هوش تجاری چیست؟ 0 تا 100 هوش تجاری به صورت کاربردی

این روزها هر کسب و کاری برای داشتن اطلاع از میزان سود و زیان خود و بالا بردن میزان بازدهی به اطلاعات دقیقی نیاز دارند که داشتن این اطلاعات دید خوبی به مدیران سازمان می‌دهد و باعث می‌شود نسب به کسب و کارمان آگاهی لازم را داشته باشیم و بررسی های دقیق تری انجام دهیم. برای بررسی دقیق این داده ها نیاز به تخصصی داریم که به آن هوش تجاری می‌گویند. اما اگر بخواهید بدانیم دقیقا هوش تجاری چیست؟ و چه کاربرد‌هایی دارد، تا پایان این مطالب همراه ما باشید. 

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا هوش کسب و کار (Business Intelligence | BL) یک فرایند مبتنی بر فناوری با ابزارهای مختلف به منظور تجزیه و تحلیل داده ها و ارائه‌ اطلاعات عملی در راستای مدیریت بهتر و شناخت فرصت‌ها با تصمیمات تجاری آگاهانه در جهت بهبود کسب و کار. در بخشی از فرایند هوش تجاری سازمان‌ها داده ها را از نرم افزار‌ها داخلی و و منابع خارجی جمع آوری کرده و برای تجزیه و تحلیل آماده می‌‌کنند و در اختیار عوامل تصمیم گیرنده قرار می‌دهند.

در واقع می‌توان گفت هوش تجاری با ترکیب اطلاعات تحلیلی کسب و کارها، «داده‌کاوی» (Data Mining)، «تجسم یا مصورسازی داده‌ها» (Data Visualization) و ابزارهای تحلیل داده و زیرساخت در تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند. در عمل، زمانی که دیدگاهی جامع درباره داده‌های سازمان خود داشته باشید و بتوانید از آن‌ها برای اعمال تغییرات، حذف برنامه‌های غیرمؤثر و تطبیق با تغییرات بازار استفاده کنید، از هوش تجاری مدرن بهره گرفته‌اید.

دو بعد مهم هوش تجاری

هوش کسب‌وکار برای پیاده‌سازی موفق دو بعد مختلف دارد که اولی بعد فنی و تکنیکال و دومی بعد فرهنگی آن است. در ادامه هر کدام از این ابعاد را بررسی می‌کنیم.

1. بعد فنی و تکنیکال: پایه و اساس این بعد بر مبنای ساخت انبار داده و عملیات‌های مربوط به دیتابیس و انتقال داده‌ها است.
2. بعد فرهنگی: بعد از به دست آمدن اطلاعات بعد فنی نیاز است تا این داده‌ها به شکل درست و کاملی تفسیر شوند. تفسیر و تصمیم‌گیری‌های مربوط به این بخش در بعد فرهنگی جای می‌گیرند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

در ابتدا باید گفت که در کسب و کارهای امروزی هر نکته و جزییات کوچکی که بتواند حتی به یک میزان اندک باعث پیشرفت آن کسب و کار شود، از اهمیت بالایی برخوردار است. حال با در نظر گرفتن این مسئله می‌توان توضیح داد که هوش تجاری به عنوان یک موضوع کاربردی و محوری، از اهمیت بالایی برخوردار است که برخی از دلایل اهمیت آن عبارتند از:

• اندازه گیری و ایجاد شاخص‌های کلیدی عملکرد(Key Performance Indicators) یا KPI  بر اساس داده‌های تاریخی.
• شناسایی و تنظیم معیارها برای فرآیندهای متنوع.
• شناسایی روند بازار و مشکلات کسب و کار توسط سازمان‌ها با استفاده از سیستم‌های BI.
• کمک به تصویرسازی از داده‌ها و افزایش کیفیت داده‌ها و در نتیجه افزایش کیفیت تصمیم گیری.
• قابل استفاده بودن سیستم‌های BI برای بنگا‌های اقتصادی بزرگ و همچنین برای SME(شرکت‌های کوچک و متوسط).

نمونه‌های هوش تجاری

گزارش دهی یکی از کارکردهای اصلی هوش تجاری است و پیشخوان شاید یک ابزار BI کهنه باشد. صفحات پیشخوان توسط نرم افزارهای مختلف پشتیبانی و ارائه می‌شوند که به طور خودکار داده‌های موجود را به صورت نمودارها و جداول گوناگون گردآوری می‌کنند و وضعیت کنونی شرکت را به کاربر نشان می‌دهند. اگرچه هوش تجاری به کاربران نمی‌گوید که چه کاری انجام دهند یا اگر دوره خاصی را طی کنند چه اتفاقی خواهد افتاد، اما استفاده BI صرفا محدود به تهیه گزارش هم نیست. در عوض BI با ساده سازی روندهای جستجو، ادغام و درخواست داده‌های لازم جهت تصمیم گیری‌های صحیح تجاری، برای کاربران راهی را جهت بررسی داده‌ها ارائه می‌دهد تا درک و بینش بهتری از ترندها داشته باشند.

به عنوان مثال شرکتی که می‌خواهد زنجیره تامین خود را بهتر مدیریت کند، به توانایی BI برای تعیین محل روی دادن تاخیر و وجود تغییرات در فرآیند حمل و نقل احتیاج دارد. این شرکت همچنین می‌تواند از قابلیت‌های BI خود برای کشف اینکه کدام محصول معمولا با تاخیر می‌رسد یا کدام نوع حمل و نقل بیشتر دچار تاخیر می‌شوند، استفاده کند.

موارد کاربرد BI فراتر از تحلیل عملکرد تجاری، بهبود فروش و کاهش هزینه‌ها است. مثلا در برخی از مدارس با استفاده از ابزار BI در بررسی نقاط داده‌های متعدد مانند میزان حضور و غیاب و یا عملکرد دانش آموز، تلاش شده تا یادگیری دانش آموزان بهبود یافته و تعداد فارغ التحصیلان دبیرستان نیز افزایش یابد که تمام این تلاش‌ها نیز با موفقیت همراه بوده است. برخی از نمونه‌های مشخص نحوه استفاده سازمان‌ها از ابزارهای هوش تجاری به این شکل است:

• یک سازمان می‌تواند از ابزارهای هوش تجاری برای پیگیری امور مربوط به منابع انسانی مانند جذب نیرو و حفظ کارمندان استفاده کند.
• ابزارهای BI می‌توانند به طور خودکار گزارش‌های فروش و تحویل را از داده‌های CRM تولید کنند.
• یک تیم فروش می‌تواند از BI برای ایجاد پیشخوانی استفاده کند که نشان می‌دهد مشتریان احتمالی هر کارشناس فروش در کدام مرحله قیف فروش هستند.

نمونه اول

یک مالک هتل از برنامه های تحلیلی BI برای جمع آوری اطلاعات آماری در مورد میانگین اجاره رفتن اتاق و مبلغ اجاره هر اتاق استفاده می کند. نرم افزار هوش تجاری کمک می‌کند تا درآمد کل حاصل از هر اتاق به دست بیاید. این نرم افزار همچنین برای تعیین موقعیت رقابتی آن هتل در بازارهای مختلف، آماری از سهم بازار و داده‌های نظرسنجی بعمل آمده از مشتریان هر هتل را جمع آوری می‌کند. با تجزیه و تحلیل این روند بصورت سال به سال، ماه به ماه و روز به روز، به مدیریت در ارائه تخفیفهای متنوع در اجاره اتاق‌ها کمک می‌کند.

نمونه دوم

یک بانک به مدیران شعب امکان دسترسی به نرم افزارهای BI را می‌دهد. این نرم افزار به مدیر شعبه کمک می‌کند تا تعیین کند که سودآورترین مشتریان چه کسانی هستند و کارمندان بانک باید روی کدام مشتریان کار کنند. استفاده از ابزارهای BI به کارمندان بخش فناوری اطلاعات بانک کمک می‌کند تا از وظیفه تولید گزارش‌های تحلیلی برای دپارتمان‌های مختلف رهایی یابند. همچنین به کارکنان این بخش، امکان دسترسی به یک منبع داده غنی تر را می‌دهد.

4 نوع کاربر هوش تجاری

انواع کاربر هوش تجاری

در این بخش به معرفی چهار دسته از کاربران اصلی می‌پردازیم که از سیستم هوش تجاری استفاده می‌کنند.

1. تحلیلگر حرفه‌ای داده: تحلیلگر داده یک متخصص آمار است که همیشه باید به عمق داده‌ها ورود کند تا به اطلاعات مورد نیاز دست پیدا کند. سیستم BI به تحلیلگران داده کمک می‌کند تا بینش تازه‌ای برای توسعه راهبردهای تجاری منحصر به فرد بدست آورند.
2. کاربران IT: کاربران IT متخصصانی هستند که در زمینه فناوری اطلاعات فعالیت می‌کنند و در سازمان‌ها وظیفه راه اندازی و نگهداری سیستم‌های اطلاعاتی را بر عهده دارند. علاوه بر تحلیلگر داده، کاربر IT نیز در حفظ زیرساخت‌های BI نقشی مهم و حیاتی دارد.
3. رئیس شرکت: مدیر عامل(chief executive officer) یا مدیر ارشد تجربه(chief experience officer) می‌توانند با بهبود کارایی عملیاتی در کسب و کار خود، سود تجارت خود را افزایش دهند.
4. کاربران تجاری: کاربران هوش تجاری را می‌توان از سراسر سازمان پیدا کرد. به طور عمده دو نوع کاربر تجاری بصورت کاربر عادی و کاربر حرفه‌ای  وجود دارد. تفاوت بین آن‌ها این است که یک کاربر حرفه‌ای توانایی کار با مجموعه داده‌های پیچیده را دارد در حالیکه نیاز کاربر عادی باعث می‌شود تا او از صفحه پیشخوان برای ارزیابی مجموعه داده‌های از پیش تعریف شده استفاده کند

اهمیت هوش تجاری

وجود هوش تجاری در یک کسب و کار باعث رشد چشم گیری در اهداف سازمان می‌شود. همانطور که در بخش بالا اشاره کردیم یکی از اهمیت‌های مهم هوش تجاری شناخت فرصت‌ها به جهت بهبود افزایش عملکرد و سود دهی برای کسب و کارها است. اما از دیگر مزیت‌های هوش تجاری میتوان به عنواوین زیر اشاره کرد.

• تهیه‌ی آسان گزارش‌های کاربردی: به کمک ابزار های هوش تجاری میتوان به آسانی گزارشات دقیقی از وضعیت کسب و کار و مشتریان به دست آورد.
• تعیین اهداف تجاری سازمان‌: مسئولان تصمیم گیرنده بعد از بررسی گزارشات می‌توانند بهترین اهداف را در راستای پیشرفت سازمان تعییت کنند.
• پیش‌بینی وضعیت بازار و فرصت‌های آینده‌ی در بازار: با بررسی داده می‌توان به خوبی بازار را پیش بینی کرده و بهترین فرصت ها را برای پیشرفت کسب و کار در بازار تعیین کرد.
• افزایش میزان رضایت مشتریان: بخشی از گزارشات مربوط به سازمان، درباره مشتریان است که میتوان با توجه با آمار و ارقام گزارشات فرایند جذب و نگهداری مشتران را بهبود داد.
• تشخیص به‌موقع نقاط ضعف و قوت: با توجه کزارشات به دست امده می‌توان نقاط ضعف و قوت را به خوبی شناسایی کرد و برای بهبود کسب و کار بهترین تصمیمات را گرفت.
• کمک به تصمیم‌گیری درست و سریع مدیران: مدیران با توجه به گزارشات می‌توانند تاثیر تصمیمات گرفته شده در کسب و کار را رصد کنند و در صورت نیاز اصلاح و تصمیمات جدید اخذ کنند.
• افزایش بهره‌وری و سودآوری برای سازمان: به استفاده از داده ها می‌توان نقاط قوت و ضعف سازمان را تشخیص داد و گرفتن تصمیمات صحیح باعث افزایش بهره‌وری و سودآور در سازمان شد.
• تنظیم صحیح قیمت‌ها و افزایش فروش: با استفاده از اطلاعات به دست امده از هوش تجاری می‌توان بهترین قیمت گذاری را برای محصول خود در نظر گرفت تا باعث افزایش فروش برای کسب و کار شود.
• کاهش هزینه‌های: با رصد کردن گزارشات می‌توان از هدر رفتن هزینه‌ها در بخش های مختلف را گرفت و به خوبی هزینه های مصرفی سازمان را مدیریت کرد.
• بهبود عملکرد نیروهای انسانی: به وسیله‌ی هوش تجاری و داده های به دست آمده میتوان به خوبی برای نیروهای انسانی تعییین شرح شغلی کرد و باعث بهبود عملکرد در کارکنان شد.

کاربرد هوش تجاری در کسب و کار چیست ؟

«هوش تجاری» اصطلاحی جامع و کلی برای شرح فرآیندها و روش‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های عملیاتی کسب و کارها برای بهینه‌سازی عملکرد آن‌هاست. تمام این فرآیندها در کنار هم دیدگاهی جامع برای کسب و کارها ایجاد می‌کنند و این دیدگاه به افراد کمک می‌کند که تصمیم‌های بهتر و عملی‌تری بگیرند. در سال‌های گذشته، هوش تجاری گسترش پیدا کرده و شامل فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری می‌شود تا عملکرد سازمان‌ها را بهبود ببخشد.برخی از این فرآیندها شامل موارد فهرست زیر می‌شوند:

داده‌کاوی | Data Mining

داده‌کاوی یکی از عناصر مهم هوش تجاری است که در تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات برای استخراج الگو‌ها، روندها، و اطلاعات ارزشمند به کار می‌رود. این فرایند به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به بهبود تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد کسب و کار خود بپردازند. داده کاوی شامل استفاده از الگوریتم‌ها‌ی مختلف و تکنیک‌های اماری برای پردازش داده‌ها و شناسایی الگوها و اطلاعات مفهومی است. این به تصمیم گیران کمک می‌کند تا اطلاعات مهم را از داده های حجیم و پیچیده استخراج کرده و از آنها در فرایند تصمیم‌گیری استفاده کنند. یکی از کاربردهای اصلی داده‌کاوی در هوش تجاری، تحلیل رفتار مشتریان است. با استفاده از داده‌کاوی، می‌توان الگوریتم‌های خرید و علاقه‌مندی‌های مشتریان و عواملی که بر تصمیمات آنها تاثیر می‌گذارد را شناسایی کرد. این اطلاعات می‌تواند به بهبود استراتژی بازاریابی، تخصیص منابع بهتر و ارتقای خدمات مشتریان کمک کنند. علاوه بر تحلیل مشتریان، داده‌کاوی در هوش تجاری به تصمیم‌گیری‌های مرتبط با مدیریت موجودی، پیش‌بینی عملکرد مالی و بهبود عملکرد عملیاتی نیز کمک می‌کند. 

گزارش‌دهی | Data Report

گزارش دهی در هوش تجاری یکی از عناصر حیاتی و اساسی است که به سازمان کمک می‌کند تا از داده‌ها و اطلاعات خود به بهترین شکل ممکن بهره ببرند و تصمیمات بهتری را اتخاز کنند. گزارش‌دهی در هوش تجاری به تولید و توزیع گزارش‌هایی اطلاق می‌شود که اطلاعات و داده‌های مرتبط با عملکرد سازمان را به صورت گرافیکی و قابل فهم نمایش می‌دهد.این گزارش‌ها می‌توانند به شکل جدول‌ها، نمودار‌های میانی، و دیگر ابزار‌های تجسمی ارايه می‌شوند تا اطلاعات بهتری به تصمیم‌گیران ارائه دهند. از اهمیت‌های گزارش‌دهی در هوش تجاری:

1. تصمیم‌گیری مبتنی بر اطلاعات: گزارش‌دهی در هوش تجاری به تصمیم‌گیران اطلاعات دقیق و به موقع را ارائه می‌دهد، این اطلاعات به آنها کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به تحلیل دقیق‌تری از عملکرد سازمان دست پیدا کنند.
2. شناسایی الگوها و روندها: گزارش‌ها و داشبوردها به تصمیم‌گیران کمک می‌کنند تا الگوها و روندهای مهم در داده‌ها را شناسایی کنند. این شناسایی می‌تواند به پیش‌بینی تغییرات آتی و اتخاذ تصمیمات به موقع کمک کند.
3. ارتقاء ارتباطات: گزارش‌ها و داشبوردها به تیم‌ها و تصمیم‌گیران امکان اشتراک اطلاعات و داده‌ها را می‌دهند. این ارتباطات به اشتراک گذاری اطلاعات در سازمان و بهبود ارتباطات داخلی کمک می‌کنند.
4. بهبود عملکرد کلی: با استفاده از گزارش‌دهی در هوش تجاری، سازمان‌ها می‌توانند عملکرد کلی خود را بهبود ببخشند. این به آنها این امکان را می‌دهد که به موقع اشکالات را شناسایی کرده و اقدامات مناسبی را اتخاذ کنند.

مزایای گزارش‌دهی در هوش تجاری:

1. شفافیت: گزارش‌دهی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا اطلاعات خود را به صورت شفاف به تمام اعضای تیم ارائه دهند. این شفافیت می‌تواند به افزایش اعتماد و تعامل در سازمان کمک کند.
2. بهبود تصمیم‌گیری: با داشتن داده‌ها و اطلاعات دقیق و قابل فهم، تصمیم‌گیران می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند. این بهبود تصمیم‌گیری می‌تواند به بهبود عملکرد کلی سازمان منجر شود.
3. پیش‌بینی بهتر: گزارش‌دهی به تحلیل روندها و الگوها کمک می‌کند، و این به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا پیش‌بینی بهتری از آینده داشته باشند. این پیش‌بینی می‌تواند به طراحی استراتژی‌های موثرتر کمک کند.
4. افزایش بهره‌وری: گزارش‌دهی به بهره‌وری بالاتری در سازمان کمک می‌کند. با داشتن داده‌ها و اطلاعات دقیق، منابع بهینه‌تری مدیریت می‌شوند و از ضایعات جلوگیری می‌شود.

تحلیل توصیفی | Descriptive Analysis

تحلیل توصیفی در هوش تجاری به تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها و اطلاعات سازمان می‌پردازد. این نوع داده‌ها به تصمیم‌ گیران اطلاعات توصیفی از وضعیت کنونی و روند گذشته ارائه می‌دهد تا انها بتوانند تصمیمات هوشمندانه‌تری را بگیرند. در تحلیل توصیفی در هوش تجاری داده‌ها به صورت توصیفی و تجسمی به همراه نمودارها و جداول نمایش داده می‌شود چرا که برای تصمیم‌گیران کاملا قابل فهم باشد. از مزایای تحلیل توصیفی می‌توان به: ۱- تفسیر آسان: تحلیل توصیفی به تصمیم‌گیران امکان می‌دهد که به سادگی داده‌ها را تفسیر کنند و اطلاعات مفهومی را دریافت کنند. ۲-ارتباط باز: تحلیل توصیفی به تیم‌ها و تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا اطلاعات را با سرعت به اشتراک بگذارند و بهبود ارتباطات داخلی را ایجاد کنند. ۳-تشخیص الگوها: تحلیل توصیفی به تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا الگوها و روندهای مهم در داده‌ها را شناسایی کنند. این تشخیص می‌تواند به پیش‌بینی تغییرات آتی و اتخاذ تصمیمات به موقع کمک کند. ۴- ارزیابی عملکرد: تحلیل توصیفی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا عملکرد خود را به دقت ارزیابی کنند و اشکالات را شناسایی کرده و بهبود‌های لازم را اعمال کنند.

پرس‌وجو | Querying

پرس‌وجو در هوش تجاری به فرآیند استفاده از سیستم‌ها و ابزارهای مختلف برای جستجو و بازیابی اطلاعات مرتبط با کسب و کار اشاره دارد. این جستجوها معمولاً بر روی داده‌های موجود در پایگاه‌های داده، اطلاعات مالی، و دیگر منابع داده‌ای صورت می‌گیرد. هدف از پرس‌وجو در هوش تجاری، دسترسی به اطلاعات مورد نیاز و تجزیه و تحلیل آنها برای اتخاذ تصمیمات بهتر است. نقش پرس‌وجو در هوش تجاری شامل:۱-استخراج اطلاعات کلیدی: به تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا اطلاعات کلیدی مورد نیاز خود را از داده‌ها استخراج کنند. این اطلاعات می‌توانند مربوط به عملکرد مالی، مشتریان، محصولات، و سایر جنبه‌های کسب و کار باشند.۲-تحلیل دقیق داده‌ها: با استفاده از پرس‌وجو در هوش تجاری، داده‌های موجود تحلیل دقیق‌تری می‌شوند. ۳-پیش‌بینی تغییرات: پرس‌وجو این امکان را می‌دهد تا تغییرات آتی را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به بهبود استراتژی‌ها و تصمیمات آینده کمک کنند. ۴-اشتراک اطلاعات: پرس‌وجو در هوش تجاری به تیم‌ها و تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا اطلاعات را با سرعت به اشتراک بگذارند و بهبود ارتباطات داخلی را ایجاد کنند. همچنین از مزایای پرس‌و‌جو در هوش تجاری می‌توان به: 1-دسترسی به داده‌های دقیق و به موقع، 2-بهبود تصمیم‌گیری، ۳-پیش‌بینی بهتر، ۴-افزایش بهره‌وری اشاره کرد.

تحلیل آماری | Statistical Analysis

تحلیل آماری در هوش تجاری به استفاده از مفاهیم و تکنیک‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات کسب و کار اشاره دارد. این تحلیل شامل محاسبات آماری، نمودارها، جداول، و تحلیل‌های دقیق دیگر است که به تصمیم‌گیران کمک می‌کنند تا از داده‌ها بهترین استفاده را کنند. از نقش تحلیل آماری در هوش تجاری میتوان به شناسایی الگوها و ارتقاء تصمیم‌گیری اشاره کرد.

مصورسازی داده | Data Visualization

مصورسازی داده به تبدیل داده‌های عددی و متنی به تصاویر و نمودارها با استفاده از ابزارهای تجسمی می‌پردازد. این نمودارها و تصاویر به تصمیم‌گیران اطلاعات قابل فهمی از داده‌ها ارائه می‌دهند و به ایجاد روندها، الگوها، و اطلاعات مهم کمک می‌کنند. نقش مصورسازی داده در هوش تجاری شامل: ۱-تجسم داده‌ها، ۲-شناسایی الگوها، ۳-ارتقاء ارتباطات، ۴-توجیه تصمیمات است و از مزایای مصورسازی داده در هوش تجاری می‌توان به: ۱-قابلیت فهم بالا، ۲-توجه و گرفتن تصمیمات بهتر، ۳-تجزیه و تحلیل دقیق اشاره کرد.

تحلیل بصری | Visual Analysis

تحلیل بصری در هوش تجاری به استفاده از نمودارها، نمایش‌های گرافیکی، و تصاویر برای تجسم داده‌ها و اطلاعات کسب و کار اشاره دارد. این نمودارها و تصاویر به تصمیم‌گیران اطلاعاتی قابل فهم و دسترسی سریع‌تر ارائه می‌دهند تا انتخاب‌ها و تصمیمات بهتری اتخاذ شود. نقش تحلیل بصری در هوش تجاری شامل: ۱-تجسم داده‌ها: تحلیل بصری به تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا داده‌ها و اطلاعات را به صورت تجسمی ببینند. این تجسم به درک سریع‌تر اطلاعات کمک می‌کند. ۲-شناسایی الگوها: نمودارها و تصاویر به تصمیم‌گیران امکان می‌دهند تا الگوها و روندهای مهم در داده‌ها را شناسایی کنند. این شناسایی می‌تواند به پیش‌بینی تغییرات آتی کمک کند. ۳-ارتقاء ارتباطات: تحلیل بصری به تیم‌ها و تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تا اطلاعات را با سرعت به اشتراک بگذارند و ارتباطات داخلی را بهبود ببخشند. ۴-توجیه تصمیمات: تصاویر و نمودارها به تصمیم‌گیران کمک می‌کنند تا تصمیمات خود را به راحتی توجیه کنند و به اطلاعات تحلیلی تری دست پیدا کنند.

آماده‌سازی داده | Data Preparation

یکی از مراحل بسیار مهم در فرآیند تبدیل داده‌ها به اطلاعات قابل تجزیه و تحلیل است. این فرآیند به تجمیع، تمیز کردن، تبدیل کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و گزارش‌دهی در ابزارهای هوش تجاری اشاره دارد. این فرآیند برای اطمینان از دقت و قابلیت اعتماد داده‌ها بسیار حیاتی است. از نقش‌های آماده‌سازی داده در هوش تجاری می‌توان به: ۱-تمیز کردن داده‌ها: شامل حذف داده‌های تکراری، مقادیر نامعتبر، و داده‌های ناقص می‌شود. ۲-تبدیل داده‌ها: آماده‌سازی داده به تبدیل داده‌های مختلف به فرمت‌های قابل استفاده در ابزارهای هوش تجاری اشاره دارد. مثلاً تبدیل داده‌های متنی به عددی یا تبدیل تاریخ به فرمت مناسب. ۳-ادغام داده‌ها: در بسیاری از سازمان‌ها، داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند. آماده‌سازی داده شامل ادغام داده‌های مختلف به یک دیتابیس مشترک می‌شود. ۴-تعیین واحدهای اندازه‌گیری.

هوش تجاری چه تفاوتی با تجزیه و تحلیل تجاری دارد

هوش تجاری را آنالیز یا تجزیه و تحلیل توصیفی نیز می‌نامند، به این دلیل که وضعیت گذشته یا وضعیت فعلی را توصیف می‌کند. مایکل فورمن گرمن، استاد مدیریت عملیات و تصمیم‌گیری در دانشگاه دیتون در اوهایو می‌گوید: «هوش تجاری به شما نمی‌گوید چه باید بکنید، بلکه به شما می‌گوید یک کسب و کار قبلا چگونه بوده است و در حال حاضر چگونه است.» این تعریف را با تعریف آنالیز تجاری مقایسه کنید. آنالیز تجاری فرایندی است کمک گرفته از تکنولوژی که نرم‌افزار داده‌ها توسط آن مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرد تا آنچه را اتفاق می‌افتد پیش‌بینی کند یا تجزیه و تحلیل تجربی در مورد آن انجام دهد. BA یا تجزیه و تحلیل تجاری در بعضی مواقع تجزیه و تحلیل پیشرفته نیز نامیده می‌شود.

معماری هوش تجاری

هوش تجاری از نظر ساختار اجرا و معماری فرایند، دارای 5 لایه‌‌ی اصلی است، از تشخیص منبع داده تا مرحله‌ی نمایش اطلاعات که در ادامه آن‌ها را بررسی می‌کنیم:
۱- منابع اطلاعاتی | Data source: در اولین مرحله برای پیاده‌سازی هوش تجاری در یک سازمان، داده‌های مهم را در قالب فرمت‌های به‌خصوص شناسایی و سازماندهی می‌کنیم، این داده‌ها می‌توانید از انواع منابع اطلاعاتی مانند دیتابیس‌ها و… تجمیع گردند.
۲- استخراج، تبدیل و بارگذاری | ETL: در این مرحله، اطلاعات مناسب از منابعی که در مرحله‌ی قبل تشخیص داده شد استخراج (Extract) شده، سپس به داده‌های قابل استفاده برای سیستم تبدیل (Transform) می‌شود، در این مرحله داده‌های نامعتبر از مجموعه حذف خواهد شد و سپس در انبارهای داده گردآوری و بارگذاری (Load) می‌شوند.
۳-انبارهای داده | Data Warehouse: هدف از انجام این مرحله در حقیقت جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز و ایجاد مجموعه‌ای یکپارچه از این اطلاعات می‌باشد، طراحی این مجموعه جزو یکی از مهم‌ترین مراحل فرایند پیاده‌سازی هوش تجاری است، انبار داده‌ باید به‌گونه‌ای طراحی شود که انواع مختلف اطلاعات در آن قابل تجمیع باشند.
۴-مدل‌سازی داده‌ها | Data Modeling: در این گام، حقایق مربوط به کسب‌وکار شامل فروش، پرداخت، زمان فروش، فروشنده و مشتری مشخص شده و در قالب گزارش‌هایی بررسی و روابط میان آن‌ها مشخص می‌شود، پس از انجام این فرایند به مقادیر و اطلاعات محاسباتی دست می‌یابیم که می‌توان از آن‌ها به عنوان شاخص‌های اندازی‌گیری اطلاعات استفاده کرد.
۵- ارائه‌ی اطلاعات | Presentation: در آخرین لایه‌ از فرایند هوش تجاری، اطلاعات به‌دست آمده را در قالب داشبوردهای مدیریتی و به شکل نمودارهای گرافیکی، گزارشات تصویری، متنی و… به کاربر نهایی نهایی (معمولا مدیران کسب‌و‌کار) نمایش داده می‌شود،‌ این گزارش‌ها می‌توانند حاوی اطلاعاتی شامل نقاط ضعف و قوت سازمان، عوامل موفقیت یا شکست پروژه‌ها، تاثیر هزینه‌ها در فروش و… باشند که در نهایت می‌توانند استراتژی‌های تجاری سازمان را دستخوش تغییر کنند.

نرم افزارها و سیستم‌های هوش تجاری چیست

انواع مختلفی از ابزارها زیر چتر هوش تجاری قرار می‌گیرند. برخی از مهمترین دسته بندی‌ها و ویژگی‌های نرم افزارها و سیستم‌های هوش تجاری عبارتند از:

• صفحه پیشخوان
• ارائه تصویری(تصویرسازی)
• گزارش دهی
• داده کاوی
• استخراج، انتقال، بار(extract-transfer-load) یا ETL  یعنی ابزارهایی که داده‌ها را از یک انبار داده به انبار دیگر وارد می‌کنند
• پردازش تحلیلی آنلاین(online analytical processing) یا OLAP 

طبق آمار و نظرسنجی‌ها در میان سازمان‌ها و کسب و کارهای مختلف، از بین این ابزارها داشبورد و ارائه تصویری از همه محبوب‌تر هستند. آن‌ها خلاصه داده‌های سریع و آسان را ارائه می‌دهند که این امر در واقع اصلی‌ترین ویژگی BI است.

شرکت‌ها و نرم افزارهای زیادی در حوزه BI فعالیت می‌کنند که بررسی گشت و گذار در بین آن‌ها می‌تواند طاقت فرسا باشد. برخی از نرم افزارهای اصلی عبارتند از:

• تابلو(Tableau): یک پلتفرم تجزیه و تحلیل سلف سرویس است که ارائه تصویری داده را فراهم می‌کند و می‌تواند با طیف وسیعی از منابع داده از جمله Microsoft Azure SQL Data Warehouse و Excel ادغام شود.
• اسپلانک(Splunk): یک پلتفرم تجزیه و تحلیل است که قادر به ارائه هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در سطح شرکتی و سازمانی است.
• آلتریکس(Alteryx): نرم افزاری که برای ساده سازی روند کاری و همچنین ارائه بینش BI آنالیزهایی را از طیف وسیعی از منابع انجام می‌دهد.
• کیولیک(Qlik): کیولیک یک پلتفرم گسترده و مقیاس پذیر بوده مبتنی بر ارائه تصویری داده‌ها، BI و تجزیه و تحلیل است.
• دومو(Domo): یک پلتفرم مبتنی بر ابر که ابزارهای هوش تجاری را متناسب با صنایع مختلف (مانند خدمات مالی، بهداشت، تولید و آموزش) و نقش‌ها (از جمله مدیران عامل، کارشناسان فروش، متخصصان BI و کارشناسان فناوری اطلاعات) ارائه می‌دهد.
• دانداس بی آی(Dundas BI): این نرم افزار بیشتر برای ایجاد پیشخوان و ارائه آمار استفاده می‌شود، اما می‌تواند بصورت استاندارد و موقت، گزارش دهی را نیز انجام دهد.
• گوگل دیتا استودیو(Google Data Studio): گوگل دیتا استودیو نسخه فوق پیشرفته گوگل آنالیتیکس بشمار می‌رود.
• انیشتین آنالیتیکس(Einstein Analytics): این نرم افزار در واقع تلاش شرکت سیلز فورس(Salesforce) برای بهبود BI به کمک هوش مصنوعی است.
• بیرست(Birst): بیرست یک سرویس مبتنی بر ابر است که در آن موارد متعددی از نرم افزار BI یک داده مشترک را به اشتراک می‌گذارند.

چطور هوش تجاری را در کسب و کارمان پیاده کنیم؟

پیشتر اشاره کردیم که پیاده سازی سیستم BI در کسب و کار شامل مراحلی برای جمع آوری داده، آنالیز و در نهایت ارائه نتیجه است. اما هر کدام از این مراحل شامل فرآیند پیچیده تری می شوند که به اختصار آنها را توضیح می دهیم.

1- از آنجایی که در نهایت اطلاعات باید برای تیم مدیریتی هر سازمان قابل فهم و تفسیر باشند، باید از همان تیم شروع شود. لازم است تیم مدیریتی مشخص کند، که گزارش ها از چه طریق و به چه صورتی در اختیار آنها قرار گیرند. مثلا در قالب متن باشد یا جدول و نمودار؟ اینکه گزارش باید چه مواردی را شامل شود، یا از چه چیز هایی در آن صرف نظر شود، مشخص کننده نوع داده هایی است که باید، سیستم BI به جمع آوری آنها بپردازد.

2- پس از مشخص شدن انتظارات شرکت، باید تیم پیاده سازی BI اقدام به طراحی داشبوردهایی کند که قالب آن در مرحله پیش مشخص شده است. اینکه چطور مدیر مجموعه به گزارش ها دسترسی داشته باشد و … در این مرحله طراحی می شود.

3- مرحله بعدی چگونگی جمع آوری داده ها را شامل می شود. از آنجایی که قرار است، هوش تجاری به پیش‌بینی بپردازد و همچنین ضعف ها را بررسی کند و در نهایت دلایل سود و زیان را بگوید، می بایست همه اطلاعات به درستی در اختیارش قرار گیرند. برای این کار نیاز است تا یک پایگاه یا انباره داده، در شرکت راه اندازی شود و همه بخش ها با آن مرتبط شوند. یعنی داده های همه قسمت ها در یک مکان مشخص و ایمن ذخیره شوند.

در این پایگاه، داده های پیشین و فعلی شرکت به صورت پالایش شده و خام ذخیره می شوند. تا بعدا در اختیار تیم پیاده سازی هوش تجاری قرار گیرند.

4- پس از آنکه داده ها پالایش و ذخیره سازی شد، نوبت به مرحله آزمایشی انجام طرح می رسد. متخصصان هوش تجاری سعی می کنند، تا دقیق ترین فرمول ها و برنامه ها را برای آنالیز اطلاعات استفاده کنند، تا نتیجه مورد انتظار به دست آید. امکان دارد این مرحله آزمایش و خطا چندین بار تکرار شود تا به نتیجه دلخواه و درست برسند.

5- در آخرین مرحله این فرایند، نتایج بررسی ها به همان ترتیبی که در مرحله اول مشخص شده بود، به نمایش در می آیند. این چرخه همواره ادامه دارد و پیوسته اطلاعات به روز را نیز به دیگر داده ها می افزاید و به صورت آنلاین می توان اقدام به دیدن گزارش هوش تجاری کرد.

نمونه ای از هوش تجاری در شرکت بطری‌سازی کوکاکولا

سیستم گزارش‌دهی دستی در «شرکت بطری‌سازی کوکاکولا» (Coca-Cola Bottling Company)، بزرگ‌ترین شرکت همکار مستقل کمپانی کوکاکولا در زمینه بطری‌سازی، دسترسی این شرکت به داده‌های فروش و عملیاتی لحظه‌ای را با مشکل مواجه می‌کرد. تیم هوش تجاری کوکاکولا توانستند این مشکل گزارش‌دهی را برای تمام عملیات‌های فروش و ارسال در کمپانی برطرف کنند.

این تیم کمپانی کوکاکولا با استفاده از پلتفرم هوش تجاری خود، فرآیندهای گزارش‌دهی دستی را به فرآیندی خودکار تبدیل کرد و بار بیش از ۲۶۰ ساعت کاری در سال را از دوش کارکنان برداشت. خودکارسازی گزارش‌دهی و دیگر سیستم‌های یکپارچه سازمان توانست داده‌های سیستم CRM (مدیریت روابط مشتریان) را از طریق داشبوردهای موبایل به اعضای تیم‌های فروش ارسال کند و اطلاعات به‌روز و لحظه‌ای را در اختیار افراد قرار دهد.

پیاده‌سازی «هوش تجاری سلف سرویس» (Self-Service BI) همکاری مؤثری میان بخش فناوری اطلاعات و دیگر کارکنان کسب و کارها به وجود می‌آورد و باعث افزایش تخصص شرکت‌کنندگان می‌شود. تحلیلگران و کارکنان بخش فناوری اطلاعات می‌توانند با استفاده از این خدمات، روی استراتژی‌های کلی و نوآوری‌های بلندمدت مانند مدیریت داده‌های سازمان تمرکز کنند و به مسائل جزئی‌تر مانند گزارش‌دهی یا پژوهش دستی نپردازند.

آینده هوش تجاری

موج سوم پیشرفت در افق هوش تجاری مشاهده می‌شود. چیزی که شرکت‌های تحقیقاتی آن را «تجزیه و تحلیل تقویت شده» می‌نامد، جایی که یادگیری ماشین در نرم افزار آمیخته می‌شود و کاربران را در مورد جستجوی داده‌ها راهنمایی می‌کند. هوش تجاری و تجزیه و تحلیل ادغام خواهند شد و هوشمند خواهد بود. ترکیبات موجود در این پلتفرم‌های نرم افزاری باعث می‌شود که هر عملکرد به صورت جداگانه قدرتمندتر شود و برای اهالی کسب و کار ارزشمندتر باشد.

در آینده به این شکل خواهد که مثلا کاربر گزارش‌های مربوط به فروش سال گذشته را بررسی می‌کند (که این BI است) اما در مورد فروش سال آینده نیز پیش بینی‌ها و تحلیل‌هایی ارائه می‌کند (که این تجزیه و تحلیل کسب و کار است) و سپس قابلیت تعریف شرط‌ نیز در نرم افزار گنجانده می‌شود. یعنی مثلا اگر ما به جای تصمیم X، تصمیم Y را بگیریم چه اتفاقی خواهد افتاد. سازندگان نرم افزار در حال توسعه برنامه‌هایی هستند كه این توابع را در یک نرم افزار واحد فراهم می‌كنند نه اینكه آن‌ها را از طریق چندین پلتفرم و بستر ارائه دهند.

نرم افزارهای جدید توصیه‌ها و پیشنهادهای تجاری با ارزش‌تری را ارائه می‌دهند. این باعث می‌شود که تصمیم گیرنده کارآمدتر، قدرتمندتر و دقیق‌تر عمل کند. اگرچه BI به خودی خود ارزشمند خواهد بود، اما اگر سازمان‌ها پا را از BI فراتر نگذارند و همچنین از آنالیزها و تحلیل‌های پیشرفته استفاده نکنند، توان رقابتی خود را از دست خواهند داد. در حقیقت طبق گزارش‌ها پیش بینی شده است که در آینده سازمان‌هایی که به کاربران دسترسی به مجموعه داده‌های داخلی و خارجی را می‌دهند، ارزش کسب و کارشان در اثر سرمایه گذاری‌های تحلیلی دو برابر بیشتر خواهد شد.

همیشه نیاز به گزارش و گزارش دهی وجود دارد اما این به تنهایی کافی نیست. اگر فقط به گزارش اتکا کنید عقب خواهید ماند. اگر گزارش شما هوشمندانه و سریع نباشد نیز عقب خواهید ماند. پس باید در کمترین زمان به گزارش‌ها و تحلیل آن‌ها دست پیدا کنید که این کار با کمک نرم افزارهای هوش تجاری انجام خواهد شد. نظر شما درباره استفاده از هوش تجاری یا BI در کسب و کار یا سازمانتان چیست؟ امیدوارم از این مقاله استفاده کافی را برده باشید. دیدگاه‌های خود را در پایین همین مقاله برای ما بنویسید