سامانه هوش تجاری (Business Intelligence System) چیست؟

مقاله تبلیغاتی

اولین قدم در مدیریت موفق یک سازمان، تصمیم‌سازی و تصمیم‌گیری است که بدون اطلاعات و گزارش‌های صحیح و کاربردی امکان پذیر نیست. سیستم‌های اطلاعاتی امکان جمع‌آوری اطلاعات از عملکرد بیرونی، درونی و میان سازمانی را فراهم می‌کنند تا مدیریت سازمان در مواقع حساس بتواند تصمیمات راهبردی صحیح را اتخاذ کند. مشکلی که امروزه مدیران با آن روبه رو هستند حجم انبوه اطلاعات موجود در سازمانشان است. تمام این اطلاعات گاها بدون استفاده باقی می مانند. در صورتی که می‌توان با سیستم‌های گزارش‌گیر قوی از تمام آن اطلاعات به نحو احسن استفاده کرد. وظیفه این سامانه‌ها جمع‌آوری و تجمیع داده از منابع گوناگون و یکپارچه‌سازی آنهاست به نحوی که امکان امکان انواع گزارش‌گیری و تحلیل‌های پیشرفته برای آن فراهم باشد.

نرم افزار هوش تجاری یا Business Intelligence System که به اختصار  BI نام گرفته است با تسهیل فرایند جمع‌آوری اطلاعات و تحلیل آن‌ها، این توانایی را به مدیران می‌دهد که بتوانند فعالیت بخشی از سازمان را به صورت مجزا و یا در تعامل با دیگر بخش‌ها بررسی کرده و عوامل بهبود عملکرد آن را شناسایی کنند. حتی این امکان فراهم است که عوامل خوب بودن عملکرد بخش خاصی از سازمان بررسی شده و نسخه مشابهی برای دیگر قسمت‌ها فراهم نمود. این اطلاعات، اجازه می‌دهد کارشناسان و مدیران بتوانند تصمیمات کوتاه مدت و بلند مدت سازمانی را بر پایه این اطلاعات خام، پایه‌ریزی نمایند.

 

 

کاربرد نرم افزار هوش تجاری

 

Business Intelligence System کلید هوشمندسازی سازمان و شرکت است که در آن اطلاعات خام وارد شده توسط کارکنان، تبدیل به داده‌های ارزشمندی شده و در قالب نمودار، جداول، اعداد و ارقام، اشکال گرافیکی و … به مدیران ارائه می‌شود. این مدیران هستند که با توجه به اطلاعات خام می‌توانند تصمیم‌گیری کنند. از کاربردهای این نرم‌افزار می‌توان به موارد زیر اشاره داشت:

 

امکان دریافت گزارش‌های منظم و دقیق

 

همان‌طور که گفتیم کاربران این نرم‌افزار در سطوح مختلف داده‌های خامی را به آن ارسال می‌کنند و نرم‌افزار هوش تجاری با کمک الگوریتم‌های تعریف شده گزارش‌های دقیق و مبتنی بر واقعیت را به مدیران تصمیم‌گیرنده نمایش می‌دهد. این گزارش‌ها در بستر نمودارها، جداول، اعداد ارقام و … توانایی تصمیم‌گیری مدیران را افزایش می‌دهند.

 

تسریع و بهبود فرایند تصمیم‌گیری

 

شاید یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از نرم‌افزار BI، تسهیل و تسریع فرایند تصمیم‌گیری در سازمان‌ها باشد. در یک سازمان ممکن است یک تصمیم‌گیری اشتباه، تاوان زیادی به همراه داشته باشد و به همان اندازه یک تصمیم درست و به موقع نیروی محرکه قوی جهت پیشرفت سازمان باشد. این نرم‌افزار با تحلیل‌های دقیق فرایند تصمیم‌گیری را برای مدیران تسریع و تسهیل می‌نماید.

 

بالا بردن بهره‌وری سازمان

 

یکی از دلایل نصب نرم‌افزار هوش تجاری در سازمان‌ها، افزایش بهره‌وری سازمان است. این نرم‌افزار با شناسایی عواملی که باعث زیان سازمان می‌شود و عواملی که با تقویت آن‌ها می‌توانید درآمد سازمان را افزایش داد به مدیران کمک خواهد کرد. این عوامل می‌تواند نیروی انسانی ناکارآمد، عدم وجود نیروی متخصص در قسمت مشخصی از سازمان،  عدم شناسایی درست بازار هدف و … باشد.

 

کاهش هزینه‌های سازمان

 

 شاید در نگاه اول، افزایش بهره‌وری را در افزایش درآمد سازمان دید؛ اما این نرم‌افزار با کاهش هزینه‌های سازمان، شناسایی نیاز افراد متخصص در قسمت‌های مشخص و یا تعدیل افراد ناکارآمد به افزایش بهره‌وری کمک می‌کند. وظیفه این نرم‌افزار شناسایی نقاطی است که به هر دلیل هزینه‌های بی‌جا صرف می‌شود و نمایش آن به مدیران است. البته تصمیم برای نحوه جبران هزینه‌های از دست رفته و بستن این شکاف‌ها بر عهده مدیران است.

 

بهبود کیفیت رقابت در بازار

 

داشتن اطلاعات دقیق از بازار و آینده آن تنها به کمک دریافت اطلاعات دقیق از بازار و اتفاقاتی که در سازمان رخ می‌دهد، امکان‌پذیر است. این نرم‌افزار اطلاعات مورد نیاز جهت تحلیل دقیق را به مدیران ارائه می‌دهد و از این رو مدیران اطلاعات دقیقی از آنچه در بازار رخ می‌دهد و پتانسیل‌های نهفته در سازمان به دست می‌آورند و به خوبی می‌توانند در بازار رقابت به برتری دست یابند.

 

 

معماری سامانه هوش تجاری

 

معماری هوشمندی کسب‌وکار اصطلاحی است که برای توصیف استاندارد و سیاست‌های داده سازمان بکار می‌رود. این داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های کامپیوتری منجر به تحلیل و داشبوردهای سازمانی می‌شود. اگر بخواهیم به مراحل اصلی پیاده‌سازی هوش سازمانی بپردازیم می‌توان گفت هوش سازمانی از لایه‌هایی مطابق با ‏شکل (1) تشکیل شده است. در ادامه هر کدام از سطوح به تفکیک بررسی می‌شود.

 

 

1- منابع داده

برای هر سازمانی شناسایی دقیق منابع داده حائز اهمیت است. آگاهی از اینکه داده‌های مورد نیاز از کجا به دست می‌آیند در پرداختن به پرسش‌ها و نیازهای مشخص کسب‌وکار مفید واقع می‌شوند و در نتیجه منجر به صرفه‌جویی قابل‌توجهی در زمان و سرعت بیشتری در ارائه اطلاعات می‌شود. علاوه براین این دانش در تسهیل بازیابی داده‌ها، پاک‌سازی داده‌ها و استخراج داده‌ها مورد استفاده واقع می‌شود. منابع داده داخلی، شامل داده‌های مرتبط با عملیات کسب‌وکار (برای مثال داده‌های فروش، حسابداری، مخابرات، نیرو انسانی و …) که از سامانه‌های سازمانی و پایگاه داده‌های داخلی استخراج می‌شود. این سیستم‌های عملیاتی با عنوان سیستم‌های پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) نیز، شناخته می‌شوند. همچنین امکان دسترسی به انواع پایگاه‌های داده (MySQL, SharePoint، Oracle، SQL Server و…) و فایل‌های اطلاعاتی (مانند اکسل و اکسس) در سامانه فراهم شده است.

 

2- تجمیع داده (ETL)

اولین گام در ایجاد معماری پایدار، جمع کردن داده‌ها از منابع مختلف مانند CRM، ERP، APIs و دیتابیس‌ها است. ابزارهای مدرن هوش سازمانی، Data Connector های متفاوتی را ارائه می‌دهند که با استفاده از آن‌ها با سرعت بالا و به سادگی می‌توان به منابع متصل شد. این رویه در نهایت منجر به اتصال بخش‌های پراکنده سازمان می‌شود. زمانی که حجم داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان افزایش پیدا می‌کند، ETL مانند یک سرویس وارد عمل شده و پیچیدگی‌ها را رفع می‌کند. در این بخش داده از منابع خارجی استخراج شده (Extract) به نحوی که منبع اصلی دچار مشکل نشود. سپس در مرحله تبدیل (Transform) تمیز شده و نهایتاً در انبار داده بارگذاری (Load) می‌شود.

داده­ها از منابع مختلف با فرمت­­های ناهمگون جمع­آوری شده و سپس پاک­سازی و همگون شده در انباره داده ذخیره می­شود. این داده­ها به سه صورت در انبار داده بارگذاری می­شود، در حالت اول تمامی داده­ها به صورت کامل بارگذاری شده و سپس در پایگاه داده ذخیره می­گردد، در حالت دوم اعمال تغییرات لحظه­ای در داده­ها باعث تغییر و به‌روزرسانی داده­های گذشته می­شود و در نهایت در حالت سوم بارگذاری داده­ها با فاصله­های زمانی معین و قابل تنظیم صورت می­گیرد.

 

3- انبار داده (Data Warehouse)

انـبـار داده بـه مجموعه‌ای از داده‌ها گفـتـه می‌شود که از منابع مختلف اطلاعاتی سازمان جمع‌آوری، دسته‌بندی و ذخیره می‌شود. در واقع یک انبار داده مخزن اصلی کلیه داده‌های حال و گذشته یک سازمان می‌باشد که برای همیشه جهت انجام عملیات گزارش‌گیری و آنالیز در دسترس مدیران می‌باشد. انبارهای داده حاوی داده‌هایی هستند که به مرور زمان از سیستم‌های عملیاتی آنلاین سازمان (OLTP) استخراج می‌شوند، بنابراین سوابق کلیه اطلاعات و یا بخش عظیمی از آن‌ها را می‌توان در انبار داده‌ها مشاهده نمود. انبار داده، همه‌ی اطلاعات و موضوعاتی که در کل سازمان وجود دارد را جمع‌آوری می‌کند. این نوع انباره داده‌، داده‌های سراسر سازمان را به صورت یکپارچه فراهم می‌کند. همان‌طور که گفته شد داده‌ها از سیستم‌های عملیاتی داخلی و تأمین‌کنندگان اطلاعات خارجی، فراهم می‌آید.

 

4- نمایش و تحلیل داده

این لایه از معماری BI بر روی تحلیل داده‌هایی تمرکز دارد که در مراحل قبل آماده شده‌اند. انواع گزارش‌گیری، استفاده از ابزارهای مصورسازی داده (Data Visualization)، داده‌کاوی مبتنی بر پردازش تحلیلی برخط (OLAP) انجام می‌شود. کاربران اصلی این بخش سطوح مختلف مدیران سازمانی می‌باشد.

 

5- کاربران

کاربران هدف که از سامانه استفاده می­کنند. مسائل مربوط به سطوح دسترسی در این لایه تعریف می‌شود.

 

ویژگی‌های نرم افزار هوش تجاری

 

نرم‌افزار هوش تجاری سجایانگار با الهام گرفتن از نرم‌افزارهای برتر در این حوزه، طراحی شده است و ویژگی‌های زیر را در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد:

امکان متصل شدن به انواع پایگاه داده‌ها

انبار داده (Data Warehouse)

ابزار جمع‌آوری، تبدیل و بارگذاری آن‌ها (Extract, Transform, Load-ETL) در انبار داده

قابلیت داشبوردسازی و مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)

قابلیت پایش و هشدار دهی در زمان‌های تعریف شده

مدیریت دسترسی هر کاربر به داشبوردها و نمودارها

قابلیت یادگیری و تحلیل توسط خود نرم‌افزار

موتور جستجو

امکان پشتیبان‌گیری از انبار داده

گردآوری انواع داده حتی انواع غیرساختار یافته

 

تفاوت ابزارهای BI با ابزار تحلیل داده چیست؟

 

کارشناسان معتقد هستند که استفاده از ابزار BI به سازمان‌ها اجازه می‌دهد در رأس امور باشند. به عبارتی این ابزار با کمک گرفتن از داده‌های گذشته و حال، آن‌ها را تحلیل می‌کند و این در حالی است که ابزار تحلیل داده، تنها به داده‌های قدیمی بسنده می‌کند. در BI تمرکز روی دریافت گزارش‌ها و تحلیل و تجزیه داده‌ها است؛ اما در تحلیل داده برنامه‌های عملیاتی با استفاده از ابزار شناسایی می‌شوند. نرم‌افزار هوش تجاری با تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی اقدام به پیش‌بینی آینده می‌نماید و هر چه تعداد داده‌ها بیشتر باشد نتیجه‌گیری بهتری حاصل خواهد شد و این در حالی است که در ابزار تحلیل داده امکان کنترل میزان زیادی داده خام، مقدور نیست. در نرم‌افزار تحلیل داده، داده‌های خام به صورت یک کل، مورد مطالعه قرار می‌گیرد؛ اما در BI هر داده با همان فرمت اصلی، وارد شده و به دریافت یک بینش کلی کمک می‌کند. در هوش تجاری داده‌ها در قالب جداول، نمودارها و .. در داشبورد کاربران نمایش داده می‌شود؛ اما ابزار تحلیل داده چنین گرافیکی ندارند.

 

 

نرم افزار هوش تجاری ایرانی

 

شرکت‌های هوش تجاری در ایران به تعداد انگشتان یک دست نمی‌رسد در این میان سجایانگار sajayanegar.ir یکی از بهترین شرکت های ارائه دهنده نرم افزار هوش تجاری در ایران است. متخصصان این شرکت، تلاش دارند نرم‌افزار خود را متناسب با کسب و کار شما به روزرسانی کرده و تحلیل‌های کارآمدی به آن اضافه نمایند. به این شکل داده‌های وارد شده از طرف کاربران و بهتر بگوییم کارمندان سازمان، در قالب جداول، نمودارها و اعداد و ارقام، کاملاً کارا، در داشبورد مدیران به نمایش گذاشته می‌شود. مهم‌ترین تفاوت نرم‌افزارهای طراحی شده که به عنوان هوش تجاری ارائه می‌شود در الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل آن‌ها است. سجایانگار با بهره‌گیری از متدهای روز دنیا ابزاری کارا در اختیار کسب و کارها، سازمان و شرکت‌های مختلف قرار می‌دهد.

 

 

سلب مسئولیت : این مطلب یک مقاله رپورتاژ آگهی تبلیغاتی میباشد که توسط تبلیغ کننده نگارش شده است و آژانس خبری تکنا صرفا نمایش دهنده آن است. انتشار این مطلب بمعنای تایید صحت و سقم محتوای آن نیست لذا مسئولیت و عواقب حقوقی استفاده از محتوای این مطلب بعهده کاربر میباشد.