هوش تجاری (Business Intelligence) یا به اختصار BI، تحلیل کسب و کار، داده کاوی، مصورسازی داده، ابزارهای داده و زیرساخت را با هم ترکیب می‌کند تا به کسب‌وکارها کمک کند بیشتر تصمیم‌های داده‌محور بگیرند.

در عمل زمانی می‌توانید بگویید هوش تجاری مدرن را به معنای واقعی در اختیار دارید که یک دید جامع و کامل از داده‌های سازمان‌تان داشته باشید و از آن داده‌ها برای ایجاد تغییر استفاده کنید، ناکارآمدی‌ها را حذف کنید و خیلی سریع بتوانید با تغییرات بازار یا تامین خودتان را وفق بدهید. با ما همراه باشید تا بیشتر با هوش تجاری و کاربردهای آن آشنا شوید.

تاریخچه هوش تجاری

دقت داشته باشید که هوش تجاری فقط یک نام و تعریف جدید برای ابزاری است که از مدت‌ها پیش وجود داشته است. هوش تجاری تاریخچه پرفراز و نشیبی در تعاریفی که برای آن ارایه شده داشته است. هوش تجاری به عنوان یک عبارت جدید در دهه ۶۰ میلادی پا به عرصه ظهور گذاشت و به عنوان یک سیستم به اشتراک‌گذاری اطلاعات در سراسر سازمان مورد استفاده قرار می‌گرفت. بعدها در دهه ۸۰ همزمان با پیشرفت مدل‌های کامپیوتر، هوش تجاری هم پیشرفت کرد و داده را به بینش و بصیرتی تبدیل کرد که برای کمک به تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار گرفت و بعد از آن هم به یک پیشنهاد ویژه برای تیم‌های هوش تجاری با راهکارهای سرویس‌های مبتنی بر آی‌تی تبدیل شد.

اولویت هوش تجاری مدرن این است که تحلیلی سلف‌-سرویس ارائه دهد، داده‌ها را از پلت‌فرم‌های قابل اعتماد جمع‌آوری کند، کاربرهای حاضر در کسب‌وکارها را توانمند کند و به کسب بینش سرعت ببخشد.

در این مطلب هم هوش تجاری به عنوان همین هوش تجاری مدرن در نظر گرفته شده است و البته همچنان قادر نخواهد بود همه چیز را در این مورد بررسی کند.

مثال هایی از هوش تجاری

کاربردهای هوش تجاری

 هوش تجاری خیلی بیشتر از  یک «چیز» خاص است؛ هوش تجاری را می‌توان بیشتر چتری دانست که تمام فرآیندها و روش‌های جمع‌کردن، ذخیره‌سازی، مرتب‌کردن و تحلیل داده‌های عملیات تجاری یا فعالیت‌های بهبود عملکرد را در بر می‌گیرد. تمام اینها باهم جمع می‌شوند تا یک چشم‌انداز جامع از کسب‌وکار بسازند و کمک کنند افراد تصمیم‌های قابل عملی کردن و بهتری بگیرند.

در سال‌های گذشته، هوش تجاری تکامل بیشتری یافته است و حالا شامل فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری است که به بهبود عملکرد کمک می‌کند. این فرآیندها شامل موارد زیر می‌شوند:

  • داده‌کاوی: استفاده از دیتابیس‌ها، آمار و یادگیری ماشین برای یافتن ترندها در دیتاست‌های بزرگ.
  • گزارش‌دهی: به اشتراک گذاشتن تحلیل داده با سهام‌داران تا آنها نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری کنند.
  • معیارهای عملکرد و بنچ‌مارک: مقایسه عملکرد فعلی با داده‌های قبلی برای مقایسه عملکرد با اهداف تعیین شده؛ که معمولا به وسیله داشبوردها شخصی‌سازی‌شده انجام می‌شود.
  • آمار توصیفی: استفاده از تحلیل داده اولیه برای فهمیدن اینکه تاکنون چه اتفاقی افتاده است.
  • کوئری زدن: با پرسیدن سوالات مشخص از داده، هوش تجاری پاسخ‌ها را از دیتاست استخراج می‌کند.
  • تحلیل آماری: گرفتن نتایج از آمار توصیفی و بررسی بیشتر داده با استفاده از آمار. مثلا اینکه بفهمیم یک ترند چگونه و چرا اتفاق افتاده است.
  • مصورسازی داده: تبدیل داده به یک ارائه بصری مانند نمودارها، گراف‌ها و هیستوگرام‌ها برای استفاده آسان‌تر از داده.
  • آماده‌سازی داده: استخراج منابع مختلف داده، تشخیص ابعاد و محاسبات و آماده کردن آن برای تحلیل داده.

چرا هوش تجاری مهم است؟

هوش تجاری با نشان دادن داده‌های حال حاضر و داده‌های قبلی در پس‌زمینه آن کسب‌وکار، به شرکت‌ها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند. تحلیلگران می‌توانند با فراهم کردن بنچ‌مارک‌های عملکردی و رقابتی، هوش تجاری را حتی سودمندتر کنند و کاری کنند سازمان راحت‌تر و با بهره‌وری بیشتری پیش رود. تحلیلگران می‌توانند به راحتی ترندهای بازار را کشف کنند و به افزایش فروش و بازگشت سرمایه کمک کنند. با استفاده موثر از داده درست، می‌توان هر مساله‌ای از موارد پیچیده تا استخدام نیرو را بهبود داد.

چند راهی که هوش تجاری می‌تواند به کسب‌وکارهای برای تصمیم‌گیری بهتر کمک کند:

  • یافتن راه‌هایی برای افزایش سود
  • تحلیل رفتار مشتری
  • مقایسه داده‌ها با رقبا
  • دنبال کردن روند عملکرد
  • هینه‌سازی عملیات
  • پیش‌بینی موفقیت
  • یافتن ترندهای بازار
  • کشف کردن مشکلات و مسائل

هوش تجاری چطور کار می‌کند؟

کسب‌وکارها و سازمان‌ها سوالات و اهداف زیادی دارند. برای یافتن پاسخ این سوالات و دنبال کردن روند عملکرد برای رسیدن به اهداف،داده‌ی لازم را جمع‌آوری می‌کنند، آن را تحلیل می‌کنند و تعیین می‌کنند کدام کارها آنها را به سمت اهدافشان هدایت می‌کند.

در بخش فنی، داده خام از فعالیت‌های کسب‌وکار جمع‌آوری می‌شود، داده پردازش می‌شود و بعد در انبارداده (Data Warehouses) ذخیره می‌شود. وقتی ذخیره شد، حالا کاربرها می‌توانند به داده دسترسی داشته باشند و فرآیندهای تحلیلی را برای پاسخ به پرسش‌های تجاری پیدا کنند.

هوش تجاری، تحلیل داده و تحلیل کسب‌وکار چگونه در کنار هم استفاده می‌شوند؟

هوش تجاری، تحلیل داده و تحلیل کسب‌وکار را هم در بر می‌گیرد، اما از آنها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده می‌کند. هوش تجاری کمک می‌کند کاربران از تحلیل داده نتیجه‌‌گیری‌ها را استخراج کنند. دانشمندان داده در برخی داده‌های خاص عمیق‌تر می‌شوند، از  آمار پیشرفته و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده استفاده می‌کنند تا الگوها را کشف کنند و الگوهای آینده را پیش‌بینی کنند.

تحلیلگر داده می‌پرسد: «چرا این اتفاق افتاده و بعد از این چه اتفاقی می‌افتد؟»، هوش تجاری این مدل‌ها و الگوریتم‌ها را می‌گیرد و به نتایج را به زبانی با قابلیت عملیاتی شدن تبدیل می‌کند.

طبق یک واژه‌نامه آی‌تی به نام گارتنر (Gartner): «تحلیل کسب‌وکار شامل داده کاوی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تحلیل کاربردی و آمار می‌شود.». به طور خلاصه سازمان‌ها تحلیل کسب‌وکار را به عنوان  بخشی از استراتژی بزرگ‌تر هوش تجاری خود در نظر می‌گیرند. هوش تجاری طراحی شده است تا به کوئری‌های خاصی پاسخ دهید و تحلیل‌های در یک نگاه را برای تصمیم‌گیری یا برنامه‌ریزی ارائه دهید.

تحلیل کسب‌وکار نباید یک فرایند خطی باشد چون پاسخ دادن به یک سوال احتمالا به سوالات بیشتر و ایجاد یک چرخه ختم می‌شود. باید به این به عنوان یک چرخه دسترسی به داده، کشف، جست‌وجو و به اشتراک‌گذاری اطلاعات نگاه کنید. به این نگاه، چرخه تحلیل می‌گوید، یک عبارت مدرن که توضیح می‌دهد کسب‌وکارها چگونه از تحلیل برای واکنش به سوالات مهم و انتظارات استفاده می‌کنند.

کاربردهای هوش تجاری

هوش فروش

یکی از کاربردهای اصلی هوش تجاری همان جایی است که کسب و کار شما با مشتری روبه‌رو می‌شود. توانایی مذاکره با مشتری یک توانایی ضروری است که واحد فروش هر سازمانی باید به خوبی به آن تسلط داشته باشد. اما گاهی آنقدرها کار راحتی نیست که لید‌های به دست آمده را  از تمام قیف فروش عبور داد و در نهایت یک مشتری بالقوه را راضی کرد که محصول یا سرویس شما را خریداری کند. هوش تجاری و تحلیل کسب و کار کمک می‌کند که متوجه شوید کجای قیف فروش با مشکل مواجه است و سعی کنید همانجا را اصلاح کنید و در واقع فرآیند فروش را آسان‌تر و عملیاتی‌تر کنید.

هوش تجاری و فروش

هوش تجاری اطلاعات داده‌های مربوط به KPIهای مشخص مانند داده‌های جمعیت‌شناختی، نرخ‌های تبدیل، شاخص‌های فروش و غیره را گردآوری می‌کند. بعد این داده‌ها را از طریق مصورسازی با گراف‌ها، نمودارهای دایره‌ای (pie chart)، نمودارهای توزیع و غیره مرتب و مدیریت می‌کند. با نگاه‌کردن به این نمودارها می‌توان خط ترندها را پیدا کرد و بینشی یافت که رفتار مشتری و عملکرد کسب‌وکار به چه صورت بوده است. شناختن مشتری به این معنی است که بهتر می‌توان به آنها خدمت‌رسانی کرد.

گزارش‌ها و داشبوردهایی که ایجاد می‌شوند به مدیران کمک می‌کنند از اطلاعات استفاده کنند تا تصمیمات داده‌محور بگیرند و پیش‌بینی‌های لازم برای ادامه کار را داشته باشند.

یکی دیگر از فایده‌های مهم هوش تجاری، کمک به کسب و کارها در مقابل رقیب‌هایشان است. خیلی مهم است که یک قدم از رقیب‌هایتان جلوتر باشید. داده‌های جمع‌آوری شده در سیستم‌های هوش تجاری کمک می‌کند مدیران درمورد کسب‌وکارهای مرتبط اطلاعات مهم را در زمینه KPIهای مختلف داشته باشند تا هرگز ناآگاه نمانند و این ناآگاهی باعث متضرر شدن آنها نشود.

در عصر مدرت رقابت، لازم است فرصت‌های فروش به موثرترین شکل ممکن پیدا شوند و به فروش تبدیل شوند. ابزارهای هوش تجاری راهی فوق‌العاده برای بهینه سازی فرصت‌های فروش سازمان است. تیم‌های فروش و  مارکتینگ می‌توان از هوش تجاری بهره بگیرند و ترندها در ترجیح‌ها و علاقمندی‌های مشتری‌ها را کشف کنند، و سازمان‌ها این امکان را پیدا کنند که فروش را براساس ایده‌آل‌های مشتری بیشینه کنند. این کار به تیم فروش کمک می‌کند روی لیدهایی با بیشترین کیفیت تمرکز کنند و در نهایت همه چیز از نرخ‌های تبدیل تا حاشیه سود کلی بهبود پیدا کند.

حالا اگر هوش تجاری با سیستم‌های ارتباط با مشتری (CRM) ترکیب شود، هوش تجاری به کسب‌وکارها کمک می‌کند به یک متد پیشرفته دست پیدا کند که به سلیقه شخصی مشتری‌ها نزدیک شود و پشنهادهای شخصی‌سازی شده به آنها ارائه دهد.

مصورسازی داده

نرم‌افزارهای هوش تجاری از یک سری ابزارهای تحلیل داده استفاده می‌کند که طراحی شده‌اند تا داده‌های مربوط به عملیات کسب‌وکار شما را تحلیل و مدیریت کنند. این داده، به صورت مصورسازی شده ارائه می‌شود، تا به سازمان‌ها اجازه دهد لجستیک، فروش، بهره‌وری و خیلی موارد دیگر را بهتر زیر نظر داشته باشند. برخی پلت‌فرم‌های هوش تجاری قابلیت‌های شخصی سازی گزارش‌ دهی را فراهم می‌کنند که به کاربران اجازه می‌دهند پارامترهای خودشان را تعریف و اندازه‌گیری کنند. برخی دیگر هم معیارهای متداول صنعت را در قالب تمپلیت‌های از پیش طراحی شده ارائه می‌دهند.

با ارائه داده به شکل تصویری و با فهم آسان، سیستم‌های هوش تجاری حتی به کم‌تجربه‌ترین کارمندها کمک می‌کند، بینش‌های مفیدی از داده به دست بیاورند. به جای تکیه بر دانشمندان داده برای تحلیل داده‌ها، خودتان می‌توانید داده‌ها را تحلیل کنید و به سهام‌داران، تیم‌های دیگر یا اعضای تیم‌تان ارائه دهید.

تبدیل داده‌ها به تصاویر برای فرآیندهای شناختی خیلی مهم است. مغز ما می‌تواند تصویر را ۶۰هزار برابر سریع‌تر از متن پردازش کند.

گزارش دهی

یکی از کاربردهای حیاتی هوش تجاری گزارش دهی است. همانطور که گفتیم، ابزارهای هوش تجاری داده‌های بدون ساختار را گردآوری می‌کند و مورد مطالعه قرار می‌دهد و همچنین می‌تواند از آنها برای مدیریت و استفاده انواع مختلف گزارش‌ها استفاده کنید؛ گزارش‌هایی درمورد هزینه‌ها، فروش، پشتیبانی مشتری و انواع فرایندهای دیگر.

گزارش دهی هوش تجاری

گزارش دهی و تحلیل داده بسیار شبیه هستند، اما می‌توان گفت از نظر هدفی که دارند، نوع ارائه، کارکرد و ارزشی که ایجاد می‌کنند تفاوت‌های زیادی دارند. گزارش دهی فرایندی است که داده‌ به نوعی خلاصه سازی می‌شود، با این هدف که عملکرد کسب‌وکار تحت نظارت قرار بگیرد. اما تحلیل داده فرایندی است که داده مورد وارسی قرار می‌گیرد تا بینش‌‌های به دست آیند که بتوان آنها را برای بهبود عملکرد کسب‌وکار به کار بست و عملیاتی کرد.

در کل، گزارش دهی داده را به اطلاعات قابل فهم تبدیل می‌کند.  تحلیل داده را می‌گیرد و آن را به بینش‌هایی قابل عملیاتی شدن تبدیل می‌کند. که هر دو به کسب‌وکار کمک می‌کند عملکردش را بهبود دهد و عملیاتش را تحت نظر بگیرد.

 ابزارهای هوش تجاری برای تحت نظر گرفتن داده‌های دینامیک ایده‌آل هستند. قبل‌ترها، مصورسازی داده استاتیک بود، و هر بار که متغیری عوض می‌شد، مصورسازی باید دوباره انجام می‌شد. اما ابزارهای مدرن هوش تجاری امکان ایجاد داشبوردهای تعاملی را می‌دهد که قابلیت آپدیت شدن را دارند و سطح جدیدی از چابکی و راحتی در استفاده را در اختیار تحلیلگران داده قرار داده‌اند.

مدیریت عملکرد

 با استفاده از هوش تجاری می‌توان برای تحت نظر گرفتن پیش‌روی و روند رسیدن به اهداف تعیین‌شده یا زمان‌بندی‌های مشخص استفاده کرد. تصمیما داده‌محور می‌توانند شامل رسیدن به ضرب‌العجل‌ها، زمان تحویل پروژه یا هرچیز دیگری باشند. به عنوان مثال، اگر بخواهید به یک هدف فروش مشخص برسید، سیستم هوش تجاری شما می‌تواند داده‌های ماه‌های گذشته را تحلیل کند و با توجه به میزان فروش ماه‌های قبل، هدفی منطقی تعیین کند.

اهداف تعیین‌شده را می‌توان به دقت تحت نظر گرفت و با گذشت زمان میزان پیش‌روی به سمت اهداف را مورد بررسی قرار داد. این کار به شما کمک می‌کند متوجه موانع بشوید و تخمین دقیق‌تری از زمان رسیدن به هدف داشته باشید. می‌توانید آلرت‌هایی تنظیم کنید که در صورت نزدیک شدن به هدف یا فاصله گرفتن احتمالی از هدف به شما خبر بدهند. این کار به کارمندان و مدیران کمک می‌کند بر روی روند پیش‌روی نظارت بهتری داشته باشند . به آنها کمک می‌کند تیم‌ها را هدف‌-محور پیش ببرند.

همچنین می‌توان با تحت نظر گرفتن روند رسیدن به هدف و استفاده از داده‌های مربوط به آن معیار بهتری برای بهره‌وری کلی سازمان به دست آورد.

در نهایت

کاربردهای خیلی زیادی برای هوش تجاری وجود دارد که در این مطلب فقط به چند نمونه از آنها اشاره شد. به طور خلاصه با استفاده از هوش تجاری می‌توان بینش خوبی از رفتار مشتری‌ها کسب کرد، گزارش‌هایی با جزئیات نوشت، مصورسازی قابل فهم برای داده‌ها انجام داد و همچنین معیارهای مناسبی برای عملکرد سازمان ایجاد کرد و آن را مانیتور کرد.

در مطالب بعدی با مثال‌های بیشتری درمورد استفاده از هوش تجاری و کاربردی آن صحبت خواهیم کرد.

فکر می‌کنم دیتاساینس نیمه گمشده کاری و یادگیری من باشه!

ارسال یک پاسخ

لطفا دیدگاه خود را وارد کنید!
لطفا نام خود را در اینجا وارد کنید