پادکستهوش تجاری

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

این مطلب دارای نسخه صوتی می‌باشد:

این مطلب نسخه صوتی 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؟

مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

2 سوال یا دیدگاه درباره “هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟”

  1. سلام
    ممنون از مطالب مفیدتون.
    فکر کنم توی پاراگراف یکی به آخر قبل از “هوش تجاری به چه صورت کار می کند” عبارت Bi را بجای عبارت BA به اشتباه نوشتین.
    شاید هم من اشتباه می کنم.

    1. با سلام و احترام
      ممنون از توجه شما. نکته شما مورد بررسی قرار گرفت و در پاراگراف مورد نظر BI مد نظر مقاله است.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سال نو، مهارت نو: ۲۰۰ هزار تومان تخفیف دوره‌های آموزشی با کد newyear فقط تا ۱۵ فروردینبرنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن