هوش تجاری

معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها

برای صحبت در مورد کاربردهای ارزشمند استفاده هوش تجاری در سازمان‌ها، باید به نظریات تحلیل‌گران این حوزه توجه داشت. برای نمونه این سه نقل را به خاطر بسپارید:

چیس هاموند (Chase Hammond)، تحلیل‌گر هوش تجاری در شرکت بازاریابی محتوای Skyword Inc، ارزش ارائه شده توسط فرآیند هوش تجاری یا BI را به طور خلاصه چنین توصیف می‌کند: “اطلاعات بیشتر در مورد آنچه در کسب‌وکار و درک آنچه در سطح خرد اتفاق می‌افتد”.

داگ هنشن (Doug Henschen)، تحلیلگر در Capabilities می‌گوید: “نوع درک ابتکارات هوش تجاری برای مدیران شرکت‌ها و کسب و کارها بسیار مهم است”.

هنشن همین‌طور اشاره داشته است که: “تقریبا غیرممکن است که امروز یک سازمان به صورت رقابتی و بدون مبانی توانایی گزارشگری و تحلیلی اداره شود. استفاده هوش تجاری در سازمان‌ها یک ضرورت است. دانستن اینکه واحدها، دپارتمان‌ها و کل کسب‌وکار در مقایسه با رقبا، روند بازار و عملکرد گذشته خود شرکت در چه مکانی قرار دارد، ضروری است.”

چرا هوش تجاری مهم است؟

موارد استفاده از هوش تجاری شامل برنامه‌های متنوعی است که به تصمیم‌گیری عملیاتی و استراتژیک کمک می‌کند. هنشن و سایر تحلیل‌گران گفتند که سازمان‌ها در تمام صنایع، BI را به عنوان یکی از مولفه‌های مهم تبدیل به یک شرکت داده‌محور می‌دانند. این مسئله باعث افزایش سرمایه‌گذاری‌های گسترده در ابزارهای هوش تجاری، متخصصان BI و سایر منابع مورد نیاز برای اجرای یک استراتژی هوش تجاری موفق می‌شود.

به عنوان مثال، شرکت تحقیق و مشاوره بازار گارتنر، در گزارش Magic Quadrant 2020، در مورد سیستم‌عامل‌های BI و تجزیه‌وتحلیل این امر گفت که تعداد افرادی که از آن‌ها استفاده می‌کنند “به شدت رو به افزایش هستند”. با انعکاس کاربرد روزافزون هوش تجاری، گزارشی که در نوامبر ۲۰۱۹ توسط شرکت تحقیقات بازرگانی منتشر شد، ارزش کل بازار نرم افزار جهانی BI را ۱۴/۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۸ اعلام کرد و پیش‌بینی نمود که این رقم با نرخ رشد سالانه مرکب ۱۹/۱٪ در سال ۲۰۲۲ به ۲۸/۷۷ میلیارد دلار برسد .

خدمات مشاوره‌ای درسرنر، در مطالعه بازار هوشمندی کسب‌وکار که در ماه مه سال ۲۰۲۰ منتشر شد، اعلام کرد که طبق نظرسنجی از کاربران BI آن‌ها گزارش‌ها، داشبورد، ادغام داده‌ها، انبارداری داده‌ها و آماده‌سازی داده‌ها را به عنوان برترین فناوری‌ها و ابتکارات برای استقرار هوش تجاری عنوان کرده‌اند. درسنر افزود، سلف سرویس BI، تجسم داده پیشرفته، کشف داده، داستان سرایی داده‌ها و استفاده از فضای ابری از اولویت‌های بعدی کاربران بوده است.

اگرچه بازده حاصل از سرمایه‌گذاری در ابزارهای BI، برنامه‌ها و تیم‌ها، بر اساس نحوه مدیریت استقرار شرکت‌ها متفاوت است، پنج مورد استفاده زیر نشان دهنده نوع مزایای تجاری و ارزش BI برای یک سازمان است.

مزایای تجاری موارد اصلی استفاده از هوش تجاری

سازمان‌ها می‌توانند این مزایا را با استفاده از هوش تجاری کسب کنند.

۱- پیگیری شاخص‌های کلیدی عملکرد برای شناسایی مسائل کسب و کار

سازمان‌ها به طور منظم ده‌‎ها شاخص کلیدی عملکرد را ردیابی می‌کنند. در حقیقت، برخی از آن‌ها KPI زیادی در یک دپارتمان دارند. ردیابی و مهم‌تر از همه، درک این حجم از معیارهای کسب و کار بدون کمک فناوری، غیرممکن می‌باشد. این مرحله درست همان جایی است که BI می‌درخشد.

کارشناسان گفتند که با شناسایی KPIها برای ردیابی و لایه‌بندی، در سایر نقاط داده که ابعاد بیشتری به آن KPI‌ها اضافه می‌کنند، بینش لازم ایجاد خواهد شد. علاوه بر این، تحلیل‌گران هوش تجاری و داده‌ها می‌توانند از ابزارهای BI برای افزودن وزن به نقاط داده خاص که از سایر موارد تأثیرگذار هستند، استفاده کنند؛ فرایندی که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا درک نمایند که این عناصر بر KPI چه تاثیری دارند.

مگان سیلوا، رهبر بهینه‌سازی داده‌ها در شرکت سرمایه‌گذاری خصوصی Cresset Capital Management، در این مورد گفته است: “BI شامل افزودن عناصر اضافی است؛ بنابراین آن‌ها می‌توانند به طریقی رتبه‌بندی شوند. این مسئله شامل برداشتن مراحل اضافی مورد نظر است.” به عنوان مثال، یک هتل در یک منطقه توریستی با دست‌اندازهای فصلی در کسب‌وکار، به طور کلی درآمد و میزان اشغال خود را ردیابی می‌کند. سیلوا افزود: “با BI، این هتل می‌تواند شامل داده‌های دیگری باشد؛ مانند سوابق آب و هوا برای اضافه کردن زمینه به KPIها و کمک به معنی سازی داده‌ها”.

هاموند همچنین اشاره کرده است که: “تحلیل‌گران BI به طور معمول با مدیران بازرگانی و سایر سهامداران برای تعریف معیارها و سپس ایجاد زیرساخت گزارشگری در یک ابزار تجسم داده کار می‌کنند”. وی افزود: “یک تحلیلگر BI احتمالا اعداد پشت KPI را نیز تجزیه‌وتحلیل می‌کند تا بهتر از آنچه اتفاق می‌افتد را درک کند.”

۲- تسریع و بهبود تصمیم‌گیری

هوش تجاری، داده کاوی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تجسم داده‌ها را با هم جمع می‌کند، تا مدیران و سایر کاربران کسب و کار، نمای کاملی از داده‌های سازمانی داشته باشند، سپس می‌توانند با استفاده از آن‌ها تصمیمات مربوط به کسب و کار را به روش آگاهانه‌تری بگیرند. کریستوفر آساکیویچ، دانشیار صنعت در دانشکده بازرگانی موسسه فناوری استیونس و مدیر BI و برنامه تحلیلی آن، گفت: “استفاده از ابزار BI برای حمایت از تصمیم‌گیری یکی از موارد اصلی استفاده از هوش تجاری است”.

امکان استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری بسیار مهم است. در نظرسنجی سال ۲۰۱۹ که توسط Feedback  Loop (یک فروشنده پلتفرم بازخورد مصرف کننده) انجام شد، ۹۱ درصد از ۳۱۰ پاسخ دهنده شرکت گفتند که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده برای آن‌ها بسیار مهم است. فقط ۵۷/۴٪ از آن‌ها عنوان کردند که این کار را اغلب یا تقریبا همیشه انجام می‌دهند. از طرفی ۳۳/۹٪ کمبود داده‌های قابل اعتماد را بزرگ‌ترین چالش انجام این کار عنوان می‌کنند. به همین ترتیب، ۴۶/۸٪ به کمبود داده‌های با کیفیت به عنوان یکی از مهم‌ترین موانع تصمیم‌گیری مناسب اشاره کردند.

روش‌های مدرن BI در حال دستیابی به هدف امکان‌پذیر کردن تصمیمات سریع‌تر از طریق دریافت، پردازش، تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌ها، در مقیاس بیشتر و سرعت هرچه بالاتر هستند، که تحت تأثیر مدیریت قدرتمند داده‌ها و فرایندهای کیفیت داده‌ها قرار دارند.

رابرت دوتیل، مدیر ارشد بازرگانی در ارائه دهنده خدمات فناوری UST Global، در این مورد اذعان داشته است که: “ما نه تنها در حال ارزیابی آنچه رخ داده است سریع‌تر بوده‌ایم، بلکه می‌توانیم نتایج احتمالی را زودتر و با دقت بیشتری پیش‌بینی کنیم. این مسئله ممکن است بزرگ‌ترین تسریع کننده تصمیمات باشد.” وی خاطرنشان کرد که تجزیه‌وتحلیل‌های پیش‌بینی شده مرتبط، با برنامه‌های BI می‌تواند به روزرسانی‌های تقریبا در زمان واقعی را برای کاربران کسب و کار، جهت اقدامات سریع فراهم کند. این مسئله همچنین می‌تواند برای خودکارسازی جنبه‌های تصمیم‌گیری و اجرا استفاده شود.

شرکت‌ها همچنین می‌توانند از قابلیت‌های BI و تجزیه‌وتحلیل در زمان واقعی برای مثال درک روند خرید مشتری، مقایسه موفقیت برنامه‌های مختلف تعامل مشتری و اندازه‌گیری ارزش طول عمر او استفاده کنند. این مهم مدیران بازاریابی و رهبران کسب‌وکار را قادر می‌سازد تا تصمیمات فوری را در زمان مناسب و برای نحوه تصمیم‌گیری خود، در نظر داشته باشند.

۳- بهینه‌سازی فرایندهای کسب و کار برای افزایش بهره‌وری و کارایی

در یک سازمان معمولی، حجم داده‌های عملیاتی می‌تواند بسیار گسترده باشد، به طوری که روند کار برای کارمندان درگیر در فرآیندهای خاص کسب و کار یا مدیران ناظر بر آن‌ها آشکار نیست. اما فناوری‌های BI، از جمله ابزارهای تجزیه‌وتحلیل تعبیه شده، می‌توانند داده‌های سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و سایر برنامه‌های کسب و کار را برای کشف پویایی در عملیاتی که نیاز به توجه دارند، جمع کنند.

به عنوان مثال، ابزارهای BI می‌توانند ناکارآمدی در فرآیندهای تولید، تنگناهای زنجیره تامین و شبکه‌های غیر متعادل فناوری اطلاعات را که در آن‌ها برخی از سیستم‌ها بیش از حد بارگیری شده و برخی دیگر اصلا استفاده نمی‌شوند، شناسایی کنند.

دنیس اسمید، مشاور بازرگانی در شرکت مشاور فناوری اطلاعات Swingtide، گفت: “شما تمام این داده‌های معاملاتی را دارید که می‌تواند برای کشف مواردی که در سازمانتان ناموفق است، مورد استفاده قرار گیرد”.

اسمید یک مورد را در این موارد، اینگونه شرح داده است: “یک عملیات توزیع و تحقق بزرگ با نزدیک به ۴۰ انبار دارای یک سیستم بازسازی خودکار بود که هر زمان موجودی کالا به زیر یک سطح معین می‌رسید، سهام جایگزین را سفارش می‌داد. اما، در یک گزارش BI، این شرکت سفارشاتی را پیدا کرد که فاکتورها را برای آن‌ها دریافت کرده است، اما نه سهام واقعی را. این مسئله نشان می‌دهد که مواد در جایی از روند از دست رفته است”.

اسمید ادامه می‌دهد: “این نمونه خوبی از چگونگی کمک هوش تجاری به شما در انجام کارهای داخلی است. شما می توانید داده‌ها را پاک کنید. داده‌ها را با هم مرتبط کرده و آن‌ها را سازماندهی کنید. تحلیلگر BI می‌تواند داده‌ها را کنار هم قرار داده و یک مشکل کسب و کار را تشخیص دهد. آن‌ها نمی‌توانند مشکل را ببینند تا زمانی که همه داده‌ها را برای تولید آن گزارش بهم متصل کنند. “

در واقع، بر اساس مطالعه بازار درسنر، استفاده از هوش تجاری برای افزایش بهره‌وری عملیاتی، هدف اصلی BI برای سازمان‌ها در سال ۲۰۲۰ است. این تحقیق نشان داد که بهره‌وری و صرفه‌جویی بیشتر در هزینه‌ها باعث ایجاد درآمد به عنوان اولویت‌های BI در پاسخ به کاهش اقتصادی ناشی از همه گیری COVID-19 شده است.

۴- تجزیه‌وتحلیل داده‌های مشتری برای بهبود برنامه‌های بازاریابی و فروش

BI با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از چندین منبع داخلی و خارجی، به تیم‌های بازاریابی و فروش اطلاعات عمیقی در مورد نیازها، خواسته‌ها و الگوی خرید مشتریان فعلی و بالقوه می‌دهد. هدف از این مورد استفاده از BI، موفقیت بیشتر تلاش‌های تبلیغاتی مشتری و در نهایت افزایش فروش است.

تام آستین، مدیرعامل و بنیانگذار The Analyst Syndicate، شبکه‌ای از فناوری مستقل و تحلیل‌گران کسب‌وکار، گفت: “این مسئله بینشی را در مورد آنچه [بازاریابان] توصیه می‌کنند، در اختیارشان می‌گذارد و به آن‌ها نشان می‌دهد که مردم چه چیزی را دوست دارند و سازمان آن‌ها به کدام سمت می‌تواند متمایل شود”.

بینش‌های تولید شده توسط BI حدس و گمان‌ها را از معادله خارج می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا کمپین‌های بازاریابی موثرتری را بسازند و زمینه‌های فروش مناسب و پیشنهادات تبلیغاتی را ایجاد کنند. جمعیت مناسب را با پیام مناسب هدف قرار دهند و محصولات و خدمات جدیدی ایجاد کنند که بهترین تطابق را با سلیقه مشتری داشته باشد؛ مشتریانی که به دنبال خدمت به آن‌ها هستند. آستین و دیگران اشاره کرده‌اند که همه این‌ها می‌توانند هزینه‌های بازاریابی و فروش را کاهش و درآمد را افزایش دهند.

یک موسسه مالی را با مشتری جدیدی که به تازگی شروع به کار با آن‌ها کرده، در نظر بگیرید. سیلوا برای توضیح بیشتر می‌گوید: “تیم فروش و بازاریابی می‌توانند از هوش تجاری برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مورد آن مشتری – سن، درآمد و غیره – و سبد مالی مشتریان مشابه، برای شناسایی فرصت بازاریابی محصول اضافی استفاده کنند”. وی می‌افزاید: “در این صورت، موسسه می‌تواند بفهمد برای پیدا کردن مشتری بعدی، با چه کسی تماس بگیرد و به چه کسی پیشنهاد دهد”.

۵- کمک به مدیران شرکت‌ها و کسب‌وکارها در برنامه‌ریزی استراتژیک

گارتنر در یک بررسی سه ماهه از مدیران ارشد درگیر در برنامه‌های مدیریت ریسک شرکت، دریافت که “فرضیات استراتژیک” نگرانی شماره ۱ در سه ماهه اول سال ۲۰۲۰ و سه ماهه چهارم سال ۲۰۱۹ است.

BI یک عنصر اصلی در تجزیه‌وتحلیل ریسک‌های استراتژیک می‌باشد. اما ضروری است که مدیران شرکت‌ها و کسب‌وکارها، از هر نوع بتوانند به اطلاعات BI دسترسی پیدا کنند تا بینش دقیقی در مورد استراتژی‌ها و جهت‌های سازمانی بدست آورند.

هاموند برنامه‌ریزی استراتژیک را به عنوان مورد مهم استفاده از هوش تجاری برچسب‌گذاری کرد و خاطرنشان نمود: “ارائه اطلاعات به تیم اجرایی برای اهداف برنامه‌ریزی اغلب شامل کار تجزیه‌وتحلیل داده‌های جامع‌تری است. نه فقط راه‌اندازی برخی داشبورد‌های ساده”. وی افزود: “یک تحلیلگر BI ممکن است مجبور باشد مقدار زیادی از داده‌های تاریخی مشتری را در کنار داده‌های شخص ثالث تجزیه‌وتحلیل نماید، تا به مدیران کمک کند تا وضعیت شرایط فعلی کسب‌وکار و سناریوهای مختلف آینده را درک کنند”.

دیگر تحلیل‌گران نیز با حرف او موافقت کردند و گفتند که توانایی استخراج بینش استراتژیک از داده‌ها برای ادامه رقابت در دنیای دیجیتال امروز، جایی که تغییر سریع پویایی بازار می‌تواند نیاز به تنظیم تمرکز شرکت و استراتژی‌های کسب و کار را به همان سرعتی ایجاد کند، ضروری است.

هنشن توضیح داد: “BI و تجزیه‌وتحلیل به طور موثر چشم و گوش سازمان هستند که به مدیران و کارکنان عملیاتی کمک می‌کند تا جهت‌گیری کنند و با استفاده از داده‌ها، تصمیم بگیرند.” وی افزود: “با در اختیار داشتن این داده‌ها، مدیران اجرایی، می‌توانند روندها و الگوها را به مرور تفسیر کنند”.

نتیجه سخن

هوش تجاری یا BI، نقشی اساسی در برنامه‌ریزی استراتژیک سازمان‌ها ایفا می‌کند و برای اهداف مختلفی از جمله اندازه‌گیری پیشرفت عملکرد به سمت اهداف تجاری، انجام تجزیه‌وتحلیل کمّی، گزارش و اشتراک داده‌ها و شناسایی بینش مشتری، مورد استفاده قرار می‌گیرد. هوش تجاری شامل استراتژی‌ها و فناوری‌های مورد استفاده توسط شرکت‌ها، برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های یک کسب‌وکار است. فناوری‌های BI دیدگاه‌های تاریخی، فعلی و پیش‌بینی کننده عملیات کسب و کار را ارائه می‌دهند. تصمیمات استراتژیک کسب و کار نیز شامل اولویت‌ها، اهداف و جهت‌ها در گسترده‌ترین سطح است.


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. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن