برای کسب و کارها بسیار مهم است، برای رقابتی ماندن، دید واضحی از تمام داده‌هایشان داشته باشند، جایی که ابزارهای هوش تجاری (BI) وارد می‌شوند. به هر حال، تقریباً 50٪ از همه مشاغل در حال حاضر از ابزارهای هوش تجاری BI استفاده می‌کنند و پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که در سال های آینده رشد فزاینده ای داشته باشد.
اما برای کسانی که هنوز ابزاری را به کار نگرفته‌اند یا صرفاً به دنبال یادگیری بیشتر هستند، درک دقیق هوش تجاری BI ممکن است دشوار باشد. ما این راهنمای کامل را ایجاد کردیم تا به مردم در مورد اینکه هوش تجاری BI چیست، چگونه کار می‌کند و موارد دیگر آموزش دهیم.
هوش تجاری BI چیست؟
هوش تجاری BI تجزیه و تحلیل های تجاری، داده کاوی، تجسم داده ها، ابزارها و زیرساخت های داده و بهترین شیوه ها را ترکیب می کند تا به سازمان ها کمک کند تصمیمات مبتنی بر داده های بیشتری را اتخاذ کنند.
در عمل، زمانی که دید جامعی از داده‌های سازمان خود داشته باشید و از آن داده‌ها برای ایجاد تغییر، حذف ناکارآمدی‌ها و تطبیق سریع با تغییرات بازار یا عرضه استفاده کنید، می‌دانید که هوش تجاری مدرنی دارید.
راه‌حل‌های مدرن هوش تجاری BI، تجزیه و تحلیل سلف سرویس انعطاف‌پذیر، داده‌های کنترل‌شده در پلتفرم‌های مورد اعتماد، سرعت بینش را در اولویت قرار می‌دهند.
توجه به این نکته مهم است که این یک تعریف بسیار مدرن از هوش تجاری BI است و BI تاریخچه ای مخفی شده به عنوان یک کلمه کلیدی داشته است. هوش تجاری سنتی در ابتدا در دهه 1960 به عنوان یک سیستم به اشتراک گذاری اطلاعات در بین سازمان ها ظهور کردند. اصطلاح هوش تجاری در سال 1989 در کنار مدل های کامپیوتری برای تصمیم گیری ابداع شد.
این برنامه‌ها بیشتر توسعه یافتند و داده‌ها را قبل از تبدیل شدن به یک پیشنهاد خاص از تیم‌های BI با راه‌حل‌های خدماتی وابسته به فناوری اطلاعات به بینش تبدیل کردند. این مقاله به عنوان مقدمه ای بر BI عمل می کند و نوک کوه یخ است.
هوش تجاری BI چگونه کار می کند؟
کسب و کارها و سازمان ها سوالات و اهدافی دارند. برای پاسخ به این سوالات و پیگیری عملکرد در برابر این اهداف، آنها داده های لازم را جمع آوری می کنند، آن را تجزیه و تحلیل می کنند و تعیین می کنند که برای رسیدن به اهداف خود چه اقداماتی را انجام دهند.
از جنبه فنی، داده های خام از سیستم های تجاری جمع آوری می شود. داده ها پردازش می شوند و سپس در انبارهای داده، فضای ابری، برنامه ها و فایل ها 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.
پلتفرم‌های هوش تجاری BI همچنین ابزارهای بصری سازی داده‌ها را ارائه می‌دهند که داده‌ها را به نمودارها یا نمودارها تبدیل می‌کنند و همچنین به هر ذینفع یا تصمیم‌گیرنده کلیدی ارائه می‌شوند.
متدهای پیاده سازی هوش تجاری BI
هوش تجاری BI 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 BI به گونه ای تکامل یافته است که شامل فرآیندها و فعالیت های بیشتری برای کمک به بهبود عملکرد می شود. این فرآیندها عبارتند از:
- data mining / داده کاوی : استفاده از پایگاه های داده، آمار و یادگیری ماشین (ML) برای کشف روندها در مجموعه داده های بزرگ.
- Reporting / گزارش دهی : تجزیه و تحلیل داده ها را با ذینفعان به اشتراک می گذارند تا بتوانند نتیجه گیری کنند و تصمیم بگیرند.
- Performance metrics and benchmarking / معیارهای عملکرد : مقایسه داده‌های عملکرد فعلی با داده‌های تاریخی برای ردیابی عملکرد در برابر اهداف، معمولاً با استفاده از داشبوردهای سفارشی‌شده.
- Descriptive analytics / تجزیه و تحلیل توصیفی : استفاده از تجزیه و تحلیل داده های اولیه برای یافتن آنچه اتفاق افتاده است
- Querying / پرس و جو : پرسیدن سوالات خاص داده، هوش تجاری BI پاسخ ها را از مجموعه داده ها می کشد.
- Statistical analysis / تجزیه و تحلیل آماری : استخراج نتایج از تحلیل توصیفی و کاوش بیشتر داده ها با استفاده از آمارهایی مانند چگونگی و چرایی این روند.
- Data visualization / تجسم داده ها : تبدیل تجزیه و تحلیل داده ها به نمایش های بصری مانند نمودارها، نمودارها و هیستوگرام ها برای مصرف آسان تر داده ها.
- Visual analysis / تجزیه و تحلیل بصری: کاوش داده ها از طریق داستان سرایی بصری برای برقراری ارتباط بینش در پرواز و ماندن در جریان تجزیه و تحلیل.
- Data preparation/ آماده سازی داده ها: گردآوری منابع داده های متعدد، شناسایی ابعاد و اندازه گیری ها و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل داده ها.
نحوه عملکرد تجزیه و تحلیل داده ها، و تجزیه و تحلیل کسب و کار با یکدیگر
هوش تجاری BI شامل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل تجاری است اما از آنها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده می کند. 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.
تجزیه و تحلیل داده ها می پرسد: “چرا این اتفاق افتاد و در آینده چه اتفاقی می افتد؟” هوش تجاری آن مدل ها و الگوریتم ها را می گیرد و نتایج را به زبان عملی تجزیه می کند. با توجه به واژه نامه IT گارتنر، “تحلیل کسب و کار شامل داده کاوی، تجزیه و 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 سوالات 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 پیگیری و تکرار استفاده کنند. تجزیه و تحلیل کسب و کار نباید یک فرآیند خطی باشد زیرا پاسخ به یک سوال احتمالاً منجر به سؤالات بعدی و تکرار می شود. در عوض، فرآیند را به عنوان چرخه ای از دسترسی، کشف، اکتشاف 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 هوش تجاری سنتی و مدرن
هوش تجاری BI مدرن تجزیه و تحلیل سلف سرویس و سرعت را در اولویت قرار می دهد.
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 سازمان فناوری اطلاعات هدایت می‌شد و بیشتر، اگر نگوییم همه، سؤالات تحلیلی از طریق گزارش‌های ثابت پاسخ داده می‌شد.
این بدان معنی است که اگر شخصی در مورد گزارشی که دریافت کرده است سؤال بعدی داشته باشد، درخواست او به انتهای صف گزارش می‌رود و باید روند را از نو 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 فناوری اطلاعات 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 دارند که داده ها را تجسم کنند و به سوالات خود پاسخ دهند.
دیدگاه (3)
بسیار عاالی و مفید بود
نرم افزار تبلو نرم افزار خوبی هست ولی حیف که در ایران محدودیت داریم
[…] هوش تجاری BI راهکاریست برای کمک به شما در درک روندها و استخراج بینش از داده های خود برای اینکه تصمیمات تجاری درست بگیرید. […]