استراتژیهوش تجاری

نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان

می‌دانیم که کسب و کارها همواره به هوش تجاری (BI) نیاز دارند. طی ۵ سال گذشته، کلان داده‌ها و هوش تجاری‌ چیزی فراتر از مولفه‌هائی برای زنجیره‌ی دانش داده بوده‌اند. بدون بینش واقعی از داده‌ها، کسب و کارها همچنان واکنش نامناسب نشان داده، فرصت‌های رشد استراتژیک را از دست می‌دهند و رقابت را از راه نادرست پیش خواهند برد. آن‌ها همچنین از گزینه‌های صرفه جویی در هزینه استفاده نمی‌کنند و درنتیجه، از رضایت مشتری اطمینان ندارند.

در پاسخ به این نیاز روزافزون به تجزیه و تحلیل داده‌ها، نرم افزارهای هوش تجاری بازار را فرا گرفته‌اند. با مزایای بیشمار و هزینه‌های عدم رشد هوش تجاری‌ خوب، آسان است که بخواهیم به سرعت یک راه حل را اتخاذ کنیم. برای موفقیت در این مسیر، شما به یک استراتژی هوش تجاری و نقشه راه نیاز دارید.

در این مقاله قصد داریم با ۱۱ گام موثر در رسیدن به موفقیت به همراه استراتژی‌های هوش تجاری، یک گام جلوتر برداریم. این مراحل برای کسب و کارها در هر اندازه، ضروری است تا بتوانند به دنبال راه اندازی و مدیریت موفقیت آمیز استراتژی هوش تجاری خود باشند.

استراتژی هوش تجاری چیست؟

استراتژی هوش تجاری به کلیه مراحلی که شما برای اجرای هوش تجاری در شرکت خود در نظر دارید، اشاره می‌کند. این کار تا رسیدن به درک عمیق در فرآیند هوش تجاری‌، تعریف ذینفعان و بازیکنان اصلی، ارزیابی وضعیت، تعریف اهداف و یافتن شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) که به شما کمک می‌کند تا تلاش خود را برای رسیدن به این اهداف اندازه‌گیری کنید، ادامه خواهد داشت.

شما استراتژی خود را از نظر چشم‌انداز، وسعت سازمان، فرایندها، معماری و راه حل‌ها تعریف می‌کنید و سپس نقشه‌ای را براساس ارزیابی، اولویت و امکان سنجی ترسیم می‌نمائید. البته پیاده سازی هوش تجاری کار ساده‌ای نیست، زیرا به آماده سازی زیادی نیاز دارد.

تنظیم درست این مسیر، بازیکنان مختلفی را جمع می‌کند و هزینه‌هایی را به دنبال دارد. اما این مهم پاداش‌ها را تا حد زیادی از هزینه‌های مصرف شده، بیشتر خواهد کرد و به خوبی می‌دانیم که نرخ بازگشت سرمایه (ROI) هوش تجاری واقعی است. حتی اگر کمی کردن آن کمی دشوار باشد. هزینه‌های عدم اجرای آن خصوصا در دراز مدت خسارت بیشتری دارد.

چرا استفاده از هوش تجاری مهم است؟

استفاده از هوش تجاری مهم است. اما نحوه انجام آن نیز به همان اندازه اهمیت دارد. به همین دلیل است که داشتن یک استراتژی هوش تجاری‌ بسیار ضروری خواهد بود. هیچ دریانوردی هرگز کشتی خود را بدون نقشه، تلسکوپ و قطب نما در دریا نیانداخته است. به استراتژی خود فکر کنید. با تعریف مراحل نقشه راه هوش تجاری‌، دنبال کردن اهداف خود به عنوان قطب نما برای ماندن در مسیر درست و سرمایه گذاری با استفاده از ابزارهای مناسب، دیدی عمیق نسبت به داده‌های خود پیدا کرده و آن‌ها را درک خواهید کرد.

به بیان دیگر

اطلاعاتی که کسب و کار جمع آوری می‌کند با بینش‌های ارزشمندی همراه شده است که به آن کمک می‌کند تا عملکرد خود را بسنجد، مشتریان را درک کند و مزایای رقابتی را شناسایی نماید. یک استراتژی درست به راه حل شما جهت و هدف می‌دهد. هوش تجاری بدون استراتژی ممکن است برخی از بینش‌ها را به شما ارائه دهد اما شما را به جایی که می‌خواهید بروید، نمی‌رساند.

داشتن استراتژی هوش تجاری‌ قبل از پیاده سازی به شما امکان می‌دهد منطبق با نیازهای خود، در حرکت باشید. همچنین روند تصمیم گیری را که معمولا هدف شماره یک هوش تجاری‌ است، تسهیل و ساده می‌کند.

۱۱ مرحله در نقشه راه هوش تجاری

۱- با چشمان کاملا باز وارد مراحل کار شوید.

هنگامی که شما راه حل هوشمندی برای کسب و کار دارید، شناسایی روندها، دام‌ها و فرصت‌ها در ابتدای کار آسان است. اما اجرای راه حل مناسب همیشه آسان نیست. در حقیقت، معمولا اینگونه نمی‌باشد. ما در اینجا صادقانه خواهیم گفت، حتی بهترین نرم افزارها نیز برای به حداکثر رساندن پتانسیل خود، به برخی از کارهای سنگین احتیاج دارند.

اگر با طرز فکر صحیح وارد شوید، آماده خواهید بود تا به مواردی مانند مشکلات پیچیده در مدیریت داده‌ها، مدیریت تغییرات، کاهش حمایت مالی، عدم تمایل به فناوری اطلاعات و چالش‌های پذیرش کاربر بپردازید. یادآوری نقاط درد ضروری برای ذینفعان و خودتان، این روند را تشویق می‌کند.

۲- تعیین اهداف ذینفعان

احتمال اینکه همه افراد در سازمان شما از افزایش دسترسی به داده‌ها و بینش درست بهره مند شوند، بسیار زیاد است. این بدان معنا نیست که همه آن‌ها ذینفعان اصلی هستند. در همان ابتدای کار، باید تعیین کنید که ذینفعان اصلی شما چه کسانی هستند. سپس بدانید که آن‌ها به چه چیزی نیاز دارند. زیرا حمایت مالی به صورت اجرایی، کاملا واضح و واجب، یک ضرورت است.

البته جمع آوری و تنظیم زودهنگام انتظارات تیم اجرایی نیز از اهمیت بالائی برخوردار است. سپس از تیم اجرایی عبور کنید. آن‌ها اغلب دانش افراد حاضر در خط مقدم را ندارند. نقاط درد و شاخص‌های کلیدی عملکرد را در سازمان جمع آوری و اولویت‌بندی کنید. ممکن است همه آن‌ها به عرضه اولیه نرسند، اما بهتر است شما کار خود را درست شروع کرده باشید.

۳- اسپانسر را انتخاب کنید.

در حالی که استراتژی هوش تجاری باید شامل چندین ذینفع باشد، داشتن حامی مالی برای پیاده سازی این امر ضروری است. ممکن است جایگذاری مدیر اطلاعات (CIO) یا مدیر فنی (CTO) وسوسه انگیز باشد. اما این معمولا بهترین روش نیست. این برنامه باید توسط یک مدیر اجرایی پشتیبانی شود. این فرد مسئولیت سطوح پایین سازمان، تصویری‌سازی گسترده از استراتژی و اهداف سازمان را به عهده دارد و می‌داند که چگونه مأموریت شرکت را به KPI متمرکز بر کل آن سازمان، هدایت نماید.

نتیجه سخن

قدرتی که استراتژی قوی هوش تجاری‌ (اگر به درستی انجام شود) می‌تواند برای کسب و کار شما به همراه داشته باشد، بسیار جذاب است. با توجه به ۱۱ مرحله‌ای که در این مقاله ذکر شد، ترسیم نقشه راه هوش تجاری کسب و کار  ممکن است کمی دلهره‌آور به نظر برسد. اما بدون آن‌ها شما حتما یک دردسر بزرگ‌تر خواهید داشت.


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