ايتنا - چرا باید هوش تجاری برای سازمان‌ها مهم باشد؟

هوش تجاری (BI) واژه‌ای است گسترده که فرآیندها، اسلوب، سنجش‌ها و سیستم‌های کسب‌وکار را در برگرفته و جهت مشاهده، تحلیل و درک بهتر اطلاعات پیرامون پیشینه، عملکرد جاری یا طرح‌های آتی یک سازمان به کار می‌رود.
مردم اغلب از واژه‌هایی نظیر تحلیل تجاری، پشتیبان تصمیم‌گیری و پشتیبان تصمیم‌گیری‌های اجرایی برای تعریف هوش تجاری بهره می‌برند.

هدف از هوش تجاری، کمک به افراد تصمیم‌گیر جهت اتخاذ تصمیمات مناسب و هوشمندانه در راستای پیشبرد درست کسب و‌ کار می‌باشد.
راهکارهای نرم‌افزاری هوش تجاری و نیز نرم‌افزارهای موردی (SaaS) با تسهیل در تجمیع، مشاهده و خرد نمودن داده‌ها، این امر را امکان‌پذیر می‌سازند.

از سویی دیگر، شناسایی روندها و پیامدها تسهیل شده و دیدگاه‌های جدیدی آشکار و اهداف کسب‌و‌کار در پی عملکرد بهینه، محقق می‌گردد.

راهکارهای هوشمندی کسب‌و‌کار، می‌تواند بسیار جامع بوده و یا روی مسائل خاصی نظیر مدیریت عملکرد سازمان، تحلیل هزینه‌ها، بررسی میزان فروش و ... متمرکز گردند.

چرا باید برایمان مهم باشد؟
نتایج پژوهش‌های اخیر گروه SMB –تحت عنوان "راه‌های SMB به سوی مطالعات بازار"- نشان می‌دهد که نظر SMB مبنی براینکه «از داده‌های موجود، دید بهتری به دست بیاوریم» بزرگ‌ترین چالش آنها در زمینه فناوری است.

راهکارهای هوش تجاری می‌تواند این مسئله را با فراهم نمودن چارچوب و ابزارهای اندازه‌گیری و مدیریت اهداف تجاری و نیز هدایت سناریوهای "در صورت وقوع این مسئله، چه خواهد شد" در زمینه ارزیابی اقدامات ممکن، حل‌وفصل نماید.

در سازمان‌های بسیار خرد، اغلب برنامه‌های صفحه گسترده و نیز ابزارهای موردی برای این امر کافی است.
لیکن هنگامی که سازمان‌ها بزرگ‌تر می‌شوند، مقدار داده‌هایی که افراد تصمیم‌گیر بدان نیاز دارند، نیز افزایش می‌یابد: محصولات و خدمات جدید، فروش، بازاریابی و سایر سیستم‌هایی که برای پشتیبانی از این افزایش موردنیاز می‌باشند.

در نتیجه، افراد بیشتری (در بخش‌هایی نظیر فروش، بازاریابی، مالی و ...) درگیر جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل فرآیندها بوده و لازم است به شیوه‌های متفاوتی به داده‌ها بنگرند.

مشکلاتی که در به‌کارگیری صفحه گسترده‌ها رایج است، به شرح ذیل می‌باشد:

• راه‌اندازی و نگهداری از آن، کاری زمان‌بر، فشرده و سخت است. ایجاد مدلی برای یک سازمان، برنامه‌های سازمانی، توزیع و جمع‌آوری اطلاعات از مدیران مختلف، یکپارچه‌سازی صفحه گسترده‌های مختلف و نیز رفع خطای ماکروها و فرمول‌ها، کار بسیار مشکلی است.

• عدم کفایت همکاری و نیز توانایی در بازخورد. صفحه گسترده‌های رومیزی، انفرادی بوده و امکان اشتراک گذاری و به‌روز رسانی لحظه ای داده‌ها را ندارند. بنابراین، فراهم شدن دیدی یکپارچه و دقیق، مشکل خواهد بود.

• در معرض خطا. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که ۲۰ تا ۴۰ درصد از کل صفحه گسترده‌ها، حاوی خطا بوده و هر چه پیچیده‌تر شوند، ضریب نرخ خطا در آنها نیز افزایش خواهد یافت. بدون ممیزی و پیگیری، ممکن است تغییرات و خطاها پنهان مانده و سازمان بر مبنای اطلاعات بد، تصمیم‌گیری نماید.

• تحلیل و گزارش‌دهی ناکافی: جمع‌آوری اطلاعات و سرهم نمودن آنها با صفحه گسترده‌ها، امری طاقت‌فرساست. شاید اطلاعات جزئی که افراد تصمیم‌گیر بدان نیاز دارند، به سختی کسب شده و یا حتی تهیه آن ممکن نباشد.

راهکارهای هوش تجاری، مسیری را در اختیار سازمان‌ها می‌گذارد تا فرآیندهای گزارش‌دهی، تحلیل، تجمیع و یکپارچه‌سازی اطلاعات برای ایشان روان و هموار گردد.

این راهکارها مبتنی بر پایگاه‌های اطلاعاتی یکپارچه بوده تا تمامی افراد درگیر در این فرآیند، دیدی واحد و در لحظه از داده‌ها به‌دست آورند.

بسیاری از این راهکارها، دارای داشبوردهای خویش‌خدمت و ابزارهای گزارش‌دهی بوده تا مشارکت در فرآیندها و نیز مدیریت آنها تسهیل گشته و در زمان، صرفه‌جویی گردد.

چه مواردی را در نظر بگیریم؟
تا همین اواخر، راهکارهای هوشمندی کسب‌و‌کار برای بسیاری از کسب‌و‌کارهای متوسط و کوچک، بسیار گران و البته پیچیده بودند.

اخیراً فروشندگان تمام تلاش خود را به‌کاربسته‌اند تا این راهکارها را ساده‌تر، دردسترس‌تر و البته از نظر قیمت، منطقی‌تر نمایند. به طور مثال:

• راهکارهای هوش تجاری برای موارد خاص. بسیاری از فروشندگان، نرم‌افزارهایی را عرضه نموده‌اند که در زمینه نیازهای تحلیلی مختص یک بخش ویژه یا یک فرآیند خاص متمرکز می‌باشد.

با تمرکز بر روی نیازی خاص، می‌توان راهکارهایی را ارائه نمود که ساده‌تر و مقرون به‌صرفه ترند.

به طور مثال، فروشندگانی مانند Adaptive Planning و Host Analyticsبه طور خاص بر روی مدیریت عملکرد شرکت تمرکز می‌کنند، Cloud۹ Analytics بر روی مدیریت عملکرد فروش متمرکز است،Xactly در زمینه تحلیل‌های جبرانی فروش فعالیت دارد و Rosslyn Analytics تحلیل و مدیریت هزینه‌ها را هدف قرار داده است.

• راهکارهای آماده همراه با هوش تجاری. برخی شرکت‌های نرم‌افزاری بزرگ، بسته‌های جامعی را ارائه می‌دهند که شامل هوش تجاری، انبار داده‌ها و قابلیت‌های تحلیل است، در بسته‌های راهکاری خود تجدید نظر و تلاش نموده‌اند تا بر روی نیازهای مشخص و خاص، تمرکز کنند.

به طور مثال شرکت SAP Business Objects Edge ماژول‌هایی برای برنامه‌ریزی و تثبیت و هم‌چنین برای مدیریت استراتژی و امتیازدهی از طریق کارت‌های امتیاز و شرکت Brist راهکارهای از پیش تعیین شده برای فروش، بازاریابی و مالی ارائه می‌کند.

• تولیدکنندگان «برنامه‌ریزی منابع سرمایه‌ای(ERP)» و «مدیریت ارتباط با مشتری(CRM)» راهکارهای یکپارچه با هوش تجاری را فراهم می‌سازند.

در حال حاضر، بسیاری از فروشندگان ERP و CRM برای کاهش زمان و هزینه و نیز تسهیل در اجرای هوش تجاری -سازگار با سیستم‌های موجود- راهکارهای یکپارچه‌ای ارائه می‌نمایند.

مانند شرکت NetSuite که با شرکت‌های Adaptive Planning و MyDials و Salesforce.com و Xactly همکاری داشته و راهکارهایی را برای مدیریت جبران فروش ارائه می‌دهند.

• راهکارهای هوش تجاری "نرم‌افزارهای موردی (SaaS)" (در صورت نیاز). مدل SaaS، هزینه‌های زیرساختی (در زمینه فناوری اطلاعات) را حذف نموده و به طور چشم‌گیری، مخارج سرمایه‌گذاری آتی را کاهش می‌دهد.

بسیاری از فروشندگان و تولیدکنندگان نرم‌افزار، راهکارهای هوش تجاری خود را از طریق مدل SaaS ارائه می‌دهند.

امروزه، انتخاب‌های گسترده‌تری با توجه به نیازها و بودجه‌های SMB (کسب‌و‌کارهای متوسط و کوچک) وجود دارد.

با این وجود، فروشنده‌ها بازار SMB را به گونه‌های متفاوتی ارزیابی و هدف قرار داده و تفاوت در قیمت، توانایی‌های راهکار و پیچیدگی آن را مشخص می‌نماید.

پس ابتدا با ارزیابی دقیق از نیازهای داخلی خود شروع کرده و سپس با دقت، تحقیق و ارزیابی کنید که چگونه پیشنهادات مختلف، منطبق بر نیازها و محدودیت‌های سازمان شما است.

بسیاری از فروشندگان، امکان دسترسی به نسخه‌های رایگان، آزمایشی، نمایشی و غیره را فراهم نموده تا راحت‌تر بتوانید بررسی نمایید که این راهکار خاص، نیازهای شما را برآورده می‌سازد یا خیر.

با صرف زمانی بیشتر برای ارزیابی آینده، انتخاب‌هایتان را مقایسه و ارزشیابی کنید.

بدین ترتیب احتمال انتخاب راهکاری مناسب -که نیازهایتان را برآورده و بیش از نیاز و بودجه تان نباشد- را بالا می برید.