هوش تجاری

۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری

داشبورد هوش تجاری (Business Intelligence Dashboard)، KPIها و سایر داده‌ها را برای مدیران کسب و کارها، مدیران اجرایی و کارمندان در یک رابط بصری نمایش می‌دهد. طراحی داشبورد هوش تجاری خوب با فکر کردن در مورد UX و همچنین نیازهای داده‌های کاربران و اهداف کلی کسب و کار شروع می‌شود. این روند فقط شامل ارائه اعداد نیست، بلکه باید بدانید توجه را به چه چیزهایی باید جلب کرد و چگونه می‌توان این کار را به طور موثر انجام داد.

پنی وند، مدیر در زمینه فناوری در IT و مشاوره کسب و کار West Monroe Partners، گفت: “تجزیه و تحلیل فقط در صورتی موثر است که در پی آن اقداماتی صورت گیرد. داشبوردهای هوش تجاری که اطلاعات مفیدی را برای کمک به تصمیم‌گیری در اختیار شما قرار می‌دهند، به دلیل نیاز کسب و کارها به افزایش ارزش دارایی داده‌ها و این واقعیت که اکثر افراد یادگیرنده بصری هستند، محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند.”

وی افزود: “داشبوردهای خوب طراحی‌شده با تجسم داده آموزنده، همچنین می‌توانند حس کنجکاوی در مورد داده‌ها را در بین کاربران کسب و کار افزایش و سواد داده‌ها را به طور گسترده‌تری در سازمان‌ها گسترش دهند؛ به عنوان مثال با ارائه بازخورد عملیاتی و راهنمایی برای کارگران خط مقدم.”

در اینجا ۱۰ اصل، بهترین روش‌ها و نکات طراحی جهت ایجاد داشبوردهای موثر آورده شده است که دیدگاه‌های مربوط به درآمد، فروش محصول، سفارشات، سود و سایر معیارهای کسب و کار را با استفاده از داده‌های تاریخی و زمان واقعی برای پشتیبانی از برنامه‌های مختلف هوش تجاری ارائه می‌دهد.

۱- طراحی داشبورد را زود به زود آزمایش کنید.

طراحی داشبورد هوش تجاری خوب نیاز به بررسی این دارد که کدام روش جهت نمایش داده‌ها برای کاربران منطقی‌تر است. صرف اینکه یک چیز خوب به نظر می‌رسد یا از نظر یک تحلیل‌گر هوش تجاری ماهر منطقی است، بدین معنی نیست که برای افراد در دیگر مفید خواهد بود. واند گفت که او می‌بیند که متخصصان هوش تجاری در بسیاری از شرکت‌ها قبل از شروع آزمایش داشبورد با کاربران مورد نظر، زمان زیادی را صرف تمرکز بر طراحی عالی آن می‌کنند.

وی توصیه کرد که یک روش خوب استفاده از فرآیند ایجاد داشبورد برای اطلاع از طراحی نهایی است. این شامل کار با کاربران نهایی در چرخه کاوش داده‌های بصری و تکرار طراحی برای دیدن انگیزه آن‌ها جهت استفاده از داشبورد است.

۲- زمینه و جهت را برای کاربران داشبورد فراهم کنید.

بسیاری از داشبوردها زمینه یا جهت کافی را در اختیار کاربران قرار نمی‌دهند. در نتیجه، برای افراد روشن نیست که اطلاعات ارائه‌شده مربوط به شغل آن‌هاست و ممکن است داشبورد را به جای یک ابزار مفید، به عنوان نوعی مزاحمت ببینند.

تراویس رهل، نایب رئیس محصول در شرکت CloudCheckr، فروشنده سیستم‌عامل مدیریت ابر، گفت: “داشبوردها هم یک نقطه دردناک برای کاربران و هم مهم‌ترین ویژگی شما هستند. تیم‌های هوش تجاری باید داشبوردهایی را برای انواع خاص کاربر ایجاد کنند.” وی خاطرنشان کرد: “انجام این کار سودمندی داشبورد را تا حد زیادی افزایش می‌دهد و آن را به صفحه اصلی مورد علاقه افراد تبدیل می‌کند.”

همچنین فکر کردن در مورد چگونگی کمک به کاربران برای شروع جستجوی داده‌ها یا کسب اطلاعات در مورد مسائل خاص کسب و کار، به جای تلاش برای ایجاد داشبوردی برای تمام نیازهای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، مفید است.

به عنوان مثال، داشبورد خوب باید در نظر داشته باشد که کاربران می‌خواهند در ابتدای روز کاری چه چیزی را بررسی کنند. اولین سوالاتی که افراد ممکن است داشته باشند این است که “امروز کار چطور پیش می‌رود؟” یا “آیا دیروز اتفاق مهمی افتاده است؟” داشبورد باید دستیابی به این اطلاعات را برای آن‌ها آسان کند. رهل گفت: “صرف نظر از داده‌هایی که می‌خواهید انتقال دهید، باید [نقاط ورودی] داشته باشید که کاربر را به جستجوی داده‌های شما و یافتن پاسخ‌ها دعوت کند.”

۳- حذف داده‌های اضافی از داشبورد

در مقدار داده‌هایی که می‌خواهید در داشبورد قرار بدهید زیاده‌روی نکنید. رهل هشدار داد: “ارائه بیش از حد KPI و سایر معیارها، روند تحلیل را پیچیده می‌کند و اغلب منجر به خسته‌کننده بودن داشبورد برای کاربران می‌شود. اگر مخاطب هدف شما مدیر اجرایی است که به یک KPI خاص اهمیت می‌دهد، فقط داده‌های مربوط به آن KPI را نشان دهید.”

رهل با تیم خود در CloudCheckr همکاری می‌کند تا در افزودن محتوا به داشبوردی که در سیستم‌عامل آن تعبیه شده است، وسواس به خرج دهند. وی گفت: “صدها راه وجود دارد که آن‌ها می‌توانند داده‌های مرتبط، اما نه لزوماً مهم را به کاربران نشان دهند. نکته اصلی این است که بفهمیم مشتریان ما چگونه باید از این داده‌ها و طراحی برای پیش‌بینی نیازهای خود استفاده کنند.”

سومیا بیجال، مدیر مدیریت محصول در Aiven، ارائه‌دهنده سیستم‌عامل زیرساخت داده منبع باز، به همان نکته اشاره کرد. وی گفت: “با طراحی داشبورد برای درک هر کاربر و ارائه اطلاعات لازم، شرکت‌ها از داده‌های خود مزیت‌های بیشتری کسب خواهند کرد.”

۴- به تجربه کاربر فکر کنید.

بیجال گفت: “طراحان داشبورد هوش تجاری بعضی اوقات با همه داده‌ها را برابر در نظر می‌گیرند. اما تفاوت در قابلیت‌های ارائه و تحلیل می‌تواند تأثیر بسزایی در نحوه دستکاری و استفاده از داده‌ها در داشبورد داشته باشد.”

به عنوان مثال در بسیاری از موارد، کاربر با جستجوی پاسخ خاص کار خود را شروع می‌کند. بیجال گفت: “یک داشبورد ارزشمند باید کاربر را به این پاسخ برساند، اما همچنین می‌تواند روندهای بزرگ‌تر و ویژگی‌های تجزیه و تحلیل داده ها را ارائه دهد.

وی گفت: “داشبوردهای عالی همچنین شخصی و قابل تنظیم هستند، به تیم‌های مختلف اجازه می‌دهند تا [نسخه‌های] مختلف را برای اهداف خود تهیه کنند.” این به رفع یک چالش مشترک کمک می‌کند: داشبوردها اغلب چندین مخاطب دارند. تأمین ارزش برای همه آن‌ها در یک طراحی متناسب سخت است.

جمع‌بندی

داشبوردهای هوش تجاری با به حداقل رساندن احتمال خطای انسانی و ساده‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری وابسته به تفسیر داده‌ها، برای کسب و کار بسیار مفید و مقرون به صرفه هستند. با کمک ۱۰ نکته‌ای که در این مقاله مطرح شد، می‌توانید داشبوردهای هوش تجاری اثربخش طراحی کنید.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن