هوش تجاری تفاسیر متعددی بین افراد و حتی درون سازمان ها دارد. برخی معتقدند که هوش تجاری، بیشتر به جنبه بصری گره خورده است، برخی تاکید بر هوش تجاری به عنوان یک ابزار تحلیلی دارند، در حالی که برخی دیگر فقط در تلاش برای دسترسی به داده های سازمانی خود، در هوش تجاری هستند.
از نگاه یک تحلیل‌گر داده، این یکی از سخت ترین سوالاتی است که می توان با عبارتی مختصر به آن پاسخ داد.
پاسخ واقعی به این سوال ارتباط کمتری به تکنولوژی و ارتباط بسیار بیشتری به هدف نهایی دارد که : چگونه یک سازمان می تواند خود را متحول کند و تصمیمات مبتنی بر داده های بیشتری اتخاذ کند؟
تعاریف و راهکارها
به طور کلی، هوش تجاری فرآیند جمع آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل و تبدیل داده های خام به بینش های عملی است که به سازمان ها کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر داده های بهتر را اتخاذ کنند. اما این تعریف دقیقا به چه معناست؟
برای یک طراح UX، این تعریف ممکن است بیشتر درباره نحوه ایجاد داشبوردهای زیبا و مملو از اطلاعات باشد. برای یک تحلیل گر داده، این تعریف ممکن است بیشتر در مورد نرمالسازی یک مدل داده باشد.
اما در نهایت، به طور قطعی نمی توان گفت که هوش تجاری فقط یک ابزار یا پلتفرم گزارش‌دهی است، بلکه یک استراتژی تجاری است که سازمان را قادر می‌سازد تا به شیوه‌ای فعال‌تر عمل کند و تصمیم بگیرد. رایج ترین مسئله ای که در مورد ساخت گزارش و تجزیه و تحلیل داده ها می شنویم، این است که داده ها از منابع متفاوتی استخراج می شوند.
گاهی داده ها در یک پایگاه داده واحد ذخیره می شوند، گاهی اوقات در فایل های اکسل متمرکزی که به شکل دستی ایجاد شده اند و گاهی اوقات یک در انبار داده های مختلفی که بسته به منطق و منبع، به پاسخ های مختلفی برای یک سؤال منجر می شود.
هیچ چیز بدتر از این نیست که با اطلاعات، آمار و اعدادی وارد یک جلسه ای شود و فکر می کنید که تمامی این اطلاعات صحیح هستند، اما شخص دیگری پاسخ های متفاوتی برای همون صورت مساله داشته باشد. اما، چگونه چگونه می توان با این مشکل مقابله کرد؟
Front-End در مقابل Back-End
بحثی وجود دارد که می گوید طراحی معماری پایگاه داده به اندازه طراحی داشبورد یه مهارت و هنر مهم است. چرا که ایجاد یک رابطه نامناسب بین دو جدول در یک پایگاه داده، می تواند منجربه قفل شدن کل سیستم گردد و یا اینکه ستون های بسیار زیاد در یک جدول اطلاعاتی می‌تواند آن را در آینده غیرقابل استفاده کند.
در حالی که من پذیرای این بحث هستم و می گویم که طراحی معماری پایگاه داده و همچنین طراحی داشبورد، انواع مختلفی از هنر هستند. اما مهم تر از این مساله، درک هماهنگی بین این دو جنبه از هوش تجاری به عنوان یک سیستم واحد می باشد.
بدون یک معماری پایگاه داده خوب، مهم نیست که طراحی داشبورد چقدر جذاب باشد. در این صورت داشبورد برای سازمان موثر نخواهد بود. همین امر را می توان در مورد یک معماری پایگاه داده خوب و طراحی غیرکارآمد داشبورد نیز مطرح نمود.
بنابراین اگر توازن کارآمدی در طراحی معماری پایگاه داده و همچنین طراحی داشبورد ایجاد گردد، می توان در سازمان، تصمیم سازی های استراتژیک ارزشمند مبتنی بر دیتا را اتخاذ نمورد.
یکی از مهمترین مراحل پیاده سازی BI در یک سازمان، نه تنها ارزیابی معماری فعلی، بلکه نحوه تعامل و استفاده افراد از داده ها است. همانطور که یک طراح UX ممکن است برای طراحی خود، از کاربران نظرسنجی کند تا ببیند که کاربران دوست دارند داشبوردها را چگونه ببینند و به چه صورت با آنها تعامل داشته باشند، یک تحلیل گر و کارشناس پایگاه داده نیز بررسی های خود را به منظور یافتن مهم ترین معیارها و شاخصه های موثر بر عملکرد سازمان و همچنین نوع تصمیماتی که با داده ها می گیرند، انجام می دهد.
همه این اطلاعات به یک معمار هوش تجاری کمک می کند تا بهترین تصمیمات ممکن را در مورد نوع پلتفرم مورد نیاز یک سازمان بگیرد.
مصورسازی
گام بعدی در فرآیند هوش تجاری، درک و تشخیص بهتر در مورد اینکه چه نوع پلتفرمی برای یک سازمان خاص مناسب‌تر است، می باشد. بدیهی است که هر سازمانی در حوزه هوش تجاری نیازهای متفاوتی خواهد داشت.
برخی از آنها سازمان‌هایی هستند که داده محور هستند و واقعاً فقط به دنبال این هستند تا کل داده های سازمان را با یک ابزار مصورسازی قدرتمند، گرد هم بیاورند. برخی سازمان ها نیز، نمی‌دانند که با داده‌هایشان چه کاری هایی می شود انجام داد و بر روی بودجه‌ای اندک، متمرکز هستند.
و در نهایت شرکت های بزرگی هستند که همیشه به دنبال نوآوری هستند و بدون توجه به هزینه، خود را در موقعیتی برای موفقیت قرار می دهند. برای هر یک از این نیازها استراتژی ها و پلتفرم های مختلفی وجود دارد.
برخی ابزارهای موجود در حوزه هوش تجاری مانند Birst یا Qlik، خود را به عنوان یک مارکت برای تمامی فرآیندهای هوش تجاری، به بازار عرضه می کنند.
این پلتفرم‌ها می‌توانند (از لحاظ نظری)، تمام پایه‌های مورد نیاز برای یک استراتژی قدرتمند هوش تجاری، از انبار داده تا مدل‌سازی و مصورسازی داده‌ها را پوشش دهند. در حقیقت، این پلتفرم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که در یک سازمان بسیار منعطف باشند و اگر بخواهیم در خارج از پلتفرم داده ای سازمان توسعه دهیم، می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند.
این مزیت برای شرکت‌هایی که منابع داده‌های متفاوتی برای شاخه‌های مختلف شرکت دارند بسیار مناسب استو چرا که می توان از این ابزارها به عنوان ابزار تلفیق داده‌ها برای گزارش‌دهی بیشتر در سطوح اجرایی استفاده گردد.
ابزارهای دیگری، مانند Tableau، Microstrategy، یا PowerBI، نیاز به معماری داده ای دارند که حول ابزار ساخته می شوند، اما واقعاً در داشبورد و مصورسازی بسیار عالی و قدرتمند هستند. با این حال، اگر سازمان شما از قبل یک استراتژی داده بسیار قوی دارد و فقط به توانایی ساخت داشبوردهای واقعاً جذاب نیاز دارد، این ابزارها کاملاً مناسب هستند.
این نوع ابزار، تحلیلگران را قادر می سازد تا از جداول ساده اکسل فاصله بگیرند و واقعاً در کشف داده ها مشغول گردند.
در نهایت، هوش تجاری مجموعه ای از ابزارها و داشبوردها نیست که امیدوار باشیم برای کاربر، در یک جایی، معنایی داشته باشد. بلکه یک پلتفرم و در نهایت یک استراتژی است. هوش تجاری، برنامه ای است که می تواند سازمان را قادر سازد از تصمیم گیری واکنشی بر اساس برخی داستان های توصیفی که گفته می شود، به سمت تصمیم گیری های پیشگیرانه و بر اساس تحلیل های داده محور حرکت کند.
تصمیماتی که به تصمیم گیرندگان این امکان را می دهد که نسبت به نتایجی که می بینند احساس اطمینان کنند. این استراتژی برای هر سازمانی، منحصر به فرد است و نه با ارائه الزامات و مقایسه ابزارها با آنچه که می توانند انجام دهند، بلکه باید به خود سازمان نگاه کرد و متعهد به ایجاد یک تغییر (بالقوه اساسی) در نحوه کسب و کار شد.
زیرا هوش تجاری تنها توسط سازمان فناوری اطلاعات یا حتی تحلیلگرانی که اطلاعات را ارائه می کنند تعریف نمی شود. این استراتژی تا حد زیادی توسط کاربران نهایی و نحوه تعامل آنها با داده ها تعریف می شود و بدون پذیرش و تایید آنها، نمی توانید یک استراتژی هوش تجاری موفق داشته باشید.
