فهرست مطالب
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 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.
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.
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:
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:
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
در این بخش به معرفی چهار دسته از کاربران اصلی میپردازیم که از سیستم هوش تجاری استفاده میکنند.
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.
«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 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.
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:
مزایای گزارشدهی در هوش تجاری:
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 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 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 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 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.
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 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.
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.
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:
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:
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.
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.
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
هیچ دیدگاهی ثبت نشده است.