6 تحديات ذكاء الأعمال في عام 2022

أصبحت أهمية حلول ذكاء الأعمال أمرًا لا جدال فيه. تشير الإحصائيات إلى أن 26٪ من جميع الشركات قد تبنت بالفعل ذكاء الأعمال وحوالي 33٪ ستنفذها بحلول عام 2023. ومع ذلك ، على الرغم من النمو السريع لهذا الاتجاه ، فإن الطريق للاستفادة من قيمته ليس مليئًا بتلات الورد. ينبع عدد كبير من تحديات ذكاء الأعمال من قيود النظام ومتطلبات العمل المعقدة والعوامل البشرية وما إلى ذلك.

تتيح لنا الخبرة العميقة في تنفيذ حلول ذكاء الأعمال عبر مختلف الصناعات ومستويات الأعمال شرح مشكلات ذكاء الأعمال وتقديم نصائح لتغيير قواعد اللعبة لحلها.

يأتي الدخول إلى عصر العمل مع بعض تحديات ذكاء الأعمال

لم يعد ذكاء الأعمال مقصورًا على اللاعبين الكبار بعد الآن. يمكن للشركات من جميع الأحجام الآن تحويل البيانات المتباينة إلى خطة عمل. ومع ذلك ، فإن تحليلات البيانات العملية المنحى مبنية على سلائف متعددة ، كل منها يمثل تحديا محتملا لمتبني ذكاء الأعمال الأوائل.

1. دمج البيانات من أنظمة المصدر المختلفة

لا يكون ذكاء الأعمال منطقيًا إلا عندما يكون بإمكانه مقارنة البيانات من مصادر متعددة وتحليلها لتزويد المستخدم النهائي ببعض الأسس الصلبة للحصول على رؤى. وإلا فما هي الفائدة؟ ومع ذلك ، فإن العديد من مصادر البيانات يجب أن يتصل برمجيات ذكاء الأعمال - من عدد كبير من قواعد البيانات وتطبيقات الأعمال إلى أنظمة البيانات الضخمة - مما يزيد من مخاطر سرد القصة الخاطئة.

منذ البداية ، قد لا تبدو مشكلة طالما أن عمليات ETL المدمجة تسمح لمنصات ذكاء الأعمال الجاهزة بالاتصال مباشرة بمصادر البيانات المختلفة وتحويل البيانات لاستخدامها الخاص. بالسرعة والجاذبية التي يبدو عليها ، فإن ETL المدمجة ليست آكلة اللحوم. على الرغم من أنه يتم وضع اللمسات الأخيرة على بعض الموصلات المتخصصة باستمرار لأنظمة المصدر الجديدة ، فإن مؤسسة متوسطة إلى كبيرة ستواجه في مرحلة ما مشاكل في القياس والأداء والصيانة إذا كانت تستخدم حصريًا Power BI Data Flows كأداة ETL وتخزين DWH.

أولاً ، يزيد العمل مع البيانات الأولية غير المنظمة من تعقيد مجموعات البيانات وعددها مما يجعل إعداد التقارير يستغرق وقتًا أطول. إذا كان التقرير يدمج البيانات من مصادر مختلفة ، فلا يمكن تطبيق نفس المنطق بسهولة على مجموعة بيانات أخرى. ثانيًا ، مع وجود إصدارات متعددة من الحقيقة عبر مجموعات بيانات مختلفة ، فإن احتمالات التناقضات عبر نظام إعداد التقارير عالية. ثالثًا ، إذا كانت بياناتك تصل إلى ملايين الصفوف ، فلن يتمكن ETL المدمج من التعامل معها ، مما يؤدي إلى بطء استجابة التقرير.

يبدو أن الحل الأكثر عقلانية في هذه الحالة هو إعداد مستودع واحد ، حيث يتم تجميع البيانات مسبقًا وتخزينها بطريقة منظمة - مستودع بيانات. يساهم القضاء على الالتباس في بياناتك في إنشاء نسخة واحدة من الحقيقة. من بين الفوائد المهمة الأخرى التي تجلبها المستودعات المركزية هي إمكانية تحليل البيانات التاريخية وإعداد التقارير بشكل أسرع. تتيح تقنية مستودع البيانات التعامل مع كمية متزايدة باستمرار من مصادر البيانات دون أن تجعلك تنفق المزيد على صيانة أداة ذكاء الأعمال.

2. قضايا جودة البيانات

تعد جودة البيانات أحد التحديات الرئيسية لذكاء الأعمال والعقبات التي تحول دون تحقيق أهداف ذكاء الأعمال ، وهي اتخاذ القرارات الصحيحة والقيمة. لا تسمح لك الأخطاء البشرية والبيانات المكررة وغير الصالحة وتنسيقات البيانات غير المتسقة بالحصول على أي رؤى جديرة بالاهتمام ويمكن أن تؤدي إلى اتخاذ إجراءات خاطئة فوقها.

تساعد استراتيجية إدارة البيانات المناسبة في معالجة مشكلات جودة البيانات. لوضعها باختصار ، فإنها تتعامل مع البيانات التي تم جمعها أو إنشاؤها من قبل الشركة لضمان اتخاذ قرارات أفضل.

تعد بنية البيانات مكونًا أساسيًا لإدارة البيانات يلعب دورًا حيويًا في تقديم معلومات عالية الجودة. لنفترض أن الشركة لديها قنوات مبيعات متعددة ، إنها فكرة جيدة لدمج جميع المعلومات التي تم إنشاؤها من قبلهم على مستوى مستودع البيانات ، والتي يمكن من خلالها توزيعها على تقارير مختلفة ، بعد اجتياز خوارزميات تخليص معينة تحددها قواعد العمل.

نمذجة البيانات شيء آخر لا يمكنك إهماله أثناء محاولة جعل بياناتك مؤهلة للتحليل. على سبيل المثال ، يمكن لزائر موقعك على الويب ، ومشارك في استطلاع أجريته ، وعميلك أن يكون شخصًا واحدًا. ومع ذلك ، يمكنك تقديمهم في أدوار مختلفة في أنظمة مختلفة ، حتى لو كان نفس الكيان. لهذا السبب ، لتجنب تكرار البيانات ، يجب تحديد النظام (CRM ، ERP ، إلخ) الذي سيتم تعيين هذا الكيان له.

استراتيجية إدارة البيانات هي إلى حد كبير نشاط إداري. في الوقت نفسه ، يجب عدم استبعاد الجزء التقني لبناء بنية حل مناسبة ومدروسة جيدًا. يجب أن يبدأ العمل على الاستراتيجية برسم تخطيطي لجميع تدفقات بيانات الشركة. حدد أنظمة المصدر لديك ، ومكان إنشاء البيانات واستهلاكها ، والكيانات التي لديك وأين يتم تخزينها ، ثم حدد كيفية تنفيذها تقنيًا.

- أليكس أوبولينسكي ، رئيس وحدة ذكاء الأعمال في * instinctools

3. قلة موهبة البيانات

يعد نقص المهارات من بين مشكلات ذكاء الأعمال الشائعة الأخرى التي تعيق جهود تحليل البيانات. في عام 2020 ، واجهت الولايات المتحدة ندرة في المواهب في علوم البيانات - فشلت الشركات في ملء حوالي 250 ألف منصب. كما حدد استطلاع التوظيف التقني لعام 2022 علم البيانات على أنه مهارة يفوق الطلب عليها العرض بكثير.

وقد تفاقمت بسبب أزمة المواهب التي تلوح في الأفق في جميع أنحاء سوق التوظيف بأكملها ، وتغير التركيبة السكانية ، و "الاستقالة الكبرى" ، التي ضغط عليها ما يمكن أن يكون ركودًا آخر. بدون مهارات مخصصة ، تفشل الشركات في الاستفادة الفعالة من تحليلات ذكاء الأعمال ، أو إنشاء مستودعات البيانات للحصول على معلومات أساسية ، أو تحديد المستوى المطلوب لمحو الأمية بالبيانات بشكل عام.

للتعامل مع أزمة المواهب ، تميل الشركات إلى الاستفادة من الخبرة الخارجية. يشكل فريق ذكاء الأعمال المخصص مجموعة كاملة من خبراء البيانات الداخليين ويساعد الشركات على التحقق من صحة مبادرات البيانات الخاصة بهم بسرعة ودون أي متاعب في التوظيف.

4. تصور البيانات السيئة

تميل جودة عمليات البيانات والتحليلات الخاصة بك إلى سرقة كل المجد. ومع ذلك ، فإن تصميم لوحات معلومات ذكاء الأعمال لديك لا يقل أهمية عن توصيل البيانات المعقدة إلى صانعي القرار وتحويل الرؤى الهامة إلى إجراءات.

إذا لم يتم تقديم البيانات ومناقشتها بطريقة مقنعة ، يتم تجاهلها أو التفوق عليها من خلال الرأي. لا ينبغي أبدًا التقليل من قيمة وجود حجة وصياغة مكون القصة.

- دان سومر ، مدير أول لمعلومات السوق في Qlik

قد يؤدي الافتقار إلى التفاعل وعدم القدرة على سحب البيانات في الوقت الفعلي والقوالب الصلبة وحتى الاختيار الخاطئ للون إلى تحديات محتملة في تنفيذ لوحة المعلومات. للتأكيد على قيم البيانات المناسبة ، يجب على الشركات استخدام لوحات معلومات قابلة للتخصيص بدرجة عالية مع إمكانات تخصيص واسعة لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسة.

يمكن أن يؤدي الاختيار الصحيح لنوع لوحة القيادة أيضًا إلى تحسين إدارة ذكاء الأعمال الخاص بك. توفر لوحات المعلومات التحليلية نظرة عامة شاملة على البيانات الهامة ، بينما تتضمن لوحات المعلومات التشغيلية تحديثات في الوقت الفعلي ذات صلة بإدارة معينة. يقدم النوع الاستراتيجي ملخصًا لمؤشرات الأداء الرئيسية الأساسية للمديرين التنفيذيين.

5. اختيار البرنامج المناسب

يعد اختيار أداة ذكاء الأعمال المناسبة نصف المعركة عندما يتعلق الأمر بمعالجة تحديات تنفيذ ذكاء الأعمال. وفقًا لـ TrustRadius ، فإن Tableau و Qlik Sense و Microsoft Power BI هي منصات ذكاء الأعمال الرائدة التي تمتلك أكبر حصة في السوق. ولكن أي واحد ينقر مع احتياجاتك الفريدة؟ دعونا نتطرق إلى الفرق الرئيسي بين الثلاثة.

كما ترى من الجدول ، فإن الاختيار بين هذه الأدوات الثلاثة يشبه الاختيار بين Audi و BMW و Mercedes ، بنفس الجودة تقريبًا في شكل خارجي مختلف قليلاً.

ومع ذلك ، في حالة التبني على نطاق واسع ، تبدأ حتى الاختلافات الدقيقة في لعب دور. يجب مراعاة نوع الترخيص والأدوار والأذونات وتخصيص الخصم وعوامل أخرى لتحسين تجربة ذكاء الأعمال لديك.

علاوة على ذلك ، قد لا تكفي الحلول التجارية العامة دائمًا احتياجات التصور الخاصة بك. على سبيل المثال ، تعتبر الشركات الناشئة B2C أفضل حالًا مع حلول BI مفتوحة المصدر نظرًا للاحتياجات التحليلية العالية وغياب أعباء الترخيص. في بعض الحالات ، تختار الشركات أداة ذكاء الأعمال المخصصة للتصميم ذي العلامات التجارية.

6. انخفاض مستويات اعتماد ذكاء الأعمال بين الموظفين

بعد كل المال والوقت والجهد الذي استثمرته في برنامج التحليلات الخاص بك ، قد لا يعمل لأن المستخدمين لن يقبلوه. تظل مستويات التبني المنخفضة داخل المنظمات إحدى مشكلات ذكاء الأعمال الرائدة. إذا كنت تريد استخدام أداة ذكاء الأعمال المنشورة حديثًا ليس فقط من قبل المحللين أو علماء البيانات ، فتأكد من أنها سهلة الاستخدام وليست مخيفة.

إلى جانب ذلك ، يُظهر الموظفون في كثير من الأحيان مقاومة مبررة - من وجهة نظرهم - ضد البرامج الجديدة. مثل هذا النفور من ذكاء الأعمال مفهوم تمامًا لأن الأشخاص الذين كانت مهمتهم الرئيسية هي الجمع بين تحليلات الشركة يدويًا يخشون أن تؤدي أتمتة التقارير إلى إخراجهم من الوظيفة. لهذا السبب يجب إقناعهم بخلاف ذلك. سيصبح الموظفون الذين يمكنهم احتضان تحديات وفرص ذكاء الأعمال أصولًا أكثر قيمة للشركة حيث لن يضطروا بعد الآن إلى إضاعة الكثير من الوقت في تحليل الأرقام أو القلق بشأن مخاطر ارتكاب خطأ. بدلاً من ذلك ، سيقومون بتحليل المعلومات من أعلى إلى أسفل وإبلاغ نتيجة هذا التحليل إلى مديريهم.

يتطلب الفن الدقيق للتعامل مع القضايا الإدارية المتعلقة بتطبيق ذكاء الأعمال والممارسات التحويلية للعقلية مزيدًا من الدقة عندما يتعلق الأمر بـ Excel. لا ينبغي تجاهل ولاء الناس لهذه الأداة. تميل الأرقام إلى التحدث بصوت أعلى من الكلمات. استخدمها لتوضح لموظفيك مدى فائدة أداة ذكاء الأعمال من حيث توفير وقتهم. على سبيل المثال ، يستغرق المراقبون الماليون يومًا أو يومين للتعامل مع الطلبات المخصصة ، وثلاثة إلى خمسة أيام للتحضير للاجتماعات الشهرية ، وحوالي ثلاثة أسابيع لتلخيص نتائج العام. باستخدام نظام BI ، تتم جميع التقارير تلقائيًا ، بنقرة زر واحدة.

الهدف الرئيسي هو إظهار كيفية استخدام لوحة المعلومات للإجابة على أسئلتهم واستكشاف البيانات المتاحة بسرعة وكفاءة. الاتجاهات أسهل في تحديدها عندما يتم تصور البيانات بشكل كافٍ بدلاً من تناثرها عبر جداول البيانات.

نعم ، نحن نعلم أن Excel لا يتعلق فقط بالجداول ، ويمكنك إنشاء مخططات فيه أيضًا ، ولكن لن تتمكن من التفاعل معها على الفور. في لوحة القيادة ، يمكنك النقر فوق جزء واحد والاطلاع على المعلومات التي تحتاجها على الفور ، بينما في Excel سوف يستغرق الأمر مزيدًا من الوقت للقيام بنفس الشيء.

أليكس أوبولينسكي ، رئيس وحدة ذكاء الأعمال في * instinctools

يعد تدريب الموظفين طريقة فعالة للتعامل مع تحديات تنفيذ ذكاء الأعمال والمكون الأساسي لإدارة التغيير المناسبة المصممة لتهدئة آلام المستخدمين. لهذا السبب لا ينبغي ترك المستخدمين في مأزق بعد نشر النظام. ابحث عن شركاء تنفيذ ذكاء الأعمال الذين سيعدون وثائق حول العمليات الجديدة ويرتبون تدريبًا واسع النطاق لا يهدف فقط إلى تعليم كيفية العمل مع البرنامج ولكن أيضًا إلى زيادة المعرفة التقنية العامة.

التنقل في مسار ذكاء الأعمال

تلوح في الأفق معدلات الفشل في مشروعات علوم البيانات عند 87٪. إنه يشهد على حقيقة أن تحليل البيانات المتين وبنية التصور لا يمكن وضعها بشكل إستراتيجي على حدس إلا إذا كنت تريد أن ينتهي بك الأمر برؤى متفرقة وغير كاملة. سيساعدك الوعي والتخطيط والخبرة على تجنب معظم مشاكل ذكاء الأعمال. أدناه ، سنتطرق إلى الركائز الثلاث لاستراتيجية ذكاء الأعمال الناجحة.

حدد المشكلة التي تريد حلها

مجال تطبيق ذكاء الأعمال هائل ويمتد فعليًا لكل عملية تجارية. لذلك ، يجب أن تبدأ صغيرًا من خلال تحديد نطاق التحليل وربطه بالمقاييس والتقارير المرتبطة. يجب أن تدور التقارير بدورها حول مجموعة محددة من مؤشرات الأداء الرئيسية ، داخلية أو خارجية ، لقياس وتحليل بيانات المؤسسة وتحسينها. يمكن للشريك الاستشاري BI تقديم المشورة لك بشأن المقاييس ذات الصلة والتحقق من صحة نطاق التحليل الخاص بك.

قم بتحويل عقلية المنظمة من خلال إدارة التغيير المناسبة

نظرًا لأن المستخدمين ينفصلون من الأدوات المجزأة إلى نظام ذكاء الأعمال المتكامل ، يجب أن يكون لديك طرق التحويل الصحيحة المعمول بها للتخلص من القصور الذاتي وتعزيز قبول النظام. إنشاء تدفقات اتصالات مستقرة وشفافة ، وجمع القادة من مختلف الخطوط معًا ، وإجراء ورش عمل وتدريب لتنمية تدفقات البيانات التعاونية وتبادل المعرفة السلس للحصول على رؤى تجارية دقيقة.

اختر شريكًا استشاريًا موثوقًا به

يعمل مستودع بيانات موحد واحد واستراتيجية بيانات متسقة على تمهيد الطريق لتحليل البيانات بسرعة ودقة. بدون هذه السلائف ، سيتم عزل رؤيتك في مستودعات البيانات ، وتغلق داخل الأقسام باعتبارها فرصًا ضائعة. لتجنب فشل البيانات ، قم بتأمين فريق استشاري ذو خبرة في BI لإنشاء بنية تحتية قوية للبيانات وإدارة حوكمة البيانات وتوصيل مستودع البيانات الخاص بك بأداة BI المناسبة.

ضرب الأوساخ مع ذكاء الأعمال

لم يعد اتخاذ القرار المستند إلى البيانات خيارًا ؛ إنه تفويض لاستمرارية الأعمال والقدرة على المنافسة. ذكاء الأعمال هو ما يغذي النهج القائم على البيانات ويسمح للشركات بتحويل بياناتها إلى أفعال.

اليقظة الممكّنة من ذكاء الأعمال هي نتيجة جماعية لاستراتيجية البيانات الصحيحة ، وهيكل تكنولوجيا المعلومات الموحد ، وإيقاع اعتماد متسق. إذا كانت هناك قطعة واحدة مفقودة من لغز ذكاء الأعمال الخاص بك ، فستكون شركتك قصيرة النظر فيما يتعلق بالبيانات ، وستفشل في اتخاذ القرار الصحيح. سيساعدك الحصول على دعم البيانات ومحترفي ذكاء الأعمال على تجميع اللغز الخاص بك معًا والتغلب على تحديات ذكاء الأعمال الشائعة.

تم نشر المقال في الأصل هنا.