حد زیادی به احساس هدف در یک تیم BI بیافزاید. معیارهای نهایی موفقیت – افزایش فروش، کاهش هزینه و غیره – ممکن است عوامل پیچیده زیادی در پشت خود داشته باشند.
چه یک سازمان امروز به راه اندازی یک تیم BI فکر می کند یا در حال حاضر سرمایه گذاری در معماری، ابزارها و افراد را آغاز کرده است، آینده تجزیه و تحلیل بستگی به شناخت و پاداش دادن به سهم قابل توجهی دارد که می تواند داشته باشد.
دوره های مرتبط
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.
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 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.
آموزش صفر تا صد طراحی؛ تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی
آموزش صفر تا صد طراحی؛ تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی در 91 ساعت و توسط اساتید مجرب آماده شده است.
دیدگاهتان را بنویسید