در این خدمت، داده‌های پراکنده و خام سازمان به اطلاعات قابل استفاده برای مدیریت و تصمیم‌گیری تبدیل می‌شوند و با بهره‌گیری از تحلیل داده، داشبوردهای مدیریتی و ابزارهای هوش تجاری، تصویری دقیق‌تر از عملکرد و روندهای کسب‌وکار شکل می‌گیرد.

از داده‌های پراکنده تا بینش قابل استفاده

بسیاری از سازمان‌ها داده‌های فراوانی تولید می‌کنند، اما داشتن داده به‌تنهایی به معنای استفاده مؤثر از آن نیست.

اطلاعات ممکن است در نرم‌افزارهای مختلف، فایل‌های مستقل، سامانه‌های عملیاتی یا گزارش‌های پراکنده نگهداری شوند و مدیران برای پاسخ به پرسش‌های ساده نیز ناچار باشند اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند.

در چنین شرایطی، داده به‌جای آنکه ابزار تصمیم‌گیری باشد، به مجموعه‌ای پراکنده از اطلاعات تبدیل می‌شود.

ITG به سازمان‌ها کمک می‌کند میان داده، شاخص‌های مدیریتی و تصمیم‌های کسب‌وکار ارتباطی ساختاریافته ایجاد کنند تا اطلاعات بتوانند نقش مؤثرتری در مدیریت، ارزیابی عملکرد و برنامه‌ریزی داشته باشند.

آغاز از پرسش‌های مدیریتی

یک پروژه داده نباید صرفاً از ابزار یا فناوری شروع شود.

پیش از هر چیز باید مشخص شود که مدیران و بخش‌های مختلف سازمان به دنبال پاسخ چه پرسش‌هایی هستند.

کدام شاخص‌ها برای ارزیابی عملکرد اهمیت دارند؟
کدام روندها باید به‌صورت مستمر پایش شوند؟
چه تصمیم‌هایی امروز بر اساس حدس یا اطلاعات ناقص گرفته می‌شوند؟
و کدام داده‌ها می‌توانند به این تصمیم‌ها کمک کنند؟

ITG تلاش می‌کند نیازهای اطلاعاتی سازمان را به مجموعه‌ای از شاخص‌ها، ساختارهای داده و خروجی‌های تحلیلی قابل استفاده تبدیل کند.

سامان‌دهی و یکپارچه‌سازی داده

یکی از چالش‌های اصلی در پروژه‌های داده، پراکندگی اطلاعات است.

ممکن است اطلاعات مشتری در CRM، فروش در نرم‌افزار مالی، تعاملات کاربران در وب‌سایت و عملیات در سامانه‌ای دیگر ثبت شوند.

اگر این منابع ارتباط مناسبی با یکدیگر نداشته باشند، ایجاد تصویر یکپارچه از کسب‌وکار دشوار خواهد بود.

در چنین پروژه‌هایی، لازم است منابع داده شناسایی شوند، ساختار و کیفیت آنها بررسی شود و در صورت نیاز، سازوکاری برای تجمیع یا تبادل اطلاعات میان سیستم‌ها طراحی شود.

هدف، ایجاد بستری است که داده‌ها بتوانند به‌صورت منسجم‌تر و قابل اتکاتر مورد استفاده قرار گیرند.

تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد

داده زمانی برای مدیریت مفید است که به شاخص‌هایی مرتبط با اهداف واقعی سازمان تبدیل شود.

تعداد زیاد نمودارها و گزارش‌ها الزاماً به تصمیم‌گیری بهتر منجر نمی‌شود.

در بسیاری از موارد، تعداد محدودی شاخص دقیق و درست تعریف‌شده می‌تواند ارزش بیشتری از مجموعه‌ای بزرگ از گزارش‌های پراکنده داشته باشد.

ITG در تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد تلاش می‌کند ارتباط میان اهداف کسب‌وکار، فرایندهای عملیاتی و داده‌های قابل اندازه‌گیری را مشخص کند.

این شاخص‌ها می‌توانند در سطوح مختلف سازمان، از مدیریت کلان تا واحدهای عملیاتی، مورد استفاده قرار گیرند.

داشبوردهای مدیریتی و عملیاتی

داشبوردها یکی از ابزارهای مهم برای تبدیل داده به تصویری قابل فهم از وضعیت کسب‌وکار هستند.

یک داشبورد مناسب باید بتواند اطلاعات مهم را با حداقل پیچیدگی در اختیار کاربر قرار دهد و به او کمک کند روندها، تغییرات و موارد نیازمند توجه را سریع‌تر شناسایی کند.

داشبوردهای مدیریتی می‌توانند برای پایش شاخص‌های کلان مورد استفاده قرار گیرند، در حالی که داشبوردهای عملیاتی بر فعالیت‌های روزمره و عملکرد واحدهای مختلف تمرکز دارند.

طراحی هر داشبورد باید بر اساس نیاز کاربر و تصمیم‌هایی که قرار است با کمک آن گرفته شوند انجام شود.

هوش تجاری برای شناخت بهتر کسب‌وکار

هوش تجاری تنها به نمایش داده‌ها محدود نمی‌شود.

هدف اصلی آن ایجاد امکان مشاهده، مقایسه و تحلیل عملکرد کسب‌وکار از زوایای مختلف است.

برای مثال، سازمان می‌تواند عملکرد فروش را بر اساس منطقه، محصول، کانال یا بازه زمانی بررسی کند؛ رفتار مشتریان را تحلیل کند؛ روند هزینه‌ها را ببیند یا عوامل مؤثر بر عملکرد واحدهای مختلف را شناسایی کند.

ITG با طراحی ساختارهای مناسب داده و گزارش، به سازمان کمک می‌کند از اطلاعات موجود برای ایجاد تصویر روشن‌تر و دقیق‌تری از عملکرد خود استفاده کند.

تحلیل مشتری و بازار

داده می‌تواند به شناخت عمیق‌تر مشتریان و رفتار آنها کمک کند.

تحلیل مسیر خرید، الگوهای تعامل، میزان وفاداری، نرخ بازگشت، ارزش مشتری و رفتار گروه‌های مختلف می‌تواند اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم‌های بازاریابی، فروش و توسعه محصول ایجاد کند.

در کسب‌وکارهایی که تعاملات دیجیتال بخش مهمی از رابطه با مشتری را تشکیل می‌دهد، امکان تحلیل این رفتارها گسترده‌تر می‌شود.

هدف، تبدیل داده‌های رفتاری به شناختی است که بتواند در طراحی تجربه بهتر، توسعه خدمات و تخصیص مؤثرتر منابع مورد استفاده قرار گیرد.

تحلیل فرایندها و عملکرد عملیاتی

داده‌های عملیاتی می‌توانند تصویر دقیقی از نحوه کارکرد فرایندهای داخلی سازمان ارائه دهند.

زمان انجام فعالیت‌ها، میزان توقف، نرخ خطا، حجم درخواست‌ها، بار کاری واحدها و نقاط ایجاد گلوگاه از جمله مواردی هستند که می‌توانند مورد بررسی قرار گیرند.

این تحلیل‌ها می‌توانند به مدیران کمک کنند نقاط ناکارآمد را شناسایی کرده و تصمیم‌های بهتری برای بهبود فرایندها اتخاذ کنند.

در پروژه‌های تحول دیجیتال، چنین داده‌هایی می‌توانند مبنای مهمی برای تعیین اولویت‌ها و اندازه‌گیری نتایج تغییرات باشند.

تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی

پس از ایجاد زیرساخت مناسب داده، سازمان می‌تواند از روش‌های تحلیلی پیشرفته‌تر نیز استفاده کند.

پیش‌بینی فروش، شناسایی احتمال ریزش مشتری، کشف الگوهای غیرعادی، تخمین تقاضا و بخش‌بندی پیشرفته مشتریان نمونه‌هایی از کاربردهای ممکن هستند.

امکان و دقت چنین تحلیل‌هایی به کیفیت، حجم و سابقه داده بستگی دارد.

به همین دلیل، ITG تحلیل پیشرفته را معمولاً مرحله‌ای پس از ایجاد پایه‌ای قابل اعتماد از داده و گزارش‌گیری می‌بیند.

داده به‌عنوان دارایی سازمانی

در برخی کسب‌وکارها، داده فقط ابزاری برای گزارش‌گیری نیست، بلکه می‌تواند به بخشی از دارایی راهبردی سازمان تبدیل شود.

تاریخچه رفتار مشتری، اطلاعات مربوط به عملکرد محصولات، داده‌های تخصصی یا داده‌های طولی می‌توانند در طول زمان ارزش قابل‌توجهی ایجاد کنند.

اگر این داده‌ها از ابتدا با ساختار مناسب، کیفیت قابل قبول و چارچوب روشن مدیریت شوند، در آینده می‌توانند مبنای توسعه خدمات جدید، تحلیل‌های پیشرفته یا کاربردهای هوش مصنوعی قرار گیرند.

به همین دلیل، طراحی معماری داده باید با نگاه بلندمدت انجام شود.

کیفیت داده و قابلیت اعتماد

نتیجه تحلیل هرگز نمی‌تواند از کیفیت داده‌های ورودی بهتر باشد.

داده‌های ناقص، تکراری، ناسازگار یا اشتباه می‌توانند به گزارش‌هایی منجر شوند که ظاهری دقیق دارند اما پایه قابل اعتمادی برای تصمیم‌گیری نیستند.

در پروژه‌های داده، لازم است کیفیت اطلاعات بررسی و در صورت نیاز، قواعدی برای پاک‌سازی، اعتبارسنجی و استانداردسازی داده تعریف شود.

ایجاد فرهنگ ثبت صحیح اطلاعات و تعیین مسئولیت مشخص برای داده نیز می‌تواند بخشی از این فرایند باشد.

حاکمیت و امنیت داده

با افزایش نقش داده در کسب‌وکار، نحوه دسترسی، استفاده و حفاظت از آن نیز اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

سازمان باید بداند چه داده‌هایی در اختیار دارد، چه کسانی مجاز به استفاده از آنها هستند و چگونه باید از اطلاعات حساس محافظت شود.

در طراحی راهکارهای داده، موضوعاتی مانند سطح دسترسی، مالکیت داده، حفظ محرمانگی و ثبت استفاده از اطلاعات باید متناسب با ماهیت سازمان مورد توجه قرار گیرند.

هدف، ایجاد تعادل میان دسترسی مؤثر به اطلاعات و حفاظت مناسب از آنهاست.

داده و هوش مصنوعی

بسیاری از کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی بر پایه داده‌های قابل اعتماد و ساختاریافته شکل می‌گیرند.

سازمانی که داده‌های خود را به‌درستی مدیریت نکرده باشد، در استفاده از هوش مصنوعی نیز با محدودیت‌های بیشتری مواجه خواهد شد.

به همین دلیل، ایجاد زیرساخت داده می‌تواند یکی از مهم‌ترین مراحل آماده‌سازی سازمان برای هوشمندسازی باشد.

ITG تلاش می‌کند پروژه‌های داده و هوش مصنوعی را نه به‌عنوان دو حوزه جدا، بلکه به‌عنوان بخش‌هایی مرتبط از معماری دیجیتال سازمان در نظر بگیرد.

تصمیم‌سازی داده‌محور، نه تصمیم‌گیری خودکار

استفاده از داده به این معنا نیست که تصمیم مدیریتی باید به‌طور کامل به سیستم واگذار شود.

تحلیل داده می‌تواند شواهد، الگوها و هشدارهای مهمی در اختیار تصمیم‌گیرندگان قرار دهد، اما شرایط بازار، تجربه مدیریتی و عوامل کیفی نیز همچنان اهمیت دارند.

هدف از تصمیم‌سازی داده‌محور، افزایش کیفیت و شفافیت تصمیم است؛ نه حذف نقش قضاوت انسانی.

ITG تلاش می‌کند داده به یکی از پایه‌های تصمیم‌گیری تبدیل شود، بدون آنکه پیچیدگی واقعی کسب‌وکار به چند عدد یا نمودار تقلیل یابد.

نقش ITG

در پروژه‌های داده و هوش تجاری، نقش ITG می‌تواند بسته به نیاز سازمان شامل موارد زیر باشد:

مشاور داده و تصمیم‌سازی: برای شناسایی نیازهای اطلاعاتی و تعیین اولویت‌های سازمان.

معمار داده: برای طراحی جریان، ساختار و ارتباط میان منابع مختلف اطلاعات.

طراح شاخص‌ها و داشبوردها: برای تبدیل اهداف و فرایندهای کسب‌وکار به معیارهای قابل اندازه‌گیری.

راهبر تحلیل و هوش تجاری: برای ایجاد گزارش‌ها و تحلیل‌های قابل استفاده در مدیریت و عملیات.

راهبر توسعه: برای حرکت تدریجی از گزارش‌گیری پایه به تحلیل‌های پیشرفته‌تر و کاربردهای هوشمند.

بسته به مقیاس پروژه، اجرای بخش‌های تخصصی می‌تواند توسط تیم‌های مختلف انجام شود، در حالی که ارتباط میان داده، تحلیل و اهداف کسب‌وکار حفظ می‌شود.

چه سازمان‌هایی به این خدمت نیاز دارند؟

این خدمت می‌تواند برای مجموعه‌هایی مناسب باشد که:

• داده‌های زیادی دارند اما تصویر یکپارچه‌ای از عملکرد خود ندارند.
• گزارش‌ها به‌صورت دستی و زمان‌بر تهیه می‌شوند.
• مدیران برای تصمیم‌گیری به اطلاعات به‌روز و قابل اعتماد دسترسی ندارند.
• داده‌های آنها در چند سامانه و منبع مختلف پراکنده است.
• قصد ایجاد داشبوردهای مدیریتی یا عملیاتی دارند.
• می‌خواهند رفتار مشتریان، فروش یا عملکرد فرایندها را بهتر تحلیل کنند.
• در نظر دارند در آینده از تحلیل‌های پیشرفته یا هوش مصنوعی استفاده کنند.
• می‌خواهند داده را به بخشی از دارایی و مزیت رقابتی کسب‌وکار تبدیل کنند.