هوش تجاری

هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید

اهمیت استفاده از QlikView در کسب و کار شما

با پیشرفت روزافزون در دنیایی مملو از اطلاعات، ما مجبور می‌شویم که برای کنترل مشکلات مربوط به کلان داده‌ها (Big Data) در کارهای روزمره خود، روش‌هایی را انتخاب کنیم. در این وضعیت، هر سازمان، با مشکلات خاص خود روبرو است که معمولا این مسائل مربوط به تجزیه و تحلیل داده‌ها و ادغام داده‌ها با یکدیگر هستند. از آنجایی که ارقام و اعداد کسل کننده اغلب مغز ما را با اطلاعات حل نشده اشباع می‌کنند، ما به روش‌های روشن و موثر برای تجسم و مدیریت داده‌ها نیاز داریم.

QlikView یکی از این ابزارها است که برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها، اتخاذ روش‌های بهتر و موثر برای تجسم داده‌ها، برنامه‌ریزی شده است. این ابزار، یکی از برترین سیستم عامل‌های هوش تجاری (BI) در بازار است. مهم است که با QlikView آشنا شوید و تفاوت‌های موثر بین QlikView و سایر نرم‌افزارهای هوش تجاری را درک کنید تا بتوانیم ابزار مناسب خود را انتخاب کنیم.

QlikView چیست؟

گفتیم که QlikView یک ابزار هوش تجاری برای ادغام داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تبدیل داده‌های خام به پایگاه دانش است. QlikView ویژگی‌هایی را برای درخواست‌های موقت ارائه می‌دهد و تصمیم‌گیری سریع را بر اساس اطلاعاتی که به راحتی قابل دسترسی است، تسهیل می‌کند. این نرم‌افزار بر روی مدل مشارکتی (associative model) کار می‌کند و می‌تواند به هر جهت به دنبال جستجوی پاسخ‌های سریع برود.

چرا باید QlikView را یاد بگیرید؟

داشتن اطلاعات در جهان کنونی، برخورداری از یک جایگاه پادشاهی در دنیای رقابتی را به همراه دارد. به عنوان مثال، سهام داران و سرمایه‌گذاران با داشتن اطلاعات لازم در کار خود است که می‎‌توانند، حیات خود را حفظ کنند. پیش‌بینی آب و هوا از طریق سازمان هواشناسی، بر اساس داده‌ها صورت می‌گیرد. فیس‌بوک و اینستاگرام با استفاده از تبادل و مدیریت داده‌ها زندگی می‌کنند.

با یک نگاه کلی، در دنیای امروز، همه چیز روی مدیریت و تنظیم داده اجرا می‌شود. این داده‌ها هستند که همزمان سودمند و سودآور خواهند بود. جهان در همه حوزه‌ها سرشار از داده است. ما باید به شکلی کارآمد آن را مدیریت کرده و از معیارهای آن استفاده کنیم تا در آینده، پیشرفت خوبی داشته باشیم.

ما به نمودارها و دیاگرام‌ها نیاز داریم تا بتوانیم از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها، در کار خود پیشرفت کنیم. ما نه تنها داده‌ها را از طریق رسانه تصویر، بهتر تجزیه و تحلیل می‌کنیم، بلکه جزئیاتی را نیز دریافت خواهیم کرد که در غیر این صورت از بین می‌روند.

QlikView برای پاسخگویی به نیازهای مدیریت کلان داده‌ها با تصاویر بهتر و اتخاذ رویکرد بهتر تجزیه و تحلیل داده‌ها ساخته شده است. این برنامه دارای بسیاری از ویژگی‌های حیاتی است که تعامل و رضایت کامل کاربر را هنگام کار با داده‌ها، تضمین می‌کند.

دیگر مزایای استفاده از برنامه QlikView

  • استفاده از سیستم عامل ساده و بسیار شهودی است.
  • تجسم داده‌ها را به روشی معنادار و ابتکاری ارائه می‌دهد.
  • زمان پاسخگوئی فوری و بدون محدودیت در میزان داده‌ها را فراهم می‌کند.
  • به شما امکان می‌دهد به طور مستقیم و غیرمستقیم در تمام داده‌ها جستجو کنید.
  • QlikView پشتیبانی از برنامه‌های پویا، داشبورد و آنالیزها و غیره را فراهم می‌کند.
  • ادغام سریع داده‌ها از منابع مختلف در یک برنامه واحد را تسهیل می‌کند.
  • به شما کمک می‌کند روندها و اطلاعات لازم را برای تصمیم‌گیری نوآورانه شناسایی کنید.
  • به شما امکان دسترسی، تجزیه و تحلیل و بازیابی اطلاعات از دستگاه‌های تلفن همراه را می‌دهد.
  • بازگشت سریع سرمایه (ROI)، به دلیل یک دوره کوتاه اجرا را فراهم می‌کند.
  • توسعه سریع‌تر و به طبع، مدیریت تغییرات را تسهیل می‌بخشد.
  • هوش تجاری سلف سرویس برای کاربران نهایی را ارائه م‌دهد.

ویژگی‌های مهم QlikView

  1. مدل‌سازی داده‌های مشارکتی:

QlikView روی یک مدل مشارکتی در حافظه کار می‌کند. بنابراین اگر می‌توانید SQL بنویسید، پرس و جو را انتخاب کرده و داده‌های خود را وارد کنید. اینگونه دیگر نیازی به “متخصصان فناوری اطلاعات” ندارید.

  1. بهینه شده برای سیستم عامل‌ها:

QlikView فقط یک محصول ویندوز است، اما برای پردازنده‌های ۶۴ بیتی و چندگانه کاملا بهینه شده است.

  1. مقرون به صرفه در حافظه:

QlikView یک برنامه ساکن در حافظه است. بنابراین برای سازمان شما یک گزینه بسیار مقرون به صرفه خواهد بود.

  1. مقرون به صرفه در ابزارهای فرعی:

QlikView از نظر فضای دیسک بسیار مقرون به صرفه است زیرا میزان حافظه آن به مقدار داده شما برای هر برنامه، بستگی دارد.

سایر ویژگی‌های مهم

  • ارتباط داده‌ها به طور خودکار حفظ می شود.
  • داده‌ها برای چندین کاربر در حافظه ذخیره می‌شوند تا تجربه کاربری بسیار سریع را ارائه دهند.
  • داده‌ها تا ۱۰٪ از اندازه اصلی خود فشرده می‌شوند.
  • گزارش شفاف و مقیاس‌پذیری با یکپارچه‌سازی داده‌ها را در نظر دارد.
  • اشکال مختلف ارائه داده را محیا می‌کند.
  • اجرای سریع
  • کشف منحصر به فرد داده و جستجوی جهانی
  • همکاری راحت
  • محیط کار امن
  • تجزیه و تحلیل بصری و جستجوهای مستقیم
  • انعطاف‌پذیری و ادغام
  • گزارش مداوم

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؟
حتما بخوانید:  مسیر شغلی در هوش تجاری

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن