هوش تجاری سلف سرویس (self service BI) چیست؟

به طور خلاصه، هوش تجاری سلف سرویس به شما این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به دانش فنی و تخصصی، به داده‌های سازمان خود دسترسی داشته باشید، آنها را تجزیه و تحلیل کنید و داشبوردهای بصری و تعاملی برای خود بسازید.

بر اساس آمار اعلام شده از سایت معتبر IDC سازمان‌ هایی که از هوش تجاری سلف سرویس استفاده می‌کنند، ۱۴% سودآوری بیشتری دارند.

هوش تجاری سلف سرویس (Self-Service BI) رویکردی نوین در دنیای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که به کاربران غیرفنی و بدون نیاز به دانش تخصصی، امکان دسترسی، کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را به صورت مستقیم و بدون وابستگی به تیم‌های IT و متخصصان هوش تجاری می‌دهد حتی اگر زمینه‌ای در تجزیه و تحلیل آماری، هوش کسب و کار یا داده کاوی ندارند.

چرا هوش تجاری سلف سرویس؟

تا سال ۲۰۲۵، ۷۰% از سازمان‌ها از هوش تجاری سلف سرویس استفاده خواهند کرد. ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری به کاربران اجازه می‌دهد تا فیلتر کردن، مرتب سازی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها را بدون درگیر کردن تیم‌های هوش تجاری و IT سازمان انجام دهند.

• سرعت و چابکی: به جای انتظار برای گزارش‌های دوره‌ای، می‌توانید در هر زمان و هر مکانی به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی داشته باشید.
• توانمندسازی: دیگر نیازی به اتکا به متخصصان IT برای تجزیه و تحلیل داده‌ها نیست. خودتان می‌توانید با ابزارهای ساده و بصری، به اطلاعات مورد نیاز خود دست پیدا کنید.
• کاهش هزینه‌ها: با حذف نیاز به متخصصان IT برای تهیه گزارش‌ها، می‌توانید در هزینه‌های خود صرفه‌جویی کنید.
• بهبود تصمیم‌گیری: با دسترسی به اطلاعات دقیق و به‌روز، می‌توانید تصمیمات آگاهانه‌تر و دقیق‌تری برای کسب و کار خود اتخاذ کنید.

هوش تجاری سلف سرویس: داشبوردهای مدیریتی در دستان شما!

هوش تجاری سلف سرویس می‌تواند تا ۳۰% از زمان صرف شده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها را کاهش دهد. تصور کنید به جای اتکا به گزارش‌های حجیم و پیچیده، بتوانید با چند کلیک ساده، به اطلاعات مورد نیاز خود برای تصمیم‌گیری‌های دقیق و سریع دست پیدا کنید. دنیای هوش تجاری سلف سرویس (Self-Service BI) این امکان را برای شما فراهم می‌کند.

هوش تجاری سلف سرویس همچنین می تواند برای ارزیابی اثربخشی برنامه های ارزیابی ۳۶۰ درجه استفاده شود. به عنوان مثال، می توان از داده های هوش تجاری سلف سرویس برای ردیابی تعداد دفعاتی که افراد از ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس استفاده می کنند و همچنین برای ردیابی انواع تجزیه و تحلیل هایی که انجام می دهند استفاده کرد. این اطلاعات می تواند برای تعیین اینکه آیا برنامه های ارزیابی ۳۶۰ درجه منجر به بهبود مهارت های هوش تجاری سلف سرویس می شوند یا خیر، استفاده شود.

مزایای هوش تجاری سلف سرویس:

• دسترسی آسان به داده‌ها: به جای جستجوی اطلاعات در میان انبوه داده‌ها، می‌توانید به راحتی به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی داشته باشید.
• تجزیه و تحلیل بصری: با استفاده از نمودارها و چارت‌های بصری، می‌توانید به سرعت و به آسانی داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید.
• داشبوردهای تعاملی: داشبوردهای خود را به گونه‌ای بسازید که بتوانید به راحتی با آنها تعامل داشته باشید و اطلاعات مورد نیاز خود را استخراج کنید.
• به اشتراک‌گذاری آسان: به راحتی می‌توانید داشبوردها و گزارش‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.
• افزایش سرعت و چابکی در تصمیم‌گیری: با حذف واسطه‌ها و وابستگی به تیم‌های IT، کاربران می‌توانند به سرعت و به صورت خودکار به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کرده و گزارش‌ها و داشبوردهای مدیریتی خود را بسازند.
• کاهش هزینه‌ها: با استفاده از ابزارهای سلف سرویس BI، نیاز به استخدام متخصصان هوش تجاری و IT به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.
• افزایش تعامل و مشارکت کاربران: سلف سرویس BI به کاربران این امکان را می‌دهد که به طور مستقیم با داده‌ها تعامل داشته باشند و در فرآیند تصمیم‌گیری نقش فعال‌تری داشته باشند.
• بهبود فرهنگ داده‌محور در سازمان: با استفاده از سلف سرویس BI، فرهنگ استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری در سطوح مختلف سازمان نهادینه می‌شود.

اجزای کلیدی هوش تجاری سلف سرویس:

• دسترسی به داده‌ها: ابزارهای سلف سرویس BI به کاربران امکان می‌دهند تا به داده‌ها از منابع مختلف، مانند پایگاه‌های داده، صفحات گسترده و پلتفرم‌های مبتنی بر ابر، به صورت مستقیم و بدون نیاز به تخصص فنی دسترسی پیدا کنند.
• آماده‌سازی داده‌ها: این ابزارها شامل ویژگی‌هایی برای تمیز کردن، تبدیل و دستکاری داده‌ها هستند تا کاربران بتوانند به راحتی با آنها کار کنند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: ابزارهای سلف سرویس BI به کاربران امکان می‌دهند تا از طریق تکنیک‌های مختلفی مانند فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه بندی و تجزیه و تحلیل آماری، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند.
• بصری‌سازی داده‌ها: ابزارهای سلف سرویس BI به کاربران امکان می‌دهند تا داده‌ها را به صورت نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های تعاملی بصری‌سازی کنند تا به راحتی بتوانند روندها، الگوها و موارد استثنایی را در داده‌ها شناسایی کنند.

موارد استفاده:

• بازاریابی: تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، سنجش اثربخشی کمپین‌های بازاریابی، پیش‌بینی تقاضا
• فروش: تجزیه و تحلیل عملکرد تیم فروش، شناسایی فرصت‌های جدید فروش، پیش‌بینی فروش
• مالی: تجزیه و تحلیل وضعیت مالی، پیش‌بینی جریان نقدی، مدیریت ریسک
• عملیات: تجزیه و تحلیل راندمان عملیاتی، شناسایی گلوگاه‌ها، بهبود فرآیندها
• منابع انسانی: تجزیه و تحلیل نرخ ترک شغل، برنامه‌ریزی نیروی انسانی، توسعه و آموزش

هوش تجاری سنتی در مقابل هوش تجاری سلف سرویس

با ابزارهای سنتی هوش کسب و کار، دانشمندان داده‌ها و تیم‌های IT کنترل دسترسی به داده‌ها را کنترل می‌کنند. کاربران درخواست گزارش جدید و لیستی از الزامات تجاری را ارائه می‌دهند؛ هنگامی که پروژه تایید می‌شود – که می‌تواند هفته‌ها طول بکشد – داده‌ها استخراج، تبدیل و بارگذاری شده تبدیل به یک انبار داده عملیاتی می‌شوند. تیم IT یا هوش تجاری سپس گزارش یا داشبورد را تولید می‌کند.

برعکس، یک معماری هوش تجاری سلف سرویس توسط افرادی که ممکن است تکنیکال نباشند استفاده می‌شود؛ بنابراین، ضروری است که رابط کاربری (UI) برای نرم افزار تجزیه و تحلیل خودآموزی بصری باشد. داشبورد و ناوبری کاربر پسند باید به نیازهای هر دو کاربر گاه به گاه (کسانی که ممکن است نیاز به دسترسی به داده‌ها دارند اما گزارش‌های تولید نکنند) و کاربران قدرت (بیشتر کاربران هوشمند، مسئول دسترسی نهفته و تجزیه و تحلیل داده‌ها، بلکه گزارش‌های متفاوتی) در حالت ایده آل، باید آموزش داده شود تا به کاربران کمک کند تا درک کنند که چه اطلاعاتی در دسترس هستند و چگونه اطلاعات را می‌توان برای تصمیم گیری‌های مبتنی بر داده‌ها برای حل مشکلات کسب و کار مورد پرسش قرار داد.

هنگامی که بخش فناوری اطلاعات ،انبار داده‌ها و داده‌ها را که سیستم هوش تجاری را پشتیبانی می‌کند ایجاد کرده است. کاربران تجاری باید بتوانند داده‌‌ها را پرس و جو کرده و گزارش‌های شخصی را با کمی تلاش ایجاد کنند.

انتخاب ابزار Self Service BI:

• سهولت استفاده: رابط کاربری ابزار باید ساده و بصری باشد تا کاربران غیرفنی به راحتی بتوانند با آن کار کنند.
• قابلیت‌های تجزیه و تحلیل: ابزار باید طیف وسیعی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را ارائه دهد تا کاربران بتوانند نیازهای خود را برآورده کنند.
• قابلیت‌های بصری‌سازی: ابزار باید امکان بصری‌سازی داده‌ها را به صورت نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های تعاملی ارائه دهد.
• قابلیت ادغام: ابزار باید با سایر سیستم‌های موجود در سازمان، مانند CRM، ERP و پایگاه‌های داده، ادغام شود.

مزایا و چالش‌ها

فعال کردن کاربران نهایی به منظور تصمیم گیری براساس درخواست‌های خود و تجزیه و تحلیل‌ها، تیم هوش تجاری و IT سازمان را از ایجاد اکثر گزارش‌ها آزاد می‌کند. آن‌ها می‌توانند بر روی کارهای دیگر تمرکز کنند که به سازمان کمک می‌کند تا به اهداف خود برسد.

افزایش چابکی و کارایی می‌تواند پس از آن به کاربران کسب و کار کمک کند و ادارات سریعا به بینشی مفید از اطلاعات برسند. علاوه بر این، در حالی که Self Service BI تشویق کاربران به تصمیم گیری در مورد داده‌ها به جای شهود می‌شود. دسترسی به داده‌های آن فراهم می‌شود، در صورت عدم وجود یک سیاست حاکمیت داده، مشکلات به وجود می‌آید، نظیر تحلیل نادرست و گزارش دهی نامناسب.

در میان سایر موارد، سیاست باید معیارهای کلیدی برای تعیین موفقیت را تعیین کند. چه پروسه‌هایی باید برای ایجاد و به اشتراک گذاری گزارش‌ها، چه امتیازاتی برای دسترسی به اطلاعات محرمانه و نحوه حفظ کیفیت، امنیت و حفظ حریم خصوصی مورد نیاز باشد.

هوش تجاری سلف سرویس، آینده تجزیه و تحلیل داده‌ها:

با توجه به مزایای قابل توجهی که هوش تجاری سلف سرویس ارائه می‌دهد، انتظار می‌رود که استفاده از این ابزارها در سال‌های آینده به طور قابل توجهی افزایش یابد. سلف سرویس BI به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌ها به طور موثرتری برای تصمیم‌گیری، افزایش چابکی و بهبود عملکرد خود استفاده کنند.

Self Service BI برای چه کسانی مناسب است؟

این هوش تجاری برای همه افراد در سازمان، از مدیران ارشد تا کارکنان خط مقدم، مفید است. این ابزار به افراد در سطوح مختلف سازمان کمک می‌کند تا به اطلاعات مورد نیاز خود برای انجام وظایفشان به طور موثرتر دست پیدا کنند.

کلیک سنس (qlikSence) نیز از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری (self service BI) مطرح در سال‌های اخیر می‌باشند.