فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری

امروزه فروشندگان سیستم های هوش تجاری راه حل های قدرتمندتر و نوآورانه تری ارائه می دهند. بنابراین، هوش تجاری به تکامل روز افزون خود ادامه می دهد. با وجود همه ی این تغییرات، هدف سیستم های هوش تجاری ثابت باقی مانده است و همه ی  قابلیت های جدید در خدمت این اهداف ساده هستند. همانطور که در نوشتارهای قبلی گفتیم، هدف اصلی هوش تجاری ارائه ی بینش های به موقع، دقیق، ارزشمند و قابل اجرا است.

تکامل هوش تجاری در ابعاد گسترده تر، این فناوری را قدرتمند تر و معنادارتر می سازد و بینش های تجاری را در دسترس افراد بیشتری قرار می دهد. پیشرفت های فزاینده ای که هر سال شاهد آن هستیم، فقط مربوط به نتایج به دست آمده از هوش تجاری نیست؛ می توان این پیشرفت ها را در روش های تحقیق، ابزارها و فناوری هایی که محققان بر آن ها تکیه می کنند نیز مشاهده کرد. (آیا هوش تجاری (BI) با سایر فناوری ها ارتباط دارد؟)

فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری چیست؟

هیچ تضمینی وجود ندارد که جدیدترین تغییرات و پیشرفت ها در هوش تجاری، بتوانند مشکلات تجاری شما را حل کنند. این بر عهده ی تیم شماست که تغییرات را ارزیابی کند و برای حل مشکلات کسب و کار از هوش تجاری به بهترین شکل ممکن استفاده کند.

ما  قصد داریم در این نوشتار شما را با پیشرفت های هوش تجاری و فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری  آشنا کنیم.

پیشرفت های هوش تجاری در چه زمینه ای بوده است؟

با توجه له فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری برخی از پیشرفت های هوش تجاری در زمینه های زیر بوده است:

• تجسم: استفاده از گرافیک های پیشرفته برای معنادار کردن بینش های هوش تجاری
• تجزیه و تحلیل هدایت شده: هوش تجاری به گونه ای تعاملی و هدف گرا، به روشی ساختار یافته به سوالات پاسخ می دهد و اقدامات خاصی را بر اساس ورودی ها و تحلیل کاربران پیشنهاد می کند.
• داده کاوی: پیدا کردن داده های مورد نیاز از بین انبوهی از داده ها
• نظم دادن به داده های بدون ساختار: تبدیل داده های نامنظم به بینش های تجاری مفید با قابلیت های جستجو و نمایه سازی برای داده ها

اغلب شرکت ها، نوآوری های هوش تجاری را با تأخیر در سازمان خود اجرا می کنند. در واقع، این شرکت ها نمی خواهند اولین کسانی باشند که فناوری های آزمایش نشده را امتحان می کنند. همه ی ابزارها و ویژگی های رایج هوش تجاری در ابتدا توسط مهندسان نرم افزار در فروشگاه طراحی یک فروشنده ی نو آور، استفاده می شود.

بعد از محبوبیت این ابزارها و آشکار شدن فواید آن ها برای کسب و کار، سایر فروشندگان سیستم های هوش تجاری، با ساختن نسخه های جدید این ویژگی ها را کپی می کنند. بدین ترتیب، هر تغییری برای استفاده ی گسترده به زمان نیاز دارد.

1- نگاهی اجمالی به تجسم

ماموریت هر برنامه ی هوش تجاری این است که در زمان و مکانی که افراد به اطلاعات نیاز دارند، به آن ها کمک کند. همچنین، سیستم هوش تجاری باید اطلاعات را به صورت قابل استفاده در مقصد ارائه دهد. یکی از راه هایی که هوش تجاری می تواند اطلاعات را قابل استفاده تر کند، تکنیک تجسم سازی است. تجسم به معنای ارائه ی اعداد، آمارها، معیارها و سایر حقایق در قالب گرافیکی است تا درک و تفسیر آن ها آسان باشد. نمایش نتایج نظرسنجی به عنوان نمودار دایره ای می تواند یک مثال خوب از تجسم باشد. (بصری سازی داده)

تجسم اولیه

با گسترده تر شدن انبار داده ها و پرس و جوها، نیاز به ارائه ی داده ها به روش های پیچیده افزایش یافت. نرم افزار گزارش دهی نیز به کاربر کمک کرد تا داده ها را در قالب های مختلف ترکیب، تبدیل و ارائه کند. نرم افزار گزارش دهی اطلاعات را تا حد ممکن آسان می سازد.

همانطور که قبلاً گفتیم، هوش تجاری بینش هایی ارائه داد که دارای ارزش استراتژیک بودند. ارائه ی داده ها به گونه ای قانع کننده، به اولویت اصلی هوش تجاری تبدیل شد. شرکت ها به ابزارهایی روی آوردند که می توانستند اعداد و داده ها را به صورت نمودار و سایر اشکال قابل دسترس و قابل فهم، تبدیل و ارائه دهند. درواقع، به همان اندازه که ارائه ی گزارش ها به صورت استاندارد مهم است، نمایش آن ها به صورت گرافیکی به کاربر کمک می کند تا ارتباط داده های پیچیده را قدرتمند تر و کارآمدتر کند.

نمایش گرافیکی ارزش هزار کلمه را دارد

داده ها تاثیر عمیق و مهمی بر روی کسب و کارها دارند. نمایش داده ها به صورت گرافیکی راهی مناسب برای ارائه ی بینش های ارزشمند به اعضای تیم، مدیران، شرکا و مشتریان است. گاهی روندی نامفهوم را می توان به شکل نمودار و در قالب گرافیکی، قابل فهم کرد. این یک گام ضروری برای انجام تجزیه و تحلیل معنادار و به دست آوردن بینش تجاری است.

تجسم در آینده

فروشندگان ابزارهای تجسم، با چالش اجتناب ناپذیری در تکنیک های تجسم دست و پنجه نرم می کنند. نمایش گرافیکی داده ها باید به گونه ای باشد که کاربران با نگاه به آن ها قانع شوند و اطلاعات مورد نیاز خود را از آن ها دریافت کنند. نمایش داده ها باید صادقانه، جذاب و آموزنده باشد.

ابزار تجسم و نمایش های گرافیکی داده ها با قابلیت قانع کردن کاربران، به هوش تجاری جانی تازه بخشیده اند. کاربران در بسیاری از مشاغل می توانند از رابط های گرافیکی استفاده کنند. بعضی از فروشندگان نیز از فضای داشبوردها به عنوان مکانی برای نمایش داده با استفاده از تجسم استفاده می کنند.

جدیدترین ابزارهای تجسم ویژگی‌های نسبتاً شگفت‌انگیزی را ارائه می‌دهند که شامل موارد زیر هستند:

• جذابیت زیبایی شناختی: دقت به تنهایی برای مفید ساختن نمایش گرافیکی داده ها کافی نیست. فروشندگان متوجه شده اند که ارائه ی داده ها در قالب تصویری تنها زمانی مفید است که مخاطب مایل به خواندن و مشاهده ی اطلاعات باشد. در واقع، زیبا سازی اطلاعات و افزودن جذابیت های گرافیکی، توجه کابران را به خود جلب می کند.

• تعامل: نسل بعدی ابزارهای گرافیکی می تواند قدرت محاسباتی بالایی برای تبدیل داده ها داشته باشد. به عنوان مثال یک کاربر می تواند روی یک کلمه در گزارش کلیک کند و نسبت به کنترل های گرافیکی واکنش داشته و آن ها را تغییر دهند.

• ابزارهای قابل تنظیم: فروشندگان توانایی پیش بینی همه چیز را ندارند. بنابراین، می توانند  با استفاده از فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری برنامه ای را در ابزارهای خود ایجاد کنند تا به توسعه دهندگان تیم شما اجازه دهد جعبه ابزارها و داشبوردها را متناسب با سیستم شما بسازند.

جذابیت های نسل بعدی تجسم

نسل بعدی تجسم چیزی فراتر از نمودارهای دایره ای است. فروشندگان سیستم های هوش تجاری در تلاش هستند ابزارهای بصری کافی را ترکیب کنند و به متخصصان طراحی اجازه دهند داده ها را به صورت مطالب معنی دار ارائه دهند.

امروزه اکثر ابزارهای هوش تجاری داده ها را به صورت سه بعدی و هندسی ارائه می دهند که تجسم های سنتی مانند نمودارهای میله ای و نمودار دایره ای را پوشش می دهد.

ابزارهای تجسم پیشرفته تنها زمانی ارزشمند هستند که متخصصی برای ایجاد گرافیک وجود داشته باشد. این بدان معناست که، یک مدیر هوش تجاری به تحلیلگرانی نیاز دارد که نه تنها توانایی ساخت  پرس و جوها و گزارش ها را داشته باشند، بلکه ابزارهایی را که نمایش های پیشرفته را ایجاد می کنند، راه اندازی کنند. برای استفاده ی بهتر و کامل تر از جدیدترین ابزارهایی که نمایش های هندسی پیشرفته و سایر تجسم های نسل بعدی را ایجاد می کنند، بهتر است فردی با ویژگی های زیر در تیم حضور داشته باشد:

• درک کند که در فرآیند اساسی هوش تجاری چه می گذرد.
• از ابزارهایی استفاده کند که اطلاعات را به بهترین نحو به مخاطبان خاص ارائه کند.

علاوه بر این، تجسم به شیوه‌های مدیریت داده‌ای خوب نیاز دارد. هنگامی که شرکت‌ها با مجموعه‌ داده های عظیمی سروکار دارند و این داده ها در برابر تفسیر با روش‌های دیگر مقاومت می‌کنند، به ابزارهای تجسم نیاز پیدا می کنند. تنها زمانی ابزارهای تجسم در سازمان شما معنا پیدا می‌کنند که، محیط  هوش تجاری شما بتواند حجم عظیمی از اطلاعات را جابجا و دستکاری کند.

تجسم فضایی

آخرین روند تجسم در هوش تجاری، ارائه ی داده ها از طریق تجسم فضایی است. این رویکرد از فناوری نقشه برداری امروزی برای ترکیب کردن اطلاعات تجاری نقشه ها و دیگر نمایش های مکانی استفاده می کند. به عنوان مثال، با استفاده از این فناوری می توانید برداشتی فوری از مکانی که فرآیند کسب و کار شما در آن جا در حال انجام است، داشته باشید. البته استفاده از داده های  فضایی دانش جدیدی نیست؛ اما، ادغام رو به رشد آن با هوش تجاری، به شرکت ها اجازی می دهد در مورد مشتریان، فروشندگان، نقاط حمل و نقل و … اطلاعات به دست بیاورند. این ابزارها با ظهور فناوری GPS دقیق تر رشد کرده اند.

2- تجزیه و تحلیل هدایت شده

بخشی از چالش های اجرای هوش تجاری در رابطه با فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری این است که، ابزارهای قدرتمند امکانات زیادی را ایجاد می کنند. همه ی این ها می تواند برای یک تحلیل گر طاقت فرسا باشد. آیا به این فکر کرده اید که چگونه می توانید با این ابزارها کار کنید؟

تجزیه و تحلیل هدایت شده می تواند به شما کمک کند. این برنامه به معنای واقعی کلمه می تواند کاربر را راهنمایی کند. آیا در تجسم تجزیه وتحلیل هدایت شده مشکل دارید؟

به یک نرم افزار مالیاتی با طراحی خوب فکر کنید.  هدف، تکمیل یک اظهارنامه مالیاتی کلی است؛این نرم افزار به شما در فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری کمک می کند تا کار را به بخش های قابل مدیریت تقسیم کنید. این برنامه کاربر را از طریق یک سری مراحل راهنمایی می کند تا به یک راه حل نهایی برسد.

تجزیه و تحلیل هدایت شده چگونه باعث سهولت انجام کارها می شود؟

با گسترش روز افزون هوش تجاری در یک شرکت، کابران در هنگام دستکاری داده ها به راهنمایی های بیشتری نیاز خواهند داشت. تجزیه و تحلیل هدایت شده عنصری از هوش تجاری است که ابزارهای پشتیبانی را پیکر بندی می کند تا بتوانند در فرآیند های معمولی به کاربران کمک مستقیم ارائه دهند.

به عنوان مثال، یک کارمند بانک که درخواست وام مسکن را پردازش می کند، ممکن است مجبور باشد صدها اطلاعات را در مورد مشتری و وام وارد کند. احتمالاً این فرآیند با توجه به داده هایی که وارد می شوند، ده ها شاخه دارد. علاوه بر این، ممکن است کارمند نیاز به دسترسی به سیستم های هوش تجاری برای مشاهده ی گزارش های بازار و سایر اطلاعات مربوطه داشته باشد. تجزیه و تحلیل هدایت شده، این فرآیند پیچیده را تسهیل و کاربر را به راحتی از یک صفحه به صفحه ی دیگر هدایت می کند و در صورت نیاز اطلاعات متنی را ارائه می دهد.

 سیستم های تجزیه و تحلیل هدایت شده به عنوان چراغ های راهنما

ابزارهای تجزیه و تحلیل هدایت شده، علاوه بر راهنمایی مرحله به مرحله ی کاربران، هشدارهای رویدادی را تنظیم می کنند و فقط در صورت نیاز کمک ارائه می دهند.در رابطه با فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری  این کار توسط یک محرک انجام می گیرد. محرک کارهای زیر را انجام می دهد:

• به کاربر در مورد یک مشکل هشدار می دهد و توصیه هایی در خصوص نحوه حل آن ارائه می دهد.
• سیستم به طور خودکار فرآیندها یا پرس و جوهایی را اجرا می کند که ممکن است کاربر برای انجام وظایف خود به آن ها نیاز داشته باشد.
• این سیستم کاربر را به سمت بهترین روش های شناخته شده هدایت می کند.

3- داده کاوی چیست؟

میزان اطلاعات نگه داری شده توسط شرکت ها به سطوحی رسیده است که واقعاً شگفت انگیز است. بسیاری از شرکت ها اعتقاد دارند که باید همه ی داده ها را نگه داری کرد و به آن ها پایبند بود، زیرا مشخص نیست چه زمانی به آن ها نیاز خواهند داشت.

منظور از داده کاوی درفناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری این است که اقیانوسی از داده های تجاری گذشته را برای یافتن بینش های مفید که به عنوان راهنما برای آینده عمل می کنند، مورد بررسی قرار دهیم.

داده کاوی امروزی به طور موفقیت آمیزی به حل مشکلات تجاری کمک کرده است. برخی از صنایع – به عنوان مثال بانکداری و بیمه – از داده کاوی برای تعیین متغیرهای اصلی تجاری مانند ریسک مالی استفاده می کنند.

از آن جایی که تکنیک های داده کاوی اصلاح شده اند، امروزه به ابزار اصلی مشاغل غیر مالی نیز تبدیل شده اند. اگر از داده کاوی به درستی استفاده شود می تواند، ارزش فوق العاده ای به کسب و کارها بیفزاید.

4- چگونه می توان داده های بدون ساختار را نظم بخشید؟

انبوهی از اطلاعات ذخیره شده و مرتب نشده در اسناد و صفحات وب را تصور کنید. درفناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری گاهی جستجو، مرتب سازی و گزارش آن ها غیر ممکن به نظر می رسد. فناوری های جدید هوش تجاری به کاربر این امکان را می دهد تا اطلاعات را از منابع مختلف جمع آوری، مرتب سازی و به بهترین نحو استفاده کند.

جمع بندی فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری و پیشرفت های هوش تجاری

جمع بندی فناوری های در حال ظهور و پیشرفته هوش تجاری و پیشرفت های هوش تجاری :هوش تجاری به تکامل روز افزون خود ادامه می دهد و با گذشت زمان شرکت ها به کارایی آن بیشتر از قبل پی می برند. شرکت ها از هوش تجاری و قابلیت های در حال پیشرفت آن برای انجام کارهایی که قبلاً قادر به انجام آن ها نبوده اند، استفاده می کنند.