تجسم داده ها، عمل ترجمه اطلاعات به یک زمینه بصری، مانند نقشه یا نمودار، برای آسان‌تر کردن داده‌ها برای مغز انسان برای درک و استخراج بینش است. هدف اصلی تجسم داده ها آسان تر کردن شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در مجموعه اطلاعات های بزرگ است . این اصطلاح اغلب به جای سایرین استفاده می شود، از جمله گرافیک اطلاعاتی، تجسم اطلاعات و گرافیک های آماری.

تجسم داده ها یکی از مراحل فرآیند علم داده است که بیان می کند پس از جمع آوری، پردازش و مدل سازی داده ها، برای نتیجه گیری باید تصویرسازی شوند. تجسم داده ها همچنین عنصری از رشته معماری ارائه داده گسترده تر (DPA) است که هدف آن شناسایی، مکان یابی، دستکاری، قالب بندی و ارائه اطلاعات به کارآمدترین روش ممکن است.

تجسم داده ها تقریباً برای هر شغلی مهم است. این می تواند توسط معلمان برای نمایش نتایج آزمون دانش آموزان، توسط دانشمندان کامپیوتری که پیشرفت های هوش مصنوعی ( AI ) را بررسی می کنند یا توسط مدیرانی که به دنبال به اشتراک گذاری اطلاعات با سهامداران هستند، استفاده شود. همچنین نقش مهمی در پروژه های کلان داده ایفا می کند . از آنجایی که کسب‌وکارها در سال‌های اولیه روند داده‌های بزرگ، مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کردند، به راهی برای دریافت سریع و آسان اطلاعات خود نیاز داشتند.

مزایای می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• توانایی جذب سریع اطلاعات، بهبود بینش و تصمیم گیری سریعتر؛
• درک بیشتر از گام های بعدی که باید برای بهبود سازمان برداشته شود.
• توانایی بهبود یافته برای حفظ علاقه مخاطب با اطلاعاتی که آنها می توانند درک کنند .
• توزیع آسان اطلاعات که فرصت به اشتراک گذاشتن بینش با همه افراد درگیر را افزایش می دهد.
• از بین بردن نیاز به دانشمندان داده، زیرا داده ها در دسترس تر و قابل درک تر هستند. و
• افزایش توانایی برای عمل سریع بر روی یافته ها و در نتیجه رسیدن به موفقیت با سرعت بیشتر و اشتباهات کمتر

مدل شبیه سازی تحلیل داده کاربردهای جدیدی پیدا می‌کنند، زیرا سازمان‌ها به تجزیه و پیش‌بینی‌کننده و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده می‌پردازند.بیشتر تکنیک های تجزیه و تحلیل ها با بازی های قمار شروع شد. برای مثال، ممکن است بخواهید احتمال انداختن 14 تاس را با سه تاس شش وجهی تعیین کنید – مبنای توزیع دوجمله ای یا عادی – یا شانس خود را در رولت یا پوکر بدانید. چنین بازی هایی اساسا شبیه سازی هستند و هدف تحلیلگران داده ایجاد یک مدل ساده شده برای تعیین رفتار سیستم های پیچیده است.

انواع مدل شبیه سازی

• روش مونت کارلو
• مدل سازی مبتنی بر عامل
• شبیه سازی رویداد گسسته
• مدلسازی پویا سیستم

این چهار نوع مدل شبیه‌سازی زیربنای تعداد زیادی بازی، تکنیک‌های سنتز بصری و صوتی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هسته‌های پردازش و سیستم‌های کنترل‌کننده هستند. شبیه سازی ها می توانند سیستم ها را به طور مجازی قبل از اینکه سازمان متعهد به تصمیم یا طراحی شود، آزمایش کند.

روش مونت کارلو

در بسیاری از شبیه سازی ها، تعیین اینکه آیا متغیرهای انتخاب شده و توزیع داده ها از آن متغیرها مدل مورد نظر را نشان می دهند، دشوار است. نام مونت کارلو از رولت گرفته شده است، یک بازی که در استراحتگاه های مونت کارلو معروف شده است. چرخ رولت دارای 37 اسلات با شماره 0 تا 36، با 18 اسلات قرمز، 18 اسلات مشکی و یک اسلات سبز است. بازیکنان 48.65% شانس دریافت شکاف قرمز در مقابل سیاه و 2.7% از شکاف سبز (0) دارند. سه شانس نشان دهنده یک توزیع است.

شبیه سازی ها می توانند سیستم ها را به طور مجازی قبل از اینکه سازمان متعهد به تصمیم یا طراحی شود، آزمایش کند.

هر چرخش فردی منجر به یک مقدار تصادفی می شود. همین فرآیند را 1000 بار یا بیشتر تکرار کنید و توزیع نتایج باید از این درصدها پیروی کند. اگر اینطور نباشد، متغیرهای دیگری می توانند در کار باشند، مانند پدالی که یک فروشنده بی وجدان از آن برای کاهش سرعت چرخ استفاده می کند.

به طور کلی، موارد استفاده از هوش تجاری عبارتند از:

• نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیارها؛
• حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک؛
• ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری؛
• دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری؛ و
• تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها.

موارد استفاده از هوش تجاری:موارد استفاده خاص و کاربردهای BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس پرتفوی فعلی خود استفاده می کنند. BI به خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم و تنظیم قیمت‌ها و زمان‌بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدرسه روی BI ضربه می‌زنند تا معیارهای عملکرد کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر شناسایی کنند.

هوش تجاری برای داده های بزرگ

پلتفرم‌های BI به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان رابط‌های جلویی برای سیستم‌های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می‌شوند. نرم افزار مدرن BI به طور معمول گزینه های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود. این، همراه با رابط کاربری نسبتا ساده ( UI ) در اکثر ابزارهای BI، آن را برای معماری‌های کلان داده مناسب می‌سازد.

کاربران ابزارهای BI می‌توانند به سیستم‌های Hadoop و Spark،  پایگاه‌های داده NoSQL و دیگر پلت‌فرم‌های کلان داده، علاوه بر انبارهای داده‌های معمولی دسترسی داشته باشند و دیدی یکپارچه از داده‌های متنوع ذخیره شده در آنها داشته باشند. این تعداد زیادی از کاربران بالقوه را قادر می‌سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ شرکت کنند، به جای اینکه دانشمندان داده بسیار ماهر تنها کسانی باشند که داده‌ها را مشاهده می‌کنند.

روش دیگر، سیستم‌های کلان داده به‌عنوان مناطق مرحله‌ای برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعداً فیلتر و پالایش می‌شوند و سپس برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران BI در انبار داده بارگذاری می‌شوند.

قدرت تصمیم گیری با داشبورد چگونه است ؟گزارش های تعاملی، تجسم های غنی و قابلیت های جاسازی شده دیگر در دنیای تحلیل و هوش تجاری کافی نیستند. حداقل، آنها برای تغییر یک تجارت برای پذیرش گسترده تر ابزار پیشرفته BI کافی نیستند. بسیاری از افراد به استفاده از ابزار صفحه گسترده انتخابی خود ادامه می دهند زیرا با آن راحت هستند. با این حال، بر تیم های داده فشار وارد می شود تا پیاده سازی، مدیریت و مصرف BI آسان تر شود. به همین دلیل است که کلمات کلیدی بازاریابی مانند سلف‌سرویس ، سواد داده و داستان سرایی داده‌ها در پیشبرد پذیرش پلت‌فرم مدرن BI بسیار محبوب هستند.

• شف داده ها این امر با خودکار کردن جستجو و در دسترس بودن داده‌های داخلی و خارجی مرتبط در چند دقیقه به دست می‌آید تا مجموعه داده‌ها بتوانند بهتر به سؤالات پیش‌بینی پاسخ دهند.
• آماده سازی داده ها تجزیه و تحلیل افزوده می تواند داده ها را ترکیب کند، روابط را پیدا کند و بهترین اقدامات را برای تمیز کردن، غنی سازی و دستکاری آن داده ها توصیه کند.
• توصیه ها اینها بر اساس قصد و رفتار کاربر پیش‌بینی‌کننده هستند تا با نگاه کردن به داده‌ها به روش‌های مختلف، بینش‌های آگاه از زمینه و بسیار مرتبط را فعال کنند.
• تجزیه و تحلیل مکالمه. ذینفعان می توانند با تعامل با سیستم ها با استفاده از زبان طبیعی، بینش ها را کشف کنند. نتایج از مجموعه داده های پیشنهادی و سؤالات احتمالی اضافی تا نمودارها، نمودارها و داشبوردهای مربوطه متغیر است.

قدرت تصمیم گیری با داشبورد شامل جفت کردن تجزیه و تحلیل های تقویت شده با BI سنتی یا حتی مدرن کافی نیست. ابزارهای BI سنتی ریشه در تحلیل های تاریخی زیر مجموعه های داده دارند. داشبوردهای تولید شده، در حالی که تعاملی هستند، عمدتا ثابت هستند. به علاوه، ممکن است یک داشبورد کافی نباشد، بنابراین تحلیلگران کسب و کار مجبور می شوند بین داشبوردهای متعددی بپرند. کسب و کار مدرن ایده آل باید داده محور، چابک و قادر به کار در زمان واقعی باشد.

تجزیه و تحلیل BI چگونه انجام میشود ؟گزارش های تعاملی، تجسم های غنی و قابلیت های جاسازی شده دیگر در دنیای تحلیل و هوش تجاری کافی نیستند. حداقل، آنها برای تغییر یک تجارت برای پذیرش گسترده تر ابزار پیشرفته BI کافی نیستند. بسیاری از افراد به استفاده از ابزار صفحه گسترده انتخابی خود ادامه می دهند زیرا با آن راحت هستند. با این حال، بر تیم های داده فشار وارد می شود تا پیاده سازی، مدیریت و مصرف BI آسان تر شود. به همین دلیل است که کلمات کلیدی بازاریابی مانند سلف‌سرویس ، سواد داده و داستان سرایی داده‌ها در پیشبرد پذیرش پلت‌فرم مدرن BI بسیار محبوب هستند.

برای آسان‌تر کردن تجزیه و تحلیل و BI برای متخصصان و غیرمتخصصان به طور یکسان، تجزیه و تحلیل افزوده شده و هوش تصمیم‌گیری (DI) دنیای تجزیه و تحلیل را طوفانی کرده است. در واقع، تحقیقات گروه استراتژی سازمانی (ESG) نشان داد که از بین تمام قابلیت‌های موجود در پلتفرم‌های BI، تجزیه و تحلیل افزوده بزرگترین سرمایه‌گذاری خالص جدید را مشاهده می‌کند – با انتظار رشد ۸۸ درصدی در سال آینده.

تجزیه و تحلیل افزوده چیست و در کجا اعمال می شود؟ تجزیه و تحلیل افزوده ایده القای هوش به چرخه حیات تجزیه و تحلیل از طریق اتوماسیون، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هدف افزایش تجزیه و تحلیل داده ها از طریق بهینه سازی فرآیندها و گردش کار، بهبود اشتراک گذاری داده ها و همکاری، توانمندسازی ذینفعان و گسترش استفاده از تجزیه و تحلیل و ابزارهای BI است. برخی از آن حوزه های کلیدی شامل موارد زیر است:

• کشف داده ها این امر با خودکار کردن جستجو و در دسترس بودن داده‌های داخلی و خارجی مرتبط در چند دقیقه به دست می‌آید تا مجموعه داده‌ها بتوانند بهتر به سؤالات پیش‌بینی پاسخ دهند.
• آماده سازی داده ها تجزیه و تحلیل افزوده می تواند داده ها را ترکیب کند، روابط را پیدا کند و بهترین اقدامات را برای تمیز کردن، غنی سازی و دستکاری آن داده ها توصیه کند.
• توصیه ها اینها بر اساس قصد و رفتار کاربر پیش‌بینی‌کننده هستند تا با نگاه کردن به داده‌ها به روش‌های مختلف، بینش‌های آگاه از زمینه و بسیار مرتبط را فعال کنند.
• تجزیه و تحلیل مکالمه. ذینفعان می توانند با تعامل با سیستم ها با استفاده از زبان طبیعی، بینش ها را کشف کنند. نتایج از مجموعه داده های پیشنهادی و سؤالات احتمالی اضافی تا نمودارها، نمودارها و داشبوردهای مربوطه متغیر است.

با این حال، جفت کردن تجزیه و تحلیل های تقویت شده با BI سنتی یا حتی مدرن کافی نیست. ابزارهای BI سنتی ریشه در تحلیل های تاریخی زیر مجموعه های داده دارند. داشبوردهای تولید شده، در حالی که تعاملی هستند، عمدتا ثابت هستند. به علاوه، ممکن است یک داشبورد کافی نباشد، بنابراین تحلیلگران کسب و کار مجبور می شوند بین داشبوردهای متعددی بپرند. کسب و کار مدرن ایده آل باید داده محور، چابک و قادر به کار در زمان واقعی باش.

چالش برتر هوش تجاری :از آنجایی که کسب‌وکارها در هر اندازه برای درک حجم فزاینده داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند عجله دارند، با چالش‌های هوش تجاری مختلفی روبرو می‌شوند که تلاش‌ها برای مولد، مؤثر و مفید کردن فرآیندهای BI را پیچیده می‌کند.

چالش‌ها توسط عوامل متعددی شکل می‌گیرند، از جمله زیرساخت‌های داده‌های متنوع، مسائل مدیریت داده، انواع جدیدی از قابلیت‌های BI و سطوح مختلف سواد داده در نیروی کار. از یک طرف، تیم‌های BI باید اطمینان حاصل کنند که حاکمیت داده‌ها و حفاظت‌های امنیتی مناسب اعمال می‌شوند. از سوی دیگر، آنها باید نشان دهند که چگونه BI می تواند به کارگران، از جمله افرادی که سواد اطلاعاتی کمتری دارند، سود برساند.

مجموعه دیگری از چالش های BI حول تغییرات در روش هایی است که از ابزارهای هوش تجاری در سازمان ها برای هدایت تصمیمات تجاری استفاده می شود.

پورتر ثورندایک، مدیر محصول WebFocus BI و پلتفرم تجزیه و تحلیل Tibco Software گفت: «BI سنتی معمولاً شامل داده‌ها و برنامه‌هایی است که توسط فناوری اطلاعات هدایت می‌شوند». Thorndike گفت که رویکرد سنتی اطلاعات را از طریق داشبورد، گزارش‌ها و پورتال‌ها با گردش‌های کاری کاملاً تعریف‌شده در اختیار کاربران تجاری قرار می‌دهد.

از دیگر موارد چالش برتر هوش تجاری علاوه بر پرس و جو و گزارش مرسوم، استراتژی‌های BI اغلب نیاز به ترکیب BI موبایل، BI بی‌درنگ و تجزیه و تحلیل ، تجزیه و تحلیل افزوده و سایر برنامه‌های تخصصی دارند که چالش‌های استقرار و مدیریت را بیشتر می‌کند.

از آنجایی که مدیران BI و داده به همه مسائل می پردازند، باید تعادل مناسبی بین چابکی خودسرویس و حکمرانی خوب ایجاد کنند . زمان سریعتر برای بینش می تواند یک مزیت رقابتی ایجاد کند. اما این باید در برابر نگرانی‌های مربوط به امنیت داده و حفظ حریم خصوصی و خطری که کاربران تجاری ممکن است یافته‌های نادرست را تداوم بخشند، متعادل شود. همانطور که ثورندایک می گوید، “آیا سرعت ایجاد این بینش ها ارزش دارد که بدانیم برخی از بینش ها ممکن است معیوب باشند؟”

در اینجا نگاهی دقیق‌تر به چالش‌های برتر هوش تجاری برای شرکت‌ها، به‌علاوه توصیه‌هایی از متخصصان BI در مورد نحوه اجتناب و غلبه بر آنها داریم.

ضرورت Power BI چرا مردم از Power BI استفاده می کنند؟ برای مشاغلی که خواهان قدرت گزارش دهی و قدرت تحلیلی بیشتر از آنچه توسط اکسل ارائه می شود، Power BI سطح بعدی هوش تجاری است. با Power BI، کسب‌وکارها می‌توانند داده‌ها را از سراسر شرکت جمع‌آوری، بررسی و تجسم کنند، به آنها بینش بیشتری نسبت به عملیات و عملکردشان می‌دهد و به آنها اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بر اساس داده‌های واقعی بگیرند. در اینجا برخی از مزایای کلیدی استفاده از Power BI آورده شده است: کسب‌وکارها می‌توانند مقادیر عظیمی از داده‌ها را در Power BI وارد کنند که بسیاری از پلتفرم‌های دیگر برای پردازش آن مشکل دارند ویژگی‌های یادگیری ماشین داخلی می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و به کاربران کمک کنند روندهای ارزشمند را شناسایی کنند و پیش‌بینی‌های آموزشی انجام دهند اطلاعات را می توان با استفاده از الگوهای قدرتمند تجسم کرد تا به کسب و کارها اجازه دهد تا داده های خود را بهتر درک کنند Power BI مبتنی بر ابر است، بنابراین کاربران دارای قابلیت‌های هوشمند پیشرفته و الگوریتم‌های قدرتمندی هستند که به طور منظم به‌روزرسانی می‌شوند. قابلیت های شخصی سازی قدرتمند به کاربران اجازه می دهد داشبورد ایجاد کنند تا بتوانند به سرعت به داده های مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند. هشدارها را می‌توان روی KPIها تنظیم کرد تا کاربران را به‌روز در مورد معیارها و اندازه‌گیری‌های مهم به‌روز نگه دارد.

Power BI دارای یک رابط بصری است که باعث می شود کاربر پسندتر و راحت تر از صفحه گسترده پیچیده تر حرکت کنید. این پلتفرم با سایر ابزارهای مدیریت کسب و کار محبوب مانند SharePoint، Office 365 و Dynamics 365 و همچنین سایر محصولات غیر مایکروسافت مانند Spark، Hadoop، Google Analytics، SAP، Salesforce و MailChimp ادغام می شود. با امنیت داده‌ها یک نقطه بحث بزرگ برای کسب‌وکارهای مدرن، Power BI تضمین می‌کند که داده‌ها ایمن هستند و کنترل‌های دقیقی را برای دسترسی داخلی و خارجی ارائه می‌کند.7

مزایای کلیدی داشبورد هدف از داشبورد BI این است که به کاربران تجاری کمک کند تا با جمع‌آوری، ادغام و تجزیه و تحلیل داده‌هایشان – و البته تجسم آن‌ها به روشی معنادار، تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند. هدف آنها ساده کردن تجزیه و تحلیل پیچیده حجم عظیمی از اطلاعات، برای جلوگیری از از دست دادن هر روند یا الگوی است. اغلب به اندازه کافی، آنها در یک جدول نامتناهی از اعداد و ارقام نادیده گرفته می شوند یا نادیده گرفته می شوند، و پتانسیل چنین داده هایی دست نخورده باقی می ماند.

داشبوردهای BI داده ها را به طور منسجمی سازماندهی می کنند و در عین حال هرگونه درهم ریختگی احتمالی را که می تواند هنگام کار با مجموعه های پیچیده اطلاعات در حین استفاده از ابزارهای هوشمند پیشرفته در استراتژی های مختلف شما ایجاد شود، کاهش می دهد. با استفاده از نمایش‌ها و ابزارهای بسیار بصری، می‌توانید نمودارها، نمودارها و سایر ابزارهای تجسم قدرتمندی را تولید کنید که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را تفسیر کنید و آن‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کنید که از جهات مختلف به نفع شرکت شما خواهد بود. برای تشریح ارزش بی‌نظیر ایجاد چنین داشبوردی، در اینجا مزایای اصلی استفاده از آنها آورده شده است:

مزایای کلیدی داشبورد

شناسایی روند: آن‌ها به کسب‌وکارها در سراسر بخش‌ها قدرت می‌دهند تا روندهای مثبت مرتبط با انبوهی از فعالیت‌های تجاری را شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند، در حالی که روندهای منفی را برای بهبود کارایی سازمانی جدا و اصلاح می‌کنند.

افزایش کارایی: برای بهترین نتایج، تصمیم‌گیری باید همیشه بر اساس داده‌های درست باشد – و داشبورد تجزیه و تحلیل کسب‌وکار به شما امکان می‌دهد به این هدف برسید. آنها با ارائه بینش های مرتبط در زمان واقعی کارایی را بهبود می بخشند و به شما امکان می دهند تصمیمات آگاهانه و دقیقی بگیرید که موفقیت شما را تسریع می کند.

دقت 100%: برای استفاده از مزیت رقابت خود، داشتن اطلاعات دقیق در برنامه ریزی، تحلیل و گزارش نیز مهم است. این با دسترسی بلادرنگ به دست می آید، که می تواند دسترسی فوری به نحوه عملکرد کسب و کار شما در سطح عملیاتی یا استراتژیک را فراهم کند. اگر همه کارکنان در زمان مناسب و در لحظه مناسب مطلع شوند، حدس و گمان به طور کامل حذف می شود، بنابراین ماده ای برای تصمیم گیری آگاهانه ایجاد می شود.

تجسم داده های تعاملی: با ظهور منابع داده بیشتر، نیاز شدیدی به جمع آوری یک نقطه دسترسی متمرکز وجود دارد که بتوان آن را به روشی تمیز و با بینش فوری ارائه کرد. صفحات گسترده سنتی مانند اکسل آنقدر فشرده شده اند که تصمیم گیری تجاری می تواند به پیمایش نامحدود و جستجوی اطلاعات مناسب ختم شود. از آنجایی که پردازش محتوای بصری انسان بسیار سریعتر از متن نوشته شده است، گرافیک در حال تبدیل شدن به استاندارد برای ارائه های مدرن است. و نه فقط نمودارها و نمودارهای معمولی، بلکه گزارش‌های تعاملی، تجسم هر مرحله از فرآیند کسب‌وکار، پیش‌بینی نتایج و ارائه بینش‌های فوری و کاربردی به کاربران تجاری.

ویژگی های سلف سرویس: پیاده سازی سلف سرویس مدرن BI به راحتی و بدون نیاز به مهارت های فنی فنی خاص امکان پذیر است. در نتیجه، این امکان دسترسی گسترده شرکت به معیارهای عملکرد ارزشمندی را فراهم می‌کند که افراد می‌توانند به سرعت آن‌ها را به اشتراک بگذارند، و سطحی از چابکی و تحرک را فراهم می‌کند که فرآیندهای سنتی داده به سادگی نمی‌توانند با آن مطابقت داشته باشند.

افزایش ارتباطات: با ویژگی های تعاملی، نیازی به تکیه بر گزارش های ثابت یا ارتباطات ایمیلی نیست. این ابزارهای تحلیلی قدرتمند را می توان به راحتی با همکاران، مدیران، مشتریان و هر ذینفع مرتبط دیگر به اشتراک گذاشت تا همه را در جریان آخرین تحولات قرار دهد. این کار ارتباط را کارآمدتر می کند و در عین حال همکاری و فرهنگ مبتنی بر داده را در کسب و کار تقویت می کند.

پیش بینی دقیق: توانایی پیش بینی نتایج آینده یکی دیگر از مزایای بزرگ است. با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و فعلی شما برای یافتن الگوها و روندها، فناوری‌های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، انتخابی را به آینده در چندین زمینه ارائه می‌کنند. به این ترتیب، می توانید پیش بینی های دقیقی در مورد مواردی مانند تقاضای محصول داشته باشید و تولید و استراتژی های خود را از پیش برنامه ریزی کنید.

بینش در زمان واقعی: برای گرفتن بهترین تصمیمات استراتژیک به آخرین داده های موجود نیاز دارید. داشبوردهای BI این کار را با ارائه اطلاعات بلادرنگ به محض در دسترس بودن انجام می دهند. نیازی به مرور بی نهایت پایگاه داده و به روز رسانی دستی همه چیز نیست. تنها با چند کلیک آخرین نتایج موجود را برای تصمیم گیری دقیق دریافت می کنید.

آزادی و انعطاف‌پذیری: با گسترش نکات قبلی، ماهیت متمرکز و کاملاً قابل حمل داشبورد هوش تجاری به این معنی است که می‌توانید به اطلاعات ارزشمند بسیاری از دستگاه‌ها به‌صورت 24 ساعته و 7 روز هفته، در هر کجای دنیا که باشید، دسترسی داشته باشید و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید. این سطح از آزادی و انعطاف‌پذیری به افزایش بهره‌وری و افزایش هوش تجاری بر مبنای ثابت ترجمه می‌شود – یکی از عناصر کلیدی موفقیت.

ابزارهای پیشرفته تحلیلگر داده ها در اشکال و اندازه های مختلف وجود دارند. از استخراج و صفحات گسترده گرفته تا سیستم های اطلاعات محلی، هر راه حل تحلیلی موجود نقش متفاوتی در به حداکثر رساندن ارزش آفرینی دارد. برای اینکه به شما کمک کنیم هر قطره از ارزش تلاش‌های BI خود را کاهش دهید و از طراحی بهینه داشبورد BI برای استراتژی‌ها یا اهداف خاص اطمینان حاصل کنید، ما 12 بهترین روش را که می‌توانید پیاده‌سازی کنید، بررسی می‌کنیم

SLA چیست ؟ یک توافق نامه سطح خدمات (SLA) سطح خدمات مورد انتظار مشتری از یک تامین کننده را تعریف می کند، معیارهایی را که با آن خدمات اندازه گیری می شود، و در صورت عدم وجود سطوح خدمات مورد توافق، راه حل ها یا جریمه ها را مشخص می کند. به دست آورد. معمولاً SLA ها بین شرکت ها و تامین کنندگان خارجی هستند، اما ممکن است بین دو بخش در یک شرکت نیز باشند.

به عنوان مثال، SLA یک شرکت مخابراتی ممکن است 99.999 درصد در دسترس بودن شبکه را نوید دهد (برای افرادی که از نظر ریاضی تمایلی ندارند، که تقریباً پنج و ربع دقیقه در سال از کار افتاده است، که، باور کنید یا نه، ممکن است برای برخی هنوز خیلی طولانی باشد. کسب و کار)، و به مشتری اجازه دهید تا در صورت عدم دستیابی به آن، معمولاً در مقیاس کشویی بر اساس بزرگی نقض، پرداخت خود را با درصد معینی کاهش دهد.

چرا به SLA نیاز دارم؟

SLA ها بخشی جدایی ناپذیر از قرارداد فروشنده فناوری اطلاعات هستند. یک SLA اطلاعات مربوط به همه خدمات قرارداد و قابلیت اطمینان مورد توافق مورد توافق آنها را در یک سند واحد جمع آوری می کند. آنها معیارها، مسئولیت ها و انتظارات را به وضوح بیان می کنند تا در صورت بروز مشکلاتی در خدمات، هیچ یک از طرفین نتوانند ادعای بی اطلاعی کنند. این تضمین می کند که هر دو طرف درک یکسانی از الزامات دارند.

هرگونه قرارداد مهم بدون SLA مرتبط (که توسط مشاور حقوقی بررسی شده است) در معرض سوء تعبیر عمدی یا سهوی است. از هر دو طرف در قرارداد محافظت می کند.

در حالت ایده‌آل، SLAها باید با اهداف فناوری یا تجاری تعامل هماهنگ باشند. عدم هماهنگی می تواند تأثیر منفی بر قیمت معامله، کیفیت ارائه خدمات و تجربه مشتری داشته باشد.