هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI) استفاده از نرم‌افزارهایی است که تجزیه و تحلیل کسب‌وکار، داده‌کاوی، بصری‌سازی داده‌ها، ابزارها و زیرساخت‌های داده و بهترین شیوه‌ها را ترکیب می‌کند تا به سازمان‌ها کمک کند تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. در عمل، شما زمانی که دید کاملی از داده‌های سازمان خود داشته باشید و از آن داده‌ها برای ایجاد تغییرات، از بین بردن ناکارآمدی‌ها و تطبیق سریع با تغییرات بازار یا تأمین استفاده کنید، به هوش تجاری مدرن دست یافته‌اید.

مهم است که توجه داشته باشیم این تعریف، تعریف بسیار مدرن‌تری از هوش تجاری است و هوش تجاری تاریخ پیچیده‌ای به عنوان یک واژه رایج داشته است. هوش تجاری سنتی، با حروف بزرگ، ابتدا در دهه ۱۹۶۰ به عنوان سیستمی برای اشتراک‌گذاری اطلاعات در سازمان‌ها ظهور کرد. این سیستم در دهه ۱۹۸۰ همراه با مدل‌های کامپیوتری برای تصمیم‌گیری و تبدیل داده‌ها به بینش‌ها توسعه یافت و بعداً به یک پیشنهاد خاص از تیم‌های BI با راه‌حل‌های خدمات وابسته به فناوری اطلاعات تبدیل شد.

راه‌حل‌های هوش تجاری مدرن اولویت را به تحلیل خودخدمتی، داده‌های مدیریت‌شده بر روی پلتفرم‌های قابل اعتماد، توانمندسازی کاربران کسب‌وکار و سرعت در دستیابی به بینش‌ها می‌دهند. این مقاله به عنوان مقدمه‌ای برای هوش تجاری است و تنها نوک کوه یخ است.

چطور هوش تجاری کار می‌کند؟

کسب‌وکارها و سازمان‌ها سوالاتی دارند و اهدافی را دنبال می‌کنند. برای پاسخ به این سوالات و پیگیری عملکرد در برابر این اهداف، آن‌ها داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل می‌کنند و اقداماتی را برای رسیدن به اهداف خود تعیین می‌کنند.

در بخش فنی، داده‌های خام از فعالیت‌های کسب‌وکار جمع‌آوری می‌شود. سپس این داده‌ها پردازش و در انبارهای داده ذخیره می‌شوند. پس از ذخیره‌سازی، کاربران می‌توانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و فرآیند تحلیل را برای پاسخ به سوالات تجاری آغاز کنند.

چگونه هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحلیل کسب‌وکار با یکدیگر کار می‌کنند؟

هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحلیل کسب‌وکار است، اما آن‌ها را تنها به عنوان بخشی از فرآیند کلی استفاده می‌کند. BI به کاربران کمک می‌کند تا از تجزیه و تحلیل داده‌ها نتیجه‌گیری کنند. دانشمندان داده به جزئیات داده‌ها پرداخته و از آمار پیشرفته و تحلیل‌های پیش‌بینی برای کشف الگوها و پیش‌بینی الگوهای آینده استفاده می‌کنند. تحلیل داده‌ها سوال می‌کند که "چرا این اتفاق افتاد و چه چیزی می‌تواند بعداً رخ دهد؟" هوش تجاری آن مدل‌ها و الگوریتم‌ها را گرفته و نتایج را به زبان قابل فهم تبدیل می‌کند. طبق تعریفی از فرهنگ‌لغت IT گارتنر، "تحلیل کسب‌وکار شامل داده‌کاوی، تحلیل‌های پیش‌بینی، تحلیل‌های کاربردی و آمار است." به طور خلاصه، سازمان‌ها تحلیل کسب‌وکار را به عنوان بخشی از استراتژی بزرگتر هوش تجاری خود انجام می‌دهند. هوش تجاری برای پاسخ به سوالات خاص طراحی شده و تحلیل‌های سریع برای تصمیم‌گیری‌ها یا برنامه‌ریزی‌ها فراهم می‌کند. با این حال، شرکت‌ها می‌توانند از فرآیندهای تحلیل برای بهبود سوالات پیگیری و تکرار آن‌ها استفاده کنند. تحلیل کسب‌وکار نباید فرآیندی خطی باشد، زیرا پاسخ به یک سوال احتمالاً منجر به سوالات پیگیری و تکرار خواهد شد. در عوض، باید فرآیند را به عنوان یک چرخه از دسترسی به داده‌ها، کشف، اکتشاف و اشتراک‌گذاری اطلاعات در نظر گرفت. این فرآیند به عنوان "چرخه تحلیل" شناخته می‌شود، یک اصطلاح مدرن که توضیح می‌دهد چگونه کسب‌وکارها از تحلیل‌ها برای واکنش به سوالات و انتظارات در حال تغییر استفاده می‌کنند.

تفاوت بین BI سنتی و BI مدرن

هوش تجاری مدرن اولویت را به تحلیل خودخدمتی و سرعت در دستیابی به بینش‌ها می‌دهد.

تاریخاً، ابزارهای هوش تجاری بر اساس مدل سنتی هوش تجاری بودند. این رویکرد از بالا به پایین بود که در آن هوش تجاری توسط سازمان‌های فناوری اطلاعات هدایت می‌شد و اکثر، اگر نگوییم تمام، سوالات تحلیل از طریق گزارش‌های ثابت پاسخ داده می‌شدند. این بدان معنا بود که اگر کسی سوال پیگیری درباره گزارشی که دریافت کرده داشت، درخواست او به انتهای صف گزارش‌ها منتقل می‌شد و باید دوباره فرآیند را از نو آغاز می‌کرد. این منجر به چرخه‌های گزارش‌دهی کند و ناراحت‌کننده می‌شد و مردم نمی‌توانستند از داده‌های فعلی برای اتخاذ تصمیمات استفاده کنند. هوش تجاری سنتی هنوز برای گزارش‌دهی منظم و پاسخ به سوالات ثابت یک رویکرد رایج است. اما هوش تجاری مدرن تعاملی و قابل دسترس است. در حالی که دپارتمان‌های IT همچنان بخشی مهم از مدیریت دسترسی به داده‌ها هستند، کاربران در سطوح مختلف می‌توانند داشبوردها را سفارشی کرده و گزارش‌ها را با کمترین اطلاع قبلی ایجاد کنند. با نرم‌افزار مناسب، کاربران قادر خواهند بود داده‌ها را بصری‌سازی کرده و سوالات خود را پاسخ دهند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

هوش تجاری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، زیرا داده‌های حال و گذشته را در بستر کسب‌وکارشان نشان می‌دهد. تحلیلگران می‌توانند از BI برای ارائه بنچمارک‌های عملکرد و رقبا استفاده کنند تا سازمان به صورت روان‌تر و کارآمدتر عمل کند. تحلیلگران همچنین می‌توانند به راحتی روندهای بازار را شناسایی کنند تا فروش یا درآمد را افزایش دهند. استفاده مؤثر از داده‌های صحیح می‌تواند در هر چیزی از رعایت مقررات تا تلاش‌های جذب نیرو کمک کند. چند روش که هوش تجاری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تصمیمات هوشمندتر و مبتنی بر داده بگیرند عبارتند از:

• شناسایی روش‌هایی برای افزایش سود

• تحلیل رفتار مشتری

• مقایسه داده‌ها با رقبا

• پیگیری عملکرد

• بهینه‌سازی عملیات

• پیش‌بینی موفقیت

• شناسایی روندهای بازار

• کشف مسائل یا مشکلات

نمونه‌هایی از هوش تجاری

هوش تجاری بیشتر از یک "چیز" خاص است و در واقع یک اصطلاح کلی است که فرآیندها و روش‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها از عملیات یا فعالیت‌های تجاری برای بهینه‌سازی عملکرد را در بر می‌گیرد. تمام این فرآیندها و فعالیت‌ها به یک دید جامع از کسب‌وکار کمک می‌کند تا افراد تصمیمات بهتری و قابل اجرایی بگیرند. در سال‌های اخیر، هوش تجاری برای گنجاندن فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری که به بهبود عملکرد کمک می‌کنند، تکامل یافته است. این فرآیندها شامل:

• داده‌کاوی: استفاده از پایگاه‌های داده، آمار و یادگیری ماشین برای کشف روندها در مجموعه‌های داده بزرگ

• گزارش‌دهی: به اشتراک گذاشتن تحلیل داده‌ها با ذینفعان به‌طوری‌که آن‌ها بتوانند نتیجه‌گیری کرده و تصمیم بگیرند

• معیارهای عملکرد و بنچمارک‌گذاری: مقایسه داده‌های عملکرد جاری با داده‌های تاریخی برای پیگیری عملکرد در برابر اهداف، معمولاً با استفاده از داشبوردهای سفارشی

• تحلیل توصیفی: استفاده از تحلیل داده‌های اولیه برای پیدا کردن آنچه که اتفاق افتاده است

• پرسش: پرسیدن سوالات خاص از داده‌ها و هوش تجاری برای استخراج پاسخ‌ها از مجموعه‌های داده

• تحلیل آماری: استفاده از آمار برای بررسی بیشتر نتایج تحلیل‌های توصیفی

• بصری‌سازی داده‌ها: تبدیل تحلیل داده‌ها به نمایش‌های بصری مانند نمودارها، گراف‌ها و هیستوگرام‌ها برای فهم آسان‌تر داده‌ها

• تحلیل بصری: کشف داده‌ها از طریق داستان‌سرایی بصری برای انتقال بینش‌ها به‌طور فوری و باقی‌ماندن در جریان تحلیل

• آماده‌سازی داده‌ها: جمع‌آوری منابع داده مختلف، شناسایی ابعاد و اندازه‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل داده‌ها

چگونه صنایع بزرگ از هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

بسیاری از صنایع مختلف از هوش تجاری استفاده کرده‌اند، از جمله خدمات بهداشتی، فناوری اطلاعات و آموزش. تمامی سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها برای تحول در عملیات خود استفاده کنند. به عنوان مثال، شرکت خدمات مالی چارلز شواب از هوش تجاری برای دیدن نمایی جامع از تمامی شعب خود در ایالات متحده استفاده کرد تا بتواند تصمیمات سریع‌تری بگیرد و روندهای جدید در بازار را شناسایی کند. شرکت‌های فناوری به صورت گسترده از هوش تجاری برای هدایت رشد درآمد و بهبود خدمات استفاده می‌کنند. برای مثال، شرکت Salesforce برای ارتقای خدمات خود از هوش تجاری استفاده می‌کند تا نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کرده و روندها و عملکرد مشتریان را شبیه‌سازی کند.

این کاربردها در همه صنایع وجود دارد و مزایای هوش تجاری شامل بهبود تصمیم‌گیری، کاهش هزینه‌ها، افزایش درآمد و بهبود روابط با مشتریان می‌شود.

نتیجه‌گیری

هوش تجاری ابزاری قدرتمند است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌ها برای بهبود عملکرد و شتاب‌دهی به رشد استفاده کنند. از طریق قابلیت‌های تحلیل داده‌ها، این ابزار می‌تواند بینش‌هایی را برای بهینه‌سازی عملیات و شناسایی روندهای نوظهور فراهم کند، که به‌نوبه خود منجر به اتخاذ تصمیمات استراتژیک و بهبود کلی در سازمان می‌شود.