أنظمة ذكاء الأعمال ودعم إتخاذ القرار

تكمن قوة التقنية في فهم أنها أداة ليس أكثر، تساعدنا على تحقيق أهدافنا. فهي ليست هدفاً في ذاته. إن توظيف التقانة في العمل على الوجه الصحيح والفعال، يحدث القفزة التي يرغب فيها الجميع. من أوجه هذه العملية تحويل البيانات المتوفرة إلى معلومات تفيد متخذي القرار والإدارة العليا، وحتى الإدارة الوسطى، في اتخاذ قرارات ذات جودة أعلى، اعتماداً على نتائج تحليل هذه المعلومات، ثم اتخاذ القرار المناسب لما فيه مصلحة العمل وتحسين الأداء، أو في اتخاذ القرارات الاستراتيجية التي يظهر أثرها جوهرياً في أسلوب وكيفية عمل هذه المؤسسة. وهذا ما يقصد به ذكاء الأعمال الذي هو تطبيق يهدف لتحقيق ربحية أكبر في مجتمع أكثر تنافسية. ويقدم فريق خبراء الخط المستقبلي خدمات ذكاء الاعمال ودعم إتخاذ القرار للقطاعين الحكومي والخاص .

• عرض مرئي للمعلومات (Data Visualization)

اللوحات البيانية التفاعلية

• الاستراتيجية

• التكتيكية

• تشغيلية

• المعلوماتية

تحليلات البيانات (Data Analytics)

تحليلات البيانات هي علم تحليل البيانات الخام للتوصل إلى استنتاجات حول تلك المعلومات. ثم أتمتة العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات في العمليات الميكانيكية والخوارزميات التي تعمل على البيانات الخام للاستهلاك البشري. تحليلات البيانات مهمة لأنها تساعد الجهات على تحسين أدائها. إن تطبيقه في نموذج الأعمال يعني أن الجهة يمكن أن تساعد في تقليل التكاليف من خلال تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال. يمكن للجهة أيضًا استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات عمل أفضل والمساعدة في تحليل اتجاهات العملاء ورضاهم ، مما قد يؤدي إلى منتجات وخدمات جديدة وأفضل. أنواع تحليلات البيانات الأساسية:

• التحليلات الوصفية (Descriptive analytics):
تصف ما حدث خلال فترة زمنية معينة. هل ارتفع عدد المشاهدات؟ هل المبيعات أقوى هذا الشهر من الماضي؟
• التحليلات التشخيصية (Diagnostic analytics):
تركز بشكل أكبر على سبب حدوث شيء ما. يتضمن هذا مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وقليلًا من الافتراضات. مثلا هل أثرت حفريات الخدمات على حفر الشوارع؟
• التحليلات التنبؤية (Predictive analytics):
ينتقل هذا إلى ما سيحدث على الأرجح في المدى القريب مثلا ماذا حدث للمبيعات آخر مرة كان لدينا صيف حار؟ كم عدد نماذج الطقس التي تتنبأ بصيف حار هذا العام؟
• التحليلات العلاجية الوصفية (Prescriptive analytics):
يشير هذا إلى مسار العمل. إذا تم قياس احتمالية حدوث صيف حار حيث أن متوسط هذه النماذج الخمسة للطقس أعلى من 58٪ ، فيجب أن نضيف وردية مسائية إلى مصنع المشروبات ونستأجر خزانًا إضافيًا لزيادة الإنتاج.

الذكاء التنافسي (Competitive Intelligence)

يشير الذكاء التنافسي، الذي يشار إليه أحيانًا باسم ذكاء الشركات ، إلى القدرة على جمع وتحليل واستخدام المعلومات التي تم جمعها عن المنافسين والعملاء وعوامل السوق الأخرى التي تساهم في الميزة التنافسية للأعمال . الذكاء التنافسي مهم لأنه يساعد الشركات على فهم بيئتها التنافسية والفرص والتحديات التي تطرحها. تقوم الشركات بتحليل المعلومات لإنشاء ممارسات تجارية فعالة وكفؤة. بحكم التعريف ، يجمع الذكاء التنافسي معلومات قابلة للتنفيذ من مصادر متنوعة منشورة وغير منشورة ، يتم جمعها بكفاءة وأخلاقية . من الناحية المثالية ، توظف شركة ما الذكاء التنافسي بنجاح من خلال تكوين صورة تفصيلية كافية للسوق بحيث يمكنها توقع التحديات والمشكلات والاستجابة لها قبل ظهورها. يتجاوز الذكاء التنافسي العبارة المبتذلة البسيطة "اعرف عدوك". بدلاً من ذلك ، إنه تمرين عميق ، حيث تكتشف الشركات النقاط الدقيقة لخطط أعمال المنافسين ، بما في ذلك العملاء الذين تخدمهم والأسواق التي يعملون فيها. يحلل الذكاء التنافسي أيضًا كيف تعطل مجموعة متنوعة من الأحداث الشركات المنافسة. كما يكشف أيضًا عن كيفية تأثر الموزعين وأصحاب المصلحة الآخرين ، ويوضح كيف يمكن للتقنيات الجديدة أن تجعل كل افتراض غير صالح بسرعة داخل أي منظمة ، يعني الذكاء التنافسي أشياء مختلفة لأشخاص وأقسام مختلفة. على سبيل المثال ، لمندوب المبيعات ، قد يشير ذلك إلى نصيحة تكتيكية حول أفضل السبل لتقديم عطاءات لعقد مربح. بالنسبة للإدارة العليا ، قد يعني ذلك تكوين رؤى تسويقية فريدة تستخدم لاكتساب حصة في السوق ضد منافس هائل.

حلول البيانات الضخمة (Big Data Consulting)

- البيانات الكبيرة هي مصطلح يتم تطبيقه على فئات البيانات التي يتعدى حجمها أو نوعها القدرة التقليدية لقواعد البيانات العلاقية على التقاط وادارة وتشغيل البيانات بوقت استجابة منخفض. البيانات الكبيرة يكون لها واحدة أو أكثر من الخصائص التالية: حجم كبير أو سرعة عالية أو تنوع كبير. يعمل الذكاء الاصطناعي والأجهزة المحمولة وانترنت الأشياء على زيادة تعقيد البيانات من خلال أشكال ومصادر بيانات جديدة. فعلى سبيل المثال، تأتي البيانات الكبيرة من أجهزة الاستشعار، والأجهزة، وملفات الفيديو الصوتية، والشبكات، وملفات السجلات، وتطبيقات المعاملات، وشبكة الانترنت، ووسائل التواصل الاجتماعي - والكثير منها يتم انشائه في الزمن الفعلي وعلى نطاق واسع للغاية. - تحليلات البيانات الكبيرة هو استخدام لتقنيات تحليلية متقدمة مقابل فئات البيانات الكبيرة والمتنوعة التي تتضمن بيانات مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة، من مصادر مختلفة، وبأحجام مختلفة من تيرابايت الى زيتابايت. - يسمح تحليل البيانات الكبيرة للمحللين والباحثين ومستخدمي الأعمال باتخاذ قرارات أفضل وأسرع باستخدام بيانات لم يكن يمكن الوصول اليها أو استخدامها من قبل. يمكن للشركات استخدام أساليب التحليل المتقدمة مثل تحليل النص، والتعلم الآلي، والتحليلات التنبؤية، واستخراج البيانات، والاحصاءات ومعالجة اللغات الطبيعية للحصول على احصائيات ورؤى جديدة من مصادر البيانات التي لم يتم استغلالها من قبل بشكل مستقل أو مع بيانات الجهات الحالية.

خدمة استقصاء رضا المستفيد او العميل Customers satisfaction Improvement Services

• ما اهمية متابعة رضا المستفيد او العميل ؟

• لماذا يجب علينا قياس رضا العملاء؟

• كيف نقدم لكم خدمة استقصاء رضا العميل" " ؟