هوش تجاری - مفاهیم و راهکارها

هوش تجاریهوش تجاری، Business Intelligence یا به اختصار BI فرآیندی است بر پایه ی تکنولوژی که وظیفه اش تحلیل داده هاست. این فرآیند به تمام افراد کلیدی یک کسب و کار و مدیران اطلاعاتی، این امکان را می دهد تا بتوانند در قالب نمودارهای مختلف، نقشه، داشبوردهای مدیریتی، گزارشات و ... کسب و کار خود را تحلیل کنند و در نهایت عوامل موفقیت و شکست خود را بررسی نمایند.بطور خیلی خلاصه، BI قرار است به سازمان بگوید که اوضاع کسب و کارش به چه شکل بوده و اکنون در چه وضعیتی است؟مزایای هوش تجاری1- تهیه گزارشات سریع و کاربردیبا ابزارهای مختلف BI می توان داده های پراکنده را در کمترین زمان دسته بندی و تحلیل کرده و گزارش خوانا و کاملی از هر بخش از کسب و کار ارائه کرد.2- کمک به تصمیم گیریتصمیمات استراتژیک یک کسب و کار می تواند رابطه ی مستقیم و محکمی با درآمد و سود شرکت داشته باشد.بنابراین روندی که بتواند به تصمیمات استراتژیک و سریع کمک کند، بسیار کاربردی و کارساز خواهد بود. و اینجاست که کارشناس هوش تجاری می تواند در یک سازمان جایگاه ویژه و مهمی داشته باشد که بتواند بر اساس اعداد و ارقام و تحلیل ها روند تصمیم گیری درستی را در سازمان اعمال نماید.3- بازگشت سریعتر سرمایهبا بررسی تمام ابعاد کسب و کار و کمپین های مختلف، می توان برآورد دقیق و درستی از وضعیت مالی و گلوگاه ها تهیه کرده و با برنامه ریزی درست و اصولی سریعتر به نقاط سوددهی و بازگشت سرمایه دست پیدا کرد.4- افزایش بهره‌وریبا بهره گیری از هوش تجاری می توان راهکارهای درست و نادرست را تشخیص داده و وضعیت کسب و کار را به روشنی مشخص کرد.پس از این مرحله و با روشن شدن وضعیت کسب و کار و اولویت ها و هدفها، وظایف افراد به خوبی مشخص شده و نقاط ضعف و قوت آشکار می شود و از آن پس کارها بهینه تر و با افزایش بهره وری همراه خواهد بود.5- کاهش هزینه‌های نیروی انسانیبرای صرفه جویی در وقت، زمان و هزینه های سازمان، در کنار تجزیه و تحلیل دقیق و درست فرایندها، چاره ای جز بهره گیری از یک متخصص هوش تجاری نیست که در کمترین زمان و با استفاده از تکنولوژی، کار چندین نیروی انسانی را به بهترین شکل انجام دهد.ابعاد هوش تجاری1- بعد تکنیکالبعد تکنیکال به بخشهای مختلف انبار داده، دیتابیس، داشبوردهای مدیریتی و انتقال داده ها مربوط است.در این بخش ابتدا بخشهای مختلف کسب و کار شناسایی شده و بر اساس اطلاعات بدست آمده، یک انبار داده ساخته می شود. و در نهایت اطلاعات خام به اطلاعات قابل فهم و مورد استفاده تبدیل شده و گزارش ارائه می شود.2- بعد فرهنگیدر این بخش به آنالیز درست نیازمندی ها و فرهنگ سازمان پرداخته می شود. رفتار مشتری تحلیل شده و بر مبنای واقعیت های موجود تصمیماتی اتخاذ می شود.وظایف و دلایل داشتن سیستم های مبتنی بر هوش تجاریصرفه اقتصادیدنبال نمودن اهداف کارايی سيستم کاربردیافزايش رقابتتجارت الکترونيکحمايت از تصميم گيری های سيستم کاربردیبالا رفتن تعداد مشتریاننياز به آناليز عمليات سيستمصحت و دقت اطلاعات حاصل از سيستمدسترسی به داده های بهنگام شدهرضايت کاربران نهايی در مقايسه با کالاهای مشابهکاهش هزينهویژگی های معماری هوش تجارینمای تجاریمشترک بودن فرایندهای تجاری و تحلیل‌ها در سراسر سیستم BIسرعتاعمال سریع تغییرات لازم در سراسر سیستم، در صورت تغییر استراتژیقابلیت همکاریدسترسی به تمام امکانات BI برای کاربران تجاری از طریق یک رابطسهولت بکارگیریبه دست آوردن حداکثر فوایدBIامنیتظرفیت پذیرش تعداد زیادی از تامین‌کننده‌های امنیت در معماری BIنمایی از معماری هوش تجاریمعماری هوش تجاریانبار داده (Data Warehous)مجموعه ای از داده هایی است که از سیستم های عملیاتی گوناگون استخراج شده است.این داده ها برای سازگار شدن با داده های دیگر تبدیل شده و به منظور تحلیل بارگذاری می شوند.پردازش تراکنشی بر خط ( OnLine Transactional Processing)کلاسی از سيستم اطلاعاتی است که برای تسهیل کاربردهای تراکنش گرا مدیریت می شود.OLTP به پردازش هایی که در آن سیستم OLAPبه درخواست های کاربران می دهد نیز گفته می شود.پردازش تحلیلی بر خط (Online Analytical Process)پردازش تحلیلی آنلاین شامل سرويس هايی است که از پايگاه داده تحليلی به منظور پاسخگويی سريع به پرسش های تحليلی کاربران استفاده می کنند.تسریع در تصمیم گیری (داده های Pre-Aggregate )تجزیه و تحلیل داده‌های کسب‌وکار به صورت چندبعدیتوانایی انجام محاسبات پیچیده، تجزیه و تحلیل رویه‌ها و مدل‌سازی داده‌های پیچیده از وظایف آنهاست.نقشه راه توليد يک پروژه هوش تجاریمرحله هدف و منظورگام 1: ارزيابی وضعيت تجاریمرحله طرح ريزیگام 2: ارزيابی زير ساخت Enterpriseگام 3: طرح ريزی پروژهمرحله تحليل تجاریگام 4: تعريف نيازمندی های پروژهگام 5: تحليل دادهگام 6: نمونه سازی برنامه کاربردیگام 7: تحليل مخزن فرادادهمرحله طراحیگام 8: طراحی پايگاه دادهگام 9: طراحی ETL (استخراج/تبديل/بارگذاری)گام 10: طراحی مخزن فرادادهمرحله ساختگام 11: توليد ETLگام 12: توليد برنامة کاربردیگام 13: داده کاویگام 14: توليد مخزن فرادادهمرحله نصب و استقرارگام 15: پياده سازیگام 16: ارزيابی نسخهدلایل شکست پروژه‌های هوش تجاری1. مدیریتاستفاده از مدیر بدون دانش BIقدرت و اختیارات نا كافیبی میل بودن به تغییرات2. رویكردعدم استفاده از مهندسی مجددعدم استفاده از IT3. استاندارد هاكمبود استاندارد هاعدم استفاده از استاندارد مناسب4. كاربرآموزش ناكافیمشاركت نامناسب5. قوانین و برنامه هاعدم تایین دقیق محدوده پروژهفقدان برنامه ریزیعدم تطابق استراتژی سازمان با هوش تجاری6. ابزاراستفاده از یك ابزار خاص برای تمام مشتریانانتخاب یك ابزار BI بدون نیاز تجاری