هوش تجاری

پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها

هوش تجاری (Business Intelligence) تاثیر مثبتی بر روی افراد سازمان و همچنین عملکرد، پروژه‌ها و تصمیمات سازمان دارد. هوش تجاری برای تبدیل کردن داده به اطلاعات کاربردی برای رهبری، مدیریت و تصمیم گیری مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله قصد داریم کاربرد هوش در سازمان‌ها و نکات مربوط به پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها را مرور کنیم.

برای آشنایی بیشتر با مفهوم هوش تجاری پیشنهاد می‌کنیم مقاله “وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟” را مطالعه کنید.

سازمان‌ها چگونه از هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

سازمان‌ها و شرکت‌ها سوالات و اهدافی دارند. برای پاسخ دادن به این سوال‌ها و دنبال کردن عملکرد در مقابل رسیدن به اهداف آنها داده‌های ضروری را جمع آوری می‌کنند، آنها را تحلیل می‌کنند و در نهایت مشخص می‌کنند که کدام اقدام برای رسیدن به این اهداف نیاز است.

هوش تجاری به سازمان‌ها در تصمیم گیری بهتر با به نمایش گذاشتن داده‌های مربوط به حال و گذشته کمک می‌کند. تحلیلگران می‌توانند BI را برای ارائه معیارهای عملکرد و بنچ مارک‌های رقیب به کار گیرند تا سازمان‌ها را به حرکت کاراتر هدایت کنند. تحلیلگران همچنین می‌توانند به راحتی روند بازار را شناسایی کنند تا فروش یا درآمد را افزایش دهند.

راه‌های مختلفی وجود دارد که هوش تجاری با آنها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمنداته‌تر و بر اساس واقعیت بگیرند:

  • تحلیل رفتار مشتری، الگوهای خرید و روندهای فروش
  • اندازه گیری، تحت نظر داشتن و پیش بینی کردن عملکرد فروش و مالی
  • برنامه ریزی بودجه، مالی و پیش بینی کردن
  • دنبال کردن وضعیت کمپین‌های بازاریابی
  • بهینه کردن فرایندها و عملکردهای عملیاتی
  • بهبود کارایی تحویل و زنجیره تامین
  • تحلیل داده‌های وب و بازارهای اینترنتی
  • مدیریت امور مشتریان
  • تحلیل ریسک
  • مقایسه داده‌ها با رقبا

مزایای سازمانی پیاده سازی هوش تجاری

  1. پاسخ های سریع به سوالات کسب و کاری
  2. هم راستا بودن اقدامات با استراتژی
  3. کاهش زمان صرف شده برای وارد کردن و تحلیل کردن داده
  4. بدست اوردن بینش عمیق مشتری در زمان مناسب
  5. داده‌های بنچ مارک (Benchmark) در برابر داده‌های رقبا و داده‌های گذشته برای پیشرفت مداوم
  6. شناسایی و تحلیل مناطقی که نیاز به کاهش هزینه و یا تخصیص بودجه دارند
  7. افزایش بهره وری داخلی با صرف کردن وقت بر روی مواردی که اهمیت دارد
  8. پیش بینی کردن موفقیت‌ها
  9. بهینه سازی فرایندها

چگونه باید متوجه شویم که زمان مناسب برای پیاده سازی هوش تجاری در سازمان ما رسیده است؟

همه سازمان ها از پیاده سازی هوش تجاری منتفع خواهند شد، اما در اینجا شاخص‌های واضحی وجود دارد که باید برای کسب و کار خود به یک فناوری هوش تجاری توجه کنید:

  • نیاز به ادغام داده‌ها از چندین برنامه تجاری یا منابع داده
  • عدم شفافیت در عملیات شرکت ، رویدادها ، اخبار ، امور مالی و بخش‌های دیگر شرکت
  • نیاز به دسترسی سریع و کارآمد به داده‌های مربوط به مشاغل
  • افزایش حجم کاربرانی که به اطلاعات نیاز دارند و به آنها دسترسی دارند و بیشتر کاربران نهایی که به قابلیت‌های تحلیلی نیاز دارند
  • رشد سریع شرکت یا ادغام شدن شرکت با کسب و کاری دیگر
  • معرفی محصولات جدید
  • ارتقاء در محیط IT

هوش تجاری به معنای توانمندسازی افردا سازمانتان به اندازه خود سازمانتان است. شرکت‌ها دریافته‌اند که اجازه دادن به کارمندان به دسترسی و تحت نظر داشتن داده‎های تحلیلی و عملیاتی، با نظارت بر فعالیت‌هایی که در زمان حال انجام می‌شود در کنار برنامه کاری ، منجر به کارهای کارآمد و رسیدن به اهداف می‌شود. قدرت BI به تیم‌های شما این فرصت را می‌دهد تا داستان‌های داده خود را برای نمایش سریعتر و هوشمندانه‌تر نقل کنند و در محیطی شفاف تر و بازتر فعالیت کنند.

چه نوع سازمان‌هایی از هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

هر نوع سازمانی می‌تواند از هوش تجاری استفاده ‌کند! هوش تجاری برای هر نوع سازمانی با هر اندازه‌ای مفید است، از سازمان کوچک گرفته تا بزرگ، از شرکت غذایی گرفته تا نرم افزاری.

” خرده فروشی وال مارت از مقادیر زیادی از داده‌ها و تجزیه و تحلیل دسته‌ها برای تسلط بر این صنعت استفاده می‌کند. شرکت Harrah’s اساس رقابت در بازی را از ساخت مگا کازینو گرفته تا تجزیه و تحلیل پیرامون وفاداری و خدمات به مشتری تغییر داده است. آمازون و یاهو فقط سایت‌های تجارت الکترونیکی نیستند. آنها بسیار تحلیلی هستند و از رویکرد “تست و یادگیری” برای تغییرات کسب و کار پیروی می‌کنند. شرکت Capital One بیش از ۳۰،۰۰۰ آزمایش در سال برای شناسایی مشتریان مطلوب و پیشنهادات کارت اعتباری قیمت انجام می‌دهد. ” (تعاریف و راه حل های اطلاعاتی تجاری ، Ryan Mulcahy)

همانطور که این مثال‌ها نشان می‌دهند ، همه کسب و کارها می‌توانند به لحاظ رضایت مشتری از هوش تجاری چه بیرونی و چه داخلی سود ببرند. BI ارتباطات داخلی را از طریق ساده سازی همکاری و به اشتراک گذاری بهبود می‌بخشد به دنبال آن اهداف تجاری و عملکرد نیز به خوبی هم راستا می‌شوند.

نقش هوش تجاری در آینده

هوش تجاری پیوسته متناسب با نیازهای کسب و کارها و تکنولوژی در حال تحول است، پلتفورم‌های هوش تجاری نیز هر ماه روندهای موجود را شناسایی می‌کنند تا کاربران خود را با آپدیت‌هایی که در این نرم افزار انجام می‌دهند به روز نگه دارند. همچنین در نظر داشته باشید که هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و ماشین لرنینگ (Machine Learning) به رشد خود ادامه می‌دهد و کسب و کارها می‌توانند بینشی که از AI به دست می اورند را با استراتژی گسترده‌تر BI یکپارچه کنند. هر چه شرکت‌ها تلاش کنند بیشتر داده محور باشند، تلاش‌ها برای به اشتراک گذاری داده و همکاری‌ها افزایش پیدا خواهد کرد. به تصویر کشیدن داده‌ها نیز برای کارکردن با تیم‌ها و دپارتمان‌های دیگر مهم‌تر خواهد شد.

این مقاله تنها مقدمه‌ای به کاربردهای پیاده سازی هوش تجاری در سازمان بود. هوش تجاری امکان تحت نظر داشتن فروش لحظه‌ای را ارائه می‌دهد، به کاربران این امکان را می‌دهد تا بینشی نسبت به رفتار مشتری، پیش بینی فروش و موارد بیشتر را کشف کند. صنابع مختلفی مانند بیمه،خرده فروشی، نفت و گاز هوش تجاری را در خود پیاده سازی کرده‌اند و هر سال صنایع جدید تری نیز به این تعداد می‌پیوندند. پلتفورم‌های هوش تجاری نیز به تکنولوژی‌های جدید و نیازهای کاربران خود را تطبیق می‌دهند. نرم افزار پاور بی آی یکی از قدرتمندترین پلتفورم‌های این حوزه است که در مقاله ” راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)” می‌توانید به طور کامل با این ابزار به روز شرکت مایکروسافت آشنا شوید.


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. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  48. یادگیری ماشین چیست؟
  49. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  50. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  51. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  52. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  53. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  54. انبار داده چیست؟
  55. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  56. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  57. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  58. مدل‌سازی داده چیست؟
  59. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  60. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  61. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  62. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  63. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  64. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  65. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  66. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
حتما بخوانید:  انبار داده چیست؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن