هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟

هوش تجاری به معنای استفاده موثر از نرم‌افزار و خدمات برای انتقال داده‌ها به منظور تبدیل به اطلاعات عملی است که این اطلاعات عملی منجر به تصمیمات راهبردی و استراتژی‌های کسب و کار خواهند شد. ابزارهای هوش تجاری تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها و یافته‌های تحلیلی موجود، خلاصه گزارش‌ها، نمودارها، داشبورد و نقشه‌ها را برای ارائه اطلاعات به کاربران درباره وضعیت کسب و کار در دسترس قرار می‌دهند.

هوش تجاری (BI) چه تفاوتی با تجزیه و تحلیل یا آنالیز تجاری (BA) دارد؟

هوش تجاری را آنالیز یا تجزیه و تحلیل توصیفی نیز می‌نامند، به این دلیل که وضعیت گذشته یا وضعیت فعلی را توصیف می‌کند. مایکل فورمن گرمن، استاد مدیریت عملیات و تصمیم‌گیری در دانشگاه دیتون در اوهایو می‌گوید: «هوش تجاری به شما نمی‌گوید چه باید بکنید، بلکه به شما می‌گوید یک کسب و کار قبلا چگونه بوده است و در حال حاضر چگونه است.»

این تعریف را با تعریف BI یا آنالیز تجاری مقایسه کنید. BI فرایندی است کمک گرفته از تکنولوژی که نرم‌افزار داده‌ها توسط آن مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرد تا آنچه را اتفاق می‌افتد پیش‌بینی کند یا تجزیه و تحلیل تجربی در مورد آن انجام دهد. BA یا تجزیه و تحلیل تجاری در بعضی مواقع تجزیه و تحلیل پیشرفته نیز نامیده می‌شود.

هوش تجاری به چه صورت کار می‌کند؟

هوش تجاری به کاربران تجاری نمی‌گوید که چه کاری انجام دهند یا اگر آن کار را انجام دهند یک اتفاق خاص خواهد افتاد، بلکه BI فقط برای تولید گزارشات است. BI در واقع روش‌هایی را به افراد ارائه می‌دهد تا بتوانند داده‌ها را برای درک بهتر و به دست آوردن بینش بهتر، بررسی کنند.

شرکت‌ها و سازمان‌ها از BI به منظور ایجاد استراتژی‌های قوی تر برای سازمان خود، بهبود تصمیم‌گیری‌ها و همچنین کشف فرصت‌های تازه برای کسب و کار خود بهره می‌برند.

چه زمانی از هوش تجاری و آنالیز تجاری استفاده کنیم؟

انتخاب استفاده از ابزار BI یا BA به موارد استفاده و مدل‌های کسب و کار بستگی دارد.

موارد استفاده

BI برای ساده کردن عملیات کسب و کار با تعیین ناکارآمدی‌ها و کاهش هزینه‌ها عالی است. یک سیستم جامع BI می‌تواند گزارش‌ها و تجسم‌هایی را برای هر جنبه‌ای از یک کسب‌وکار ارائه دهد، و ابزارهای سلف‌سرویس BI به کاربران غیرفنی در سازمان اجازه مشارکت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌دهند.

BA برای اطلاع‌رسانی درباره نحوه تغییر عملیات یا محصولات مفیدتر است. برای مثال، یک مدل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند زمان‌ها و مکان‌های بهینه برای فروش محصولات خاص را نشان دهد. حتی می‌تواند مشخص کند که مشتریان شما چه محصولات جدیدی می‌خواهند و بهترین راه‌ها برای فروش آن‌ها چیست. شیوه‌های BA مانند این می‌تواند یک شرکت را در محیط‌های تجاری پیچیده و در حال تغییر هدایت کنند، و ابزارهای سلف سرویس BA به همه ذینفعان یک شرکت اجازه می‌دهند تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

مدل‌های کسب و کار در مقابل فرآیندهای کسب و کار

BI در بهینه‌سازی فرآیندها عالی است. تقریباً هر سازمانی می‌تواند از BI بهره‌مند شود، خواه یک شرکت مستقر به دنبال بهبود عملیات خود باشد یا یک کسب و کار با رشد سریع که نیاز به درک بهتر عملیات خود برای مقیاس‌بندی و مدیریت مؤثر دردسرهای رو به رشد دارد.

BA برای سازمان‌هایی که در حال تغییر مدل کسب و کار خود هستند یا تلاش می‌کنند خود را با محیط‌های جدید وفق دهند، مناسب‌تر است. به عنوان مثال، برنامه‌ریزان می‌توانند از مدل‌های آماری برای پیشنهاد و تأیید تغییرات در یک محصول یا خدمات برای مطابقت بهتر با نیازهای مشتری استفاده کنند. با این حال، توجه داشته باشید که پیش‌بینی دقیق اثرات تغییر مدل‌های کسب‌وکار به مقدار قابل توجهی داده‌های با کیفیت بالا نیاز دارد.

مطالعات موردی BI و BA

بیایید به چند کاربرد BI و BA در کسب و کار نگاه کنیم:

ریزش بالای کارمندان

در هر کسب و کاری، مقداری ریزش کارمندان اجتناب‌ناپذیر می‌باشد، و مهم است که رهبران کسب و کار اطلاعات مربوط به آن را درک کنند. چه دپارتمان‌هایی بیشترین ریزش را دارند؟ کارمندان معمولاً چه زمان‌هایی از سال شرکت را ترک می‌کنند؟ آیا آن‌ها به شرکت‌های دیگر می‌روند یا به دانشگاه باز می‌گردند؟

ابزارهای BI به مدیران این امکان را می‌دهند که گزارش‌ها و تجسم‌هایی تولید کنند که به این سؤالات پاسخ داده و به آن‌ها امکان پاسخگویی می‌دهند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است تعیین کند که ریزش در سه ماهه تابستان در بالاترین میزان است. سپس مدیریت می‌تواند به دپارتمان منابع انسانی دستور دهد تا قبل از شروع تابستان برای افزایش تلاش‌های استخدامی برنامه‌ریزی کند تا اطمینان حاصل شود که استعدادهای جدید کافی برای جبران خسارات وارد می‌شوند.

از طرف دیگر، شرکت می‌تواند از BA برای تعیین دلیل بالا بودن ریزش و کشف چگونگی کاهش آن استفاده کند. به عنوان مثال، BA  می‌تواند فاش کند که کارمندان برای تحصیل در مقطع کارشناسی ارشد، شرکت را ترک می‌کنند. سپس این شرکت می‌تواند مدلی بسازد تا کارکنانی را که در معرض خطر ترک بالاتری هستند، معرفی کرده و به آن‌ها فرصت دهد تا در شرکت بمانند و در کلاس‌های شبانه شرکت کنند، یا اگر آموزش پاره‌وقت گزینه مناسبی نبود، برای اعطای یارانه به آن‌ها موافقت‌نامه امضا کند (در صورتی که پس از فارغ‌التحصیلی به شرکت بازگردند).

هنگامی که داده‌های کافی در مورد اثربخشی این مدل جمع‌آوری شد، شرکت می‌تواند آن را بهبود بخشد تا تصمیم بگیرد که کدام پیشنهاد برای کارمندان بر اساس ویژگی‌های فردی آن‌ها ارائه شود.

تعمیر و نگهداری در تولید

یک قطعه شکسته در خط تولید می‌تواند هزینه و زمان تولیدکننده را هدر دهد. برای جلوگیری از تاخیر در تولید، شرکت می‌تواند سیستم‌های BI را مستقر کند که به مدیران کمک می‌کند بفهمند چه چیزی باعث خطا یا پشتیبان‌گیری در خط تولید می‌شود.

به عنوان مثال، شرکت می تواند از ابزارهای تجمیع و تجسم برای تعیین رایج‌ترین مشکلات در تولید استفاده کند. تصور کنید که یک مدیر متوجه می‌شود که هنگام استفاده از نوع خاصی از ماشین، خطاها بیشتر به محصول وارد می‌گردند. مدیر می‌تواند از این اطلاعات برای آموزش بهتر کارکنان در خط تولید در مورد استفاده از دستگاه بهره ببرد. از طرف دیگر، اگر خود دستگاه معیوب بود، مدیر می‌تواند شروع به جستجو برای دستگاه جایگزین کند.

از سوی دیگر، با استفاده از BA، مدیر می‌تواند مدلی بسازد که پیش‌بینی کند احتمال وقوع یک خرابی ماشین چه زمانی است. به عنوان مثال، دمای بالا ممکن است نشانگر قوی باشد که یک ماشین در شرف از کار افتادن است. داشتن چنین مدلی می‌تواند به کارمندان در خط تولید اجازه دهد تا به طور فعال یک ماشین معیوب را جایگزین کنند و زمان خرابی را کاهش دهند – یا از آن اجتناب نمایند.

جمع‌بندی

تلاش برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه آیا هوش تجاری یا آنالیز تجاری بهتر است، راه مفیدی برای بررسی مدیریت داده نیست. در واقعیت، کسب و کارها برای موفقیت به هوش تجاری و آنالیز تجاری – تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش‌بینی – نیاز دارند. به علاوه، مردم در سرتاسر دنیای کسب و کار اغلب از این اصطلاحات برای معانی مختلفی استفاده می‌کنند، بنابراین هنگام انتخاب نوع فناوری، ابزار و استعدادی که می‌خواهید روی آن سرمایه‌گذاری کنید، باید کمتر بر روی تفاوت‌های BI در مقابل BA و بیشتر بر روی آنچه نیاز دارید سیستم داده انجام دهد و اینکه چه کسی از آن استفاده خواهد کرد تمرکز کنید.

توسعه یک استراتژی هوش تجاری اولین قدم مهم در پیاده‌سازی راه‌حل BI است. برای این کار، سوالات زیر را از خود بپرسید:

• ذینفعان کلیدی چه کسانی هستند؟ چه کسی از این سیستم استفاده خواهد کرد؟
• چه دپارتمان‌هایی به هوش تجاری نیاز دارند و چه مواردی اندازه‌گیری خواهد شد؟
• نویسندگان محتوا و مصرف‌کنندگان اطلاعات به چه پشتیبانی نیاز دارند؟