تم استخدام تقنيات استقصاء المعلومات من قبل الشركات لعقود. ومع ذلك ، اليوم مع تطور التكنولوجيا السحابية ، BigData والتعلم الآلي ، BI ينتقل إلى مستوى جديد. ما الذي سيؤدي إليه ذلك وما ستصبحه ممارسات BI في السنوات القادمة - اقرأ في منشوراتنا. تحت القص - قليلا من التاريخ والاتجاهات الحالية ونتائج البحوث.
مصدربدأ تاريخ استقصاء المعلومات في وقت أبكر بكثير مما يعتقد بشكل شائع. يرجع تاريخ أقدم ذكر لـ BI إلى عام 1865 ، عندما استخدم Richard Davens مصطلح Business Intelligence لوصف تصرفات هنري فارنس ، الذي درس البيانات ، وقام بتحليل ظروف السوق وتجاوز منافسيه. في وقت لاحق من عام 1958 ، كتب Hans Peter Lun من IBM حول الإمكانية التي يحتوي عليها BI ، إذا قمت بإضافة قدرات تكنولوجيا المعلومات إلى هذا النهج. بالطبع ، نحن مهتمون جميعًا بالجانب التكنولوجي لـ BI ، والذي يسمح لنا بإيجاد حلول جديدة للأعمال. اليوم ، هناك أكثر من 50 منتجًا مختلفًا في السوق يوفر وظائف BI بدرجة أو بأخرى. ولكن من أجل فهم كيفية اختلافها عن بعضها البعض بشكل أفضل ، ولماذا تغيرت وظائف حلول BI بشكل كبير بعد عام 2007 ، سيكون من المفيد النظر إلى الوراء وتتبع تطور BI كفئة من أنظمة الكمبيوتر.
قواعد البيانات العلائقية
ظهرت أنظمة دعم القرار الأولى (DSS) في السبعينيات بعد أن قدم إدغار كود طريقة جديدة لتنظيم البيانات إلى العالم. سمحت لنا قواعد البيانات العلائقية أن نقفز قفزة إلى الأمام في مجال استقصاء المعلومات ، بما في ذلك ، وأدوات دعم القرار التي تم تطويرها بنشاط حتى منتصف الثمانينات.
BigData والتوحيد
بدأ الدمج النشط للبيانات في الثمانينيات ، وبدأت المعلومات تتراكم في مراكز فردية ، مما أوجد الظروف لإجراء تحليل متعمق وشامل. تمكنت أدوات استقصاء المعلومات من الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات ، لكنها ظلت أدوات تقنية متطورة ، لذلك بدون وجود شخص ذكي لتقنية المعلومات ، كان من المستحيل إنشاء تقرير آخر ، وبالتالي لم تستخدم الشركة هذه الفئة من الحلول في كثير من الأحيان. على الأقل ، ليس في جميع القطاعات.
مصلحة تجارية
في التسعينيات من القرن الماضي ، أصبحت تقنيات BI تعتبر أداة أعمال ، ووجدت تطبيقها في العديد من الصناعات: من التعدين إلى الإنتاج والتمويل. في ذلك الوقت ، كانت حلول BI مكلفة للغاية ، وقد يستغرق إعداد المهمة عدة أيام. من هذه الحقبة من ما يسمى بـ "BI 1.0" ، نشأت صورة نمطية عن عدم إمكانية الوصول إلى حلول فئة BI لـ "مجرد بشر".
في الوقت الحقيقي
في 2000s ، ظهرت قاعدة تكنولوجية لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي ، مما يعني أن الشركات كانت قادرة على اتخاذ القرارات على الفور ، على أساس المعلومات الحالية المتغيرة باستمرار. بدأت تظهر العديد من لوحات المعلومات في السوق ، حيث تعرض مجموعة من المؤشرات ، بالإضافة إلى أنظمة BI بواجهة بديهية (مثل Tableau أو QlikView) ، حيث يمكن لمستخدمي الأعمال تقديم طلبات. من المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات ، كان فقط إعداد وتنظيف وتجميع البيانات مطلوبًا.
سحابة التكنولوجيا
وفقًا
لدراسة لـ Drenser ، في عام 2019 ، يفضل المستخدمون العمل مع BI على أساس الاشتراك. يتم اختيار هذا المخطط من قبل 90 ٪ من المشاركين المشاركين في الاستطلاع. النهج القائم على السحابة يلغي مخاطر مشاكل الاسترداد ، وكذلك تجربة منتج جديد باستخدام تراخيص الاختبار. يدعم مطورو نظام BI أيضًا المخططات التجريبية ، لأنها تزيد من احتمال شراء التراخيص اللاحقة حتى من قبل الشركات الصغيرة التي لم تكن لتقرر استخدام BI في ممارساتها. قادة Cloud BI ، وفقًا للمحللين ، هم Amazon AWS و Microsoft Azure و Google Cloud و IBM Bluemix.
BI غدا. 6 الاتجاهات الحالية
ما الذي يمكن أن نتوقعه من BI في المستقبل ، بالنظر إلى أنه يمكن تقريبًا لكل عامل مكتب استخدام الخدمة السحابية لوضع توقعاتهم الخاصة؟ يشير المحللون إلى 6 اتجاهات حالية ستحدد تطور استقصاء المعلومات في السنوات المقبلة.
التموين الذاتي
واقع اليوم في مجال استقصاء المعلومات هو أن كل مستخدم أعمال يحصل على فرصة لإنشاء نظام بيئي خاص به وتقديم طلبات حسب الضرورة. تم حل مشاكل نشر النظام نظرًا لظهور الخدمات السحابية ، وتم الاتصال الآلي لمصادر البيانات وإعدادها في معظم الحلول الحديثة. وبالتالي ، أصبحت تقنية BI أكثر سهولة ، ولم تعد هناك حاجة إلى خبرة في مجال علم البيانات من مستخدمي النظام. الآن من خلال الواجهة الرسومية ، يمكنك إضافة مصادر البيانات الخاصة بك ، بما في ذلك جداول البيانات ، وإنشاء لوحات معلومات مخصصة وتصور النتائج بعدة طرق.
يظهر الرسم البياني شعبية ربط مصادر البيانات بوحدات العمل المختلفة ، وفقًا لدراسة قام بها
Drenser . وبالتالي ، يمكن لكل وحدة أعمال في المؤسسة اليوم إنشاء مساحة بيانات خاصة بها لتحليلها الفعال.
من التحليل إلى العمل
من المتوقع ألا تساعد أنظمة BI في فهم الموقف الحالي فحسب ، بل ستبدأ أيضًا في اقتراح الخطوات الفعلية التي يجب اتخاذها في وقت معين. في الواقع ، تظهر هذه الوظيفة بالفعل في أكثر أنظمة BI تقدمًا ، ولا يمكن لمستخدمي الأعمال التعرف على الاتجاهات الحالية فحسب ، بل يمكنهم أيضًا الحصول على توصيات حول كيفية استخدام الموقف لزيادة مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة. بمعنى آخر ، لا ينبغي لنظام BI فقط تجميع التقارير وإنشاء تمثيلات للبيانات ، ولكن أيضًا إعلامك فورًا بما تحتاج إليه (أو ، على العكس ، لا تحتاج) للقيام به في هذا الموقف.
باستخدام اللغة الطبيعية
من الواضح ، أنه ليس من المناسب للمستخدمين تقديم طلبات بتنسيق معين ، وكذلك لفك تشفير الإجابات الواردة في شكل بعض العمليات الحسابية. سيكون من الأجمل أن نسأل: "كيف تسير مبيعاتنا ، كاب؟" ، واستجابة لتلقي: "نمت المبيعات بنسبة 18 ٪ ، فمن الضروري شراء المزيد من الباذنجان". من أجل تجسيد هذا النهج ، يقوم المطورون اليوم بإدخال تقنيات للعمل مع اللغة الطبيعية - NLP (معالجة اللغات الطبيعية) و NLG (جيل اللغات الطبيعية). لتنفيذ هذا النهج ، نستخدم الإنجازات التي تحققت في مجال الذكاء الاصطناعي ، والتي يتم تدريبها بشكل خاص على تحويل الإنشاءات اللغوية إلى استعلامات الكمبيوتر والعكس بالعكس. وبالتالي ، تزداد دقة NLP و NLG كل يوم.
BI في كل مكان
تتمثل إحدى الميزات المهمة لتقنيات BI في أنه كلما زاد عدد المستخدمين الذين يمتلكهم النظام في الشركة ، زاد مستوى التحليل الذي يمكن تنفيذه باستخدام الأدوات. إذا أتيحت لكل موظف فرصة العمل مع BI ورأى الفوائد في القيام بذلك من أجل عمله ، فلن يقوم فقط بجمع البيانات لنفسه ، بل أيضًا تجديد مستودع الشركة العام من خلال ربط مصادر المعلومات المحدثة به. وفي الوقت نفسه ، يتيح لنا توفر استقصاء المعلومات (BI) بسبب التراخيص الشفافة المتزايدة والتطبيقات السحابية التحدث عن تغلغل هذه الأنظمة في أكثر مستويات الشركة تنوعًا - من الإنتاج والمبيعات إلى الموارد البشرية والتسويق. تم بالفعل تنفيذ مخططات مماثلة بنجاح على أنظمة BI مثل IBM Cognos.
يلاحظ المحللون أن طلبات الصناعات المختلفة لأنظمة BI تعني استخدام وظائف مختلفة. على سبيل المثال ، في التعليم ، تلعب القدرة على تحليل البيانات النصية دورًا كبيرًا ، وفي البيع بالتجزئة ، تعمل مع كتالوجات البيانات. ومع ذلك ، فإن اتساع نطاق وظائف أنظمة BI هو الذي يفتح إمكانية تطبيق التحليلات الشاملة في جميع أنحاء الشركة.
تصور
أدت الزيادة المتعددة في كمية البيانات المستخدمة في ذكاء الأعمال إلى الحاجة إلى تبسيط العرض التقديمي. في السابق ، عمل متخصصو BI مع أعمدة البيانات والمخططات البسيطة ، ولكن دور التصور اليوم يتزايد. تستخدم العديد من أنظمة BI التصور ثلاثي الأبعاد ، فضلاً عن أساليب مختلفة لتصوير الاتجاهات ، بما في ذلك نمذجة الفيديو ، عندما يتم عرض عدد من المؤشرات في الحركة ، مثل دفق من الماء أو سرب من النحل. يتيح لنا هذا النهج ليس فقط "انخفاض المبيعات بحلول نهاية الربع" ، ولكن سلسلة كاملة من المؤشرات ذات الصلة بهذا الاتجاه.
القص
ولعل أكثر الاتجاهات "اللذيذة" في تطور استقصاء المعلومات الحديث هو ظهور رواية القصص ، والقدرة على سرد قصة بصرية لإظهار التحليل (وتوصيات الإجراء التي وجدها النظام). بالإضافة إلى أساليب التصور الحالية ، تفتح رواية القصص إمكانية التواصل الفعال مع أولئك الأشخاص الذين لم يكونوا منغمسين في مشاكل أو العمليات التجارية في القسم.
تقدم بعض لوحات المعلومات اليوم فرص سرد القصص. على سبيل المثال ، يسمح لك حل BI
من Domo بإنشاء قصة لإظهار أي من الأفكار المتعمقة الموجودة في عملية التحليل.
بالطبع ، لا يعني سرد القصص التخلي عن الأساليب التقليدية في تقديم المعلومات ، والتي تسمى الآن حكاية القصص. أولاً ، يتم جمع البيانات وعرض عدد من مؤشرات الأداء الرئيسية والمعلمات الأخرى. ومع ذلك ، عند النظر إلى لوحة القيادة ، على سبيل المثال ، أخصائي في قسم المشتريات ، لن يتمكن أحد كبار المديرين من فهم مجموعة كاملة من المؤشرات والرسوم البيانية على الفور. تتيح لك وظيفة سرد القصص في هذه الحالة إظهار الاستنتاجات المستقاة من البيانات التي تم جمعها بوضوح ، والإجراءات اللازمة لتجنب النتائج السلبية أو تحقيق أهدافك.
بدأت وظيفة سرد القصص في الظهور في أنظمة BI نظرًا لحقيقة أن معظم الأفكار التي تجد خوارزميات تحليلية تتطلب شرحًا وغمرًا في الموضوع. في الوقت الحالي ، يسعى المطورون جاهدين للحصول على قصة جاهزة بمجرد النقر على النتائج التي تنتجها أداة BI. يوفر هذا النهج وقتًا كبيرًا عند إعداد العروض التقديمية ، مع الاحتفاظ بفرصة إيصال أهم الاستنتاجات ، على سبيل المثال ، إلى المساهمين الرئيسيين في الشركة لمساعدتهم على اتخاذ القرار الصحيح في أقصر وقت ممكن.
مثال على رواية القصص هو استخدام تطوير BI الروسي على أساس نظام
iDVP ، والذي
يستخدم في مركز مراقبة EMIAS . يقوم النظام بجمع البيانات ، بما في ذلك المعلومات حول القسائم الصادرة والتسجيلات المسبقة والتقارير عن الاستقبال وتحميل الموظفين ، إلخ. ولكن بالإضافة إلى التصور ثلاثي الأبعاد الواضح والمفهوم ، فإنه يتيح لك "الغوص" بشكل أعمق في أي من المشكلات ، على سبيل المثال ، لتقييم نقص الموظفين لكل موقع ، وكذلك دراسة وقت الانتظار في طوابير لمختلف المتخصصين. يمكن للمستخدم ببساطة النقر على عنصر الاهتمام بالنسبة له ومشاهدة "القصة" بأكملها ، دون الغوص في دراسة السياق.
هل تحتاج BI؟
مع توسيع قدرات الخدمة الذاتية ، وكذلك إنشاء خدمات سحابية لا تحتاج إلى تثبيتها على كمبيوتر أو خادم منفصل ، أصبح استخدام BI أسهل وأكثر تكلفة. في الواقع ، يمكن لكل موظف أجبر على تحليل التقارير أو الجداول استخدام BI لزيادة كفاءة عملهم وتوفير الوقت ، لا سيما إذا كان النظام المحدد لديه قدرات لغوية طبيعية. تعمل أدوات سرد القصص على تسريع حركة "البيانات المفيدة" داخل الشركة ، مما يجعل استخدام تقنية BI أكثر شعبية في ظروف السوق المتغيرة باستمرار. لذلك ، تنتقل مسألة الحاجة إلى استقصاء المعلومات من مستوى "ضروري أم لا" إلى الفضاء "كيفية التقدم بأكبر قدر من التأثير." لهذا السبب ، وفقًا
لدراسة أجرتها Drenser ، تعتبر 48٪ من الشركات أن BI تقنية مهمة أو مهمة جدًا للتطوير في عام 2019 ، وأن الشركات الصغيرة التي يقل عدد موظفيها عن 100 موظف هي التي تبدي اهتمامًا كبيرًا بإدخال أدوات جديدة.
في رأيك ، ما هو الجانب من تطور استقصاء المعلومات الذي يمكن أن يسهم (أو يساهم بالفعل) في انتشار استقصاء المعلومات في شركتك؟
- ادارة العلاقات مع سحابة الوصول
- البرمجة اللغوية العصبية و NLG
- ابحث عن توصيات جاهزة للعمل
- ميزات القص
- ميزات الخدمة الذاتية
مقالات ذات صلة مثيرة للاهتمام