هوش تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به صاحبان کسب و کار، مدیران و کارمندان کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه تری را برای پیشبرد کسب‌ و کار بگیرند.

به عنوان بخشی از فرآیند BI، سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری می‌کنند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می نمایند، دسته بندی هایی از داده‌ها ایجاد و گزارشات بصری، داشبوردهای هوش تجاری و تحلیلی را ایجاد می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کارشناسان برنامه ریزی استراتژیک کسب و کار قرار دهند.

هدف نهایی هوش تجاری، هدایت سازمان برای اخذ تصمیمات تجاری است که سازمان ها را قادر می سازد:

• درآمد را افزایش دهند.
• کارایی عملیاتی را بهبود بخشند.
• نسبت به رقبای تجاری مزیت های رقابتی کسب کنند.

برای دستیابی به این هدف، هوش تجاری ترکیبی از ابزارهای تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد.

فرآیند هوش تجاری چگونه کار می کند؟

معماری هوش تجاری فراتر از نرم افزار های business intelligence است. داده‌های هوش تجاری معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در بسته های داده کوچک‌تر که اطلاعات کسب و کار را برای بخش‌ها و واحدهای تجاری بصورت جداگانه نگهداری می‌کنند، ذخیره می‌شوند. علاوه بر این، دریاچه‌های داده مبتنی بر خوشه‌های Hadoop یا دیگر سیستم‌های کلان داده به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان مخزن یا سکوی فرود برای داده‌های هوش تجاری استفاده می شوند و فرایند تجزیه و تحلیل، به‌ویژه برای فایل‌های گزارش، داده‌های حسگر، متن و انواع دیگر داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته صورت می گیرد.

داده‌های هوش تجاری می‌تواند شامل اطلاعات تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از سیستم‌های مختلف سازمانی باشد. این داده ها، ابزارهای BI را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند. قبل از استفاده در برنامه‌های هوش تجاری، داده‌های خام از سیستم‌های منبع مختلف جمع آوری می شوند. در این فرایند با استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده، فرایند ادغام و پاکسازی داده ها صورت می پذیرد تا اطمینان حاصل شود که تیم‌ها و کاربران هوش تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابتی هستند.

فرایند پالایش داده های هوش تجاری شامل موارد زیر است:

• آماده سازی داده ها، که در آن مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل سازماندهی و مدل سازی می شوند.
• اعمال فیلترهای تحلیلی بر روی داده های آماده شده؛
• توزیع شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر یافته ها برای کاربران کسب و کاری؛
• استفاده از نتایج بدست آمده برای کمک به تأثیرگذاری و هدایت تصمیمات تجاری سازمان.

در ابتدا، ابزارهای هوش تجاری در درجه اول توسط متخصصان BI و IT استفاده می شد که فیلترهای هدفمندی را بر روی داده ها اجرا می کردند و داشبوردها و گزارش ها را برای کاربران کسب و کاری تولید می کردند. با این حال، به لطف توسعه هوش تجاری و ابزارهای کشف داده، تحلیلگران، مدیران و کارمندان به طور فزاینده ای از پلتفرم های هوش تجاری استفاده می کنند. محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس، کاربران کسب و کاری را قادر می‌سازد تا داده‌های BI را فیلتر کنند، داده‌های مصور و گراف های تجاری مورد نیاز را ایجاد کنند و داشبورد طراحی کنند.

برنامه های هوش تجاری اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را در خود جای می دهند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که در این تجزیه و تحلیل سناریو سازی های مختلف برای کسب‌ و کار را امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، در بیشتر موارد، پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده، متخصصین آمار، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های BI بر فیلترسازی داده و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

به طور کلی، نقش هوش تجاری کمک به بهبود عملیات کسب و کاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت هایی که به طور موثر از ابزارها و تکنیک های هوش تجاری استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند. سپس می توان از چنین بینش هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره وری و درآمد را افزایش می دهد و منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می شود.

بدون استفاده از تکنیک های هوش تجاری، سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده (Data Driven Decision making) استفاده کنند. در مدل سنتی تصمیم گیری سازمانی، مدیران و کارمندان در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. گاهی این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنای آن‌ها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

مزایای هوش تجاری

یک برنامه موفق هوش تجاری، مزایای کسب و کاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می کند. به عنوان مثال، هوش تجاری مدیران ارشد و مدیران میانی را قادر می‌سازد تا عملکرد کسب‌ و کار را به صورت مستمر نظارت کنند تا بتوانند در هنگام بروز مشکلات یا فرصت‌ها به سرعت عمل کنند. تجزیه و تحلیل داده های مشتری کمک می کند تا تلاش های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثرتر شود. گلوگاه های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می توان قبل از اینکه باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده های نیروی کار را نظارت کنند.

به طور کلی، مزایای کلیدی که کسب‌ و کارها می‌توانند از برنامه‌های هوش تجاری دریافت کنند عبارتند از:

• سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم گیری؛
• بهینه سازی فرآیندهای کسب و کاری درون سازمانی؛
• افزایش بهره وری و بهره وری عملیاتی؛
• شناسایی مشکلات کسب و کار؛
• شناسایی روندهای تجاری و بازارهای در حال ظهور؛
• توسعه استراتژی های تجاری قوی تر؛
• فروش بالاتر و افزایش درآمدهای جدید؛
• کسب برتری رقابتی نسبت به شرکت های رقیب؛

هوش تجاری همچنین مزایای کسب و کاری وسیع تری نیز را ارائه می دهد. از جمله آنها، سهولت در ردیابی وضعیت پروژه های تجاری و سازمانی به منظور جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود است. علاوه بر این، تیم‌های هوش تجاری، مدیریت داده و فناوری اطلاعات از مزایای هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می‌کنند.

نکات کلیدی

سازمان های مختلف بسته به نیاز خود به ویژگی های هوش تجاری متفاوتی نیاز دارند. برای شروع بهتر است روی راه حلی سرمایه گذاری کنند که ویژگی های اصلی مانند داشبورد و تصویر سازی، گزارش، یکپارچه سازی داده ها و موارد دیگر را ارائه می دهد. در ادامه می‌توانید راه‌حل خود را ارتقا دهید تا ویژگی‌های اضافی را در خود جای دهد، از جمله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، هوش تجاری موبایل، تجزیه و تحلیل افزوده و غیره.

با توجه به روندهای فناوری جدید و رقابت شدید کسب و کاری، استفاده از ابزارهای هوش تجاری برای تصمیم گیری های مبتنی بر داده می تواند مزیت رقابتی قدرتمندی را نسبت به رقبا برای کسب و کار شما ایجاد نماید.