كيفية إنشاء استراتيجية ذكاء الأعمال الجديدة الخاصة بك

ذكاء الأعمال لديه القدرة على الكشف عن رؤى البيانات التي يمكن أن تدفع عملك إلى آفاق جديدة من النمو والنجاح. ولكن إذا كنت لا تزال تتعلم كيفية تحقيق أقصى استفادة من برنامج ذكاء الأعمال الجديد الخاص بك ، فإن إطلاق العنان لهذه الإمكانات يمكن أن يبدو وكأنه صراع.

جين لارسون ، مدير تحليلات التسويق والبحوث في اتحاد ائتمان موظفي ولاية بنسلفانيا (PSECU) ، على دراية بهذا الصراع وكيفية التغلب عليه.

لقد جلسنا مؤخرًا مع Larson للدردشة حول إستراتيجيتها في مجال ذكاء الأعمال من أجل مساعدة الشركات الأخرى على تحقيق أقصى استفادة من برامج ذكاء الأعمال الخاصة بهم. لتلخيص ما تعلمناه ، يجب على مستخدمي برامج ذكاء الأعمال الجدد التركيز على لوحات معلومات بسيطة وجمالية بصريًا ؛ تصورات متسقة وتفاعلية للبيانات ؛ وجمع البيانات لتغذية التحليلات المتقدمة من أجل تحقيق أقصى استفادة من برنامج ذكاء الأعمال الجديد على المدى القصير والطويل. تابع القراءة للحصول على مزيد من التفاصيل حول كيفية تنفيذ هذه الاستراتيجية.

عندما انضمت لارسون لأول مرة إلى PSECU في عام 2020 ، تحدثت إلى أقسام مختلفة تؤدي إلى معرفة نوع المشكلات التي كانوا يعانون منها.

قالت: "من الأشياء الشائعة التي سمعتها عندما انضممت لأول مرة إلى PSECU الشكوى من أن (المستخدمين) يجب أن يذهبوا إلى 17 تقريرًا مختلفًا في كل مكان من أجل الحصول على جميع المعلومات اللازمة للإجابة على سؤال".

لم يكن حل هذه المشكلة سهلاً ، لكنه كان واضحًا: لوحات العدادات .

قال لارسون: "سمحت لنا لوحة المعلومات بإحضار كل هذه التقارير المختلفة والأرقام المختلفة في كل مكان في منطقة واحدة حيث يمكن (للمستخدمين) الذهاب للإجابة على مشكلة أو سؤال واحد".

تقول Larson أن لوحات المعلومات هي أداتها الأساسية لتمكين قيادة PSECU لاتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. ونجمتها الشمالية لاستخدامها لوحات العدادات هي التأكد من أنها موضحة وليست مربكة.

قالت: "بالنسبة لي ، تجيب لوحة القيادة الجيدة على سؤال". "على سبيل المثال ، لا تريد تقريرًا أو تصورًا ينظر إلى الأشياء من منظور الإعارة على نفس لوحة المعلومات مثل الأشياء التي تنظر من منظور العضو. تريد أن يتمكن شخص ما من إلقاء نظرة على لوحة المعلومات والتصورات والتقارير الموجودة هناك ويقول "حسنًا ، أعلم أن هذا مكان يمكنني الذهاب إليه للإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة." "

عندما انضمت لارسون لأول مرة إلى PSECU ، كانت التركيبة السكانية لأعضاء المنظمة موجودة في "15 تقريرًا مختلفًا" حسب تقديرها. "سيتعين عليك النقر فوق ، والنقر فوق ، والنقر فوق ... لقد سمح لنا حل لوحة القيادة بأخذ كل هذه البيانات في مكان واحد. لذلك نحن نعمل على مصدر واحد للحقيقة ".

يمكن للمستخدمين استخدام برامج ذكاء الأعمال الحديثة مع لوحات معلومات تفاعلية لاستكشاف بياناتهم بدون عالم بيانات. تتيح إحدى لوحات معلومات ملف تعريف أعضاء Larson للمستخدمين الاطلاع على البيانات الوطنية ، أو تطبيق مرشح لرؤية البيانات المخصصة لسكان ولاية بنسلفانيا على وجه التحديد.

هل أنت مستعد لتحقيق أقصى استفادة من ميزة لوحة المعلومات في برنامج BI الجديد؟ فيما يلي بعض النصائح للخطوات التالية:

• أبقيها بسيطة. لوحة القيادة غير المستخدمة هي لوحة معلومات لا قيمة لها ، حتى لو كانت تحتوي على معلومات مفيدة. لذلك إذا حاولت وضع الكثير من البيانات في لوحة المعلومات الخاصة بك على الفور ، فإنك تخاطر بجعلها مربكة للغاية ومربكة للمستخدم النهائي لدرجة أنه لا يمكنه فعل أي شيء بالمعلومات المقدمة. يمكنك دائمًا التوسع إذا طلب المستخدمون المزيد من المعلومات.
• تذكر استخدام المرشحات والتنقل لأسفل. تسمح الفلاتر للمستخدمين بالنظر إلى مجموعات فرعية مختلفة من البيانات داخل لوحة المعلومات دون الحاجة إلى إنشاء لوحة معلومات جديدة تمامًا. يمكن للمحللين تعيين هذه المرشحات في وقت مبكر للتأكد من أن المستخدمين النهائيين يمكنهم استكشاف لوحة معلومات ضمن حدود محددة مسبقًا.
• استخدم لوحات المعلومات التفاعلية عند الضرورة فقط. فقط لأن لديك خيار جعل لوحات المعلومات تفاعلية لأصحاب المصلحة الداخليين لا يعني أنك بحاجة إلى استخدام هذه الميزة. على سبيل المثال ، إذا كنت تشارك لوحة معلومات مع عميل خارجي ، فقد ترغب في إزالة الوظيفة التفاعلية لمنعهم من استكشاف البيانات الاحتكارية التي لم يكن القصد منهم الوصول إليها.

عندما يحاول فريق Larson تحديد كيفية تقديم بيانات مختلفة بصريًا ، من المفيد أن تكون قادرًا على تجربة المخططات والرسوم البيانية المختلفة بسهولة. يتيح برنامج BI الخاص بـ PSECU للمستخدمين تحميل مجموعة أساسية من البيانات ثم استخدامها لملء أنواع مختلفة من المخططات والرسوم البيانية.

قال لارسون: "إذن فأنت لست ملزمًا بنوع معين من الرسم البياني أو الرسم البياني". "يمكنك اللعب لمعرفة ما هو أكثر منطقية من الناحية المرئية للرسائل التي تحاول تحقيقها."

تعمل تصورات البيانات هذه على تمكين محللي البيانات من الإبداع وتقديم نتائج البيانات الخاصة بهم بالتنسيق الأنسب للجمهور الذي يتم تقديمهم إليه.

على سبيل المثال ، عندما شاهدت لارسون خريطة جغرافية توضح كيفية انتشار COVID-19 في جميع أنحاء البلاد ، أعطتها فكرة. كان فريقها يحاول إظهار قرب الأعضاء من مخزون PSECU من أجهزة الصراف الآلي ، واتضح أن الخريطة الجغرافية هي نوع الرسم البياني المثالي.

"يمكننا أن نرى تركيز الأعضاء بالنسبة إلى أجهزة الصراف الآلي وهذا يساعدنا على معرفة الأماكن التي قد نحتاج فيها إلى المزيد من أجهزة الصراف الآلي ، وعدد أقل من أجهزة الصراف الآلي ، وحتى وظائف أجهزة الصراف الآلي. البعض يقبل النقد (الودائع) والبعض الآخر لا يقبل ، على سبيل المثال ، "قالت. "إنه مظلل بدرجة أغمق لتركيز أعلى من الأعضاء ، وأخف وزنًا بالنسبة لنطاقات أقل على أجهزة الصراف الآلي بالنسبة إلى مدى استعداد الأشخاص للسفر إلى أجهزة الصراف الآلي. ثم يتم ترميز أجهزة الصراف الآلي بالألوان لإظهار وظائفها ".

باستخدام تصورات البيانات ، يمكن لفريق لارسون إنشاء نموذج بالحجم الطبيعي لخريطة جغرافية كهذه بسرعة ، ولكن بعد ذلك أيضًا وضع نفس البيانات في مخطط دائري لمعرفة النسبة المئوية للأعضاء الذين يعيشون على مسافات مختلفة لأجهزة الصراف الآلي ، على سبيل المثال.

هل أنت مستعد لتحقيق أقصى استفادة من ميزة تصور البيانات في برنامج BI الجديد؟ فيما يلي بعض النصائح للخطوات التالية:

• عندما تكون في شك ، ضع نفسك في عقلية جمهورك. إذا كنت تواجه مشكلة في اختيار النوع الصحيح من التصور لمجموعة من البيانات ، فاسأل نفسك من سيكون الجمهور وما الأسئلة التي من المحتمل أن تكون لديهم. ثم حدد نوع الرسم البياني الذي يجيب على أفضل وجه عن تلك الأسئلة.
• ضع في اعتبارك العنصر المرئي لتصور البيانات. يقول لارسون أن الأسلوب والتصميم يكاد يكون بنفس أهمية البيانات نفسها. على سبيل المثال ، ربما لا يجب عليك استخدام رمز اللون الأحمر لإظهار الأرقام المتزايدة.
• إذا كانت لديك الموارد ، فاجعل فريقك الإبداعي يشارك في معايير العلامة التجارية. أنشأ فريق التصميم الإبداعي في PSECU معايير العلامة التجارية ولوحات الألوان لتسهيل تركيز فريق Larson على رؤى البيانات والتأكد من أنهم يستخدمون مخططات الألوان الصحيحة.

لقد مكّن انتشار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي خلال العقد الماضي برنامج ذكاء الأعمال الخاص بك من القيام ببعض الأشياء المدهشة التي تحد من التنبؤ بالمستقبل. قد تبدو هذه التقنية شاقة للمستخدمين الجدد ، لكنها المفتاح لفتح أقوى الرؤى للمساعدة في تنمية مؤسستك.

مثال على ذلك: كان فريق لارسون يستكشف نمذجة البيانات والتحليلات التنبؤية للمساعدة في الكشف عن مكان وجود الأعضاء في رحلة عضويتهم وما هو أفضل منتج لاتحاد ائتماني تالي قد يكون لأي عضو معين.

قالت: "لقد ساعدنا ذلك في أتمتة التسويق والتسويق المستهدف". "لقد ساعدنا ذلك في توصيل الرسائل المناسبة إلى الشخص المناسب في الوقت المناسب."

قد تساعد أدوات التحليلات المتقدمة هذه فريق Larson في اكتشاف الأنماط التي تشير إلى أن يكون العضو الذي يشارك العديد من أوجه التشابه الديموغرافية مع أعضاء آخرين في موقع رئيسي لفتح حساب في سوق المال ، كمثال واحد.

من الاعتبارات الرئيسية لتحقيق أقصى استفادة من التحليلات المتقدمة في برنامج BI الجديد الخاص بك البيانات الكامنة وراءه. تعتمد التحليلات المتقدمة على البيانات الضخمة كوقود لتشغيل هذه الرؤى العميقة ، ولا يمكنك الحصول على واحدة دون الأخرى.

إذا كنت قلقًا من عدم وجود مجموعة بيانات كبيرة بما يكفي لتشغيل التحليلات المتقدمة ، فإن لارسون لديه بعض الكلمات المطمئنة.

قال لارسون: "معظم الأماكن التي عملت بها لديها بيانات أكثر مما تعتقد". "ألق نظرة على البيانات التي لديك وقل ،" هل هناك سؤال لدي بناءً على هذه البيانات يمكننا الإجابة عليه؟ " على سبيل المثال ، هناك سؤال يطرحه الكثير من الناس وهو "ما المدة التي سأحصل فيها على هذا العميل أو العضو؟" "

لذلك ، حتى إذا كان لديك عدة سنوات من البيانات التاريخية حول وقت مغادرة الأعضاء ومدة بقاء الأعضاء ، يمكنك توصيل هذه البيانات ببرنامج BI الخاص بك والسماح للتحليلات المتقدمة بالكشف عن أوجه التشابه الديموغرافية التي يمكن أن تفتح اتجاهات أكبر. على سبيل المثال ، قد تجد أن الأعضاء الذين فتحوا مؤخرًا حسابًا في سوق المال يظلون عادةً أعضاء لمدة خمس سنوات أخرى على الأقل.

قال لارسون: "لا يجب أن تكون مثالية". "ولكن من هناك ، ربما يمكنك الحصول على بعض مؤشرات البيانات التي ستساعدك على فهم ذلك بشكل أفضل قليلاً. ويمكنك دائمًا التحسين والتحسين. هذا هو الشيء الممتع فيه. لمجرد أنك توصلت إلى نموذج مرة واحدة لا يعني أنك انتهيت. "

هل أنت مستعد لتحقيق أقصى استفادة من التحليلات المتقدمة في برنامج BI الجديد؟ فيما يلي بعض النصائح للخطوات التالية:

• ابدأ في جمع البيانات في أسرع وقت ممكن. فكر في البيانات على أنها الوقود الذي يدعم تحليلاتك المتقدمة. سترغب في جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات ، وحتى إذا كنت قد بدأت للتو ، فمن المحتمل أن يكون لديك بالفعل بيانات أكثر مما تدرك.
• للبدء ، استخدم أي بيانات متوفرة لديك. حتى إذا كنت مقيدًا بالبيانات الديموغرافية ، أو عدة سنوات من التقارير المالية ، على سبيل المثال ، يمكنك استخدام مجموعة البيانات هذه لبدء الاستكشاف أثناء قيامك بجمع المزيد.
• لا تخف من التجربة. التحليلات التنبؤية هي بطبيعتها علم غير دقيق. يستخدم لارسون مثال عالم الأرصاد الجوية. على الرغم من أن تقارير الطقس ليست دائمًا دقيقة بنسبة 100٪ ، فإن كل توقع ينتج عنه المزيد من البيانات للمساعدة في جعل التنبؤات المستقبلية أكثر دقة.

ثقافيًا ، من أجل السير في هذا الطريق ، يجب أن تكون مستعدًا للتجربة ويجب أن تكون مستعدًا لأن تكون مخطئًا. ولذا ، إذا لم تكن لديك النعمة من القيادة أو عقلية الفريق التي ستبذل قصارى جهدك وتسعى لتحقيقها ، فمن المحتمل أنك لن تصل إلى حد بعيد ". "أقول دائمًا إنه لا توجد توقعات مثالية. إذا نظرت إلى الاقتصاديين وحتى توقعات الطقس ، فأنت تعلم أنه لا يمكنك أبدًا التنبؤ تمامًا بالمستقبل. لكن يمكنك الاقتراب إلى حد ما ".

استخدم برنامج BI الجديد لتصبح فريق الدعم النهائي في مؤسستك

يقول لارسون إن خلاصة القول هي أن تتذكر استخدام برنامج ذكاء الأعمال في خدمة الآخرين. يجب ألا تعمل فرق تحليل البيانات في العمل خلف الأبواب المغلقة ، وحفظ البيانات ، واستكشاف تلك البيانات بناءً على أهوائهم. يجب أن يكونوا في مجال حماية البيانات التنظيمية كمورد حيوي وترجمتها إلى تنسيق يسمح للفرق الأخرى بالاستفادة منها إلى أقصى حد.

قال لارسون: "أرى فريقي على أنه الدعم النهائي لكل فريق آخر". "نحن لسنا في الخطوط الأمامية. لسنا نحن من نفعل الأشياء بهذه البيانات ونتخذ قرارات العمل. ولذا فإن مهمتنا هي دعم المجالات الأخرى للحصول على البيانات التي يحتاجونها بالتنسيق الذي يحتاجون إليه بطريقة تمكنهم من فهمها حتى يتمكنوا من اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات بناءً عليها ".

لمساعدة فريق التحليلات الخاص بك على أن يصبح فريق الدعم النهائي في مؤسستك ، إليك ملخص للنصائح التي شاركناها في هذه المقالة:

نأمل أن تكون تجربة Larson قد جعلتك تشعر بالإثارة والتمكين لبدء تحقيق المزيد من برنامج BI الخاص بك. عندما تكون مستعدًا لاستكشاف المزيد من النصائح لتحقيق أقصى استفادة من برنامج BI الخاص بك ، فقد قمنا بتغطيتك بمدونة ذكاء الأعمال الخاصة بنا. إليك بعض المقالات الحديثة لتبدأ بها:

• قارن الفئة: ذكاء الأعمال مقابل البيانات الضخمة
• 3 أفضل برامج لوحة القيادة المجانية
• التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف: ما هو نموذج التعلم الآلي المناسب لك؟

مصادر

1. جين لارسون ، ينكدين
2. عارض تابلوه ، تابلوه
3. تعقب بيانات COVID ، CDC.gov