در اصل می توان گفت که هوش تجاری به زیرساخت های فنی اشاره دارد که داده های تولید شده توسط فعالیت های انجام شده توسط شرکت یا فروشگاه را تجزیه و تحلیل می کند . هوش تجاری یک اصطلاح گسترده است که شامل داده کاوی (Data Mining)، تجزیه و تحلیل فرایند (Process Analysis)، ارزیابی عملکرد (Performance Benchmarking) و تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) است.
آنچه در این مقاله خواهید خواند…
- هوش تجاری چیست؟
- فرآیند کارکرد هوش تجاری چگونه است ؟
- مراحل فرایند BI شامل موارد زیر است
- ملاحظات خاص
- چرا هوش تجاری مهم است ؟
- مزایای هوش تجاری (bi)
- واقعیت سریع
- انواع ابزار و برنامه های کاربردی کسب و کار
- هوش تجاری برای داده های بزرگ
- گرایش های هوش تجاری (BI)
- هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار
هوش تجاری چیست؟
به عنوان بخشی از فرایند هوش تجاری (BI)، سازمان ها، داده ها را از سیستم های IT داخلی و منابع خارجی جمع آوری می کنند، آن ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می کنند. داشبوردهای هوش تجاری (BI) تمام داده های تولید شده توسط یک کسب و کار (Business) را تجزیه می کند (منظور اینه که ریز و دقیقشون می کنه) و آن را برای فهم گزارش (Digest Reports)، میزان عملکرد (Performance Measures) و گرایش را به شکل آسان و قابل فهم ارائه می دهد که منجر به اعلام تصمیمات مدیریت می شود.
هدف نهایی اقدامات مبتکرانه هوش تجاری (BI) این است که تصمیمات بهتری را برای کسب و کار فراهم کند که سازمان ها را قادر به افزایش درآمد، بهبود بهره بری عملیاتی و به دست آوردن مزایای رقابتی نسبت به سایر رقبای تجاری کند . برای رسیدن به این هدف، هوش تجاری (BI) ترکیبی از تجزیه و تحلیل، مدیریت داده ها و ابزارهای گزارش دهی، به علاوه ی روش های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را شامل می شود .
- نکات کلیدی
- هوش تجاری (BI) نشان دهنده زیرساخت های فنی است که شامل جمع آوری، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده های شرکت است .
- هوش تجاری (BI) داده ها را تجزیه و می کند و گزارشات و اطلاعاتی را تولید می کند که به مدیران برای تصمیم گیری بهتر کمک می کند.
- شرکت های نرم افزاری راه حل های هوش تجاری (BI) برای شرکت هایی که مایل به استفاده ی بهتر از داده های خود هستند، تولید می کنند.
- ابزارها و نرم افزارهای هوش تجاری (BI) به صورت طیفی وسیع از فرم ها یا شکل ها مانند صفحات گسترده، نرم افزار گزارش گیری یا پرس و جو، نرم افزار تجسم داده ها، ابزار داده کاوی و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) می آیند.
- سرویس خود هوش تجاری (BI) یک رویکرد به تجزیه و تحلیل است که اجازه می دهد تا افراد بدون پس زمینه ی فنی برای دسترسی و کشف داده ها از آن استفاده کنند.
درک هوش تجاری (BI) نیاز به هوش تجاری از این مفهوم حاصل شد که مدیرانی که اطلاعات نادرست یا ناقص دارند، به طور متوسط تصمیمات بدتری نسبت به زمانی که اطلاعات بهتری داشتند می گرفتند. سازندگان مدل های مالی این را به عنوان “آشغال در خانه، زباله در بیرون” می شناسند. هوش تجاری (BI) سعی می کند این مشکل را با تجزیه و تحلیل داده های فعلی که به طور ایده آل در داشبوردی از معیار های سریع طراحی شده برای حمایت از تصمیمات بهتر ارائه می شود، حل کند.
- واقعیت سریع
- اکثر شرکت ها می توانند از ترکیب راه حل های هوش تجاری (BI) سود ببرند. مدیرانی که اطلاعات نادرست یا ناقص دارند به طور متوسط تصمیمات بدتری نسب به زمانی که اطلاعات بهتری داشتند، می گیرند.
معماری هوش تجاری (BI) فراتر از نرم افزار هوش تجاری (BI) است .داده های هوش تجاری (BI) معمولاً در یک انبار داده ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در بازارهای داده کوچک تر ذخیره می شود که زیر مجموعه هایی از اطلاعات تجاری را برای بخش ها و واحدهای تجاری جداگانه نگهداری می کند، که اغلب با یک انبار داده سازمانی مرتبط است.
به علاوه، دریاچه های داده مبتنی بر خوشه های Hadoop یا بقیه ی سیستم های داده های بزرگ (big data) به طور روزافزون به عنوان مخازن یا پد های فرود برای داده های هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل به ویژه برای داده های حسگر، فایل های ورودی و سایر انواع دیگر داده های بدون ساختار یا نیمه ساختاری استفاده می شود.
داده های هوش تجاری (BI) می توانند شامل اطلاعات تاریخی و داده های بی درنگ جمع آوری شده از سیستم های منبع در حین تولید باشد که ابزارهای هوش تجاری (BI) را قادر می سازد تا از فرایند های تصمیم گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند. قبل از آن که در برنامه های هوش تجاری (BI)استفاده می شود، داده های خام از سیستم های منبع مختلف به طور کلی باید با استفاده از یکپارچه سازی داده ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده های یکپارچه ، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم های هوش تجاری (BI) و کاربران کسب و کار اطلاعات دقیق و سازگار را تجزیه و تحلیل کنند .
مطلب پیشنهادی: چرا شغل ما به یک وب سایت حرفه ای نیاز دارد؟
مراحل فرایند BI شامل موارد زیر است:
-
آماده سازی داده ها، که در آن مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل، سازماندهی شده و مدل سازی می شوند.
-
پرس و جو تحلیلی داده های آماده شده
-
توزیع شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs) و سایر یافته ها برای کاربران کسب و کار
-
استفاده از اطلاعات برای کمک به تاثیر گذاری و هدایت تصمیم گیری های کسب و کار
در ابتدا، ابزارهای هوش تجاری (BI) به طور عمده توسط متخصصان BI و IT مورد استفاده قرار گرفت که پرسش ها را اجرا کرده و داشبورد ها و گزارش هایی را برای کاربران تجاری تولید می کردند. با این حال، به طور روزافزون، تحلیلگران کسب و کار، مدیران کسب و کار، مدیران و کارگران از سیستم های اطلاعاتی کسب و کار خود استفاده می کنند، به لطف توسعه خود سرویس هوش تجاری (BI) و ابزار DATA DISCOVERY .
محیط های اطلاعاتی کسب و کار، خدمات خود را قادر می سازد تا کاربران کسب و کار را به پرس و جو اطلاعات هوش تجاری (BI) ، ایجاد تجسم داده ها و طراحی داشبورد خود برسانند .
برنامه های هوش تجاری (BI) اغلب شامل اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل و پیش بینی، پردازش متن، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. یک مثال رایج، مدل سازی پیش بینی شده است که که امکان تجزیه و تحلیل چه-اگر سناریو های مختلف کسب و کار را فراهم می کند. با این حال، در اغلب موارد، پروژه های تحلیلی پیشرفته توسط تیم های جداگانه ای از دانشمندان داده ها، آماردانان، مدل سازان پیش بینی کننده و سایر متخصصان تجزیه و تحلیل ماهر انجام می شود، در حالیکه تیم های هوش تجاری (BI) بیشتر پرس و جو و تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار را نظارت می کنند.
ملاحظات خاص
برای مفید بودن، هوش تجاری (BI) باید به دنبال افزایش دقت، به موقع بودن و مقدار داده باشد.
این الزامات به معنای پیداکردن راه های بیشتری برای جمع آوری اطلاعاتی است که قبلاً ثبت نشده اند، بررسی اطلاعات برای وجود خطاها و ساختار دهی اطلاعات به گونه ای که امکان تجزیه و تحلیل گسترده را فراهم کند.
با این حال، در عمل، شرکت ها داده هایی دارند که ساختاری ندارد یا در قالب های متنوعی هستند که جمع آوری و تجزیه و تحلیل آن ها آسان نیست. بنابراین شرکت های نرم افزاری، راه حل های هوش تجاری (BI) را برای بهینه سازی اطلاعات جمع آوری شده از داده ها ارائه می کنند. اینها برنامه های نرم افزاری در سطح سازمانی هستند که برای یکسان سازی داده ها و تجزیه و تحلیل داده های یک شرکت طراحی شده اند.
گرچه راه حل های نرم افزاری به تکامل خود ادامه می دهند و به طور روزافزون پیچیده تر می شوند، دانشمندان علم داده (Data Scientists) هنوز نیاز دارند تا تجارت بین سرعت و عمق گزارش دهی را مدیریت کنند.
برخی تفکر هایی که از داده های بزرگ (big data) پدید می آیند، شرکت ها را در تلاش برای ثبت همه چیز می کند اما تحلیلگرانِ داده معمولاً می توانند منابع را فیلتر کنند تا مجموعه ای از نقاط داده را پیدا کنند که می تواند سلامت یک فرآیند یا حوزه تجاری را به عنوان یک کل نشان دهد. این می تواند نیاز به گرفتن و قالب بندی مجدد همه چیز را برای تجزیه و تحلیل کاهش دهد و در زمان تحلیلی صرفه جویی کند و سرعت گزارش را افزایش دهد.
برای دریافت خدمات طراحی سایت در کرمان اینجا کلیک کنید
چرا هوش تجاری مهم است؟
به طور کلی، نقش هوش تجاری ، بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت های که به طور موثر از ابزار و تکنیک های هوش تجاری (Bi) استفاده می کنند می توانند داده های جمع آوری شده خود را به دیدگاه های ارزشمندی در مورد فرایند ها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند. پس از آن می توان چنین دیدگاه هایی را گرفتن تصمیم های تجاری بهتر استفاده کرد که باعث افزایش بهره وری و درآمد می شود که منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می شود.
بدون هوش تجاری (BI) سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری های مبتنی بر داده ها بهره ببرند. در عوض، مدیران و کارگران در درجه ی اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. در حالی که این روش ها می توانند به تصمیمات خوب منجر شوند، اما آن ها نیز به دلیل عدم وجود اطلاعات، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.
مزایای هوش تجاری (bi)
دلایل زیادی وجود دارد که چرا شرکت ها هوش تجاری (BI) را انتخاب می کنند. بسیاری از آن برای پشتیبانی از عملکردهای متنوعی مانند استخدام، انطباق، تولید و بازاریابی استفاده می کنند. هوش تجاری (BI) یک ارزش تجاری اصلی است. پیدا کردن یک حوزه تجاری که از اطلاعات بهتری برای کار با آن بهره مند نباشد، دشوار است.
تولید یک برنامه موفق هوش تجاری (BI) یک سری مزایا در کسب و کار یک سازمان تولید می کند. به عنوان مثال، هوش تجاری (BI)، مدیران اجرایی و مدیران بخش را قادر می سازد تا عملکرد کسب و کار را به صورت مداوم نظارت کنند تا در زمان بروز مشکلات یا فرصت ها 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 ایجاد آسیب مالی شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده های نیروی کار را نظارت کنند.
برخی از مزایای بسیاری که شرکت ها می توانند پس از پذیرش هوش تجاری (BI) در مدل های کسب و کار خود تجربه کنند شامل گزارش دهی و تجزیه و تحلیل سریع تر، دقیق تر، بهبود کیفیت داده ها، رضایت بهتر کارکنان، کاهش هزینه ها و افزایش درآمد و توانایی تصمیم گیری بهتر در کسب و کار است.
به طور کلی، مزایای کلیدی که کسب و کارها می توانند از برنامه های هوش تجاری (BI) دریافت کنند عبارتند از :
-
سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم گیری.
-
بهینه سازی فرایند های داخلی کسب وکار
-
افزایش بهره وری و بهره وری عملیاتی
-
مشکلات کسب و کار را که نیاز به رسیدگی دارند را مشخص کنید
-
شناسایی روندهای تجاری و بازار در حال ظهور
-
توسعه استراتژی های تجاری قوی تر
-
فروش بالاتر و درآمدهای جدید را هدایت کنید
-
به دست آوردن یک مزیت رقابتی نسبت به شرکت های رقیب
واقعیت سریع
هوش تجاری (BI) برای کمک به کسب و کار ها برای جلوگیری از مشکل “زباله در داخل و خارج” که ناشی از تجزیه و تحلیل داده های نادرست یا ناکافی است، مشتق شده است.
ابتکارات هوش تجاری (Bi) همچنین مزایای تجاری بهتری را ارائه می دهد از جمله آن ها، ردیابی وضعیت پروژه های تجاری و برای سازمان ها برای جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود را برای مدیران پروژه آسان تر می کند. به علاوه، تیم های هوش تجاری (bi) مدیریت داده و فناوری اطلاعات از هوش تجاری سود می برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می کنند.
به عنوان مثال، اگر شما مسئول برنامه های تولید چندین کارخانه نوشیدنی هستید و فروش رشد قوی ماه به ماه را در یک منطقه ی خاص نشان می دهد، شما می توانید تغییرات اضافی را در زمان واقعی تایید کنید تا اطمینان حاصل شود که کارخانه های شما می توانند تقاضا را برآورده کنند.
به طور مشابه شما می توانید به سرعت همان تولید را متوقف کنید اگر تابستان خنک تر از حد معمول شروع به تاثیر بر فروش کند. این دستکاری در تولید نمونه محدودی از این است که چگونه هوش تجاری (BI) می تواند سود را افزایش دهد و هزینه ها را در صورت صحیح کاهش دهد.
انواع ابزار و برنامه های کاربردی کسب و کار
هوش تجاری ترکیبی از مجموعه گسترده ای از برنامه های تجزیه و تحلیل داده های طراحی شده برای پاسخگویی به نیازهای اطلاعات مختلف است. اکثر آن ها توسط هر دو نرم افزار خدمات هوش تجاری (Bi) و سیستم عامل های سنتی پشتیبانی می شوند. طبق تحقیقات شرکت برنامه نویسی و طراحی سایت اسپرلوس، لیستی از فناوری های هوش تجاری (BI) که برای سازمان ها در دسترس هستند عبارتند از:
-
- تحلیل موقت AD-hoc. همچنین به عنوان پرس و جوی ad-hoc نیز شناخته می شود، این یکی از عناصر پایه ای از برنامه های هوش تجاری (BI) مدرن و یک ویژگی کلیدی از ابزارهای خدمات خود هوش تجاری (BI) است. این فرایند نوشتن و اجرای پرس و جو برای تجزیه و تحلیل مسائل مربوط به کسب و کار خاص است. در حالی که پرس و جو های AD-hoc به طور معمول در جریان کار ایجاد می شوند، اغلب آن ها به طور مرتب اجرا می شوند و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبوردها و گزارش ها گنجانده می شوند.
-
- پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). یکی از فناوری های اولیه هوش تجاری (Bi)، ابزارهای OLAP یا همان پردازش تحلیلی آنلاین کاربران را قادر می سازد تا داده ها را در ابعاد چندگانه تجزیه و تحلیل کنند که به ویژه برای پرس و جو و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده ها باید از یک انبار داده استخراج شده و در مکعب های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) چند بعدی ذخیره می شد، اما به طور روزافزون امکان اجرای تحلیل پردازش آنلاین (OLAP) مستقیماً بر روی پایگاه های داده ستونی وجود دارد.
-
- هوش تجاری موبایل (Mobile bi). هوش تجاری موبایل، اپلیکیشن ها و داشبورد های گوشی های هوشمند و تبلت ها را در دسترس قرار می دهد. ابزارهای هوش تجاری (BI) موبایل که اغلب برای مشاهده داده ها بیشتر از تجزیه و تحلیل آن ها استفاده می شوند، معمولاً با تاکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند. برای مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است تنها دو یا سه تصویر سازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آن ها را به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه مشاهده کرد.
-
- هوش تجاری در زمان واقعی. در برنامه های بی درنگ هوش تجاری (BI) داده ها هنگام ایجاد، جمع آوری و پردازش، تجزیه و تحلیل می شوند تا به کاربران یک دید به روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه های مورد علاقه ارائه می دهند. فرایند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربردهای تجزیه و تحلیل تصمیم، مانند امتیاز دهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.
-
- هوش عملیاتی (Operational intelligence (OI)). هوش تجاری (BI) عملیاتی نیز نامیده می شود، این شکلی از تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می دهد. برنامه های OI برای کمک به تصمیم گیری عملیاتی و امکان اقدام سریع تر در مورد مسائل طراحی شده اند – برای مثال، کمک به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان مدیران لجستیک برای کاهش تنگناهای توزیع.
-
- نرم افزار به عنوان یک سرویس هوش تجاری (BI): ابزارهای SaaS BI از سیستم های رایانش ابری میزبانی شده توسط فروشندگان استفاده می کنند تا قابلیت های تجزیه و تحلیل داده ها را در قالب سرویسی به کاربران ارائه دهند که معمولاً بر اساس اشتراک قیمت گذاری می شود. گزینه SaaS که به عنوان ابر هوش تجاری (BI) نیز شناخته می شود، به طور روزافزون پشتیبانی چند ابری را ارائه می دهد که به سازمان ها امکان می دهد برنامه های هوش تجاری (BI) را در پلتفرم های مختلف ابری برای برآورده کردن نیازهای کاربر و اجتناب از قفل شدن فروشنده مستقر کنند.
-
- هوش تجاری (BI) منبع باز: نرم افزار هوش تجاری که متن باز است معمولاً شامل دو نسخه است: یک نسخه اجتماعی که می تواند رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی توسط فروشنده که قابل استفاده است. تیم های هوش تجاری (BI) همچنین می توانند به کد منبع برای استفاده های توسعه، دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از فروشندگان ابزارهای هوش تجاری (BI) اختصاصی، نسخه های رایگان را عمدتاً برای کاربران فردی ارائه می دهند.
-
- هوش تجاری (BI) تعبیه شده: ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، عملکرد هوش تجاری (BI) و تجسم داده ها را مستقیماً در برنامه های تجاری قرار می دهند. این مورد به کاربران تجاری این امکان را می دهد تا داده ها در برنامه هایی که برای انجام کار خود استفاده می کنند تجزیه و تحلیل کنند. ویژگی های تجزیه و تحلیل تعبیه شده معمولاً توسط فروشندگان نرم افزار کاربردی گنجانده می شوند، اما توسعه دهندگان نرم افزار شرکتی نیز می توانند آن ها را در برنامه های کاربردی خانگی قرار دهند.
-
- هوش تجاری (BI) مشارکتی: این مورد بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. این مورد شامل ترکیبی از برنامه های کاربردی هوش تجاری (BI) و ابزارهای همکاری است که کاربران مختلف را قادر می سازد تا روی تجزیه و تحلیل داده ها با هم کار کنند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. برای مثال، کاربران می توانند داده های هوش تجاری (BI) و نتایج تجزیه و تحلیل را با نظرات، سوالات و برجسته سازی از طریق استفاده از چت آنلاین و ابزارهای بحث، حاشیه نویسی کنند.
-
- اطلاعات مکان (LI). این مورد، یک شکل تخصصی از هوش تجاری (BI) است که کاربران را قادر می سازد تا مکان داده های مکانی را با قابلیت تجسم داده های مبتنی بر نقشه، تجزیه و تحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی تفکرهایی را در مورد عناصر جغرافیایی در داده ها و عملیات تجاری ارائه می دهد. استفاده های بالقوه شامل انتخاب سایت برای فروشگاه های خرده فروشی و امکانات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان مدیریت تدارکات است.
-
- صفحات گسترده: صفحات گسترده مثل Microsoft Excel و Google Docs برخی از پرکاربرد ترین ابزارهای هوش تجاری (BI) هستند.
-
- نرم افزار گزارش دهی: نرم افزار گزارش گیری در جهت گزارش، سازماندهی، فیلتر کردن و نمایش داده ها استفاده می شود
-
- نرم افزار تجسم داده ها: نرم افزار تجسم داده ها، مجموعه داده ها را به نمایش های گرافیکی خوانا و جذاب تبدیل می کند تا بینش هایی را به سرعت بدست آورد.
- ابزارهای داده کاوی: ابزارهای داده کاوی، مقادیر زیادی داده را برای الگو ها با استفاده از چیزهایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و آمار استخراج می کنند.
فروشندگان و بازار هوش تجاری (BI)
Self-Service-BI و ابزارهای تجسم داده به استاندارد نرم افزار مدرن BI تبدیل شده اند. Tableau، Qlic و SportFire که اکنوان بخشی از نرم افزار Tibco است در توسعه فناوری Self-Service خیلی زود پیش قدم شدند و تا سال 2010 به رقبای برجسته ای در بازار هوش تجاری (BI) تبدیل شده اند. اکثر فروشندگان ابزارهای پرس و جو و گزارش هوش تجاری (BI) سنتی از آن زمان مسیر خود را دنبال کرده اند. اکنون، تقریباً هر ابزار اصلی هوش تجاری (BI) دارای ویژگی های Self-Service مانند کشف داده های بصری و پرس و جوی موقت است.
به علاوه، معمولاً پلتفرم های مدرن BI عبارتند از :
- نرم افزار تجسم داده برای طراحی نمودار ها و سایر اینفوگرافیک ها برای نمایش داده به روشی آسان.
- ابزارهایی برای ساخت داشبوردهای هوش تجاری (BI)، گزارش ها و کارت های امتیازی عملکرد که داده های دیده شده را روی KPI و سایر معیارهای تجاری نمایش نمی دهند
- ویژگی های داستان سرایی داده برای ترکیب تصویرسازی ها و متن در ارائه برای کاربران تجاری.
- نظارت بر استفاده، بهینه سازی عملکرد، کنترل های امنیتی و سایر عملکرد ها برای مدیریت استقرار.
ابزارهای هوش تجاری (BI) به طور کلی از ده ها فروشنده، در دسترس هستند. فروشندگان عمده فناوری اطلاعات که نرم افزار هوش تجاری (BI) را ارائه می دهند عبارتند از IBM، ORACLE، Microsoft، SAP، SAS و Salesforce که Tableau را در سال 2019 خریداری کردند و همچنین ابزارهای خود را که قبل از خرید توسعه داده بودند، می فروشند.
Google همچنین از طریق واحد Looker خود که در سال 2020 خریداری شد، در بازار هوش تجاری (BI) حضور دارد. سایر فروشندگان قابل توجه هوش تجاری (BI) عبارتند از Alteryx، Demo، GoodData، Infor Birst، Information Builders، Logi Analytics، MicroStrategy، Pyramid Analytics، Sisense، ThoyghSpot و YellowFin.
در حالی که پلتفرم های هوش تجاری (BI) با ویژگی های کامل پرکاربردترین فناوری هوش تجاری هستند، بازار هوش تجاری (BI) شامل دسته های دیگر محصولات نیز می شود.
برخی از فروشندگان ابزارهایی را که به طور خاص برای استفاده های هوش تجاری (BI) تعبیه شده را ارائه می دهند که نمونه های آن عبارتند از GoodData، LogiAnalytics. شرکت هایی مانند Looker، Sisense و ToughtSpot برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و سرپرستی شده را هدف قرار می دهند. داشبوردهای مختلف و متخصصان تصویرسازی داده ها بر روی آن بخش از فرآیند هوش تجاری (BI) تمرکز می کنند. فروشندگان دیگر در ابزار های داستان سرایی داده تخصص دارند.
به طور کلی، موارد استفاده از هوش تجاری (BI) سازمانی عبارتند از :
- نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیار ها
- حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک
- ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری
- دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری
- تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها
موارد استفاده خاص و کاربردهای BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از هوش تجاری (BI) برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی براساس پرتفوی فعلی خود استفاده می کنند. هوش تجاری (BI) به خرده فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجود کمک می کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه ریزی تولید، تهیه و توزیع به هوش تجاری (BI) تکیه می کنند.
- شرکت Lowe’s Crop
شرکت Lowe’s Crop که دومین زنجیره خرده فروشی بزرگ کشور را اداره می کند، یکی از اولین پذیرندگان ابزارهای هوش تجاری (BI) است. به طور خاص، برای بهینه سازی زنجیره تامین، تجزیه و تحلیل محصولات برای شناسایی تقلب های احتمالی و حل مشکلات مربوط به هزینه های تحویل جمعی از فروشگاه های خود، به ابزار های هوش تجاری (BI) تکیه کرده است.
- شرکت بطری سازی کوکاکولا
شرکت کوکاکولا با فرآیندهای گزارش دهی دستی روزانه خود مشکل داشت: آنها دسترسی به اطلاعات فروش و عملیات آنی را محدود کردند.
اما با جایگزینی فرآیند دستی با یک سیستم هوش تجاری (BI) خودکار، این شرکت به طور کامل فرآیند را ساده کرد و 260 ساعت در سال (یا بیش از 6 هفته کاری 40 ساعته) صرفه جویی کرد. اکنون، تیم این شرکت می تواند به سرعت معیارهایی مانند عملیات تحویل، بودجه و سودآوری را تنها با چند کلیک تجزیه و تحلیل کند.
خطوط هوایی و هتل های زنجیره ای از کاربران بزرگ هوش تجاری (BI) برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم و تنظیم قیمت ها و زمان بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه ها و سیستم های مدارس روی هوش تجاری (BI) ضربه می زنند تا معیارهای عملکرد کلی دانش آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه های کاربردی دیگر شناسایی کنند.
هوش تجاری برای داده های بزرگ
پلتفرم های BI به طور روزافزون به عنوان رابطه های جلویی برای سیستم های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می شوند. نرم افزار مدرن هوش تجاری (BI) به طور معمول گزینه های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود. این مورد به همراه رابط کاربری نسبتاً ساده (UI) در اکثر ابزار های هوش تجاری (BI)، آن را برای معماری های داده ی کلان، مناسب می کند.
کاربران ابزار های هوش تجاری (BI) می توانند به سیستم های Hadoop و Spark، پایگاه داده NoSQL و دیگر پلتفرم های کلان داده، علاوه بر انبارهای داده معمولی، دسترسی داشته باشند و دید یکپارچه از داده متنوع ذخیره شده در آن ها دریافت کنند. این مورد تعداد زیادی از کاربران بالقوه را قادر می سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه ای از داده های بزرگ شرکت کنند، به جای اینکه دانشمندان علم داده بسیار ماهر تنها کسانی باشند که داده ها را مشاهده می کنند.
روش دیگر، سیستم های کلان داده به عنوان مناطق مرحله ای برای داده های خام عمل می کنند که بعداً فیلتر و پالایش می شوند و سپس برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران هوش تجاری (BI) در انبار داده بارگذاری می شوند.
گرایش های هوش تجاری (BI)
علاوه بر مدیران هوش تجاری (BI)، تیم های هوش تجاری (BI) معمولاً شامل معماران هوش تجاری (BI)، توسعه دهندگان هوش تجاری (BI) تحلیلگران هوش تجاری (BI) و متخصصان هوش تجاری (BI) هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده کار می کنند. تحلیلگران تجاری و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه هوش تجاری (BI) قرار می گیرند تا جنبه ی تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیازهای آن اطمینان حاصل کنند.
برای کمک به آن، تعداد قابل رشدی از سازمان ها توسعه ی سنتی آبشار را با هوش تجاری چابک (Agile BI) و رویکردهای انبار داده جایگزین می کنند که از تکنیک های توسعه نرم افزار چابک برای تقسیم پروژه ها هوش تجاری (BI) به قطعات کوچک و ارائه عملکرد های جدید به صورت تدریجی و تکراری استفاده می کنند. انجام این کار به شرکت امکان می دهد تا ویژگی های هوش تجاری (BI) را سریع تر مورد استفاده قرار دهند و با تغییر نیازهای تجاری یا ظهور الزامات جدید، برنامه های توسعه را اصلاح کنند.
سایر روند های قابل توجه در بازار هوش تجاری (BI) شامل موارد زیر است :
- گسترش فناوری های تجزیه و تحلیل تقویت شده : ابزارهای هوش تجاری (BI) به طور روزافزونی قابلیت های جست و جوی زبان طبیعی را به عنوان جایگزینی برای نوشتن پرس و جو ها در SQL یا زبان برنامه نویسی دیگر، به علاوه الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می دهند که به کاربران کمک می کند داده ها را پیدا، درک و آماده کنند و نمودارها و سایر اینفوگرافیک ها را ایجاد کنند.
- توسعه بدون کد یا با کد کم : بسیاری از فروشندگان هوش تجاری (BI) نیز ابزار های گرافیکی را اضافه می کنند که برنامه های هوش تجاری (BI) را قادر می سازد با کدگذاری کم یا بدون کدنویسی توسعه یابند.
- افزایش استفاده از ابر : سیستم های هوش تجاری (BI) در ابتدا به کندی به سمت ابر حرکت می کردند، به این دلیل که انبار های داده عمدتاً در مراکز داده داخلی مستقر بودند. اما استقرار ابری انبارهای داده و ابزارهای هوش تجاری (BI) در حال رشد است. در اوایل سال 2020، شرکت مشاوره گارتنر گفت که بیشتر هزینه های جدید هوش تجاری (BI) اکنون برای پروژه های مبتنی بر ابر است.
- تلاش برای بهبود سواد داده : با گسترش استفاده از ابزارهای هوش تجاری (BI) در سازمان ها از طریق Self-service-BI، اطمینان از اینکه کاربران جدید می توانند داده ها را درک کنند و با آن ها کار کنند بسیار مهم است. این امر باعث می شود که تیم های هوش تجاری (BI) مهارت های سواد داده را در برنامه های آموزشی کاربران بگنجانند . فروشندگان هوش تجاری (BI) نیز ابتکاراتی را راه اندازی کرده اند، مانند پروژه سواد داده به رهبری Qlik.
هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار :
استفاده پراکنده از اصطلاح هوش تجاری حداقل به دهه 1860 بر می گردد، اما مشاور Howard Dresner برای اولین بار در سال 1989 آن را به عنوان یک عبارت چتر برای استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای حمایت از فرآیندهای تصمیم گیری تجاری پیشنهاد کرد. چیزی که به عنوان ابزارهای هوش تجاری (BI) شناخته می شود، از فناوری های تحلیلی پیشین، اغلب مبتنی بر Main-Frame، مانند سیستم های پشتیبانی تصمیم و سیستم های اطلاعات اجرایی که عمدتاً توسط مدیران کسب و کار استفاده می شوند، تکامل یافته است.
هوش تجاری گاهی اوقات به جای تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می شود. در موارد دیگر، تجزیه و تحلیل تجاری یا به صورت محدودتر برای اشاره به تجزیه و تحلیل پیشرفته یا به طور گسترده تر هم آن و هم هوش تجاری (BI) شامل شود. در همین حال، تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول یک اصطلاح چتر است که همه ی اشکال هوش تجاری (BI) و برنامه های تحلیلی را در بر می گیرد. این مورد شامل انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده است. تجزیه و تحلیل توصیفی، که معمولاً همان چیزی است که هوش تجاری (BI) ارائه می دهد. تجزیه و تحلیلی پیش بینی کننده، که رفتار و نتایج آینده را مدل می کند و تجزیه و تحلیل تجویزی، که اقدامات تجاری را توصیه می کند.
نرم افزار هوش تجاری در کرمان
با نرم افزار هوش تجاری می‌توانید کسب و کار خود را به صورت حرفه‌ای تری مدیریت کنید. گزارش‌های مورد نیاز خود را بسازید و در سریع‌ترین زمان، بهترین تصمیم‌ها را بگیرید.
از جمله مزایای نرم افزار هوش تجاری می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- نمایش وضعیت کل سازمان در یک نگاه
- نظارت بر عملکرد کل سازمان و واحدها
- کمک به تصمیم گیری سریعتر و بهتر
- افزایش بهره وری سازمان
- و…
