حالا که داده‌های خود را جمع‌آوری کرده‌اید، با آن‌ها چه می‌کنید؟ چگونه داده‌ها را به اطلاعاتی ملموس‌تر تبدیل می‌کنید؟ همه ما در یک مقطع زمانی این سؤال را از خود پرسیده‌ایم.
هجوم داده‌های موجود کنجکاوی‌ها را برانگیخته است. چگونه می‌توان از انبوهی از داده‌های موجود برای تصمیم‌گیری استفاده کرد؟
حتماً اصطلاح هوش تجاری(BI) به گوش شما خورده است. به معنای واقعی کلمه، هوش تجاری یعنی باهوش‌تر بودن در کسب و کار. رویکرد شما نسبت به BI با ابزارهایی که استفاده می‌کنید تعریف می‌شود. نمونه‌هایی از ابزارهای BI عبارت‌اند از: پایگاه‌های داده تحلیلی، داشبوردها، گزارشات، ابزارهای کشف داده و سرویس‌های داده ابْری. این ابزارها امکان استخراج اطلاعات از بین داده‌ها را برای شما فراهم می‌کنند.
خود داده‌ها هستند که به ابزارهای BI کمک می‌کنند.
شکی نیست که اینترنت اشیا(IoT) روش دسترسی عموم مردم به داده‌ها را نیز تغییر داده است. داده‌ها با یک کلیک در دسترس هستند، می‌خواهد آمار تناسب اندام شما از ساعت هوشمند باشد یا درآمد ماهانه یک کسب و کار بزرگ؛ داده‌ها همه جا وجود دارند.
آیا شما ساعت هوشمند یا فیتنس ترکر دارید یا کسی را می‌شناسید که داشته باشد؟
این دستگاه‌ها معیارهای ساده عملکرد مانند تعداد قدم‌های روزانه، ساعات ایستادن و دقایق تمرین را دنبال می‌کنند. دید کلی موجود در این داده‌ها را در نظر بگیرید: شاید نیاز باشد برای رسیدن به هدف خود تعداد قدم‌های خود را بیشتر کنید! این داده‌ها می‌توانند به شما در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با تناسب اندام کمک کنند.
وقتی نوبت به داده‌ها می‌رسد، این شما هستید که تصمیم می‌گیرید چگونه از آن‌ها استفاده و آن‌ها را تفسیر و آنالیز کنید و تصمیم‌های داده‌محور بگیرید. هوش تجاری در عمل همین است. این مقاله مقدمات هوش تجاری برای شما است.
صنعت هوش تجاری
نرم‌افزار هوش تجاری ابزارهایی هستند که داده‌های شما را(که از داشبورد و گزارشات جمع‌آوری می‌کنید) ارزشمند می‌کنند. ابزارهای BI معمولاً داده‌های تاریخی و فعلی را در زمینه فراهم می‌کنند تا تصمیم‌گیری آگاهانه و توسعه پیش‌بینی را امکان‌پذیر کنند.
صنعت هوش تجاری به سرعت حرکت می‌کند تا با سرعت تغییرات و تقاضا از سوی کاربران خود هماهنگ شود. در حقیقت، 54 درصد از شرکت‌ها می‌گویند که هوش تجاری ابری(Cloud BI) برای استراتژی‌های فعلی و آینده بسیار مهم است.
هوش تجاری، چه مصورسازی داده‌ها باشد و چه ابزارهای ذخیره‌سازی داده، دنیای آشفته داده‌ها را منظم می‌کند. هوش تجاری پیاده‌سازی یک استراتژی برای ارزشمندتر کردن هر چه بیشتر داده‌های شما است. هوش تجاری فقط مختص به سازمان‌ها با بودجه‌های بالای IT نیست، هوش تجاری برای دموکراتیزه کردن داده‌ها و ارزشمند کردن آن‌ها، صرف نظر از اندازه یا دامنه، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
در طول این راهنمای مقدماتی، ما می‌خواهیم ابعاد مختلف هوش تجاری را موشکافی کنیم. هدف من ساده‌تر کردن موضوعات است:
- مقدمات هوش تجاری
- تاریخچه هوش تجاری
- هوش تجاری قدیمی در مقابل هوش تجاری مدرن
- ترندهای هوش تجاری
- ابزارهای هوش تجاری و نحوه انتخاب ابزار مناسب برای شما
مقدمات هوش تجاری؟
هوش تجاری اصطلاحی فراگیر برای ابزارها و فناوری مورد استفاده جهت تجزیه و تحلیل، مصورسازی، سنجش، پیش‌بینی و استخراج داده‌های یک کسب و کار است که فرایند تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد. فناوری BI این امکان را در اختیار کسب و کارها قرار می‌دهد که داده‌های کنونی و تاریخی خود را ارزیابی کنند تا دید کلی عملی نسبت به شرایط داشته باشند.
ابزارهای BI ممکن است یک یا چند قابلیت زیر را داشته باشند:
گزارش نویسی
تجزیه و تحلیل و توسعه داشبورد
پردازش تحلیلی آنلاین
داده‌کاوی و فرایند‌کاوی
پردازش رویداد پیچیده
مدیریت عملکرد کسب و کار
سنجش
تجزیه و تحلیل پیشگویانه
اکنون اجازه دهید هوش تجاری را از دیدگاه رهبران فکری صنعت و کارشناسان بررسی کنیم.
هانس پیتر لان (Hans Peter Luhn)
هانس پیتر لان، محقق آی بی اِم، اصطلاح هوش تجاری را در سال 1958 ابداع کرد. لان هوش تجاری را این گونه تعریف می‌کند: توانایی درک متقابل حقایق ارائه شده به گونه‌ای که اقدامات را به سمت هدف مورد نظر هدایت کند.
هوارد درسنر (Howard Dresner)
در سال 1989، هوارد درسنر(بعدها تحلیلگر گروه Gartner) هوش تجاری را به عنوان یک اصطلاح کلی برای توصیف مفاهیم و روش‌های بهبود تصمیم‌گیری تجاری با استفاده از سیستم‌های پشتیبانی واقعیت محور پیشنهاد کرد.
فارستر (Forrester)
فارستر هوش تجاری را این گونه تعریف می‌کند: هوش تجاری مجموعه‌ای از متدولوژی‌ها، فرایندها، پلتفرم‌ها، برنامه‌ها، معماری‌ها و فناوری‌هایی است که داده‌های خام را به اطلاعات معنی‌دار و مفید تبدیل می‌کنند. این اطلاعات را می‌توان برای استراتژی‌های مؤثرتر، تاکتیکی و تصمیم‌گیری بهتر به کار گرفت.
وین اکرسون (Wayne Eckerson)
تعریف وین اکرسون ساده است: BI از دو فعالیت کاملاً متضاد تشکیل شده است. گزارشات بالا به پایین و مبتنی بر معیارها و به‌کارگیری داشبوردها برای اطلاعاتی که از قبل می‌دانید و می‌خواهید آن‌ها را نظارت کنید، و تجزیه و تحلیل پایین به بالا برای پاسخ به سؤالات پیش‌بینی‌نشده.
BeyeNetwمقاله‌ای از Larry English منتشر کرد که در آن بر کیفیت اطلاعات تاکید می‌کرد؛ ((هوش تجاری به اطلاعات باکیفیت نیاز دارد)). او سپس تعریف دیگری از BI ارائه می‌دهد: توانایی یک شرکت برای اقدام مؤثر از طریق بهره‌برداری از منابع انسانی و اطلاعاتی خود.
حالا که هوش تجاری را تعریف کرده‌ایم و گفته‌های رهبران فکری را بررسی کردیم، اجازه دهید به طور مختصر به تاریخچه هوش تجاری و میزان پیشرفت آن نگاهی بیندازیم.
.
تاریخچه هوش تجاری
1958: هانس پیتر لان، محقق IBM، سیستم هوش تجاری را منتشر کرد. هانس بعدها پدر هوش تجاری نام گرفت.
دهه 1970: عرضه کنندگان هوش تجاری با ابزارهایی به منظور کمک به دسترسی و سازماندهی داده‌ها ظهور پیدا کردند.
1980 تا 1990: نسل اول هوش تجاری
1988: کنسرسیوم Multiway Data Analysis، کنفرانس بین‌المللی ساده سازی فرایندهای داده، در رم برگزار شد.
1989: هاوارد درسنر هوش تجاری را آن گونه که امروزه می‌شناسیم تعریف می‌کند: مفاهیم و روش‌هایی جهت بهبود تصمیم گیری تجاری با استفاده از سیستم‌های پشتیبانی مبتنی بر واقعیت.
1989: اصطلاح هوش تجاری مورد توجه قرار گرفت و فراگیر شد.
اوایل 2000: نسل دوم هوش تجاری
2005: با افزایش پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و توییتر، حجم داده‌های ایجاد شده و در دسترس افزایش پیدا کرد.
2008: درآمد هوش تجاری، آنالیز و مدیریت عملکرد به 8.8 میلیارد دلار رسید.
2010: 35 درصد از سازمان‌ها از هوش تجاری فراگیر استفاده می‌کنند. 67 درصد از شرکت‌های درجه یک دارای هوش تجاری سلف سرویس هستند.
امروزه، نسل بعدی هوش تجاری
2017: تجزیه و تحلیل افزوده (توانایی خودکارسازی بینش‌ها با استفاده از یادگیری ماشینی و نسل زبان طبیعی) به عنوان آینده داده‌ها و تجزیه و تحلیل توسط Gartner پیش‌بینی‌شده است.
2018: پذیرش هوش تجاری مبتنی بر ابر (Cloud BI) به 49 درصد افزایش پیدا کرد، تقریباً دو برابر سطح پذیرش در سال 2016 (25 درصد از کاربران سازمانی).
2021: پیش بینی می‌شود که اندازه بازار جهانی هوش تجاری تا سال 2026 به 27870 میلیون دلار برسد (از 18720 میلیون دلار در سال 2019).
هوش تجاری قدیمی در مقابل هوش تجاری مدرن
از نظر تاریخی، هوش تجاری تابعی متعلق به فناوری اطلاعات بود که به یک رویکرد از بالا به پایین جهت گزارش نویسی و تجزیه و تحلیل منجر شد. تصمیم گیرندگان برای تجزیه و تحلیل یا گزارش باید از مسئولان مربوطه درخواست می‌کردند، مانعی برای دسترسی به گزارشات و بینش‌های بلادرنگ.
هوش تجاری مدرن یک عملکرد تجاری اصلی است که در سراسر سازمان قابل دسترسی است؛ بنابراین یکی از مزایای اصلی هوش تجاری مدرن در دسترس بودن است. کاربران می‌توانند به داده‌های بلادرنگ دسترسی و با آن‌ها تعامل داشته باشند، گزارشات و داشبوردها را ایجاد کنند و موانع ورود را از بین ببرند.
امروزه، هوش تجاری ابزارها و فناوری‌هایی را در بر می‌گیرد که تجزیه و تحلیل را امکان‌پذیر می‌سازد. این امکان می‌تواند به سادگی ورود به سیستم و دسترسی به داشبوردها، گزارشات و تجزیه و تحلیل‌هایی باشد که نقاط داده را به اطلاعات قابل فهم تبدیل می‌کنند.
هوش تجاری مدرن به شما و تیم شما به شکل‌های مختلف کمک می‌کند:
دسترسی به پاسخ سؤالات مهم کسب و کار
هماهنگ کردن فعالیت‌ها با استراتژی‌ها
کاهش زمان جهت ورود و تغییر داده‌ها
کسب بینش عمیق و بلادرنگ نسبت به مشتریان
سنجش داده‌های خود با داده‌های رقیب و داده‌های تاریخی جهت بهبود مستمر
شناسایی و تجزیه و تحلیل مناطق برای کاهش هزینه‌ها و تخصیص بودجه
افزایش بهره وری داخلی با تمرکز بر روی موارد مهم
سؤالات متداول پیرامون مقدمات هوش تجاری
اجازه دهید به برخی از اصطلاحاتی که ممکن است در ارتباط با هوش تجاری بشنوید نگاهی بیندازیم و معنی آن‌ها را بررسی کنیم.
داشبورد چیست؟
داشبورد یک ابزار مدیریت اطلاعات بصری است که شاخص‌های کلیدی عملکرد، معیارها و نقاط داده را ردیابی و تجزیه و تحلیل می‌کند و آن‌ها را به نمایش می‌گذارد، به این شکل می‌تواند سلامت یک کسب و کار، دپارتمان یا یک فرایند خاص را بررسی کند. داشبوردها قابلیت شخصی سازی دارند، بنابراین شما می‌توانید آن‌ها را مطابق با نیازهای خاص دپارتمان یا شرکت خود طراحی کنید.
در پشت صحنه، داشبورد به فایل‌ها، سرویس‌ها، رابط‌های برنامه نویسی اپلیکیشن یا پیوست‌های شما متصل می‌شود و این داده‌ها را در قالب جداول، نمودارها و سایر مصورسازی‌های داده به بیننده نشان می‌دهد. همچنین عملیات‌های دستی را نیز کاهش می‌دهد.
مشاهده‌ی نمونه داشبوردهای طراحی شده تیم ویترای
شاخص کلیدی عملکرد (KPI) چیست؟
شاخص کلیدی عملکرد یا KPI، یک مقدار قابل اندازه گیری است که نشان می‌دهد یک شرکت تا چه حد به هدف تجاری کلیدی خود نزدیک شده است. شاخص‌های کلیدی عملکرد را می‌توان در هر سطحی، از مشارکت کنندگان فردی گرفته تا مدیران اجرایی، برای ارزیابی میزان موفقیت در دستیابی به اهداف مورد استفاده قرار داد. شاخص‌های کلیدی عملکرد در یک دوره زمانی مشخص ارزیابی می‌شوند و با معیارهای عملکردی گذشته یا نرمال‌های قابل قبول مقایسه می‌شوند.
شاخص‌های کلیدی عملکرد می‌توانند بر عملکرد کسب و کار در سطح بالا تمرکز کنند یا فرایند دپارتمان‌های جداگانه نظیر بازاریابی، فروش، منابع انسانی یا توسعه را بررسی کنند.
متریک چیست؟
متریک یک معیار قابل سنجش است که برای ردیابی و ارزیابی وضعیت یک فرایند خاص استفاده می‌شود. ممکن است متریک و سنجش (اندازه گیری) را به جای یکدیگر به کار ببرید، اما تفاوتی بین این دو وجود دارد: سنجش یک اصطلاح اساسی یا واحد خاص است، در حالی که متریک می‌تواند از یک یا چند اندازه گیری مشتق شود. بنابراین متریک یک تفاوت جزئی در هدف یا عملکرد مرتبط با آن دارد.
گزارش چیست؟
در ساده‌ترین حالت، گزارش یک سند ثابت است که اطلاعات را در قالبی سازمان یافته برای مخاطب یا هدف مورد نظر ارائه می‌کند. گزارشات اطلاعاتی را ارائه می‌دهند یا زمینه ارتباط را فراهم می‌کنند، از حل مسئله و تصمیم گیری‌ها پشتیبانی می‌کنند و برنامه ریزی و سیاست‌های کاری را ترسیم می‌کنند. گزارشات را می‌توان برای توزیع آسان و به اشتراک گذاری اطلاعات از ابزارهای هوش تجاری جدا کرد.
آیا در حال حاضر گزارشات خود را در صفحات گسترده متعدد ایجاد می‌کنید؟ ابزارهای هوش تجاری به شما این امکان را می‌دهند تا گزارش نویسی خود را خودکار کنید، بنابراین می‌توانید روی وظایف و مسئولیت‌های دیگر تمرکز کنید و در عین حال اطلاعات کلیدی کسب و کار را به اشتراک بگذارید.
مصورسازی داده چیست؟
مصورسازی داده‌ها فرایند نمایش داده‌های خام به صورت بصری است، به گونه‌ای که برای بینندگان قابل درک باشد. اگر خوانندگان شما به جای این که چگونه نمایش داده می‌شود یا چه چیزی نمایش داده می‌شود، در مورد داده‌ها سؤال بپرسند، نشانه خوبی است.
5نوع مصورسازی داده وجود دارد:
مصورسازی زمانی: این نوع مصورسازی، خطی و تک بعدی است. به‌عنوان‌مثال، می‌توان به نمودارهای نقطه‌ای یا نمودارهای خطی اشاره کرد.
مصورسازی سلسله مراتبی: این نوع مصورسازی، گروه‌های مختلف را بر اساس گروه‌های بزرگ‌تر مرتب می‌کند و برای انبوهی از اطلاعات مناسب‌تر است. برای این نوع مصورسازی می‌توان به نمودارهای درختی، نمودارهای دایره‌ای یا نمودار اشعه خورشیدی (sunburst ) اشاره کرد.
مصورسازی شبکه: این نوع مصورسازی ارتباط بین مجموعه داده‌ها را بدون توضیحات نشان می‌دهد. به‌عنوان‌مثال، می‌توان به نمودارهای ماتریسی، نمودارهای گره و یال (Node-link) و نمودار ابر کلمه (word clouds) اشاره کرد.
مصورسازی چندبعدی: مصورسازی چندبعدی دارای 2 یا چند متغیر جهت مصورسازی سه بعدی است. به‌عنوان‌مثال، می‌توان به نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای وِن (نمودار مجموعه) و نمودارهای میله‌ای انباشته اشاره کرد.
مصورسازی داده‌های مکانی: این نوع مصورسازی به موقعیت‌های فیزیکی مربوط می‌شود و نقشه‌های آشنا را با نقاط داده پوشش می‌دهد. به‌عنوان‌مثال، می‌توان به نقشه جریان، کارتوگرام و نقشه حرارتی اشاره کرد.
مهم نیست که چه نوعی از مصورسازی داده را انتخاب می‌کنید، همه این‌ها داده‌ها را به شکلی واضح ارائه می‌دهند. وقتی مصورسازی داده‌ها را بر روی داشبورد قرار می‌دهید، به همه افراد سازمان کمک می‌کنید تا به داده‌های کسب و کار شما دسترسی داشته باشند و آن‌ها را درک کنند. به یاد داشته باشید وقتی نوبت به مصورسازی داده می‌رسد، شما باید همانند یک هنرمند عمل کنید. رنگ‌ها، نمادها و طرح کلی را به گونه‌ای انتخاب کنید که خوانش آن‌ها آسان باشد.
تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟
Analytics تجزیه و تحلیل محاسباتی سیستماتیک داده‌ها یا آمار است که برای کشف، تفسیر و بررسی ارتباط الگوهای معنی دار در داده‌ها استفاده می‌شود.
به گفته Investopedia، تجزیه و تحلیل داده‌ها، علم تجزیه و تحلیل داده‌های خام به منظور نتیجه گیری در مورد آن اطلاعات است. تجزیه و تحلیل بسیار تعاملی است و فرصتی برای کشف داده‌های کنونی و تاریخی فراهم می‌کند. به طور معمول، تجزیه و تحلیل، یک معیار را با دقت بیشتری مورد بررسی قرار می‌دهد و ریشه در اکتشاف برای درک داده‌های شما، شناسایی الگوها و یادگیری دارد.
تفاوت بین گزارش، داشبورد و تجزیه و تحلیل (Analytics) چیست؟
| گزارشات | داشبوردها | تجزیه و تحلیل | |
| ایستا | ✔ | ||
| تعاملی | ✔ | ✔ | |
| داده‌های تاریخی | ✔ | ✔ | ✔ |
| داده‌های کنونی (گاهی اوقات پیش‌بینی‌کننده) | ✔ | ✔ | |
| کنار هم آوردن چندین متریک (معیار) | ✔ | ✔ | |
| تمرکز عمیق بر یک متریک | ✔ | ||
| به اشتراک گذاری اطلاعات در زمینه علایق و اهداف شناخته شده | ✔ | ||
| نظارت بر زمینه علایق و اهداف شناخته شده | ✔ | ||
| کاوش ناشناخته‌ها برای درک، یافتن الگوها و یادگیری | ✔ |
ترندهای هوش تجاری در سال 2021
در این بخش به ترندهای هوش تجاری که در سال 2021 مورد توجه قرار گرفته‌اند می‌پردازیم.
بدون کد (No code)
بدون کد به افرادی که مهارت‌های فنی یا توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها را ندارند کمک می‌کند تا موفق شوند، بدون نیاز به توسعه دهنده یا تحلیلگر داده. هر کسی می‌تواند داده‌ها را وارد کند و تغییر دهد و مصورسازی، فیلتر یا بخش بندی کند، بدون نوشتن حتی یک کد ساده. بدون کد به همه این امکان را می‌دهد که داده محور باشند. برخی از ابزارهای بدون کد محبوب عبارت‌اند از: Airtable، Zapier و Typeform.
تجزیه و تحلیل سلف سرویس
گزارش نویسی درباره بینش‌های تجاری، دیگر مختص به تحلیلگران داده نیست. ابزارهای مدرن هوش تجاری منعطف هستند و تجزیه و تحلیل سلف سرویس را امکان‌پذیر می‌کنند. به جای ایجاد گزارش از داده‌های صفحه گسترده یا Presentation decks، می‌توانید به راحتی وارد نرم افزار هوش تجاری خود شوید و داده‌های عملی مورد نیاز خود را جمع آوری کنید. برای دسترسی به گزارشات و طراحی آن‌ها دیگر نیازی به تحلیلگر داده ندارید.
هوش تجاری کم حجم
راه‌حل‌های هوش تجاری قدیمی اغلب پیچیده و غیر قابل دسترس هستند و برای دسترسی به اطلاعات به تخصص نیاز دارند. هوش تجاری کم حجم پیچیدگی و هزینه‌های اضافی را کاهش می‌دهد.
هوش تجاری کم حجم اغلب کم کد یا بدون کد است، به این معنی که شما به هیچ گونه تخصص تکنیکی نیاز ندارید. هوش تجاری کم حجم سریع و آسان راه اندازی می‌شود. در ابزار هوش تجاری کم حجم می‌توانید از میان مجموعه‌ای از متریک‌های آماده انتخاب کنید و داشبورد خود را در 10 دقیقه یا کمتر ایجاد کنید، تنها چیزی که به آن نیاز دارید، اطلاعات هویتی ورود (نام کاربری و رمز عبور) است.
همچنین هوش تجاری کم حجم می‌تواند داده‌ها را در قالب نمودارهای مختلف مصورسازی کند و یا با یک کلیک داده‌ها را فیلتر یا بخش بندی کند، به گونه‌ای که بتوانید داده‌ها را به طور کامل بررسی کنید. مزیت BI کم حجم این است که هر کسی می‌تواند از آن استفاده کند و موفق شود.
دموکراتیزه کردن داده‌ها
استخراج یک دید کلی از میان داده‌ها به شما در گرفتن تصمیمات تجاری هوشمندانه و آگاهانه کمک می‌کند.
دموکراتیزه کردن داده‌ها موانع دسترسی را از بین می‌برد تا همه بتوانند از داده‌ها برای تصمیم گیری‌های استراتژیک بهره ببرند.
با توجه به Dataversity، دموکراتیزه کردن داده‌ها با اصول زیر انجام می‌شود:
یک کاربر معمولی می‌تواند به اطلاعات در هر قالب دیجیتالی دسترسی داشته باشد
افراد غیرمتخصص می‌توانند داده‌ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند و از مهارت‌های تخصصی بی نیاز باشند
داده‌های خصوصی فردی حفظ می‌شوند (به‌عنوان‌مثال، GDPR و CASL)کیفیت داده‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار است
فناوری‌هایی نظیر تجزیه و تحلیل افزوده، NoSQL، داشبوردها و ابزارهای سلف سرویس برای توانمندسازی افراد غیرمتخصص در دموکراتیزه کردن داده‌ها بسیار کمک کننده هستند
در نهایت، دموکراتیزه کردن داده‌ها فضایی را ایجاد می‌کند که در آن کارکنان سراسر سازمان‌ها بدون هیچ مانعی به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و بتوانند از داده‌ها برای تصمیم گیری‌های روزانه خود استفاده کنند.
نحوه انتخاب ابزار هوش تجاری مناسب
همان‌طور که در ابتدای این راهنما گفته شد، BI به سرعت در حال پیشرفت است تا همه کسب و کارها بتوانند راحت‌تر از آن بهره ببرند. کسب و کارهایی که از امکانات هوش تجاری استفاده می‌کنند، بدون شک نسبت به افرادی که هوش تجاری را در کار خود به کار نمی‌گیرند، موفق‌تر هستند.
دانستن مقدمات هوش تجاری نه تنها به کسب و کار شما قدرت می‌بخشد، بلکه کارمندان شما را نیز توانمند می‌کند. شرکت‌ها متوجه شده‌اند که اگر اجازه دسترسی و پیگیری داده‌های تحلیلی و عملیاتی را به کارمندان خود بدهند، کارایی و اهداف کاری بهبود پیدا می‌کنند. البته نظارت بر تلاش‌های بلادرنگ به همراهِ داشتن یک طرح تجاری در کنار همه این‌ها لازم است. امکانات هوش تجاری به تیم شما این فرصت را می‌دهد تا سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کار کنند و سازمان شما را ارتقا دهند.
اگر با پلتفرم‌های هوش تجاری آشنایی چندانی ندارید و می‌خواهید شروع کنید یا به دنبال ارتقای سطح تجزیه و تحلیل خود هستید، جای درستی آمده‌اید. اعداد موجود در یک صفحه گسترده فقط بخشی از وضعیت را نشان می‌دهند. وقتی از ابزاری مانند Microsoft Power BI استفاده می‌کنید، وضعیت شما مصورسازی می‌شود، به گونه‌ای که بتوانید سریعاً از عملکرد یا پیشرفت خود مطلع شوید و آن را با تیم خود به اشتراک بگذارید
