هوش تجاری چرا انقدر مهم است؟ – راهنمای شما به دنیای هوش تجاری

علم هوش تجاری (business intelligence) تجزیه و تحلیل کسب و کار، داده کاوی (data mining)، تجسم داده، ابزارها و زیرساخت های داده و بهترین روش­ ها را برای کمک به سازمان ها در فرایند تصمیم گیری مبتنی بر داده ها ترکیب می­کند. عملا زمانی که اطمینان کاملی از داده های داخلی سازمان خود دارید و از این داده ها برای ایجاد تغییرات، حذف ناکارآمدی ها و سازگاری سریع با تغییرات بازار استفاده می­کنید، در حال بهره­گیری از هوش تجاری مدرن هستید.

 

مهم است که بدانید هوش تجاری در اصل به سال­های 1960 برمی­گردد که به عنوان یک سیستم برای اشتراک­ گذاری اطلاعات در بین سازمان ها استفاده می­‌شد. این روش در دهه 1980 در کنار مدل­ های رایانه‌­ای برای تصمیم گیری و تبدیل داده ها به بینش، مورد استفاده قرار می­‌گرفت. راه­ حل های مدرن هوش تجاری با اولویت بندی تجزیه و تحلیل خدمات و داده داخلی سازمان منجر به سرعت در ارائه بینش خواهد شد.

هوش تجاری فراتر از یک راهکار خاص است. عملا هوش تجاری چتری است که فرایندها و روش ­های جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها از عملیات یا فعالیت­ های تجاری را برای بهینه ­سازی عملکردی پوشش می‌­دهد. همه موارد به وسیله هوش تجاری گرد هم می­‌آیند تا یک دید جامع از کسب و کار شما ایجاد شود و افراد بتوانند در تصمیم ­گیری بهتر عمل کنند.

در سال ­های اخیر هوش تجاری تکامل یافته و شامل فرایندها و فعالیت ­های بیشتری شده که نهایتا منجر به بهبود عملکرد سازمان شود. فرایندهای تکمیل شده هوش تجاری به شرح زیر هستند:

  • داده کاوی: استفاده از پایگاه ­های داده، علم آمار و ماشین لرنینگ برای کشف روندها در مجموعه داده­ های بزرگ.
  • گزارش‌­دهی: به اشتراک گذاری تجزیه و تحلیل داده ­ها با ذی­‌نفعان برای نتیجه ­گیری و تصمیم­ گیری بهتر.
  • معیارهای عملکرد: مقایسه داده ­های عملکرد فعلی با داده ­های گذشته برای ردیابی عملکرد سازمان جهت برآوردن اهداف، که معمولا با استفاده از داشبوردهای سفارشی انجام می­‌شود.
  • تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تجزیه و تحلیل داده ­های اولیه برای پیدا کردن مسائلی که اتفاق افتاده است.
  • پرس و جو: با پرسیدن سوالات خاص در مورد داده­ ها، هوش تجاری پاسخ ­ها را از مجموعه داده­ ها بیرون می­‌کشد.
  • تجزیه و تحلیل آماری: به دست آوردن نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل توصیفی و کاوش بیشتر در داده­ ها با استفاده از علم آمار، مانند نحوه وقوع روندها و دلایل آن.
  • تجسم داده: تبدیل تجزیه و تحلیل داده­ ها به نمایش ­های بصری مانند نمودارها و هیستوگرام ­ها برای سهولت در به­ کارگیری داده ­ها.
  • تجزیه و تحلیل بصری: داده کاوی از طریق بصری سازی برای برقراری ارتباط با افراد مختلف با این هدف که در جریان فرایند تجزیه و تحلیل بمانند.
  • آماده ­سازی داده ­ها: گردآوری چندین منبع داده، شناسایی ابعاد و اندازه ­گیری ها و آماده سازی آنها برای فرایند تجزیه و تحلیل داده­ ها.

 

چرا این علم تا این حد مهم است؟

 هوش تجاری قادر است در هنگام تصمیم­ گیری برای کسب نتایج بهتر به سازمان ­ها کمک کند و از داده ­های فعلی و گذشته سازمان در این جهت کمک بگیرد. تحلیل گران می­‌توانند از این علم برای ارائه عملکرد و معیارهای رقبا استفاده کنند تا در سازمان به صورت هموارتر و کارآمدتر اجرا شوند. به علاوه تحلیلگران می­توانند با کمک هوش تجاری به راحتی روندهای بازار را برای افزایش فروش یا درآمد تشخیص دهند.

چند گلوگاهی که سازمان ­ها با استفاده از هوش تجاری می­توانند تصمیم­گیری های هوشمندی داشته باشند به شرح زیر است:

  • مشخص کردن راهکارهای افزایش سود

  • تجزیه و تحلیل رفتار مشتری

  • مقایسه روندهای سازمان با رقبا

  • پیگیری عملکرد

  • بهینه سازی عملیات

  • روندهای نقطه ای بازار

  • کشف مسائل و مشکلات

 

 

هوش تجاری چگونه کار می­‌کند؟

کسب و کارها و سازمان­ های مختلف سوالات و اهداف خاصی دارند و برای پاسخ به این سوالات و پیگیری عملکرد در جهت نیل به اهداف، داده­ های لازم را جمع‌­آوری و تجزیه و تحلیل می­‌کنند. سپس تعیین می‌­شود که برای رسیدن به اهداف خود لازم است چه اقدامات اصلاحی صورت گیرد.

از نظر تکنیکال، داده ­های خام از فعالیت­ های مختلف کسب و کارها یا سازمان­ ها جمع‌­آوری می­‌شود. سپس این داده ­ها پردازش و در انبار داده (data warehouse) ذخیره می­شوند. پس از فرایند ذخیره ­سازی، کاربران می‌­توانند با دسترسی به داده­ ها فرایند تجزیه و تحلیل را آغاز کرده و از نتایج به دست آمده در جهت تصمیم­‌گیری های سازمانی استفاده کنند.

چگونه هوش تجاری، آنالیز داده و آنالیز کسب و کار در کنار هم کار می‌­کنند؟

فرایندهای هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار ها است، اما از این دو نوع تجزیه و تحلیل به عنوان بخشی از کل فرایند استفاده می­‌کند. هوش تجاری به کاربران کمک می‌­کند تا به کمک تجزیه و تحلیل داده­ ها و نتایج حاصله از آن، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.

تحلیل‌گران داده با استفاده از رویکردهای آمار پیشرفته و تجزیه و تحلیل های پیش­بینی کننده به کشف الگوهای فعلی می‌­پردازد و با استفاده از این الگوها در مورد مسائل پیش آمده تصمیم‌­گیری می­‌کنند. هوش تجاری مدل ها و الگوریتم­ ها را در نظر گرفته و نتایج آن را به زبانی ساده در اختیار افراد قرار می­‌دهد.

در واژه­‌نامه فناوری اطلاعات گارتنر، «تجزیه و تحلیل کسب و کار شامل داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش‌­بینی کننده، تجزیه و تحلیل کاربردی و آمار است.» به طور خلاصه، سازمان­ ها تجزیه و تحلیل کسب و کار را به عنوان بخشی از استراتژی کلان فرایندهای هوش تجاری به کار می­‌گیرند.

هوش تجاری برای پاسخ به سوالات خاص و ارائه تجزیه و تحلیل در یک نگاه برای تسهیل فرایندهای تصمیم­‌گیری سازمانی طراحی شده است. با این حال سازمان ­ها می­‌توانند از گزارشات جامعی که توسط این علم ارائه می‌­شود برای مقایسات پیشرفت و عملکرد و اهداف متعدد دیگر استفاده نمود.

تجزیه و تحلیل کسب و کار نباید یک فرایند خطی باشد چراکه پاسخ‌دهی به یک سوال عموما منجر به سوالات دیگر می‌­شود. چرخه تجزیه و تحلیل در فرایند هوش تجاری شامل دسترسی به داده، کشف داده­ های مناسب، داده کاوی و به اشتراک گذاری اطلاعات است. این چرخه راهکاری مدرن است که توضیح می­‌دهد کسب و کارهای مختلف و سازمان ها چگونه از تجزیه و تحلیل برای پاسخگویی به سوالات و تصمیم­گیری استفاده می­کنند.

تفاوت بین هوش تجاری سنتی و هوش تجاری مدرن

اگر بخواهیم از نظر پیشنه­ادی این علم صحبت کنیم، ابزارهای فعلی هوش تجاری مبتنی بر مفاهیم سنتی مدل های هوش تجاری است. این مسئله رویکردی بالا به پایین بود که در آن هوش تجاری توسط سیستم ­های فناوری اطلاعات هدایت می‌­شد و اکثر سوالات تحلیلی از طریق گزارشات ایستا پاسخ‌گویی می‌­شد. معنای این فرایند آن است که اگر شخصی در مورد گزارشی که دریافت کرده سوالی داشت، درخواست او به انتهای صف گزارشات می­‌رود و مجبور می­‌شوند روند را دوباره از سر بگیرند.

همین مساله منجر به کند شدن چرخه گزارشات شد و داده­ های لازم برای تصمیم­‌گیری ها دیر به دست افراد می‌­رسید. با این حال رویکردهای سنتی هوش تجاری هنوز یک رویکرد رایج برای گزارشات منظم و پاسخ به سوالات استاتیک است.

با این حال، BI مدرن تعاملی و قابل دسترس است. در حالی که بخش های فناوری اطلاعات هنوز بخش مهمی از مدیریت دسترسی به داده ­ها هستند، سطوح متعددی از کاربران می­‌توانند داشبوردها را سفارشی کنند و از گزارشات مختلف بهره ببرند. با استفاده از ابزارهای گسترده تر، کاربران می­توانند به تجسم داده­ ها و پاسخ سوالات خود دسترسی داشته باشند.

سازمان­ های بزرگ چگونه می‌­توانند از مزایای هوش تجاری بهره­‌مند شوند؟

بسیاری از صنایع مختلف هوش تجاری را از قبل پذیرفته اند و در حال استفاده از مزایای آن هستند چراکه همه سازمان­‌ ها می­توانند از داده­ها برای تصمیم­گیری های خود استفاده کنند.

برای مثال با استفاده از این علم مدیران در دپارتمان ­های مختلف می‌­توانند مشتریان ارزشمند سازمان را شناسایی کنند. یا رهبر سازمان می­تواند عملکرد دپارتمان­ های مختلف را با یکدیگر مقایسه کند. این گزارش ­ها می­‌تواند منجر به فرصت­ های بیشتر برای سازمان و گام برداشتن در جهت ارائه خدمات بهتر به مشتریان، شود.

 

برای استفاده از راهکارهای هوش تجاری یا آشنایی با روندهای آن در کسب و کارتان می‌توانید با کارشناسان ما در هوش تجاری ویترای تماس بگیرید.

به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram

یک قدم تا داده محوری

کافیست اطلاعات تماس خود را وارد کنید. ما با شما تماس خواهیم گرفت.

یک قدم تا داده محوری فاصله دارید

کافیست فرم زیر را تکمیل کنید.