هوش تجاری سلف سرویس (Self service BI)

در دنیای پرشتاب تجارت مدرن، داده‌ها اغلب به عنوان نفت جدید مورد استقبال قرار می‌گیرند. شرکت‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله تعامل با مشتری، معاملات فروش و تجزیه و تحلیل وب سایت جمع‌آوری می‌کنند. با این حال، ارزش واقعی این داده‌ها تنها زمانی قابل باز شدن است که به بینش‌های عملی تبدیل شوند. اینجاست که هوش تجاری سلف سرویس  وارد عمل می‌شود. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که سلف سرویس BI چیست، مزایای آن، و چگونه می‌تواند روش تصمیم‌گیری سازمان‌ها را متحول کند.

هوش تجاری

درک هوش تجاری سلف سرویس

هوش تجاری سلف سرویس به‌گونه‌ای است که امکان دسترسی به داده‌ها به همراه عملکرد تحلیل و ارزیابی اطلاعات سازمان را برای کاربران فراهم خواهد کرد. کاربر به کمک Self-Service BI  قادر به فیلتر، تحلیل و مرتب نمودن تمام اطلاعات موجود در سازمان بدون حضور دانش تخصصی مهندسین فناوری خواهد بود. زیرا فناوری Self-Service BI، همه چیز را برای کاربر جهت تجزیه، تحلیل، نمایش خروجی مناسب و در آخر تصمیم‌گیری فراهم کرده است. از نکات قابل ملاحضه در هوش تجاری سلف سرویس اتکا به قدرت بررسی اطلاعات و دور اندیشی شخص مدیر بوده و نظرات شخصی او در عملکرد آینده سازمان تاثیرگذار خواهد بود.

اجزای کلیدی سلف سرویس BI عبارتند از:

1.دسترسی به داده‌ها: این ابزارها دسترسی آسان به داده‌ها از منابع مختلف، از جمله پایگاه‌های داده، صفحات گسترده و پلتفرم‌های مبتنی بر ابر را فراهم می‌کنند و به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را در زمان واقعی کاوش و تجزیه و تحلیل کنند.

2.آماده‌سازی داده‌ها: ابزارهای سلف سرویس BI اغلب شامل ویژگی‌های آماده‌سازی داده‌ها هستند که به کاربران اجازه می‌دهند بدون تخصص فنی، داده‌ها را تمیز، تبدیل و دستکاری کنند.

3.بصری‌سازی: کاربران می‌توانند نمودارها و داشبوردهای تعاملی را برای بصری داده‌ها ایجاد کنند و شناسایی روندها، الگوها و موارد دورافتاده را آسان‌تر کنند.

4.گزارش Ad Hoc: Self-service BI کاربران را قادر می‌سازد تا گزارش‌های موردی را بر اساس تقاضا تولید کنند و نیاز به گزارش‌های از پیش تعریف شده ایجاد شده توسط IT را کاهش می دهد.

هوش تجاری

مزایای سلف سرویس BI

پیاده سازی سلف سرویس BI در یک سازمان مزایای زیادی را ارائه می‌دهد که می تواند به طور قابل توجهی بر فرآیندهای تصمیم‌گیری و عملکرد کلی کسب و کار تأثیر بگذارد:

1.تصمیم‌گیری سریعتر: سلف سرویس BI زمان لازم برای دسترسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را کاهش می دهد و تصمیم‌گیری سریعتر را امکان پذیر می‌کند. کاربران می‌توانند داده‌های بلادرنگ را بازیابی کنند و گزارش‌ها یا داشبوردها را در عرض چند دقیقه ایجاد کنند، به جای اینکه منتظر IT برای تولید گزارش باشند.

2.کاهش وابستگی به فناوری اطلاعات: با سلف سرویس BI، کاربران تجاری می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها را به طور مستقل انجام دهند و بار روی بخش‌های فناوری اطلاعات کاهش یابد. این به تیم های فناوری اطلاعات اجازه می‌دهد تا روی وظایف استراتژیک‌تری تمرکز کنند.

3.دقت داده بهبودیافته: ابزارهای سلف سرویس BI اغلب شامل ویژگی‌های اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌ها می‌شوند و اطمینان می‌دهند که داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری دقیق و قابل اعتماد هستند.

4.کاوش داده‌های پیشرفته: کاربران می‌توانند داده‌ها را آزادانه‌تر کاوش کنند، روندها و بینش‌هایی را که ممکن است در فرآیندهای گزارش‌دهی سنتی نادیده گرفته شده اند را شناسایی کنند.

5.افزایش همکاری: ابزارهای Self-service BI با اجازه دادن به کاربران برای اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها به راحتی، همکاری بین تیم‌ها را تسهیل می‌کنند. این امر فرهنگ داده محور را در سازمان پرورش می دهد.

6.صرفه جویی در هزینه: با کاهش نیاز به مشارکت فناوری اطلاعات در وظایف معمول تجزیه و تحلیل داده‌ها، سلف سرویس BI می تواند به صرفه جویی در هزینه ها از نظر زمان و منابع منجر شود.

7.مقیاس پذیری: ابزارهای سلف سرویس BI می‌توانند با رشد سازمان مقیاس شوند و مجموعه داده‌های بزرگتر و الزامات تجزیه و تحلیل پیچیده‌تر را تطبیق دهند.

هوش تجاری

نتیجه

هوش تجاری سلف سرویس برای سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از قدرت داده‌های خود هستند، بازی را تغییر می دهد. با توانمندسازی کاربران تجاری برای دسترسی، تجزیه و تحلیل و بصری مستقل داده‌ها، سلف سرویس BI تصمیم‌گیری را تسریع می‌کند، بینش‌های مبتنی بر داده را افزایش می‌دهد و وابستگی به فناوری اطلاعات را کاهش می‌دهد. با این حال، اجرای موفق مستلزم برنامه ریزی دقیق، توجه به کیفیت و امنیت داده ها و تعهد به تقویت سواد داده در سازمان است. از آنجایی که داده‌ها همچنان نقشی محوری در چشم انداز کسب و کار دارند، سلف سرویس BI ابزاری حیاتی برای رقابتی ماندن و چابک ماندن در دنیای داده محور است.

منابع

https://www.techtarget.com

 

نوشتهٔ پیشین
کاربرد چت بات‌ ها در هوش تجاری چیست؟
نوشتهٔ بعدی
تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) چیست؟
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


گوگل با معرفی مدل جدید زبان بزرگ خود (LLM)، Gemini…
گوگل بارد Bard یک چت بات، انقلابی برای هوش مصنوعی…
چگونه یک متخصص BI تبدیل؟ این یک مسیر خطی نیست،…
برنامه Microsoft Power BI خود را به عنوان یک ابزار…
Api‌های POWER BI REST (رابط‎‌های برنامه نویسی برنامه) یک مجموعه…
فهرست