پیاده سازی سیستم هوش تجاری

 

هوش تجاری یا Business Intelligence از دیدگاه های مختلف تعاریف متعددی دارد. مشخصا، هدف نهایی سازمان از پیاده سازی هوش تجاری‌(BI) فراهم کردن شرایطی است که تصمیم‌گیری براساس اطلاعات و داده ها فراهم گردد. هوش تجاری‌(BI) به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های درست را در زمان مناسب در اختیار تصمیم‌گیران قرار دهند. داده‌ها با ابزار قوی در کمترین زمان تحلیل شود و در نهایت بهترین تصمیم را برای آینده سازمان بگیرند. ابزارهای متنوعی در حوزه هوش تجاری‌(BI) وجود دارد که طی کردن این روند را برای سازمان شما بسیار ساده خواهد کرد، ابزارهایی که برای استفاده از آن‌ها نیاز به دانش عمیقی در مورد روش‌های تحلیل داده نخواهید داشت اما زمینه‌ساز بهترین تصمیم‌ها برای سازمان شما خواهند بود.

 

“هوش تجاری به دنبال استخراج و کسب دانش، بینش و بصیرت گرانمایه، نهفته در اطلاعات خام سازمان ها است”

 

پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان (کسب و کار) نیازمند نگاه جامعی است تا تجزیه و تحلیل کاملی از سازمان (کسب و کار) و نیازمندی های آن صورت گیرد. طراح و مشاور هوش تجاری‌(BI) با مطالعه فرآیند های سازمان و تحلیل های انجام شده، بهترین راهکار فنی قابل اجرا، متناسب با اهداف سازمان  و در راستای  بهبود کسب و کار شما را ارائه می کند. نگاه به آینده و سناریو های رشد بلند مدت و کوتاه مدت سازمان از جمله موارد تعیین کننده در راهکار ارائه شده می باشد.

 

مشاوره پیاده سازی هوش تجاری

ما به عنوان مشاور هوش تجاری‌(BI) در کنار شما خواهیم بود، تا بتوانید با ساماندهی انواع منابع اطلاعاتی خود، گزارش‌گیری قابل اعتماد، بروز و قابل استفاده را برای کسب و کارتان انتخاب نمایید. همچنین اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما همیشه به روز و در دسترس هستند، بنابراین می‌توانید بر اساس داده‌های خود بهترین تصمیمات را برای سازمان و کسب و کار خود بگیرید.

مشاوره هوش تجاری‌(BI) چه کمکی به شما می کند؟

• ایجاد شفافیت در فرایندها از طریق پیاده سازی هوش تجاری‌
• بهینه سازی تاثیر هوش تجاری‌(BI) شما
• کاهش هزینه ها با استفاده از راهکارهای هوش تجاری‌(BI) کارآمد
• مدیریت پروژه‌های هوش تجاری‌
• برنامه ریزی آموزشی در راستای توانمندسازی کسب مهارت‌های مورد نیاز افراد تیم‌ پروژه هوش تجاری‌(BI)
• ایجاد داشبورد های استاندارد
• ارائه مسیراستاندارد جهت پیاده سازی هوش تجاری‌(BI) و استفاده از Best-Practice های این حوزه
• استقرار سامانه هوش تجاری

 

پیاده سازی سیستم های هوش تجاری علاوه بر اینکه نیازمند دانش فنی و تجربه کاری می باشد، نیازمند شناخت کامل کسب و کار  و توانایی تحلیل آن ها نیز می باشد. ما با بیش از ۱۰ سال سابقه در حوزه مشاوره و  پیاده سازی سیستم های هوش تجاری‌(BI) در کسب و کار های مختلف، آشنایی کاملی با انواع کسب وکارها را در این حوزه داریم. ما وضعیت فعلی داده‌ها و کسب و کار سازمان شما را بررسی می‌کنیم و در نهایت با استفاده از دانش کسب و کاری و تکنولوژی که داریم راهکار خود برای پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان شما را ارائه خواهیم داد. در ادامه به معرفی برخی از این کسب و کارها می پردازیم .

• سیستم های مالی

بسیاری از شرکت ها برای مدیریت امور مالی و بخش های مرتبط با آن، از نرم افزارهای مالی استفاده می کنند. یکی از برترین نرم افزار های این حوزه سیستم جامع ERP راهکاران از شرکت همکاران سیستم است. ما تجربه پیاده سازی موفق سیستم هوش تجاری در این حوزه را داریم. سیستم های فروش، مالی، انبارداری، تداراکات و منابع انسانی از مهمترین بخش های نرم افزار ERP می باشد..

 

• صنعت بیمه

صنعت بیمه، با توجه به گستردگی فعالیت ها و اطلاعات مربوطه نقش تحلیل داده ها و بدست آوردن اطلاعات مفید بسیار کاربردی می باشد.

شرکت های بیمه ای با استفاده از هوش تجاری می‌توانند، الگوریتم‌های پیش‌بینی را برای تخمین هزینه‌های خسارت و درآمد و تحلیل رفتاری مشتریان خود  بکار ببرند. این الگوریتم‌ها به شرکت‌های بیمه کمک می‌کنند تا هوشمندانه‌ترین تصمیمات را بگیرند.

 

• سامانه های تحلیل اطلاعات بورسی

جمع آوری اطلاعات بروز سهام های بورسی یکی از پرچالش ترین بخش های این حوزه است. دیتاهای حوزه بورسی در قالب اطلاعات تکنیکال و فاندامنتال است. که هریک در جایگاه خود دارای شاخص های تخصصی می باشد.

با پیاده سازی سیستم هوش تجاری‌(BI) بورسی، امکان تصمیم گیری سریع  و آنی با توجه به الگوریتم ها و شاخص های موردنظر امکان پذیر می باشد.

 

یک سیستم هوش تجاری خوب لازم است ویژگی های زیر را داشته باشد:

• قابلیت جمع آوری و تجمیع داده ها: اطلاعات از منابع مختلف جمع آوری و تجمیع شود.
• تحلیل پویا: اطلاعات را به صورت لحظه ای مشاهده و تحلیل کند.
• قابلیت پیش بینی: سیستم هوش تجاری لازم است از الگوریتم های پیش بینی بروز استفاده کند.
• دسترسی آسان: لازم است دسترسی آسان و سریع برای کاربران فراهم گردد.
• قابلیت تصویرسازی: برای نمایش داده ها به صورت قابل فهم و جذاب، از ابزارهای تصویرسازی مناسب استفاده کند.
• امنیت: باتوجه به اهمیت اطلاعات، لازم است از روش های پیشرفته امنیتی برای حفظ اطلاعات استفاده کند.

 

فایدۀ مهم هوش تجاری برای کسب و کار شما :

• به راحتی می‌توانید گزارشات سریع تهیه کنید
• به تصمیمات سریع و هوشمندانه شما کمک می‌کند
• بهره‌وری شرکت شما را زیاد می‌کند
• سرعت بخشیدن به بازگشت سرمایه
• کاهش هزینه‌های نیروی انسانی

پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان مراحل مختلف دارد. هریک از مراحل در جایگاه خود دارای اهمیت است و در موفقیت پروژه هوش تجاری‌(BI) تعیین کننده می باشد.

• فاز شناخت – بررسی اهداف سازمان از پیاده سازی هوش تجاری و شناسایی فرایند ها و سیستم های نرم افزاری
• ممیزی و جمع آوری داده ها – در تمام مراحل دیتا نقش اساسی دارد. داده های خود را جمع آوری و پاک سازی کرده و همچنین صحت سنجی کنید.

در این مرحله نیاز دارید تا انبار داده یا Datawarehouse راه اندازی کنید تا تمامی داده ها در مکانی واحد گردآوری شوند.

• ایجاد و بررسی شاخص ها

موردی بسیار مهم در راه تحلیل اطلاعات سازمان، شاخص یا KPI می باشد. شاخص کلیدی عملکرد یا Key Performance Indicators  روشی است که به شما میزان خوب بودن را نشان می دهد. برای همین اهمیت دارد KPIهای خود را به درستی تعریف نمایید.

 

• تشخیص ابزار مناسب برای پیاده سازی هوش تجاری‌(BI)

امروزه ابزار های متنوعی از جمله Power BI، Tibco، IBM و Tableau برای پیاده سازی هوش تجاری وجود دارد. اما شرکت هایی که قصد پیاده سازی هوش تجاری را دارند ابزاری را انتخاب می کنند که هم قدرت و توانایی لازم را داشته باشد، هم برای کاربر عادی پیچیدگی نداشته باشد. 

ابزار های Self Service BI از جمله نرم افزارهایی است که با کمترین پیچیدگی امکان پیاده سازی هوش تجاری در سطح معمولی را فراهم میکند. البته ابزارهای Self Service BI برای همه پروژه ها مناسب نیست و درصورتی که شناخت و تحلیل مناسبی انجام نشده باشد، قطعا منجر به شکست پروژه می شود.

 

تکنولوژی‌هایی مورد نیاز برای پروژه هوش تجاری‌(BI)

باتوجه به فراگیری هوش تجاری در دنیای امروز، تکنولوژی های متعددی جهت پیاده سازی آن وجود دارد. هر یک این تکنولوژی ها مزایا و معایب خود را دارد. پیاده سازی مفهوم هوش تجاری دارای مراحل زیادی است که در هر مرحله از ابزار های اختصاصی آن استفاده می شود. این ابزارها در برخی موارد داری پیوستگی و ارتباطات ی می باشند و مجموعه ابزاری کارایی لازم را دارد که بتواند کلیه مراحل شما را از جمع آوری اطلاعات تا نمایش داشبورد ها با بهترین شرایط پیاده سازی کند. ما در طراحی و تولید پروژه های هوش تجاری‌(BI) از بروزترین و بهترین ابزارها و زبان‌های برنامه نویسی استفاده میکنیم. در ادامه ابزارهایی که در پیاده سازی پروژه های هوش تجاری‌(BI) استفاده می شود را بررسی میکنیم.

پیشنهاد ما در پیاده سازی پروژه های هوش تجاری  استفاده از محصولات شرکت مایکروسافت است. شرکت مایکروسافت به عنوان بزرگترین شرکت نرم افزاری جهان، مجموعه کاملی را در حوزه  هوش تجاری دارد.

 

• بانک اطلاعاتی:

 در پروژه هوش تجاری، بانک اطلاعاتی یکی از مهمترین بخش های می باشد. بانک اطلاعاتی در این پروژه باید کاملا حرفه‌ای و دارای سرعت و امنیت  بالایی باشد. با انتشار نسخه های جدید SQL Server   قابلیت‌های جدیدی به آن در حوزه‌های مختلف اضافه می گردد.

• ابزار های ETL اطلاعات

ابزارهای ETL مخفف Extract, Transform, Load هستند. این ابزارها در فرآیند جمع آوری، تبدیل و بارگذاری داده ها به کار می روند. در فرآیند Extract، داده ها از منابع مختلفی مانند پایگاه داده ها، فایل ها، سامانه های CRM و … استخراج می شوند. در قدم بعدی یعنی Transform، داده ها به صورت استاندارد و قابل فهم تحلیل می شوند. در این مرحله، داده ها شامل حذف داده های تکراری، اصلاح خطاها و تبدیل داده ها به قالب مناسب برای مصرف در سیستم های BI می شوند. در نهایت، با استفاده از ابزار Load، داده ها به انباره داده (Data Warehouse) منتقل می شود. نمی‌توان ETL و Data Warehouse را از یکدیگر جدا کرد. در واقع با انجام ETL، تحلیل و طراحی انجام گرفته برای Warehouse به ثمر می‌رسد. از معروفترین ابزارهای ETL می توان به Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) اشاره کرد. با استفاده از ابزارهای ETL، می توانید به راحتی داده های سازمانی خود را جمع آوری و به صورت قابل استفاده در سیستم های هوش تجاری‌(BI) قرار دهید که این کار می تواند فرآیند تصمیم گیری شما را تسریع کند و عملکرد سازمان را بهبود بخشد.

• ابزارهای تحلیل اطلاعات

SSAS (SQL Server Analysis Services) یکی از ابزارهای مهم هوش تجاری‌(BI) شرکت مایکروسافت است که برای تحلیل داده‌ها و ساختن مدل‌های چند بعدی به کار می‌رود. با استفاده از SSAS، می‌توانید از داده‌های پایگاه داده SQL Server خود در قالب یک مدل چند بعدی استفاده کنید تا به راحتی بتوانید به تحلیل دقیق‌تر و پویاتر داده‌ها بپردازید.

با استفاده ازSSAS، می‌توانید مدل‌های OLAP (Online Analytical Processing) را برای تحلیل داده‌های خود ایجاد کنید. این مدل‌ها به صورت چند بعدی هستند و به شما اجازه می‌دهند تا داده‌های خود را با استفاده از بعد‌های مختلف (مثلاً زمان، محصول یا مکان) مرتب سازی کنید و درک بهتری از داده‌های خود پیدا کنید.

پیاده سازی مدل های تحلیلی SSAS به دو صورت  مدل‌Tabular (جدولی) و‌Multidimensional (چندوجهی) پیاده سازی می شود.

در SSAS Multidimensional، داده‌ها در قالب مدل‌های چندبعدی ذخیره می‌شوند، به این صورت که داده‌های حجیم و پیچیده را در فضای چند بعدی سازماندهی می‌کند تا شما بتوانید با استفاده از ابزارهای متنوع و قدرتمند آن، به تحلیل داده‌ها و شناخت بهتر الگوهای پنهان در داده‌ها بپردازید.

در مدل معنایی Tabular، بالاترین مفهوم Database است. مفاهیم مورد استفاده در مدلسازی تبولار بسیار شبیه به مفاهیم Database رابطه‌ای در SQL Server می‌باشند. تبیولار در واقع یک روش مدل سازی رابطه ای است که بسیاری از توسعه دهندگان آن را بصری تر و ساده تر می دانند. در طولانی مدت ، مدل های جدولی آسان تر و مدیریت آنها آسان تر است. مدل تبولار که از سال ۲۰۱۲ توسط مایکروسافت ارائه شده است  و جدید ترین تکنولوژی های مایکروسافت از Column Store  و In-Memory در آن ها بکار گرفته شده است.

هریک از مدل های پیاده سازی مزایا و پیچدگی های خود را دارند و باتوجه موضوع مورد نظر در جایگاه خود استفاده می شوند.

ردیف	ویژگی‌ها	مدل‌سازی چند بعدی (Multidimensional)	مدل‌سازی جدولی (Tabular)
	نوع مدل	مدل بعدی	مدل رابطه ای
	پیچیدگی	پیچیده	ساده
	مدت زمان ایجاد یک Solution	زیاد	کم
	مدت زمان یادگیری	زیاد	کم
	زبان برنامه ‌نویسی	MDX	DAX
	حجم داده‌ها جهت دسترسی و ذخیره‌سازی	چندین ترابایت	چند میلیون رکورد
	ذخیره‌سازی داده‌ها	-MOLAP -ROLAP	– In-Memory -DirectQuery
	فشرده سازی داده‌ها	معمولا تا ۳x	معمولا تا ۱۰x

 

در پایان

همانطور که در دنیای امروز ملاحظه میکند، جهان و جهانیان روز به روز هوشمندتر میشوند و بیش از پیش از سیستم های هوشمند استفاده میکنند. امروزه بسیاری از سیستم های سنتی جای خود را به سیستم های هوشمند داده است و بصورت کامل جایگزین آن ها شده است. در واقع، هوش تجاری به دلیل قابلیت‌های جمع‌آوری، تحلیل و نمایش داده‌های بزرگ و پیچیده، ابزاری کارآمد و اساسی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در شرکت‌ها (کسب و کار( است.

بنابراین، جایگزینی هوش تجاری با سیستم‌های سنتی منجر به افزایش کارآیی و کاهش هزینه‌ها خواهد شد. و شرکت‌ها در مقابل رقبا و شرایط بازار رقابتی قوی تر خواهند شد.