هوش تجاری سلف سرویس (BI) رویکردی به تجزیه و تحلیل داده‌ها است که به کاربران تجاری امکان می‌دهد، به مجموعه داده‌ها دسترسی داشته باشند و آن‌ها را بررسی و تحلیل کنند، حتی اگر پیش‌زمینه‌ای در هوش تجاری یا عملکردهای مرتبط مانند داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل آماری نداشته باشند.

امروزه بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‎‌ها هوش تجاری را در سیستم مدیریتی خود به کار می‌گیرند و آن را  پیاده‌سازی کرده اند.

رویکرد سنتی هوش تجاری با چالش‌های بسیاری برای سازمان‌ها همراه است که به طور قابل توجهی بر انعطاف‌پذیری و بهره‌وری آن‌ها تأثیر گذاشته است.

نیاز به استخدام متخصصین داده و عدم سفارشی‌سازی، مهم‌ترین چالش‌ها برای تیم‌های مدیریتی است که نیاز به دسترسی به اطلاعات خاص در هر زمان و هر مکان دارند.

امروزه راه حل‌های جدیدی تحت عنوان self service BI یا هوش تجاری سلف سرویس ارائه می‌شود که این راه حل‌ها می‌توانند شرکت‌ها را قادر سازند سریع‌تر از رویکرد سنتی به شاخص‌های کلیدی یا KPI خود دست یابند.

ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس به کاربران این امکان را نیز می‌دهد که بدون دخالت گروه‌ها هوش تجاری و IT ، داده‌ها را فیلتر کنند، مرتب کنند، تجزیه و تحلیل و در نهایت به کار برند.

سازمان‌ها قابلیت‌های هوش تجاری سلف سرویس  را پیاده‌سازی می‌کنند تا کارمندان، از مدیران اجرایی گرفته تا کارکنان کلیدی، بتوانند از داده‌های جمع‌آوری‌شده در سیستم‌های هوش تجاری، بینش‌های مفید مخصوص تجارت را دریافت کنند.

هدف اصلی آن نیز تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر است که منجر به نتایج مثبت کسب‌وکار، مانند افزایش کارایی، رضایت مشتری و درآمد و سود بیشتر است.

با ما در این مقاله همراه باشید تا در خصوص self service BI اطلاعات بیشتری کسب کنیم.

 

سلف سرویس هوش تجاری

 

اهمیت پرداختن به موضوع هوش تجاری سلف سرویس

هوش تجاری سلف سرویس به فرآیند، ابزار و نرم‌افزارهایی اشاره دارد که به کاربران نهایی امکان می‌دهد تا مقادیر زیادی از داده‌های تجاری را تجزیه و تحلیل کنند و به طور مستقل داشبورد مخصوص خود را بسازند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همه افراد، فعالیتی آسان یا حتی جالب نیست، اما self service BI به افراد در سازمان‌های مختلف این امکان را می‌دهد که بدون اتکا به متخصصین فناوری اطلاعات و تحلیلگران اختصاصی داده، داشبوردهای سفارشی ایجاد کنند.

در نهایت، موقعیتی برد-برد برای همه افراد در سازمان‌ها ایجاد می‌شود. کاربران در صورت نیاز داده های مورد نیاز خود را دریافت می‌کنند و به آن‌ها امکان می‌دهد بهره‌وری بیشتری را تجربه کنند.

همچنین تیم فناوری اطلاعات می‌تواند روی وظایف توسعه خود تمرکز بیشتری کند و مزایای زیادی را برای کسب و کار و سازمان در کل به ارمغان آورد.

 

هوش تجاری سنتی در مقابل هوش تجاری سلف سرویس

هوش تجاری سنتی به فرآیند گرفتن داده و تبدیل آن‌ها به منابعی اشاره دارد که می‌توان از آن‌ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه استفاده کرد.

در حالی که هوش تجاری سلف سرویس به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به منابع ارزشمندی تبدیل کنند، عملیات سنتی هوش تجاری، متعلق به تیم فناوری اطلاعات یا کارشناسان متخصص هوش تجاری است.

این بدان معناست که وقتی کاربر به گزارش‌ها یا داشبوردهای خاصی نیاز دارد، باید گزارش‌های داده یا داشبوردهای سفارشی را درخواست کند و منتظر بماند تا تیم فناوری اطلاعات یا کارشناسان هوش تجاری، داده‌ها را تحویل دهند، که چنین امری ممکن است از چند دقیقه تا چند روز طول بکشد.

همانطور که انتظار می‌رود، این فرآیند ناکارآمد، سبب ناامیدی و تأخیر کارکنان در ارائه اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری می‌شود.

ابزارهای self service BI رابط کاربری بصری را ارائه می‌کنند که تعامل با داده‌ها را برای کسانی که دانش فنی ندارند، در دسترس‌تر می‌سازد.

چنین امری به افراد در سازمان‌ها امکان می‌دهد به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته باشند و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و گزارش‌هایی را با بینش‌های عملی ایجاد کنند که هر کسی بتواند آن را درک و از آن استفاده کند.

 

آنالیز Self-Service BI

 

مزایای Self-Service BI در کسب و کار به چه صورت است؟!

همانطور که در مطالعات هوش تجاری سلف سرویس مشخص شده است، هوش تجاری سلف سرویس مهم‌ترین استراتژی در بین تمام فناوری‌ها و استراتژی‌های ابتکاری برای هوش تجاری در نظر گرفته می‌شود و امروزه برای شرکت‌ها امری ضروری تلقی می‌شود.

سوال اصلی این است که چرا اینقدر چنین موضوعی امروزه اهمیت بسیار پیدا کرده است؟ زیرا استفاده از هوش تجاری سلف سرویس در نرم‌افزار‌های مدیریت دیجیتال بسیار موفق ظاهر شده است.

فعالیت سازمان‌ها و شرکت‌ها، ترکیبی از ابزارها و فناوری‌های مختلف است که برای اجرای موثر اهداف و دستیابی به چشم‌اندازی که سازمان یا شرکت در نظر دارد، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

لازم به ذکر است که این ابزار و فناوری‌ها، از هر کجا و در هر زمان در محیطی امن مورد نیاز است. داشتن راه حل هوش تجاری سلف سرویس در این زمینه بسیار مفید و سودمند است.

برخی از مزایای سلف سرویس هوش تجاری برای مشاغل عبارت است از:

فرآیند تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد

ماموریت اصلی self service BI کمک به سازمان‌ها برای ساده‌سازی کسب‌وکارشان با ایجاد ارتباط افراد به داده‌هایی است که برای تصمیم‌گیری‌های مهم به آن‌ها نیاز دارند.

با هوش تجاری سلف سرویس، کاربران دیگر نیازی به هدر دادن زمان برای یافتن منبع داده‌ها و تصمیم‎گیری مبتنی بر آن‌ها ندارند، بلکه زمان بیشتری برای تمرکز بر روی داده‌ها دارند.

داشبوردها، گزارش‌ها و تحلیل‌های آن بدون هدر دادن زمان، اثربخشی را به فرآیند تصمیم‌گیری می‌آورد و تصمیم‌ها را بهتر، هوشمندانه‌تر و مهم‌تر از همه مبتنی بر داده‌ها می‌سازد.

 

از بینش عملی استفاده کنید

تک تک افراد تیم شما، در هر بخش، به راحتی می‌توانند به داده‌های کلیدی دسترسی داشته باشند و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند.

بازاریابان می‌توانند داده های مشتریان خود را برای درک بهتر نیازهای آن‌ها تجزیه و تحلیل کنند. بخش منابع انسانی نیز می‌تواند داده‌ها را برای بهبود محل کار یا بهبود فرآیند استخدام تجزیه و تحلیل کند.

مدیران مالی نیز می‌توانند گزارش‌های مالی را در کوتاه‌ترین زمان بسازند و به اشتراک با مدیرعاملان بگذارند.

با کمک ابزارهای self service BI، کاربران نهایی می‌توانند داده‌های مورد نیاز خود را تحلیل کنند و کاربرد دقیق آن‌ها را درک کنند.

بهره‌گیری از بینش‌های عملی، استفاده از داده‌ها و بهبود شرایط، بهره‌وری را برای تیم شما آسان‌تر می‌کند و همچنین روند پیمودن مسیر از بینش به عمل را بدون مشکل می‌سازد.

 

 

استفاده از ابزارهای مختلف در سلف سرویس هوش تجاری

 

همکاری را فعال می‌کند

نه تنها ابزارهای self service BI باید بینش عملی ارائه دهند، بلکه باید همکاری و بحث را بین تیم‌های مختلف سازمان ایجاد کنند.

همچنین داشبورد را با اعضای تیم و پروژه در سطح سازمان با استفاده از این روش به اشتراک می‌گذارند که همه افراد به همان داده‌هایی که برای تصمیم‌گیری نیاز دارند، دسترسی داشته باشند.

لازم به ذکر است که همکاری، تیم‌ها را قادر می‌سازد تا افکار و ایده‌های خود را به اشتراک بگذارند و به اعضای تیم نیز اجازه می‌دهد تا در پروژه‌هایی که روی آن‌ها کار می‌کنند، سرمایه‌گذاری بیشتری کنند.

زیرا در این صورت می‌توانند ببینند که چگونه مشارکت آن‎ها در سازمان در سطوح بسیار بالاتری تأثیر می‌گذارد. چنین امری منجر به داشتن تیمی قوی می‌شود که برای موفقیت هر کسب و کاری، امری حیاتی است.

همچنین با استفاده از هوش تجاری سلف سرویس، مشکلات راحت‌تر و سریع‌تر حل شده و تعداد بیشتری از اعضای تیم می‌توانند به تحلیل‌ها نگاه کنند و نظر شخصی خود را بیان کنند.

 

چالش های سلف سرویس BI چیست؟

استقرار self service BI  چالش‎های مختلفی را برای سازمان‌ها ایجاد می‌کند. موانع پیش روی سلف سرویس موفق، عبارت است از:

عدم پذیرش توسط کاربران تجاری

مانند اتفاقی که در محیط‌هایی با استفاده از روش‌های قدیمی و کلاسیک سلف سرویس هوش تجاری می‌افتد، در محیط‌های مدرن و امروزی نیز سلف‌سرویس‌ها را با مقاومت مدیرانی که می‌خواهند بر اساس دانش و شهود خود تصمیم‌گیری کنند، مواجه می‌شوند.

برنامه‌های کاربردی هوش تجاری سلف سرویس که رابطه کاربر پسند ندارند نیز ممکن است از پذیرش کاربر جلوگیری کنند.

نتایج تجزیه و تحلیل نادرست تحلیل‌های سلف سرویس هوش تجاری می‌توانند به دلیل وجود داده‌های ناقص یا خطاهایی که شناسایی و رفع نشده‌اند، باشند.

همچنین اگر کاربران به صورت جداگانه با نسخه‌های مختلف و با داده‌های مشابه کار کنند یا آن‌ها را به روش‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل آماده کنند، خطر ناهماهنگی اطلاعات نیز وجود دارد.

چنین مسائلی می‌تواند منجر به سردرگمی در مورد یافته‌های هوش تجاری و در نهایت تصمیم‌گیری اشتباه شود.

 

امنیت داده‌ها، حریم خصوصی و مسائل اخلاقی

دسترسی گسترده به داده‌ای که self service BI فراهم می‌کند، در صورتی که حفاظت‌های امنیتی قوی داده‌ها و مدیریت کارآمد حاکمیت داده اعمال نشود، می‌تواند مشکلات بسیاری را ایجاد کند.

برای مثال، کاربران غیرمجاز می‌توانند به داده‌های حساس دسترسی پیدا کنند، یا از داده‌ها به شیوه‌هایی که مقررات حریم خصوصی داده‌ها و استانداردهای اخلاقی شرکت را نقض می‌کند، سوء استفاده کنند.

محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس می‌توانند بدون سطحی از نظارت متمرکز، دچار سو مدیریت شوند.

 

استفاده از هوش تجاری سیستم مدیریتی

 

اگر شرکت‌ها به تنهایی سیستم‌های هوش تجاری را مستقر کنند، پایگاه‌های داده ناسازگار، ابزارهای چندگانه و هزینه‌های سرسام‌آور، می‌توانند مقیاس قابلیت‌های سلف سرویس را به طور قابل توجهی کاهش دهند.

برای جلوگیری یا غلبه بر چنین چالش‌هایی، سازمان یا شرکت مربوطه باید با استراتژی هوشمند تجاری برنامه‌ریزی شده داشته باشد.

از جمله معماری قوی برای هوش تجاری که استانداردهای فناوری و مدیریتی را ایجاد می‌کند. چنین عناصر می‌توانند این اطمینان را حاصل کنند که مجموعه داده‌های مناسب و زیرساخت سالم برای از استفاده گسترده سازمانی از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری وجود دارد.

علاوه بر این، برنامه آموزشی هوش تجاری باید به کارکنان نه تنها در مورد نحوه استفاده از سیستم‌های سلف سرویس، بلکه در مورد نحوه یافتن داده‌های مورد نیاز و نمایش داده‌ها، داشبوردها و گزارش‌های موثر، آموزش دهند.

در همین حال، سیاست مدیریت داده باید معیارهای کلیدی کیفیت داده را نیز تأیید کند. سیاست‌های مدیریت داده، دسترسی و نوع استفاده، رویه‌های به اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها، چگونگی برقراری امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی، از جمله مواردی هستند که در مدیریت داده‌ها باید مد نظر داشت.

 

ابزارهای Self-Service BI

برای استفاده حداکثری از مزایایی که در بخش‌های قبل برای سلف سرویس هوش تجاری ذکر شد، برخی از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری در ادامه ذکر شده است. از این ابزارها هنگام بررسی راه حل‌های مختلف استفاده می‌شود و بهترین کاربرد را در زمان مورد نیاز برای شما در بردارد.

 

ارتباط‌دهنده داده‌ها

نرم افزارهای مدرن و به‌روز هوش تجاری به کاربران اجازه می‌دهد به صورت یکپارچه به بسیاری از منابع داده مختلف متصل شوند و سپس این داده‌ها را در مکانی برای تجزیه و تحلیل مورد نیاز خود، ترکیب کنند.

منابع مختلف داده شامل موارد زیر می‌تواند باشد:

Azure Synapse، Google BigQuery، Box، Sharepoint، Google Drive، One Drive، Microsoft Analysis Services، Microsoft SQL Server، CRM و بسیاری از دیگر منابع.

برخی از پلتفرم‌های تحلیلی تعبیه‌شده نیز قابلیتی به نام «منبع داده در حافظه» را ارائه می‌کنند که به کاربران امکان می‌دهد مستقیماً به منبع داده‌ای که نرم‌افزار از آن پشتیبانی نمی‌کند، نیز متصل شوند.

 

رابط بصری میان داده‌ها

ابزارهای حرفه‌ای self service BI  این اطمینان را ایجاد می‌کنند که کاربران می‌توانند به راحتی فیلدهای داده را از جداول موجود در منبع داده انتخاب کرده و به سادگی به بخش‌های جداگانه کشیده و رها کنند و فوراً تصاویر و نمودار داده مربوطه را شاهد باشند.

 

self service BI

 

قالب‌های داشبورد از پیش تعریف شده

داشبوردها نیز ابزارهای تحلیلی هستند که به صورت بصری داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل، ارائه و درک آسان نمایش می‌دهند.

داشبوردها می‌توانند شامل نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای میله‌ای یا خطی، نمودارهای پراکنده، نقشه‌های رنگی یا هر نوع ارائه داده‌های بصری دیگری نیز باشند.

برخی از ویژگی‌های کلیدی داشبوردها شامل قابلیت کشیدن و رها کردن (drag & drop)، ویژگی‌های ترکیب داده‌ها و پلاگین‌های مخصوص پایگاه داده است.

 

جریان‌های بهره‌وری یکپارچه

امکان ادغام تمامی برنامه هایی که تیم شما قبلاً از آن‌ها استفاده کرده است، مورد مهمی دیگری است که باید به دنبال آن باشید.

با ادغام برنامه‌های خود، از ارتباط کامل بین آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنید و وظایف، چت‌ها، پروژه ها و موارد دیگر را به طور خودکار در مکانی امن خواهید داشت.

اطلاعات و اسناد را نیز بین بخش‌ها می‌توانید به یکدیگر پیوند دهید، هماهنگ و با هم تیمی‌های دیگر نیز همکاری داشته باشید.

با داشتن ابزار کامل self service BI و ابزارهای مخصوص مدیریت پروژه، یکپارچه‌سازی محتوا، اهداف و استراتژی‌ها و موارد دیگر که نتایج خارق العاده‌ای ایجاد می‌کنند را یکجا داشته و با استفاده از آن‌ها سبب رشد کسب و کار خود شوید.