هوش تجاری
(BI)

شرایط اقتصادی معاصر نشان می‌دهد که سازمان ها بیشتر به استفاده از منابع اطلاعاتی می‌پردازند. در تصمیم‌گیری‌های امروزی، دستیابی به اطلاعات امری ضروری است و سازمان ها باید به سوی توسعه شاخص های عملکردی در حوزه کسب و کار خود حرکت نمایند.

زیرا از این طریق می‌توانند از رویکردی واقع‌گرایانه برای عملیات‌ کسب و کار، مشتریان، تأمین‌کنندگان و … بهره ‌ببرند.

سازمان‌ها معمولاً با حجم بسیار زیادی از داده ها و اطلاعات در خصوص واحد‌ها یا مجموعه‌‌های تابعه خود سروکار دارند که در پایگاه‌های داده مختلف و به اشکال متنوع نگهداری می‌شوند.

این داده‌ها معمولاً به‌صورت سیستمی جزیره‌ای و یا دستی و در دوره‌های نسبتاً طولانی جمع‌آوری می‌شوند و امکان ترکیب و تجمیع آن‌ها به‌سادگی فراهم نمی‌شود. به‌طور خلاصه، مشکلاتی که سازمان‌ها در خصوص داده های مربوط با آن مواجه اند در زیر آورده شده است:

عدم-دسترسی-به-اطلاعات-۲عدم-امکان-کنترل-صحت-داده‌­های-دریافتی-1عدم-وجود-اطلاعات-یکپارچه
عدم دسترسی به اطلاعات به هنگام
برای فرآیند کنترل عملکرد
عدم امکان کنترل صحت داده‌­های دریافتی
از مجموعه‌ها و واحد‌های تابعه
عدم وجود اطلاعات یکپارچه

نقش داده ها در سازمان

مدیریت داده‌های سازمانی به عنوان یکی از ابزارهای مدیریتی، امروز نقشی پر رنگی در مدیریت سازمان‌های متوسط و بزرگ ایفاء می کنند.

مدیران با در نظر گرفتن رفتار داده‌های یک سازمان تصمیمات بهتری را برای شرایط حال اتخاد کرده و سعی می‌کنند پیشاپیش چالش‌های آینده سازمان را در نظر گرفته و آمادگی لازم را برای حل آن چالش‌ها در بدنه سازمان ایجاد نمایند.

برای رسیدن به یک تحلیل مناسب لازم است تا شاخص‌های اصلی یک سازمان را با توجه به عملکرد و اهداف آن در نظر بگیریم.

تعیین شاخص‌ها با دقت بالا سازمان را برای رسیدن به اهداف اصلی آماده می‌سازد و در صورت انحراف از مسیر، رفتار داده‌ها می‌تواند بهترین هشدار برای مدیریت باشد.

اهمیت شاخص ها در هوش تجاری

در راستای تحلیل بهتر و در نظر گرفتن شاخص‌های عملیاتی، دپارتمان‌ها در سازمان‌های متوسط و بزرگ باید به صورت جداگانه مورد مطالعه و شناخت کامل قرار بگیرند.

کارشناسان خبره در فرآیند شناسایی شاخص‌های یک سازمان باید شناخت کافی از کسب و کار آن سازمان به دست آورند. سازمان‌هایی که دارای سامانه‌های یکپارچه هستند این فرصت را ایجاد می‌کنند تا مدیریت داده‌ها و استقرار داشبوردهای مدیریتی سریع‌تر از سازمان‌های سنتی در آنها شکل گیرد.

در فضای اطلاعاتی و رقابتی امروز، قدرت از آن سازمانی است که اطلاعات صحیح در اختیار دارد. آگاهی از تقاضای بازار، نیازمندی های مشتری، شرایط درونی پیرامون سازمان و تعیین منطقه کسب و کار از ملزومات مورد نیاز یک مدیر برای تصمیم گیری است و تنها هوش تجاری این امکان را فراهم می کند تا با درک صحیح از تغییرات مثبت یا منفی محیط، بهترین راه حل را اتخاذ کند.

از جمله سیستم‌هایی که امروزه می‌تواند به تصمیم‌سازی مدیران سازمان‌ها به منظور برنامه‌ریزی، کنترل و نظارت هوشمند شرکت‌ها و واحدهای زیرمجموعه خود و سنجش میزان دستیابی به اهداف سازمانی کمک کند، هوش تجاری است.

هوش تجاری و فرآیندها

فرآیندهای سازمانی هنگامی که بر بستر نرم‌افزار اجرا می‌گردند، داده‌هایی را به عنوان خوراک اصلی هوش تجاری آماده می‌سازند.

داده‌های تولید شده توسط این فرآیندها می‌تواند به عنوان یک داده معتبر، اطلاعات دقیقی از عملکرد اجزای مختلف یک سازمان را در اختیار شما قرار دهد. در واقع این اطلاعات توسط داشبوردهای مدیریتی به صورت بصری و نموداری، وضعیت شاخص‌ها را به نمایش خواهد گذاشت.

هوش تجاری نه تنها در تصمیم گیری مدیران ارشد یک سازمان، بلکه در افزایش سطح آگاهی مدیران میانی نیز تاثیر بسیار قابل توجهی را خواهد داشت.

شما برای رسیدن به اهداف تعیین شده در سازمان نیاز به نگاهی دقیق و مبتنی بر مدیریت داده‌ها خواهید داشت که اولین گام در این راستا استقرار داشبورد مدیریتی است.

باید توجه داشته باشید که داشبوردهای مدیریتی یک ابزار هستند و قبل از پیاده‌سازی آنها باید شناخت کافی از کسب و کار به دست آورید.

سامانه هوش تجاری

هوش تجاری (Business Intelligence) یا هوشمندی کسب و کار به فرآیند تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید و معناداری گفته می‌شود که به مدیران سازمان کمک می ‌کند تا مقادیر عظیمی از اطلاعات را برای شناسایی و توسعه فرصت‌های جدید به کار برده و تصمیم های خود را بر اساس واقعیت و نه حدس و گمان، سریع‌تر اتخاذ کنند و با اعمال یک استراتژی به روز و مبتنی بر داده‌های صحیح، عملکرد سنجیده‌ در زمان مناسب از خود نشان دهند.

هوش تجاری و اطلاعات

با سامانه هوش تجاری که در برخی از موارد آن را داشبورد مدیریتی نیز می‌نامیم ( به اصطلاح نرم افزار هوش تجاری)،  اطلاعات مناسب در بهترین زمان ممکن در دسترس مدیران تصمیم‌گیرنده کسب و کارها قرار می گیرد و کاوش و تحلیل اطلاعات را برای ایشان ساده می‌سازد. بهینه ‌سازی فرایندها و ارزیابی عملکرد سطوح سازمان، تصویری روشن و درک بهتری از آنچه در یک مجموعه اتفاق می افتد را برای مدیران میسر می سازد.

صحت اطلاعات مورد استفاده و عکس العمل به موقع که بر این اساس نشان داده می شود، کارایی بخش ها و مجموعه های وابسته به یک سازمان را بالا برده و مزایای رقابتی را افزایش میدهد.

نرم افزار هوش تجاری بر اساس شاخص‌های تعیین شده، اطلاعات مفید را استخراج می‌نماید تا بتوان با پیش¬‌بینی تغییرات احتمالی در کسب و کار، برنامه¬‌ریزی کرده و راهکاری مناسب در نظر گرفت.

سامانه هوش تجاری و چالش ها

با حجمی که امروز داده‌های یک سازمان به خود اختصاص می‌دهند، مسائل پیچیده‌تر از گذشته شده و چالش‌های یک کسب و کار به روش‌های قدیمی و مدیریت سنتی قابل حل نیست.

دقیقا هوش تجاری در وضعیت کاربرد خود را به نمایش می‌گذارد. و حل مسایل را برای مدیران سازمان‌ها آسان‌تر می‌کند. سامانه هوش تجاری که در بیشتر موارد آن را با نام داشبورد مدیریتی می‌شناسیم، به مدیران کمک می‌کند تا دانش گسترده‌تری از عوامل مؤثر در عملیات سازمان مانند: معیارهای اندازه‌گیری وضعیت مالی، فروش، تولید و عملیات داخلی، شرایط منابع انسانی را در اختیار داشته باشند.

در فضای اطلاعاتی و رقابتی امروز، قدرت از آن سازمانی است که اطلاعات صحیح در اختیار مدیران قرار می‌دهد.

آگاهی از تقاضای بازار، نیازمندی های مشتری و شرایط درونی پیرامون سازمان، از ملزومات مورد نیاز یک مدیر برای تصمیم گیری است و تنها هوش تجاری این امکان را فراهم می کند تا با درک صحیح از تغییرات مثبت یا منفی محیط، بهترین راه حل را اتخاذ کند.

در سازمانی که نرم افزار BI در آن بکار گرفته می‌شود، مدیران می‌توانند اطلاعات هزینه‌ها را از داخل سازمان استخراج نمایند و بدانند که هزینه‌ها چه هستند و تصمیم‌هایی برای کاهش و حذف آن‌ها بگیرند. تغییرات آینده را پیش‌بینی کنند و برای مسائل خود راه‌حلی مناسب داشته باشند.

تعامل در پیاده سازی هوش تجاری

پیاده سازی سامانه هوش تجاری در سازمان‌ها، فرایندی پویا و تعاملی فی مابین کارشناسان مدیریت داده و افراد فعال در کسب و کار است. این فرایند با یک سؤال شروع می‌گردد و پاسخ‌ به سوالات در یک حلقه تکرار فراهم می شود. پرسش، پاسخ، طبقه بندی، برنامه‌ریزی، نتیجه گیری و هدایت در هر مرحله اجرایی، از ابتدا تا انتهای فرایند پیاده سازی هوش تجاری انجام می گیرد.

بنا به درخواست مدیران تصمیم گیر در کسب و کار، سوالات طبقه بندی می شود و بر این اساس، جهت پاسخگویی به آنها برنامه ریزی صورت می پذیرد و اقدامات صورت گرفته ثبت می‌شود.

برای استقرار و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمندی کسب و کار در یک سازمان و رسیدن به یک نرم افزار داشبورد مدیریتی کارا می‌توان ۵ مرحله اساسی را در نظر گرفت. این مراحل عبارتند از:

• شناسایی اطلاعات مورد نیاز سازمان

در این مرحله تصمیم می‌گیریم “چه می‌خواهیم بدانیم؟”. پاسخگویی به این سؤال، به دانستن نیازهای سازمان مورد نظر برای اتخاذ تصمیمات کلیدی تجاری منجر می‌شود.

در بخش‌های مختلف هر سازمان، برای مدیران، سؤالات مختلفی مطرح می‌شود و معیارهای متفاوتی برای ارزیابی کارایی وجود دارد که همه این موارد باید شناسایی شوند.

اطلاعات هوشمند مورد نیاز در سازمان چگونه تعیین می‌شوند؟ در سازمان چه تصمیماتی گرفته می‌شود؟ این تصمیمات برای چه باید اتخاذ شوند؟ تصمیمات سازمان در چه زمانی باید اتخاذ شوند؟

چه کسانی از این اطلاعات هوشمند برای تصمیم‌گیری استفاده خواهند کرد؟ اطلاعات هوشمند مورد نظر، اساساً مورد نیاز سازمان هستند و نمی‌توان بدون آنها تصمیم‌گیری کرد، یا اگر سازمان این اطلاعات را داشته باشد، بهتر است؟

• منابع داده

اکثر سازمان‌ها بدون داشتن یک استراتژی اولیه و معماری دقیق برای فناوری اطلاعات گسترش یافته‌اند. هنوزم سازمان‌هایی وجود دارند که درگیر سامانه‌های جزیره‌ای هستند.

این فقدان چشم‌انداز، سبب شده که آنها به سیستم‌های مختلف و منابع داده‌ای مختلف و حتی تولید برنامه‌های کاربردی مجزا روی بیاورند که این مسأله موجب شده است، منابع داده‌ای مختلفی در سازمان وجود داشته باشد.

این منابع داده‌ای می‌توانند داده‌های مربوط به پایگاه داده‌های مختلف یا سوابق پروژه‌ها، طرح‌ها، اقدام‌ها، اسناد مالی، دستورالعمل‌ها یا اطلاعات نرم‌افزارهای موجود سازمان را در برگیرد.

در راستای اجرای فرایند هوش تجاری و رسیدن به ساختار داشبورد مدیریتی، این داده‌ها باید در پایگاه داده تحلیلی بارگذاری شوند

• استخراج، تبدیل و بارگذاری داده (ETL)

در این مرحله، استخراج، تبدیل و بارگذاری داده صورت می‌پذیرد. طی فرایند ETL، داده‌ها از منابع اطلاعاتی مورد نیاز موجود در سازمان و یا خارج از آن مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، سیستم‌های قدیمی و صفحات گسترده استخراج شده و تبدیل به اطلاعاتی سازگار با فرمت معین می‌شوند و سپس در یک مخزن اطلاعاتی که اغلب یک انبار داده است، قرار داده می‌شوند.

برای انجام ETL، نیاز به تخصص‌های مختلفی چون تجزیه و تحلیل تجاری، طراحی پایگاه داده و شناخت کافی از ساختار جداول در انواع پایگاه داده و برنامه‌نویسی وجود دارد. فرآیند ETL یک پروسه محسوب می‌شود به این معنی که به صورت پیوسته و البته طی بازه‌های زمانی مشخص در سیستم باید انجام شود.

• پایگاه داده تحلیلی

پایگاه داده تحلیلی یا انبار داده، به عنوان هسته هر راهکار هوش تجاری در نظر گرفته می‌شود. یک انبار داده، یک مجموعه‌ موضوع‌گرا، یکپارچه، متغیر از لحاظ زمان و غیر فرار از داده، به منظور حمایت از فرایند تصمیم‌گیری می‌باشد. این عنصر، مسؤول نگهداری همه داده‌های آماده از سوی پایگاه داده بعد از سازمان‌ دهی و همگن‌سازی می‌باشد.

این داده‌ها سپس به وسیله تصمیم‌گیران و تحلیلگران، از طریق ابزارهای نهایی مثل داشبورد مدیریتی یا گزارش‌های اجرایی، قابل دستیابی هستند.

یک انبارداده خوب طراحی شده، باید نیازهای فعلی و آینده کاربر را در نظر بگیرد و در همان زمان و برای دستیابی سریع و تعاملی بهینه شده باشد. همچنین انبار داده باید به اندازه کافی منعطف باشد تا از رشد سریع داده و تغییرات درون سازمان حمایت کند.

به عبارت دیگر در طراحی انبار داده باید نرخ رشد داده در نظر گرفته شود. در واقع انبار داده، مجموعه‌ای از اطلاعاتی است که به گونه‌ای مناسب، برای انجام عملیات گزارش‌گیری و تحلیل داده‌ها بر اساس پارامترهای مختلف، طراحی شده است.

این سیستم، اغلب به صورت جداگانه‌ از سیستم‌های عملیات روزانه قرار می‌گیرد. هدف اصلی آن، ایجاد بستری مناسب برای تولید اطلاعاتی است که به سازمان برای اتخاذ تصمیم‌های درست کمک می‌کند. به یاد داشته باشیم که شاخص‌ها عملکرد بسیار مهمی در استخراج داده‌های کاربردی ازانبار داده دارند.

• ارائه داده و نمایش اطلاعات

اجرای این مرحله به کاربران و مدیران این امکان را می‌دهد که به داده‌های درون انبار داده دست یابند. از آنجایی که نقش‌ها و پروفایل‌های مختلفی ممکن است درون یک سازمان یافت شود، همه‌ ابزارهای لایه اطلاعات کارکرد یکسانی ندارند و آنها می‌بایست بر طبق هدف کاربر نهایی انتخاب شوند.

بعضی از این ابزارها، روی عملکرد آنالیز متمرکز شده‌اند و برای افرادی مناسب هستند که نیاز به نگاه عمیق به داده‌ها برای پیدا کردن معیارهای خاص و یا الگو دارند.

برنامه‌های کاربردی دیگر، مثل داشبوردهای مدیریتی و اجرایی‌، برای سطوح بالای سازمان که نیاز به یک نمای کلی و تلفیقی از وضعیت فعلی شرکت می‌باشد، طراحی می‌شود.

این موضوع را باید بدانیم که ابزارهای گزارش‌گیری از کارایی لازم برای مدیران برخوردار نیستند. این ابزارها معمولاً در محدوده سیستم‌های عملیاتی بکار گرفته می‌شوند و مدیران استفاده مؤثری از آن نخواهند کرد. استقرار هوش تجاری (BI) در سازمان‌ها و استفاده از یک ابزار قوی راه‌حل ضروری برای آن‌ها است.

داشبورد مدیریتی ابزاری است که به کمک شاخص‌ها، گزارش‌ها و نمودارها که مدیران با استناد به آن بتوانند در هرلحظه عملکرد سازمان را مشاهده و وضعیت تحقق اهداف استراتژیک را بررسی نمایند.

داشبورد مدیریتی ، مجموعه‌ای از شاخص‌های عملکردی (PI)، شاخص‌های کلیدی عملکردی (KPI) و سایر اطلاعات مرتبط با سازمان و پیرامون آن هستند.

شاخص‌های کلیدی عملکرد، اساساً نشان‌دهنده میزان موفقیت سازمان در دستیابی به اهداف استراتژیک هستند و از این‌رو در معرض توجه و بررسی قرار دارند و توسط واحدهای مدیریتی معیاری برای کارایی پرسنل یک سازمان در نظر گرفه می شوند. باید این نکته را در نظر داشت که هدف یک داشبورد مدیریتی ، بررسی و استفاده از کلیه اطلاعات موجود نیست.

بلکه همان‌گونه که گفته شد، محصول بینشی جامع از سازمان و اتفاقات درون و بیرون آن می‌باشد، به‌نحوی‌که تصمیم‌گیری‌های بهینه مدیریتی و پیش‌بینی روال‌های آتی ممکن گردد.

مزایا و منافع سامانه هوش تجاری

  • کاهش هزینه و ایجاد ارزش با به دست آوردن اطلاعات در زمان مناسب
  • افزایش سرعت در دریافت گزارش‌ها
  • افزایش دقت و صحت اطلاعات ارائه‌شده
  • پایداری گزارش‌های سیستم در صورت قطع منبع داده
  • قابلیت انعطاف در تولید انواع گزارش‌های مورد نیاز کاربران
  • شناسایی نیاز‌های نرم‌افزاری و راه‌اندازی سیستم‌های جدید عملیات
  • یکپارچگی و افزایش امکان دسترسی به گزارش‌ها و انواع تحلیل‌ها در عین امنیت
  • هدفمندسازی اطلاعات با در نظر گرفتن حوزه‌های پراهمیت با توجه به استراتژی‌ها و اهداف مجموعه و صنعت

تحلیل و استخراج شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)

شاخص کلیدی عملکرد (KPI) یک مقدار قابل اندازه‌گیری است برای نمایش اینکه چگونه یک سازمان به اهداف تجاری خود دست پیدا ‌کند.

در شاخص کلیدی عملکردی دو سطح در نظر گرفته می‌شود:‌ شاخص های کلی که به عملکرد عمومی کسب و کار می پردازد و شاخص‌های جزئی که به پردازش اطلاعات خاص در بخش های مختلف مانند فروش، امور مالی، منابع انسانی و واحدهای دیگر تمرکز دارد.

شرکت سان با استفاده از تیم‌های متخصص خود در گروه‌های کارشناسان خبره در حوزه مدیریت داده و با دانش کسب و کار و تجارب در صنایع مختلف، مصاحبه با مدیران ارشد سازمان، استفاده از نمونه‌های جهانی و همچنین بر مبنای اخذ اطلاعات از پایگاه‌های اطلاعاتی درون و برون سازمانی، به تحلیل و استخراج شاخص‌های هر صنعت می پردازد.

شناسایی اطلاعات مورد نیاز

در این مرحله کارشناسان خبره در شرکت سان به منظور محاسبه شاخص‌های تحلیل شده به سراغ داده‌های مورد نیاز خواهند رفت.

اکثر سازمان‌ها بدون داشتن یک استراتژی اولیه برای فناوری اطلاعات گسترش یافته‌اند. این فقدان چشم‌انداز سبب شده که آنها به سیستم‌ها و منابع داده‌ای مختلف و حتی تولید برنامه‌های کاربردی مجزا روی بیاورند.

استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ و جمع آوری آنها در یک انبار داده متمرکز و هدفمند این مشکل را حل نموده‌است.

پایگاه داده تحلیلی (انبار داده)

پایگاه داده تحلیلی یا انبار داده به عنوان هسته هر راهکار هوش تجاری در نظر گرفته می‌شود. یک انبار داده خوب، باید نیازهای فعلی و آینده کاربر را در نظر بگیرد و در همان زمان و برای دستیابی سریع و تعاملی بهینه شده باشد.

همچنین انبار داده باید به اندازه کافی منعطف باشد تا از رشد سریع داده و تغییرات درون سازمان حمایت کند.

کارشناسان خبره سان در این مرحله بر اساس نیازمندی سازمان و شاخص‌های استخراج‌شده، انبار داده را طراحی و ایجاد می‌نماید. هدف اصلی آن ایجاد بستری مناسب برای تولید اطلاعاتی است که به سازمان برای اتخاذ تصمیم‌های درست کمک می‌کند.

استخراج، تبدیل و بارگذاری داده (ETL)

این مرحله، استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها توسط کارشناسان خبره شرکت سان صورت می‌پذیرد. طی فرایند ETL ، داده‌ ها از منابع اطلاعاتی مورد نیاز و موجود در سازمان و یا خارج از آن، مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، سیستم‌های قدیمی و صفحات گسترده استخراج شده و تبدیل به اطلاعاتی سازگار با فرمتی معین می‌شوند و سپس در یک پایگاه اطلاعاتی (انبار داده)، ذخیره می شوند.

برای انجام ETL نیاز به تخصص‌های مختلفی چون تجزیه و تحلیل تجاری، طراحی پایگاه داده و برنامه‌نویسی وجود دارد. فرایند ETL یک پروسه محسوب می‌شود، به این معنی که به صورت پیوسته و مداوم در سیستم باید انجام پذیرد.

نمایش اطلاعات (داشبورد مدیریتی)

متخصصین سان، خوب می‌دانند چگونه می‌بایست اطلاعات جمع‌آوری شده،نمایش داده شده و در اختیار مدیران به منظور تصمیم‌گیری قرار گیرد.

سان بدون ایجاد وابستگی برای سازمان، شرایطی را فراهم می کند تا مدیران به دلخواه خود، بتوانند با ابزارهای مختلف در داشبورد مدیریتی، دسترسی آسان‌تری به اطلاعات داشته باشند و در محیطی جذاب و غیر پیچیده، از آن استفاده نمایند.

معماری-سان

متدولوژی، روش انجام کار را مشخص می¬‌کند و شامل فازهایی است که در طی آن پروژه به مراحل فرعی تجزیه شده، اقدامات هر مرحله و خروجی‌های هر فاز مشخص می¬‌شود و در نهایت سیستم مورد نظر طراحی و پیاده‌سازی می گردد.

روش انجام پروژه در شرکت سان رویکرد چابک (Agile) می‌باشد. هدف از این روش، کاهش زمان اجرای پروژه‌ها به‌ منظور ارائه هر چه سریع‌تر مزایای اجرای هوش تجاری در سازمان و انطباق آن با نیازهای درحال تغییر کسب‌ و کار می‌باشد که این موضوع کاملا در راستای حفظ منافع مشتریان لحاظ کی گردد.

متدولوژی چابک در هوش تجاری و استقرار داشبورد مدیریتی، مدیران را قادر می‌سازد تا تصمیمات مربوط به کسب‌ و کار را بهتر و بسیار سریع‌تر از قبل اتخاذ نمایند.

همچنین کاربران کسب‌ و کار و متخصصین واحد IT را تشویق می‌کند تا به‌طور متفاوتی به داده‌هایشان نگاه کنند که دلیل این مسأله هزینه‌ی اندک صرف‌شده برای تغییرات در طول پروژه می‌باشد.

روش چابک بر تکرار استوار است؛ با استفاده از این روش، کاربر نهایی ویژگی‌های جدید نرم‌افزار را زودتر از فرآیند آبشاری (Waterfall) که تنها محصول نهایی را ارائه می‌کند، در اختیار خواهد داشت.

نیازمندی‌ها و فازهای طراحی با قسمت اجرا و توسعه هم پوشانی دارند که باعث کاهش چرخه‌های اجرا و تحویل سریع‌تر خروجی خواهد شد.

همچنین استفاده از این رویکرد در پروژه‌های هوش تجاری، موجب ترویج برنامه‌ریزی تطبیقی، توسعه و تحویل تکاملی، نگرش تکرارشونده در بازه‌های زمانی محدودشده و ارائه پاسخ‌های سریع و منعطف نسبت به تغییرات، می‌شود.

رویکرد چابک، به حل یک‌باره تمام مشکلات اجرای هوش تجاری نمی‌پردازد بلکه بر ارائه قسمت‌های عملکردی آن در بخش ‌های قابل مدیریت به‌وسیله چرخه‌های توسعه‌ای کوتاه‌تر و مستندسازی هر چرخه پس از اجرا می‌پردازد

  • توانایی و تجربه کافی در استخراج مکانیزه داده از نرم‌ افزارهای مالی، فروش، انبار، منابع انسانی، تولید و … متداول در کشور بدون وابستگی به شرکت‌های تولیدکننده (برندها) و تکنولوژی‌های بانک‌های اطلاعاتی
  • عدم وابستگی به تکنولوژی‌های پیاده‌سازی انبار داده (Data Warehouse) و هوش تجاری همانند: Microsoft و Oracle و ابزار لایه‌ی نمایش اطلاعات و داشبوردها (هر ابزار OLAP Support در این لایه قابل‌استفاده می‌باشد)
  • ارائه‌ی ابزار نمایش اطلاعات و داشبورد به‌صورت رایگان و عدم نیاز به پرداخت هزینه لیسانس و عدم محدودیت در تعداد کاربر
  • توانایی و تجربه در مدیریت و نگهداری اطلاعات با استفاده از پلتفرم های Big Data همچون انبارهای داده بانکی و مخابراتی با میلیاردها رکورد
  • توانایی اتصال به منابع داده­‌ای با تکنولوژی‌های قدیمی برای نمایش روند تاریخی داده‌ها و استفاده از عمق اطلاعات
  • توانایی اتصال مکانیزه به منابع داده‌ای بیرونی مانند بورس، کدال، گمرک و …
  • استفاده از ابزارهای استاندارد و روتین در طراحی و پیاده‌سازی سامانه در همه بخش‌ها جهت جلوگیری از وابستگی سازمان جهت توسعه سامانه