هوش تجاری

تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری

هوش تجاری یا همان Business Intelligence به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تمامی داده‌های مورد نیاز برای تصمیم گیری را گردآوری کنند، در اختیار تمامی تصمیم گیران قرار دهند و در نهایت به آنها کمک می‌کند تا این حجم زیاد از داده را تحلیل کنند و از اطلاعات و دانش به دست آمده از تحلیل خود در تصمیم گیری استفاده کنند. در این مقاله به این خواهیم پرداخت که چگونه هوش تجاری داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند تبدیل می‌کند.

تعریف هوش تجاری

هوش تجاری (BI) از نرم افزار و خدمات استفاده می‌کند تا داده‌ها را به بینش عملی تبدیل کند که تصمیمات استراتژیک و تاکتیکی یک سازمان را به شما اطلاع می‌دهد. ابزارهای BI به مجموعه داده‌ها و تجزیه و تحلیل و ارائه یافته‌های تحلیلی در گزارش‌ها، خلاصه‌ها، داشبورد، نمودارها، و نقشه‌ها دسترسی دارند تا اطلاعات دقیقی در مورد وضعیت کسب و کار در اختیار کاربران قرار دهند.

اصطلاح هوش تجاری نیز اغلب به طیف وسیعی از ابزارها اطلاق می‌شود که دسترسی سریع و آسان به بینش درباره وضعیت فعلی سازمان را بر اساس داده‌های موجود فراهم می‌کند.

مثال‌های هوش تجاری

گزارشگری جنبه اصلی هوش تجاری است و داشبورد شاید الگوی اصلی ابزار BI باشد. داشبورد‌ها میزبان برنامه‌های نرم افزاری هستند که بطور خودکار داده‌های موجود را به نمودارها و گراف‌هایی تبدیل می‌کنند که فورا به بررسی وضعیت سازمان می‌پردازد. اگرچه هوش تجاری به کاربران کسب و کار نمی‌گوید اگر دوره خاصی را طی کنند چه اتفاقی می‌افتد و یا اینکه چه کاری انجام دهند، اما BI صرفاً در مورد تهیه گزارش نیست. در عوض، BI راهی را برای افراد فراهم می‌کند تا داده‌ها را برای درک روند و کسب بینش با ساده تر کردن تلاش مورد نیاز برای جستجو، ادغام و پرس و جوی داده‌های لازم برای تصمیم گیری صحیح در مورد کسب و کار، بررسی کنند.

به عنوان مثال، کریس‌هاگانز، معاون عملیات شرکت مشاوره  WCI، شرکت مشاوره‌ای با تمرکز بر BI، می‌گوید سازمانی که می‌خواهد زنجیره تأمین خود را بهتر مدیریت کند، به توانایی‌های BI برای تعیین زمان تاخیر و محل تغییرات در فرایند حمل و نقل نیاز دارد.  این شرکت همچنین می‌تواند از قابلیت‌های BI خود برای کشف اینکه معمولا کدام محصول به تاخیر می‌افتد یا کدام حمل و نقل اغلب در تاخیرها دخیل است، استفاده کند.

سیندی‌هاوسون، معاون تحقیق گارتنر، یک شرکت تحقیق و مشاوره فناوری اطلاعات می‌گوید، موارد استفاده بالقوه برای BI فراتر از معیارهای عملکرد کسب و کار معمولی در مورد افزایش فروش و کاهش هزینه‌ها است. او به سیستم مدرسه کلمبوس، اوهایو و موفقیت آن در استفاده از ابزار BI برای بررسی بسیاری از نقاط داده‌ها – از میزان حضور در عملکرد دانش آموزان – به بهبود یادگیری دانش آموزان و میزان فارغ التحصیلی دبیرستان اشاره می‌کند.

پیمانکاران شرکت‌های نرم افزار هوش تجاری مانند Tableau و Power BI همچنین نمونه‌های مشخصی از چگونگی استفاده سازمان‌ها از ابزارهای هوش تجاری را ارائه می‌دهند:

_ یک سازمان تعاونی می‌تواند از BI برای پیگیری جذب اعضا و حفظ آنها استفاده کند.

_ ابزارهای BI می‌توانند به طور خودکار گزارش فروش و تحویل را از داده‌های CRM تولید کنند.

_ یک تیم فروش می‌تواند از BI برای ایجاد داشبورد استفاده کند که نشان می‌دهد چشم اندازهای هر نماینده در کجای خط فروش وجود دارد.

هوش تجاری در مقابل تحلیل کسب و کار

یکی از مواردی که شما از مثال‌ها متوجه شده اید این است که ابزارهای هوش تجاری بینشی از وضعیت فعلی کسب و کار یا سازمان ارائه می‌دهند. چشم انداز فروش امروز در چه وضعیتی قرار دارد؟ در این ماه کاربر را از دست داده ایم یا به دست آورده‌ایم؟ این موارد به تمایز اصلی بین هوش تجاری و اصطلاح مرتبط با آن، تحلیل کسب و کار می‌رسد.

هوش تجاری توصیفی است که به شما می‌گوید اکنون چه اتفاقی افتاده است و در گذشته چه اتفاقی افتاده است تا ما را به وضعیت مطلوب برساند. تحلیل کسب و کار، از طرف دیگر، یک اصطلاح برای تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها است که پیش بینی کننده وضعیت است: یعنی می‌توانند به شما می‌گوید که در آینده چه اتفاقی می‌افتد و راهکار ارائه می‌دهد: یعنی می‌توانند به شما بگویند که شما باید برای کسب نتایج بهتر چه اقدامی‌کنید. ( تحلیل کسب و کار معمولاً به عنوان زیر مجموعه دسته بزرگتری از تجزیه و تحلیل داده‌ها که به طور خاص روی کسب و کار متمرکز است، محسوب می‌شود.)

تمایز بین قدرت‌های توصیفی BI و قدرت پیش بینی یا توصیفی تحلیل‌های کسب و کار کمی‌فراتر از محدوده زمانی است که ما در مورد آن صحبت می‌کنیم. همچنین این سوال به ذهن می‌رسد که هوش تجاری مناسب چه افرادی است. همانطور که وبلاگ Stitchdata توضیح می‌دهد، BI قصد دارد تصویری مستقیم از وضعیت فعلی به مدیران کسب و کار ارائه دهد. در حالی که پیش بینی‌ها و توصیه‌های حاصل از تحلیل کسب و کار، نیازمند تفسیر متخصصان علوم داده است، یکی از اهداف BI این است که برای کاربران نهایی نسبتاً غیر حرفه‌ای درک و حتی استفاده از داده‌ها و ایجاد گزارش‌های جدید آسان باشد.

استراتژی هوش تجاری

در گذشته، متخصصان فناوری اطلاعات، کاربران اصلی برنامه‌های BI بودند. با این حال، ابزارهای BI بصری و کاربر پسندتر به نظر می‌رسند، و تعداد زیادی از کاربران را در انواع دامنه‌های سازمانی را متقاعد می‌کنند تا از این ابزار‌ها استفاده کنند. گارتنر‌هاوسون دو نوع BI را از هم متمایز می‌کند. اولین مورد BI سنتی یا کلاسیک است که متخصصان فناوری اطلاعات از داده‌های معامله داخلی برای تهیه گزارش استفاده می‌کنند. دوم BI مدرن، که در آن کاربران کسب و کار با سیستم‌های چابک و شهودی در تعامل هستند تا سریعتر داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند. ‌هاوسون توضیح داد که سازمان‌ها معمولاً برای انواع خاصی از گزارشات، مانند گزارش‌های نظارتی یا مالی، معمولاً BI کلاسیک را انتخاب می‌کنند، جایی که صحت آن بسیار مهم است و سؤالات و مجموعه‌های داده استفاده شده استاندارد و قابل پیش بینی است. سازمان‌ها معمولاً زمانی از ابزارهای مدرن BI استفاده می‌کنند که کاربران کسب و کار نیاز به کسب بینش در تغییرات سریع پویا از قبیل رویدادهای بازاریابی دارند، که در آن به سرعت می‌توان از اخذ ۱۰۰ درصد اطلاعات مناسب استفاده کرد.

اما در حالی که هوش تجاری کامل برای تصمیم گیری‌های استراتژیک در مورد کسب و کار ضروری است، بسیاری از سازمان‌ها به لطف شیوه‌های ضعیف داده، اشتباهات تاکتیکی و موارد دیگر، برای پیاده سازی استراتژی‌های موثر BI تلاش می‌کنند.

هوش تجاری سلف سرویس

انگیزه‌ای که هر کسی قادر به کسب اطلاعات مفید از ابزارهای اطلاعاتی کسب و کار باشد، باعث ایجاد هوش تجاری در سرویس‌های شخصی شده است. دسته‌ای از ابزارهای BI با هدف کنار گذاشتن لزوم مداخله IT در تهیه گزارش‌ها ایجاد شده‌اند. ابزارهای BI سلف سرویس سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا گزارش‌های داده داخلی شرکت را با سرعت بیشتری در اختیار مدیران و سایر کارمندان غیر حرفه‌ای قرار دهند. از جمله کلید‌های موفقیت در سرویس‌های سلف سرویس BI، داشبورد هوش تجاری و UI‌ ها هستند که شامل منوهای کشویی و نقاط بصری هستند که به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به روش‌های آسان درک و تبدیل کنند. بدون شک میزان مشخصی آموزش لازم خواهد بود، اما اگر مزایای این ابزار به اندازه کافی آشکار باشد، کارکنان مشتاق به استفاده از این ابزار‌ها خواهند شد.

البته به خاطر داشته باشید که اشکالاتی در سرویس BI سلف سرویس نیز وجود دارد. با هدایت کاربران کسب و کار خود به مهندسین داده، با بی نظمی ‌در استفاده از معیارهایی که در بخش‌های مختلف که متفاوت هستند روبرو خواهید شد و به مشکل امنیتی داده برمی‌خورید . بنابراین حتی اگر شما متعهد به استفاده از هوش تجاری سلف سرویس در سازمان خود هستید، نمی‌توانید فقط یک کالا از قفسه خریداری کنید، کارمندان خود را با رابط کاربری آشنا کنید و امیدوار باشید که بهترین‌ها اتفاق می‌افتند.

نرم افزارها و سیستم‌های هوش تجاری

انواع مختلفی از ابزارها در زیر چتر هوش تجاری قرار می‌گیرند.  برخی از مهمترین دسته‌ها و ویژگی‌های این سیستم موارد زیر هستند:

_ داشبورد‌ها (Dashboards)

_ نمودارها (Visualizations)

_ گزارش‌ها (Reporting)

_ داده کاوی (Data mining)

_ ETL (استخراج- انتقال – بارگیری ابزار‌هایی که داده‌ها را از یک فروشگاه داده به دیگری وارد می‌کنند)

_ OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین)

حتما بخوانید:  مسیر شغلی در هوش تجاری

از میان این ابزارها، داشبورد و نمودارها تقریباً محبوب ترین هستند. آنها خلاصه داده‌های سریع و آسان قابل درک و فهم که در قلب گزاره ارزش BI قرار دارند، ارائه می‌دهند. یکی از بروز ترین و قوی ترین نرم افزارهای هوش تجاری که به تمامی ابزارهای ذکر شده مجهز است نرم افزار Power BI شرکت مایکروسافت است. پیشنهاد می‌کنم برای آشنایی بیشتر با این ابزار قدرتمند سری مقاله‌های ما در مورد پاور بی آی را مطالعه کرده و برای آموزش پاور بی آی نیز می‌توانید به صفحه دوره هوش تجاری با پاور بی آی مراجعه کنید.


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

دیدگاهتان را بنویسید

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

دوره آموزشی «مدیریت محصول» با مدرسانی از دیجی‌کالا و اکالا ؛ با رویکرد کاربردی و اجراییاطلاعات بیشتر و ثبت‌نام
بستن