برترین نرم افزارهای هوش تجاری2022 و ویژگی‌هایشان

مدیریت آماتک · آبان 9, 1401

مدیریت آماتک اخبار و رویداد, بلاگ مقایسه, هوش تجاری 1 دیدگاه

بازدید 1,002

نرم افزار هوش تجاری به ابزارهایی گفته می‌شود که توسط شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل، بازاریابی، پیش بینی و تبدیل داده‌ها به بینش مفید برای کسب و کار به کار گرفته می‌شوند. این ابزارها داده ها را به آسان ترین شکل ممکن به مخاطب ارائه می‌دهد، مثلا به صورت نمودار و تصاویر و نقشه های جغرافیایی در قالب داشبوردهایی که برای هر مخاطبی به سادگی قابل فهم باشد.

نمونه هایی از ابزارهای هوش تجاری عبارتند از بصری سازی داده ها، انبارهای داده، داشبوردهای تعاملی و ابزارهای گزارش دهی.

همانطور که داده های کلان – تمایل شرکت ها به جمع آوری، ذخیره و استخراج داده های تجاری خود – افزایش پیدا کرده است، محبوبیت نرم افزار BI نیز بیشتر شده است. شرکت ها داده های کسب و کار خود را در مقیاسی تولید، دنبال و جمع آوری می کنند، که قبلا هرگز دیده نمی‌شد. اما اگر نتوانیم آن داده‌ها را درک کنیم و از آن برای بهبود نتایج کسب و کار استفاده کنیم، همه این داده ها هیچ نیستند.

برای انتخاب آگاهانه، کسب و کارها باید تصمیمات خود را بر اساس شواهد بنا کنند. انبوهی از داده‌هایی که کسب‌وکارها و مشتریانشان تولید می‌کنند حاوی شواهدی از الگوهای خرید و روند بازار است. با تجمیع، استانداردسازی و تجزیه و تحلیل این داده ها، کسب و کارها می توانند مشتریان خود را بهتر درک کنند، رشد درآمد را بهتر پیش بینی کنند و بهتر از خود در برابر مشکلات تجاری محافظت کنند.

هوش تجاری سنتی به شکل گزارش‌های سه ماهه یا سالانه است که مجموعه‌ای از شاخص‌های کلیدی عملکرد(KPI) را گزارش می‌دهد، اما ابزارهای هوش تجاری مبتنی بر نرم‌افزار امروزی به طور مداوم و با سرعت کم کار می‌کنند. این بینش‌ها می‌تواند به شرکت کمک کند تا در چند دقیقه یک مسیر عملی را انتخاب کند.

نرم افزارهای BI دریایی از اقدامات قابل سنجش مشتری و کسب و کار را تفسیر می کند و کوئری‌ها را بر اساس الگوهای موجود در داده ها برمی گرداند. BI اشکال مختلفی دارد و انواع مختلفی از فناوری را در بر می گیرد. این راهنما برترین نرم‌افزارهای هوش تجاری را معرفی میکند. قابل ذکر است که این راهنما از سایت technologyadvice.com گرفته شده است که برترین نرم افزارهای حوزه تکنولوژی را معرفی می‌کند، بنابراین شاید نرم افزاری که در نظر شماست در این لیست نباشد و برعکس نرم افزار معرفی شده در اینجا مورد پسند شما نباشد. می‌توانید در بخش نظرات تکمیل کننده این مطلب باشید.

10 نرم افزار برتر هوش تجاری

تبلو – tableau

Tableau در ساخت تصاویر زیبا تخصص دارد، اما بیشترین تبلیغات آن‌ها بر روی محیط های شرکتی با مهندسان داده و بودجه های بیشتر متمرکز است. یک نسخه عمومی (رایگان) از ابزار وجود دارد، اما قابلیت های آن محدود است. با پرداخت مبلغ بیشتر، می‌توانید با Tableau به داده‌های بنچ مارک از اشخاص ثالث دسترسی بیشتری داشته باشید. این نرم افزار همچنین دارای یک ابزار غیرانتفاعی و نسخه هایی برای تنظیمات دانشگاهی است.

Sisense

Sisense یک نرم افزار هوش تجاری (BI) است که راه حل های تحلیلی و بینش بازار را برای مشاغل کوچک تا شرکتی ارائه می دهد. Sisense یکی از معدود سیستم‌های نرم‌افزاری BI است که به طور کامل کار می‌کند و به کاربران غیر متمایل به فناوری اجازه می‌دهد چندین مجموعه داده را ترکیب کنند، داشبوردها را سفارشی کنند، داده ها را بصری سازی کنند و آنها را با سایر کاربران به اشتراک بگذارند. این راه حل BI مبتنی بر وب، داده ها را در یک مکان متمرکز بدون استفاده از بخش های سخت افزاری یا IT متحد می کند.

Domo

Domo یک نرم افزار قدرتمند هوش تجاری BI است که مجموعه داده های گسترده و پشتیبانی از رابط را ارائه می دهد. این نرم افزار قابلیت های همکاری اجتماعی منحصر به فردی را فراهم می کند. Domo برای کمک به کسب و کارها در یافتن راه حل های موثر در دنیایی پر از چالش های تجاری همیشه در حال تغییر طراحی شده است. با Domo، کاربران می‌توانند داده‌های لحظه ای خود را با استفاده از یک داشبورد مشاهده کنند که از نظر بصری جذاب و استفاده از آن آسان است. این داشبوردها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا اقدامات آگاهانه‌ای را از درک و شناختی که با تحلیل داشبورد به دست آورده‌اند انجام دهند.

SAP Business Objects

نرم افزار هوش تجاری SAP BusinessObjects یک مجموعه متمرکز برای گزارش دهی، بصری سازی و به اشتراک گذاری داده است. SAP، داده ها را به بینش های مفید تبدیل می کند که در هر زمان و هر مکان در دسترس هستند. با مجموعه SAP BusinessObjects (BI) اطلاعات را به اشتراک بگذارید و تصمیمات بهتری بگیرید. این پلت فرم تجزیه و تحلیل با ارائه یک معماری انعطاف پذیر، می تواند از رشد کسب و کار شما پشتیبانی کند.

SAS

SAS Analytics یک راه حل هوش تجاری (BI) است که توانایی آشکارسازی الگوها و ناهنجاری ها در داده ها، شناسایی روابط و متغیرهای مختلف و پیش بینی نتایج آینده را دارد. کاربران SAS Analytics از تصمیمات تجاری دقیق تر و آگاهانه تر بر اساس داده های شرکت و روندهای بازار سود خواهند برد. داده کاوی، تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل متن، پیش بینی، تجزیه و تحلیل آماری، و موارد دیگر همه از طریق SAS Analytics امکان پذیرهستند.

Looker

Looker یک پلت فرم هوش تجاری و بصری سازی داده است که برای شرکت هایی با تیم تجزیه و تحلیل داده ساخته شده است. از LookML خود برای تعریف داده های کسب و کار استفاده کنید، و سپس کاربران این آزادی را دارند که داده ها را در داشبوردها و گزارش ها ترکیب، بررسی و تجزیه و تحلیل کنند. Looker به پایگاه‌های داده موجود شرکت متصل می‌شود و داده‌ها را به‌روز نگه می‌دارد. کاربران تجاری می‌توانند از زبان طبیعی که با تنظیمات LookML سفارشی شرکت مطابقت دارد استفاده کنند تا گزارش‌های خود را بسازند.

Qlik

Qlik Sense پلتفرم نسل بعدی Qlik برای تجزیه و تحلیل سلف سرویس گرا است.این ابزار از طیف کاملی از موارد تحلیل از جمله بصری سازی، کاوش، داشبوردهای تحلیلی هدایت‌شده، تجزیه و تحلیل سفارشی، گزارش‌دهی تلفن همراه، همه در یک معماری چند ابری کنترل‌شده، پشتیبانی می‌کند. این برنامه همه قابلیت‌های تحلیلی مثل بصری سازی هوشمند، آماده‌سازی داده و موارد دیگر را برای کاربران ارائه می‌کند.

BOARD

نرم افزار BOARD یک راه حل قدرتمند هوش تجاری و مدیریت عملکرد شرکتی است. طراحی جعبه ابزار آن به مشتریان این امکان را می دهد تا برنامه های کاربردی BI و CPM سفارشی سازی شده را بدون نیاز به برنامه نویسی پرهزینه و وقت گیر ایجاد کنند. از گزارش‌های ساده و داشبورد گرفته تا برنامه‌های مدیریت عملکرد بسیار پیچیده، هر گزارشی را می‌توان با عمل کشیدن و رها کردن (drag and drop)جمع‌آوری کرد. بخش‌ها به‌طور خودکار با داده‌ها همزمان‌سازی می‌شوند و با تغییر داده‌ها به صورت لحظه ای تغییر می‌کنند.

برترین فروشندگان نرم افزار هوش تجاری، بر اساس دسته بندی

پلتفرم‌های هوش تجاری به اشکال مختلفی برای نیازهای مختلف کسب‌وکار ارائه می‌شوند. شرکت هایی که به دنبال ارائه خدمات داده به کاربران تجاری هستند، متوجه خواهند شد که نرم افزار سلف سرویس BI نیازهای اکثر کاربران آنها را برآورده می کند. ابزارهای بصری سازی داده برای تیم هایی که غرق تجزیه و تحلیل داده ها شده‌اند، اما ممکن است منابع توسعه اضافی زیادی در دسترس نداشته باشند، مفید است. ابزارهای ذخیره‌سازی داده‌ها، زیرساخت‌های زیربنایی را فراهم می‌کنند که می‌تواند داده‌ها را قبل از ارائه از طریق بصری‌سازی، نگهداری و پاکسازی کند. و پلتفرم‌های BI ابزارهایی را برای ذخیره، پاکسازی، تجسم و انتشار داده‌ها فراهم می‌کنند.

ذخیره سازی داده ها برای هوش تجاری

داده ها در تعدادی از سیستم ها در سراسر یک سازمان وجود دارند. برای دقیق‌ترین تحلیل، شرکت‌ها باید از قالب‌بندی استاندارد انواع داده‌ها درهر یک از این سیستم‌ها مطمئن شوند. به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگ می‌توانند اطلاعاتی درباره مشتریان خود در برنامه مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) داشته باشند و داده‌های مالی را در برنامه منابع سازمانی خود و چندین دیتا ست کلیدی دیگر درآمد هم در برنامه‌های مختلف نرم‌افزار ابری داشته باشند. این برنامه‌های جداگانه ممکن است داده‌ها را متفاوت برچسب‌گذاری و دسته‌بندی کنند. به همین دلیل شرکت باید داده‌ها را قبل از تجزیه و تحلیل استاندارد کند.

برخی از پلتفرم‌های BI داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل مستقیماً از برنامه‌های منبع از طریق اتصال API بومی یا webhook استخراج می‌کنند. سایر سیستم های هوش تجاری به استفاده از یک سیستم ذخیره سازی داده های ابری برای جمع آوری مجموعه های مختلف داده در یک مکان مشترک نیاز دارند. کسب‌وکارهای کوچک، بخش‌های منفرد یا کاربران به صورت شخصی ممکن است متوجه شوند که یک اتصال بومی به خوبی کار می‌کند، اما شرکت‌های بزرگ، شرکت‌های سازمانی و شرکت‌هایی که مجموعه‌های داده بزرگ تولید می‌کنند به راه‌اندازی یک هوش تجاری جامع‌تر نیاز دارند.

اگر کسب و کارها یک راه حل ذخیره سازی متمرکز انتخاب کنند، ممکن است از انبار داده یا بازار داده برای ذخیره اطلاعات تجاری خود استفاده کنند و برای تسهیل ذخیره سازی کلان داده خود، نرم افزار استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) را خریداری کنند. از طرف دیگر، آنها ممکن است از یک چارچوب ذخیره سازی داده مانند Hadoop برای مدیریت داده های خود استفاده کنند.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با BI

صرف نظر از اینکه کسب‌وکارها تصمیم می‌گیرند داده‌های خود را در انبار داده، پایگاه داده ابری، سرور داخلی و … ذخیره کنند، تحلیل داده‌ها و بینش‌های حاصله، زمینه را برای کاربران تجاری جذاب می‌کند. پلتفرم های تجزیه و تحلیل از نظر پیچیدگی متفاوت هستند، اما روش کلی ترکیب مقادیر زیادی از داده های نرمال شده برای شناسایی الگوها در بین پلتفرم ها ثابت است.

داده کاوی

داده کاوی به عنوان “کشف داده” نیز شناخته می شود، داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل داده برای کشف الگوها و ناسازگاری ها است. همبستگی‌های استخراج‌شده از داده‌کاوی شامل گروه‌بندی مجموعه‌های خاصی از داده‌ها، یافتن نقاط پرت در داده‌ها، و ترسیم اتصالات یا وابستگی‌ها از مجموعه داده‌های متفاوت است.

داده‌کاوی اغلب الگوهای مورد استفاده در تحلیل‌های پیچیده‌تر را آشکار می‌کند. مانند مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، که آن را به بخشی ضروری از فرآیند BI تبدیل می‌کند و رشد آن مستقیماً با افزایش داده‌های بزرگ در مشاغل در هر اندازه‌ای مرتبط است. از بین فرآیندهای استاندارد انجام شده توسط داده کاوی، یادگیری قوانین انجمنی بیشترین مزیت را دارد. قوانین انجمنی با بررسی داده‌ها برای ترسیم وابستگی‌ها و ایجاد همبستگی‌ها، می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا نحوه تعامل مشتریان با وب‌سایت خود یا حتی عواملی را که بر رفتار خرید آنها تأثیر می‌گذارند، بهتر درک کنند.

یادگیری قوانین انجمنی در اصل برای کشف ارتباط بین داده های خرید که در سیستم های فروش سوپرمارکت ها ثبت شده معرفی شد. به عنوان مثال، اگر مشتری سس کچاپ و پنیر بخرد، قوانین انجمنی احتمالاً نشان می دهد که مشتری گوشت همبرگر نیز خریداری کرده است. در حالی که این یک مثال ساده است، برای نشان دادن نوعی تحلیل کار می کند که اکنون زنجیره های بسیار پیچیده ای از رویدادها را در انواع صنایع به هم متصل می کند و به کاربران کمک می کند تا همبستگی هایی را پیدا کنند که در غیر این صورت پنهان می ماندند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی با نرم افزار هوش تجاری

شاید یکی از هیجان‌انگیزترین جنبه‌های BI، ویژگی‌های تحلیلی پیشرفته مانند تحلیل پیش‌بینی‌کننده و دستوری باشد که به عنوان زیرمجموعه‌ای از داده‌کاوی عمل می‌کند. این ابزارها از مجموعه داده‌های موجود و مدل‌های الگوریتمی برای کمک به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری بهتر تجاری استفاده می‌کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همانطور که از نام آن پیداست، رویدادهای آینده را بر اساس داده های فعلی و گذشته پیش بینی می‌کند. این نرم افزارهای کاربردی با ایجاد ارتباط بین مجموعه داده‌ها، احتمال رویدادهای آینده را پیش بینی می‌کنند که می تواند منجر به مزیت رقابتی بزرگی برای کسب و کارها شود.

تحلیل پیش‌بینی شامل مدل‌سازی دقیق و سرمایه‌گذاری در حوزه‌های هوش مصنوعی (AI)و یادگیری ماشین (ML)است، که نرم‌افزار در واقع از رویدادهای گذشته برای پیش‌بینی پیامدهای آینده یاد می‌گیرد. سه شکل اصلی تحلیل پیش‌بینی، مدل‌سازی پیش‌بینی، مدل‌سازی توصیفی و تحلیل تصمیم‌گیری است.

پردازش زبان طبیعی(NLP)

داده ها به سه شکل اصلی وجود دارند: ساختار یافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار. داده‌های بدون ساختار رایج‌ترین هستند و شامل اسناد متنی و انواع دیگر فایل‌هایی هستند که در قالب‌هایی وجود دارند که رایانه‌ها به راحتی نمی‌توانند آن‌ها را بخوانند.

داده‌های بدون ساختار را نمی‌توان در مجموعه‌های دسته‌بندی منظمی از ردیف‌ها یا ستون‌های داده با قالب‌بندی مشابه ذخیره کرد، که تجزیه و تحلیل نرم‌افزار داده‌کاوی سنتی را غیرممکن می‌کند. با این حال، این داده ها اغلب برای درک نتایج کسب و کار بسیار مهم هستند. با وجود داده‌های بسیار در فرم بدون ساختار، تجزیه و تحلیل متن باید در هنگام تلاش برای یافتن بهترین نرم‌افزار هوش تجاری مورد توجه قرار گیرد.

نرم افزار پردازش زبان طبیعی (NLP)که به عنوان نرم افزار تجزیه و تحلیل متن نیز شناخته می شود، مجموعه های بزرگی از داده های بدون ساختار را برای یافتن الگوهای پنهان می کند. NLP به ویژه برای مشاغلی که با رسانه های اجتماعی کار می کنند جالب است. یک کسب‌وکار با استفاده از ترکیب نرم‌افزاری مناسب از دریافت داده‌ها و هوش مصنوعی، می‌تواند قوانینی را برای ردیابی کلمات یا عبارات کلیدی (مثلاً نام یک کسب‌وکار) تنظیم کند تا الگوهایی در نحوه استفاده مشتریان از آن زبان پیدا کند. ابزارهای پردازش زبان طبیعی همچنین احساسات مشتری را اندازه گیری می کنند، بینش عملی را در مورد ارزش طول عمر مشتری ارائه می‌دهند و روندهای مشتری را یاد می گیرند.

در قسمت بعدی از ادامه مبحث نرم افزارهای هوش تجاری به ویژگی های هر نرم افزار خواهیم پرداخت.