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.
