داشبورد مدیریتی
فروش، موجودی، وصول مطالبات و هزینه را در یک صفحه میبینید و هر شاخص یک تعریف و یک منبع مشخص دارد.
خدمات هوش مصنوعی / داده
از اکسلهای پراکنده تا داشبوردی قابل اعتماد، هشدارهایی که بهموقع میرسند و سناریوهایی که فرضهایشان را پنهان نمیکنند.

بیشتر سازمانها داده کم ندارند؛ داده قابل اعتماد و بهموقع کم دارند. این خدمت با پرسش تصمیم شروع میشود، نه با ابزار: چه کسی، چه تصمیمی، با چه تناوبی میگیرد و کدام داده باید در آن لحظه در دسترس و درست باشد.
فروش، موجودی، وصول مطالبات و هزینه را در یک صفحه میبینید و هر شاخص یک تعریف و یک منبع مشخص دارد.
بهجای یک عدد قطعی، پیشبینیای با بازه عدم قطعیت میگیرید که روی سوابق خود سازمان پسآزمایی شده است.
الگوهای غیرعادی در تراکنشها، مصرف یا کیفیت را علامت میزند تا کارشناس بررسی کند.
بخشبندی، ریزش و ارزش مشتری با تعریف روشن و آزمون کنترلشده اثر کمپین.
از دادههای سازمان به فارسی سؤال بپرسید؛ کنار هر پاسخ، پرسوجوی اجراشده و منبع هر عدد را میبینید.
سناریو را همراه تیم مالی و از ورودیهایی با منبع روشن میسازیم و فرضها را هم نشان میدهیم.
اول میسنجیم دادهها چقدر سالم و در دسترساند. مدل پیشبینی یا تحلیل پیشرفته را فقط وقتی اضافه میکنیم که بشود به داده پایه اعتماد کرد.
مکتوب میکنیم چه کسی، هر چند وقت، چه تصمیمی میگیرد و اشتباهش چه هزینهای دارد.
منابع داده و کیفیت آنها را بررسی میکنیم و کمبودها و شاخصهایی را که تعریفهای متناقض دارند پیدا میکنیم.
دادههای سامانههای فعلی (حسابداری، فروش، انبار) را پاکسازی و یکپارچه میکنیم و برای هر شاخص تعریف واحدی تعیین میکنیم.
داشبورد و هشدار را برای همان تصمیم میسازیم، با سطح دسترسی مشخص و منبع هر عدد.
اگر لازم باشد، پیشبینی یا امتیازدهی هم اضافه میکنیم، با پسآزمایی و گزارش خطا.
درباره دستیار فارسی، اتوماسیون اسناد یا اینکه از کجا شروع کنید، بپرسید.
نرمافزار هوش تجاری داشبورد میسازد، اما ما از خود تصمیم شروع میکنیم و تعریف شاخصها، لایه داده و در صورت نیاز مدل پیشبینی را طراحی میکنیم. این طرح میتواند روی ابزار فعلی شما یا یک لایه سبک پیاده شود و ابزار بعد از شناخت دادهها انتخاب میشود.
بله، اما ممیزی داده اول روشن میکند به کدام منابع میتوان اعتماد کرد و پیش از ساختن داشبورد چه کمبودهایی باید برطرف شود. در اغلب پروژهها بیشترین ارزش از یکپارچهکردن دادهها و یکیکردن تعریف شاخصها میآید، نه از یک مدل پیچیده.
این را با پسآزمایی روی دادههای گذشته خود سازمان میسنجیم و گزارش میدهیم پیشبینی تا چه افقی به کار میآید و چقدر خطا دارد. هیچ پیشبینیای را بدون بازه عدم قطعیت و بدون مقایسه با روش فعلی برنامهریزیتان ارائه نمیکنیم.
بله، به شرطی که کنار هر پاسخ، پرسوجوی اجراشده و منبع هر عدد دیده شود تا کاربر بتواند درستی پاسخ را خودش بررسی کند.
در جلسه اول همان تصمیم، دادههایش، تعریف شاخصها و نتیجهای را که برایتان کافی است مرور میکنیم و میبینیم اجرای آزمایشی روی دادهها معنا دارد یا نه.