وبلاگ vdash

اخبار و مقالات مربوط به vdash، نرم افزار آنالیز اطلاعات و ساخت داشبورد مدیریتی

اشتباهات بزرگ در زمینه مصورسازی اطلاعات در فرآیند هوش تجاری در 20 سال گذشته

گرفتن گزارش بر اساس اطلاعات گذشته یک سازمان بخشی از فرآیند هوش تجاری می باشد . انتخاب یک سیستم گزارش گیری با توجه به نیازهای کاربران باید در طراحی فرآیند هوش تجاری سازمان مورد توجه قرار گیرد . پس شاید یک کاربر و در حالت کلی یک سازمان نیاز به طراحی یک فرآیند هوش تجاری مناسب داشته باشد که قسمتی از آن فرآیند گزارش گیری تعریف شود و سیستم مناسب گزارش گیری آنجا جای گیرد و خدمات خود را به کاربر ارائه دهد تا او بتواند تصمیمات دقیق اطلاعات محور اخذ کند و یا اطلاعات کامل تری به مدیران ارشد خود گزارش دهد.

مصورسازی اطلاعات

ولی آیا گزارش هایی که در سطرها و ستون های یک فایل اکسل قرار گرفته است کارآمد است ؟

داده ها برای به سخن درآمدن باید از سطر ها و ستون های داده خام خارج شده و به فرمت مصور دربیایند . باید منابع فرآیند هوش تجاری سازمان خود را گردآوری کرده و آن را وارد فرآیند مصورسازی اطلاعات کنید . گزارشگیری مصور با رنگ ها ، خطوط روند ، کشیدن چارت ها ، نشان دادن سری های زمانی و حتی نقاط پرت به نظارت ، تصمیم گیری ، کاهش هزینه و انرژی، بررسی شاخص های عملکرد سازمان بسیار کمک می کند . نرم افزارهای مصورسازی اطلاعات و داشبوردهای مدیریتی که امکان تعامل با کاربر را دارند دارای کاربری بیشتری و در این زمینه ارزشمندتر می باشند . 

کلمه بازار تداعی کننده شلوغی و هیاهو و صدای فریاد فروشندگانی است که قصد جلب نظر شما را دارند . امروزه در بازار شلوغ ابزار های داده پردازی و مصورسازی داده یک صدا به صورت مشخص و غالب به گوش می رسد : " همه امروزه توانایی تحلیل داده را دارند " ، این جمله شاید برای خیلی ها یادآور خرید های ناموفق ابزارهای   مصورسازی اطلاعات هوش تجاری در گذشته باشد . بسیاری از مدیران و کارشناسان تاکنون حداقل یک بار در مورد این ابزار ها تحقیق کرده اند ، و بعضی نیز در جلسه معرفی آنها شرکت کرده اند.

اگر شما یکی از این افراد هستید می دانید که با نگاه کردن به افراد حاضر در جلسه که مثل شما به دنبال راهکار جالب و کارآمدی برای بهبود کسب و کار و پیشرفت می گردند ، با گوش دادن به حرف هایشان مشخصا می توانید بگویید که حداقل 2 نفر از هر 10 نفر قطعا از این ابزار استفاده نخواهند کرد به دلیل آنکه یا نمی توانند موضوعیت استفاده از نرم افزار را با کار خود تطبیق دهند یا نمی خواهند از ابزاری استفاده کنند که ساعت ها نیاز به آموزش داشته باشد .6 نفر ازجلسه راضی به نظر می رسند و فکر می کنید که به ابزار علاقه مند شده و قصد خرید آن را دارند . ولی بعدها متوجه می شوید که هیچکدام از آنها نیز از ابزار استفاده نکرده اند  چون هنگام بازگشت به کار آنقدر درگیر مشغولیت های روزمره خود بوده اند که زمانی جلسه را به خاطر می آورند نحوه کار با نرم افزار را فراموش کرده اند . 2 نفر باقیمانده نیز به دلیل آنکه نرم افزار شباهت زیادی به اکسل دارد به آن علاقه مند می شوند و کار با آن را شروع می کنند . تولید کنندگان  این نرم افزارها اندک و مصرف کنندگان طیف عظیمی از صنایع و تخصص ها را در بر می گیرند .

داده های بزرگ

در طی سال ها تجربه نشان داده است که یک سناریو در سازمان ها ، صنایع و با سیستم های متفاوت تکرار می شود : 
سازمان یک سیستم گزارشگیری تخصصی تهیه می کند که مدل مشتری / تولید کننده را پشتیبانی می کند ولی کاربر نهایی سیستم مثلا مدیر از عدم انعطاف سیستم بعد از مدت کوتاهی شکایت میکند . سیستم به قدری یک بعدی است که مدیر بدون کمک گرفتن از بخش فناوری اطلاعات سازمان یا تماس با تولید کننده  قادر به پاسخگویی سوالات سطح دو و سه خودش در مورد داده ها نیست . همچنین حتی اگر پاسخگویی به نیاز از طریق کارشناسان مربوطه انجام پذیرد ، آنقدر زمان بر خواهد بود که مدیر از دسترسی نداشتن به اطلاعات در زمان مناسب برای اخذ تصمیم درست برای سازمان شکایت خواهد داشت . 

برای حل این مسئله چاره ای دیگری اندیشه می شود ، سیستم دیگری جایگزین می شود با این قول که کاربر امکان دسترسی به تمام داده های خود را در هر زمانی خواهد داشت . ولی فقط زمانی که برای استفاده از این سیستم آموزش دیده باشد . یادگیری یک سیستم جدید برای کاربر در موقعیت تصمیم گیری معمولا دشوار و زمان گیر است . پس او گروهی را استخدام کرده تا برایش گزارش تهیه کرده و ارائه دهند . بعد از مدت کوتاهی این گروه کوچک به دلیل حجم زیاد گزارشات دچار تاخیر در سرویس دهی به مدیر خود می شوند و چرخه تکرار می شود .

آنالیز اطلاعات

همه ی این موارد از یک سوء تفاهم منشا می گیرد که فروشندگان و تولیدکنندگان نتوانستند تشخیص دهند که سه نوع مصرف کننده سیستم گزارش گیری وجود دارند : دسته ای که  آنالیز می کنند و دسته دوم که نظارت می کنند و دسته سوم که هر دو این کارها را انجام می دهند   . 
درنتیجه  نوسانی که بین این راهکار ها و رویکردها به وجود آمده است منجر به کمبود اطلاعات برای کسانی شده است که در موقعیت و زمان تصمیم گیری هستند . تفاوت بین تصمیم خوب و بد کیفیت داده هایی است که برای گرفتن آن تصمیم مورد استفاده قرار می گیرد . تصمیم هایی اشتباه بر اساس داده های قدیمی و ناقص گرفته می شوند به دلیل آنکه امکان دسترسی به داده ها و یا گسترش آنها در زمان مورد نظر وجود ندارد . 


داده کاوی

برای انجام فرآیند گزارش گیری  و مصورسازی اطلاعات که قسمتی از فرآیند هوش تجاری است بهتر است از سیستمی با خصوصیات زیر استفاده کنیم :
سیستمی که بدون احتیاج به کارشناسان فناوری اطلاعات بتواند به نیازهای کاربرش پاسخ دهد . 
سیستمی ساده که احتیاج به آموزش نداشته باشد . 
سیستمی که قابلیت صحبت به زبان هر صنعتی را داشته باشد . 
سیستمی که با کاربر تعامل کامل داشته باشد . 

سیستم گزارش گیری مثل یک برنامه موبایل است :

                                                        

تا امروز وضعیت سهام و یا ترافیک  را روی اپلیکیشن موبایل خود بررسی کرده اید ؟ 
کمی فکر کنید ؛ تا امروز چند بار برای یادگیری کار با یک برنامه که روی موبایلتان نصب شده کلاس رفته اید ؟
چند بار برای آموزش برنامه موبایل دفترچه راهنما مطالعه کرده اید ؟
وضعیت آب و هوا را روی موبایل خود چک میکنید ، قیمت ارز و سهام را بررسی می کنید و بسیاری از کارهایی که نرم افزار ها برای شما انجام داده و کار شما را ساده کرده اند . 
چرا برای استفاده از یک سیستم گزارش گیری شما باید آموزش ببینید ؟  

طراحان ابزارها پاسخ می دهند : "کاربران نمی دانند چه اطلاعاتی مد نظرشان است"
این پاسخی است که در جواب آن سوال همیشه دریافت می کنم ! اشتباه استسیستم باید به حدی ساده باشد که شما برای کار با آن نیاز به صرف زمان و تمرین نداشته باشید . 

به سیستم اطلاعات بیماران نگاه کنید . این سیستم ها به دقت با نیاز پزشکان تطبیق داده شده اند . پزشک نام بیمارش را جستجو می کند و تمام اطلاعات مربوط به او مثل جواب آزمایشات قبلی ، عکس های رادیوگرافی و... را مشاهده می کند . کدام کاربر سیستم اطلاعاتی قرار است کاری پیچیده تر از کار یک پزشک انجام دهد ؟ اگر برای پزشکان می شود سیستمی طراحی کرد که به نیازهایشان پاسخ دهد برای باقی افراد نیز می توان این کار را با پبچیدگی های خاص خود انجام داد . 
مسئله این است که نمی توانیم نیاز کاربران را آشکار کنیم . دغدغه های یک فرد در موقعیت تصمیم گیری برای کسب و کار و سازمان خود بسیار زیاد و حساس هستند . که متاسفانه اولویت کاربر و نیاز او که دقت ،سرعت و سادگی است تا امروز برای اکثر طراحان سیستم ها و نرم افزار های گزارش گیری و مصورسازی داده ها اهمیتی نداشته است.
امروز ما به این نکته دست یافتیم که در کنار شناخت دغدغه ها ، ایجاد دید نظارتی و پاسخ به نیازهای کاربران که اغلب مدیران ، کارشناسان فروش ، مهندسان ، مشاوران و... هستند و دارای تفکرات خاص خود در چارچوب اصطلاحات و فرآیندهای تعریف شده کسب و کار خود می باشند .باید امکانی را برای آنالیز داده  به صورت مصور فراهم کنیم که این افراد و دیگر بخش های سازمان  در مواجهه با موارد خاص و ویژه ، آنها را بررسی کرده و به پرسش های خود پاسخ دهند . 

آنالیز اطلاعات با داشبورد مدیریتی

» چنانچه با خواندن این مقاله به موضوع هوش تجاری علاقه مند شدید، خواندن مطالب زیر را به شما پیشنهاد می کنیم:
هوش تجاری داده کاوی
چرا شرکت ها به هوش تجاری نیاز دارند داده ها با شما حرف می زنند !
امکان ارسال نظر برای این موضوع وجود ندارد