هوش تجاری چیست؟

در دنیای داده‌محور امروزی، سازمان‌ها دائماً با اطلاعات مختلف بمباران می‌شوند. بااین‌حال، ارزش واقعی تنها در این داده‌ها وجود ندارد، بلکه در توانایی استخراج بینش‌های معناداری است که می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری استراتژیک شود. اینجاست که هوش تجاری (BI) وارد عمل می‌شود. BI مجموعه‌ای جامع از فناوری‌ها، فرایندها و شیوه‌هایی را در برمی‌گیرد که سازمان‌ها با استفاده از آن می‌توانند داده‌های خام را به دانش عملی تبدیل کنند.

این مقاله به اصول اصلی BI می‌پردازد و نقش آن را در پر کردن شکاف میان داده‌ها و تصمیم‌گیری بررسی می‌کند. ما عملکردهای کلیدی سیستم‌های BI، از جمله جمع‌آوری داده‌ها، یکپارچه‌سازی، تجزیه‌وتحلیل و تجسم را بررسی خواهیم کرد. علاوه بر این، در مورد مزایای مختلفی که BI به سازمان‌ها ارائه می‌دهد، مانند بهبود کارایی عملیاتی، افزایش درک مشتری و مدیریت آگاهانه ریسک بحث خواهیم کرد. با ما همراه باشید.

تعریف هوش تجاری

هوش تجاری (Business Intelligence) یک فرایند مبتنی بر فناوری، برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به مدیران و کارمندان کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. به عنوان بخشی از فرایند BI، سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری و آن‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل آماده می‌کنند، پرس‌و‌جوهایی را روی داده‌ها اجرا کرده و با استفاده از داشبوردهای BI، به تجسم داده‌ها و ایجاد گزارش‌ها می‌پردازند تا نتایج تجزیه‌وتحلیل‌های خود را برای تصمیم‌گیری عملیاتی، در دسترس کاربران قرار دهند.

هوش تجاری یک اصطلاح گسترده است که داده کاوی، تجزیه‌وتحلیل فرایند، تحلیل عملکرد و تجزیه‌وتحلیل توصیفی را در برمی‌گیرد. BI تمام داده‌های تولید شده توسط یک کسب‌وکار را تجزیه می‌کند و گزارش‌های قابل‌هضم، معیارهای عملکرد و روندهایی را ارائه می‌کند که تصمیمات مدیریتی را هدایت می‌کند. تحلیلگران هوش تجاری با استفاده از ابزارهای BI ، داده‌های خام را به بینش‌هایی معنادار تبدیل می‌کنند. این ابزارها به کاربران خود، امکان دسترسی به انواع مختلف داده‌ها؛ دیتای تاریخی و فعلی، خارجی و داخلی و همچنین داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار مانند رسانه‌های اجتماعی را فراهم می‌کنند. کاربران می‌توانند با تجزیه‌وتحلیل این اطلاعات، بینشی در مورد نحوه عملکرد کسب‌وکار و کارهای بعدی که باید انجام دهند، به دست آورند.

هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از فرایندها برای جمع‌آوری، مدیریت و تجزیه‌وتحلیل داده‌های سازمانی، به‌منظور دستیابی به بینش‌هایی است که استراتژی‌ها و عملیات کسب‌وکار را هدایت می‌کند.

طبق تحلیل مجله CIO:

« BI تنها در مورد تولید گزارش نیست. اگرچه هوش تجاری به کاربران خود نمی‌گوید اگر دوره خاصی را بگذرانند یا کار خاصی را انجام دهند، چه اتفاقی می‌افتد؛ اما راهی برای بررسی داده‌ها در راستای درک روندها و به‌دست‌آوردن بینش ارائه می‌دهد».

هدف نهایی نوآوری‌های BI ، هدایت بهتر تصمیمات تجاری است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد درآمد خود را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و نسبت به رقبای تجاری خود، مزیت رقابتی کسب کنند. برای دستیابی به این هدف،  نرم‌افزار BI ترکیبی از ابزارهای تجزیه‌وتحلیل، مدیریت داده و گزارش‌گیری را در کنار متدولوژی‌های مختلف برای مدیریت و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در برمی‌گیرد.

مراحل پیاده‌سازی هوش تجاری

پلتفرم‌های BI در حالت عادی، برای اطلاعات پایه خود، به انبارهای داده متکی هستند. نقطه قوت یک انبار داده این است که داده‌ها را از منابع داده مختلف، در یک سیستم مرکزی جمع می‌کند تا از تجزیه‌وتحلیل دیتا و گزارش‌گیری از داده‌های تجاری پشتیبانی کند. BI نتایج تحلیل‌ها را در قالب گزارش‌ها، نمودارها و نقشه‌ها به کاربر ارائه می‌دهد که ممکن است از طریق داشبورد نمایش داده شوند.

انبارهای داده می‌توانند شامل یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای پشتیبانی از پرس‌وجوهای چندبعدی باشند. OLAP فناوری قدرتمندی را برای کشف داده‌ها، تسهیل BI، محاسبات تحلیلی پیچیده و تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده ارائه می‌دهد. یکی از مزایای اصلی OLAP ، یکنواختی محاسبات آن است که می‌تواند کیفیت محصول، تعامل با مشتری و فرایند کسب‌وکار را بهبود بخشد.

همچنین در حال حاضر از Lakehouse نیز برای BI استفاده می‌شود. مزیت Lakehouse داده این است که به دنبال حل چالش‌های اصلی در انبارهای داده و دریاچه داده است تا راهکار ایده‌آل‌تری برای مدیریت داده‌های سازمان‌ها ارائه دهد. Lakehouse نشان‌دهنده تکامل بعدی راه‌حل‌های مدیریت داده است.

مراحل BI معمولاً به ترتیب زیر انجام می‌شود:

• منابع داده (Data sources): در این مرحله، داده‌هایی که باید بررسی و تجزیه‌وتحلیل شوند، شناسایی می‌شوند؛ مانند داده‌های موجود در انبار داده یا دریاچه داده، بستر ابر، Hadoop، آمار صنعت، زنجیره تأمین، CRM، موجودی، قیمت‌گذاری، فروش، بازاریابی یا رسانه‌های اجتماعی.
• جمع‌آوری داده‌ها (Data collection): در این بخش، داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری و تمیز می‌شوند. این آماده‌سازی داده ممکن است به‌صورت دستی (در یک صفحه excel) یا با استفاده از یک برنامه خودکار استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) انجام شود.
• تجزیه‌وتحلیل (Analysis): این گام از BI به دنبال روندها یا نتایج غیرمنتظره در داده‌ها است. این مرحله ممکن است از ابزارهای داده کاوی، کشف داده یا مدل‌سازی داده استفاده کند.
• تجسم (Visualization): در این مرحله با استفاده از تجسم داده‌ها ، نمودارها و داشبوردهایی ایجاد می‌شوند که از ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau، Cognos Analytics، Microsoft Excel ،SAP یا راهکار هوش تجاری همکاران سیستم استفاده می‌کنند. در حالت ایده‌آل، این تجسم شامل ویژگی‌هایی است که کاربران را قادر می‌سازد سطوح مختلف داده را بررسی کنند.
• برنامه اقدام (Action plan): در آخرین مرحله می‌توان بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌های تاریخی و سنجش شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)، بینش عملی را ایجاد کرد. نتایج این بخش شامل ایجاد فرایندهای کارآمدتر، تغییرات در فرایندهای بازاریابی، رفع مشکلات زنجیره تأمین یا تطبیق مسائل مربوط به تجربه مشتری باشد.

مراحل پیاده سازی BI در یک کسب و کار

مزایا و چالش‌های هوش تجاری

هوش تجاری به همان اندازه که از سخت‌افزار و نرم‌افزار تشکیل شده است، یک روش مبتنی بر تفکر است. با اتخاذ فرهنگ داده‌محور؛ بر اساس مجموعه‌ای کامل از رویکردها، فرایندها، فناوری‌های دیجیتال و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یک سازمان می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر و به‌دست‌آوردن مزایای بیشتر، به بینش جدیدی دست پیدا کند. درواقع صرف استفاده از یک نرم‌افزار BI، به‌تنهایی باعث ایجاد این تغییر فرهنگ نمی‌شود.

مزایای هوش تجاری

• گزارش‌دهی شفاف‌تر: BI به سازمان‌ها این توانایی را می‌دهد که به زبان ساده سؤال بپرسند و پاسخ‌هایی قابل‌فهم را دریافت کنند. داشبوردها می‌توانند مهم‌ترین بینش‌ها را اولویت‌بندی کرده و در زمان متخصصان داده و اعضای غیرفنی تیم، صرفه‌جویی کنند. درواقع کارمندان می‌توانند به‌جای حدس و گمان، بر اساس آنچه که داده‌های کسب‌وکار به آن‌ها می‌گوید، تصمیم‌گیری کنند؛ خواه مربوط به تولید، زنجیره تأمین، مشتریان یا روند بازار باشد. همچنین داده‌ها می‌توانند به سؤالات ضروری سازمان پاسخ دهند: چرا فروش در این منطقه کاهش پیدا می‌کند؟ کجا موجودی مازاد داریم؟ مشتریان در شبکه‌های اجتماعی چه می‌گویند؟
• تلفیق داده‌ها: سیستم BI ، با جمع‌آوری و ادغام داده‌ها از منابع متعدد داخلی و خارجی برای تجزیه‌وتحلیل، بینش‌های تجاری را ارائه می‌کند. هوش تجاری، با ارائه تصویری دقیق از کسب‌وکار و بازار، ابزاری را برای طراحی یک استراتژی تجاری در اختیار سازمان قرار می‌دهد.
• ایجاد کارایی جدید: سازمان‌ها با ابزارهای هوش تجاری می‌توانند عملیات کسب‌وکار خود را بر اساس شاخص‌های مختلف، نظارت کرده و آنها را به طور مداوم اصلاح یا بهبود ببخشند؛ همه اینها با بینش حاصل از داده‌ها تقویت می‌شوند. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌توانند گلوگاه‌های تولید یا زنجیره تأمین را کشف کرده و به رفع آن کمک کنند. همچنین مدیران می‌توانند با نظارت بر عملکرد کارکنان، به تعیین محل دقیق تغییرات سازمانی کمک کنند. مدیریت زنجیره تأمین را نیز می‌توان با نظارت بر فعالیت‌های بالا و پایین خط و ارتباط نتایج با شرکا و تأمین‌کنندگان، بهبود بخشید.
• بینش عمیق‌تر از داده‌ها: BI به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌محورتر شوند، به طور مستمر عملکرد کسب‌وکار را بهبود بخشند، مزیت رقابتی به دست آورند و مشتریان جدید و فرصت‌های جدید را پیدا کنند. آنها می‌توانند با درک کسب‌وکار و بازار خود و تخصیص هوشمندانه منابع برای دستیابی به اهداف استراتژیک، ROI را بهبود بخشند. همچنین بینش داده‌ها می‌تواند رفتار مشتری، ترجیحات و روندهای بازار را آشکار کند. این بینش بازاریاب‌ها را قادر می‌سازد تا مشتریان بالقوه را بهتر هدف قرار داده یا محصولات را با نیازهای متغیر بازار تطبیق دهند.
• تصمیم‌گیری سریع‌تر: ازآنجاکه با ابزارهای هوش تجاری پیشرفت ایجاد شده به‌صورت دیجیتالی نظارت و تجزیه‌وتحلیل می‌شود، می‌توان برای تعدیل سریع‌تر در بازار، تصمیمات آگاهانه را با سرعت بیشتری اتخاذ کرد.
• افزایش رضایت مشتری: وقتی کارکنان خدمات مشتریان به اطلاعات و بینش مشتری دسترسی داشته باشند، می‌توانند اطلاعات درخواستی را به‌خوبی ارائه دهند و مسائل را سریع‌تر حل کنند.
• افزایش رضایت کارکنان: دسترسی به داده‌های مهم سازمان می‌تواند جریان کار را بهینه کند تا کارکنان بتوانند کار خود را سریع‌تر و با گام‌های افزوده یا تکراری کمتری انجام دهند.

چالش‌های BI

• نتیجه‌گیری‌های متناقض: خدمات سلف‌سرویس BI ، به تیم‌های مختلف این قدرت را می‌دهد تا بینش‌های موردنیاز خود را جستجو کنند. اما این خدمات همچنین می‌تواند به نتایج متفاوتی منجر شود که به‌جای یک برنامه اقدام واحد، تناقضات بیشتری ایجاد کند. این موضوع به‌ویژه در صورتی صادق است که سوگیری انسانی در تحلیل داده‌ها تأثیر بگذارد.
• کمبود مهارت‌ها: یکپارچه‌سازی داده‌ها هنگامی که با تنوع گسترده‌ای از منابع همراه است، ممکن است فرایند دشواری باشد که ادغام داده‌ها را نیازمند قابلیت‌هایی فراتر از امکانات عادی کند. بنابراین برای اینکه اطمینان حاصل شود که تجزیه‌وتحلیل دیتا، بینش‌هایی را ارائه می‌دهد که واقعیت را منعکس می‌کند، به تخصص در علم داده، مهندسی و معماری داده نیاز است.
• بالابودن هزینه‌های اولیه: اگرچه ممکن است هزینه‌های اولیه برای توسعه یک سیستم قدرتمند و مدرن BI زیاد به نظر برسد، اما صرفه‌جویی در هزینه حاصل از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، این سرمایه‌گذاری را جبران می‌کند.

هوش تجاری به همان اندازه که از سخت‌افزار و نرم‌افزار تشکیل شده است، یک روش مبتنی بر تفکر است

انواع هوش تجاری

ابزارها و نرم‌افزارهای BI در انواع مختلفی وجود دارند. در نگاه کلی، انواع راه‌حل‌های BI را می‌توان در دسته‌های زیر قرار داد:

• صفحات گسترده: صفحات گسترده مانند Microsoft Excel و Google Docs برخی از پرکاربردترین ابزارهای BI هستند،
• نرم‌افزارهای گزارش‌گیری: نرم‌افزارهای گزارش‌دهی برای گزارش، سازماندهی، فیلترکردن و نمایش داده‌ها استفاده می‌شوند،
• نرم‌افزارهای تجسم داده‌ها: نرم‌افزار تجسم داده‌ها، مجموعه‌داده‌ها را به قالب‌های نمایش گرافیکی خوانا و جذاب تبدیل می‌کند تا در ایجاد بینش‌ها سرعت ایجاد کند،
• ابزارهای داده کاوی: ابزارهای داده کاوی مقادیر زیادی از داده را برای شناسایی الگوها، با استفاده از فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و آمار استخراج می‌کنند.
• پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): ابزارهای OLAP به کاربران این امکان را می‌دهند که مجموعه‌داده‌ها را از زوایای مختلف، بر اساس دیدگاه‌های مختلف تجاری، تجزیه‌وتحلیل کنند.

ابزارهای هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه‌های تجزیه‌وتحلیل داده که برای رفع نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده‌اند، ترکیب می‌کند. اکثر آنها توسط نرم‌افزار سلف‌سرویس BI و پلتفرم‌های سنتی BI پشتیبانی می‌شوند.

لیستی از ابزارهای BI که در اختیار سازمان‌ها قرار دارند شامل موارد زیر است:

تجزیه‌وتحلیل Ad hoc

این ابزار که به عنوان پرس‌وجوی موقت شناخته می‌شود، یکی از عناصر اساسی برنامه‌های مدرن BI و یکی از ویژگی‌های کلیدی ابزارهای سلف‌سرویس BI است. این ابزار شامل فرایند نوشتن و اجرای پرس‌وجوها برای تجزیه‌وتحلیل مسائل خاص کسب‌وکار است. اگرچه پرس‌وجوهای موقت معمولاً در جریان کار ایجاد می‌شوند، اغلب به طور منظم اجرا شده و نتایج تجزیه‌وتحلیل در داشبوردها و گزارش‌ها گنجانده می‌شود.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

یکی از فناوری‌های اولیه BI، ابزارهای OLAP هستند که کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در ابعاد چندگانه تجزیه‌وتحلیل کنند؛ این موضوع به‌ویژه برای پرس‌وجوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج و در مکعب‌های OLAP چندبعدی ذخیره می‌شد، اما امروزه به طور فزاینده‌ای، امکان اجرای تحلیل‌های OLAP مستقیماً در پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.

موبایل BI

هوش تجاری مبتنی بر موبایل، برنامه‌ها و داشبوردهای BI را در تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای موبایل BI که بیشتر از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، اغلب برای مشاهده دیتا استفاده می‌شوند، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می‌شوند. برای مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است فقط دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آنها را به‌راحتی روی گوشی یا تبلت مشاهده کرد.

BI در لحظه

در برنامه‌های بی‌درنگ BI، داده‌ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش می‌شوند تا به کاربران، دیدی به‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های موردعلاقه ارائه دهند. فرایند تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربردهای تجزیه‌وتحلیل تصمیم‌گیری؛ مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادهای تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می‌کند.

هوش عملیاتی (OI)

این ابزار که BI عملیاتی نیز نامیده می‌شود، شکلی از تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می‌دهد. برنامه‌های OI برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و اقدام سریع‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. برای مثال، کمک به کارشناسان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و مدیران لجستیک برای کاهش گلوگاه‌های توزیع.

OI شکلی از تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می‌دهد

نرم‌افزار به عنوان سرویس BI

ابزارهای SaaS BI از سیستم‌های رایانش ابری میزبانی شده توسط فروشندگان استفاده می‌کنند تا قابلیت‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را در قالب سرویسی به کاربران ارائه دهند که معمولاً بر اساس حق اشتراک، قیمت‌گذاری می‌شود. گزینه SaaS که به عنوان BI بر بستر ابر نیز شناخته می‌شود، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های BI را در پلتفرم‌های ابری مختلف برای رفع نیازهای کاربر و اجتناب از وابسته شدن به فروشنده، مستقر کنند.

BI متن‌باز (OSBI)

نرم‌افزار هوش تجاری متن‌باز معمولاً شامل دو نسخه است: یک نسخه جامع که می‌تواند رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک، با پشتیبانی فنی توسط فروشنده. تیم‌های BI همچنین می‌توانند به کد منبع برای توسعه بیشتر، دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی BI، نسخه‌های رایگان را عمدتاً برای کاربران فردی ارائه می‌دهند.

Embedded BI

ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، BI و تجسم داده را مستقیماً در نرم‌افزارهای سازمانی قرار می‌دهند. این ابزار به کاربران تجاری امکان می‌دهد داده‌ها را در برنامه‌هایی که برای انجام کار خود استفاده می‌کنند، تجزیه‌وتحلیل کنند. ویژگی‌های تجزیه‌وتحلیل تعبیه‌شده معمولاً توسط فروشندگان نرم‌افزار کاربردی گنجانده می‌شوند، اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شرکتی نیز می‌توانند آن‌ها را در نرم‌افزارهای خود قرار دهند.

Collaborative BI

BI مشارکتی بیشتر یک فرایند است تا یک ابزار خاص. این ابزار شامل ترکیبی از نرم‌افزارهای BI و ابزارهای همکاری است که کاربران مختلف را قادر می‌سازد تا با یکدیگر، روی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کار کنند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. برای مثال، کاربران می‌توانند داده‌های BI و نتایج تجزیه‌وتحلیل دیتا را با استفاده از چت آنلاین و ابزارهای گفتگو، حاشیه‌نویسی کنند.

هوش مکانی (LI)

Location intelligence یک‌ شکل تخصصی از BI است که کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌های مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه، تجزیه‌وتحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی، بینش‌هایی را در مورد عناصر جغرافیایی داده‌ها و عملیات تجاری ارائه می‌دهد. استفاده‌های بالقوه شامل انتخاب سایت برای فروشگاه‌های خرده‌فروشی و امکانات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.

مقایسه هوش تجاری (BI) و تجزیه‌وتحلیل تجاری (BA)

تجزیه‌وتحلیل تجاری و BI اهداف مشابهی را دنبال می‌کنند و اغلب به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما با یکدیگر تفاوت دارند. BI بر تجزیه‌وتحلیل توصیفی، جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره‌سازی داده‌ها، مدیریت دانش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای ارزیابی داده‌های کسب‌وکار گذشته و درک بهتر اطلاعات شناخته شده فعلی تمرکز دارد. درحالی‌که تجزیه‌وتحلیل تجاری در مورد نگاه به آینده است. از داده‌کاوی، مدل‌سازی داده و یادگیری ماشینی برای پاسخ‌دادن به چرایی اتفاق و پیش‌بینی آنچه ممکن است در آینده بیفتد، استفاده می‌کند.

هوش تجاری (BI) توصیفی است و تصمیمات تجاری بهتری را که بر اساس داده‌های فعلی کسب‌وکار است، امکان‌پذیر می‌سازد. در مقابل تجزیه‌وتحلیل تجاری (business analytics) زیرمجموعه‌ای از BI است که تجزیه‌وتحلیل تجاری تجویزی و آینده‌نگر را ارائه می‌دهد. این مفهوم دربرگیرنده زیرساخت BI است که شامل ابزارهایی برای شناسایی و ذخیره داده‌ها برای تصمیم‌گیری است.

BI به سازمان می‌گوید که در ماه گذشته، چند مشتری جدید به دست آورده و اندازه سفارش‌ها در ماه افزایش یا کاهش داشته است یا خیر. در مقابل، تحلیل‌های تجاری می‌توانند پیش‌بینی کنند که بر اساس داده‌ها، کدام استراتژی‌ها بیشترین سود را برای سازمان دارند. برای مثال اگر هزینه تبلیغات را برای ارائه پیشنهاد ویژه به مشتریان جدید افزایش دهیم، چه اتفاقی می‌افتد؟

مقایسه هوش تجاری (BI) و تجزیه‌وتحلیل تجاری (BA)

کاربرد هوش تجاری در کسب‌وکار

به‌طورکلی، نقش هوش تجاری در کسب‌وکارها، بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده‌های مرتبط است. شرکت‌هایی که به طور مؤثر از ابزارها و تکنیک‌های BI استفاده می‌کنند، می‌توانند داده‌های جمع‌آوری شده خود را به بینش‌های ارزشمندی در مورد فرایندها و استراتژی‌های تجاری تبدیل کنند. در نهایت می‌توان از چنین بینش‌هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره‌وری و درآمد را افزایش می‌دهد و منجر به رشد سریع کسب‌وکار و سود بیشتر می‌شود.

بدون BI، سازمان‌ها نمی‌توانند به‌راحتی از مزایای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنند و مجبور هستند تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی بگیرند. اگرچه این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های مناسبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های تأثیرگذار، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

به‌طورکلی، موارد استفاده سازمانی از BI عبارت‌اند از:

• نظارت بر عملکرد کسب‌وکار یا شاخص‌های مختلف؛
• حمایت از تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک؛
• ارزیابی و بهبود فرایندهای تجاری؛
• ارائه اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تأمین و سایر عناصر عملیات تجاری،
• تشخیص روندها، الگوها و روابط میان داده‌ها.

موارد استفاده خاص و کاربردهای BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. برای مثال، شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات مالی و بیمه‌گران، از BI برای تجزیه‌وتحلیل ریسک در طول فرایندهای تأیید وام، سیاست‌گذاری و شناسایی محصولات بالقوه برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس پرتفو استفاده می‌کنند. BI به بازاریاب‌ها در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، درحالی‌که تولیدکنندگان برای تجزیه‌وتحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از بزرگ‌ترین کاربران BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ رزرو اتاق، تنظیم قیمت‌ها و زمان‌بندی پرسنل هستند. در سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی، BI و تجزیه‌وتحلیل در تشخیص بیماری‌ها و سایر شرایط پزشکی و تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار، کمک می‌کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های آموزشی نیز با استفاده از BI می‌توانند عملکرد کلی دانش‌آموزان را نظارت کرده و به‌این‌ترتیب، افرادی که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند را شناسایی کنند.

استفاده از هوش تجاری تقریباً در هر صنعتی می‌تواند با ارزش‌افزوده همراه باشد. از دیگر کاربردهای هوش تجاری در کسب‌وکار می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• خدمات مشتریان: با اطلاعات مشتری و جزئیات محصول در دسترس از طریق یک منبع داده یکپارچه، نمایندگان خدمات مشتری می‌توانند به‌سرعت به سؤالات مشتری پاسخ دهند یا شروع به حل نگرانی‌های مشتری کنند.
• مالی و بانکداری: شرکت‌های مالی با استفاده از BI می‌توانند سلامت سازمانی و خطرات فعلی را تعیین و با مشاهده ترکیبی از تاریخچه مشتری و شرایط بازار، موفقیت آینده را پیش‌بینی کنند. داده‌ها را می‌توان شاخه به شاخه با یک رابط واحد بررسی کرد تا فرصت‌هایی برای بهبود یا سرمایه‌گذاری بیشتر شناسایی شود.
• مراقبت‌های بهداشتی: بیماران می‌توانند بدون پرسیدن سوالات وقت‌گیر از کارکنان یا پرسنل پزشکی، به‌سرعت پاسخ بسیاری از سوالات مربوط به مراقبت‌های بهداشتی را دریافت کنند. همچنین ردیابی عملیات داخلی، از جمله موجودی‌ها، دقیقه‌به‌دقیقه آسان‌تر می‌شود.
• خرده‌فروشی: خرده‌فروشان می‌توانند با مقایسه عملکرد و شاخص‌ها در فروشگاه‌ها، کانال‌ها و مناطق، صرفه‌جویی در هزینه را افزایش دهند.
• فروش و بازاریابی: با یکسان‌سازی داده‌ها در مورد تبلیغات، قیمت‌گذاری، فروش، اقدامات مشتری و شرایط بازار، بازاریابان و تیم‌های فروش بهتر می‌توانند تبلیغات و کمپین‌های آینده را برنامه‌ریزی کنند. همچنین هدف‌گذاری یا تقسیم‌بندی دقیق می‌تواند به افزایش فروش کمک کند.
• امنیت: وجود داده‌های متمرکز و داشبورد یکپارچه می‌تواند دقت را بهبود بخشد و به تعیین دلایل اصلی وجود مشکلات امنیتی کمک کند. با ایجاد یک سیستم واحد برای جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان انطباق با مقررات را ساده کرد.
• تجزیه‌وتحلیل آماری: با استفاده از تجزیه‌وتحلیل توصیفی، سازمان‌ها می‌توانند آمارها را بررسی کنند تا روندهای جدید را شناسایی و دلیل توسعه آن روندها را کشف کنند.
• زنجیره تأمین: با استفاده از تحلیل داده‌های زنجیره تأمین، می‌توان حرکت کالاها را رصد کرده و با شناسایی ناکارآمدی‌ها و تنگناها، فرایندهای زنجیره تأمین را سرعت بخشید.

آینده هوش تجاری

پیشرفت‌های اخیر در هوش تجاری، متمرکز بر برنامه‌های سلف‌سرویس BI متمرکز شده‌اند که کاربران غیرمتخصص را قادر می‌سازد تا از تجزیه‌وتحلیل و گزارش‌گیری خودکار استفاده کنند. اگرچه تیم فناوری اطلاعات همچنان مسئول مدیریت داده‌های شرکتی، از جمله حفظ دقت و امنیت است، اما امروز تیم‌های مختلف می‌توانند مستقیماً به داده‌ها دسترسی داشته باشند و مسئول تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود باشند.

انتظار می‌رود پیشرفت‌های مداوم در سیستم‌های تحلیلی و هوش تجاری مدرن، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را برای ساده‌سازی وظایف پیچیده یکپارچه کند. با تأکید بر خدمات سلف‌سرویس، این قابلیت‌ها همچنین می‌توانند توانایی سازمان برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و کسب بینش در سطح عمیق‌تری را تسریع بخشند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار، داده‌ها را از منابع مختلف بخوانند و درعین‌حال، مرتبط‌ترین اطلاعات را برای هدایت تصمیم‌گیری به دست ‌آورند.

راهکارهای مدرن BI ، روی پلتفرم‌های مبتنی بر ابر قرار می‌گیرند تا دسترسی به BI را در سراسر جهان گسترش دهند. با استفاده از این ابزار، می‌توان بینش مصرف‌کننده را از داده‌های بزرگ استخراج و اطلاعاتی تولید کرد که از توصیف تا پیش‌بینی را شامل شود. در حال حاضر بسیاری از راه‌حل‌های BI شامل پردازش در لحظه هستند که امکان تصمیم‌گیری فوری را فراهم می‌کند.

پیشرفت‌های بیشتر در سیستم‌های BI سازمانی شامل پردازش‌های زبان طبیعی است که کار را برای کاربرانی که متخصص SQL نیستند، آسان‌تر می‌کند. قابلیت‌های توسعه کم‌کد یا بدون کد در برخی از سیستم‌های BI، کاربران را قادر می‌سازد تا ابزارها، برنامه‌ها و رابط‌های گزارش‌دهی خود را برای سرعت‌بخشیدن به پاسخ‌ها و رسیدن به تغییرات بازار، ایجاد کنند.

نرم‌افزار هوش تجاری راهکاران

همان‌طور که در این مقاله اشاره شد، هرچه تکنولوژی به سمت تکامل خود حرکت می‌کند و حجم داده‌ها افزایش می‌یابد، بی‌شک BI نقش مهم‌تری در شکل‌دهی آینده سازمان‌های موفق ایفا خواهد کرد. درواقع توانایی استفاده از قدرت داده‌ها دیگر یک قابلیت لوکس نیست، بلکه یک ضرورت برای کسب‌وکارها است و هوش تجاری (BI) امروزه به یک دارایی مهم در چشم‌انداز تجاری مدرن تبدیل شده است. BI با تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملی، سازمان‌ها را برای تصمیم‌گیری آگاهانه، بهینه‌سازی عملیات و کسب مزیت رقابتی توانمند می‌سازد.

نرم‌ افزار BI همکاران سیستم با جمع‌آوری، تحلیل، تبدیل و تفسیر داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل‌درک و اعتماد، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و هوشمندانه، حضور مؤثرتری در بازار داشته باشند. در این راهکار تعداد قابل‌توجهی از داشبوردهای تحلیلی به شکل پیش‌فرض قابل‌استفاده هستند که با کمک آنها می‌توان دید جامعی نسبت به فرایندهای سازمان کسب کرد. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در تماس باشید.

---

منابع

• ibm.com
• powerbi.microsoft.com
• cio.com
• investopedia.com
• techtarget.com