بسیاری از سازمان‌ها، داده‌ها و اطلاعات گسترده‌ای را به صورت روزانه و از طریق عملیات کسب و کار، گردآوری می‌کنند که پیگیری و تجزیه و تحلیل آن، امری دشوار است. هنوز هم تعداد زیادی از نرم افزارهای قدیمی و صفحه گسترده‌ها مانند Microsoft Excel برای ذخیره سازی داده‌ها استفاده می‌شود. مشکل این فرآیند زمان گیر بودن، نیاز به نیروی کار زیاد و پرخطا بودن، در کنار حجم داده‌ها است که در نرم افزارهای مختلف موجود است.

برای جمع آوری اطلاعات در یک مکان و نگرش بیشتر بر روی داده‌ها، شرکت‌ها نرم افزارهای ERP (برنامه ریزی منابع سازمان) را برنامه ریزی می‌کنند. یک نرم افزار ERP، در واقع یک سیستم مدیریت کسب و کار است که با استفاده از یک سیستم متمرکز، تمام جنبه‌های کسب و کار را، از جمله برنامه ریزی، تهیه، فروش و بازاریابی و غیره را یکپارچه می‌کند.

اما اگر نتوانید به بینشی عمیق، دست پیدا کنید و ماهیت کسب و کار را درک کنید، قرار دادن همه اطلاعات و داده‌ها در یک نرم افزار نیز بی معنی خواهد بود.

اینجاست که هوش تجاری (BI) نقش مهمی را در ERP ایفا می‌کند. در دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها کمک می‌کند و به طور موثر اطلاعات مربوط به فرآیندهای کسب و کار را برای تصمیم گیری بهتر، تجزیه و تحلیل می‌کند.

 

هوش تجاری

 

اجازه دهید، تحقیقات عمیقی را برای دانستن موضوعاتی از قبیل: BI چیست؟، چرا شما به هوش مصنوعی در ERP نیاز دارید؟، مزایای آن‌ها و موارد دیگر، داشته باشیم. در این مقاله مباحث زیر مورد بررسی قرار خواهد گرفت:

هوش تجاری (BI) چیست؟

طبق تحقیقات Forrester ، (BI) یا همان هوش تجاری یا هوشمندی کسب و کار، مجموعه‌ای از متدولوژی‌ها، فرآیندها، معماری‌ها و فناوری‌هایی است که داده‌های خام را به اطلاعات معنی دار و مفید تبدیل می‌کند. به کاربران تجاری، به منظور پیشی گرفتن از رقبای تجاری خود، اجازه می‌دهد تا با داده‌های زمان واقعی، تصمیم گیری‌های تجاری آگاهانه‌ای را اتخاذ کنند.

در حقیقت، یک دید کامل و جامع از داده‌های قدیمی و جدید سازمان را ارائه می‌دهد که این امر باعث کاهش ناکارآمدی و ایجاد تغییر در کسب و کار از طریق ردیابی روند بازار، می‌شود و روند عملیات را نیز بهبود می‌بخشد.

علت وجود هوش تجاری در ERP؟

راهکار مدیریت هوش تجاری در سیستم‌های ERP به یک سازمان امکان می‌دهد داده‌های گسترده‌ای را که توسط نرم افزار ERP ضبط می‌شود، تجزیه و تحلیل کند. نرم افزار هوش تجاری از داده‌ها استفاده می‌کند، آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و نیز در قالب تفسیر عملی و آسان، بیان می‌کند.

عناصر مهم هوش تجاری عبارتند از:

  • تجزیه و تحلیل داده‌ها: یکی از عناصر اصلی BI است ، جایی که اطلاعات عملکردهای مختلف یک سازمان، جمع آوری می‌شوند، تحلیل و راهنمایی تصمیمات مدیریتی، بسیار مفید خواهد بود.
  • داده‌های ارثی: با یک ابزار BI معتبر، داده‌های ارثی، فرآیندها یا نرم افزارهای مختلف را جمع آوری می‌کنند که این داده‌ها، به درستی قابل تجزیه و تحلیل می‌باشند. بدون داشتن یک ابزار مفید BI، توضیح داده‌های ارثی دشوار است.
  • روندها و الگوها: سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از ابزارهای مناسب در محل، روندها و الگوهای داده‌های جمع آوری شده را روشن کنند و به تصمیم گیری سریع نیز کمک کنند.

ویژگی‌های هوش تجاری

امروزه، طیف گسترده‌ای از نرم افزارهای هوش تجاری را در بازار خواهید یافت که از نظر دامنه به طور کامل متنوع هستند. تمامی این سیستم‌های نرم افزاری، ویژگی‌های زیادی را ارائه می‌دهند که باعث می‌شود تصمیم گیری های بهتر، سریعتر و آگاهانه تر در کلیه سطوح سازمان، اخذ گردد.

مطابق نظرسنجی‌های SelectHub‌، نمودار زیر بینشی از ویژگی‌های برتر هوش تجاری مورد نیاز خریداران را ارائه می‌دهد.

 

 

داشبورد:

داشبورد‌های تعاملی، موظفند برای کسب و کارها، بینش‌هایی که تا قبل میسر نبوده را فراهم کنند. این داشبوردها با اجازه به تصمیم گیرندگان، می‌توانند از طریق تجزیه و تحلیل عمیق داده‌ها از دیدگاه‌های مختلف و با تنها چند کلیک، دید جامعی از سازمان را ارائه دهند.

مزایای داشبود:

  • داده‌ها به سرعت قابل دسترسی و عملی هستند
  • انعطاف پذیری کامل برای رشد کسب و کار را ارائه می‌دهد

تجسم داده‌ها:

تجسم داده‌ها، روشی است که برای نمایش داده‌ها به صورت گرافیکی، مورد استفاده قرار می‌گیرد. از آنجایی که اطلاعات تصویری ۶۰۰۰۰ بار سریعتر از متن پردازش می‌شود، به احتمال زیاد، توسط تمامی کارمندان درون سازمانی با هر سطحی از دانش، قابل فهم خواهد بود.  

عامل اصلی ایجاد انگیزه برای یک کاربر مبتدی در هوش تجاری، ابزاری است که می‌تواند داده ها را از اعداد روی صفحه گسترده به تصویری واضح، تبدیل کند.

مزایای تجسم داده‌ها:

  • جذب سریع داده‌ها، بهبود بینش‌ها و کمک به تصمیم گیری سریعتر.
  • داده‌ها به راحتی قابل دسترسی و قابل درک هستند.

گزارش نویسی:

گزارش نویسی، بخشی از هوش تجاری است که داده‌ها را به صورت اشکال تجسمی مانند جداول، نمودارها و چارت‌ها، ارائه می‌دهد. گزارش نویسی هوش تجاری، برای درک آسان تر، داده‌ها را با دقت بیشتری تجزیه و تحلیل می‌کند.

چند روش گزارش دهی در کسب و کار وجود دارد که شامل کارت‌های ارزیابی، داشبورد، معیارهای‌KPI ، OLAP، جستجوی اد هاک و غیره است که برای خلاصه سازی گذشته، ارزشمند است.  

مزایای گزارش نویسی:

  • بهبود کیفیت داده
  • تسهیل روند تهیه

تجزیه و تحلیل‌های پیش بینی کننده:

تجزیه و تحلیل‌های پیش بینی کننده، ترکیبی از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های ماشین یادگیری است، که بینش بهتری از برآمد داده‌ها را بر اساس تاریخچه اطلاعات، ارائه می‌دهد. به طور دقیق تر، آنچه که قبلا اتفاق افتاده، مهم نیست، بلکه علت اتفاقات و آن چه که در آینده رخ می‌دهد را مورد بررسی قرار می‌دهد.

مزایای تجزیه و تحلیل‌های پیش بینی کننده:

  • بهبود تشخیص الگو و جلوگیری از رفتار نامناسب
  • کمک به کسب و کارها در جذب، حفظ و رشد مشتری

ابزارها و بسترهای نرم افزاری هوش تجاری

ابزارهای هوش تجاری شامل: برنامه‌ها، نرم افزارها و برنامه کاربردی‌هایی هستند که با هدف استقرار، بازیابی و تجزیه و تحلیل داده‌ها انجام می‌شوند. طیف گسترده‌ای از ابزارهای هوش تجاری وجود دارد که در درک روندها و دریافت بصیرت، به منظور کمک به ایجاد استراتژی و تصمیم‌های عملیاتی، به شما کمک می‌کنند.  

Gartner Magic Quadrant‌، در حقیقت، نقطه اوج تحقیقات در یک بازار خاص است، که به شما زاویه دید گسترده‌ای نسبت به موقعیت‌های نسبی رقبا در بازار ارائه می‌دهد. در اینجا معجزه کوئادرانت ۲۰۲۰ وجود دارد که تجزیه تحلیل‌ها و بسترهای هوش تجاری را بیان می‌کند.

در اینجا چند ابزار هوش تجاری وجود دارد که توانایی تصمیم گیری و همکاری اجتماعی شما را ارتقا می‌بخشد:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI، یکی از برترین ابزارهای هوش تجاری است که آماده سازی داده‌ها، کشف داده‌های بصری، داشبورد تعاملی و تجزیه و تحلیل‌های عظیم از طریق یک محصول واحد را ارائه می‌دهد. این ابزار، داده‌ها را از منابع بسیار، به منظور ایجاد داشبورد همه جانبه و تعاملی، گزارش‌های اطلاعات تکمیلی و همچنین درایو نتایج تجاری، متحد می‌کند.

Microsoft BI به عنوان گزینه در حال اجرای SaaS در Azure cloud یا به عنوان گزینه پیش فرض در سرور گزارش  Power BI در دسترس می‌باشد.  

طبق گزارش گارتنر، ویژگی‌های جدیدی که اخیراً به Microsoft BI اضافه شده است، شامل تصاویر تجزیه درختی، اتصال داده‌های LinkedIn و پیشرفت‌های نقشه برداری جغرافیایی است.

Tableau

Tableau قصد دارد یک تجربه اکتشافی بصری، تعاملی و شهودی را ارائه دهد که کاربران تجاری را برای دسترسی، آماده سازی، تجزیه و تحلیل و ارائه یافته‌ها، در داده‌های خود بدون هیچ گونه مهارت فنی و کد نویسی، بی نیاز می‌کند. Tableau در درجه اول با استقرار در محل، ارائه شده است که می‌تواند هم به عنوان یک برنامه دسک تاپ مستقل باشد و هم به صورت اشتراک گذاری محتوا با یک سرور یکپارچه، ارائه شود.

  • میزکار Tableau (برای هر کسی)
  • سرور Tableau (تجزیه و تحلیل برای سازمان‌ها)، که بصورت محلی اجرا می‌شود
  • Tableau آنلاین (میزبان آنالیز سازمان‌ها)

از میان تمامی موارد Tableau Online بر اساس SaaS مبتنی بر ابر، ارائه شده است. براساس گزارش مشتریان Tableau‌، Tableau تا سه ماهه اول سال ۲۰۱۹ درآمد کل خود را به چیزی بیش از ۹۰۰ میلیون دلار افزایش داده و از شش ماهه اول سال ۲۰۱۸ تا شش ماه اول سال ۲۰۱۹ ، ۱۴ درصد رشد داشته است.

QlikView

Qlik رهبر Magic Quadrant 2020 است. این ابزار با هدف ایجاد تجسم، داشبورد و برنامه‌های کاربردی ساخته شده است. QlikView همچنین ویژگی‌های بسیار جالبی ارائه می‌دهد:

  • رابط‌های drag-and-drop ساده که باعث ایجاد داده‌های جلوه‌های بصری، تعاملی و انعطاف پذیر می‌شود.
  • جستجوی داده‌های پیچیده با استفاده از جستجوی طبیعی راحت‌تر است.
  • پاسخی فوری به همه تغییرات ارائه می‌دهد.
  • QlikView چندین منبع داده و انواع پرونده‌ها را تقویت می‌کند.
  • این ابزار همچنین امنیت مناسب برای داده‌ها و محتوا را در کلیه دستگاه‌های الکترونیکی فراهم می‌کند.

مطابق گزارش گارتنر، مشتریان در درجه اول برای تجزیه و تحلیل‌های غیر متمرکز (۷۰ درصد) و تامین سریع BI متمرکز (۶۶ درصد) از این مورد استفاده می‌کنند. همچنین Qlik در ماه ژوئیه سال ۲۰۱۸‌، موفق به ارائه Podium Data به منظور گسترش قابلیت‌های مدیریت داده خود، شد. سپس، در ژانویه سال ۲۰۱۹‌، Crunch Data را برای تجزیه تحلیل مکالمه‌ای، ارائه کرد.

SAS

SAS یک چشم انداز در Magic Quadrant 2020 است که یکی از ابزارهای خدمت رسان بوده و در تصمیم گیری آگاهانه در مورد کسب و کار، بر داده‌ها و معیارها تأثیر می‌گذارد. یکی از محبوب‌ترین قابلیت‌های SAS‌، تحلیل پیش بینی پیشرفته است. SAS همچنین تجزیه تحلیل بصری را در SAS Viya ارائه می‌دهد. SAS Visual Analytics در درجه اول مستقر در محل است، این در حالی است که از طریق گزینه‌های مختلف cloud و میزبانی نیز در دسترس می‌باشد.

طبق گزارش منتشر شده گارتنر در سال ۲۰۲۰‌، SAS در سال ۲۰۱۹‌، قابلیت‌های تحلیلی تقویت شده خود را افزایش داده است و در حال حاظر، پیش بینی‌های خودکار و پیشنهادات آماده سازی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را شامل می‌شود. همچنین، SAS قابلیت‌های موقعیت مکانی هوشمند (تجزیه تحلیل بصری) را بهبود بخشیده و SDK جدیدی را نیز معرفی کرده است.

ادغام QlikView با In4Suite

In4Suite نرم افزار پیشرو ERP در صنعت املاک و مستغلات و ساخت و ساز است. هدف آن کمک به توسعه دهندگان املاک و مستغلات است تا فعالیت‌های روزانه خود را بطور کارآمد سبک کنند. برای مدیریت کسب و کار املاک و مستغلات و به روز رسانی داده‌ها و دسترسی به بینش‌های عمیق تر In4Suite با Qlikview‌، ادغام شده است.

QlikView کسب و کار املاک و مستغلات را با یکپارچه سازی سریع داده‌های حاصل از منابع مختلف، به یک برنامه کاربردی واحد و قدرتمند تبدیل کرده است. ابزار هوش تجاری In4Suite  برای کاربران امکان ایجاد داشبورد‌های تعاملی برای فرآیندهای اصلی فعالیت را فراهم می‌کند. این ابزار همچنین به انتقال و اتصال داده‌ها به برنامه کاربردی‌های خارجی کمک می‌کند.

مزایای هوش تجاری در سیستم‌های ERP

هدف نهایی هوش تجاری تجزیه و تحلیل‌، درک و تصمیم گیری‌های مهم در مورد داده‌ها است. با استفاده از نرم افزار هوش تجاری ادغام شده با ERP‌، کاربران نهایی می‌توانند به طور کامل داده‌ها را مشاهده کرده و آن‌ها را به برخی از اطلاعات عملی تبدیل کنند.

بیایید نرم افزار هوش تجاری ادغام شده باERP  و In4Suite را در نظر بگیریم تا فواید آن را بطور مؤثر درک کنیم.

  • ایجاد گزارش قابل تنظیم

ایجاد گزارش جزو اولین اقدام‌ها در پردازش داده‌ها است. در واقع داده‌ها را در سطوح مختلف گزینه‌های تعامل مانند توانایی استخراج اطلاعات، مرتب سازی و فیلتر کردن نشان می‌دهد. همچنین، برخی از قابلیت‌های اضافی نیز وجود دارد که کاربر نهایی می‌تواند این اطلاعات را برای بینش‌های عمیق‌تر تنظیم کند.

  • ایجاد داشبورد تعاملی

نتایج کسب و کار شما در این ماه چگونه بوده است؟ آیا فروش شما کاهش یافته است؟ اگر این چنین است، چرا کاهش داشته است؟ شما باید پاسخی برای همه این سؤالات داشته باشید.

In4Suite می‌تواند داشبورد تعاملی‌ای را ایجاد کند که طبق نیاز کاربر قابل تنظیم باشد. این نرم افزار دارای گزینه drag and drop است که باعث بهبود کارایی عملیاتی و هزینه‌ای در کسب و کار شما می‌شود.

  • در زمان واقعی به داده‌ها نگاه کنید

بهترین بخش راهکار مدیریت هوش تجاری ادغام شده با سیستم ERP‌، این است که مدیران یک نگاه واقعی به داده‌ها داشته باشند و این باعث می‌شود روند تصمیم گیری آن‌ها سهولت یابد.

به عنوان مثال، اجازه دهید با نقش نرم افزارهایی مانند In4Suite بیشتر آشنا شویم. اگر مدیرعامل نیاز به دیدن روند تولید در این ماه داشته باشد، می‌تواند به طور مستقیم به داشبورد مراجعه کند که تعداد مشتری را در ماه، علت نقاط قوت، الگو تجزیه و تحلیل پروژه و کل نتیجه را نشان می‌دهد. این داده‌ها در یک مطالعه طولانی مدت به شناسایی روندها و فرصت‌های بهبود فرآیند کمک می‌کند.

  • حرکتی فراتر از گزارش ابتدایی

کاربردهای گزارش در جایی است که در آن نرم افزار هوش تجاری می‌تواند اثر تحولی بر روی کسب و کار داشته باشد. In4Suite با هدف ایجاد یک محیط پویا تر برای کاربران ایجاده شده تا در صورت لزوم بتوانند داده‌ها را مدیریت کنند.

همچنین نرم افزار هوش تجاری به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌های نمودار را در زمان واقعی به Microsoft Excel انتقال دهند. In4Suite همچنین برای کپی کردن نمودارها و جداول برای ارائه پاور پوینت مفید است.

 

 

  • کاهش هزینه‌ها

هزینه هایی مرتبط با بهره برداری و اجرای هوش مصنوعی وجود دارد و ROI برای مقابله با این هزینه‌ها نیز بسیار قابل توجه است که شامل کاهش هزینه‌های جمع آوری داده‌ها، ایجاد گزارش و برنامه نویسی و آموزش فناوری اطلاعات می‌شود.

  • خطر را به حداقل می‌رساند

به طور طبیعی، خطرات خاصی در هر کسب و کار وجود دارد، اما ابزارهای گزارش دهی هوش تجاری به کاهش آن‌ها کمک خواهد کرد. ابزارهای هوش تجاری این کار را با ارائه گزارش‌های دقیق، انجام می‌دهند و به سازمان‌ها در درک جزئیات اطلاعات کمک می‌کنند و در نتیجه، ضرورت حدس و گمان در تصمیم گیری را نیز از بین می‌برد.

آینده هوش تجاری

در حالی که می‌دانیم آینده هوش تجاری چه خواهد بود، درک این نکته که نرم افزار هوش تجاری به سرعت در حال گسترش است‌، بسیار مهم است. به زودی، ابزارهای هوش تجاری به همکاری بیشتر و آسان‌تر ختم می‌شوند.  

سیستم‌های شخص ثالث نیز به طور فزاینده‌ای با هوش مصنوعی ادغام خواهند شد، پردازش داده‌ها را ساده می‌کنند و به بینش‌های عملی واکنش نشان می‌دهند. زیرساخت‌های فناوری به تعداد زیادی از داده‌ها گسترش خواهد یافت و پشتیبانی بهتری از سیستم‌های هوش تجاری ارائه خواهند داد.

 

مترجم: نیلوفر نظری

منبع: in4velocity