فناوریهوش تجاری

چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟

شرکت‌هایی که از تجزیه و تحلیل و هوش تجاری استقبال می‌کنند، به طور پیوسته از آن‌هایی که این کار را نمی‌کنند عملکرد بهتری دارند.

۵۵ درصد از شرکت‌ها گزارش می‌دهند که ۵۰ میلیون دلار یا بیشتر در برنامه‌های کلان داده (Big Data) سرمایه‌گذاری کرده‌اند. مهم نیست که بودجه هوش تجاری شما چقدر است، انتخاب نرم‌افزار مناسب برای موفقیت شما از اهمیت بالایی برخوردار می‌باشد.

اگر در حال جستجو برای یافتن نرم‌افزار مناسب هستید، ممکن است مطمئن نباشید از کجا شروع کنید. تفاوت بین این همه نرم‌افزار هوش تجاری چیست؟ داشتن کدام قابلیت‌ها و ویژگی‌ها مهم می‌باشد؟ چگونه باید فرآیند را آغاز کنید؟

در این مقاله ما ۵ سوال اصلی را که هر شرکتی باید در طول فرایند ارزیابی نرم‌افزار هوش تجاری از خود بپرسد بررسی می‌کنیم.

۵ سوال ضروری برای ارزیابی نرم‌افزار هوش تجاری

اگر به دنبال نرم‌افزار هوش تجاری مناسب هستید، ما لیستی از سوالات را برای هدایت معیارهای ارزیابی شما و اطمینان از انتخاب بهترین نرم‌افزار برای نیازهای کسب و کارتان تهیه کرده‌ایم.

۱- آیا نرم‌افزار برای انبارهای داده ابری ساخته شده است؟

چرا مهم است

هنگام ارزیابی راه‌حل‌های تحلیلی و نرم‌افزاری هوش تجاری، مطمئن شوید که به ابزارهای مبتنی بر ابر که از قابلیت‌های CDW استفاده می‌کنند، نگاهی بیاندازید. اوضاع با سرعت بیشتری از هر زمان دیگر تغییر می‌کند و تیم‌ها برای تصمیم‌گیری صحیح و در عین حال سریع، به داده‌های زمان واقعی نیاز دارند.

حجم و تنوع داده‌های امروزی به مراتب بهتر در فضای ابری مدیریت می‌شود؛ نه در یک بانک اطلاعاتی کند یا مجهز به رایانه شخصی. به همین دلیل است که ۶۸ درصد از رشد بازار پایگاه داده در ابر است.

متأسفانه، بسیاری از شرکت‌هایی که در CDW سرمایه‌گذاری کرده‌اند هنوز از نرم‌افزار هوش تجاری برای تأمین نیازهای دوره قبل از CDW استفاده می‌کنند. این راه‌حل‌ها با نیاز به استخراج داده‌ها قبل از تجزیه و تحلیل، تحلیل داده‌های نیمه ساختاریافته JSON و وجود سایر موانع که زمان بینش داده‌ها را کند می‌کند، نمی‌توانند ارزش CDWها را به حداکثر برسانند.

باید به دنبال چه چیزی باشید

اکثر ابزارهای تجزیه و تحلیل موجود امروزه دارای نوعی ارائه ابر هستند، اما تعداد کمی برای انبار داده‌های ابری ساخته شده‌اند. به دنبال نرم‌افزاری باشید که به تیم‌ها دسترسی مستقیم به داده‌های داخل CDW بدهد.

این نرم‌افزارهای مدرن هوش تجاری با جستجوی داده‌ها در برابر CDW شما و استفاده از قدرت محاسبه و سرعت ابر برای تجزیه و تحلیل سریع مجموعه داده‌های عظیم در زمان واقعی، زمان را برای بینش کسب و کار افزایش می‌دهند. آن‌ها همچنین از مزایای ابر مانند کشش، دسترسی به داده در زمان واقعی، اشتراک‌گذاری و قیمت‌گذاری مبتنی بر قابلیت، استفاده می‌کنند.

۲- آیا این ابزار برای استفاده به دانش SQL یا برنامه‌نویسی اختصاصی نیاز دارد؟

چرا مهم است

۶۲ درصد از شرکت‌هایی که ادعا می‌کنند هوش تجاری سلف سرویس در سال ۲۰۲۰ ضروری است تمایل به مجهز کردن کارکنان با بینش‌ها دارند. منظور از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری این است که به متخصصان کسب و کار (مانند معاونان بازاریابی، مدیران فروش و مدیران محصول) این امکان را بدهد که داده‌ها را بدون نیاز به تکیه بر متخصصان فناوری اطلاعات یا تحلیل‌گران داده اختصاصی برای ایجاد گزارش، بیابند و تجزیه و تحلیل کنند.

اما بسیاری از ابزارهای هوش تجاری “سلف سرویس” به این وعده عمل نمی‌کنند، زیرا به SQL یا دانش کدگذاری اختصاصی نیاز دارند و دسترسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور موثر را برای تحلیل‌گران فنی محدود می‌کنند. این امر باعث شده است تا تیم‌های هوش تجاری برای پاسخگویی به سوالات مهم، تجزیه و تحلیل‌های مداوم را انجام دهند.

این امر نه تنها باعث نارضایتی کارشناسان داده می‌شود، بلکه استفاده ضعیف از وقت آن‌ها و پول شرکت است. از آنجایی که شرکت‌های بیشتری داده‌ها را بخش مهمی از فرهنگ خود می‌دانند و قصد دارند رویکردی مبتنی بر داده را در تصمیم‌گیری اتخاذ کنند، ابزارهای جدیدی در حال ظهور هستند که وعده تجزیه و تحلیل سلف سرویس را به خوبی برآورده می‌کنند.

هدف این ابزارها قرار دادن داده‌ها در دست هر کارمند است و منحنی یادگیری کوتاه‌تری دارند، نیازی به نوشتن SQL دستی نداشته و نیازهای افرادی را که سابقه‌ای در علم داده یا آموزش تجزیه و تحلیل گسترده ندارند برآورده می‌کنند.

باید به دنبال چه چیزی باشید

در نظر بگیرید که چگونه می‌خواهید مردم با داده‌ها درگیر شوند. آیا آن‌ها فقط داشبوردهای از پیش ساخته‌شده را مشاهده می‌کنند یا می‌خواهید کارشناسان حوزه در بازاریابی، فروش، امور مالی و سایر بخش‌ها بتوانند سوالات بعدی را بپرسند و مستقیماً از نرم‌افزار تجزیه و تحلیل شما بینش کسب کنند؟ در این صورت، شما نیاز به یک ابزار سلف سرویس واقعی دارید که به افراد بدون سابقه در SQL اجازه بدهد تا به شکل بصری به کاوش و جستجوی داده‌ها بپردازند.

به دنبال ابزاری باشید که رابط های بصری (مانند صفحه گسترده)، قابلیت تجزیه و تحلیل بصری و قابلیت استفاده از SQL برای کسانی که ترجیح می‌دهند کدگذاری کنند، فراهم نماید. این نوع ابزارها باعث پذیرش و بهره‌وری می‌شوند زیرا افراد با طیف وسیعی از زمینه‌ها می‌توانند با داده‌ها درگیر شده و تصمیمات مبتنی بر بینش را در زمان واقعی بگیرند.

۳- تحلیل داده‌های نیمه ساختاریافته چقدر دشوار است؟

چرا مهم است

شرکت شما احتمالاً دارای تعداد زیادی داده نیمه ساختاریافته، مانند JSON می‌باشد. JSON به فرمت ترجیحی تبادل داده برای دستگاه‌های تلفن همراه، برنامه‌های وب، خدمات آنلاین و حسگرها تبدیل شده است. این شامل برخی از مشهورترین وب سایت‌های امروزی مانند فیسبوک و گوگل و بازار رو به رشد در زمینه ابزارهای پوشیدنی و اینترنت اشیا است.

این خدمات و دستگاه‌ها حجم بی سابقه‌ای از داده‌ها را در اقتصاد دیجیتال ما تولید می‌کنند. داده‌های بدون ساختار و نیمه ساختاریافته در حال حاضر ۸۰ درصد از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط شرکت‌ها را تشکیل می‌دهند و انتظار می‌رود که این تعداد افزایش یابد. این داده‌ها گنجینه‌ای بالقوه برای شرکت‌هایی هستند که می‌توانند آن‌ها را به طور موثر مهار کنند.

اما استفاده از JSON در زمان واقعی برای یافتن الگوها، روندهای در حال ظهور و بینش‌ها در طول تاریخ با نرم‌افزار هوش تجاری چالش‌برانگیز بوده است. استخراج ردیف‌های تو در تو JSON و تجزیه و تحلیل آن‌ها برای بینش‌ها هنوز به یک زمینه فنی عمیق نیاز دارد؛ به این معنی که معمولاً برای کسانی که خارج از تیم هوش تجاری هستند ممنوع است. حتی برای کسانی که با SQL آشنا هستند، این فرآیند می‌تواند زمان‌بر باشد.

باید به دنبال چه چیزی باشید

برای استفاده بیشتر از JSON، باید ساختار تو در تو را تجزیه کرده و زمینه‌های مربوطه را تجزیه و تحلیل کنید. به دنبال نرم‌افزار هوش تجاری باشید که امکان شناسایی و تجزیه JSON مربوطه را ترجیحاً بدون نیاز به نوشتن SQL فراهم می‌کند. این امر باعث صرفه‌جویی در وقت ارزشمند متخصصان داده می‌شود در حالی که کاربران کسب و کار را قادر می‌سازد تا نماهای داده ایجاد کنند که ارزش داده‌های نیمه ساختاریافته را آشکار می‌سازد.

۴- آیا از اطلاعات من محافظت می‌کند؟

چرا مهم است

سازمان‌ها میلیون‌ها دلار برای انبارهای داده، راه‌حل‌های امنیتی و برنامه‌های مربوط به انطباق هزینه می‌کنند. اما همه این هزینه‌ها می‌تواند فوراً توسط گردش‌های کاری روزمره مانند بارگیری داده‌ها در صفحه گسترده اکسل بی‌فایده شود.

ممکن است به نظر برسد که بارگیری داده‌ها بر روی رایانه شخصی یک مسأله بی‌اهمیت است. اما رویدادهای واقعی چیز دیگری را نشان می‌دهد. متوسط ​​نقض اطلاعات ۸۶/۳ میلیون دلار برای شرکت‌ها هزینه دارد.

کارشناسان کسب و کار به دنبال دور زدن شیوه‌های حاکمیت شرکتی نیستند. آن‌ها سعی می‌کنند پاسخ‌های مورد نیاز خود را برای تصمیم‌گیری بهتر در زمینه کسب و کار دریافت کنند. از آنجا که آن‌ها فاقد تخصص برنامه‌نویسی یا آموزش گسترده مورد نیاز برای کار مستقیم با داده‌ها در اکثر ابزارهای هوش تجاری هستند، اغلب در پاسخ به سوالات مطرح‌شده در آخرین جلسه یا ایمیل ناتوان‌اند. بنابراین به سراغ چیزی می‌روند که بهتر بلد هستند: صفحه گسترده.

باید به دنبال چه چیزی باشید

با سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار هوش تجاری که مستقیماً به CDW شما متصل می‌شود و داده‌ها را منتقل نمی‌کند یا بر استخراج CSV تکیه ندارد، از سناریوهای IT که منجر به نقض داده می‌شود، اجتناب کنید. کارکنان همیشه دسترسی هدایت‌شده به داده‌های مربوطه را دارند و می‌توانند بینش را بدون به خطر انداختن شرکت ایجاد کنند.

همچنین باید به دنبال ویژگی‌های امنیتی و انطباق مانند امنیت سطح و سطح ردیف، ورود به سیستم و مجوزهای دسترسی کاربر براساس تیم یا نقش باشید. علاوه بر این، گواهینامه‌های انطباق مانند SOC II ، GDPR ، CSA ، CCPA ، HIPAA و Privacy Shield به محافظت از داده‌های شما در برابر سرقت کمک می‌کند.

۵- آیا از قابلیت آماده‌سازی داده‌های حلقه آخر (به عنوان مثال مدل‌سازی معنایی) برخوردار است؟

چرا مهم است

با رسیدن داده‌ها به مرحله تجزیه و تحلیل، آن‌ها قبلاً در لایه انبار جمع‌آوری، تغییر شکل داده و مدل‌سازی شده‌اند. اما مدل‌سازی داده‌های معنایی و تمیز کردن نهایی اغلب مورد نیاز است. این امر به ویژه در صورتی اهمیت دارد که شرکت شما از انبار داده ابری استفاده کند.

CDWها بسیاری از جنبه‌های انبار داده‌های سازمانی سنتی و دریاچه‌های داده را با هم ترکیب می‌کنند، بدان معنی که برخی از داده‌ها مدل‌سازی و آماده تجزیه و تحلیل می‌شوند؛ در حالی که برای داده‌های دیگر به پیش‌آماده‌سازی داده “حلقه آخر” نیاز است. این آخرین حلقه آخرین جایی است که تمرکز از فناوری به مردم تغییر می‌کند. در اینجا، داده‌ها برای گردش در کارهای روزمره افراد جهت کمک به تصمیم‌گیری درج می‌شوند و معمولاً شامل استخراج داده‌های نیمه ساختاریافته، فیلتر کردن مقادیر، کپی مجدد داده‌ها، پیوند مجموعه داده‌ها و موارد دیگر است.

متأسفانه، مدل‌های داده مرکزی معمولاً نیاز به به روزرسانی دارند زیرا تیم‌های کسب و کار سوالات موقت را مطرح می‌کنند. علی رغم این واقعیت که مجموعه تیم‌های کسب و کار اغلب نزدیک‌ترین گروه به فرآیندهای شرکت و داده‌هایی هستند که تولید می‌کنند، اما به طور معمول از مکالمه مدل‌سازی داده‌ها خارج می‌شوند زیرا فاقد مهارت دسترسی به داده و رمزگذاری هستند.

به همین دلیل، مدل‌های اولیه اغلب بر اساس حدس و گمان کارشناسان داده در مورد نیازهای کسب و کار هستند. بنابراین زمان زیادی لازم است و بین این داده‌ها و کارشناسان کسب و کار در رفت و آمد خواهید بود تا به مدلی مناسب و قابل استفاده برای تیم‌ها برسید.

باید به دنبال چه چیزی باشید

به دنبال ابزاری بومی برای ابر باشید که توانایی تهیه و تجزیه و تحلیل داده‌ها را نیز فراهم کند. این امر به کاربران کسب و کار این آزادی را می‌دهد که بدون انتظار تیم‌های داده و هوش تجاری برای به روزرسانی مدل مرکزی، ایده‌های موقت را کشف کنند. در حالت ایده‌آل، متخصصان دامنه می‌توانند با نوشتن تعاریف و محاسبات بدون نوشتن SQL، به ساخت مدل‌های کاملاً متنی کمک کنند. این مجموعه داده‌های مدل‌سازی‌شده می‌توانند به عنوان پایه‌های قابل استفاده مجدد برای تجزیه و تحلیل دقیق‌تر در آینده عمل کنند و با تکامل فرایندهای داده، به روزرسانی آن‌ها آسان باشد.

برخی از ابزارها همچنین به تیم‌های هوش تجاری و داده اجازه می‌دهند که بین منابع داده و مدل‌ها به گونه‌ای پیشوند قرار بگیرند که به کاربران غیرفنی امکان هدایت و تایید برای اکتشاف در پایین دست را بدهد. به این ترتیب، متخصصان داده و تیم‌های کسب و کار می‌توانند مدل‌های متمرکز ایجاد کنند که داده‌ها را برای همه قابل استفاده می‌سازد.

سوالات دیگری که می‌توانید بپرسید

موارد بسیاری وجود دارد که باید هنگام انتخاب یک نرم‌افزار هوش تجاری در نظر گرفت. اگرچه این سوالات یک نقطه شروع عالی هستند، اما در اینجا چند سوال تاکتیکی برای ارزیابی بیشتر نرم‌افزارهای جدید و بررسی نحوه اجرای آن‌ها وجود دارد.

  • هدف اصلی شما از استفاده از هوش تجاری چیست؟
  • چه کسی هدایت برنامه را بر عهده خواهد داشت؟
  • چقدر می‌خواهید IT در فرآیند استقرار دخیل باشد؟
  • جدول زمانی شما چیست؟
  • بودجه شما چقدر است؟
  • آیا نرم‌افزار هوش تجاری شما برای مدل استقرارتان ساخته شده است؟
  • چه کسانی کاربران اصلی نرم‌افزار خواهند بود؟
  • آیا نرم‌افزار با توجه به آن کاربران ساخته شده است؟
  • سوالاتی که می‌خواهید پاسخ دهید چقدر پیچیده هستند؟

جمع‌بندی

انتخاب نرم‌افزار هوش تجاری مناسب جهت پیاده‌سازی صحیح هوش تجاری در سازمان ضروری می‌باشد. بدین منظور، ما در این مقاله سوالاتی را بررسی کرده‌ایم که هنگام انتخاب نرم‌افزار هوش تجاری برای کسب و کارتان، باید از خود بپرسید.


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