هوش تجاری چیست؟ 

هوش تجاری- تبلو - آماتک

تعریف هوش تجاری:

هوش تجاری فرآیندی است که در آن شرکت ها از استراتژی ها و فناوری ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های فعلی و گذشته با هدف بهبود تصمیم گیری استراتژیک و ایجاد مزیت رقابتی استفاده می کنند.

نرم افزارهای هوش تجاری

هوش تجاری چیست؟

سیستم‌های هوش تجاری داده‌های ذخیره شده و گردآوری شده با مدیریت دانش را با تحلیل داده‌ها ترکیب می‌کنند تا بتوانند داده‌های پیچیده را به اطلاعات معنادار و کاربردی تبدیل کنند. این داده‌ها می‌توانند برای حمایت از بینش‌های استراتژیک، تاکتیکی وعملیاتی مؤثرتر باشند و همچنین درتصمیم‌گیری مورد استفاده قرار گیرند. محیط‌های هوش تجاری شامل انواع فن‌آوری‌ها، برنامه‌ها، فرآیندها، استراتژی‌ها، محصولات و معماری‌های فنی هستند که برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، ارائه و انتشار اطلاعات کسب‌وکار داخلی و خارجی استفاده می‌شوند.

تکنیک‌های هوش تجاری چیست؟

فناوری‌های هوش تجاری از آمارهای پیشرفته و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کند تا بتواند به کسب‌وکارها کمک کند که از تجزیه و تحلیل داده‌ها، کشف الگوها و پیش‌بینی رویدادهای آینده درعملیات تجاری بهره ببرد. گزارش‌دهی هوش تجاری یک عمل خطی نیست، بلکه یک چرخه پیوسته و چندوجهی از دسترسی، کاوش و به اشتراک گذاری اطلاعات است. توابع متداول هوش تجاری عبارتند از:

  • داده کاوی(Data mining): مرتب سازی از طریق دیتاست‌های بزرگ با استفاده از پایگاه های داده، آمار و یادگیری ماشین برای شناسایی روندها و ایجاد روابط
  • Querying: درخواست داده یا اطلاعات خاص از پایگاه داده
  • آماده سازی داده ها(Data preparation): فرآیند ترکیب و ساختاردهی داده ها به منظور آماده سازی آنها برای تجزیه و تحلیل
  • گزارش(Reporting): به اشتراک گذاری تجزیه و تحلیل داده های عملیاتی و مالی با تصمیم گیرندگان به طوری که آنها بتوانند نتیجه گیری کنند و تصمیم بگیرند
  • بنچ‌ مارک(Benchmarking): مقایسه فرآیندهای تجاری فعلی و معیارهای عملکرد با داده های گذشته برای ردیابی عملکرد در برابر بهترین‌های صنعت
  • تجزیه و تحلیل توصیفی(Descriptive analytics): تفسیر داده های تاریخی برای مقایسه و درک بهتر تغییراتی که در یک تجارت رخ داده است.
  • تجزیه و تحلیل آماری(Statistical analysis): جمع آوری نتایج از تحلیل های توصیفی و به کارگیری آمار به منظور شناسایی روندها
  • بصری‌سازی داده ها(Data visualization): ارائه نمایش های بصری مانند نمودارها برای تجزیه و تحلیل آسان داده‌ها

ابزارهای هوش تجاری (ابزارهای BI) چیست؟

سیستم‌های هوش تجاری مدرن، تجزیه و تحلیل سلف‌سرویس را در اولویت قرار می‌دهند، و به توانمندسازی کسب‌وکارها برای دستیابی به بینش در بازار و بهبود عملکردشان کمک می‌کنند. این توانمند سازی ها با استفاده از ابزارها، روش‌ها، فرآیندها و پلتفرم‌های جامع داده‌‌ای اتفاق می‌افتد. چنین راه حل های هوش تجاری عبارتند از:

  • تجزیه و تحلیلAd hoc : یک فرآیند تجزیه و تحلیل طراحی شده برای پاسخ به سوالات خاص در محل
  • پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): یک روش محاسباتی که پرس و جوهای تحلیلی چند بعدی را امکان پذیر می‌کند.
  • Mobile BI: نرم افزاری که هوش تجاری دسکتاپ را برای دستگاه های تلفن همراه بهینه می کند.
  • Real-time BI: یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده‌ای که اطلاعات لحظه‌ای را به انبار داده لحظه ای به کاربران ارائه می‌کند که این از طریق تقویت و تغذیه تراکنش های تجاری اتفاق می‌افتد.
  • BI عملیاتی: یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده که از تجزیه و تحلیل لحظه‌ای کسب‌وکار برای ادغام خودکار داده‌های لحظه‌ای در سیستم عملیاتی استفاده می‌کند.
  • نرم افزار به عنوان سرویسBI  (SaaS BI): یک مدل تحویل مبتنی بر اشتراک ابری برای راه حل های نرم افزاری هوش تجاری.
  • Open source BI (OSBI): راه حل های نرم افزاری هوش تجاری که نیازی به خرید مجوز نرم افزار ندارند.
  • BI مشارکتی: ادغام نرم افزار هوش تجاری با ابزارهای همکاری به منظور ساده کردن فرآیند اشتراک گذاری.
  • هوش مکانی (LI): نرم افزاری است که برای ارتباط دادن زمینه های جغرافیایی به داده های تجاری طراحی شده است.
  • نرم افزارهای بصری سازی داده: با ارائه زمینه بصری، تشخیص الگوها و همبستگی ها را تسهیل می کند.

پلتفرم‌های هوش تجاری چیست؟

پلتفرم هوش تجاری به کسب‌وکارها امکان می‌دهد از معماری داده‌های موجود استفاده کنند و برنامه‌های کاربردی هوش تجاری سفارشی ایجاد کنند که اطلاعات را در اختیار تحلیلگران قرار می‌دهد تا آن‌ها را بصری‌سازی کنند. پلت‌فرم‌های هوش تجاری مدرن از تجزیه و تحلیل سلف‌سرویس پشتیبانی می‌کنند و ایجاد داشبورد و گزارش‌های خود را برای کاربران نهایی آسان می‌کنند.
رابط‌های کاربری ساده همراه با نرم‌افزار پشتیبان هوش تجاری انعطاف‌پذیر، کاربران را قادر می‌سازد تا به طیف وسیعی از منابع داده، از جمله پایگاه‌های داده NoSQL، سیستم‌های Hadoop، پلتفرم‌های ابری و انبارهای داده معمولی متصل شوند تا دیدی منسجم از داده‌های متنوع خود ایجاد کنند.
همانطور که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به رشد خود ادامه می‌دهند و کسب‌وکارها تلاش می‌کنند تا بیشتر مبتنی بر داده و مشارکت باشند، هوش تجاری نیز به تکامل خود ادامه می‌دهد و کاربران را قادر می‌سازد تا بینش‌های هوش مصنوعی را ادغام کنند و از قدرت بصری سازی داده‌ها استفاده کنند. ارائه دهندگان پلت‌فرم هوش تجاری محبوب عبارتند از Oracle، Microsoft، IBM و Salesforce.

مزایای هوش تجاری چیست؟

اهمیت هوش تجاری همچنان در حال بیشتر شدن است زیرا مشاغل با جریان روزافزون داده های خام و چالش های به دست آوردن بینش از حجم عظیم اطلاعات (داده های بزرگ) روبرو هستند. با استفاده از سیستم‌های هوش تجاری، کسب‌وکارها می‌توانند دید جامعی از داده‌های سازمان خود به دست آورند و آن‌ها را به بینش‌هایی درباره فرآیندهای تجاری خود تبدیل کنند و تصمیم‌های تجاری بهبودیافته و استراتژیک را امکان‌پذیر کنند.
هوش تجاری به سازمان ها کمک می کند تا:
داده ها را با زمینه تاریخی تجزیه و تحلیل کنند
عملیات را بهینه کنند
عملکرد را ردیابی کنند
تصمیم گیری را تسریع و بهبود بخشند
مشکلات و ناکارآمدی های تجاری را شناسایی و حذف کنند
روندها و الگوهای بازار را شناسایی کنند
درآمدها و سودآوری جدید را هدایت کنند
بهره وری را افزایش دهند و رشد را تسریع کنند
رفتار مشتری را تجزیه و تحلیل کنند
داده ها را با رقبا مقایسه کنند و در نهایت نسبت به مشاغل رقیب مزیت رقابتی پیدا کنند.

هوش تجاری در مقابل علم داده

هم هوش تجاری و هم علم داده روش‌هایی را برای تفسیر داده ها با هدف حمایت از تصمیم گیری تاکتیکی بهبود یافته ارائه می دهند. تفاوت اصلی در نوع سؤالاتی است که آنها می پرسند. هوش تجاری داده های گذشته را تفسیر می کند و مقادیر جدیدی از اطلاعات شناخته شده فعلی را ارائه می دهد، در حالی که علم داده بیشتر بر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده تمرکز می کند. هوش تجاری می پرسد، “چه اتفاقی افتاده و چه چیزی باید تغییر کند؟” و علم داده می پرسد، “چرا X اتفاق افتاد و اگر Z را انجام دهیم چه اتفاقی خواهد افتاد؟”

علم داده ممکن است به عنوان تکامل هوش تجاری در پاسخ به افزایش حجم و پیچیدگی داده ها و فناوری های ورودی داده تلقی شود. هوش تجاری برای مدیریت داده های بسیار ساختاریافته و ایستا و ارائه راه حل هایی برای تصمیم گیری در حال حاضر طراحی شده است، در حالی که سیستم های علم داده برای مدیریت داده های پرسرعت و چند ساختاری و ارائه راه حل های آینده با اصلاح مداوم الگوریتم های خود طراحی شده اند.

علم داده هوش تجاری را تقویت می‌کند و مدل‌های الگوریتمی ارائه می‌کند که توسعه‌دهندگان هوش تجاری می‌توانند داده‌های آماده‌شده خود را در آن‌ها تغذیه کنند. تحلیلگران هوش تجاری در عوض تخصص خود را در مورد الزامات تجزیه و تحلیل هوش تجاری ارائه می دهند. این دو رشته با هم می توانند برای ساختن یک مدل قدرتمند برای پیش بینی آینده با یکدیگر همکاری کنند.

برگرفته از سایت: https://www.omnisci.com/

اشتراک گذاری پست

1 دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.