داشتن یک دید واضح و روشن از داده‌ها و اطلاعات، برای یک کسب و کار اهمیت فزاینده‌ای دارد تا بتواند در گود رقابت باقی بماند. اینجاست که ابزارهای هوش تجاری (BI) وارد میدان می‌شوند. تقریباً 50٪ از مشاغل در حال حاضر از ابزارهای BI استفاده می‌کنند، و پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که این ابزارها در سال‌های آینده، رشد مداوم خواهند داشت.

اما برای کسانی که هنوز از این ابزارها استفاده نکرده‌اند یا صرفاً به دنبال یادگیری بیشتر هستند، درک دقیق  BI ممکن است دشوار باشد. ما این راهنمای کامل را ایجاد کردیم تا بتوانید خیلی ساده درک کنید که BI چیست و چگونه کار می‌کند.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری

هوش تجاری، تجزیه و تحلیل تجاری، داده کاوی، تجسم داده‌ها، ابزارها، زیرساخت‌های داده و بهترین شیوه‌ها را ترکیب می‌کند تا به سازمان‌ها کمک کند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها 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 انطباق سریع با تغییرات بازار یا عرضه استفاده کنید، از هوش تجاری مدرن برخوردار هستید.

 راه‌حل‌های مدرن  BI، تجزیه و تحلیل انعطاف‌پذیر، داده‌های کنترل‌شده در پلتفرم‌های مورد اعتماد، کاربران توانمند کسب و کار و سرعت بینش را در اولویت قرار می‌دهند.

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 یک سیستم به اشتراک گذاری اطلاعات در بین سازمان‌ها ظهور کرد. اصطلاح هوش تجاری در سال 1989 در کنار مدل‌های کامپیوتری برای تصمیم گیری ابداع شد.

هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟

کسب و کارها و سازمان‌ها سوالات و اهدافی دارند. برای پاسخ به این سؤالات و پیگیری عملکرد این اهداف، آنها داده‌های لازم را جمع آوری می‌کنند، آن را تجزیه و تحلیل می‌کنند و تعیین می‌کنند که برای رسیدن به اهداف خود چه اقداماتی را انجام دهند.

از جنبه فنی، داده‌های خام از سیستم‌های تجاری جمع آوری می‌شود. داده‌ها پردازش شده و سپس در انبارهای داده، ابر، برنامه‌ها و فایل‌ها ذخیره می‌شوند. پس از ذخیره سازی، کاربران می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و فرآیند تجزیه و تحلیل را برای پاسخ به سوالات تجاری شروع کنند.

پلتفرم‌های BI همچنین ابزارهای تجسم داده‌ها را ارائه می‌دهند که داده‌ها را به نمودارها یا جداول تبدیل می‌کنند و همچنین به هر ذینفع یا تصمیم‌گیرنده کلیدی ارائه می‌شوند.

روش‌های BI

هوش تجاری 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 می‌شوند تا دیدی جامع از یک کسب و کار ایجاد کنند تا به افراد کمک کند تصمیمات بهتر و قابل اجرا بگیرند.

در چند سال گذشته، هوش تجاری به گونه‌ای تکامل یافته است که شامل فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری برای کمک به بهبود عملکرد می‌شود. این فرآیندها عبارتند از:

  • داده کاوی: استفاده از پایگاه‌های داده، آمار و یادگیری ماشین (ML) برای کشف روندها در مجموعه داده‌های بزرگ
  • گزارش دهی: تجزیه و تحلیل داده‌ها را با ذینفعان به اشتراک می‌گذارند تا بتوانند نتیجه‌گیری کنند و تصمیم بگیرند
  • معیارهای عملکرد و محک گذاری: مقایسه داده‌های عملکرد فعلی با داده‌های تاریخی برای ردیابی عملکرد در برابر اهداف، معمولاً با استفاده از داشبوردهای سفارشی شده
  • تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های اولیه برای یافتن آنچه اتفاق افتاده است
  • پرس و جو: پرسیدن سوالات خاص داده، BI پاسخ‌ها را از مجموعه داده‌ها بیرون می‌کشد
  • تجزیه و تحلیل آماری: استخراج نتایج از تجزیه و تحلیل توصیفی و کاوش بیشتر داده‌ها با استفاده از آمارهایی مانند چگونگی و چرایی این روند.
  • تجسم داده‌ها: تبدیل تجزیه و تحلیل داده‌ها به نمایش‌های بصری مانند نمودارها، جداول و هیستوگرام‌ها برای مصرف آسان‌تر داده‌ها.
  • تجزیه و تحلیل بصری: کاوش داده‌ها از طریق داستان سرایی بصری برای برقراری ارتباط بینش و ماندن در جریان تجزیه و تحلیل
  • آماده سازی داده‌ها: گردآوری منابع داده‌های متعدد، شناسایی ابعاد و اندازه گیری‌ها و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها

چگونه  BI، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و تجزیه و تحلیل کسب و کار با هم کار می‌کنند

هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجاری است اما از آنها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده می‌کند. BI به کاربران کمک می‌کند تا از تجزیه و تحلیل داده‌ها نتیجه بگیرند. متخصصان داده با استفاده از آمارهای پیشرفته و تحلیل آینده نگر برای کشف الگوها و پیش بینی الگوهای آینده، به جزئیات داده‌ها می‌پردازند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پرسد: “چرا این اتفاق افتاد و در آینده چه اتفاقی می‌افتد؟” هوش تجاری آن مدل‌ها و الگوریتم‌ها را می‌گیرد و نتایج را به زبان عملی تجزیه می‌کند.

با توجه به واژه نامه، “تحلیل کسب و کار شامل داده کاوی، تحلیل آینده نگر، تجزیه و تحلیل کاربردی و آمار است.” به طور خلاصه، سازمان‌ها تجزیه و تحلیل تجاری را به عنوان بخشی از استراتژی هوش تجاری بزرگتر انجام می‌دهند.

BI برای پاسخ به سوالات خاص و ارائه تجزیه و تحلیل در یک نگاه برای تصمیم گیری یا برنامه‌ریزی، طراحی شده است. با این حال، شرکت‌ها می‌توانند از فرآیندهای تجزیه و تحلیل برای بهبود مستمر سوالات 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 می‌شود.

در عوض، فرآیند را به عنوان چرخه‌ای از دسترسی، اکتشاف، جستجو و به اشتراک گذاری اطلاعات در نظر بگیرید. این چرخه تجزیه و تحلیل نامیده می‌شود، یک اصطلاح مدرن که توضیح می‌دهد چگونه کسب و کارها از تجزیه و تحلیل برای واکنش به سؤالات و انتظارات در حال تغییر استفاده می‌کنند.

تفاوت بین BI سنتی و 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 سازمان فناوری اطلاعات هدایت می‌شد و بیشترِ سؤالات تحلیلی از طریق گزارش‌های ثابت پاسخ داده می‌شد.

این بدان معنیست که اگر شخصی در مورد گزارشی که دریافت کرده سؤالی داشته باشد، درخواست او به انتهای صف گزارش می‌رود و باید روند را از نو شروع کند. این کار منجر به چرخه‌های گزارش دهی آهسته و خسته کننده شد و مردم قادر به استفاده از داده‌های 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 داده‌ها را تصویرسازی کنند و به سوالات خود پاسخ دهند.

مزایای هوش تجاری

اکنون می‌دانید که BI چیست و چگونه کار می‌کند. اما چگونه BI به کسب و کارها کمک می‌کند؟

BI  چیزی بیش از یک نرم‌افزار ساده است – راهی برای نگه‌داشتن یک نمای کلی و لحظه‌ای از تمام داده‌های تجاری مرتبط شما است. پیاده سازی BI مزایای بی شماری دارد؛ از تجزیه و تحلیل بهتر گرفته تا افزایش مزیت رقابتی.

برخی از مهمترین مزایای هوش تجاری عبارتند از:

  • وضوح داده‌ها
  • افزایش کارایی
  • تجربه مشتری بهتر
  • بهبود رضایت کارکنان

نمونه‌هایی از BI

بسیاری از صنایع مختلف، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، فناوری اطلاعات و آموزش، BI را به کار گرفته‌اند. البته همه سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها برای تبدیل عملیات استفاده کنند.

 با اطلاعات زیادی که در این مقاله وجود دارد، درک دقیق قابلیت‌های BI می‌تواند دشوار باشد. مثال‌های دنیای واقعی می‌توانند به درک بهتر قابلیت‌های هوش تجاری کمک کنند، به همین دلیل است که داستان‌های موفقیت مشتریان در این زمینه بسیار کاربردی است.

به عنوان مثال، شرکت خدمات مالی چارلز شواب از هوش تجاری برای مشاهده نمایی جامع از تمام شعب خود در سراسر ایالات متحده برای درک معیارهای عملکرد و شناسایی فرصت‌ها استفاده کرد. دسترسی به یک پلتفرم مرکزی هوش تجاری به شواب اجازه داد تا داده‌های تمام شعب خود را در یک نما قرار دهد.

اکنون مدیران شعب می‌توانند مشتریانی را شناسایی کنند که ممکن است نیازهای سرمایه گذاری آنها تغییر کند. و رهبر این کسب و کار می‌تواند ردیابی کند که عملکرد یک منطقه بالاتر یا کمتر از حد متوسط ​​است و شعبه‌هایی که عملکرد آن منطقه را هدایت می کنند، را ببیند. این کار منجر به خلق فرصت‌های بیشتر برای بهینه سازی همراه با خدمات بهتر برای مشتریان می‌شود.

مثال دیگر سرویس غذا HelloFresh است که فرآیندهای گزارش دهی خود را اتوماتیک کرده است. زیرا تیم دیجیتال مارکتینگ آن هر ماه زمان بسیار زیادی را صرف آن می‌کرد. HelloFresh با کمک هوش تجاری بین 10 تا 20 ساعت کاری در روز برای تیم صرفه جویی کرد و این امکان را برای آنها ایجاد کرد که کمپین‌های بازاریابی بخش بندی شده و هدفمندتری ایجاد کنند.

دسته بندی تجزیه و تحلیل  BI

سه نوع تحلیل عمده BI وجود دارد که نیازها و کاربردهای مختلفی را پوشش می‌دهد. آنها تحلیل آینده نگر، تجزیه و تحلیل توصیفی، و تجزیه و تحلیل تجویزی هستند.

تجزیه و تحلیل آینده نگر داده‌های تاریخی و لحظه‌ای را می‌گیرد و نتایج آینده را برای اهداف برنامه ریزی مدلسازی می‌کند. تجزیه و تحلیل توصیفی فرآیند شناسایی روندها و روابط در داده‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی است. و تجزیه و تحلیل تجویزی تمام داده‌های مربوطه را برای پاسخ به این سوال می‌گیرد که «کسب و کار من چه باید بکند؟»

مزایا و معایب BI

ما بسیاری از جوانب مثبت BI را پوشش دادیم. اما مانند هر تصمیم بزرگ تجاری، پیاده سازی BI با مشکلات و معایبی همراه است، به ویژه در مرحله اجرا.

برخی از مزایای BI عبارتند از:

  • قابلیت مشاهده داده‌ها
  • گزارش‌های دقیق
  • فرآیندهای ساده


و معایب BI عبارتند از:

  • هزینه اولیه
  • مقاومت کاربر
  • شکاف مهارت‌های داده

پلتفرم‌های هوش تجاری

بسیاری از ابزارها و پلتفرم‌های هوش تجاری سلف سرویس، فرآیند تحلیل را ساده می‌کنند. 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 سفارشی‌سازی شده برای سطوح مختلف کاربران در دسترس هستند. پلتفرم مناسب را برای سازمان خود انتخاب کنید..

نحوه انتخاب پلتفرم BI

کلید اجرای موفقیت آمیز  BI، انتخاب پلتفرم مناسب برای کار است. در انتخاب ابزار خود، بهتر است به خاطر داشته باشید که چه ویژگی‌های کلیدی برای کسب و کار شما مفیدتر است. برخی از ویژگی‌های کلیدی ابزارهای BI عبارتند از:

  • استفاده ساده
  • تنوع داشبورد و گزینه‌های تجسم‌سازی
  • بینش هوشمند
  • هشدار برای معیارهای خوب و بد
  • هوش مصنوعی داخلی  (AI)
  • انعطاف پذیری استقرار
  • ادغام با سایر پلتفرم‌ها و برنامه‌ها
  • اتصال داده
  • تعبیه در برنامه‌های تجاری

داشبوردهای  BI

مسلماً یکی از مفیدترین ابزارها در  BI، داشبوردها هستند که به داده‌های پیچیده اجازه می‌دهند همه در یک مکان جمع‌آوری و مشاهده شوند. این داشبوردها می‌توانند اهداف متفاوتی داشته باشند، مانند تجزیه و تحلیل پیچیده یا خرید سهامداران. چالش اصلی، ایجاد بهترین داشبورد برای نیازهای شماست.

ویژگی‌های کلیدی داشبورد BI عبارتند از:

  • تعامل
  • داده‌های آنی و لحظه‌ای
  • رابط قابل تنظیم
  • قالب‌های استاندارد
  • توانایی اشتراک گذاری

BI و کلان داده

همان طور که فضای داده‌ها رشد می‌کند و جمع آوری، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها پیچیده‌تر می‌شود، مهم است که رابطه بین BI و کلان داده را در نظر بگیرید. بیگ دیتا اخیراً در صنعت تبدیل به یک کلمه کلیدی شده است، بنابراین دقیقاً چیست؟ خوب، کارشناسان داده آن را با “چهار کلمه تعریف می‌کنند: حجم، سرعت، ارزش و تنوع. این چهار آیتم، کلان داده را تعریف می‌کنند و آن را متمایز می کنند. به طور خاص، حجم چیزیست که مردم معمولاً به آن به عنوان عامل تعیین کننده اصلی اشاره می‌کنند، زیرا مقدار داده‌ها همیشه در حال افزایش است و ذخیره سازی آن برای مدت طولانی نسبتا آسان است.

همانطور که می‌توانید تصور کنید، این برای BI مهم است زیرا کسب‌وکارها هر سال داده‌های بیشتری را ایجاد می‌کنند و پلتفرم‌های BI باید با تقاضاهای فزاینده‌ای که از آن‌ها ایجاد می‌شود، همگام باشند. یک پلتفرم خوب با افزایش تقاضا رشد خواهد کرد. اما اگر نگهداری نشود، داشبوردها و منابع داده ممکن است با تکامل بیگ دیتا عقب بمانند.

نقش آینده هوش تجاری

هوش تجاری برای همگام شدن با نیازهای تجاری و فناوری به طور مداوم در حال تکامل است، بنابراین هر سال، ما روندهای فعلی را شناسایی می‌کنیم تا کاربران را در مورد نوآوری‌ها به روز نگه داریم. بدانید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به رشد خود ادامه خواهند داد و کسب‌وکارها می‌توانند بینش‌های هوش مصنوعی را در یک استراتژی گسترده‌تر BI ادغام کنند.

 از آنجایی که شرکت‌ها تلاش می‌کنند بیشتر داده محور باشند، تلاش‌ها برای اشتراک گذاری داده‌ها و همکاری افزایش می‌یابد. تجسم داده‌ها برای کار با هم در بین تیم‌ها و بخش‌ها ضروری‌تر خواهد بود.

 این مقاله فقط مقدمه‌ای بر دنیای هوش تجاری است. BI قابلیت‌هایی را برای ردیابی فروش در لحظه ارائه می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا بینش‌هایی درباره رفتار مشتری، پیش‌بینی سود و موارد دیگر پیدا کنند. صنایع مختلفی مانند خرده فروشی، بیمه و نفت BI را پذیرفته‌اند و هر سال تعداد بیشتری به آن می‌پیوندند. پلتفرم‌های BI با فناوری جدید و نوآوری کاربران سازگار می‌شوند.

از همین نویسنده: