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.