اجزای اصلی هوش تجاری

منابع اطلاعاتی : ستون فقرات موفقیت پروژه های هوش تجاری

برای اجرای موفقیت آمیز یک پروژه هوش تجاری (BI)، بهره گیری از اجزای اصلی این فناوری ضروری است. یکی از مهم ترین این اجزا ، منابع اطلاعاتی یا Data Sources است که به عنوان پایه و اساس هر سیستم هوش تجاری عمل می‌کند. منابع اطلاعاتی نقش کلیدی در جمع آوری، ذخیره و پردازش داده ها دارند و بدون وجود یک سیستم عملیاتی قوی و سازمان یافته ، دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد از هوش تجاری تقریباً غیرممکن است. اگر سازمان شما فاقد سیستم های عملیاتی کارآمد باشد، نمی‌توان انتظار داشت که سیستم BI بتواند به طور معجزه‌آسا عملکرد کسب و کار را بهبود بخشد. بنابراین، اولین گام برای موفقیت در پروژه های هوش تجاری ، اطمینان از دسترسی به منابع اطلاعاتی معتبر و مرتبط با موضوع موردنظر است. این منابع اطلاعاتی باید دقیق، جامع و به‌روز باشند تا بتوانند اطلاعات لازم برای تصمیم گیری های استراتژیک را فراهم کنند.

فرآیند ETL در سیستم های هوش تجاری

در پروژه های هوش تجاری (BI)، فرآیند ETL که مخفف Extract, Transform, Load (استخراج، تبدیل، بارگذاری) است، نقش اساسی و غیرقابل انکاری دارد. داده های موجود در سازمان ها معمولاً در بانک های اطلاعاتی مختلف و سیستم های متنوع ذخیره می‌شوند. برای اینکه این داده ها قابل تحلیل و استفاده در تصمیم گیری های استراتژیک باشند ، باید ابتدا استخراج ، سپس تبدیل ، و در نهایت در یک انباره داده (Data Warehouse) بارگذاری شوند.

1. استخراج (Extract) : در این مرحله ، داده های خام از منابع مختلف مانند سیستم های عملیاتی، پایگاه های داده، فایل های متنی و حتی APIها جمع‌آوری می‌شوند. این داده ها ممکن است به صورت پراکنده و در قالبهای مختلف ذخیره شده باشند، بنابراین استخراج درست و کامل داده ها برای مراحل بعدی ضروری است.
2. تبدیل (Transform) : پس از استخراج داده ها ، مرحله تبدیل آن ها آغاز می‌شود. در این مرحله، داده های خام به فرمتی تبدیل می‌شوند که برای تحلیل و استفاده در انباره داده مناسب باشد. این مرحله شامل فیلتر کردن داده های نامربوط، حذف داده های تکراری، تجمیع داده های مرتبط و استانداردسازی فرمت های مختلف است. برای مثال، واح های مختلف اندازه‌گیری، تاریخ ها و انواع داده ها به یک قالب یکپارچه تبدیل می‌شوند تا در مرحله بعد قابل استفاده باشند.
3. بارگذاری (Load) : در نهایت ، داده های تبدیل‌شده در انباره داده بارگذاری می‌شوند. این مرحله امکان دسترسی سریع و آسان به داده ها را برای تحلیل گران و ابزارهای هوش تجاری فراهم می‌کند. انباره داده یک پایگاه داده بزرگ و متمرکز است که داده های تبدیل‌شده از منابع مختلف در آن ذخیره می‌شود تا بتوانند برای گزارش دهی، تحلیل و استخراج بینش های استراتژیک مورد استفاده قرار گیرند.

انباره داده : زیرساخت حیاتی برای تحلیل های هوش تجاری

انبار داده یا Data Warehouse یک سیستم بانک اطلاعاتی قدرتمند است که به‌عنوان جزئی کلیدی از سیستم‌های هوش تجاری (BI) عمل می‌کند. هدف اصلی انباره داده، جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌های حاصل از سیستم‌های عملیاتی مختلف سازمان‌هاست. این انبار داده‌ها را به‌صورت ساختاریافته و یکپارچه ذخیره می‌کند تا برای تحلیل‌های پیشرفته، گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک مورد استفاده قرار گیرند.
انبار داده‌ها به واسطه کنترل دقیق وظایف مانند ثبت، ایجاد، پاک‌سازی و جستجوی داده‌ها، انتشار فیزیکی داده‌ها را تسهیل می‌کند. داده‌های ذخیره‌شده در انباره داده‌ها شامل اطلاعات کاربری پیچیده‌ای هستند که به‌طور مداوم به‌روز می‌شوند و برای تصمیم‌گیری‌های گسترده و استراتژیک در زمینه‌های خاص استفاده می‌شوند. برخلاف سایر سیستم‌های ذخیره‌سازی، انباره داده‌ها فقط خلاصه‌ای از داده‌ها را ذخیره نمی‌کنند؛ بلکه اطلاعات جاری و تفصیلی را نیز حفظ می‌کنند.

معماری های انباره داده :

1. معماری تک لایه ای : ساده‌ترین نوع معماری است که داده‌ها مستقیماً در یک لایه ذخیره می‌شوند و برای سازمان‌هایی با حجم داده کم مناسب است.
2. معماری دو لایه ای : داده‌ها در دو لایه مجزا ذخیره می‌شوند؛ لایه اول داده‌های خام و لایه دوم داده‌های پردازش‌شده را نگهداری می‌کند.
3. معماری سه لایه ای : این نوع معماری شامل لایه‌های داده‌های عملیاتی، انباره داده و لایه ارائه است و برای سازمان‌های بزرگ با داده‌های پیچیده و نیاز به تحلیل‌های پیشرفته مناسب است.
4. معماری ترکیبی: این معماری شامل ترکیبی از ساختارهای لایه‌ای مختلف است و به‌منظور ارائه انعطاف‌پذیری بیشتر و توانایی پردازش داده‌ها در سطوح مختلف به کار گرفته می‌شود.

چهار ویژگی معروف انباره داده :

1. موضوع‌گرا (Subject-Oriented) : انباره داده‌ها بر اساس موضوعات خاص سازماندهی می‌شوند، به‌طوری‌که داده‌ها به‌جای تمرکز بر روی فرآیندها، بر روی مباحث کلیدی کسب‌وکار متمرکز می‌شوند.
2. غیر فرار (Non-Volatile) : داده‌ها پس از ورود به انباره داده‌ها تغییر نمی‌کنند؛ هرگونه تغییر یا به‌روزرسانی به‌عنوان رکورد جدید ذخیره می‌شود.
3. یکپارچگی (Integrated) : داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری و با فرمت‌های متفاوت یکپارچه می‌شوند تا قابلیت تحلیل داشته باشند.
4. تغییرپذیری در زمان (Time-Variant) : انباره داده‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که اطلاعات تاریخی را به‌طور دقیق نگهداری کنند و امکان تحلیل روندها را فراهم سازند.

تحلیل OLAP : کلید دستیابی به بینش‌های عمیق در هوش تجاری

تحلیل OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین) یکی از ابزارهای قدرتمند در هوش تجاری است که به شما امکان می‌دهد دا ه‌ها را به‌صورت چندبعدی تحلیل کنید. برای انجام این تحلیل‌ها، نیاز به یک بانک اطلاعاتی خاص با ساختار مکعبی (Cube) دارید که بتواند داده‌ها را به‌صورت چندبعدی سازمان‌دهی کند. این مکعب‌ها به شما اجازه می‌دهند تا داده‌ها را از زوایای مختلف مشاهده و تحلیل کنید و به این ترتیب، بینشهای پیچیده و مفیدی از داده های سازمان به دست آورید.
با استفاده از ساختار مکعبی در OLAP، شما می‌توانید به سادگی داده‌ها را جمع‌آوری، مقایسه و تحلیل کنید. برای مثال، می‌توانید فروش محصولات در مناطق جغرافیایی مختلف یا تغییرات فروش در طول زمان را بررسی کنید. این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به سادگی به تحلیل‌های پیچیده و چندبعدی دست یابند، از جمله تحلیل روندها، شناسایی الگوها، و انجام پیش‌بینی‌های دقیق.

داده کاوی: کشف دانش پنهان از میان انبوه داده ها

داده‌کاوی (Data Mining) یکی از مؤلفه‌های حیاتی در پروژه‌های هوش تجاری (BI) است که به شما کمک می‌کند تا از میان حجم عظیمی از داده‌ها، اطلاعات ارزشمند، الگوها، و روابط پنهان را استخراج کنید. این فرآیند با تحلیل داده‌های موجود، به کشف الگوهای تکرارپذیر، همبستگی‌ها و پیش‌بینی‌های قابل‌اعتماد می‌پردازد که می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار نقش بسزایی داشته باشند.

داده‌کاوی از تکنیک‌های متنوعی همچون تحلیل‌های آماری، یادگیری ماشینی، و الگوریتم‌های مختلف برای شناسایی روندها و الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده می‌کند. به عنوان مثال، یک شرکت خرده‌فروشی ممکن است از داده‌کاوی برای تحلیل رفتار خرید مشتریان خود استفاده کند و بر اساس این تحلیل‌ها، تبلیغات هدفمند یا پیشنهادهای خرید شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا رقابت‌پذیری خود را افزایش دهند و با دقت بیشتری به نیازهای مشتریان پاسخ دهند.

مراحل طراحی داشبورد مدیریتی و داده‌کاوی در پروژه های هوش تجاری

یکی از موثرترین ابزارهای هوش تجاری (BI) برای نمایش گزارشات و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در سازمان‌ها، Microsoft Power BI است. این نرم‌افزار قدرتمند نه تنها امکان طراحی داشبوردهای مدیریتی ساده و پیشرفته را فراهم می‌کند، بلکه قابلیت نمایش گزارش‌ها بر روی موبایل و صفحات وب را نیز دارد. یادگیری Power BI برای افرادی که تسلط خوبی بر اکسل دارند، بسیار ساده است و می‌تواند به عنوان ابزاری کارآمد در تحلیل داده‌های سازمانی مورد استفاده قرار گیرد.

در پروژه‌های هوش تجاری، تمرکز اصلی بر تحلیل داده‌های تاریخی و جاری است؛ اما برای رسیدن به سطح پیشرفته‌تری از تحلیل مانند پیش‌بینی و داده‌کاوی (Data Mining)، نیاز به بلوغ سازمانی و اجرای پروژه‌های جامع‌تر داریم. مدل‌های داده‌کاوی همچون CRISP-DM و ASUM از جمله شناخته‌شده‌ترین و معتبرترین مدل‌های این حوزه هستند که در فرآیند داده‌کاوی و حل مسائل پیچیده به کار می‌روند.

مدل CRISP-DM که مختصر عبارت (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) میباشد ، که یکی از پراستفاده‌ترین مدل‌های داده‌کاوی است، فرآیند حل مسئله را به شش فاز اصلی تقسیم می‌کند:

1. درک کسب‌وکار (Business Understanding) : در این فاز، تیم پروژه به درک عمیقی از مسئله، اهداف و نیازهای مشتری از دیدگاه کسب‌وکار می‌رسد.
2. درک داده‌ها (Data Understanding) : در این مرحله، داده‌های قابل دسترس شناسایی و ارزیابی می‌شوند. داده‌ها ممکن است درون‌سازمانی یا برون‌سازمانی باشند. سپس با توجه به داده‌های موجود، مسئله اصلی تعدیل می‌شود تا اطلاعات بهینه برای حل آن فراهم شود.
3. آماده‌سازی داده‌ها (Data Preparation) : در این فاز، داده‌ها برای مدل‌سازی آماده می‌شوند. اقداماتی مانند انتخاب ویژگی‌های مهم، یکپارچه‌سازی اطلاعات از منابع مختلف، و پاک‌سازی داده‌ها در این مرحله انجام می‌شود. وجود انبار داده از پیش آماده شده می‌تواند به سرعت اجرای کار کمک کند.
4. مدل‌سازی (Modeling) : تیم داده‌کاوی در این فاز تکنیک‌های مدل‌سازی مناسب را انتخاب می‌کند و پارامترهای لازم را تنظیم می‌کند. در صورت نیاز، ممکن است داده‌های آماده‌شده مورد تغییر قرار گیرند تا مدل‌سازی دقیق‌تری انجام شود.
5. ارزیابی (Evaluation) : مدل‌های ایجادشده مورد ارزیابی قرار می‌گیرند تا کیفیت و کارایی آن‌ها بررسی شود. اگر مدل انتخابی برای حل مسئله مناسب نباشد، فرآیند از ابتدا شروع می‌شود.
6. استقرار (Deployment) : در این مرحله، نتایج مدل‌سازی به کارفرما ارائه می‌شود. این فاز می‌تواند شامل گزارش‌های غنی و قابل فهم یا یک سیستم نرم‌افزاری باشد که مشتری قادر به استفاده از آن به صورت مکرر باشد.

اجزای اصلی هوش تجاری (BI) شامل مجموعه‌ای از ابزارها و فرآیندهایی است که داده‌های خام را به اطلاعات معنادار و قابل استفاده تبدیل می‌کند. این اجزا شامل منابع داده، فرایند ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری)، انبار داده، ابزارهای تحلیل مانند OLAP، و تکنیک‌های داده‌کاوی می‌باشند. منابع داده، اطلاعات لازم را تأمین می‌کنند؛ ETL این داده‌ها را به شکل مناسب در انبار داده ذخیره می‌کند؛ سپس، از ابزارهای تحلیل برای بررسی و گزارش‌گیری استفاده می‌شود. در نهایت، داشبوردها و گزارش‌های BI به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک بهتری بگیرند و عملکرد کسب‌وکار را بهبود بخشند.