هوش تجاری

تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟

شرکت‌ها روز به روز در حال جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها هستند که باید آن‌ها را به اطلاعاتی کاربردی تبدیل کنند. بیشتر کسب و کار‌ها بر روی دو روش به اشتراک‌گذاری داده‌ها، یعنی گزارش و داشبورد، تمرکز دارند. در حالی که این دو اصطلاح برای بسیاری از افراد می‌توانند معانی مختلفی داشته باشند، ما در ادامه معنای اصطلاحات هوش تجاری و ویژگی‌های مشترک گزارش و داشبورد را شرح خواهیم داد اما باید به این نکته توجه داشته باشیم که این دو یکسان نیستند و نباید آن‌ها را باهم اشتباه گرفت.

گزارش چیست؟

گزارش‌ها می‌توانند مجموعه بزرگی از نمودارها و تجسم‌ها را در بر گیرند که ممکن است مستقیماً با هم در ارتباط باشند. یک گزارش به منظور جمع‌آوری اطلاعات دقیق در مورد عملیات درون یک سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد، بنابراین گزارش می‌تواند به طور گسترده دامنه وسیعی از اطلاعات مرتبط را پوشش دهد، یا اینکه بر جزئیات یک مورد، هدف یا واقعه واحد متمرکز شود.

در یک پلتفرم تجسم داده، حتی می‌توان گزارشی را در همان محیط داشبورد ایجاد کرد. این امکان باعث به وجود آمدن سردرگمی بیشتری می‌شود و درک تفاوت میان این دو را سخت‌تر می‌سازد. گزارش حتی ممکن است دارای شکل و شمایل داشبورد باشد، در این حالت شما به احتمال زیاد یک “dashport” ایجاد کرده‌اید. گزارش‌ها همچنین می‌توانند مجموعه‌ای از داشبوردها را تشکیل دهند که ممکن است با یکدیگر در ارتباط باشند و به طور کلی اطلاعات بیشتری را برای درک وضعیت امور نشان می‌دهند.

داشبورد چیست؟

تمام داشبوردها باید با هدف پاسخ دادن به یک سوال اصلی ایجاد شوند. به عنوان مثال یک مدیر اجرایی ممکن است بخواهد در هر زمان با جزئیات دقیق بداند که “کسب و کار چطور پیش می‌رود؟” پاسخ دادن به این سوال به اندازه ساختار سازمانی شرکت پیچیده است، اما احتمالاً خیلی ساده با حدود ۱۰ معیار یا عدد اندازه‌گیری می شود. این ۱۰ عدد به احتمال زیاد در حدود ۱۰ نمودار قابل تجزیه و تحلیل هستند. زمانی که اعداد قابل بازنویسی یا در مقیاس مشابه هستند، بسیاری از این اعداد را می‌توان در یک نمودار ترکیب کرد. هنگام ساخت داشبورد باید تمام این موارد را در نظر گرفت.

نام “داشبورد” از تابلوی موجود در پشت فرمان اتومبیل شما گرفته شده است. تصور کنید در جاده رانندگی می‌کنید و باید با کمک صفحه داشبورد اتومبیل خود بدانید چه مقدار از سوخت شما باقی مانده است. این مسئله می‌تواند بسیار خطرناک باشد زیرا شما باید به مدت قابل توجهی چشم خود را از جاده بردارید.

یک مثال دیگر این است که هنگامی که دمای روغن موتور بیش از حد بالا می‌رود، با مشاهده دمای روغن روی داشبورد اتومبیل خود، متوجه افزایش آن می‌شوید. سپس باید ماشین خود را متوقف کرده و کاپوت را باز کنید، سطح روغن و دیگر عوامل را مورد بررسی قرار دهید. در اینجا اتفاقی که افتاده این است که شما با استفاده از اطلاعاتی که از طریق داشبورد ماشین به دست آورده‌اید، به زیرمجموعه‌ای مرتبط با بخش روغن موتور رسیده‌اید.

تعریف داشبورد می‌تواند همین‌قدر ساده باشد، داشبورد نمایشی تصویری از مهمترین داده‌ها است.

تفاوت‌های داشبورد و گزارش

  • گزارش حاوی اطلاعات بسیار دقیق‌تری است.

در حالی که داشبورد ممکن است فقط اطلاعاتی درباره عملکرد فروش کل شرکت به مدیرعامل ارائه دهد، گزارش به مدیر امور مالی یا معاون اصلی فروش این توانایی را می دهد که ببیند عملکرد هر منطقه فروش یا حتی اشخاص مسئول فروش چگونه است تا بتواند تصمیمات سازنده بگیرد. با پایین آمدن سلسله مراتب سازمانی، داده‌ها بیشتر وارد جزئیات می‌شوند. مدیران شرکت ممکن است به داده‌های دقیق علاقه‌مند باشند، اما برای دیدن اطلاعات سطح بالا، داشبورد مطلوب‌ترین گزینه است.

  • گزارش بسیار طولانی‌تر از داشبورد است.

گزارش نه تنها از نظر جزئیات، بلکه از نظر بصری نیز طولانی‌تر است. جداول و نمودارهایی که در یک گزارش وجود دارند می‌توانند صفحات چاپ شده زیادی را اشغال کنند و حتی می‌توانند در مقیاس کتاب یا چندین کتاب جای گیرند. در رسانه‌های الکترونیکی، گزارش احتمالاً خواننده را مجبور به کلیک کردن صفحه به صفحه یا بالا پایین کردن صفحات زیادی 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. 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