هوش تجاری

وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟

تعاریف متعددی از هوش تجاری تاکنون ارائه شده اما درک مشترک و دقیقی از آن وجود ندارد

هوش تجاری، هوش کار و کسب، هوشمندی کار و کسب، و مانند این‌ها که به عنوان ترجمه‌ای از Business Intelligence مطرح شده‌اند جزو مفاهیم و مباحث پرکاربرد این روزها هستند؛ اما سخت بتوان درک مشترکی برای شروع مباحث هوش تجاری را به عنوان پیش‌فرض در نظر گرفت. بنابراین نیاز است که یک بار آن را تعریف کنیم.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری عبارت و اصطلاحی است که به معنی جمعی از فرایندها، ابزارها و فناوری‌هایی است که به افزایش سودآوری از طریق بهبود بهره‌وری، فروش و خدمت‌رسانی یک سازمان کمک می‌کنند.

با کمک متدهای BI، داده‌های سازمان می‌تواند به شکل بهتری سازمان‌دهی و تحلیل شود و تبدیل به دانش مفیدی شود که از اطلاعات مستخرج شده و منجر به یک فعالیت مفید در کاروکسب شود.

پس براساس آنچه که گفته شد می‌توانیم این تعریف را به صورت عینی‌تر و ملموس‌تر ارائه کنیم:

هوش تجاری با تبدیل داده خام جمع‌آوری‌شده به اطلاعات هوشمندانه از طریق تحلیل و تنظیم داده براساس ارتباطات میان آن‌ها سروکار دارد.

پس از این طریق اهمیت هوش تجاری هم مشخص می‌شود. داده خام یک سازمان دارایی مهمی است که بسیاری از سوالات اساسی سازمان را با تحلیل آن می‌توان پاسخ داد. با هوش تجاری می‌توان روندها را استخراج کرد، رابطه میان داده‌های مختلف برقرار کرد و از آن بهره برد.

دامنه سوالاتی که با هوش تجاری می‌توان به آن پاسخ داد فراوان هستند و در ادامه صرفا مثال‌هایی را مطرح می‌کنیم:

  • سود خالص فروش یک محصول خاص در سال گذشته چقدر بوده؟
  • فاکتورهای اساسی عملکرد فروش سازمان کدامند؟
  • چقدر فروش برای سال آتی پیش‌بینی می‌توان کرد؟
  • رضایت مشتریان چقدر است؟

با کمک یک سیستم هوش تجاری، سازمان می‌توان عملکرد کاروکسب خود را بهبود داده و در رقابت پیش بیافتد. ضمن آن که شناخت ترجیحات مصرف‌کننده، تاثیرات جغرافیایی، قیمت‌گذاری و بهبود کارایی کاروکسب از جمله دیگر راه‌هایی هستند که هوش تجاری کمک 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. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. مسیر شغلی در هوش تجاری
  38. مهندسی داده چیست؟
  39. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  40. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  41. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  42. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  43. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  44. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  45. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  46. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  47. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  48. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  49. یادگیری ماشین چیست؟
  50. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  51. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  52. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  53. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  54. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  55. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  56. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  57. انبار داده چیست؟
  58. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  59. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  60. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  61. مدل‌سازی داده چیست؟
  62. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  63. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  64. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  65. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  67. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  68. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  69. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  70. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

از طريق
کاروکسب
برچسب ها

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

جشنواره عید تا عید: ۲۰٪ تخفیف ویژه تمامی دوره‌ها با کد تخفیف ghadir فقط تا ۸ مرداد!برنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن