طراحی و توسعه هوش تجاری (BI)

در نوشتارهای قبلی در مورد تصویر کلی از هوش تجاری (BI)  و فرآیند هوش تجاری صحبت کردیم. گاهی بهترین طرح ها نیز در اجرا دچار مشکل می شوند و ممکن است همه ی برنامه ها را خراب کنند. فرآیند توسعه، می تواند یک مرحله ی تعاملی باشد که با استعدادترین اعضای تیم می توانند در کنار هم مشکلات به وجود آمده را حل کنند. در واقع، فرآیند توسعه، مستلزم تعامل مداوم بین تیم فناوری و تیم هوش تجاری است.

بین طراحی و استقرار سیستم و ابزارهای هوش تجاری، یک مرحله ی آزمایشی وجود دارد که می تواند ایده هایی که در گذشته وجود داشته اند را به چالش بکشد. این مرحله می تواند منجر به استقرار سیستم شود.

در این مرحله، شما می توانید سیستم های قدیمی را حذف کرده و سیستم های جدید را به مرحله ی بهره برداری برسانید. همچنین، کاربران آموزش های لازم را دریافت کرده و سیستم کار خود را آغاز می کند.

طراحی و توسعه هوش تجاری (BI)

در این نوشتار قصد داریم در مورد طراحی و توسعه هوش تجاری (BI) صحبت کنیم. پس با راهبرد همراه باشید.

آیا همه ی سیستم های هوش تجاری موفق هستند؟

هیچ تضمینی در خصوص موفقیت  راه حل های هوش تجاری سازمان شما وجود ندارد. در واقع، این شما هستید که می توانید موفقیت سیستم خود را محقق کنید. در هنگام شروع کار، نباید نظرات تحسین برانگیز دیگران شما را از هدف اصلی دور سازد.

اگر شروع و راه اندازی پروژه ی هوش تجاری مختصر و کوچک باشد، کار با رضایت بیشتر و مطابق  با انتظار شما خواهد بود. این کار، تضمین کننده ی موفقیت اولیه ی پروژه ی شما خواهد بود.

اقدامات خاصی وجود دارند که شما می توانید آن ها را انجام داده و شانس موفقیت خود را افزایش دهید. در واقع، اکثر پروژه های موفق هوش تجاری، ویژگی های مشابهی دارند.

واقع بین باشید

واقع بینی بدین معناست که برای اهداف قابل دستیابی مانند دامنه ی محدودی از گزارش ها یا ابزار تجزیه و تحلیل، برنامه ریزی و هدف گذاری کنید.

سعی کنید بر اساس جدول زمانی شش ماهه برنامه ریزی داشته باشید. شش ماه اول در هر پروژه ممکن است شامل جمع آوری داده ها باشد. اما در شش ماه بعدی، راه حل های شما طراحی و ارائه می شوند و می توانید از آن ها چون تکه های پازل برای پیشبرد پروژه ی خود استفاده کنید.

به تقاضا برای راه حل خود توجه کنید

هیچ چیزی بدتر از آن نیست که یک تیم فناوری اطلاعات بخواهد راه حل خود را به دیگران تحمیل کند. سعی کنید راه حل خود را در جایی استفاده کنید که مطمئن هستید می تواند مشکلی را حل کند. به تقاضای تیم ها برای استفاده از راه حل خود توجه کنید.

سعی کنید راه حل خود را با مشکل به وجودآمده تطبیق دهید و اهداف خود را اولویت بندی کنید و در نهایت راه حل خود را ارائه دهید.

همچنین، برای مقابله با مشکلات سخت تر و بزرگتر می توانید از گروه های دیگر برای همکاری استفاده کنید.

قبل از اقدام خوب فکر کنید

به یاد داشته باشید، استراتژی شما برای حل یک مشکل تدوین شده است؛ اما، باید مراحل آن را به درستی طی کنید. قبل از اجرای هر مرحله از استراتژی به خوبی فکر کنید و نتایج آن را در نظر بگیرید. هر مرحله می تواند موفقیت در مراحله ی بعدی را تضمین کند.

موفقیت های کوتاه مدت در مقیاس کوچک، می توانند تیم شما را برای انجام کارهای بزرگ تر و بهتر، آماده کند. ابزارهایی که به کار می برید به همراه تجربه ای که به دست آورده اید، احتمال موفقیت شما را افزایش می دهند.

 

طراحی با در نظر گرفتن کاربران

هوش تجاری به معنای دریافت اطلاعات مناسب از افراد مناسب است. بدون شک شما زمان زیادی را صرف بررسی صحت و کارایی اطلاعات جمع آوری شده در سیستم هوش تجاری می کنید.

باید بدانید طراحی موفق هوش تجاری مشابه تلاش برای بازاریابی محصول است. در بازاریابی محصول، شما مشتریان خود را بر اساس اطلاعات آن ها از محصول، انگیزه خرید، و شرایط داخلی که بر نحوه استفاده آن‌ها ازمحصول تأثیر می‌گذارد، تقسیم‌بندی می‌کنید.

بهترین طراحان هوش تجاری، با کاربران به عنوان مشتری رفتار می کند؛ و از آنجایی که مشتریان یک محصول ممکن است نیازهای متفاوتی داشته باشند، طراحان باید برای الگوهای استفاده متفاوت در میان گروه‌های کاربری، آمادگی لازم را داشته باشند.

کاربران شما به دسته های زیر تقسیم می شوند:

• کاربران قدرتمند

این کاربران، همچون تحلیلگرانی هستند که از ابزارهای سیستم هوش تجاری شما، بهترین استفاده را می کنند. آن ها از ویژگی های پیشرفته ای استفاده می کنند که ممکن است سازندگان سیستم، آن ها را فراموش کنند. موارد زیر اغلب در مورد کاربران قدرتمند صادق هستند:

• آن ‌ها معماری داده‌ها را مطالعه می‌کنند و می‌دانند کجا قطعات کلیدی داده را پیدا کنند.
• توانایی آن ها فراتر از خواندن گزارش ها است. آن ها با استفاده از ابزارهای طراحی گزارش که توسط پرس و جوهای پیشرفته تغذیه می شوند، ابزار خود را توسعه و مدیریت می کنند.
• آن ها رویکردهای نوآورانه ای برای یافتن بینش های هوش تجاری و به کار بردن آن ها در مشکلات تجاری پیدا می کنند.

 شما با دریافت نظرات این کاربران در مورد ویژگی های پیشرفته در طول طراحی، می توانید از تخصص کاربران قدرتمند بهره ببرید. از آن ها بپرسید به چه ابزارهایی برای بررسی داده ها و ساخت ابزارهای گزارش و تحلیل نیازدارند. شما به کمک آن ها می توانید تلاش های خود را برای توسعه ی سیستم اولویت بندی کنید.

• کاربران تجاری

این کاربران به گونه ای فعالیت می کنند که در نقطه ی مقابل کاربران قدرتمند قرار دارند. کاربران تجاری به طور گسترده از اطلاعات استفاده می کنند.

بیشتر اوقات، کاربران تجاری گزارش ها را مشاهده می کنند و از داده هایی که به دست می آورند برای تصمیم گیری استفاده می کنند.

در طول طراحی، از کاربران کسب و کار برای ایجاد گزارش های استاندارد استفاده کنید و از تمرکز روز جزئیات فنی خودداری کنید.

• کاربران طبقه ی متوسط

علاوه بر کابران قدرتمند و کاربران تجاری، طبقه ی متوسطی از کاربران وجود دارند که در شرایط عادی مانند کاربران تجاری رفتار می کنند و از گزارش های استاندارد استفاده می کنند.

با این حال، گاهی اوقات، کاربران طبقه متوسط ممکن است شما را شگفت زده کنند . اینجاست که طراحی خوب و منعطف می تواند تاثیر زیادی بگذارد.

طراحی برای کاربران طبقه متوسط سخت ترین کار است؛ زیرا، این کاربران دارای انبوهی از مهارت های هوش تجاری هستند که با به کارگیری الزامات برنامه های کاربردی خوب، جمع آوری و اصول طراحی، آن ها را آشکار می کنند.

 

بهترین روش ها را برای طراحی  سیستم هوش تجاری انتخاب کنید

اگرچه هوش تجاری یک رشته نسبتاً جدید است،  اما اصول خوب و صحیح طراحی آن ثابت است. مهم ترین مراحل طراحی نقشه و ساخت محیط داده در یک سیستم هوش تجاری، ساختار و کنترل کیفیت مناسب خواهد بود.

شما در طراحی یک محیط هوش تجاری نمی توانید از یک روش ثابت پیروی کنید. ممکن است یک روش طراحی به گونه ای باشد که به شما بگوید چگونه با نیازهای تجاری شروع کنید، چگونه ارزیابی فناوری را انجام دهید و چگونه داده ها را مدل سازی کنید؛ اما، ممکن است این روش پاسخگوی نیازهای شرکت شما نباشد.

برای شروع مراحل طراحی، اغلب بهترین گزینه این است که با چیزهایی شروع کنید که اطلاعات کافی در مورد آن ها دارید و با اطمینان از آن جا کار خود را آغاز کنید.

مطمئناً، شما در ابتدای کار با ابزارهایی سرو کار دارید که ویژگی ها و محدودیت های خاصی دارند که نمی توانید روی آن ها حساب کنید. اما برای کسب موفقیت باید به جلو گام بردارید و از طریق پیچ و خم ها و محدودیت ها تجربه کسب کرده و طراحی سیستم خود را ارتقا دهید.

طراحی محیط داده چگونه است؟

همانطور که در نوشتارهای قبلی گفتیم، سیستم هوش تجاری از داده های عملیاتی جمع آوری شده، تغذیه می کند و بینش های به موقع، دقیق، با ارزش و قابل اجرا ارائه می دهد.

بنابراین، محیط هوش تجاری برای بقا و افزایش کارایی خود باید به محیط داده ها دسترسی داشته باشد.

• پایگاه داده هدف

 در این جا، محیط داده را پایگاه داده هدف می نامیم. تصور و طراحی پایگاه داده هدف تا حد زیادی به عوامل زیر بستگی دارد:

• منابع داده: منابع حاوی چه اطلاعاتی هستند و داده ها در چه شرایطی قرار دارند؟ چقدر داده ها برای سیستم هوش تجاری قابل دسترسی هستند؟
• الزامات پرس و جو: کاربران شما انتظار دارند با چه نوع سوالاتی تجزیه و تحلیل را شروع کنند؟ آیا الگوهای گزارش دهی خاصی باید در نظر گرفته شود؟
• الزامات عملکرد: کاربران شما با چه سرعتی انتظار دریافت پاسخ را دارند؟

پاسخ به این سؤالات چگونگی تحلیل و بررسی تحلیلگران را به بهترین وجه و مطابق با نیازهای ابزارهای هوش تجاری، تعیین می کند. (انبار داده در هوش تجاری)

طراحی ETL در هوش تجاری

ETL، فرآیندی است که اطلاعات را از یک یا چند منبع مختلف داده جمع آوری، پالایش و در نهایت در پایگاه داده بارگذاری می کند. ETL مخفف سه کلمه ی Extract (استخراج)، Transform (تبدیل و پالایش کردن) و Load (بارگذاری) است. در واقع، ETL یکی از مهم ترین عوامل تاثیرگذار بر محیط داده ی موفقیت آمیز است

طراحی پایگاه داده، تاریخچه ی طولانی دارد؛ اما، با افزایش اهمیت هوش تجاری و ETL رشد کرده است. استخراج و بارگذاری صرفاً داده‌ها را جابجا می‌کنند، اما تبدیل داده ها پیچیدگی های زیادی دارد.

تبدیل به معنای ایجاد هرگونه تغییر در عناصر داده ای است، به گونه ای که داده ها برای استفاده توسط برنامه های کاربردی هوش تجاری، مفید باشند.

به عنوان مثال، ممکن است برای تبدیل چندین جدول از واحد اندازه گیری فوت به متر، به نرم افزار ETL نیاز داشته باشید. در واقع، نرم افزار ETL مسئول خواندن عناصر اصلی از پایگاه داده، انجام محاسبات برای تبدیل واحد فوت به متر و در نهایت نوشتن عدد تبدیل شده در پایگاه داده هدف می باشد.

بینش کسب و کار شما تابعی از میزان مفید و قابل اعتماد بودن اطلاعات موجود در پایگاه داده هدف هوش تجاری است. همچنین، پایگاه داده هدف شما تابعی از عمکرد صحیح ETL بر روی منابع داده است.

اگر داده ها در قالب ناشناخته و نادرست بارگیری شوند، دیگر برای کاربران ارزشی نخواهند داشت.

نرم افزار ETL از یک فرآیند چند لایه و پیچیده استفاده می کند که شامل مراحل زیر است:

1. برداشت داده ها ازمنبع داده
2. انتقال و مرتب سازی داده ها
3. مرتب سازی و بازسازی مجدد داده ها متناسب با مدل پایگاه داده هوش تجاری

طراحی گزارش استاندارد

برای هر راه حل هوش تجاری، هسته اصلی، محیط گزارش است. توسعه دهندگان، از گزارش های استاندارد و از پیش تهیه شده برای طراحی و توسعه ی سیستم هوش تجاری استفاده می کنند.

در واقع، این گزارش ها ستون اصلی محیط هوش تجاری شما هستند. آن ها معمولاً از اطلاعات تجاری اصلی تشکیل می شوند و به شما کمک می کنند در سریع ترین زمان، آنچه را که در کسب و کار شما اتفاق می افتد، درک کنید.

گزارش ها، به داده ها و یک یا چند پرس و جو نیاز دارند. بنابراین، اولین گام در ایجاد هر گزارش استاندارد، تعریف مجموعه ای از پرس و جوها است که داده های مناسب را از پایگاه داده هدف دریافت می کنند.  در برخی موارد نیز، ممکن است  گزارش به چندین مجموعه داده نیاز داشته باشد. (آیا گزارش های اولیه و پرس و جوها لازمه ی اجرای هوش تجاری هستند؟)

محور ایجاد قالب بندی گزارش کارآمد، این ایده است که آن ها باید تا حد امکان به راحتی درک شوند و نیازی به توضیح خارجی یا سایر مستندات نباشد . یک گزارش خوب می تواند ارزش زیادی به فرآیند هوش تجاری اضافه کند.

ارتباط موثر از طریق گزارش گیری، مستلزم آن است که مجموعه ای از الگوهای استاندارد برای نگه داری اطلاعات تهیه کنید. علاوه بر این، این الگوها باید از مجموعه ای از استانداردهای اطلاعاتی پیروی کنند که گزارش ها را ارزشمندتر و کاربرپسندتر می کند.

ممکن است کپی کردن مجموعه ای از گزارش های قدیمی و استفاده از آن ها در محیط جدید وسوسه انگیز باشد، اما باید مراقب خطرات این کار باشید.  ممکن است در گزارش های قدیمی منطق تجاری یا داده‌هایی تعبیه شده باشد که در محیط جدید قابل ترجمه و قابل استفاده نباشند.

برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل

 برخی از پیشرفته‌ ترین برنامه‌های تحلیلی برای پیش‌بینی و طراحی مدلی از گذشته طراحی شده‌اند که می‌توانند برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، پروژه ها و انتخاب‌های در دسترس، استفاده شوند.

برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل بر جنبه خاصی از فرآیند کسب و کار – مانند فروش، موجودی، یا تولید – تمرکز می کنند و سعی می کنند روندهای مفید را شناسایی کنند.

برنامه های تحلیلی دارای  ویژگی های زیر هستند:

• برنامه های تحلیلی فقط به اندازه داده هایی هستند که آن ها را تغذیه می کنند. این بدان معناست که منابع داده باید از نظر کیفیت و سازگاری داده ها بررسی و نظارت شوند.
• برای اینکه برنامه ی تجزیه و تحلیل به درستی کار کند، گزارش ها باید قابل استفاده و مرتبط با کسب و کار شما باشند. این بدان معناست که، شما به کاربرانی نیاز دارید که بتوانند بیشترین بهره را از برنامه‌های تحلیلی برای ایجاد بینش منظم داشته باشند.

جمع بندی مطالب طراحی و توسعه هوش تجاری (BI)

جمع بندی مطالب طراحی و توسعه هوش تجاری (BI) : طراحی و توسعه ی سیستم هوش تجاری، گامی مهم در راستای پیشرفت هوش تجاری و ترغیب دیگران به استفاده از آن است. در طراحی هوش تجاری، کاربران خود را در نظر بگیرید و متناسب با نیاز آن ها سیستم خود را طراحی کنید و آن را توسعه دهید. (به نیازهای کاربران هوش تجاری(BI) توجه کنید)

بدین ترتیب ، شما باید قبل از طراحی و توسعه سیستم خوب فکر کنید و کاربران و تقاضای آن را بررسی کرده و سپس اقدام کنید.