مقایسه جامع BI سنتی و BI سلف سرویس

برای پاسخ به سوال تفاوت BI سنتی و BI سلف سرویس در چیست؟ باید از هر دو نوع این ابزارهای هوش تجاری شناخت داشته باشید تا بتوانید برای انتخاب ابزار مناسب خود تصمیم‌گیری کنید. مثال زیر را در نظر بگیرید:

شاید شما صاحب یک فروشگاه اینترنتی کوچک لباس باشید که می‌خواهید تصمیم بگیرید برای کدام محصول خود تخفیف در نظر بگیرید یا ممکن است یک شرکت ساختمانی بزرگ باشید که سعی می‌کنید داده‌های پروژه را یکپارچه کنید تا مواردی که منجر به تغییر یا تاخیر در پروژه می‌شوند را شناسایی کنید.

به هر حال در هر کدام از دو مثال بالا، چیزی که می‌تواند اطلاعات و پاسخ‌های مورد نیاز شما را فراهم کند راهکارهای هوش تجاری (‏BI)‏ است. اگر به دنبال کسب بینش و نگاه جدیدی هستید تا اقداماتی انجام دهید،‌ این راهکار با ارزش است فارغ از اینکه شرکت شما کوچک است یا بزرگ یا در چه صنعتی فعال است. 

البته پیاده سازی BI محدود به فقط یک رویکرد مشخص یا ابزار خاص نیست و راه‌های مختلفی وجود دارد.

به عنوان یک صاحب کسب‌وکار یا ذینفع که در حال بررسی ابزارهای هوش تجاری است، باید این سوال را از خودتان بپرسید: شما به چه نوع ابزار هوش تجاری نیاز دارید؟ سنتی یا سلف سرویس؟

BI سنتی چیست؟

BI سنتی «روش قدیمی» اجرای ابزارهای تجزیه و تحلیل داده است. اجرای این روش معمولا نیاز به یک محیط پیچیده IT، فضایی برای ذخیره داده‌ها و مشارکت بیشتر کارکنان IT دارد.

نکته مهمی که باید در اینجا به آن توجه کنید، این است که «قدیمی» به معنای «منسوخ» یا «فرعی» نیست و فقط بیانگر آن است که چگونه شرکت‌های بزرگ ابزارهای تجزیه و تحلیل داده را از زمانی که BI  به دنیای کسب‌وکار معرفی شد، اجرا کرده‌اند.

شیوه تکامل BI سنتی چگونه بود؟

اولین سیستم‌های فراگیر  BI بین سال‌های ۱۹۷۰ تا ۱۹۹۰ توسط IBM و Siebel Systems (که Oracle آن را در سال ۲۰۰۶ خرید.) توسعه یافتند. نسخه‌های اولیه شامل انبارداده‌هایی بودند که به عنوان مخازن مرکزی برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف عمل می‌کردند. 

این مخزن‌های داده از نظر فنی پیچیده بودند و برای حفظ و مدیریت آن‌ها نیاز به تعداد زیادی از  کارکنان واحد IT بود. آن‌ها به کارکنان متخصص در حوزه  هوش تجاری برای استخراج مفاهیم از داده‌ها و ایجاد گزارش‌های تحلیلی برای بخش‌های مختلف سازمان و مطابق با کارکردهای کسب‌وکار نیاز داشتند. به عبارت دیگر داشتن هوش تجاری و اجرای آن موضوعی پرهزینه بود که تنها شرکت‌های ثروتمند از پس آن بر می‌آمدند.

با گذشت زمان فعالان حوزه هوش تجاری شروع به توسعه ابزارهایی کردند که مقرون‌به‌صرفه بوده یا از نظر فنی پیچیده نبودند و می‌توانستند  نتیجه کار را در داشبورد نشان دهند. هنوز هم داشبوردها برای نمایش و ارائه داده‌ها به کارکنان IT وابسته هستند، اما ابزارهای هوش تجاری تا حدی زیادی این وابستگی را کم کردند و به کاربران برای تولید گزارش‌ها و اجرای کوئری‌ها آزادی عمل دادند.

شرکت‌های بزرگ فناوری مانند مایکروسافت، آی‌بی‌ام، اوراکل، SAP و SAS پیشتازان این دوره بودند و بر فضای پلتفرم‌های هوش تجاری تسلط داشتند.

BI سلف‌سرویس چیست؟

هوش تجاری سلف سرویس رویکردی در پیاده‌سازی تجزیه و تحلیل داده‌ها است که با کمک آن کاربران می‌توانند بدون تخصص آماری، تحلیلی یا مدیریت داده به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.

این رویکرد به ابزارهای هوش تجاری تکیه دارد که به کاربران اجازه می‌دهند تا داده‌ها را فیلتر، مرتب، تجزیه و تحلیل و تجسم کنند تا نگاه و بینش‌های جدید کسب کنند، بدون آن که وابستگی به توسعه‌دهندگان یا متخصصان داده یا فن‌آوری اطلاعات داشته باشند.

ایده‌‌ای که در این کار وجود دارد، ساده است: به کاربران دسترسی و نظارت مستقیم بر داشبورد و نمودارها داده می‌شود و به آنها کمک می‌شود تا بر اساس نیازشان داده‌ها را تحلیل و بررسی کنند.

سیر تکاملی BI سلف سرویس

نوآوری در تکنولوژی باعث می‌شود تا انتظاراتی که از ابزارهای هوش تجاری در بازار وجود دارد، بازتعریف شوند. بر همین اساس فروشندگان هم به طور مداوم در حال بازآفرینی و بهبود ابزارهای خود برای افزایش قابلیت‌های مدیریتی و توسعه‌پذیری هستند.

 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در حال ورود به فرآیندهایی هستند که به آماده سازی، مدل سازی و کسب دیدگاه‌ از داده‌ها کمک می‌کنند. برنامه‌نویسی زبان طبیعی یا NLP تجاربی را برای کاربران فراهم می‌کند که احساس می‌کنند در حال انجام یک جستجو ساده هستند بدون ‌آن که درگیر فرآیند ساخت کوئری‌های پیچیده شوند. همچنین نوآوری در تکنولوژی‌های ابری این قابلیت را ایجاد کرده است که دسته‌بندی و پردازش داده‌ها با مقیاسی بسیار بالاتر از آن چه قبلا ممکن بود، انجام شود. مانند کاربردی که پردازش زبان‌های طبیعی در امور مالی دارند. 

تغییرات در فضای هوش تجاری خیلی سریع است، به طوری که شرکت‌هایی مثل Tableau و Qlik که در سال ۲۰۱۰ سهم زیادی از بازار را نداشتند، حالا از پیشگامان حوزه تحلیل و هوش تجاری هستند. همچنین شرکت‌هایی مثل Dundas BI و  looker ایجاد شدند که به عنوان پیشتازان این حوزه شروع به کار کردند و به تجارت‌های کوچک و متوسط، نرم‌افزارهای BI سلف سرویس ارائه می‌دهند و حالا سرآمد این بازار هستند.

مقایسه BI سلف سرویس و BI سنتی

به عنوان یک صاحب کسب و کار یا ذینفعی که ابزارهای موجود در حوزه هوش تجاری را بررسی می‌کند، این سوال پیش روی شما است که: کدام یک از این دو نوع  BI برای کسب و کار شما مناسب است؟

پیاده‌سازی سنتی هوش تجاری جامع و مبتنی بر منابع است در حالی که BI سلف‌ سرویس به معنی یک ابزار آماده برای استفاده در نظر گرفته می‌شود. اما در مورد هر کدام از این دو روش، نکاتی بیش از این وجود دارد.

برای ارزیابی بیشتر BI سلف سرویس و سنتی، در جدول زیر مقایسه‌ای با جزئیات بیش‌تر انجام شده است:

	BI سنتی	BI سلف سرویس
پیش نیاز‌های IT	معمولا  ITمحور است و برای استفاده از آن نیاز به مشارکت گسترده فعالان حوزه IT و دیتا وجود دارد. پیاده‌سازی آن نیاز به اجزای زیادی دارد و برای اجرا و نگهداری هر کدام، کارکنان زیادی لازم است.	پس از اجرایی کردن آن، وقت کارکنان IT آزاد می‌شود تا بر سایر نیازهای زیرساختی تمرکز کنند. همچنین تعداد کارکنان و متخصص IT برای نگهداری سیستم را کاهش می‌دهد.
چابکی	تنها کارکنان حوزه IT و دیتا به داده‌ها دسترسی دارند و در بازه یک هفته‌ای یا حتی یک ماهه درخواست‌ها بررسی و گزارش‌ها ارسال می‌شود.	کاربران می‌توانند داده‌ها را تحلیل کرده و در لحظه گزارش بگیرند. همچنین می‌توانند با مدل‌سازی داده، روندها و همبستگی‌ها را در لحظه بررسی کنند.
نوع داده	لازم است داده‌ها قبل از استفاده ساختاریافته شوند.	امکان تهیه داده‌ها در قالب‌های مختلف از منابع متعدد وجود دارد.
نوع گزارش	تمرکز بر پاسخ دادن به سوالاتی است که در گذشته اتفاق افتاده و یا در حال رخ دادن است و برای گزارش گرفتن بر حسب تقاضا محدودیت وجود دارد.	علاوه بر ارائه گزارش‌ها از داده‌های گذشته، امکان پیش‌بینی و ارائه راهکار با رویکردی آینده نگرانه وجود دارد. امکان گرفتن گزارش‌های متنوع بر اساس تقاضا فراهم است.
مدیریت داده	مشارکت نزدیک کارکنان IT و متخصصان داده نیاز است تا پایش، ذخیره‌سازی مناسب و امنیت داده‌ها را تضمین کنند و به نگرانی‌های مربوط به مدیریت داده‌ها بپردازند.	به یک سیاست برای مدیریت داده نیاز است تا فرایندها در پایش و ذخیره‌سازی داده تعریف شوند، همچنین ملاحظاتی برای مدل‌سازی داده و حق دسترسی به داده صورت بگیرد.

_{جدول ۲ – مقایسه جزئی‌تر BI سلف سرویس و سنتی}

 

آیا BI  سلف‌سرویس حتما انتخاب بهتری است؟

در ظاهر اگر بخواهیم BI  سلف سرویس و سنتی را مقایسه کنیم، به نظر می‌رسد BI سلف سرویس برنده است. اما همیشه این طور نیست.

BI سنتی مثل یک نرم‌افزار داخلی است که راه‌اندازی آن نیاز به مشارکت تیم IT دارد و پرهزینه و سخت است اما شما می‌توانید ابزاری بسازید که کاملا مطابق با نیاز بوده و کنترل زیادی روی آن داشته باشید.

BI سلف‌سرویس مثل یک نرم‌افزار بر بستر فضای ابری است: در ابتدا خیلی سریع می‌توان از آن استفاده کرد و ارزان‌تر است اما می‌تواند محدودیت‌هایی در شخصی‌سازی، توسعه‌پذیری و مدیریت داده‌ها داشته باشد.

اگر تصمیم دارید برای کسب و کارتان از BI سلف‌سرویس استفاده کنید، توصیه‌های زیر به شما در ایجاد یک زیرساخت تحلیلی قوی کمک می‌کند:

• با همسو کردن مزایای BI با اهداف سازمان و با بیان موارد موفق و قابل اندازه‌گیری از استفاده BI، ارزش BI سلف سرویس را در سازمان تثبیت کنید.
• یک فرآیند رسمی برای همکاری بین کاربران و کارکنان IT ایجاد کنید تا به دو طرف در درک نیازهای متقابل کمک کند.
• مطمئن شوید که مدیریت داده‌ها به اندازه کافی انعطاف‌پذیر است تا بتواند کاوش‌های تحلیلی و آزادانه کاربران را فراهم و از آن‌ پشتیبانی کند و در عین حال برای محافظت در برابر خطرات افشای اطلاعات، ساختاریافتگی کافی را داشته باشد.
• یک برنامه رسمی جهت معرفی و آموزش کاربران در نظر بگیرید تا برای استفاده از ابزارهای سلف سرویس جدید به منظور حل مسائل تجاری خاصی که با مواجه‌اند، آماده شوند. 

اگر هنوز مطمئن نیستید که چه رویکرد BI را انتخاب کنید، می‌توانید برای مشاوره و کسب اطلاعات دقیق‌تر درباره ابزارها و نرم افزاری‌های BI که برای کسب و کار شما مناسب هستند، از یک متخصص کمک بگیرید.

منبع مقاله