هوش تجاری درذات‌خود یک مزیت ساده و اصلی دارد. نرم‌افزار هوش تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده و اطلاعات برای جواب‌دادن به سؤال‌های اساسی و مهم یک کسب‌وکار استفاده کنند.
به زبان ساده bi پرسش‌هایی که مدیران با آن مواجه می‌شوند را پاسخ می‌دهد و به آنها در دوراهی تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
شاید این موضوع در نگاه اول ساده به نظر برسد؛ اما تجربه استفاده از BI به همین سادگی نیست. قرار نیست سیم هوش تجاری را به برق بزنیم و نرم‌افزار جواب سؤال‌های ما را بدهد!
اگرچه نرم‌افزارهای سلف‌سرویس bi فرصت فوق‌العاده‌ای برای کاربران معمولی (business users) به وجود آورده تا هوش تجاری را از نزدیک تجربه کنند؛ اما این موضوع لزوماً به این معنی نیست که هر کسی می‌تواند داشبوردهای به‌دردبخوری بسازد یا تحلیل پیچیده داده را بدون آموزش و تمرین انجام دهد.
کاربر هوش تجاری باید اصول تحلیل داده را بداند تا بتواند اطلاعات به‌دردبخور را از داخل داده‌ها بیرون بکشد.
این موضوع ما را با این سؤال اساسی روبرو می‌کند:
کاربران هوش تجاری چطور از سؤال‌هایی که در مورد کسب‌وکار دارند به تحلیل‌های به‌دردبخور برسند؟ داده را چگونه تحلیل و تصویرسازی کنند که دقیقاً پاسخ سؤال آنها را بدهد؟
توانایی تبدیل یک سؤال تجاری به نمودار یا داشبوردی (مصورسازی) که جواب آن سؤال را بدهد یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها در حوزه کار با داده است.
یادگیری این مهارت برای هر کس که می‌خواهد به‌طورجدی با داده کار کند ضروری است. در این مقاله سعی کرده‌ایم مراحل رسیدن از پرسش تجاری به جواب و نکته‌های مرتبط با آن را بررسی کنیم. با دیکام همراه باشید.
اگر می‌خواهید پاسخ پرسش‌های خود را از تحلیل داده بگیریم ابتدا باید سؤال درست را بپرسیم. معمولاً مشکل از محتوای سؤال نیست مشکل در قالب‌بندی پرسش و نوع پرسیدن است.
نرم‌افزار هوش تجاری نمی‌تواند نتایج و پاسخ‌های کیفی در اختیار ما بگذارد یا از قضاوت شخصی برای سنجیدن وضعیت استفاده کند.
این ابزارها برای نمایش‌دادن سنجه‌ها، KPIها و سایر شاخص‌های عددی که قابل شمردن و اندازه‌گیری هستند استفاده می‌شوند. در نتیجه کاربر باید سؤالاتی را بپرسد که بتوان با یک شاخص و متریک به آن پاسخ داد و نیاز به ارزیابی ارزشی و کیفی نداشته باشد.
برای مثال اساسی‌ترین پرسشی که درباره یک کسب‌وکار داریم چیست؟ اوضاع شرکت من خوب است یا نه؟
یک تحلیلگر(یک انسان، مثلاً مشاور مالی) با نگاه‌کردن به داده‌های مرتبط و استفاده از قضاوت شخصی خود ممکن است به این سؤال پاسخ دهد. اما چنین تحلیلی از عهده یک ابزار هوش تجاری برنمی‌آید.
وقتی می‌خواهیم از هوش تجاری استفاده کنیم باید سؤال را به شکل بچینیم که قابل‌فهم برای BI باشد.معمولاً تحلیلگر هوش تجاری این کار را با اندازه‌گیری شاخص‌ها و KPIهای مرتبط با آن سؤال انجام می‌دهد.
KPI یعنی یک شاخص کلیدی و نشانگر برای یک عملکرد خاص، ایده استفاده از KPI به این حقیقت برمی‌گردد که یک سنجه یا متریک باوجودآنکه مقداری عددی است؛ اما به‌عنوان شاخصی برای یک‌روند کیفی در نظر گرفته می‌شود.
مثلاً وضع سلامتی یک کسب‌وکار ممکن است با چند سنجه مختلف مثل درآمد، نرخ تبدیل مشتری، سوددهی و… اندازه‌گیری شود. وقتی این متریک‌ها را اندازه می‌گیریم عملکرد را اندازه گرفته‌ایم.
به‌جای پرسیدن سؤالاتی مثل ” اوضاع شرکت من خوب است یا نه؟” باید KPI یا متریک‌هایی که برای پاسخ به آن سؤال مهم هستند را شناسایی و آنها را اندازه بگیریم. البته KPIها برای هر کسب‌وکار متفاوت هستند و به همین دلیل داشتن شم تجاری خوب به شما در ساخت داشبورد و گزارش و تحلیل داده کمک می‌کند.
بعضی شرکت‌ها ممکن است فقط به خالص درآمد توجه کنند درحالی‌که شرکت‌های دیگر به مجموعه‌ای از KPI هل نیاز دارند تا سلامت کسب‌وکار خود را بسنجند.
با استفاده از KPI می‌توانید سؤال‌های اساسی یک کسب‌وکار مثل ” وضع شرکت چطور است” را به یک جریان عملی و پاسخگو از اطلاعات مثل:
” روند رشد درآمد چطور است؟” یا ” نرخ تبدیل لید به مشتری چقدر است؟” تبدیل کنید
روشی که در بالا گفته شد به درک حداقلی کاربر از شاخص‌ها و معنای آنها برای یک کسب‌وکار نیاز دارد. بعضی از اوقات درک معنی تغییر در یک KPI سخت است بعضی از متریک‌ها مثل درآمد معنی واضحی دارند؛ اما شاخص‌های دیگر ممکن است به همین سادگی نباشند.
کاربر باید خودش قضاوت کند که معنی یک متریک چیست و مهم‌تر از آن اینکه در مقابل تغییر در یک شاخص چه کاری باید انجام بدهد.
بعد از اینکه کاربر فهمید چه می‌خواهد و پرسش درست را انتخاب کرد باید ببینیم چطور می‌توان با استفاده از داده به آن سؤال جواب داد. بعضی وقت‌ها پاسخ خیلی ساده است و بعضی‌اوقات تحلیل داده بسیار پیچیده می‌شود.
اول قدم در این فرایند انتخاب داده‌ای است که برای تحلیل استفاده می‌شود. کاربر باید حواسش باشد که
مثلاً اگر می‌خواهیم داده‌های مالی را تحلیل کنیم باید ابزار BI را به نرم‌افزار حسابداری متصل کنیم یا به‌صورت دستی داده را آپلود کنیم. باید مطمئن بشویم که از داده درست استفاده می‌کنیم.
داده باید به صورتی انتقال داده شود که بهترین نتیجه را به ما بدهد. انتقال داده مبحث پیچیده‌ای است. ولی فعلاً در همین حد کفایت می‌کند که بگوییم انتقال داده بخش حیاتی این کار است.
بعد از جمع‌آوری و انتقال داده وقت تحلیل‌کردن آن می‌رسد. در بسیاری از موارد تحلیل داده آسان است. مثلاً اگر بخواهیم روند دریافت عایدی را بررسی کنیم خیلی ساده در یک نمودار رابطه بین درآمد و زمان را نشان می‌دهیم.
در شرایط دیگر ممکن است تحلیل‌های پیچیده‌تری نیاز باشد. مهم است که پرسش درست را بدانیم، متریک و شاخص‌ها را بشناسیم و بدانیم که یک سنجه چطور باید بیان بشود تا بهترین جواب را به ما بدهد. این مهارتی است که به آموزش و تمرین نیاز دارد تا کاربران بتوانند موارد استفاده پیچیده‌تر را یاد بگیرند.
مصورسازی داده آخرین گام در فرایند تحلیل داده است. تحلیلگر باید نمودارها و داشبوردهایی بسازد که بهترین جواب را به سؤالات بدهند و درعین‌حال تجربه کاربری خوبی هم ایجاد بکند.
انتخاب یک نمودار خوب به‌دقت نیاز دارد و کاربر باید آموزش حداقلی برای مصورسازی را ببیند.
توصیه‌های زیر برای کاربرانی است که مصورسازی داده را به‌تازگی شروع کرده‌اند:
استفاده از جذاب‌ترین نمودارها برای نمایش اطلاعات وسوسه‌کننده است خصوصاً برای کاربرانی که از نرم‌افزارهای سلف‌سرویس استفاده می‌کنند. در مقابل این وسوسه مقاومت کنید! اول مطمئن شوید که داشبورد یا نمودار شما خوانا و قابل‌درک است.
بعضی از کاربرها به نمودارهایی آشنا مثل نمودار میله‌ای یا دایره‌ای وابسته می‌شوند. این نمودارها تصویرسازی‌های خیلی کارآمد و خوبی هستند؛ اما ظرافت‌ها و جزئیات گراف‌های تخصصی را ندارند.
آیا داشبوردی که ساخته‌اید واقعاً جواب سؤالات شما را می‌دهد؟ ممکن است در فرایند تحلیل داده و ساخت داشبورد از هدف اولیه منحرف بشوید بنابراین کاری که می‌کنید را مرتب کنترل کنید.
آیا تصویرسازی که می‌بینید یا اعداد روی صفحه قابل‌فهم است؟ جمع‌بندی کلی داشبورد صحیح به نظر می‌رسد؟ اگر آن را به یک فرد غیرمتخصص نشان بدهید می‌تواند درباره وضعیت کسب‌وکار شما نتیجه‌گیری کند؟
