تفاوت Self-Service BI با Enterprise BI در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش تجاری

هوش تجاری

نوشته شده توسط:

تاریخ انتشار: ۰۶ بهمن ۱۴۰۳

آخرین بروزرسانی: 07 بهمن 1403

زمان مطالعه: دقیقه

در دنیای امروز، داده‌ها به یکی از منابع ارزشمند و کلیدی در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند. هوش تجاری(BI) به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند که داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کنند و گزارش‌هایی دقیق از عملکرد خود دریافت نمایند؛ در واقع، این ابزارها می‌توانند در استخراج اطلاعات از داده‌ها، شناسایی روندهای پنهان و پیش‌بینی تصمیمات آینده به کسب‌وکارها کمک کنند.

در میان روش‌های اجرای پروژه‌های BI، دو دسته اصلی وجود دارد که کاربردهای متفاوتی دارند: Self-Service BI و Enterprise BI. این دو روش از نظر قابلیت‌ها، پیچیدگی و نیاز به تخصص‌های مختلف با یکدیگر تفاوت دارند. در این مقاله، ابتدا با مفهوم هوش تجاری (BI) آشنا می‌شویم، سپس به بررسی دقیق این دو نوع روش می‌پردازیم.

هوش تجاری (Business Intelligence) چیست؟

هوش تجاری به مجموعه‌ای از فرایندها و فناوری‌ها اطلاق می‌شود که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تبدیل آن‌ها به اطلاعات مفید و قابل استفاده در تصمیم‌گیری‌ها طراحی شده است. در پروژه‌های BI داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری شده و به تحلیل آن‌ها پرداخته و گزارش‌های هوشمندانه‌ای برای مدیریت و تصمیم‌گیری در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

استفاده از BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند که عملکردهای خود را بهبود دهند و تصمیمات استراتژیک‌تری بگیرند. در این راستا، دو نوع روش اجرا برای پروژه‌هایBI وجود دارد:

Self-Service BI: این نوع سبک اجرای پروژه به کاربران این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به تخصص فنی پیچیده، خودشان داده‌ها را تحلیل کنند و گزارش‌های دلخواه بسازند.
Enterprise BI: این Stack بیشتر برای سازمان‌های بزرگ با نیاز به تحلیل‌های پیچیده‌تر و حجم داده‌های زیاد طراحی شده‌اند.

Self-Service BI چیست؟

چنانچه کسب‌و‌کار شما دارای داده‌های کم یا منابع اطلاعاتی محدود می‌باشد، می‌توانید پروژه هوش تجاری خود را به سبک Self-Service BI اجرا کنید. کاربرانی که از این روش استفاده می‌کنند، عموماً نیاز به تخصص فنی پیچیده‌ای ندارند؛ به همین سبب، استفاده از ابزارهای Self-Service BI مانند Power BI، Qlik View و … به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به‌راحتی وارد کرده، تجزیه و تحلیل کنند و گزارش‌های بصری و جذابی ایجاد کنند. این روش برای کاربران غیر فنی طراحی شده‌ است و معمولاً دارای رابط‌های گرافیکی ساده و قابل فهمی هستند.

مثال: استفاده از Self-Service BI در فروشگاه‌های آنلاین

یک فروشگاه آنلاین می‌تواند از Power BI برای تحلیل داده‌های فروش خود استفاده کند؛ به‌عنوان مثال، تیم فروش این فروشگاه می‌تواند به‌راحتی گزارش‌هایی از روند فروش در دوره‌های مختلف زمانی تولید کند و بررسی کند که چه محصولات یا خدماتی بیشترین فروش را داشته‌اند. این نوع ابزارها به تیم فروش کمک می‌کنند تا مشکلات یا فرصت‌های فروش را شناسایی کنند و بهبودهای لازم را در استراتژی‌های خود اعمال نمایند.

پیش‌نیاز یادگیری Power BI

به‌صورت کلی، یادگیری Power BI نیاز به پیش‌نیاز خاصی ندارد و علاقه‌مندان می‌توانند آن را یاد بگیرند؛ اما برای آنکه یادگیری عمیق‌تر شود و بهتر بتوان از Power BI استفاده کرد، بهتر است با مفاهیم اولیه بانک اطلاعاتی مانند نرمال سازی، درک مفهوم فیلد، رکورد و جدول آشنایی داشته باشند.

ویژگی‌های Self-Service BI

سادگی و دسترس‌پذیری: این ابزارها طوری طراحی شده‌اند تا برای کاربران غیر فنی قابل استفاده باشند.
کاربرپسند بودن: به‌واسطه رابط‌های گرافیکی ساده، کاربران می‌توانند به‌راحتی داده‌ها را وارد کرده و گزارش‌های متناسب با نیاز خود بسازند.
انعطاف‌پذیری: این ابزار قابلیت‌های زیادی برای سفارشی‌سازی گزارش‌ها و داشبوردها دارند.

دوره power bi به‌صورت پروژه محور با نیک آموز

Enterprise BI چیست؟

در مقابل، Enterprise BI برای سازمان‌های بزرگ طراحی شده است که حجم بالای داده‌ها و نیاز به تحلیل‌های پیچیده دارند. این نوع روش اجرای پروژه، به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا داده‌های مختلف از منابع متعدد را یکپارچه کرده و تحلیل‌هایی پیشرفته انجام دهند. استفاده از Enterprise BI معمولاً نیاز به تیم‌های فنی و متخصص دارد که بتوانند به‌طور مؤثر از ابزارهای پیچیده برای تحلیل داده‌ها استفاده کنند.

یکی از ویژگی‌های بارز Enterprise BI، قابلیت‌های پیشرفته تحلیل و گزارش‌سازی آن است. استک‌هایی مانند مایکروسافت، SAP BusinessObjects، IBM Cognos و Oracle BI از نمونه‌های معروف اجرا به روش Enterprise هستند که به سازمان‌های بزرگ این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده و حجیم را تحلیل کرده و به داشبورد‌های دقیق و مفهومی دست یابند.

مثال عملی از استفاده از Enterprise BI در بانک‌ها

یک بانک بزرگ می‌تواند از استک Microsoft BI برای تحلیل داده‌های مشتریان و انجام تحلیل‌های پیشرفته استفاده کند. به‌عنوان مثال، این استک می‌تواند به مدیران کمک کند که رفتار مشتریان را بررسی کرده و پیش‌بینی‌هایی در رابطه با تقاضای وام، نرخ بهره یا تحلیل تراکنش‌ها انجام دهند؛ علاوه بر این، با استفاده از Enterprise BI، بانک‌ها می‌توانند گزارش‌های مالی دقیق‌تری تهیه کنند که به تحلیل‌های مالی پیچیده برای گزارش‌های دولتی و داخلی کمک می‌کند.

ویژگی‌های Enterprise BI

مدیریت داده‌های حجیم و پیچیده: این ابزارها می‌توانند حجم بالای داده‌های سازمان‌ها را به‌طور مؤثر پردازش کنند.
تحلیل‌های پیشرفته: قابلیت انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر و پیش‌بینی روندها و رفتارها.
نیاز به تخصص فنی: برای استفاده از این ابزارها نیاز به تیم‌های متخصص و فنی است.

آموزش هوش تجاری به‌صورت جامع و کامل نیک آموز همراه با مدرک معتبر

مسیر اجرای پروژه‌های Interprise BI

پیاده‌سازی پروژه‌های) Enterprise BI هوش تجاری سازمانی) یک فرآیند پیچیده و چند مرحله‌ای است که برای کمک به کسب‌وکارهای بزرگ و پیچیده طراحی شده است. این پروژه‌ها از آنجا که به تحلیل داده‌ها، یکپارچگی اطلاعات و استخراج گزارش‌های تحلیلی نیاز دارند، نیازمند توجه دقیق به جزئیات فنی و عملیاتی هستند؛ از این رو، ایجاد یک مسیر مشخص و شفاف برای پیاده‌سازی پروژه‌های BI می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا به بهره‌وری بیشتر و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بهتری دست یابند.

مسیر اجرای پروژه‌های Enterprise BI شامل مراحل مختلفی از جمله جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها، پردازش و بارگذاری داده‌ها در سیستم‌های تحلیلی، استفاده از انبار داده‌ها و پایگاه‌های داده OLAP برای تجزیه و تحلیل و در نهایت استفاده از ابزارهای تحلیلی قدرتمند مانند Power BI برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌های تعاملی است. این فرآیند نه تنها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود استفاده بهینه کنند، بلکه به آنها این امکان را می‌دهد که بتوانند به تصمیمات بهتری بر اساس تحلیل‌های دقیق‌تری برسند.

در ادامه، مسیر جامع اجرای پروژه‌های Enterprise BI که شامل ۵ بخش از مراحل ابتدایی مانند شناسایی منابع اطلاعاتی و استفاده از ابزارهای ETL تا مراحل پیچیده‌تر شامل ایجاد انبار داده‌ها، پایگاه‌های داده OLAP و نهایتاً استفاده از Power BI برای تحلیل و گزارش‌دهی بررسی خواهد شد.

۱. منابع اطلاعاتی: آغاز مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های Enterprise BI

شروع مسیر پیاده‌سازی پروژه‌های Enterprise BI با شناسایی و جمع‌آوری منابع اطلاعاتی مرتبط آغاز می‌شود. این منابع می‌توانند شامل داده‌های داخلی سازمان (مانند اطلاعات فروش، مالی، منابع انسانی) و داده‌های خارجی (مانند داده‌های بازار، اطلاعات مشتریان و داده‌های اجتماعی) باشند. هدف از این مرحله، اطمینان از وجود داده‌های با کیفیت بالا و متناسب با نیازهای تحلیل است.

در این مرحله، مهم‌ترین اقدام شناسایی منابع داده‌ای مختلف و ارزیابی کیفیت آن‌ها است. این منابع اطلاعاتی معمولاً در سیستم‌های مختلف سازمان ذخیره می‌شوند، مانند سیستم‌های مدیریت منابع انسانی (HRMS)، سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) است. باید اطمینان حاصل شود که این منابع قابل دسترسی و هماهنگ برای تحلیل‌های بعدی هستند.

پس از شناسایی منابع، باید فرآیندهای یکپارچگی داده‌ها و انتقال آن‌ها به یک سیستم مرکزی (معمولاً انبار داده‌ها) پیاده‌سازی شود. این مرحله به‌طور مستقیم بر موفقیت پروژه BI تاثیر می‌گذارد، زیرا داده‌های درست و معتبر مبنای تحلیل‌های دقیق خواهند بود.

۲. ETL پردازش داده‌ها برای انبار داده‌ها:

ETL به‌عنوان یک فرآیند کلیدی در پروژه‌های Enterprise BI، شامل سه مرحله اصلی استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) داده‌ها است. در این فرآیند، داده‌ها از منابع مختلف استخراج شده، به فرمتی مناسب برای استفاده در تحلیل‌ها تبدیل می‌شوند و سپس به انبار داده‌ها بارگذاری می‌شوند.

به‌عنوان مثال، SSIS (SQL Server Integration Services) یکی از ابزارهای قدرتمند مایکروسافت است که برای انجام فرآیندهای ETL طراحی شده است . SSIS به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد که فرآیندهای پیچیده استخراج و تبدیل داده‌ها را به‌طور خودکار و در زمان واقعی انجام دهند. این ابزار قابلیت اتصال به انواع مختلف منابع داده، مانند SQL Server، Oracle و Excel را دارد و می‌تواند داده‌ها را از این منابع استخراج و برای بارگذاری در انبار داده‌ها آماده کند.

برای مثال، فرض کنید یک شرکت با استفاده از SSIS داده‌های فروش را از سیستم CRM خود استخراج کرده و آن‌ها را برای تحلیل درSQL Server انبار داده‌ها تبدیل و بارگذاری می‌کند؛ این فرآیند به‌طور خودکار انجام می‌شود و تضمین می‌کند که داده‌ها همواره به‌روز و در دسترس تحلیلگران قرار دارند.

۳. انبار داده Data Warehouseذخیره و مدیریت داده‌ها:

پس از پردازش داده‌ها از طریق ETL، مرحله بعدی ذخیره‌سازی داده‌ها در یک محیط مرکزی است که به آن انبار داده‌ها (Data Warehouse) می‌گویند .SQL Server یکی از ابزارهای رایج برای پیاده‌سازی انبار داده‌ها است. این ابزار به‌ویژه در سازمان‌هایی که از مایکروسافت به‌عنوان پلتفرم اصلی خود استفاده می‌کنند، بسیار محبوب است.

SQL Server Data Warehouse یک پایگاه داده مقیاس‌پذیر است که می‌تواند حجم‌های بزرگ داده را ذخیره و مدیریت کند. انبار داده‌ها معمولاً به‌صورت ساختارمند و با جداول مختلف طراحی می‌شود که اطلاعات را به‌طور مرتب ذخیره کرده و امکان جستجو و گزارش‌گیری سریع را فراهم می‌آورد. در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلف یکپارچه و ذخیره می‌شوند، به‌طوری که می‌توان از آن‌ها برای تحلیل‌های پیچیده و گزارش‌های تصمیم‌ساز استفاده کرد.

یکی از مزایای استفاده از SQL Server برای انبار داده‌ها، توانایی مقیاس‌پذیری بالا و قابلیت‌های پیشرفته تحلیل داده‌ها است. این ابزار امکان ایجاد شاخص‌های پیچیده و گزارش‌های تحلیلی را فراهم می‌آورد که برای تحلیل‌های کسب‌وکار ضروری است.

۴. OLAP Database تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی تصمیمات:

OLAP یا (Online Analytical Processing) یکی دیگر از اجزای کلیدی در پروژه‌های Enterprise BI است که برای تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ و انجام عملیات پیچیده طراحی شده است. OLAP Database به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را در قالب چند بعدی تجزیه و تحلیل کنند.

با استفاده از OLAP، سازمان‌ها می‌توانند به‌راحتی گزارش‌های تحلیلی پیچیده و چند بعدی ایجاد کنند. این پایگاه داده‌ها به کاربران این امکان را می‌دهند که داده‌ها را در ابعاد مختلف مانند زمان، مکان، محصول و دسته‌بندی‌های دیگر تجزیه و تحلیل کنند. SQL Server Analysis Services (SSAS) یکی از ابزارهای رایج برای پیاده‌سازی OLAP است. با استفاده از SSAS، کاربران می‌توانند Cubes و Measures مختلف ایجاد کرده و به تحلیل‌های دقیق‌تری دست پیدا کنند.

برای مثال، در یک شرکت فروشگاهی، از OLAP Database می‌توان برای تحلیل داده‌های فروش در ابعاد مختلف استفاده کرد. داده‌ها می‌توانند بر اساس زمان (ماه، فصل)، منطقه جغرافیایی (شهر، کشور) و نوع محصول تجزیه و تحلیل شوند تا به مدیریت کمک کند که تصمیمات بهتری در خصوص بازاریابی و استراتژی‌های فروش اتخاذ کنند.

۵. مصور سازی و ساخت داشبورد با نرم‌افزار Power BI :

Power BI یکی از نرم‌افزارهای قدرتمند و کاربرپسند است که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت داشبوردها و گزارش‌های تعاملی استفاده می‌شود. این ابزار می‌تواند به‌راحتی با منابع مختلف داده‌ای از جمله SQL Server، Excel، SharePoint و بسیاری دیگر ارتباط برقرار کند.

تفاوت‌های کلیدی Self-Service BI و Enterprise BI

۱. پیچیدگی و انعطاف‌پذیری

Self-Service BI به دلیل طراحی ساده و کاربرپسند، برای استفاده سریع و آسان کاربران مناسب است. این ابزارها بیشتر برای کسب‌وکارهای کوچک و تیم‌هایی که نیاز به گزارش‌های سریع و بدون پیچیدگی دارند، کاربرد دارند؛ به‌عنوان مثال، Power BI به تیم‌های فروش، بازاریابی و تحلیلگران این امکان را می‌دهد که خودشان گزارش‌های متنوع و داشبوردهای تعاملی بسازند.

در مقابل، Enterprise BI به دلیل قابلیت‌های پیشرفته‌تری که برای تحلیل داده‌ها فراهم می‌آورد، به تیم‌های فنی و متخصص نیاز دارد. این ابزارها قادرند داده‌های پیچیده و حجیم را پردازش کنند و تحلیل‌های پیشرفته‌تری ارائه دهند که برای سازمان‌های بزرگ با نیاز به تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌تر مناسب است.

۲. هدف و کاربرد

Self-Service BI بیشتر برای تحلیل داده‌های ساده و گزارش‌های سریع استفاده می‌شود. ابزارهایی مانند Power BI یا Tableau برای این نوع کاربردها طراحی شده‌اند؛ در مقابل، Enterprise BI برای تحلیل‌های پیچیده، پیش‌بینی روندها، تحلیل داده‌های حجیم و تولید گزارش‌های دقیق در سطح سازمانی کاربرد دارد.

۳. هزینه‌های اجرا

Self-Service BI معمولاً هزینه‌های کمتری نسبت به Enterprise BI دارد و این ابزارها بیشتر برای کسب‌وکارهای کوچک یا متوسط که نیازی به تحلیل‌های پیچیده ندارند، مناسب‌تر هستند؛ اما Enterprise BI به دلیل نیاز به زیرساخت‌های پیچیده و تخصص‌های فنی، هزینه‌های اجرای بالاتری دارد.

۴. قابلیت مقیاس‌پذیری و یکپارچگی

Enterprise BI معمولاً امکانات گسترده‌ای برای مقیاس‌پذیری و یکپارچگی داده‌ها از منابع مختلف دارد. این نوع سبک اجرای پروژه به‌راحتی می‌توانند داده‌ها را از سیستم‌های مختلف (مثلCRM، ERP و دیتابیس‌های مختلف) جمع‌آوری کرده و یکپارچه کنند؛ در حالیکه Self-Service BI بیشتر برای داده‌های ساده و کم حجم طراحی شده است و قابلیت یکپارچگی کمتری دارد.

مثال عملی از استفاده از Self-Service BI در بازاریابی

یک تیم بازاریابی که از Tableau یا Power BI استفاده می‌کند، می‌تواند گزارش‌هایی از کمپین‌های تبلیغاتی خود ایجاد کند و عملکرد هر کمپین را به‌صورت دقیق بررسی نماید. این روش اجرا به بازاریابان کمک می‌کنند که تصمیمات بهتری در مورد استراتژی‌های تبلیغاتی بگیرند و نحوه استفاده از بودجه‌ها را بهینه‌سازی کنند.

سخن پایانی

در این مقاله، تفاوت Self-Service BI با Enterprise BI در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش تجاری را بررسی کردیم و نحوه انتخاب ابزار مناسب برای کسب‌وکارها را توضیح دادیم. انتخاب ابزار مناسب بستگی به اندازه سازمان، پیچیدگی داده‌ها و نیاز به تحلیل‌های مختلف دارد. نیک آموز به‌عنوان پیشرو در ارائه راهکارهای BI در ایران، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای مناسب، تحلیل‌های دقیقی از داده‌های خود انجام دهند و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. شما چه تجربه‌ای از روش اجرای پروژه‌های خود دارید؟ تجربیات خود را با ما به اشتراک و این مقاله را با دیگران به اشتراک بگذارید.