Günümüz ekonomisinin hızlı temposu, tüm şirketleri ve kuruluşları iş yapma şekillerini değiştirmeye zorlamıştır. Bu pazar zorunluluğuna yanıt olarak, şirketler tekliflerini çeşitlendirmiş ve müşterileri tarafından üretilen talebe zamanında yanıt vermelerine olanak tanıyan sistem ve prosedürleri uygulamaya koymuştur. Öte yandan, kuruluşların tekliflerini iyileştirmek için yaptıkları multi-milyon dolarlık yatırımlar ve pazarda artan rekabetin varlığı, onları operasyonlarını ve bunlarla ilişkili maliyetleri daha etkin ve sıkı bir şekilde izlemeye zorlamıştır. kaynakları daha verimli hale getirmek ve ayakta kalmalarına imkan veren bir rekabet avantajı elde etmek için bunlar.Bu yeni çalışma şekli, değer zincirinin her noktasında hassas ölçümler gerektirir.
Arka fon
Şu anda, herhangi bir kuruluşun günlük işlemlerinde, gerçekleştirilen tüm işlemlerin ikincil bir ürünü olarak veriler üretilmektedir. Tipik olarak, bu bilgiler, bu verileri depolama ve yönetme işlevini yerine getiren ilişkisel veritabanlarında işlem sistemleri aracılığıyla depolanır. Ancak fikir, bunların basit veriler olmaktan çıkıp yöneticilerin kararlarını zenginleştiren bilgilere dönüşmesidir.
Aranan şey, sadece işte ne olduğu veya ne olduğu hakkındaki soruları yanıtlayan bilgileri bulmak değil, aynı zamanda gelecekteki olayları tahmin etmeye yardımcı olmak için bu bilgi modelleri aracılığıyla inşa edilmektedir.
Amaç, aşağıdaki gibi sorulara cevap vermektir:
- En iyi tedarikçiler hangileri veya bize en çok kâr sağlayan müşterilerimiz hangileri ve onları nasıl daha fazla çekebiliriz, beklentilerimiz nelerdir, giderlerimizin satışlarımıza oranı nedir?
Şu anda şirketler, rakiplerine göre daha büyük bir avantaja sahip olma ana fikri ile bilgilerinden yararlanmak ve en üst düzeye çıkarmak istiyor. İşletmeler artık daha hızlı hareket ediyor, bu nedenle doğru bilgilerin doğru zamanda doğru ellerde olması çok önemli.
Öte yandan, karlarını artırmak için şirketlerin müşterilerini elde tutmaya ve yeni müşteriler edinmenin bir yolunu bulmaya odaklanmaları gerekiyor. Müşteriyi elde tutma, onlar için her zaman çok çekici bir faktördür, ancak belirtilmesi gerekir ki, çok önemli ve gözden kaçırılmaması gereken bir şey, bir müşterinin karlılığını anlamaktır. Genel olarak, müşterilerin% 20'si her zaman kârın% 80'ini verir. Şirketler, müşterilerini kâra göre segmentlere ayırmalı ve kârlılığı en yüksek olanlara göre hareket etmelidir. Bu müşterileri elde tutmak, şirkete daha yüksek kar sağlayacaktır. "İş Zekası" bu tür bir segmentasyonun gerçekleştirilmesine yardımcı olur.
İş zekası
İş Zekası (İş Zekası - BI), kolay kullanım yoluyla gerçek zamanlı olarak bilgiye ve kararlara dönüştürmek için büyük miktarda veri ve bilginin depolanmasını ve işlenmesini bir çözüm olarak entegre eden bir kavramdır..
İş zekası aynı zamanda iş operasyonlarını iyileştirmek için bilgi toplamak ve etkili bir şekilde kullanmak için teknolojinin kullanılmasını ifade eder. İdeal bir BI sistemi, çalışanların, ortakların ve üst düzey yöneticilerin günlük görevlerini yerine getirmeleri ve esas olarak doğru ve doğru verilere dayalı kararlar alabilmeleri için ihtiyaç duydukları temel bilgilere erişim sağlar. Yönetici Bilgi Sistemleri (EIS) ve Karar Destek Sistemleri (DSS) olarak adlandırılan köklerinden, BI gelişti ve genişledi. bilgi analizi açısından ihtiyaçlarının yanı sıra bir dizi kullanıcıyı tatmin edebilen bir dizi teknolojiye dönüştürüldü.
BI Uygulamalarının uygulanmasına yönelik aşamalar
Ancak işletmeler verilerinden nasıl istihbarat oluşturabilir ve ayrıca son kullanıcıları için bu bilgilere zamanında ve doğru erişim nasıl sağlanır. Bunu anlamak için, BI sürecini kısaca anlatacağız. (Bkz. Şekil 1). Bu süreç dinamik ve yinelemelidir. Süreç sorularla başlar ve cevaplar daha fazla sorunun veya sonraki süreç etkileşimlerinin sonucudur.
1. Aşama - Yönlendirme ve Planlama:
Bu aşama sürecin başlangıcı ve sonudur. Başlangıçtır çünkü belirli gereksinimleri yazmayı içerir. Ve bu sondur çünkü yenilerine götüren soruları cevaplar. İş zekası süreci kullanıcılarla (Yöneticiler, Yöneticiler, İş Liderleri vb.) Başlar ve burada hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olacak sorular oluşturulur. Bu sorulara örnekler şunlardır: En karlı müşteriler hangileridir? Her ürün hattının marjı nedir?, Vb, Bu ihtiyaçlar çeşitli analistler tarafından sunulmaktadır. Bu, bu iş analistlerinin kullanıcıların gereksinimlerini formüle ettiği ve bilgilerin toplanması ve yanıtların çözümü için bir plan yönlendirdiği anlamına gelir.
2. Aşama - Bilgi Toplama:
Bir şirket içinde farklı bilgi kaynakları vardır. Süreçlerin otomasyonu, satış noktaları, ERP, CRM, SFA, Müşteri Hizmetleri Uygulamaları vb. Gibi bir kaynak kaynağı yaratmıştır. Farklı sistemler, farklı türde bilgiler oluşturur, işler ve depolar. Bu devam eden bir süreçtir ve bu kaynaklardan gelen verilerin sadece bilgi olduğunu, İstihbarat olmadığını anlamak önemlidir. Ham veriler genellikle eksik ve kafa karıştırıcıdır. Bilgi, işleyerek ve analiz ederek Akıllı hale gelir. Bilgi toplama süreci, soruların yanıtlarını bulmak için gerekli verileri belirlemek için farklı kaynakların analiz edildiği zamandır.
3. Aşama - Veri İşleme:
Bu aşama, ham verilerin analiz için kullanılabilir bir formata entegrasyonudur. Bu, yeni bir veritabanı oluşturarak, mevcut veritabanlarına veri ekleyerek veya bilgileri konsolide ederek mümkün olabilir. Bu aşama genellikle BI ortamlarında meydana gelen Ekstraksiyon, Dönüştürme ve Yükleme olarak görülür.
Aşama 4- Analiz ve Üretim:
İş analitiği grubu, verileri sıralamak ve istihbarat oluşturmak için araçlar ve teknikler kullanır. Sonuç, kendi bağlamında "akıllı" yanıtların üretilmesidir. Bazı durumlarda, rapor oluşturmak gibi basit bir işlemdir. Diğer durumlarda, göstergeler yaratırlar. Belki de bu aşamada, analistler cevaplanması gereken yeni sorular bulabileceğinden ek gereksinimler üretilecektir.
Aşama 5- Yaygınlaştırma:
Bu difüzyon aşaması, akıllı ürünleri ona ihtiyaç duyan çeşitli müşterilere ulaştırmaktır. Bu, temelde "gösterge tablolarının", raporların veya aynı kullanıcıların verileri hızlı ve kolay bir şekilde gözden geçirebilmesi için kullanımı kolay araçlara sahip olma olasılığının yayınlanması için BI araçlarının kullanılması anlamına gelir.
Başarı Vakaları Örneği
Örneğin, Wal-Mart'ın bir başarı örneğine sahibiz, bu şirketin kendi şirketi içinde tutarlılıkları geliştirmesini ve sürdürmesini mümkün kılmıştır, örneğin, ayrıntılı bilgileri hızlı bir şekilde toplar ve SKU seviyesine entegre eder. Bu tür bilgilerle Wal-Mart, bir ürünün performansını belirli mağazalarda veya belirli raflarda analiz etmek gibi birçok düzeyde fayda sağlamıştır. Bu tür bilgilerle kurum, belirli bir bölgede “stokta” ne tür markalara sahip olacağına dair görünürlüğe sahip olur. Bilgi ayrıca, çeşitli ürünlerin karlılığını envanter döngüleri ve marj yoluyla analiz etmelerine olanak tanır.
Sonuçlar
BI kullanarak nasıl başarılı olabilirsiniz? Birincisi, şirketlerin iş uyumlarına odaklanmaları ve BI çabalarının şirketin hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamaları gerekir. İş analistleri, kullanıcı gereksinimlerini anladıklarından ve ayrıca bu gereksinimlerin iş hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olmalıdır. Her şeyden önce kullanıcıların sorularına cevap vermeye odaklanmaları gerekir.
İkincisi, şirketlerin bir veri yönetimi stratejisine sahip olması gerekir. Bu, veri toplama ve işlemede gereklidir ve zamanın azaltılmasına ve daha fazla "zeka" kazanılmasına yardımcı olur. Bunu zaten doğru bir şekilde yapan şirketler, farklı veri tabanlarındaki ham verilerini zaten temiz ve entegre bir şekilde analize hazır hale getiriyor. Bu tür bir altyapı, analiz yazılımı ve İş Zekası araçları için çok yardımcıdır.
İş Zekası artık karar verme, sorunlara ve fırsatlara dinamik yaklaşımlar oluşturma ve organizasyonun iç kaynaklarını ve kapasitelerini geliştirme yetkinliğinde yatmaktadır. Karar verme teknolojilerinin desteği ve iş uzmanlarının müdahalesi ile daha esnek ve dinamik bir organizasyon geliştirmek için organizasyonun kaynakları ile inşa edilen stratejik değişiklikler oluşturun.
Karar destek araçlarının sadece araçlar olduğunu ve bu seçim ve kullanımın işletmedeki birçok işlemi ve süreci basitleştirdiğini, ancak karar vericilerin temel taşı olduğunu anlamak önemlidir. Değişimin hızı, yeni iş modellerinin inovasyonu, şirketler, müşterileri ve ortakları arasındaki yeni ilişki yapıları, insanların, kuruluşların ve ülkelerin bağlanabilirliği gibi az ya da çok hesaba kattığı faktörler ve şirkette ikamet eden bilginin değeri; bilgi ve becerileri ve karar verme için akıllı sistemlerin kullanımı, tüm bu entegrasyona İş Zekası denir ve bir şirket ile diğeri arasındaki rekabet avantajlarını yaratan şey budur.
kaynakça
Elliott, T. İş Zekası Standartlarının Uygulanması. Iş nesneleri., Şubat 2004.
McNamara, B. Yönetici Bilgileri ve Karar§ Destek Sistemlerinin Değerlendirilmesi. Journal of Systems Management; Mayıs 1990.
Martínez, J. Business Intelligence nedir ve hangi faydaları sunar?, MicroStrategy México. 2002.
Mika Hannula, Virpi Pirttimaki. "İş zekası ampirik çalışması§ En iyi 50 Fin şirketi üzerinde". American Academy of Business Dergisi, Cambridge Cilt 2, Sayı. iki; pg. 593, 7 s.Mart 2003.
Garanti Matthew. İşiniz nasıl gidiyor? Sunday Business. § Londra (İngiltere): syf. bir. 20 Ocak 2002.
Seddon, Peter. Zımba, Sandy. Patnayakuni, Ravi. Bowtell, Matthew § Bilgi sistemleri başarısının boyutları. AIS'nin iletişimi.. Cilt2, Sayı 3es (Kasım 1999). Madde 5.
SAS Enstitüsü. İş zekası. Sigorta ve Teknoloji. §. Cilt 29 Sayı 1, s12, 2 s. Ocak 2004'te yayınlandı.
AlQasem, İyas. İş Koşularına Geçiş. 16 Mayıs 2003'te yayınlandı.§ Business% 20Intelligence% 20 &% 20Sales% 20Faydalar
Wu, Jonathan. İş Zekası Uygulamalarının Değeri: Bölüm§ 1-3. Yayınlanan
Gelbart, Frank. İş Zekası Trendleri: Maliyetleri Düşürmek ve Gelirleri Arttırmak için Yeni Yollar mı Arıyorsunuz? Wittschen, Lee. Neden İş Zekası?. Ocak, 2004.§
