هوش تجاری یا BI (Business Intelligence) یک فرایند گام‌به‌گام است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند از داده‌هایشان استفاده بهینه برای تصمیم‌گیری‌های موثر برای بهبود عملکرد و رقابت‌پذیری خود بکنند. این فرایند از پنج مرحله کلیدی تشکیل شده است که هر کدام نقش مهمی در ایجاد یک سیستم هوش تجاری کامل دارند.
1. داده کاوی (Data Mining):
داده کاوی (Data Mining) یک فرایند تحلیلی است که از روی داده‌های بزرگ و متنوع، الگوها، روابط، و اطلاعات مفید استخراج می‌کند. این فرآیند از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی مانند خوشه‌بندی، کاوش انجمن‌ها، کاوش توالی‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. داده کاوی به کسب و کارها امکان می‌دهد تا از داده‌های خود به صورت خودکار و غیرخطی، الگوها و اطلاعات مفیدی استخراج کنند که به طور سنتزی و درک ناپذیر به نظر می‌رسند.
استفاده از داده کاوی در حوزه‌های مختلف از جمله بازاریابی، مالی، بهداشت و پزشکی، علوم اجتماعی و …، روز به روز در حال گسترش است. به عنوان مثال، در صنعت بازاریابی، داده کاوی به تجزیه و تحلیل الگوهای خریداران، پیش‌بینی رفتارهای مشتریان و تعیین ترجیحات آنها کمک می‌کند. در صنعت بهداشت و پزشکی، داده کاوی از داده‌های بیماری‌ها و پرونده‌های پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی روند درمانی و بهبود سیستم بهداشتی استفاده می‌شود.
استفاده از داده کاوی می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا ریسک‌ها را کاهش داده و فرصت‌ها را بهبود بخشند. این فرآیند به کمک تحلیل داده‌ها، به تصمیم‌گیری‌های بهتر و استراتژی‌های موثرتری برای کسب و کارها کمک می‌کند، که در نهایت منجر به بهبود عملکرد و توسعه آنها می‌شود.
2. پردازش تحلیلی (Analytical Processing):
در مرحله پردازش تحلیلی یا Analytical Processing، داده‌هایی که از فرآیند استخراج به دست آمده‌اند، تحلیل و پردازش می‌شوند تا اطلاعات مفید و الگوهای مختلفی کشف شوند که به تصمیم‌گیران در کسب و کار کمک کنند. این فرآیند از انواع مختلفی از روش‌ها و الگوریتم‌های تحلیلی استفاده می‌کند تا داده‌ها را به اطلاعات قابل فهم و مفید تبدیل کند.
یکی از روش‌های مهم در پردازش تحلیلی، محاسبه میانگین است. این روش به ما امکان می‌دهد تا میانگین مقادیر یک متغیر را در نظر بگیریم و از آن برای درک میزان معمولی بودن یا نبودن یک مقدار خاص استفاده کنیم. به عنوان مثال، می‌توان میانگین فروش محصولات در یک بازه زمانی را محاسبه کرد تا بفهمیم که آیا فروش در آن بازه مقدار عادی دارد یا خیر.
در این مرحله، از رگرسیون نیز استفاده می‌شود که یک روش تحلیلی است که رابطه بین یک متغیر و یک یا چند متغیر دیگر را بررسی می‌کند. با استفاده از رگرسیون، می‌توان تاثیر یک یا چند متغیر بر متغیری دیگر را مورد بررسی قرار داد و این تاثیر را بر اساس داده‌های موجود پیش‌بینی کرد.
همچنین، تحلیل پیش‌بینی یکی از روش‌های مهم در این مرحله است. این روش به ما امکان می‌دهد تا بر اساس الگوهای موجود در داده‌ها، پیش‌بینی‌هایی در مورد آینده بکنیم. به عنوان مثال، با استفاده از تحلیل پیش‌بینی می‌توان پیش‌بینی کرد که درآمد یک شرکت در سال آینده چقدر خواهد بود و با این اطلاعات، استراتژی‌های مناسبی را برای مدیریت مالی شرکت تدوین کرد.
در مجموع، پردازش تحلیلی به ما کمک می‌کند تا از داده‌های خام، اطلاعات مفید و قابل فهمی استخراج کنیم و از آنها برای تصمیم‌گیری‌های موثر و ارائه استراتژی‌های کسب و کار موثرتر استفاده کنیم.
3. پرس‌وجو (Quering):
در مرحله پرس‌وجو یا Quering، داده‌هایی که از پردازش تحلیلی عبور کرده‌اند، قابلیت جستجو و استخراج اطلاعات مورد نیاز را فراهم می‌کنند. این مرحله از اهمیت بسیاری برخوردار است زیرا اطلاعات در دسترس باید به صورت سریع، دقیق و قابل فهم مورد استفاده قرار گیرد تا به تصمیم‌گیری‌های موثر منجر شود.
یکی از اصلی‌ترین ابزارهای مورد استفاده در این مرحله، زبان‌های پرس‌وجوی استاندارد مانند SQL (Structured Query Language) است که امکان جستجو و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده را فراهم می‌کند. با استفاده از این زبان‌ها، سوالات مختلفی مانند “محصولاتی که در بازار پرفروش‌تر هستند را نمایش بده” یا “مشتریانی که بیشترین سودآوری را دارند را شناسایی کن” می‌توانند مطرح شوند و اطلاعات مورد نیاز استخراج شود.
علاوه بر این، ابزارهای مدرن هوش تجاری، امکانات پیشرفته‌تری برای پرس‌وجو فراهم می‌کنند. به عنوان مثال، از طریق ابزارهای تصویرسازی و داشبوردهای تحلیلی، کاربران می‌توانند اطلاعات را به صورت گرافیکی و جذاب مشاهده کرده و سوالات خود را با استفاده از این ویژگی‌ها پیاده‌سازی کنند.
پرس‌وجوهای انجام شده در این مرحله می‌تواند متنوع باشد و به مدیران و تصمیم‌گیران اطلاعات مفیدی را ارائه کند تا بتوانند تحلیل‌های بیشتری را انجام دهند و تصمیم‌گیری‌های بهتری برای بهبود عملکرد و استراتژی‌های کسب و کار خود انجام دهند. این اطلاعات به آنها کمک می‌کند تا به راحتی مشکلات را شناسایی و راه‌حل‌های مناسبی برای آنها پیدا کنند، همچنین فرصت‌های جدیدی را کشف کنند و از آنها بهره‌مند شوند.
4. گزارش‌دهی (Reporting):
مرحله گزارش‌دهی یکی از مهم‌ترین مراحل در فرایند هوش تجاری است که نتایج تحلیل‌های انجام شده را به شکل گزارش‌های قابل فهم و جذاب برای مدیران و تصمیم‌گیران ارائه می‌دهد. در این مرحله، اطلاعات به صورت گرافیکی، نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های متنی ترتیب داده می‌شوند تا به مدیران کمک کنند تا از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آینده بهره بگیرند.
یکی از ابزارهای مهم در مرحله گزارش‌دهی، داشبوردها هستند که به مدیران امکان می‌دهند تا اطلاعات کلیدی را در یک نگاه مشاهده کنند. این داشبوردها معمولاً شامل نمودارها، نمایشگرها، و اطلاعات مهم دیگری است که به طور خلاصه و جذاب نمایش داده می‌شوند و به مدیران کمک می‌کنند تا وضعیت کلی کسب‌وکار را درک کنند و تصمیم‌گیری‌های مناسبی انجام دهند.
علاوه بر داشبوردها، نمودارها و گرافیک‌ها نیز در مرحله گزارش‌دهی بسیار مهم هستند. این ابزارها به مدیران امکان می‌دهند تا الگوها، روندها و اطلاعات کلیدی را به صورت بصری و قابل فهم مشاهده کنند و از آنها برای تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند.
گزارش‌های متنی نیز می‌توانند در مرحله گزارش‌دهی مورد استفاده قرار بگیرند. این گزارش‌ها شامل توضیحات کاملی از نتایج تحلیل‌ها، پیشنهادات، و راهکارهای ممکن برای بهبود عملکرد کسب‌وکار می‌باشند که به مدیران کمک می‌کنند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند و استراتژی‌های مناسبی را برای کسب‌وکار خود تدوین کنند.
در مجموع، مرحله گزارش‌دهی از اهمیت بسزایی برخوردار است زیرا اطلاعات به صورت مناسب و قابل فهم به مدیران ارائه می‌شود که آنها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری‌های موثرتری برای کسب‌وکار خود انجام دهند و به بهبود عملکرد و استراتژی‌های کلان کسب‌وکارشان برای آینده بپردازند.
5. تصمیم‌گیری بهبود یافته (Improved Decision Making):
در مرحله تصمیم‌گیری بهبود یافته، تصمیمات کلیدی کسب و کار بر اساس اطلاعات و داده‌های تحلیل شده گرفته می‌شود. این مرحله از اهمیت بسیاری برخوردار است زیرا تصمیم‌گیری‌های صحیح و موثر می‌تواند تاثیر چشمگیری بر عملکرد و موفقیت کلی کسب و کار داشته باشد.
تحلیل داده‌ها و اطلاعات مفیدی که از فرآیند هوش تجاری به دست می‌آیند، به مدیران و تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا تصمیمات بهتر و هوشمندانه‌تری را انتخاب کنند. این تصمیمات ممکن است شامل استراتژی‌های بازاریابی، تصمیمات مالی، بهبود عملکرد سازمانی و سایر موارد مهم باشند که تاثیر مستقیمی بر عملکرد و موفقیت کسب و کار دارند.
با توجه به اطلاعات و داده‌های تحلیل شده، مدیران می‌توانند تصمیماتی اتخاذ کنند که بهبود یافته و مبتنی بر داده باشند. این تصمیمات معمولاً با توجه به الگوها، روندها و فرصت‌های شناسایی شده از داده‌ها، انجام می‌شوند و به کسب و کار امکان می‌دهند تا راهبردهای بهتری را انتخاب و پیش بگیرند.
به علاوه، این تصمیمات بهبود یافته، به کسب و کارها کمک می‌کنند تا رقابت‌پذیری خود را در بازار تقویت کنند. با انتخاب و اجرای تصمیمات بهینه و مبتنی بر داده، کسب و کارها می‌توانند عملکرد خود را بهبود بخشیده و با رقبا رقابت کنند، که این امر می‌تواند به افزایش سهم بازار و رشد و توسعه کسب و کار کمک کند.
به طور کلی، مرحله تصمیم‌گیری بهبود یافته از اهمیت بسیاری برخوردار است زیرا تصمیمات کلیدی کسب و کار را تحت تاثیر قرار می‌دهد و می‌تواند بهبود و توسعه کسب و کار را تضمین کند.