مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری

برای توضیح تکنیک‌های هوش تجاری (Business Intelligence) باید گفت، داده‌ها، دیتابیس، اطلاعات و … چیزهایی هستند که این روزها بسیار می‌شنویم. همچنین داده کاوی، کارشناسان داده و موارد مشابه عباراتی هستند که روزانه در گوگل توسط افراد زیادی جستجو می‌شوند و کاربران بسیاری مشتاق یادگیری آن‌ها هستند.

رهبران و مدیران کسب و کارهای امروز، در هر صنعتی که مشغول باشند، به خوبی می‌دانند که برای موفقیت و پیشرفت کسب و کارشان، باید چگونگی استفاده از داده‌ها و جمع‌آوری آنها را به خوبی آموخته باشند. در این بین، هوش تجاری بهترین راه برای یادگیری و شروع کار با داده‌ها است و یادگیری آن در دنیای امروز، تقریبا ضروری و غیرقابل انکار است. مدیران صنعت‌ها می‌توانند با یادگیری تکنیک‌های هوش تجاری و بکارگیری آنها، موفقیت و کارآمدی کسب و کارشان را تا درصد بالایی افزایش دهند.

تکنیک‌های هوش تجاری، مبحثی بسیار مهم در BI است که با یادگیری آنها می‌توانید بدانید که آیا وضعیت کلی سازمان و یا شرکت شما خوب است؟ در مسیر درستی در حال حرکت است؟ کدام بخش عملیات بیشترین بازدهی را دارد؟ و یا کدام بخش مشکل خاصی دارد؟ همچنین جالب است بدانید که تمام ابزارها و نرم افزارهای BI ، بر مبنای تکنیک‌های هوش تجاری، طراحی و تولید می‌شوند. در مراحل مختلف هوش تجاری، با توجه به فرایندی که در حال انجام شدن است، از تکنیک‌های هوش تجاری مختلفی استفاده می‌شود. و در نهایت با استفاده از ابزارهای تولید شده بر مبنای تکنیک‌های هوش تجاری، می‌توان داده‌ها را جمع آوری و تحلیل نمود. در ادامه مقاله به معرفی تکنیک‌های هوش تجاری می‌پردازیم، پس لطفا با ما همراه باشید.

OLAP یکی از تکنیک‌های هوش تجاری است

پردازش تحلیلی برخط یا OLAP از عبارت Online Analytical Process با سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط، ساخته شده است. سرویس‌هایی که از پایگاه داده‌های تحلیلی برای پاسخگویی سریع به پرسش‌های تحلیلی و جستجوی‌های چند بعدی کاربران استفاده می‌کنند، پردازش تحلیلی برخط (OLAP) نامیده می‌شوند.

سرویس‌های OLAP یکی از مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری است که مباحث پایگاه داده‌های مرتبط با یکدیگر، سیستم گزارشات و داده کاوی را در خود جای داده است. با استفاده از سیستم‌های OLAP تصمیم گیری بسیار ساده و آسان خواهد شد و دلیل آن، قابلیت هدایت تحلیل‌ها و بررسی‌ها بدون نیاز به یک زبان پرس و جوی واحد و یا فهم ساختارهای چند لایه و زیرین بانک‌های اطلاعاتی است.

سریع‌تر شدن تصمیم گیری‌ها در سیستم‌های OLAP، از این جهت است که مجموع داده‌ها برای جستجوها و پرسش‌های متداول، از پیش محاسبه و آماده شده است که به آن در اصطلاح علمی، Pre-Aggregate می‌گویند. بنابراین زمان محاسبه داده‌ها کاهش یافته و پاسخگویی به جستجوها و پرسش‌های پیچیده تحلیلی به بیشترین سرعت خود خواهد رسید. سیستم‌های OLAP انواع مختلفی دارند که یادگیری آنها خالی از لطف نیست؛ در ادامه به معرفی چند نمونه از انواع OLAP می‌پردازیم:

۱- ROLAP

یکی از انواع OLAP، با ROLAP شناخته می‌شود. این عبارت مخفف Relational OLAP است و به OLAP رابط‌های شناخته می‌شود. ROLAP از پایگاه داده‌های رابطه‌ای (دیتابیس‌های SQL) استفاده می‌کند.

همچنین از مزیت‌های کاربردی این نوع OLAP، پایین بودن زمان انتقال نسبت به دیگر سیستم‌ها است. در ROLAP اطلاعات جمع آوری شده از داده‌ها به صورت رابطه‌ای کنار یکدیگر ذخیره می‌شوند و این امر باعث می‌شود سرعت انتقال نزدیک در رابطه‌ها به پایین‌ترین حد ممکن برسد.

از معایب این سیستم که موجب می‌شود نسبت به رقبای خود در سطح پایین‌تری قرار بگیرد، کارایی پایین آن در پاسخگویی است. در این سیستم زمان پاسخ به جستجوهای پیچیده کاربران، طولانی و خسته کننده است و دلیل آن را می‌توان، نبود تکنیک‌های ذخیره سازی چند بعدی دانست.

۲- MOLAP

این سیستم مخفف عبارت Multidimensional OLAP است و به آن OLAP چند بعدی می‌گویند. این سیستم ذخیره‌سازی بیشترین کاربرد را برای ذخیره اطلاعات دارد.

در این سیستم داده‌ها وارد شده به مکعب زمانی بروز می‌شوند که مکعب اجرا شود. این مورد ضعف سیستم MOLAP را نشان می‌دهد و موجب تاخیر و کندی زیادی در انتقال داده‌ها خواهد شد.

۳- HOLAP

یکی دیگر از سیستم‌های متنوع OLAP، با نام HOLAP شناخته می‌شود. HOLAP مخفف عبارت Hybrid OLAP است و به آن OLAP ترکیبی می‌گویند.

این سیستم ذخیره سازی حالتی مابین دو سیستم قبلی است! روند کار به این صورت است که ذخیره اطلاعات با روش ROLAP انجام می‌شود و از طرف دیگر محاسبات از قبل توسط MOLAP انجام می‌شوند.

ذخیره اطلاعات با ROLAP موجب می‌شود زمان انتقالات به نزدیکی صفر برسد، و استفاده از MOLAP باعث افزایش کارایی و سرعت خواهد شد.

با این سیستم ذخیره‌سازی فرایند انتقال داده‌ها به مکعب تا حد بسیار زیادی پایین خواهد آمد. همچنین سرعت اجرای کوئری‌های کاربران را تا حد زیادی کاهش می‌دهد و زمان آن بین ROLAP و MOLAP قرار می‌گیرد.

۴- WOLAP

یکی دیگر از سیستم‌هایی که بر مبنای OLAP تشکیل شده است، WOLAP نامیده می‌شود. این سیستم در دسته OLAP‌هایی که بر روی وب قابل دسترسی باشند، قرار می‌گیرند.

۵- MOLAP (با شماره ۳ ارتباطی ندارد!)

آخرین سیستمی‌که بر مبنای OLAP‌ها تولید شده است، MOLAO است. MOLAP مخفف عبارت Mobile OLAP است و OLAP‌هایی که روی گوشی‌های هوشمند قابل اجرا و دسترسی باشند، در این گروه قرار می‌گیرند.

OLTP در لیست تکنیک‌های هوش تجاری است

OLTP یکی دیگر از تکنیک‌های هوش تجاری است که اسمش همراه با OLAP زیاد شنیده می‌شود. به سیستم‌های تولید ماشینی که کار اصلی آنها جمع آوری داده‌ها و مصرف کردن آنها است، OLTP می‌گویند.

سیستم‌های OLTP کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد که برای مثال می‌توان به: سیستم‌های رزرو، دستگاه‌های خرید و فروش، مدیریت موجودی‌های انبار، کنترل سهام و … اشاره کرد.

سیستم‌های OLTP به دو نوع مختلف دسته بندی می‌شوند که عبارتند از:

• نوع عادی یا Light

کاربرانی که این نوع از سیستم OLTP را انتخاب می‌کنند، توانایی به اجرا گذاشتن فعالیت‌های خود را در بانک اطلاعاتی بدست می‌آورند.

• نوع قوی‌تر یا Heavy

کاربرانی که نوع قوی‌تر OLTP را انتخاب می‌کنند، قادرند از TP Monitor برای به نتیجه رساندن دستورات و هدف‌های خود استفاده کنند.

DW از تکنیک‌های دیگر هوش تجاری است

DW مخفف عبارت Data WareHouse است و یکی از تکنیک‌های هوش تجاری محسوب می‌شود. انبار داده (پایگاه داده تحلیلی) و یا به اختصار DW به گروهی از داده‌ها گفته می‌شود که از منابع اطلاعاتی مختلف و ناهمگن در یک ناحیه گسترده زمانی، بدست می‌آیند. از این داده‌ها برای پشتیبانی از سیستم‌های کمک کننده در تصمیم (DSS)، استفاده می‌شود.

DW از پایگاه داده‌های امور مختلف و منابع داده‌ای گسترده، که از ارگان‌ها و سازمان‌های مختلف جمع آوری شده‌اند، تهیه می‌شود.

پایگاه داده‌های تحلیلی یا DW محیط مناسبی فراهم می‌کنند، تا داده‌ها برای پاسخگویی به پرسش‌های تحلیلی پیچیده، دسته‌بندی و آماده شوند. در نهایت ذخیره شده و به کاربران ارائه می‌شود و به آنها در تصمیم گیری موثر، کمک می‌کنند.

پایگاه داده‌های تحلیلی، داده‌هایی را جمع‌آوری می‌کنند که برای انجام تصمیم گیری‌ها و تحلیل‌های پیچیده، موثر باشند و روند کار را سریع‌تر کنند.

DM در لیست تکنیک‌های هوش تجاری است

DM مخفف عبارت Data Mining و به معنای داده کاوی است. شاید بتوان داده کاوی را یکی از مهم ترین تکنیک‌های هوش تجاری دانست که معرفی شده است.

داده کاوی به فرآیند تحلیل نیمه اتوماتیک پایگاه داده‌های حجیم، جهت پیدا کردن الگوهای ویژه، گفته می‌شود. از جهاتی هوش مصنوعی و داده کاوی شبیه به یکدیگر هستند؛ برای مثال کشف دانش در هوش مصنوعی و یا تحلیل آماری، تا حدودی با داده کاوی که به دنبال یافتن قوانین و الگوها است، شباهت دارد.

داده کاوی با یادگیری زبان ماشین و یا آمار و ارقام، متفاوت است، بلکه داده کاوی به دنبال کشف دانش و نکات مختلف در پایگاه داده‌ها است. از DW در سیستم‌های تصمیم یار بسیار استفاده می‌شود تا به مدیران در تصمیم گیری صحیح کمک کند. همانطور که پیش از این گفتیم، داده کاوی، عملیات پیدا کردن اطلاعات و دانش‌های موجود در پایگاه داده‌ها و انبارهای اطلاعاتی، است.

فرآیند طی شده توسط سیستم داده کاوی شامل مراحل مختلفی است که در ادامه به آنها پرداخته ایم:

• پاک سازی داده‌ها (Data Cleaning)، مرحله آغازین فرایند داده کاوی است
• یکپارچه سازی داده‌ها
• انتخاب کردن داده‌های مناسب
• تبدیل کردن داده‌ها
• کاوش و جستجو در داده‌ها
• بررسی و تحلیل الگوها
• نشان دادن علوم جمع آوری شده

KMS در لیست تکنیک‌های هوش تجاری است

مدیریت دانش یا KMS یکی دیگر از تکنیک‌های هوش تجاری است که در علوم مدیریتی نقش بسیار مهمی ‌ایفا می‌کند. KMS مخفف عبارت Knowledge Management System و به معنی مدیریت دانش است. سازمان‌ها و شرکت‌ها امروزه بکار بردن تکنولوژی و علوم روز را در محیط‌های کسب و کار خود، یک امر اجتناب‌ناپذیر می‌دانند. چنین شرکت‌ها و سازمان‌هایی که برای موفقیت در کسب و کار، در حال استفاده کردن از علم روز می‌باشند، نیازمند استفاده از سبک جدیدی از سیستم‌های مدیریت، بنام مدیریت دانش یا KMS، هستند.

مدیریت دانش فرآیند سیستمی ‌و پیوسته‌ای است که به خوبی توانسته است فناوری‌های اطلاعاتی امروزه و علم انسانی را با یکدیگر ترکیب کرده، و برای پیدا کردن فرصت‌های اطلاعاتی سازمان‌ها و شرکت‌ها، بکار بگیرد. همچنین مدیریت دانش، فعالیت‌های بسیاری را در بر می‌گیرد و برای مبادله کالا، مدیریت مناسب، پیشرفت سرمایه‌های فکری و … بکار می‌برد.

فرآیند مدیریت دانش از چهار مرحله مهم و اصلی تشکیل شده است که در ادامه به آنها می‌پردازیم:

• در آغاز باید علوم موجود در شرکت‌ها و مشکلاتی که مانع پیشروی هستند را شناسایی کرده و سپس در مکانی مناسب ذخیره شود.
• در مرحله بعد برای اینکه دانش جمع آوری شده ارزش بیشتری پیدا کند باید با اطلاعات دیگر ترکیب شده و مکمل یکدیگر شوند.
• سپس باید دانش ایجاد شده را بین افراد مختلف به اشتراک بگذارید.
• در نهایت باید از دانش ایجاد شده برای خلق و ایجاد اهداف روبه پیشرفت سازمان، استفاده کنید.

یکی دیگر از اهداف حیاتی مدیریت دانش، ارزشمند کردن سازمان‌ها و شرکت‌ها است. ایجاد ارزش صرفا اقتصادی نیست و می‌تواند جنبه‌های معنوی هم داشته باشد؛ برای مثال: سازمان‌های خیریه از روش مادی به ارزش‌های معنوی دست پیدا می‌کنند.

سیستم مدیریت دانش به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات و تجربیات فراوانی که بدست میاید از بین نرفته و در مکانی امن ذخیره شوند. در نهایت از آنها برای ساخت دانشی جدید استفاده خواهد شد و نمودار پیشرفت سازمان و کارکنانش را صعودی خواهد کرد.

نتیجه گیری تکنیک‌های هوش تجاری

در دنیایی که تکنولوژی و هوشمندسازی حرف اول را می‌زند، استفاده نکردن از آنها یک شکست به حساب می‌آید. مدیران و صاحبان سازمان‌ها و شرکت‌ها برای پیشرفت و موفقیت، راهی جزء یادگیری تکنیک‌های هوش تجاری و بکار بردن آنها در تمام زمینه‌ها ندارند.

تکنیک‌های هوش تجاری در سطوح مختلفی و برای انواع نیاز‌ها ایجاد شده‌اند و با انتخاب و یادگیری تکنیک مناسب، یه پله خود را از رقبا بالاتر خواهید برد. تجربه‌های بدست آمده از سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف، به این نکته تاکید می‌کنند که بهترین زمان یادگیری تکنیک‌های هوش تجاری و بکارگیری آنها در کسب و کار، ابتدای عملیات است. شما با بکارگیری تکنیک‌های هوش تجاری در بخش‌های مختلف شرکت خود می‌توانید از همان نقطه آغاز و شروع بکار، خود را برای موفقیت‌های بزرگی که قرار است بدست بیاورید، تشویق کنید.

در نهایت شما می‌توانید با یادگیری تکنیک‌های هوش تجاری، به بینش‌ها و روند‌های معنی داری دست پیدا کنید که ممکن است راه را برای ایده‌های خلاقانه آینده، باز کنند.