۴ مرداد

جایگاه تحلیل داده و هوش تجاری در سازمان های ایرانی

سیستم های هوش تجاری، جمع آوری داده ها، ذخیره سازی داده ها و مدیریت دانش را با تجزیه و تحلیل داده ها ترکیب می کنند تا داده های پیچیده را به اطلاعات معنی دار و عملی تبدیل کنند. این کار می تواند برای پشتیبانی از بینش و تصمیم گیری استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی موثرتر واقع شود.

هوش تجاری همچنین می تواند به سازماندهی تیم ها کمک کند و آنها را از شاخص های اصلی عملکرد (KPI) آگاه کند. آگاهی از KPI ها از طریق داشبوردها و گزارش ها، تیم ها را در راستای اهداف خود متمرکز و متمرکز می کند. دسترسی آسان به معیارها و KPI همچنین باعث می شود زمان و انرژی برای انجام وظایفی که بر عملکرد شرکت تأثیر دارند، بهینه شود.

سوالی که مطرح میشود این است که آیا متخصص هوش تجاری صرفا باید گزارش و داشبورد ایجاد کند یا وظایف مهم دیگری هم دارد؟

با استفاده از ابزارهای هوش تجاری و در راس آن Power BI میتوان داده های گذشته را تحلیل و بررسی کرد و با ارائه راهکارها و اقدامات مناسب ، سودآوری و بهبود عملکرد را افزایش داد.

تصمیم گیری مبتنی بر داده جز نیازهای اساسی سازمان های امروزی میباشد و متخصصان هوش تجاری میتوانند کمک شایانی در این زمینه انجام دهند. آنچه که مهم است توانایی آنالیز و قدرت تحلیل بالای متخصصان هوش تجاری جهت کمک به سازمان میباشد.

برای آنالیز و تحلیل آینده ، لازم است که کارشناسان هوش تجاری شاخص ها را بشناسد؛ با بیزنس و عملکرد سازمان ها اشنا باشد و با استفاده از قدرت تحلیل و دقت در داده های گذشته به آینده پژوهی بپردازد.

در ایران ، در اکثر سازمان ها و شرکت های بزرگ ، متاسفانه کارشناسان هوش تجاری صرفا یک متخصص گزارشگیری هستند و در هیچ جلسه استراتژیکی حتی در دپارتمان های مستقل هم شرکت نمیکند. بررسی ، ارائه راه حل ، شناخت عوامل موثر با کمک واحد هوش تجاری و تیم تحلیل داده میتواند مفید باشد.

هرگزارش و داشبورد اگر به صورت تحلیلی آماده شده باشد میتواند اطلاعات خوبی را در اختیار تصمیم گیرندگان سازمان ها قرار دهد و همین تصمیم گیری باعث سود و افزایش بهره وری خواهد شد.

با توجه به اهمیت هوش تجاری و تحلیل داده، به بررسی چالش یک سایت اینترنتی در کره جنوبی میپردازیم :

  • سایت Lotte.com

چالش: با بیش از 1 میلیون بازدید روزانه، مدیران شرکت می خواستند بدانند که چرا مشتریان سبد خرید را کنار می گذارند و نسبت خرید کالا به ویزیت کالا کم است؟
راه حل: مدیر کل تیم برنامه ریزی بازاریابی برای تجزیه و تحلیل تجربیات مشتری، اولین سیستم آنالیز رفتاری آنلاین را اجرا کرد. مدیریت از اطلاعات برای درک رفتار مشتری و پیاده سازی بازاریابی هدفمند و تغییر شکل وب سایت استفاده کرد.
نتایج: با دریافت بینش از برنامه جدید تجزیه و تحلیل  BI، پس از یک سال افزایش وفاداری مشتری و 10 میلیون دلار فروش افزایش یافت. این تغییرات ناشی از شناسایی دلایل کنار گذاشتن سبد خرید، مانند فرآیند طولانی پرداخت و زمان تحویل غیر منتظره و اصلاح اوضاع بود.

آیا کارشناس IT در تصمیم گیری های مربوط به مارکتینگ و فروش تاثیر بیشتری از یک متخصص هوش تجاری دارد؟

آیا با طرح و برنامه قدیمی میتوان تصمیم گیری بر مبنای داده را کنار گذاشت؟

آیا با داده کاوی و تحلیل داده میتوان روند نزولی یک شرکت را در زمان مناسب پاسخ داد؟

تنها موردی که در این سایت مورد ارزیابی قرار گرفت ، بررسی و آنالیز داده های گذشته و تحلیل آینده بوده و با استفاده از این کار مدیریت تواست سود خوبی برای شرکت به ارمغان آورد.

سازمان های متوسط و بزرگ ایرانی نیز باید همین رویکرد را در نظر بگیرند و به تصمیم گیرندگانی مبتنی بر داده تبدیل شوند .با توجه به ظرفیت های بالای انسانی و استفاده مناسب از متخصصان هوش تجاری و آینده پژوهی با دیتا آنالیست های حرفه ای ، بدون شک این سودآوری برای هر شرکت و در مقیاسی قابل دسترسی است.

لزوم حرکت سازمان ها به یک سیستم جامع و سریع بر مبنای آنالیز داده های گذشته و نگاه به آینده باعث میشود تا از رقبا جلو بزنید و یک برنامه جامع عملیاتی داشته باشید.

دیدگاه ها


  • عالی بود سپاس از نشر

  • ممنون از لطف شما

دیدگاه شما

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

نوزده + 14 =