هوش تجاری

آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم

مهم‌ترین خواسته‌ی هر فرد چه پیش از شروع کسب و کار خود و چه بعد از آن، فراهم آوردن شرایطی برای پیشرفت روز افزون در حیطه‌ی کسب و کار خود می‌باشد. عوامل زیادی برای رشد و توسعه‌ی کسب و کار افراد وجود دارد که هر یک به نوبه‌ی خود، عامل بسیار مهمی برای پیشرفت افراد هستند. یکی از مباحث جدید و بسیار مهم که بسیاری از صاحبان کسب و کار باید با آن آشنا باشند هوش تجاری است. سوال اصلی: هوش تجاری چیست و چه کاربردی دارد؟ اگر بخواهیم به شکل خیلی صریح بگوییم، هوش تجاری که در اصطلاح BI نیز خوانده می‌شود و مخفف کلمه‌ی Business Intelligence می‌باشد، در واقع یک مفهوم کاربردی بر پایه‌ی تکنولوژی است که با استفاده از آن می‌توان داده‌های اصلی مورد نیاز برای پیشرفت در زمینه‌ی کسب و کار خود را تحلیل کرد‌. با استفاده از نتایج به دست آمده از این تحلیل‌ها، اطلاعاتی عملی به دست می‌آید و در نتیجه می‌توان اقدامات لازم جهت پیشروی در عرصه‌ی کسب و کار خود را انجام داد. برای تحلیل کسب و کار و به دست آوردن اطلاعات مربوط به داده‌های اصلی از طریق هوش تجاری، با استفاده از ابزار و روش‌های مختلفی می‌توان وارد عمل شد. برای مثال گزارش نتایج حاصل از بررسی و تحلیل داده‌ها، استفاده از نمودارهای مختلف و گراف‌ها، بکارگیری چارت و نقشه و… از جمله روش‌ها و ابزاری هستند که می‌توان به وسیله‌ی آن‌ها اطلاعات به دست آمده از داده‌های خام را تحلیل کرده و گزارش داد. در یک معنای کلی، هوش تجاری نکات و قواعدی را که افراد با استفاده از آن‌ها می‌توانند در عرصه‌‌ی کسب و کار خود به پیشرفت چشم‌گیری دست پیدا کنند را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد و مانند یک راهنمای سودمند عمل می‌کند. به همین جهت، می‌توان عوامل سود و زیان را نیز مشخص کرد. برای مثال، اگر ما یک کسب و کار آزاد داشته باشیم و بخواهیم تمامی داده‌ها و اطلاعات مربوط به رفت و آمد مشتریان و خرید آن‌ها را جمع آوری و ذخیره کنیم، با استفاده از روش BI می‌توانیم به تحقق یافتن این هدف کمک کنیم‌. بکارگیری این روش در مدیریت کسب و کار، فواید زیادی را برای افراد به دنبال دارد که در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم.

مزایا و فواید حاصل از بکارگیری هوش تجاری

در مطالب بالا به بیان معنا و مفهوم هوش تجاری پرداختیم. حال در اینجا به بررسی فواید حاصل از داشتن هوش تجاری در کسب و کار می‌پردازیم. از جمله مزایای اصلی بکارگیری این روش، تهیه‌ی گزارشاتی دقیق به شکلی سریع و بی هیچ کم و کاستی می‌باشد. برای مثال، اگر فردی دارای یک شرکت بزرگ با بخش‌های گوناگون باشد و در عین حال، هر یک از این بخش‌ها فعالیتی مجزا از دیگری و در عین حال با یک هدف انجام دهند و اطلاعات به دست آمده از هر بخش با بخش دیگر متفاوت باشد، در نتیجه می‌توان با استفاده از روش BI اطلاعات کلی مربوط به فعالیت‌ اصلی این شرکت را به دست آورده و داده‌های حاصل از این فعالیت‌ها را تحلیل کرد. در واقع بکارگیری این روش برای افرادی مناسب است که، کسب و کار آن‌ها بسیار گسترده و دارای بخش‌های بسیار متنوعی می‌باشد و در عین حال، توانایی مدیریت تمامی بخش‌ها برای مدیر اصلی وجود ندارد. از مزایای دیگر بکارگیری اصول هوش تجاری در مدیریت کسب و کارها، ایجاد این توانایی در مدیران است که بتوانند تصمیم‌های درستی بگیرند و در تشخیص این تصمیم‌ها با درایت و علم کامل عمل کند‌. چرا که در صورت تصمیم‌گیری موثر و مناسب در شرایط مختلف، زمینه‌ی پیشرفت روز افزون در کسب و کار فراهم می‌شود. بکارگیری این روش به مدیران و کارفرمایان این امکان را می‌دهد که برای کسب و کار خود برنامه‌ریزی کنند، نکات منفی مربوط به کسب و کار خود را تشخیص داده و به رفع آن‌ها بپردازند و همچنین باعث می‌شود که نقطه‌ی قوت کسب و کار افراد مشخص شده و تلاش آن‌ها برای توسعه و پیشرفت در این بخش بیشتر شود. بکارگیری این روش باعث می‌شود که مدیران با برنامه‌ریزی صحیح در کسب و کار خود، سرمایه‌ی خود را دو چندان کرده و یا سرمایه‌ی از دست رفته‌ را بازگردانند. با توسعه و پیشرفت تکنولوژی و عرصه‌های مختلف شغلی در سطح جهان، داده‌ها و اطلاعات مرتبط با فعالیت‌های انجام شده توسط این مشاغل گسترده‌تر می‌شود و در نتیجه با توجه به ازدیاد این داده‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل آن‌ها بیشتر می‌شود و با توجه به این موضوع، مدیران و کارفرمایان باید به فکر استخدام نیروهای جدید برای تحلیل داده‌ها باشند که این کار هزینه‌‌های بسیاری را با خود به همراه می‌آورد؛ با بکارگیری روش هوش تجاری علاوه بر صرف وقت کم‌تر، هزینه‌های لازم برای جمع آوری و تحلیل داده‌ها نیز کم‌تر خواهد شد.

ابعاد اصلی هوش تجاری

برای استفاده از ترفند هوش تجاری، باید از ابعاد اصلی آن آگاه بوده و نسبت به آن‌ها علم کامل داشته باشیم. روش BI دارای دو بعد اصلی می‌باشد که در اینجا به بررسی این ابعاد می‌پردازیم. از جمله ابعاد اصلی این روش، بعد فنی می‌باشد که دربرگیرنده‌ی کلیت و عملکرد اصلی هوش تجاری است. در واقع این بعد مربوط به عملیات جمع آوری داده‌های خام و انجام بررسی‌ها و تحلیلات لازم بر روی این داده‌ها و به دست آوردن اطلاعات حاصل از آن‌ها می‌باشد؛ همانطور که اشاره شد، بررسی‌های لازم بر روی این داده‌ها با بکارگیری ابزار مختلفی مثل نمودار‌ها و چارت‌ها، گراف و داشبورد و… انجام می‌‌شود. در واقع بکارگیری این اصل از هوش تجاری، چند مرحله‌ی بسیار مهم را به دنبال خواهد داشت؛ ابتدا باید با انجام تحلیل‌ها و بررسی‌های لازم به کلیت و هدف اصلی کار خود پی برده و سپس بررسی کرد که وضعیت کار در چه مرحله‌ای می‌باشد. سپس با توجه به اطلاعات به دست آمده از مرحله‌ی قبل، یک مخزن یا انبار برای داده‌ها به وجود آورد. در نهایت با انجام بررسی‌های اصلی بر روی داده‌های جمع‌آوری شده، اطلاعاتی دقیق و کامل را به دست می‌آوریم. بعد اصلی دیگر روش هوش تجاری، بعد فرهنگی آن است که مربوط به بکارگیری درست نتایج حاصل تحلیل داده‌ها با استفاده از این روش می‌باشد. در واقع با بکارگیری این بعد، با توجه به داده‌های اصلی و نتایج حاصل از آن‌ها کار را پیش می‌بریم. برای بکارگیری این بعد از تحلیل داده‌ها، باید مفاهیم و قواعد زیادی را در نظر گرفت.

نرم افزار هوش تجاری

نرم افزارهای هوش تجاری ابزارهایی برای ایجاد ارزش از داده‌های حجیم هستند. مثال‌هایی از برخی از تکنولوژی‌های هوش تجاری شامل انبار داده، داشبوردها، گزارش‌ها، ابزار پردازش داده و سرویس‌های ابری داده هستند. شرکت‌های گوناگونی محصولات و سرویس‌های مختلفی برای ابزارهای هوش تجاری ارائه کردند که یکی از کامل ترین و قوی ترین آنها سرویس شرکت مایکروسافت به نام پاور بی آی (Power BI) است. پاور بی آی داده‌های مورد نیاز را در اختیار تصمیم گیران سازمانی قرار می‌دهد و با امکاناتی که در اختیار آنها قرار می‌دهد آنها را در تحلیل داده‌ها توانمند می‌سازد.

 


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

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن