يتزايد في الآونة الأخيرة الحديث عن مصطلح ذكاء الأعمال Business Intelligence (BI) – وتحليل البيانات والقرارات القائمة على البيانات. وهذا هو الطبيعي، في وقت غير طبيعي يمر به العالم. ففي الأوضاع الطبيعة وعندما تكون المؤسسات في وضع مستقر والأعمال مزدهرةـ لا تفكر المؤسسات غالبًا عند تحديد الأولويات، في الاستثمار في مجال تطوير ذكاء الأعمال والبنية التحتية للتحليلات. ولكن، في مثل هذه الأوقات، عندما ينهار الاقتصاد، وتأخذ الكفاءات التشغيلية والتدفقات النقدية مركز الصدارة، تتحول أولويات القيادة إلى إدارة النفقات التشغيلية والنفقات الرأسمالية وتجميد النفقات الاختيارية. خلال هذه السيناريوهات، غالبًا ما تتساءل المنظمات، كبيرها وصغيرها، ما هي أسرع الطرق لتحديد أوجه القصور، وزيادة الكفاءة من حيث التكلفة، وحماية الأصول، والحفاظ على ثقة المستثمرين.
هنا تتصدر حلول ذكاء الأعمال والتحليلات بؤرة التركيز، حيث أن وجود نظام ذكاء الأعمال الفعال، هو دائمًا ما يغير قواعد اللعبة في المؤسسة. فهو لا يسمح فقط للمؤسسة باستخراج عناصر قابلة للتنفيذ ومصفوفات أداء من البيانات الغامضة وغير المهيكلة، ولكنه يثريها أيضًا برؤى قيمة تزيد من كفاءتها التشغيلية وإنتاجيتها
مـا هـو ذكــاء الأعـمــال Business Intelligence؟
يعتبر تعريف شركة الأبحاث Gartner, Inc من أشهر التعريفات الخاصة بذكاء الأعمال والذي يشير الي أن:
“ذكاء الأعمال عبارة عن مصطلح عام يشبه المظلة، يندرج تحته مجموعة من التطبيقات والأدوات وأفضل الممارسات التي تمكن من الوصول إلى البيانات وتحليلها لاستخراج معلومات تهدف لتحسين عملية اتخاذ القرارات ورفع أداء الشركة لأقصى حد”
من خلال أدوات ذكاء الأعمال يتم الاتصال بمصادر البيانات المختلفة (Flat files, Databases, Web, etc) واستخلاص البيانات محل الاهتمام، ثم تحليل هذه البيانات وتحويلها لمعلومات في شكل رسوم بيانية ولوحات معلومات (Dashboards) تساعد على فهم الوضع الحالي للشركة.
التطور التاريخي لذكاء الأعمال
- مصطلح ذكاء الأعمال “Business Intelligence” هو كلمة ليست وليدة اليوم فهي تمتد إلى سنوات بعيدة، حيث يشير مقال حول تاريخ ذكاء الأعمال إلى أن هذا المصطلح ظهر في عام 1865 في كتاب Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes ، للكاتب Richard Millar Devens، والذى استخدم هذا المصطلح لتفسير كيف أن السير Henry Furnese وكان مصرفياً حقق أرباحاً من خلال اتخاذ القرارات بناءً على معلومات حصل عليها من البيئة المحيطة.
- تعتبر الثمانينيات والتسعينيات من القرن الماضي، هي بمثابة نقاط التحول، والدخول في بداية المرحلة الحديثة من ذكاء الأعمال، ففي عام 1989 ، أعاد هوارد دريسنر Howard Dresner ، محلل جارتنر ، عبارة "ذكاء الأعمال" مرة أخرى إلى الفضاء العام. وقد استخدمها كمصطلح عام لتغطية نطاقات متعددة لتخزين أو تحليل البيانات.
- شكل فجر القرن الحادي والعشرين نقطة تحول مميزة، حيث تم تطوير التقنيات لمعالجة قضايا التعقيد والسرعة. وقد تم تعزيزها أيضًا من خلال بدء البرامج القائمة على السحابة التي وسعت وسهلت وصول منصات ذكاء الأعمال، وعلى مدى السنوات القليلة الماضية، تطور ذكاء الأعمال ليشمل المزيد من العمليات والأنشطة للمساعدة في تحسين الأداء. تتضمن هذه العمليات:
- استخراج البيانات: استخدام قواعد البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي للكشف عن الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة.
- إعداد التقارير: مشاركة تحليل البيانات مع أصحاب المصلحة حتى يتمكنوا من استخلاص الاستنتاجات واتخاذ القرارات.
- قياس الأداء: مقارنة بيانات الأداء الحالية بالبيانات السابقة لتتبع الأداء مقابل الأهداف، وعادةً ما تستخدم لذلك لوحات تحكم مخصصة.
- التحليلات الوصفية: استخدام التحليل الأولي للبيانات لمعرفة ما حدث.
- الاستعلام: طرح الأسئلة الخاصة بالبيانات، والحصول على الإجابات من مجموعات البيانات.
- التحليل الإحصائي: أخذ النتائج من التحليلات الوصفية ومواصلة استكشاف البيانات باستخدام إحصاءات مثل كيف حدث هذا الاتجاه ولماذا.
- تصور البيانات: تحويل تحليل البيانات إلى تمثيلات بصرية، تعمل على تسهيل وتبسيط إدراك وفهم الحقائق والمعلومات.
- التحليل البصري: يمكنك إنشاء قصص مرئية ديناميكية وسريعة الاستجابة تمكنك من التنقل للحصول على معلومات تفصيلية والإجابة على أسئلة الأعمال سريعًا.
الآن وبعد استعراض بعض من عمليات ذكاء الأعمال، أعتقد أننا يمكننا إدراك العلاقة الراسخة بين ذكاء الأعمال BI والتحليلات ،analytics ، فأنت عندها تبدأ بالتحليل الوصفي، والذي يتضمن البيانات المتعلقة بالمعلومات السابقة والحالية. فأنت ا تبدأ في اكتساب رؤية واضحة أثناء اكتشاف كيف و/أو لماذا . ومن هنا، تشرع في الإجابة على الأسئلة الوصفية. العلاقات السببية والإحصاءات المترابطة ، والتي يمكن استخدامها للتنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية، واحتمالاتها، والتي ستمكن الإدارة أن تكون أكثر استباقية في اتخاذ القرارات.
التحليلات المرئية وتصور البيانات
إحدى الطرق الأكثر شيوعًا لتقديم ذكاء الأعمال، تتم من خلال تصور البيانات، فالبشر مخلوقات بصرية ومتناغمة جدًا مع الأنماط أو الاختلافات في الألوان. تصور البيانات هو شكل آخر من أشكال الفن البصري الذي يجذب اهتمامنا ويبقي أعيننا على الرسالة. تعمل التمثيلات المرئية على تقديم البيانات بطريقة يسهل الوصول إليها وفهمها. يمكن للمرئيات التي تم تجميعها في لوحات المعلومات أن تروي قصة بسرعة وتسلط الضوء على الاتجاهات أو الأنماط التي قد لا يتم اكتشافها بسهولة عند تحليل البيانات الخام يدويًا.، كما تتيح إمكانية الوصول للنماذج المرئية المزيد من المحادثات حول البيانات، مما يؤدي إلى تأثير أوسع على الأعمال.
اختيار التصورات المرئية الصحيحة
يعتبر تحقيق أقصى استفادة من ذكاء الأعمال، هو جزء من معادلة توضح أن اختيار البيانات الصحيحة واختيار التصور المناسب للبيانات، يعظم من قيمة ذكاء الأعمال.، مما يعنى أن علينا البحث باستمرار عن تلك التصورات التي لا تجعل البيانات تبدو جذابة فحسب، بل تجعلها في نفس الوقت أسهل في الفهم والتفسير.
في الغالب، عندما تفكر في تصور البيانات ، من المحتمل أن تذهب فكرتك الأولى على الفور إلى الرسوم البيانية البسيطة أو المخططات الدائرية. ليس هناك اختلاف على أن هذه الرسومات قد تكون جزءًا لا يتجزأ من تصور البيانات ونقطة أساس مشترك للعديد من رسومات البيانات، ولكن ما يجب أن ندركه، هو ضرورة أن يتم إقران التصور الصحيح مع مجموعة المعلومات الصحيحة. الرسوم البيانية البسيطة ليست سوى غيض من فيض. هناك مجموعة كاملة من طرق التصور لتقديم البيانات بطرق فعالة ومثيرة للاهتمام.
تعظيم جدوي لوحات معلومات ذكاء الأعمال
تمثل لوحات معلومات ذكاء الأعمال واجهة مرئية تقدم لوحة سريعة لأهم المؤشرات ذات الصلة بهدف محدد أو عملية ما، كما وتعد المخططات الدعامة الأساسية لمعظم لوحات معلومات ذكاء الأعمال، وذلك نظراً لكفاءتها في توصيل المفاهيم التحليلية الواسعة بسرعة. وبالرغم من سهولة تشكيل هذه المخططات وقدرتها على عرض التفاصيل، وتفاصيل التفاصيل التي تكون ضرورية في بعض الأحيان عند إجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.، إلا أن ذلك قد يكون غير فعال في أماكن أخرى، لذلك من المهم و قبل البدء في إنشاء لوحة التحكم ، معرفة أفضل استخدامات المخططات والجداول ، ومتى يتم نشر كل منها لزيادة فاعلية أدوات تصور البيانات، فعلى سبيل المثال تقدم كل من الجداول والرسوم البيانية مزايا فريدة للوحات المعلومات ، لكن أحدهما ليس دائمًا أفضل من الآخر. الذي تختاره يجب أن يعتمد في النهاية على البيانات الموجودة، واحتياجاتك ، والجمهور الذي سيستهلك بياناتك. تأكد من تضمين التصور الصحيح في لوحة التحكم الخاصة بك لتحسين رؤيتك.
لماذا يعتبر تصور البيانات مهمًا ...
من الصعب التفكير في صناعة لا تستفيد من جعل البيانات أكثر فهماً. في عالم البيانات الضخمة، تعد أدوات وتقنيات تصور البيانات ضرورية لتحليل كميات هائلة من المعلومات واتخاذ قرارات مستنيرة، إذا ما تم التعامل مع البيانات بذكاء، حيث تعتمد فعالية تصور البيانات على موازنة دقيقة بين الشكل والوظيفة. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الرسم البياني البسيط مملاً للغاية بحيث لا يمكن التقاط أي إشعار أو جعله يشير إلى نقطة قوية؛ كما يمكن أن يفشل التصور المذهل تمامًا في نقل الرسالة الصحيحة. تحتاج البيانات والمرئيات إلى العمل معًا، لخلق فن يجمع بين التحليل الرائع وسرد القصص الرائع. يروي التصور الجيد قصة، ويزيل الضوضاء من البيانات ويسلط الضوء على المعلومات المفيدة.
