چالش‌های پیاده سازی هوش تجاری

کیفیت و کامل بودن داده‌ها مهم‌ترین فاکتورها در موفقیت راهکارهای BI هستند که برای سازمان ها ضروری است. برای سازمان‌ها حیاتی است که ارزیابی‌های ضروری را برای اطمینان از اعتبار داده ها انجام دهند.

از آنجایی که داده به صورت متفاوتی برای هوش کسب و کار استفاده می‌شود، اگر داده‌ها به صورت مناسبی ارزیابی نشوند، مشکلات کیفیت داده نمایان نخواهد شد. هنگام یک مشکل شناسایی می‌شود و ریشه‌های این مسئله مشخص می‌گردد،  تلاش می‌شود که این مشکل ناشی از کیفیت داده مرتفع گردد.

اجرا نکردن و آموزش ندادن

هر کسب و کاری الزامات خاص خود را دارد، سامانه هوش تجاری یکی از الزامات کسب و کارها است. اما این سامانه نیازمند توانایی‌های خاصی است. نیاز است که نیروهای کاری داشته باشیم که به خوبی آموزش دیده باشند تا بتواند سامانه‌های هوش تجاری را مدیریت نماید اما بسیاری از سازمان‌ها این نیروهای کاری ندارند.

دلایل نبود نیروی اجرایی، متفاوت و متنوع است. این مورد نیازمند آموزش اضافه در بخش های مختلف مدیریت داده است. سازمان‌ها می‌بایست بر درک دارایی‌های خود تمرکز کنند. باید بدانند که چرا به سرویس‌های BI نیاز دارند؟ و بدانند که مزایای راهکار هوش تجاری چیست؟ مهم‌ترین آموزشی که نیاز دارند یادگیری کار کردن با ابزار BI که انتخاب کرده‌اند.

یکپارچه‌سازی هوش تجاری در بین کاربران تمامی گروه‌ها

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها داشتن ابزار یکپارچه هوش تجاری است که شامل حاکمیت مرکزی، امنیت و مدیریت همه کاربران در داخل و خارج سازمان است. سامانه هوش تجاری نمودار همه این موارد را به همراه دارد.

هدف گذاری‌های بزرگ با یک تیم مرکزی

یکی دیگر از چالش‌هایی که سازمان‌ها با آن مواجه می‌شوند، نبود تیم مرکزی است. نبود چنین تیمی به این معناست که نیازها به خوبی بررسی نمی‌شوند و برخی از موارد مهم نادیده گرفته می‌شوند که موجب شکست پروژه‌های هوش تجاری خواهد شد.

کار کردن با یک تیم مرکزی موجب موفقیت پیاده سازی BI خواهد شد و موجب بهبود فرایندها و عملکردهای بخش‌های مختلف سازمان خواهد شد. این تیم الزامات هر دپارتمان را تشخیص می‌دهد و یک نقشه راه برای پیاده سازی BI ترسیم می‌کند.

هوش کسب و کار سلف سرویس

توانایی گزارش گیری و تحلیل سلف سرویس در سازمان، چالش بزرگی در پیاده سازی هوش تجاری است. یکی از بزرگترین مشکلات سامانه های قدیمی BI، پیچیدگی آن‌هاست که تنها افراد کمی در شرکت قادر به کار کردن با ابن سامانه‌ها هستند. این مسائل سریعا موجب کند شدن سامانه هوش تجاری و پایین آمدن سرعت ایجاد گزاراشات خواهد شد.

به منظور برطرف کردن این مشکل، سازمان‌ها می‌بایست برای پیاده سازی هوش تجاری سلف سرویس (self service BI) اقدام نمایند و آن را در دسترس کاربران نهایی قرار دهند. در این صورت کاربران به مدل های داده ای که در دیتا مارت‌های سازمان است دسترسی دارند و می‌توانند گزارشات را با توجه به مژرها، KPI ها و ستون‌های محاسباتی مورد نیاز خود بسازند.

بالابردن ارزش با soft serve bi

برخلاف هوش تجاری سلف سرویس، soft serve bi به کابران اجازه نمی‌دهد که به داده های انبار داده دسترسی داشته باشند و آن‌ها را دستکاری کنند. آن‌ها تنها می‌توانند به گزارشات دسترسی داشته باشند.

اما مدل هوش تجاری soft serve  ارزش قابل توجهی دارد چرا که سازمان می‌تواند داده ها، شاخص‌ها، مژرها، مصورسازی‌ها و گزارشات را استاندارد کند. این در حالی است که کاربران نهایی قادر خواهند بود گزارشات را متناسب با نیازهای خود تغییر دهند.

دسترسی پیدا کردن به داده های مدفون در سامانه ها

داشتن محل ذخیره داده و اطلاع از محل ذخیره سازی داده، به این معنا نیست که داده ها به راحتی قابل دسترسی است.

دسترسی به اطلاعات مورد نیاز، وقتی به این داده ها نیاز دارید میتواند فرایندی باشد که در آن داده ها در سامانه های پیچیده مدفون شده اند. برای به دست آوردن ارزش واقعی داده، باید داده را به شکل درست تغییر و تبدیل نمود. شما می‌توانید داده ها را با استفاده از یک انبار داده و یک فرایند موثر ETL داده ها را پاکسازی نمایید.

 هزینه

پیاده سازی هوش تجاری هزینه بر است و این هزینه عموما برای کسب وکارهای کوچک چشمگیر است. اما خوشبختانه سامانه‌ای مانند سامانه هوش تجاری نمودار برای کسب و کارهای کوچک وجود دارد که متحمل هزینه‌های زیادی نشوند.

سرمایه گذاری های عظیم زیرساختی

در گذشته راهکارهای هزینه بر هوش تجاری به سخت افزارهای بزرگی نیاز داشت. علاوه بر این با افزایش هزینه‌های نصب و راه اندازی، زمان مورد نیاز برای راه اندازی نیاز افزایش می‌یابد.

اگرچه با استفاده از راهکارهای مدرن شما قادر خواهید بود هوش تجاری را هم با استفاده از سخت افزارهای موجود  و هم با استفاده از زیرساخت های مجازی در فضای ابری پیاده سازی کنید. حقیقت این است که اکثر سامانه های هوش تجاری می‌توانند از منابع سخت افزاری کامپیوترهای شرکت برای همه فرایندهای هوش تجاری استفاده کنند.

داده های ساختار نیافته هوش تجاری

سازمان ها ممکن است بر روی تحلیل‌گران داده سرمایه گذاری عظیمی کنند اما فرایندها به موقع تکمیل نمی‌شوند. صاحبان کسب و کار به ابزارهای هوش تجاری نوآورانه مجهز می‌شوند تا در چالش‌های هوش تجاری پیروز شوند. این کار منجر به ساعت‌های زیادی از پاکسازی و سامان‌دهی به داده ها خواهد شد و پس از آن کسب و کارها قادر خواهند بود از سرویس‌های هوش تجاری استفاده کنند.

این مورد باعث جمع شدن دیتاست ها بدون نیاز به ساخت مجدد دیتابیس ها و یا مرکز تامین داده (Data supply center) خواهد شد. یک سرویس هوش کسب و کار می‌تواند با یک ETL برنامه ریزی شده اجرا شود تا دیتاست‌هایی که نیاز است مجدد ساخته شوند، پردازش شوند. بنابراین کسب و کارهای کوچک قادر خواهند بود تا با همه منابع داده ای خود مواجه شوند، اعداد و ارقام مربوط به گذشته را ببیند و الگوها و ترندهای را کشف کنند.

نتیجه گیری:

هوش تجاری تنها برای برای سازمان ها و شرکت‌ها و بزرگ نیست. نیاز به هوش تجاری برای سازمان هایی که با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارند اهمیت زیادی دارد. امروزه حتی کسب و کارهای کوچک و متوسط نیز باید تصمیم های داده محور اتخاذ نمایند.