صفر تا صد هوش تجاری

مزایای هوش تجاری

یک برنامه موفقیت آمیز هوش تجاری مزایای تجاری مختلفی را برای یک سازمان ایجاد می‌کند. به عنوان مثال هوش تجاری به مدیران سازمان‌ها و دپارتمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به طور مداوم عملکرد کسب و کار را نظارت کنند تا در صورت بروز مشکل یا فرصت‌ها بتوانند سریعا عمل کنند. تنگناهای زنجیره تامین؛ تولید و توزیع را می‌توان قبل از ایجاد خسارات مالی شناسایی کرد و مدیران منابع انسانی بهتر می‌تواننده بهره‌وری کارکنان؛ هزینه‌های نیروی کار و سایر داده‌های نیروی کار را کنترل کنند. به طور کلی مزایای اصلی که هوش تجاری برای کسب و کارها می‌تواند به همراه داشته باشد شامل موارد زیر می‌شوند:

• تسریع و بهبود تصمیم‌گیری
• بهینه‌سازی فرایندهای تجاری داخلی
• افزایش بهره‌وری عملیاتی و بهره‌وری
• مشکلات تجاری لحظه‌ای را برطرف می‌کند
• روندهای نوظهور تجارت و بازار را شناسایی می‌کند
• استراتژی‌های تجاری قوی‌تری را توسعه می‌دهد
• منجر به فروش بالاتر و کسب درآمد جدید می‌شود
• باعث ایجاد برتری نسبت به شرکت‌های رقیب می‌شود.

نوآوری‌ها و ابتکارات هوش تجاری مزایای تجاری را به همراه دارد که از این بین می‌توان به این اشاره کرد که مدیران پروژه برای ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری و سازمان‌ها ساده‌تر می‌توانند به جمع‌آوری اطلاعات رقابتی تر از رقبا بپردازند. علاوه بر این؛ تیم‌های هوش تجاری؛ مدیریت داده و فناوری اطلاعات از هوش تجاری بهره می‌برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.

انواع ابزاهای و برنامه های هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه‌ای گسترده از برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده را برای تامین نیازهای مختلف اطلاعات طراحی کرده است. اکثر آنها توسط هر دو نرم افزار سلف سرویس هوش تجاری و پلت‌فرم‌های سنتی هوش تجاری پشتیبانی می‌شوند. لیستی از فناوری‌های هوش تجاری که برای سازمان‌ها در دسترس است شامل موارد زیر می‌شود:

تجزیه و تحلیل ادهاک

همچنین به عنوان پرس‌و‌جوی موقت شناخته می‌شود؛ این تجزیه و تحلیل یکی از عناصر اصلی و بنیادین برنامه‌های مدرن هوش تجاری و قابلیت‌های اصلی ابزارهای هوش تجاری سلف-سرویس هستند. این تجزیه و تحلیل شامل فرآیند نوشتن و اجرای کوئری‌ها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص تجاری است. در حالی که به طور معمول پرس‌و‌جوهای موقت ایجاد می‌شوند؛ اما در نهایت آنها به طور منظم اجرا می‌شوند و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبورد و گزارشات گنجانده می‌شوند.

پردازش تجزیه و تحلیل آنلاین (OLAP)

یکی از فناوری‌های اولیه هوش تجاری است؛ ابزارهایOLAP  کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از چند بعد تجزیه و تحلیل کنند و به خصوص برای پرس‌و‌جوها و محاسبات پیچیده مناسب هستند. قبلا، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج و در مکعب‌های OLAP چندبعدی ذخیره می‌شدند؛ اما به طور فزاینده‌ای امکان اجرای تجزیه و تحلیل OLAP به طور مستقیم در مقایسه با پایگاه داده‌های ستونی وجود دارد.

هوش تجاری موبایل

برنامه‌ها و داشبوردهای هوش تجاری را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای هوش تجاری موبایل که معمولا بیشتر برای مشاهده داده‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شوند، به گونه‌ای طراحی می‌شوند که استفاده ساده‌ای داشته باشند. به عنوان مثال، داشبوردهای گوشی همراه فقط ممکن است دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا به راحتی در صفحه دستگاه مشاهده شوند.

هوش تجاری Real Time یا به لحظه

در برنامه‌های هوش تجاری در لحظه، داده‌ها ایجاد، جمع‌آوری و پردازش و مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا به کاربران پیش‌نمایشی به روز شده از عملیات تجاری، رفتار مشتری؛ بازرهای مالی و سایر مباحث مورد علاقه را ارائه دهند.

هوش تجاری عملیاتی (OI)

هوش تجاری عملیاتی نوعی تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را برای مدیران و کارمندان خط مقدم در عملیات تجاری فراهم می‌آورد. برنامه‌های OI برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان عملیات سریعتر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. به عنوان مثال نمایندگان مرکز تماس کمک می‌کنند تا مشکلات مشتریان و مدیران تدارکات را حل کنند تا تنگناها و گلوگاه‌های توزیع را کاهش دهند.

ابزارهای هوش تجاری SaaS (مخفف Software-as-a-service BI)

این ابزارهای هوش تجاری از سیستم‌های رایانش ابری هاست شده توسط فروشندگان برای ارائه قابلیت تجزیه و تحلیل داده‌ها به کاربران در قالب سرویس استفاده می‌کنند که معمولا هزینه آن به صورت اشتراکی است. گزینه Saas که به عنوان هوش تجاری ابری هم شناخته می‌شود؛ به طور فزاینده‌ای پشتیبانی مالتی کلود (چند ابری) را ارائه می‌دهند که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های هوش تجاری را روی پلت‌فرم‌های مختلف ابری نصب کنند تا نیازهای کابران را تامین کنند.

هوش‌مصنوعی متن باز (OSBI)

نرم افزار هوش تجاری که منبع باز است معمولا شامل دو نسخه است: یک نسخه از انجمن که می تواند به صورت رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک که از پشتیبان فنی توسط فروشنده برخوردار است. تیم‌های هوش تجاری همچنین می‌توانند برای استفاده در توسعه به کد منبع دسترسی دارند. علاوه بر این؛ برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی هوش تجاری؛ نسخه‌های رایگان را عمدتا برای هر کاربری ارائه می‌دهند.

هوش تجاری Embeded

ابزارهای هوش تجاری Embeded؛ BI و قابلیت تصویرسازی داده‌ها را مستقیما در خود برنامه‌های تجاری تعبیه کرده‌اند. این گزینه کاربران را قادر می‌سازد داده‌ها را در داخل برنامه‌هایی که برای انجام کارهای خود از آنها استفاده می‌کنند را تجزیه و تحلیل کنند. قابلیت‌های تجزیه و تحلیل تعبیه شده معمولا توسط فروشندگان نرم افزارهای کاربردی جاسازی می‌شوند؛ اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای سازمانی می‌توانند آنها را در داخل برنامه‌های داخلی هم بگنجانند.

هوش تجاری همکاری

این گزینه بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. هوش تجاری همکاری شامل ترکیبی از برنامه‌های هوش تجاری و ابزارهای همکاری است تا کاربران مختلف را قادر سازد تا در تجزیه و تحلیل داده‌ها به یکدیگر همکاری کنند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند با استفاده از ابزار چت آنلاین و ابزاهای گفتگو، نتایج هوش تجاری و نتایج تجزیه و تحلیل را با کامنت؛ سوالات و حاشیه‌نویسی برجسته‌سازی کنند.

هوش مکانی (LI)

این یک فرم تخصصی هوش تجاری است که کاربران را قادر می‌سازد داده‌ها و موقعیت‌های مکانی را با استفاده از قابلیت تصویرسازی مبتنی بر نقشه؛ تجزیه و تحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی اطلاعات را در مورد عناصر جغرافیایی را در داده‌ها و عملیات تجاری ارائه می‌دهد. موارد استفاده احتمالی شامل انتخاب سایت برای فروشگاه‌های خرده‌فروشی و امکانات شرکت‌ها؛ بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.

بازار و فروشندگان هوش تجاری

سلف سرویس هوش تجاری و ابزارهای تصویرسازی داده به استاندارد نرم‌افزاری مدرن هوش تجاری تبدیل شده‌اند. Tableau, Qlik و Spotfire که بخشی از نرم افزار Tibco است؛ در ابتدای کار در زمینه توسعه فناوری سلف-سرویس پیش قدم شدند و تا سال 2010 به عنوان رقبای برجسته در بازار هوش تجاری شناخته شدند. در حال حاضر؛ تقریبا همه ابزارهای اصلی هوش تجاری دارای ویژگی‌های سلف-سرویس هستند (مانند کشف داده‌های بصری و جستجوی موقت).

علاوه بر این؛ پلت‌فرم‌های مدرن هوش تجاری معمولا شامل موارد زیر هستند:

• نرم افزار مصورسازی داده‌ها برای طراحی نمودارها و سایر اینفنوگرافیک‌ها استفاده می‌شوند که به نمایش داده‌ها و درک ساده‌تر آنها کمک می‌کند.
• ابزارهایی برای ساخت داشبورد هوش تجاری؛ گزارش‌ها و امتیازدهی عملکرد که داده‌های تصویرسازی شده را روی KPI و سایر معیارهای تجاری نمایش می‌دهد.
• قابلیت داستان‌سرایی داده‌ها ، برای ترکیب تصویر و متن در ارائه به کاربران تجاری
• نظارت بر استفاده؛ بهینه‌سازی عملکرد؛ کنترل‌های امنیتی و سایر توابع برای مدیریت استقرار هوش تجاری

به طور کلی ده‌ها فروشنده ابزارهای هوش تجاری را ارائه می‌دهند. اکثر فروشندگان فناوری اطلاعات که نرم‌افزار هوش تجاری را ارائه می‌دهند شامل IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS  و  Salesforce هستند که Tableau را در سال 2019 خریداری کرده و همچنین ابزارهای تولید شده خود را قبل از خرید به فروش رساندند. گوگل همچنین از طریق واحد Looker خود در سال 2020 در بازار هوش تجاری حضور پیدا کرد. سایر فروشندگان مشهور هوش تجاری عبارتند از: Alteryx, Domo, GoodData, Infor Birst, Information Builders, Logi Analytics, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot  و  Yellowfin

در حالی که پلت‌فرم‌های هوش تجاری با قابلیت‌های کامل، پرکاربردی‌ترین فناوری هوش‌مصنوعی هستند؛ بازار هوش‌مصنوعی سایر دسته‌های محصول را هم شامل می‌شوند. برخی از فروشندگان ابزارهای خاصی را برای استفاده از هوش تجاری تعبیه شده ارائه می‌دهند. نمونه‌هایی از آن شامل GoodData  و  Logi Analyticsاست. شرکت‌هایی مانند Looker, Sisense  و  ThoughtSpotبرنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و سرپرستی را هدف قرار می‌دهند. داشبوردهای مختلف و تصویرسازی داده‌ها روی بخشی از فرآیند هوش تجاری تمرکز دارند. سایر فروشندگان در ابزار داستان‌سرایی داده تخصص دارند.

نمونه هایی از کابرد هوش تجاری

به طور کلی کاربرد هوش تجاری سازمانی شامل موارد زیر می‌شود:

• نظارت بر عملکرد تجاری یا سایر معیارها
• حمایت از تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک
• ارزیابی و بهبود فرایندهای تجاری
• ارائه اطلاعات مفید در مورد مشتریان؛ تجهیزات؛ زنجیره‌های تامین و سایر عناصر عملیات تجاری به کارکنان عملیاتی و غیره
• تشخیص فرایندها؛ الگوها و روابط در داده‌ها

موراد استفاده و کاربردهای خاص هوش تجاری در صنایع مختلف متفاوت است. به عنوان مثال؛ شرکت‌های خدمات مالی و بیمه‌ها از هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل ریسک در طی مراحل وام و تصویب سیاست استفاده می‌کنند و محصولات اضافی را برای ارائه به مشتریان موجود بر اساس نمونه کارهای فعلی شناسایی می‌کنند. هوش تجاری به خرده فروشان در زمینه مدیریت بازاریابی؛ برنامه‌ریزی تبلیغات و مدیریت موجودی کالا کمک می‌کند؛ در حالی که تولیدکنندگان به هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل تاریخچه و عملیات کارخانه زمان واقعی استفاده می‌کنند و به آنها برای مدیریت برنامه‌ریزی تولید؛ تهیه و توزیع کمک می‌کنند.

شرکت‌های هواپیمایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران مطرح هوش تجاری برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و تعداد اتاق های رزرو شده؛ تنظیم قیمت‌ها و برنامه‌ریزی کارکنان استفاده می‌کنند. در سازمان‌های بهداشت و درمان، هوش تجاری و تجزیه و تحلیل برای تشخیص بیماری‌ها و سایر شرایط پزشکی و تلاش برای بهبود مراقبت و  نتایج بیماران کمک می‌کند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدارس برای نظارت بر معیارهای عملکرد کلی دانش آموزان و دانشجویان و شناسایی افرادی که ممکن است که کمک نیاز داشته باشند از هوش تجاری استفاده می‌کنند.

هوش تجاری برای بیگ‌دیتاها (داده‌های بزرگ)

پلت‌فرم‌های هوش تجاری به طور فزاینده‌ای به عنوان رابط کاربری سیستم‌های بیگ‌دیتا استفاده می‌شوند و حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، غیر ساختاریافته و نیمه ساختاریافته هستند. نرم افزار مدرن هوش تجاری به طور معمول گزینه‌های اتصال انعطاف‌پذیر را ارائه می‌دهند و آنها را قادر می‌سازد تا به طیف وسیعی از منابع داده متصل شوند. این به همراه رابط‌کاربری نسبتا ساده در اکثر ابزارهای هوش تجاری؛ این گزینه را برای معماری‌های بیگ‌دیتا ایده‌آل می‌کند.

کاربران ابزارهای هوش تجاری می‌توانند علاوه بر انبار داده معمولی به سیستم‌های هادوپ و اسپارک و پایگاه داده‌های NoSQL و سایر پلت‌فرم‌های بیگ‌دیتا دسترسی داشته باشند و نمای واحدی از داده‌های متنوع ذخیره شده را ارائه دهند. این گزینه تعداد گسترده‌ای از کاربران بالقوه را قادر می‌سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ شرکت کنند؛ به جای اینکه دانشمندان با مهارت‌های بالا تنها افرادی باشند که داده‌ها برای آنها قابل مشاهده باشد.

روش دیگر؛ سیستم‌های بیگ‌دیتا به عنوان صحنه‌هایی برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعدا فیلتر و پاکسازی می‌شوند و بعد برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران هوش تجاری در انبار داده لود می‌شوند.

ترندهای هوش تجاری

علاوه بر مدیران هوش تجاری؛ تیم‌های هوش تجاری معمولا ترکیبی از معماران هوش تجاری؛ توسعه دهندگان هوش تجاری، تحلیلگران هوش تجاری و متخصصان هوش تجاری هستند که از نزدیک با معماران داده؛ مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده همکاری می‌کنند. تحلیل‌گران کسب و کار و سایر کاربران نهایی هم غالبا در فرایند توسعه هوش تجاری شرکت می‌کنند تا طرف تجاری را نشان دهند و از تامین نیازهای آن؛ اطمینان حاصل کنند.

برای کمک به این امر، تعداد فزاینده ای از سازمان‌ها با استفاده از روش‌های انبار داده Agile BI و ذخیره داده که با استفاده از تکنیک‌ های توسعه نرم افزار Agile؛ پروژه های هوش تجاری را به بخش‌های کوچکی تقسیم کرده و عملکردهای جدید را به صورت افزایشی و تکراری ارائه می‌دهند؛ تا جایگزینی برای توسعه آبشاری سنتی باشند. انجام این کار شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا با تغییر نیازهای کسب و کار با بروز نیازهای جدید؛ قابلیت‌های هوش تجاری را سریعتر مورد استفاده قرار دهند و برنامه‌ها توسعه را اصلاح و ویرایش کنند.

سایر ترندهای قابل توجه در بازار هوش تجاری شامل موارد زیر می‌شوند:

گسترش فناوری های تجزیه و تحلیل پیشرفته

ابزارهای هوش تجاری به طور فزاینده‌ای قابلیت جستجوی زبان طبیعی را جایگزینی برای نوشتن درخواست در SQL یا زبان‌های برنامه ‌نویسی دیگر می‌کنند. علاوه بر این؛ الگوریتم‌های یادگیری هوش‌مصنوعی و ماشینی را ارائه می‌دهند که به کاربران در پیدا کردن؛ درک و آماده‌سازی داده‌ها و ایجاد نمودارها و سایر اینفوگرافیک‌ها کمک می‌کند.

توسعه بدون کد و یا با کد کم

بسیاری از فروشندگان هوش تجاری همچنین ابزارهای گرافیکی را اضافه می‌کنند که برنامه‌های وش تجاری را قادر می‌سازد بدون کد و یا با کد بسیار کمی توسعه داده شوند.

افزایش استفاده از محیط ابری

سیستم‌های هوش تجاری در ابتدا به سرعت به سمت فضای ابر حرکت نمی‌کردند؛ دلیل آن هم این بود که انبار داده‌ها در در جه اول در دیتاسنترهای داخلی مستقر بودند. اما استقرار ابر در هر دو انبار داده و ابزار هوش تجاری در حال رشد است. در اوایل سال 2020؛ شرکت مشاوره گاتنر بیان کرد که بیشتر هزینه‌های جدید هوش تجاری در حال حاضر برای پروژه‌های مبتنی بر ابر صرف می‌شود.

تلاش برای بهبود سواد داده

با گسترش سلف-سرویس هوش تجاری؛ استفاده از ابزارهای هوش تجاری در سازمان‌ها؛ اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ها را درک و کار کنند بسیار حیاتی است. این باعث می‌شود تیم‌های هوش تجاری مهارت‌های سواد داده را در برنامه‌های آموزش کاربر قرار دهند. فروشندگان هوش تجاری نیز ابتکاراتی مانند پروژه سواد داده‌ها با Qlik را آغاز کرده‌اند.

هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار

استفاده از اصطلاح هوش‌ تجاری حداقل به دهه 1860 بر می‌گردد؛ اما مشاور هوارد درسنر برای اولین بار آن را در سال 1989 به عنوان عبارتی برای استفاده از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم‌گیری تجاری به کار برد. آنچه که به عنوان ابزارهای هوش‌تجاری شناخته می‌شد از فناوری‌های تجزیه و تحلیل اولیه مانند سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری و سیستم‌های اطلاعات اجرایی که اصولا توسط مدیران بازرگانی استفاده می‌شدند، تکامل یافت.

از هوش‌تجاری گاهی با تجزیه و تحلیل کسب و کار تجاری استفاده می‌شود. در موراد دیگر از تجزیه و تحیل کسب و کار به صورت محدودتری برای اشاره به تجزیه و تحلیل پیشرفته یا گسترده‌تر استفاده می‌شود که شامل آن و هوش‌تجاری می‌شود. در عین حال؛ تجزیه و تحلیل داده‌ها در درجه اول یک اصطلاح پشتیبان است که همه فرم‌های برنامه‌های هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل را در بر می‌گیرد. این شامل انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها است : تجزیه و تحلیل توصیفی که معمولا همان چیزی است که هوش‌تجاری ارائه می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی که رفتار و نتایج آینده را مدل می‌کند. تجزیه و تحلیل تجویزی که عملیات تجاری را توصیه می‌کند