هوش تجاری

نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟

همه ما می‌دانیم که امروزه سازمان‌ها سعی می‌کنند با کمک داده‌ها کارهای بیشتری انجام دهند؛ با استفاده از این اطلاعات تصمیمات کسب و کار آگاهانه‌تری می‌گیرند، مزایای رقابتی کسب می‌کنند و سود خالص را افزایش می‌دهند. به همین دلیل تقاضای زیادی برای متخصصانی که تیم هوش تجاری (Business Intelligence) را تشکیل می‌دهند وجود دارد.

نقش‌ها و مسئولیت‌های متنوعی در تیم هوش تجاری وجود دارد، از مدیران برنامه گرفته تا معماران، توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گران هوش تجاری. آن‌ها برای برنامه‌ریزی و اجرای برنامه‌های هوش تجاری که برای ارائه اطلاعات عملی به مدیران اجرایی و کارمندان عملیاتی طراحی شده‌اند، با تیم‌های مدیریت فناوری اطلاعات و داده‌ها و کاربران عملیاتی سازمان همکاری می‌کنند.

تیم هوش تجاری معمولاً وظیفه کلی کشف داده‌ها، اعتبارسنجی آن‌ها و شناسایی و اتصال سیستم منبع را بر عهده دارد. کار با کاربران نهایی برای تعریف نیازهای کسب و کار؛ نوشتن سیاست‌ها و رویه‌های هوش تجاری برای مدیریت یا تأیید کمیته راهبری؛ نظارت بر اجرای پروژه‌ها و اطمینان از دستیابی به مزایای وعده داده شده پروژه‌های هوش تجاری از دیگر وظایف این تیم‌هاست.

جاستین ژن، یکی از بنیان‌گذاران Thinknum Alternative Data گفت: “ایجاد یک تیم هوش تجاری می‌تواند یک سرمایه بزرگ باشد، اما این یک گام اساسی برای سازمان‌هایی است که می‌خواهند از “اطلاعات فراوانی” که ایجاد و جمع‌آوری می‌کنند، استفاده نمایند. در سال‌های اخیر‌، کسب و کارهای علاقه‌مند به داده “شروع به یادگیری در مورد کاربران، مشتریان و کارمندان خود به روشی کرده‌اند که قبلاً امکان‌پذیر نبوده است”. شرکت وی مجموعه داده‌ها را از منابع عمومی برای استفاده از هوش تجاری و تجزیه و تحلیل ارائه می‌دهد.

کارمن لاپام، استخدام‌کننده فنی و مدیر مشتری در شرکت The Sourcery گفت: “یک تیم کارآمد هوش تجاری بینش مفید کسب و کار را از مجموعه داده‌ها استخراج می‌کند. به عنوان مثال، درک بهتر نیازهای مشتری و عادات خرید برای کمک به یک شرکت در افزایش فروش و ایجاد جریان‌های درآمد جدید.”

تیم هوش تجاری چیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

در ابتدا، تیم هوش تجاری بخشی از دپارتمان IT بود. گرچه هنوز هم در بسیاری از سازمان‌ها چنین است، اما این واحد به طور فزاینده‌ای جدا است و به جای مدیر ارشد اطلاعات، به مدیر ارشد داده گزارش می‌دهد. یک تیم سازمانی هوش تجاری در برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده در سراسر سازمان نقش دارد. با این حال، بسته به اندازه شرکت و فرهنگ سازمانی، ممکن است چندین تیم هوش تجاری در دپارتمان‌ها و واحدهای کسب و کار وجود داشته باشد که معمولاً توسط یک گروه متمرکز پشتیبانی می‌شوند.

عملکردهای کلیدی تیم هوش تجاری با طراحی و استقرار معماری BI آغاز می‌شود که شامل سیستم‌های منبع، مخازن داده‌ها و ترکیبی از هوش تجاری، تجسم داده‌ها و ابزارهای گزارشگری است. پس از آماده شدن، عملکردهای مداوم تیم شامل جمع‌آوری داده‌ها، تهیه، بازیابی و تجزیه و تحلیل، به علاوه ارتباط نتایج تجزیه و تحلیل با کاربران کسب و کار است.

ژن گفت: “فردی باید داده‌های خام اساسی را بدست آورد. سپس، شما به شخصی نیاز دارید تا داده‌ها را تمیز و نرمال‌سازی کند. سپس یک تحلیل‌گر می‌خواهید تا اطلاعات را برای مخاطبانی که به راحتی آن‌ها را درک نمی‌کنند، تفسیر و تجسم کند. در آخر، شما به شخصی نیاز دارید که کل روند را مدیریت کرده و یافته‌ها را به مدیریت ارائه دهد.”

گرچه تغییر به سمت هوش تجاری سلف سرویس نقش کلی تیم هوش تجاری را تغییر داده است. ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس، تحلیل‌گران کسب و کار، مدیران و سایر کاربران نهایی را قادر می‌سازد تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و خودشان تجسم داده‌ها، داشبورد و گزارش‌ها را ایجاد نمایند.

در نتیجه، تیم‌های هوش تجاری در سازمان‌هایی که دارای محیط سلف سرویس هستند ممکن است کارهای تجزیه و تحلیل کمتری انجام دهند و بیشتر بر ایجاد زیرساخت هوش تجاری، آموزش و پشتیبانی از کاربران سلف سرویس و ترویج بهترین روش‌های هوش تجاری تمرکز کنند.

نقش‌های فردی تیم هوش تجاری و مسئولیت‌های آن‌ها

تیم هوش تجاری شامل ترکیبی از نقش‌های پروژه و برنامه است که هم برنامه‌های خاص هوش تجاری و هم مدیریت کلی فعالیت‌های BI  سازمان را پوشش می‌دهد. در سازمان‌های بزرگ، هر نقش ممکن است توسط یک شخص جداگانه انجام شود. در سازمان‌های کوچک و متوسط ​​با بودجه کم و منابع کمتر، اعضای تیم هوش تجاری ممکن است مجبور شوند چندین نقش را ایفا کنند.

بعلاوه، سازمان‌های مختلف ممکن است از عناوین مختلفی برای سمت‌هایی استفاده کنند که دارای مسئولیت‌های مشابه یا برخی وظایف هم‌پوشاننده هستند. در نتیجه ممکن است همه تیم‌های هوش تجاری دارای نقش‌های زیر نباشند، اما این نقش‌ها رایج‌ترین و مهم‌ترین موارد هستند.

مدیر هوش تجاری

این شخص که بعضاً به عنوان مدیر یا معاون رئیس هوش تجاری نیز شناخته می‌شود، مسئولیت کلی برنامه هوش تجاری کسب و کار یک سازمان و تیم هوش تجاری را بر عهده دارد. این شامل نظارت بر تدوین استراتژی هوش تجاری و پشتیبانی از معماری آن است. همچنین ساختار، کارکنان و مدیریت تیم هوش تجاری و اطمینان از اتمام پروژه‌های آن طبق برنامه‌ریزی انجام شده را شامل می‌شود.

  • روند استقرار و استفاده از منابع هوش تجاری را برای رساندن اطلاعات به کاربران کسب و کار هدایت می‌کند.
  • برای درک نیازهای داده ذینفعان کسب و کار با آن‌ها شریک شده و به عنوان بشارت‌دهنده برای تیم هوش تجاری عمل می‌کند.
  • فرصت‌ها را برای به حداکثر رساندن استفاده از ابزارهای هوش تجاری شناسایی می‌کند.
  • پروژه هوش تجاری را مدیریت کرده و به اولویت‌بندی کار تیم‌های پروژه کمک می‌کند.
  • تلاش مستقیم برای اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های هوش تجاری و مستندسازی بازگشت سرمایه را انجام می دهد.

معمار هوش تجاری

این موقعیت فرآیند ساخت معماری هوش تجاری را هدایت می‌کند، که به طور معمول داده‌ها را از منابع داخلی و خارجی به یک فضای ذخیره‌سازی داده کشیده و آن را برای تجزیه و تحلیل با ابزار هوش تجاری فراهم می‌کند. معمار هوش تجاری معمولاً مسئول طراحی سیستم‌ها و برنامه‌های هوش تجاری منفرد است.

  • نظارت بر معماری و طراحی کلی سیستم‌های انبار داده و هوش تجاری.
  • طراحی و توسعه سیستم‌های هوش تجاری، برنامه‌ها و سیستم‌عامل‌های گزارشگری.
  • به عنوان سرپرست پروژه در پروژه‌های معماری و توسعه چندتیمی هوش تجاری عمل می‌کند.
  • با توسعه‌دهندگان برای ایجاد فراداده و مدل داده جهت پشتیبانی از برنامه‌های هوش تجاری همکاری می‌کند.
  • مستندات مربوط به معماری و سیستم‌های هوش تجاری را ایجاد و نگهداری می‌کند.

مدیر سیستم‌های هوش تجاری

این نقش سیستم‌های هوش تجاری را کنترل و مدیریت کرده، و انواع تعمیر و نگهداری سیستم، آزمایش، تنظیم عملکرد و کارهای امنیتی را انجام می‌دهد.

  • عملکرد سیستم و استفاده از منابع را کنترل کرده و در صورت لزوم سیستم‌ها را بهینه می‌کند.
  • عیب‌یابی مشکلات سیستم و هماهنگی پاسخ‌ها با مدیران فناوری اطلاعات و کسب و کار.
  • کنترل دسترسی کاربر را پیکربندی و مدیریت کرده و وصله‌های امنیتی و به روزرسانی‌ها را اعمال می‌کند.
  • برای اطمینان از تحقق توافق‌نامه‌های سطح خدمات، عملکرد را پیگیری و گزارش می‌کند.
  • از طریق برنامه‌نویسی، فرآیندهای مدیریت سیستم‌های هوش تجاری را خودکار می‌کند.

مدیر پروژه هوش تجاری

در برخی از سازمان‌ها، مدیر برنامه هوش تجاری پروژه‌های منفرد را هدایت می‌کند. دیگران دارای نقش مدیر پروژه هوش تجاری جداگانه هستند که وظیفه مدیریت تیم‌های پروژه، بودجه‌ها و برنامه‌ها و اطمینان از استقرار موفقیت‌آمیز برنامه‌ها و ابزارها را دارد.

  • با مدیران کسب و کار همکاری می‌کند تا محدوده پروژه‌های هوش تجاری و معیارهای موفقیت را بر روی آن‌ها تعریف کند.
  • برنامه‌های پروژه را تدوین کرده و برای اطمینان از برآورده شدن نقاط عطف کار می‌کند.
  • کار سایر اعضای تیم هوش تجاری اختصاص داده‌شده به پروژه‌ها را مدیریت می‌کند.
  • در مورد وضعیت و پیشرفت پروژه‌ها مرتباً با رهبران درگیر ارتباط برقرار می‌کند.
  • در حل موانع جاده‌ای، تعارض‌ها و سایر چالش‌های پروژه هوش تجاری پیشگام عمل می‌کند.

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. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن