هوش تجاری (BI) در واقع تجزیه و تحلیلهای تجاری، داده کاوی، بصری سازی داده ها و همچنین ابزارها و زیرساخت های داده ها را به بهترین شکل ترکیب می کند تا به سازمان ها برای تصمیم گیری بیشتر مبتنی بر داده ها کمک کند. زمانی که دید جامعی از دادههای سازمان خود داشته باشید و از آن دادهها برای ایجاد تغییر، حذف ناکارآمدیها و انطباق سریع با تغییرات بازار یا عرضه استفاده کنید، از هوش تجاری مدرن برخوردار هستید.
توجه به این نکته مهم است که این یک تعریف بسیار مدرن از BI است. هوش تجاری سنتی، در ابتدا در دهه 1960 به عنوان سیستمی برای به اشتراک گذاری اطلاعات در بین سازمان ها ظهور کرد. بعدتر در دهه 1980 در کنار مدل های کامپیوتری که برای تصمیم گیری و دادن بینش استفاده میشد، توسعه پیدا کرد. راهحلهای مدرن BI، تجزیه و تحلیل انعطافپذیر، کنترل دادهها در پلتفرمهای مورد اعتماد، توانمندسازی کاربران و سرعت بخشیدن به بینش را در اولویت قرار میدهند. این مقاله به عنوان مقدمه ای بر BI عمل می کند و درواقع نوک کوه یخ است.نمونه هایی از هوش تجاری
هوش تجاری بیش از اینکه یک «چیز» خاص باشد، یک اصطلاح کلی است که فرآیندها و روشهای جمعآوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل دادهها از عملیات یا فعالیتهای تجاری برای بهینهسازی عملکرد را پوشش میدهد. همه این موارد در کنار هم جمع می شوند تا دیدی جامع از یک کسب و کار ایجاد کنند تا به مردم کمک کند تصمیمات بهتر و قابل اجرا بگیرند. در چند سال گذشته، هوش تجاری به گونه ای تکامل یافته است که شامل فرآیندها و فعالیت های بیشتری برای کمک به بهبود عملکرد می شود. این فرآیندها عبارتند از:
داده کاوی: استفاده از پایگاه های داده، آمار و یادگیری ماشین برای کشف روندها در مجموعه داده های بزرگ.
گزارش دهی: تجزیه و تحلیل داده ها را با ذینفعان به اشتراک می گذارند تا بتوانند نتیجه گیری کنند و تصمیم بگیرند.
معیارهای عملکرد و بنچ مارک: مقایسه دادههای عملکرد فعلی با دادههای تاریخی برای ردیابی عملکرد در برابر اهداف تعریف شده، که معمولاً با استفاده از داشبوردهای سفارشیشده انجام میشود.
تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تجزیه و تحلیل داده های اولیه برای یافتن آنچه اتفاق افتاده است.
پرس و جو: پرسیدن سوالات خاص از دادهها، BI پاسخ ها را از مجموعه داده ها بیرون میکشد.
تجزیه و تحلیل آماری: استخراج نتایج از تجزیه و تحلیل توصیفی و کاوش بیشتر داده ها با استفاده از آمارهایی مانند چگونگی و چرایی این روند.
بصری سازی داده ها: تبدیل تجزیه و تحلیل داده ها به نمایش های بصری مانند نمودار، چارت و هیستوگرام برای استفاده راحتتر از دادهها.
تجزیه و تحلیل بصری: کاوش دادهها از طریق داستان سرایی بصری برای برقراری ارتباط بین بینشها و ماندن در جریان تجزیه و تحلیل.
آماده سازی داده ها: گردآوری منابع داده های متعدد، شناسایی ابعاد و اندازه گیری ها، آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل دادهها.
چرا هوش تجاری مهم است؟
هوش تجاری می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری بهتر با نشان دادن داده های فعلی و قبلی در زمینه کسب و کارشان کمک کند. تحلیلگران میتوانند از BI برای ارائه معیارهای عملکرد و سنجش رقبا استفاده کنند تا سازمان را روانتر و کارآمدتر کنند. همچنین تحلیلگران می توانند به راحتی روندهای بازار را برای افزایش فروش یا درآمد تشخیص دهند. اگر از قابلیت های هوش تجاری به درستی استفاده شود، داده های مناسب می تواند مطابق با خواسته های شما به شما کمک کنند. چند روش که هوش تجاری می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری های هوشمندانه تر و مبتنی بر داده ها کمک کند:
- شناسایی راه های افزایش سود
- تحلیل رفتار مشتری
- مقایسه داده ها با رقبا
- پیگیری عملکرد و ارزیابی آن
- بهینه سازی عملیات
- پیش بینی زمان رسیدن به هدف
- کشف روندهای بازار
- شناسایی مسائل یا مشکلات پیش رو
هوش تجاری چگونه کار می کند
کسب و کارها و سازمان ها سوالات و اهدافی دارند. برای پاسخ به این سوالات و بررسی عملکرد در برابر این اهداف، داده های لازم را جمع آوری می کنند، آنها را تجزیه و تحلیل می کنند و تعیین می کنند که برای رسیدن به اهداف خود چه اقداماتی را انجام دهند.
از نظر فنی، داده های خام از فعالیت کسب و کار جمع آوری می شود. داده ها پردازش شده و سپس در انبارهای داده ذخیره می شوند. پس از ذخیره سازی، کاربران می توانند به داده ها دسترسی داشته باشند و فرآیند تجزیه و تحلیل را برای پاسخ به سؤالات تجاری شروع کنند.
چگونه هوش تجاری BI ، تجزیه و تحلیل داده ها، و تحلیل کسب و کار با هم کار می کنند؟
هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده ها و تحلیل تجاری است، اما از آنها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده میکند. BI به کاربران کمک می کند تا از تجزیه و تحلیل داده ها نتیجه بگیرند. دانشمندان داده با استفاده از آمارهای پیشرفته و تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای کشف الگوها و پیش بینی الگوهای آینده، به جزئیات داده ها می پردازند. تحلیلگران داده غالبا این سوالات را می پرسند:”چرا این اتفاق افتاد و چه اتفاقی می تواند بیفتد؟” هوش تجاری مدل ها و الگوریتم ها را می گیرد و نتایج را به زبان عملی تجزیه میکند. با توجه به واژه نامه IT گارتنر، “تحلیل کسب و کار شامل داده کاوی، تحلیل پیش بینی، تجزیه و تحلیل کاربردی و آمار است.” به طور خلاصه، سازمان ها تجزیه و تحلیل تجاری را به عنوان بخشی از استراتژی هوش تجاری بزرگتر خود انجام می دهند. BI برای پاسخ به سؤالات خاص و ارائه تجزیه و تحلیل در یک نگاه برای تصمیم گیری یا برنامه ریزی طراحی شده است. با این حال، شرکتها میتوانند از فرآیندهای تجزیه و تحلیل برای بهبود مستمر سوالات بعدی استفاده کنند. تحلیل کسب و کار نباید یک فرآیند خطی باشد زیرا پاسخ دادن به یک سؤال احتمالاً منجر به سؤالات بعدی و تکرار می شود. در عوض، فرآیند را به عنوان چرخه ای از دسترسی، کشف، شناسایی و به اشتراک گذاری اطلاعات در نظر بگیرید. این چرخه تجزیه و تحلیل نامیده می شود، یک اصطلاح مدرن که توضیح می دهد چگونه کسب و کارها از تجزیه و تحلیل برای واکنش به سؤالات و انتظارات در حال تغییر استفاده می کنند.
تفاوت بین BI سنتی و BI مدرن
از لحاظ تاریخی، ابزارهای هوش تجاری مبتنی بر مدل سنتی هوش تجاری بودند. این یک رویکرد از بالا به پایین بود که در آن هوش تجاری توسط دپارتمان IT هدایت میشد و بیشتر، اگر نگوییم همه، سؤالات تحلیلی از طریق گزارشهای ثابت پاسخ داده میشد. این بدان معناست که اگر شخصی در مورد گزارشی که دریافت کرده سوال بعدی داشته باشد، درخواستش به انتهای صف گزارش میرود و باید دوباره روند را شروع کند. این منجر به چرخه های گزارش دهی آهسته و خسته کننده شد و مردم قادر به استفاده از داده های فعلی برای تصمیم گیری نبودند. هوش تجاری سنتی هنوز یک رویکرد رایج برای گزارش دهی منظم و پاسخگویی به پرس و جوهای ثابت است. با این حال، هوش تجاری مدرن تعاملی و قابل دسترسی است. در حالی که بخشهای IT هنوز بخش مهمی از مدیریت دسترسی به دادهها هستند، سطوح متعددی از کاربران میتوانند داشبوردها را سفارشی کنند و گزارشهایی را در کمترین زمان ایجاد کنند. با نرم افزار مناسب، کاربران این قدرت را پیدا می کنند که داده ها را تجسم کنند و به سوالات خود پاسخ دهند.
چگونه صنایع بزرگ از هوش تجاری استفاده می کنند
بسیاری از صنایع مختلف، از جمله فعالان در حوزه مراقبت های بهداشتی، فناوری اطلاعات و آموزش، BI را پیش از این اتخاذ کرده اند. همه سازمان ها می توانند از داده ها برای تبدیل عملیات استفاده کنند. شرکت خدمات مالیCharles Schwab از هوش تجاری برای مشاهده یک نمای جامع از تمام شعب خود در سراسر ایالات متحده برای درک معیارهای عملکرد و شناسایی مناطق فرصت استفاده کرد. دسترسی به یک پلتفرم مرکزی هوش تجاری به Schwab اجازه داد تا تمام داده های شعبه خود را در یک نما قرار دهد. اکنون مدیران شعب می توانند مشتریانی را شناسایی کنند که ممکن است نیازهای سرمایه گذاری آنها تغییر کند. و رهبر میتواند عملکرد یک منطقه را ردیابی کند که بالاتر یا کمتر از حد متوسط است و روی آن کلیک کند تا شاخه هایی که عملکرد آن منطقه را هدایت میکنند را ببیند. این منجر به فرصت های بیشتر برای بهینه سازی همراه با خدمات بهتر به مشتریان میشود.
بسیاری از ابزارها و پلتفرم های هوش تجاری سلف سرویس، فرآیند تحلیل را ساده می کنند. این امر باعث میشود که افراد بدون دانش فنی برای کاوش در دادهها، راحتتر بتوانند دادههای خود را ببینند و درک کنند. پلتفرمهای BI زیادی برای گزارشدهی موقت، تجسم دادهها و ایجاد داشبوردهای سفارشی برای سطوح مختلف کاربران در دسترس هستند. ما توصیههای خود را برای ارزیابی پلتفرمهای مدرن BI بیان کردهایم تا بتوانید پلتفرم مناسب را برای سازمان خود انتخاب کنید. یکی از رایجترین راههای ارائه هوش تجاری از طریق بصریسازی دادهها است.
مزایای تجزیه و تحلیل بصری و تجسم داده ها
یکی از رایجترین راههای ارائه هوش تجاری از طریق بصری سازی دادهها است. انسان ها موجودات بصری هستند و با الگوها یا تفاوت رنگ ها بسیار هماهنگ هستند. بصری سازی داده ها، داده ها را به گونه ای نشان می دهد که در دسترس تر و قابل درک تر باشد. تجسمسازیهای کامپایلشده در داشبورد میتوانند به سرعت داستانی را بیان کنند و روندها یا الگوهایی را برجسته کنند که ممکن است هنگام تجزیه و تحلیل دستی دادههای خام به راحتی کشف نشوند. این قابلیت دسترسی همچنین مکالمات بیشتری را در مورد دادهها فعال میکند که منجر به تأثیر تجاری گستردهتر میشود.
استفاده از هوش تجاری سلف سرویس (SSBI) برای شرکت شما
امروزه سازمان های بیشتری به سمت مدل هوش تجاری مدرن حرکت می کنند که با رویکرد سلف سرویس به داده ها مشخص می شود. فناوری اطلاعات داده ها (امنیت، دقت و دسترسی) را مدیریت می کند و به کاربران این امکان را می دهد که مستقیماً با داده های خود تعامل داشته باشند. پلتفرمهای تحلیلی مدرن مانند Tableau به سازمانها کمک میکنند تا هر مرحله از چرخه تجزیه و تحلیل را انجام دهند – آمادهسازی دادهها در Tableau Prep ، تجزیه و تحلیل و کشف در Tableau Desktop ، و اشتراکگذاری و مدیریت در Tableau Server یا Tableau Online. این بدان معناست که فناوری اطلاعات میتواند دسترسی به دادهها را کنترل کند و در عین حال افراد بیشتری را قادر میسازد تا دادههای خود را به صورت بصری کاوش کنند و بینش خود را به اشتراک بگذارند.
نقش آینده هوش تجاری
هوش تجاری بر اساس نیازهای تجاری و فناوری به طور مستمر در حال تغییر است، بنابراین هر سال، ما روندهای فعلی را شناسایی می کنیم تا کاربران را در مورد نوآوری ها به روز نگه داریم. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به رشد خود ادامه خواهند داد و کسب و کارها می توانند بینش های هوش مصنوعی را در یک استراتژی گسترده تر BI ادغام کنند. از آنجایی که شرکتها تلاش میکنند بیشتر دادهمحور باشند، تلاشها برای اشتراکگذاری دادهها و همکاری افزایش مییابد. تجسم داده ها برای کار با هم در بین تیم ها و بخش ها ضروری تر خواهد بود. این مقاله فقط مقدمه ای بر دنیای هوش تجاری است. BI قابلیتهایی را برای ردیابی فروش تقریباً لحظهای ارائه میکند، به کاربران اجازه میدهد تا بینشهایی را درباره رفتار مشتری، پیشبینی سود و موارد دیگر کشف کنند. صنایع مختلفی مانند خردهفروشی، بیمه و نفت BI را پذیرفتهاند و هر سال بیشتر به آن میپیوندند. پلتفرم های BI با فناوری جدید و نوآوری کاربران سازگار می شوند.
دیدگاه (2)
سلام
مقالتون خیلی مفید بود
مثال کاربردی هم در این مورد بزنید
ممنونم
درود لاله عزیز
حتما مثال های کاربردی هم به مقالات اضافه میشود