BPM Course
هوش تجاری

کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف

یکی از عواملی که باعث می‌شود هوش تجاری میان مدیران و صاحبان کسب و کارها از اهمیت بالایی برخوردار باشد، تحلیلگرا بودن نرم افزارهای مرتبط با آن است؛ این مورد یکی از کاربردهای هوش تجاری (Business Intelligence) است که آن را “تحلیل و گزارش دهی دقیق و جامع” می‌نامیم. پیاده‌سازی هوش تجاری فاصله ایجاد شده میان مدیران میانی و مدیران ارشد، از لحاظ ارتباط‌های ایجاد شده اطلاعاتی را از بین می‌برد و مدیران در هر سطحی که باشند در لحظه تمام داده‌هایی که به آنها نیاز دارند را با کیفیت بالا در اختیار خواهند داشت.

سازمان‌های مختلف در زمینه‌های کاری متفاوت با مشکلات فراوانی هنگام استفاده از داده‌های موجود در سیستم‌ها مواجه می‌شوند. در این بین بکارگیری هوش تجاری، موجب بهتر شدن شرایط جمع آوری داده‌ها و تحلیل و بررسی آنها می‌شود. همانطور که گفتیم سازمان‌ها در استفاده از داده‌ها با چالش‌های مختلفی روبرو می‌شوند که در ادامه برخی از آنها را به شما معرفی می‌کنیم:

  • بیشتر مواقع گزارش‌ها در منابع مختلفی قرار دارند که یکپارچه نمودن آنها کار بسیار زمان‍بری است.
  • بدلیل ساختار نرم افزارهای عملیاتی، ساختن گزارشات حجیم از اطلاعات بسیار وقت‌گیر بوده و کند پیش می‌رود.
  • اکثر گزارش‌های ایجاد شده از برنامه‌ها، ساده، بدون جزئیات و نشان‌دهنده کار انجام شده در سیستم هستند؛ در نتیجه نمی‌توان بوسیله آنها گزارشات تحلیلی و عمقی ساخت.

در عصری که زمان، کلید اصلی و نجات دهنده کسب و کارها است، شرکت‌ها و سازمان‌ها به استفاده از ابزارهای جمع آوری اطلاعات و هوش تجاری روی آورده‌اند. کاربردهای هوش تجاری به شما کمک می‌کند در زمانی کم، بیشترین بازدهی را داشته باشید!

کارشناسان و تحلیلگران می‌توانند با استفاده از کاربردهای هوش تجاری، فعالیت خود را بهبود بخشند و نتایج بهتری دریافت کنند. در ادامه به کاربردهای متنوع، در زمینه هوش تجاری می‌پردازیم؛ پس لطفا تا انتهای مقاله با ما همراه باشید.

کاربردهای هوش تجاری در صنعت بیمه

امروزه راهکارهای محصولگرای شرکت‌های بیمه، دیگر کاربردی ندارند و مشتریان انتظارات متفاوت و متنوعی را از شرکت‌های بیمه دارند. در ضمن طی سال‌های اخیر و با ورود شرکت‌های بیمه خصوصی و موسسات ارائه دهنده خدمات مالی، بازار از شرایط انحصاری خود خارج شده و رقابت تنگاتنگی بین شرکت‌های بیمه، برای جذب مشتری و ارائه خدمات متنوع ایجاد شده است.

شرکت‌های بیمه، داده‌های حجیم و متنوعی را از جمله داده‌های بیمه گزاران، بیمه نامه‌ها و خسارات را در بانک‌های اطلاعاتی خود که شامل بیمه‌های عمر، اتومبیل، درمان، مسولیت، معلم و … ذخیره و نگه داری می‌کنند.

در این بین مشکل بزرگ در شکل کابوس، برای تیم IT ایجاد می‌شود که بدون استفاده از هوش تجاری (BI) ، فرآیند بازیابی و جمع آوری داده‌ها و انتقال آنها به نرم افزارهای اطلاعاتی، بسیار وقت گیر و کند پیش می‌رود. از این رو پیاده سازی هوش تجاری نقش بسیار مهمی ‌را در همه شاخه‌های صنعت بیمه ایفا می‌کنند تا مدیران این صنعت بتوانند با تحلیل داده‌های حجیم ذینفعان بهترین مدل بیمه را ارائه دهند.

برخی از کاربردهای موثر هوش تجاری در صنعت بیمه عبارتند از:

  1. با استفاده از تکنیک‌های هوش تجاری، مدیریت شعب و نمایندگی‌ها به بهترین نحو انجام می‌شود.
  2. هوش تجاری در شناسایی مشتریان بالقوه برای فعالیت‌های بازاریابی بیمه‌ای بسیار مفید است.
  3. تحلیل سودآوری و کارایی محصولات با دقت بالا انجام خواهد شد.
  4. تحلیل و بررسی دقیق طرح‌های مختلف بیمه و کنترل سود و زیان هر کدام، با استفاده از هوش تجاری انجام خواهد شد.
  5. کنترل و مدیریت ریسک‌ها با استفاده از BI ، با دقت بالایی انجام خواهد شد و فرصت‌های عالی موجود در بخش‌های ویژه بازار را تعیین می‌نماید. در نتیجه، بخش‌های مختلف بازار را که می‌توانند به یکدیگر مربوط باشند را پیدا خواهد کرد.
  6. کنترل و مدیریت ادعاهای دروغین خسارت و شناسایی فریب کاری‌ها، به بهترین شکل ممکن انجام خواهد شد.
  7. با استفاده از سیستم‌های هوش تجاری، محدودیت‌های ذاتی انسان در عدم توانایی پاکسازی حجم زیادی از داده‌ها از بین خواهد رفت و در نتیجه احتمال تصمیم‌های مخرب و با ریسک بالا کاهش خواهد یافت.

کاربردهای هوش تجاری در صنعت بانکداری

امروزه بانک‌هایی که به عنوان موسسات مالی بسیار بزرگ شناخته می‌شوند، به دنبال راه‌هایی برای مدیریت موثر مشتریان در سطح شعب‌های خود هستند و این مورد را عامل حیاتی برای موفقیت می‌دانند.

همچنین برنامه‌ریزی برای جذب سپرده از مشتریان و کسب و کارهای تازه نفس، بودجه لازم برای اعطای تسهیلات، که باعث موفقیت برای بانک می‌شود را به همراه دارد. از این رو جذب مشتریان مناسب، ارائه خدمات متنوع به آنها و حفظ و نگهداری مشتریان در یک رابطه سودآور، برای بانک ممکن می‌شود.

تحلیل و بررسی رابطه‌های سود آور و بسیاری از فرآیند‌های دیگر در بانک‌ها به وسیله هوش تجاری، به سادگی قابل انجام است. در ادامه مطلب چند مورد از کاربردهای موثر هوش تجاری در صنعت بانکداری را بررسی می‌کنیم:

  1. یکی از کاربردهای سیستم‌های هوش تجاری در بانک‌ها، مدیریت اعتبار (Credit Management ) است. سیستم‌های هوش تجاری به کار رفته در بانک‌ها، بر اساس رتبه و نوع مشتری، الگوهایی را که به مشکلات اعتباری ختم می‌شوند را پیدا می‌کنند و از این طریق به مشتریان، جهت پیشگیری از مشکلات اعتباری و مدیریت اعتبار باقی مانده، خبر می‌دهند. همچنین BI اسناد اعتباری بانک‌ها را آنالیز و بررسی می‌نماید و جلوی ضررهای پیش رو را خواهد گرفت.
  2. سیستم‌های هوش تجاری، روند ارائه خدمات به مشتریان را بهبود می‌بخشد. همچنین با ارائه پیشنهاد‌های فروش بیشتر به مشتریان فعلی (Cross Selling) به مشتریان و پشتیبانی موثر در طی این فرآیند‌ها، وفاداری مشتریان را افزایش خواهد داد.
  3. با استفاده از هوش تجاری، شعب مختلف به دقت، تحلیل و رتبه‌بندی خواهند شد و سود و ضرر‌های احتمالی را بررسی خواهیم کرد.
  4. محاسبه درآمد و زیان وام‌ها، بر اساس سطح و میزان اعتبار حساب‌ها با استفاده از سیستم‌های هوش تجاری انجام می‌شود.
  5. مشتریان براساس مقدار سود دهی، طبقه‌بندی و شناسایی خواهند شد.
  6. تحلیل ریزش مشتریان با استفاده از BI امکان پذیر است.
  7. سیستم‌های هوش تجاری، فروش را برای مشتریان پرسود افزایش می‌دهند و در مقابل، هزینه‌ها برای مشتریان کم سود کاهش پیدا خواهند کرد.
  8. شناسایی رفتار معاملات و الگوهای پرداخت با BI امکان پذیر است.
  9. بارهای ترافیکی سنگین از روی سیستم‌های اطلاعات بانک، حذف می‌شوند.
  10. پیگیری سوء استفاده‌های مالی و ردیابی نشانه‌های کلاهبرداری، تقلب، پولشویی و … از طریق سیستم‌های هوش تجاری امکان پذیر است.

با بکارگیری سیستم‌های هوش تجاری در بانک‌ها و بهره‌گیری از کاربردهای آن، فضای رقابتی زیادی در بانک‌ها برای پیشرفت، ایجاد شده است. همچنین بستر مناسب برای سرمایه‌گذاری و اعتماد به بانک‌ها، با استفاده از کاربرد‌های سیستم هوش تجاری، ایجاد شده است.

کاربردهای هوش تجاری در شرکت‌های خدماتی

درادامه کاربردهای هوش تجاری باید گفت امروزه شرکت‌های خدماتی مثل: انواع بیمارستان‌ها، مراکز درمانی، مراکز ورزشی، مراکز آرایشی و بهداشتی و … برای تحلیل و بررسی عوامل مختلف، از سیستم‌های هوش تجاری استفاده می‌کنند.

در ادامه به معرفی برخی از کاربردهای مفید هوش تجاری در شرکت‌های خدماتی می‌پردازیم:

  1. بدست آوردن دیدگاه مناسب و آشنا شدن با انتظارات مشتریان، که در نهایت باعث پیشرفت در نحوه خدمت رسانی به مشتریان خواهند شد.
  2. تحلیل نوع خدمات از لحاظ موقعیت‌های بکار رفته، زمان صرف شده، هزینه‌های انجام شده و سود و زیان‌ها با استفاده از هوش تجاری امکان پذیر است.
  3. تحلیل ارزش‌های بدست آمده و سود و زیان‌ها تا پایان مدت حیات پروژه، با استفاده از BI انجام می‌شود.
  4. می‌توان همزمان با پیشرفت پروژه، به پیش‌بینی شرایط منابع موجود پرداخت.
  5. با بکار بردن سیستم هوش تجاری، هماهنگ نمودن شرایط پروژه‌ها با اهداف سازمانی ممکن خواهد شد.

با استفاده از هوش تجاری، بهترین تصمیم را برای ارائه خدمات به مشتریان در نظر بگیرید و مسیر تبدیل شدن آنها به مشتریان دائمی ‌را طی کنید.

کاربردهای هوش تجاری در شرکت‌های سرمایه گذاری

در بازار حال حاضر، استفاده از هوش تجاری، یکی از مهمترین عوامل موفقیت کارگزاری‌ها و انواع شرکت‌های بورس است. در ادامه به برخی از عوامل کاربردی سیستم‌های هوش تجاری که در شرکت‌های سرمایه گذاری بکار گرفته می‌شوند می‌پردازیم:

کاربرد هوش تجاری در سرمایه گذاری

  1. بدست آوردن دیدگاه اقتصادی و مناسب نسبت به سرمایه گذاری‌های انجام شده و پیش بینی سود و زیان منابع مالی اختصاص داده شده به آنها با سیستم‌های هوش تجاری، به بهترین نحو انجام می‌شوند.
  2. بررسی و تحلیل شرایط هر یک از سرمایه گذاری‌های انجام شده به صورت جداگانه با BI امکان پذیر است.
  3. با جمع آوری گزارشات بدست آمده، کنترل و مدیریت اهداف و یا تعیین اهداف جدید، به بهترین نحو انجام می‌پذیرد.
  4. هماهنگ کردن شرایط سرمایه گذاری با بررسی اهداف سازمانی امکان پذیر می‌شود.
  5. تصمیم گیری برای انجام سرمایه گذاری‌های جدید بر مبنای تحلیل‌های بدست آمده با استفاده از نرم افزارهای هوش تجاری، انجام می‌شود.

کاربردهای هوش تجاری در حوزه مخابرات

در حال حاضر سیستم‌های نرم افزاری متنوع، در بخش‌های مختلف صنعت مخابرات در حال فعالیت هستند. در ادامه ۲ مورد از کاربردهای هوش تجاری در حوزه مخابرات را بررسی می‌کنیم:

  1. با استفاده از سیستم‌های هوش تجاری می‌توان، مشخصات محصولات پرسود و لیست مشتریان سودآور را تعیین نمود. همچنین با استفاده از نرم افزارهای هوش تجاری می‌توان مشخصات مشتریان را با جزئیات کامل تهیه نموده و در زمان‌های مورد نیاز استفاده کرد.
  2. هوش تجاری با استفاده از قدرت بالا، ابزارهای مفید و متدولوژی‌های کارآمد می‌تواند محصولاتی که در آینده تقاضای زیادی خواهند داشت را پیش‌بینی نماید و در نتیجه به بقای مشتریان کمک خواهد کرد.

جمع بندی

راهکارهای هوش تجاری، مدیران سازمان‌ها و صنایع مختلف را قادر می‌سازد تا با استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و تحلیل دقیق آنها، از وضعیت سازمان در جنبه‌های گوناگون آگاهی پیدا کرده و فرصت‌ها و تهدیدهای ایجاد شده در کسب و کار را شناسایی کنند و در نهایت با تجزیه و تحلیل آنها کسب و کار خود را بهبود بخشند.

حتما بخوانید:  مهندسی داده چیست؟

جمع آوری این دادها با استفاده از نرم افزارها و ابزارهای قدرتمند هوش تجاری امکان پذیر خواهد شد و کابوس جمع آوری داده‌ها از بانک‌های اطلاعاتی را از شما دور می‌کند. یکی از نرم افزارهای قدرتمند در این حوزه نرم افزار پاور بی آی (Power BI) هست.

بهتر است به این نکته هم توجه داشته باشیم که اگر می‌خواهیم از سیستم‌های هوش تجاری بیشترین بهره را ببریم، ابتدا باید بدانیم نیازهای سازمان چیست؟

مثلا برای کاهش هزینه‌های تولید، صرفه جویی در زمان و افزایش بهره وری باید اطلاعات لازم از این دو مبحث را داشته باشیم. پس از اینکه اطلاعات لازم را جمع آوری کردیم باید سوال دیگری از خود بپرسیم؛ مثلا: چه تصمیماتی را اتخاذ کنیم تا هزینه‌ها به حداقل و بهره‌وری و سودهی به حداکثر میزان خود برسند؟

در نهایت با اتخاذ بهترین و مناسب‌ترین تصمیم، میتوانیم هزینه‌ها را به کمترین حد خود برسانیم. در همین راستا سیستم‌های هوش تجاری به طور گسترده در صنایع و سازمان‌های مختلف، برای تصمیم‌گیری و تحلیل، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این مورد باعث می‌شود سازمان‌ها با آگاهی بیشتری تصمیم گیری کرده و با درک بهتر فرصت‌ها و یا تبدیل تهدید‌ها به موقعیت مناسب، از رقبای خود پیشی بگیرند.

در پایان می‌توان گفت مهمترین نتیجه‌ای که با هوش تجاری میت‌وانید بدست آورید، کسب اطلاعات عملی مفید، از تحلیل و بررسی اطلاعات و داده‌هایی است که مسیر پیشرفت شما را به سمت موفقیت هدف گذاری می‌کند.


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 *

فرصت ویژه: ۱۵٪ تخفیف دوره‌ها و پکیج‌های آموزشی با کد تخفیف nowruz1403 فقط تا ۱۵ فروردین!برنامه دوره‌ها را ببینید
بستن