برای اینکه بدانید تکنیک‌های هوش تجاری چیست، مواردی که در ادامه توضیح می‌دهیم را از دست ندهید. Business Intelligence یک «کلمه» نیست، بلکه یک اصلاح مادر است که بسیاری از مفاهیم دیگر را در بر می‌گیرد.

هوش تجاری انواع فرآیند‌ها و روش‌های جمع‌آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل داده‌ها را در برمی گیرد. این داده‌ها از عملیات و فعالیت‌های تجاری به‌دست می‌آیند و در بهبود عملکرد سازمان‌ها نقش پررنگی دارند. هر یک از این موارد در کنار هم مجموعه بزرگی را تشکیل می‌دهند؛ مجموعه‌ای که دید شما را نسبت به کسب و کارتان باز می‌کند و به شما کمک می‌کند تصمیات تجاری کارآمدتری بگیرید.

در طی سال‌های اخیر، هوش کسب و کار به‌گونه‌ای بهینه سازی شده که با استفاده از فرآیندها و فعالیت‌های مناسب‌تر، عملکرد سازمان‌ها را بهبود ببخشد. مواردی که در ادامه مشاهده می‌کنید، تعدادی از این فرآیندها را به نمایش می‌گذارند.

• استخراج داده: هوش تجاری با استفاده از پایگاه داده‌ها، آمار و یادگیری ماشینی، کاربردی‌ترین روش‌ها را در مجموعه داده‌ها پیدا می‌کند.
• ارائه گزارش: به اشتراک گذاشتن داده‌های تجزیه و تحلیل شده با سهامداران برای کمک به نتیجه گیری و تصمیم گیری بهتر
• معیارهای عملکرد و محک زنی: مقایسه نحوه عملکرد داده‌های فعلی با داده‌های تاریخی برای اطلاع از نحوه عملکرد سازمان برای رسیدن به اهداف تجاری با استفاده از داشبوردهای تنظیم شده.
• تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های اولیه برای اطلاع از رخدادها.
• پرس و جو: پرسیدن سوالات مختص به داده‌ها و پاسخ دادن به آن‌ها با استفاده از اطلاعاتی که هوش تجاری از مجموعه داده‌های استخراج می‌کند.
• تجزیه و تحلیل آماری: دریافت نتایج به‌دست آمده از تجزیه و تحلیل توصیفی و جستجوی بیشتر درباره داده‌ها با استفاده از آمار؛ برای مثال چرا و چگونه این روند به وجود آمد؟
• تجسم داده‌ها: تبدیل نتایج به‌دست آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها به نتایج بصری مانند نمودار و جدل برای استفاده ساده‌تر از آن‌ها.
• تجزیه و تحلیل تصویری: جستجوی داده‌ها از طریق داستان‌سرایی تصویری برای برقراری ارتباط، رد و بدل کردن نظرات و ماندن در جریان تجزیه و تحلیل.
• آماده‌سازی داده: گردآوری منابع مختلف برای جمع‌آوری داده، تشخیص زوایای مختلف این فرآیند، انجام اندازه‌گیری‌های لازم و آماده کردن آن‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها.

 

مزایای هوش تجاری چیست؟

همان‌طور که قبلاً اشاره کردیم، هوش تجاری به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند. هوش تجاری برای رسیدن به این هدف از داده‌های تاریخی و داده‌های فعلی استفاده می‌کند.

 

 

برای اینکه سازمان‌ها بتوانند عملکرد بهتر و موثرتری داشته باشند، تحلیل‌گران باید با استفاده از Business Intelligence نحوه عملکرد و معیارهای رقیبان خود را متوجه شوند. آنها همچنین براحتی می‌توانند ترندهای بازار را شناسایی کنند و به فروش و درآمد بیشتر دست یابند.

داده‌های درست در هر زمینه‌ای از مطابقت با اصول گرفته تا استخدام، تاثیر مثبت دارند. در ادمه ۶ مورد از مواردی که باعث بهبود عملکرد هوش تجاری می‌شوند را توضیح خواهیم داد.

 

 تجربه مشتری

با استفاده از هوش کسب و کار به همه اطلاعات مشتریان خد به‌صورت یک‌جا دسترسی خواهید داشت؛ به این ترتیب منابع را به سمت قسمت‌های مهمی هدایت می‌کنید که تاثیر مثبتی روی مشارکت و پشتیبانی مشتری دارد.

 

فروش و بازاریابی

به روند فروش، فرآیند بازاریابی، رفتار مشتریان و ترندهای خرید توجه کنید؛ زیرا آن‌ها مشخص می‌کنند که آیا ابتکارات بازاریابی آتی موثر هستند و منجر به درآمدزایی می‌شوند یا خیر.

 

انجام عملیات

عملیات‌ها را با خودکارسازی کارهای معمول تجزیه و تحلیل، پالایش فرآیندها، کاهش موارد ناکارآمد و افزایش کارایی بهبود بدهید.

 

امور مالی

از داشبوردهایی سفارشی استفاده کنید که دید بازتری نسبت به سلامت مالی شرکت داشته باشید، داده‌های تاریخی را مطالعه کنید، ریسک‌ها را محاسبه کرده و روندها را پیش بینی کنید.

 

کنترل و نظارت بر موجودی

برای مدیریت بهتر موجودی، سرعت بخشیدن به روند انجام کارها و پیش‌بینی روند خرید، تجزیه و تحلیل داده‌ها و فرآیند گزارش گیری را را به‌صورت خودکار انجام دهید.

 

تامین امنیت و پذیرش

با متمرکز کردن داده‌ها، دقت و شفافیت کار را افزایش دهید، خطاها را براحتی پیدا کنید، به مشکلات امنیتی رسیدگی کنید و ریسک پذیرش (Compliance) را کاهش دهید.

 

معایب هوش تجاری چیست؟

با اینکه به‌کارگیری ییستم‌های هوش تجاری در سازمان‌ها و شرکت‌ها، مزایای بسیاری را در بر دارد؛ اما نباید چشم خود را روی معایب آن ببندیم. مواردی که در ادامه خواهیم گفت، از جمله نکات منفی سیستم‌های Business Intelligence به حساب می‌آیند.

 

هزینه بالا

به‌کارگیری سیستم‌های هوش تجاری برای شرکت‌های کوچک و متوسط هزینه‌های نسبتاً بالایی را در بر دارد. استفاده از چنین سیستم‌هایی ممکن است برای انجام معاملات تجاری معمولی پرهزینه باشد.

 

 

پیچیدگی

یکی دیگر از معایب هوش تجاری، پیچیدگی پیاده سازی انبار داده‌ها است. این فرآیند ممکن است تا جایی با سختی همراه باشد که رسیدگی به تکنیک‌های تجاری را سخت کند.

 

محدودیت در استفاده

هوش تجاری نیز مانند همه فناوری‌های پیشرفته، در ابتدای شکل گیری به صلاحیت خرید شرکت‌های ثروتمند توجه داشت؛ بنابراین هنوز هم بسیاری از شرکت‌های کوچک و متوسط از پس هزینه‌های خرید سیستم‌های هوش تجاری بر نمی‌آیند.

 

نحوه کارکرد هوش تجاری

برای اینکه بدانید نحوه عملکرد هوش کسب و کار چیست و چگونه است، این بخش را دنبال کنید. هوش‌های تجاری برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات قابل فهم باید فرآیندی ۴ مرحله‌ای را پیش بگیرند. ۳ مرحله اول یعنی جمع‌آوری، تجزیه، تحلیل و تجسم داده‌ها، مقدمات لازم برای مرحله آخر را آماده می‌کنند.

قبل از پیدایش هوش تجاری، سازمان‌ها و شرکت‌ها مجبور بودند بیشتر تجزیه و تحلیل‌های خود را به‌صورت دستی انجام دهند، اما به وجود آمدن ابزارهای هوش تجاری بسیاری از فرآیندها را خودکار کردند و در زمان و انرژی صرفه جویی کردند.

 

قدم اول: جمع آوری و انتقال داده از چندین منبع مختلف

معمولاً ابزارهای هوش تجاری از روش‌های استخراج، تبدیل و بارگذاری (ELT) برای جمع‌آوری داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار از چند منبع مختلف استفاده می‌کنند.

سپس این داده‌ها قبل از اینکه در انبار مرکزی ذخیره شوند، بازسازی و منتقل خواهند شد. به این ترتیب برنامه‌ها براحتی می‌توانند آن‌ها را به‌عنوان مجموعه منسجمی از داده‌ها تجزیه، تحلیل و بررسی کنند.

 

 

قدم دوم: کشف ترندها و ناسازگاری‌ها

به‌طور کلی داده‌کاوی یا فرآیند کشف داده با استفاده از روش‌های خودکار به تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها می‌پردازد. این رویه‌ها به‌منظور پیدا کردن الگوهای تجاری انجام می‌شوند؛ الگوهایی که دید بهتری نسبت به موقعیت فعلی کسب و کارها ایجاد می‌کند.

ابزارهای هوش تجاری اغلب دارای قابلیت‌های مختلف مدل‌سازی داده و تجزیه و تحلیل هستند مانند مدل‌های اکتشافی، توصیفی، آماری و پیش‌بینی. این ابزارها داده‌ها را در سطح عمیق‌تری کند و کاو می‌کنند، ترندها را پیش‌بینی خواهند کرد و توصیه‌هایی را ارئه می‌دهند.

 

قدم سوم: استفاده از تجسم داده‌ها برای ارائه یافته‌ها

اگر می‌خواهید بدانید تجسم داده‌ها در هوش تجاری چیست، باید گفت تجسم داده‌ها فرآیندی است که در گزارش‌عای هوش تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد و هدف آن این است که فهم یافته‌ها و به اشتراک‌گذاری آن‌ها را آسان‌تر کند.

روش‌های گزارش نویسی عبارتند از داشبوردهای تعاملی داده، نمودارها، جدول‌ها و نقشه‌هایی که به کاربران کمک می‌کند آن‌چه که در هر لحظه در کسب و کارها اتفاق می‌افتد را بفهمند.

 

قدم چهارم: انجام به‌موقع اقدامات آگاهانه

مشاهده داده‌های فعلی و داده‌های تاریخی در زمینه فعالیت‌های تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند که به‌سرعت از مرحله شناخت به مرحله اقدام حرکت کنند.

هوش تجاری به انجام تنظیمات به موقع و تغییرات استراتژیک طولانی مدت کمک می‌کند. این تغییرات موارد ناکارآمد را حذف می‌کند، با تغییرات بازار خود را وفق می‌دهند، مشکلات عرضه را اصلاح می‌کنند و به مسائل مربوط به مشتریان رسیدگی خواهند کرد.

 

معرفی ابزارهای هوش تجاری

سیستم‌های Business Intelligence ترکیبی از مجموعه ابزارها و برنامه‌های مختلفی هستند که به‌منظور برآورده کردن انواع نیازهای اطلاعاتی طراحی شده‌اند.

 

ابزارهای هوش تجاری به سازمان‌ها چه کمکی می‌کنند؟

 

بیشتر این ابزارها توسط نرم افزارهای هوش تجاری سلف سرویس (self-service BI) و پلتفرم‌های سنتی هوش تجاری پشتیبانی می‌شوند. تعدادی از فناوری‌هایی که امروزه در دسترس سازمان‌ها قرار دارد عبارتند از:

 

تجزیه و تحلیل موردی (Ad hoc analysis)

نام دیگر تجزیه و تحلیل موردی، جستارهای موردی است. این مفهوم یکی از عناصر اصلی برنامه‌های هوش تجاری مدرن به حساب می‌آید و همچنین مهم‌ترین قابلیت ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس است.

به فرآیند نوشتن و اجرای جستارها برای تجزیه و تحلیل مسائل مشخص تجاری، تجزیه و تحلیل موردی می‌گویند. با وجود اینکه جستارهای موردی معمولاً در حین انجام عملیت ساخته می‌شوند، اما در آخر اغلب به‌طور منظم اجرا خواهند شد و نتایج تحلیل را در داشبوردها و گزارش‌ها نشان می‌دهند.

 

پردازش تحلیل آنلاین (OLAP)

اگر می‌خواهید بدانید یکی از اولین فناوری‌های هوش تجاری چیست، به خواندن ادامه دهید. پردازش تحلیلی آنلاین یکی از فناوری‌های اولیه هوش تجاری است. ابزارهای OLAP به کاربران کمک می‌کند که داده‌ها را از ابعاد مختلف بررسی کنند. این قابلیت برای جستارها و محاسبات پیچیده بسیار کاربردی است.

در گذشته، داده‌ها باید از انبار داده‌ها استخراج، سپس در مکعب‌های پردازش تحلیل آنلاین چندبعدی ذخیره می‌شدند؛ اما این روزها می‌توان تحلیل‌های OLAP را مستقیماً در برابر پایگاه داده ستونی اجرا کرد.

 

هوش تجاری موبایل (Mobile BI)

به کمک هوش تجاری موبایل می‌توان از برنامه‌ها و داشبوردهای هوش کسب و کار در تگوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها استفاده کرد. هدف از به وجود آوردن این نوع هوش تجاری بیشتر به نمایش گذاشتن داده‌ها است تا تجزیه و تحلیل آن‌ها. علاوه بر این هوش تجاری موبایل با تاکید بر کاربری آسان طراحی شده است.

برای مثال داشبوردهای موبایل ممکن است تنها ۲ یا ۳ تجسم داده یا شاخص کلیدی عملکرد (KPI) را نشان دهند؛ بنابراین براحتی در صفحه نمایش دستگاه جای می‌گیرند.

 

یکی از انواع ابزارهای هوش تجاری، هوش تجاری موبایل به حساب می‌آید

 

هوش تجاری بی درنگ (Real-time BI)

در برنامه‌های Business Intelligence بی‌درنگ، داده‌ها هنگام ساخت تجزیه و تحلیل می‌شوند و سپس برای اینکه کاربران نسبت به عملیات تجاری، رفتار مشتریان، بازارهای مالی و سایر حوزه‌ها دید به‌روزتری پیدا کنند، جمع‌آوری و پردازش خواهند شد.

فرآیند تجزیه و حلیل بی‌درنگ معمولاً شامل پردازش جریانی داده‌ها می‌شود؛ همچنین از به‌کارگیری تجزیه و تحلیل هنگام گرفتن تصمیماتی درباره امتیازدهی اعتباری، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می‌کند.

 

هوش تجاری عملیاتی (OI)

هوش عملیاتی یا هوش کسب و کار عملیاتی یکی از انواع تجزیه و تحلیل‌های بی‌درنگ به حساب می‌آید. این نوع هوش تجاری اطلاعات لازم را به مدیران و کارکنان خط مقدم عملیات تجاری تحویل می‌دهد.

برنامه‌های هوش عملیاتی به‌منظور کمک به گرفتن تصمیمات عملیاتی بهتر و بروز واکنش سریع به مسائل طراحی شده‌اند. برای مثال آن‌ها به مسئولان مراکز تماس کمک می‌کنند که مشکلات مشتریان و تدارکات مدیران را برای رفع موانع توزیع، حل کنند.

 

هوش تجاری نرم‌افزار به‌عنوان سرویس (SaaS)

ابزارهای هوش تجاری نرم‌افزار به‌عنوان سرویس با استفاده از سیستم‌های محاسبه‌گر ابری که توسط فروشندگان میزبانی می‌شوند، قابلیت‌های تحلیلی داده‌ها را به کاربران نشان می‌دهند. این قابلیت‌ها در قالب سرویسی هستند که بر مبنای اشتراک قیمت‌گذاری می‌شود.

به SaaS هوش تجاری ابری نیز می‌گویند. در سیستم‌های SaaS امکان پشتیبانی چند ابره (Multi-cloud) نیز وجود دارد. این قابلیت به سازمان‌ها کمک می‌کند برنامه‌های Business Intelligence را در پلتفرم‌های ابری مختلف مستقر کنند؛ به این ترتیب آن‌ها زا خواسته‌های کاربران مطلع می‌شوند و مشتریان به فروشندگان وابسته نخواهند شد.

 

هوش تجاری متن باز (OSBI)

معمولاً نرم‌افزارهای هوش تجاری متن باز دارای ۲ نسخه هستند: اولین نسخه، نسخه اجتماعی رایگان است و دومین نسخه، نسخه تجاری درای اشتراک است که از سمت فروشنگان پشتیبانی فنی می‌شود.

تیم هوش تجاری در هر سازمانی برای استفاده بهتر، به کدهای منابع دسترسی دارد. علاوه بر این بعضی از فروشندگان اختصاصی ابزارهای هوش کسب و کار به کاربران فردی، نسخه‌های رایگان و اولیه خود را ارائه می‌دهند.

 

هوش تجاری تعبیه شده (Embedded BI)

ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، عملکرد هوش تجاری و تجسم داده‌ها را مستقیماً در برنامه‌های تجاری به کار می‌برد؛ به این ترتیب کاربران تجاری می‌توانند داده‌ها را در برنامه‌های مورد نظر خود تجزیه و تحلیل کنند.

 

هوش تجاری تعبیه شده چه کاربردی دارد؟

 

 

معمولاً فروشندگان نرم‌افزارها، قابلیت‌های تجزیه و تحلیل تعبیه شده را می‌گنجانند، اما سازندگان نرم‌افزارهای شرکتی نیز می‌توانند آن‌ها را در برنامه‌های خانگی نیز قرار دهند.

 

هوش تجاری مشارکتی (Collaborative BI)

هوش تجاری مشارکتی بیشتر از آن‌که یک فناوری خاص باشد، نوعی فرآیند به حساب می‌آید. این فرآیند شامل ترکیبی از برنامه‌های هوش تجاری و ابزارهای مشارکتی می‌شود که به کاربران مختلف کمک می‌کند در حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها با یکدیگر همکاری داشته باشند و اطلاعات را به یکدیگر به اشتراک بگذارند.

برای مثال کاربران می‌توانند با استفاده از قابلیت چت آنلاین و ابزارهای گفتگو در حاشیه نتایج هوش کسب و کار و تحلیل‌ها نظرات خود را بنویسند، سوال بپرسند و قسمت‌های مورد نظر خود را هایلایت کنند.

 

هوش مکانی (Location intelligence)

آخرین مدل هوش تجاری چیست؟ هوش مکانی آخرین نوع Business Intelligence محسوب می‌شود. این ابزار، شکل خاصی از هوش تجاری است که به کاربران امکان می‌دهد داده‌های مکانی و جغرافیایی را با استفاده از نقشه تجسم، تجزیه و تحلیل کنند.

هوش مکانی درباره عناصر جغرافیایی موجود در داده‌ها و عملیات تجاری اطلاعات می‌دهد. معمولاً از این نوع هوش تجاری در انتخاب سایت برای فروشگا‌ها و امکانات شرکتی، بازاریابی وابسته به مکان و مدیریت تدارکات استفاده می‌شود.

 

استراتژی هوش تجاری

در گذشته متخصصان آی‌تی اولین کاربران برنامه‌های هوش تجاری به حساب می‌آمدند؛ اما امروزه هوش کسب و کار شکل کاربرپسندتر و مفهوم‌تری به خود گرفته است. در نتیجه بسیاری از کاربران در شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف امکان استفاده از ابزارهای هوش تجاری را پیدا کرده‌اند.

در این راستا بهتر است با ۲ نوع مختلف از هوش تجاری که قبلاً نیز به آن‌ها اشاره کردیم، آشنا شویم که عبارتند از Business Intelligence سنتی یا کلاسیک و هوش تجاری مدرن.

هوش تجاری سنتی بیشتر توسط متخصصان آی‌تی استفاده می‌شد؛ آن‌ها با به‌کارگیری هوش تجاری کلاسیک داده‌های تراکنش‌های داخلی (in-house transactional data) را جمع‌آوری و استخراج می‌کردند و در نهایت گزارش نتایج را می‌نوشتند.

در نوع دوم هوش تجاری یا هوش کسب و کار مدرن، کاربران تجاری با استفاده از سیستم‌های سریع بصری، داده‌ها را به‌سرعت تجزیه و تحلیل می‌کنند.

 

استراتژی هوش تجاری چیست و چه فایده‌ای دارد؟

 

هر یک از انواع هوش تجاری کلاسیک و مدرن کاربردهای متفاوتی دارند. برای مثال سازمان‌ها معمولاً ترجیح می‌دهند برای انواع مشخصی از گزارش‌نویسی مانند گزارش‌های نظارتی یا مالی از سیستم هوش تجاری کلاسیک استفاده کنند، اما چرا؟ به‌دلیل اینکه این گزارش‌ها باید کاملاً دقیق باشند و همچنین سوالات و مجموعه داده‌های مورد استفاده درآن‌ها استاندارد و قابل پیش‌بینی هستند.

از طرف دیگر، سازمان‌ها زمانی از هوش تجاری مدرن استفاده می‌کنند که کاربران تجاری درباره مناسبات سریع مانند رویدادهای بازاریابی که سرعت نسبت به دقت اولویت دارد، به اطلاعات نیاز دارند.

در حالی که هر سازمانی برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استراتژیک به هوش تجاری نیاز دارد، به‌علت رویه ضعیف داده‌ها، اشتباهات تاکتیکی و غیره، بسیاری از سازمان‌ها نمی‌توانند از استراتژی‌های Business Intelligence به‌طور موثر بهره ببرند.

 

بازار هوش تجاری (BI) توسط مولفه ها (نرم افزار و بستر های نرم افزاری، خدمات)، استقرار (On-premise, On-cloud)، صنعت End User (BFSI، ارتباطات از راه دور و IT، خرده فروشی، بهداشت و درمان) و جغرافیا تقسیم بندی اند.

بازار هوش تجاری (BI) در سال ۲۰۱۹ معادل ۲۰.۵۱۲ میلیارد دلار برآورد شده است و انتظار می رود تا ۲۰۲۵، با نرخ رشد ترکیبی سالانه (CAGR) 12٪ بیش از دوره پیش بینی شده ۲۰۲۰ – ۲۰۲۵، به ۴۰.۵۰ میلیارد دلار برسد. با ظهور Big Data و افزایش نیاز برای تصمیم گیری حیاتی در یک بازه زمانی فشرده، اطلاعات تجاری (BI) و ابزار های تجزیه و تحلیل در دهه گذشته سهم قابل توجهی از بازار را به دست آورده اند. انتظار می رود که این روند همراه با پیشرفت فناوری و رشد سرمایه گذاری ها، در طول دوره پیش بینی شده به طور مداوم افزایش یابد.

هوش تجاری؛ تیر خلاص موفقیت سازمانی

تا اینجای کار متوجه شدید هوش تجاری چیست، چه کاربردی دارد، ابزارها، مزایا و معایب آن کدامند. از آن‌جا که ابزارهای Business Intelligence تاثیر شگرفی روی نحوه پیشرفت رویه‌های سازمانی دارند؛ وجود آن‌ها در هر سازمانی واجب است؛ اما به‌کارگیری آن‌ها برای سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ‌تر به‌صرفه‌تر در می‌آید.