هوش تجاری چیست و چگونه به سازمانها سود می‌رساند؟

در دنیایی که روز به روز در حال گسترش است، کسب و کارها بیش از هر زمان دیگری در برابر خطرات آسیب پذیر هستند. سازمان‌ها باید دائماً برای بقا در مواجهه با کاهش حاشیه سود و افزایش رقابت تلاش کنند. اینجاست که اهمیت داده‌ها مشخص می‌شود. با این حال، گسترش بازار برون سپاری تجزیه و تحلیل داده‌ها نشان می‌دهد که تعداد فزاینده‌ای از کسب و کارها از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای دستیابی به مزیت رقابتی استفاده می‌کنند. هوش تجاری بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها ساخته شده است، که همچنین فعالیت‌هایی مانند متن کاوی، بینش‌های تجویزی و پیش بینی کننده و محک زدن را در میان سایر عملکردها ممکن می‌سازد. هر شرکتی برای موفقیت نیاز به هوش تجاری با کیفیت دارد. در این مقاله به تعریف BI، نحوه سود رساندن آن به دیگر شرکت‌ها و... پرداخته ایم.

مطالعه بیشتر: آشنایی با عملکرد نرم افزار مدیریت عملکرد سازمانی 

مقدمه

هوش تجاری (BI) از نرم‌افزار و خدمات استفاده می‌کند تا داده‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کند. که تصمیمات تجاری استراتژیک و تاکتیکی سازمان را مطلع می‌کند. ابزارهای BI به مجموعه داده‌ها دسترسی دارند و آن‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و یافته‌های تحلیلی را در گزارش‌ها، خلاصه‌ها، داشبوردها، نمودارها و نقشه‌ها ارائه کرده تا اطلاعات دقیقی را در مورد وضعیت کسب ‌و کار به کاربران ارائه دهند. اصطلاح BI اغلب به طیف وسیعی از ابزارها نیز اشاره دارد که دسترسی سریع و قابل هضم به بینش در مورد وضعیت فعلی یک سازمان را بر اساس داده‌های موجود فراهم می‌کند.

مطالعه بیشتر: آشنایی با مهمترین شاخص‌های استراتژیک

تعریف هوش تجاری

همان طور که اشاره شد هوش تجاری شامل استفاده از نرم افزار برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است تا شرکت‌ها بتوانند تصمیمات آگاهانه بگیرند. شرکت‌های امروزی به انبوهی از اطلاعات در مورد مشتریان خود دسترسی دارند. این شرکت‌ها داده‌های زیادی دارند که به نرم‌افزار رایانه‌ای نیاز دارند تا به آن‌ها کمک کند روندهایی را کشف کنند که به بینش‌های عملی منجر ‌شود.

به "هوش تجاری" به عنوان یک اصطلاح حفاظ فکر کنید که شامل تمام اطلاعات، فرآیندها و نرم افزارهایی است که کسب و کارها برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده به آن‌ها تکیه می‌کنند. مثال‌هایی از BI می‌تواند شامل منابع متعدد داده، ابزارهایی که متخصصان برای مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند و اپلیکیشن‌های تجسم‌سازی که داده‌های تجزیه‌ و تحلیل‌شده را به نمودارهایی تبدیل می‌کنند که مدیران به راحتی می‌توانند آن‌ها را درک کنند، باشد.

تاریخچه هوش تجاری 

اصطلاح هوش تجاری برای اولین بار در سال 1865 توسط نویسنده ریچارد میلار دیونز استفاده شد، زمانی که او به بانکداری اشاره کرد و اطلاعات را در بازار بیشتر از رقبای خود جمع آوری می‌کرد. در سال 1958، دانشمند کامپیوتر IBM به نام هانس پیتر لون پتانسیل استفاده از فناوری برای جمع آوری BI را بررسی کرد. تحقیقات او روش‌هایی برای ایجاد برخی از پلتفرم‌های اولیه تحلیلی IBM کمک کرد.

در دهه‌های 1960 و 1970، اولین سیستم‌‌های مدیریت داده و سیستم‌‌های پشتیبانی تصمیم (DSS) برای ذخیره و سازماندهی حجم فزاینده داده‌ها توسعه یافتند.

سایت آموزشی فناوری اطلاعات Dataversity می‌گوید: «بسیاری از مورخان پیشنهاد می‌کنند که نسخه مدرن هوش تجاری از پایگاه داده DSS تکامل یافته است. مجموعه‌ای از ابزارها در این زمان با هدف دسترسی و سازماندهی داده‌ها به روش‌های ساده‌تر ایجاد شد. برخی از ابزارهای توسعه یافته برای کار با DSS، سیستم‌های اطلاعات اجرایی، OLAP و انبارهای داده بودند. 

در دهه 1990، هوش تجاری به طور فزاینده‌ای محبوب شد، اما این فناوری هنوز پیچیده بود. معمولاً به پشتیبانی فناوری اطلاعات نیاز داشت که اغلب منجر به عقب افتادگی و تأخیر گزارش‌ها می‌شد. حتی بدون فناوری اطلاعات، تحلیلگران و کاربران BI نیاز به آموزش گسترده‌ای داشتند تا بتوانند با موفقیت پرس و جو و تجزیه و تحلیل داده‌های خود را انجام دهند. 

سیستم‌های سلف سرویس BI تمرکز تحقیقات اخیر بوده ‌اند و کاربران غیرمتخصص را قادر می‌سازند از گزارش ‌ها و تحلیل ‌های خود سود ببرند. دامنه جغرافیایی BI نیز توسط فناوری ‌های مبتنی بر ابر معاصر گسترش یافته است. پردازش به موقع در حال حاضر یکی از ویژگی ‌های بسیاری از فناوری ‌هایی است که داده ‌های بزرگ را مدیریت می‌‌کنند و امکان تصمیم‌ گیری بر اساس حقایق فعلی را فراهم می‌ کنند.

برای مطالعه بیشتر : هوش تصمیم گیری: چیست و چرا به آن نیاز است؟

چرا هوش تجاری مهم است؟

هوش تجاری به سازمان‌‌ها این توانایی را می‌ دهد که به زبان ساده سؤال بپرسند و پاسخ ‌های قابل درک را دریافت کنند. به جای استفاده از بهترین حدس‌ها، آن‌ها می‌توانند بر اساس آنچه داده‌های کسب ‌و کارشان به آن ‌ها می‌گوید چه مربوط به تولید، زنجیره تامین، مشتریان یا روندهای بازار باشد، تصمیم بگیرند.

به عنوان مثال: چرا فروش در این منطقه کاهش می‌یابد؟ کجا موجودی مازاد داریم؟ مشتریان در شبکه‌های اجتماعی چه می‌گویند؟ BI به پاسخ به این سؤالات مهم کمک می‌کند.

معمر فرکون در وبلاگ رایانش ابری و هوش تجاری آی‌بی‌ام می‌گوید: «هوش تجاری بینش‌‌های گذشته و فعلی را در مورد کسب ‌و کار ارائه می‌کند. این امر از طریق مجموعه ‌ای از فناوری ‌ها و شیوه ‌ها، از تجزیه و تحلیل و گزارش ‌گیری گرفته تا داده ‌کاوی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی ‌کننده، به دست می‌‌آید. BI با ارائه تصویری دقیق از کسب و کار در یک برهه زمانی خاص، ابزاری را در اختیار سازمان قرار می‌دهد تا بر اساس داده‌های واقعی، یک استراتژی تجاری طراحی کند

هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به شرکت‌های داده محور تبدیل شوند، عملکرد را بهبود بخشند و مزیت رقابتی به دست آورند. همچنین آن‌ها می‌توانند:

• افزایش بازگشت سرمایه از طریق درک عملیات شرکت و تخصیص دقیق منابع برای دستیابی به اهداف استراتژیک. 
• رفتار مشتری، ترجیحات و روندها را کشف کنید و از بینش‌ها برای هدف گیری بهتر مشتریان بالقوه یا تطبیق محصولات با نیازهای متغیر بازار استفاده کنید.
• نظارت بر عملیات کسب و کار و اصلاح یا بهبود به طور مداوم، با بینش داده‌ها.
• بهبود مدیریت زنجیره تامین با نظارت بر فعالیت‌ها در خط بالا و پایین و ارتباط نتایج با شرکا و تامین‌کنندگان.

برای مثال، خرده فروشان می‌توانند با مقایسه عملکرد و معیارها در فروشگاه ها، کانال‌ها و مناطق، صرفه جویی در هزینه را افزایش دهند و بیمه‌گران با مشاهده روند خسارت می‌توانند ببینند که کجا اهداف خدماتی را از دست داده ‌اند و از آن اطلاعات برای بهبود نتایج استفاده کنند.
بعد از عنوان هوش تجاری چگونه به شرکت‌ها سود میرساند 

چگونه یک استراتژی هوش تجاری ایجاد کنیم

در گذشته متخصصان فناوری اطلاعات، کاربران اصلی برنامه‌های هوش تجاری بودند. با این حال، ابزارهای  BIبه گونه‌ای تکامل یافته ‌اند که بصری ‌تر و کاربر پسندتر باشند و تعداد زیادی از کاربران را در حوزه ‌های مختلف سازمانی قادر می‌سازد تا از ابزارها استفاده کنند.

هاوسون گارتنر دو نوع BI را متمایز می‌کند. اولین مورد، BI سنتی یا کلاسیک است، که در آن متخصصان فناوری اطلاعات از داده‌های تراکنش داخلی برای تولید گزارش استفاده می‌کنند. دومی BI  مدرن است که در آن کاربران تجاری با سیستم‌‌های سریع و بصری تعامل می‌کنند تا داده ‌ها را سریع ‌تر تجزیه و تحلیل کنند.

هاوسون توضیح می‌دهد که سازمان‌‌ها معمولاً برای انواع خاصی از گزارش‌ دهی، مانند گزارش ‌های نظارتی یا مالی که در آن دقت بسیار مهم است و سؤالات و مجموعه داده‌‌های مورد استفاده استاندارد و قابل پیش‌بینی هستند، BI کلاسیک را انتخاب می‌کنند. راه‌حل‌های مدرن BI اغلب توسط سازمان‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرند که در آن کاربران تجاری به بینشی در مورد پویایی‌هایی نیاز دارند که به سرعت تغییر می‌کنند، مانند رویدادهای بازاریابی، زمانی که سرعت مهم‌‌تر از داشتن داده‌‌های دقیق است.

با این حال، علی‌رغم اینکه هوش تجاری قابل اعتماد برای تصمیم‌گیری استراتژیک تجاری بسیار مهم است، بسیاری از کسب ‌و کارها برای اجرای برنامه‌های موفق BI در نتیجه شیوه‌های بد داده، خطاهای تاکتیکی و سایر مسائل شکست می‌خورند.

به طور کلی استراتژی هوش تجاری طرح موفقیت شماست. شما باید تصمیم بگیرید که چگونه از داده‌ها استفاده، نقش‌های کلیدی را جمع آوری و مسئولیت‌ها را در مراحل اولیه تعریف کنید. ممکن است در سطح بالا ساده به نظر برسد. با این حال، شروع با اهداف تجاری کلید موفقیت شماست.

در ادامه نحوه ایجاد یک استراتژی BI از پایه آورده شده است:

• استراتژی و اهداف کسب و کار خود را بشناسید.
• ذینفعان کلیدی را شناسایی کنید.
• از میان سهامداران کلیدی خود یک حامی انتخاب کنید.
• پلتفرم و ابزار BI خود را انتخاب کنید.
• یک تیم BI ایجاد کنید.
• محدوده خود را مشخص کنید.
• زیرساخت داده خود را آماده کنید.
• اهداف و نقشه راه خود را مشخص کنید.

هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟

کسب و کارها و سازمان‌ها سوالات و اهدافی دارند. برای پاسخ به این سوالات و پیگیری عملکرد در برابر این اهداف، آن‌ها داده‌های لازم را جمع آوری و سپس آن را تجزیه و تحلیل کرده و در نهایت تعیین می‌کنند که برای رسیدن به اهداف خود نیاز است چه اقداماتی را انجام دهند.

از جنبه فنی، داده‌های خام از سیستم‌های تجاری جمع آوری و داده‌ها پردازش شده و سپس در انبارهای داده، ابر، برنامه‌ها و فایل‌ها ذخیره می‌شوند. پس از ذخیره سازی، کاربران می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و فرآیند تجزیه و تحلیل را برای پاسخ به سوالات تجاری شروع کنند.

از ویژگی‌های پلتفرم‌‌های هوش تجاری می‌توان به ابزارهای تجسم داده ها، که داده‌ها را به نمودار یا نمودار تبدیل می‌کند و آن‌ها را به هر ذینفع یا تصمیم گیرنده مهمی ارائه می‌دهد اشاره کرد.

مطالعه بیشتر: آشنایی با مراحل کنترل پروژه

روش‌های BI

هوش تجاری کلمه‌ای گسترده است که به روش‌ها و تکنیک‌های جمع آوری، بایگانی و تجزیه و تحلیل داده‌ها از عملیات یا فعالیت‌های تجاری به منظور بهبود عملکرد، به جای یک "چیز" خاص، اشاره دارد. همه این موارد در کنار هم جمع می‌شوند تا دیدی جامع از یک کسب و کار ایجاد کنند تا به مردم کمک کند تصمیمات بهتر و قابل اجرا بگیرند. در چند سال گذشته، BI به گونه‌ای تکامل یافته است که شامل فرآیندها و فعالیت‌های بیشتری برای کمک به بهبود عملکرد می‌شود. این فرآیندها عبارتند از:

• داده کاوی: استفاده از پایگاه‌های داده، آمار و یادگیری ماشین (ML) برای کشف روندها در مجموعه داده‌های بزرگ
• گزارش دهی: تجزیه و تحلیل داده‌ها را با ذینفعان به اشتراک می‌گذارد تا بتوانند نتیجه گیری کرده و در نهایت تصمیم بگیرند
• معیارهای عملکرد و محک زدن: نظارت بر عملکرد در مقابل اهداف با مقایسه داده‌های عملکرد فعلی با داده‌های عملکرد قبلی، معمولاً با استفاده از داشبوردهای سفارشی‌شده انجام می‌شود.
• تجزیه و تحلیل توصیفی: استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های اولیه برای یافتن آنچه اتفاق افتاده است.
• پرس و جو: پرسیدن سوالات خاص داده، هوش تجاری پاسخ‌ها را از مجموعه داده‌ها بیرون می‌کشد.
• تجزیه و تحلیل آماری: استخراج نتایج از تحلیل توصیفی و کاوش بیشتر داده‌ها با استفاده از آمارهایی مانند چگونگی و چرایی این روند.
• تجسم داده ها:تبدیل تجزیه و تحلیل داده‌ها به نمایش‌های بصری مانند نمودارها و هیستوگرام‌ها برای مصرف آسان‌تر داده ها.
• تجزیه و تحلیل بصری: بررسی داده‌ها برای اشتراک گذاری فوری یافته‌ها و حفظ جریان تحلیل
• آماده سازی داده ها: گردآوری منابع داده‌های متعدد، شناسایی ابعاد و اندازه گیری‌ها و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل داده ها

چگونه هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده ها، و تجزیه و تحلیل کسب و کار با هم کار می‌کنند؟

هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجاری است اما از آن‌ها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده می‌کند. BI به کاربران کمک می‌کند تا از تجزیه و تحلیل داده‌ها نتیجه بگیرند. دانشمندان داده با استفاده از آمارهای پیشرفته و تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای کشف الگوها و پیش بینی الگوهای آینده، به جزئیات داده‌ها می‌پردازند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پرسد: "چرا این اتفاق افتاد و در آینده چه اتفاقی می‌افتد؟" هوش تجاری مدل‌ها و الگوریتم‌ها را می‌گیرد و نتایج را به زبان عملی تجزیه می‌کند. با توجه به واژه نامه IT گارتنر، "تحلیل کسب و کار شامل داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، تجزیه و تحلیل کاربردی و آمار است." به طور خلاصه، سازمان‌ها تجزیه و تحلیل تجاری را به عنوان بخشی از استراتژی هوش تجاری بزرگتر خود انجام می‌دهند.

مطالعه بیشتر: داده کاوی چیست و چگونه به سازمان‌ها سود می‌رساند؟

تفاوت هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل تجاری  (BA)چیست؟

همان طور که در مقاله توضیح دادیم هوش تجاری مجموعه‌ای از سیستم‌ها و فناوری‌هایی است که توسط شرکت‌ها برای تجسم و به اشتراک گذاری داده‌های عملیاتی تجاری استفاده می‌شود. BI می‌تواند روندها و الگوهایی مبهم را در داده‌ها نشان دهد. شرکت‌ها می‌توانند از قابلیت‌های گزارش‌دهی و تجسم BI استفاده کنند تا کارآمدتر عمل کنند و بینش‌های ارزشمندی به دست آورند.

BA استفاده از داده‌های مبنی بر تاریخ و مدل‌های آماری برای پیش بینی بهتر چرایی اتفاقات در یک تجارت است. این مدل‌ها می‌توانند به تعیین علیت و پیش بینی رویدادهای آینده کمک کنند. BA بیشتر در مورد برون یابی آماری است تا تجزیه و تحلیل استاتیک.

چند عامل کلیدی BI و BA را متمایز می‌کند:

• هدف: BI از داده‌های مبتنی بر تاریخ برای تعیین آنچه در یک سازمان رخ داده است استفاده می‌کند، در حالی که BA از این داده‌ها برای تعیین اینکه چرا آن اتفاق افتاده است در جهت تلاش برای پیش بینی استفاده می‌کند. به عبارت دیگر، BI تجزیه و تحلیل توصیفی داده‌ها را ارائه می‌دهد و BA تجزیه و تحلیل پیش بینی می‌کند.
• استفاده: BI معمولاً برای درک عملیات تجاری استفاده می‌شود تا تعیین کند که فرآیندهای گذشته چگونه بر شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) تأثیر می‌گذارد. از سوی دیگر، BA از داده ‌ها استفاده می‌کند تا مشخص کند که چرا فرآیندها به این شکل بر KPIها تأثیر می‌گذارند و در جهت کمک به به توسعه مدل‌هایی است تا پیش‌بینی کند که چگونه تغییرات در آینده بر آن‌ها تأثیر می‌گذارد.
• ابزارها: ابزارهای BA اغلب از نظر ریاضی پیشرفته‌تر از ابزارهای BI هستند، زیرا BA شامل تجزیه و تحلیل آماری و فرآیندهای پیچیده مانند یادگیری ماشینی است.

هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری 

تفاوت عمده بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل کسب و کار در سؤالاتی است که آن‌ها پاسخ می‌دهند.

1. هوش تجاری بر تجزیه و تحلیل توصیفی تمرکز دارد

BI تجزیه و تحلیل توصیفی را در اولویت قرار می‌دهد، که خلاصه‌ای از داده‌های مبنی بر تاریخ و فعلی را برای نشان دادن آنچه اتفاق افتاده یا آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد ارائه می‌دهد. BI به سؤالات «چه» و «چگونه» پاسخ می‌دهد، بنابراین می‌توانید آنچه را که کار می‌کند و درست است تکرار کنید و آنچه را که درست نیست تغییر دهید.

2. تجزیه و تحلیل تجاری بر تجزیه و تحلیل پیش بینی تمرکز می‌کند

با این حال، تجزیه و تحلیل تجاری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را در اولویت قرار می‌دهد، که از داده‌کاوی، مدل‌سازی و یادگیری ماشین (ML) برای تعیین احتمال نتایج آینده استفاده می‌کند. BA به سؤال «چرا» پاسخ می‌دهد تا بتواند رویدادهای آینده را با دقت بیشتری پیش بینی کند. با BA می‌توانید پیشرفت‌ها را پیش بینی کنید و تغییرات لازم برای موفقیت را ایجاد کنید.

برای مطالعه بیشتر: آینده هوش تجاری چگونه است؟
 

3. استفاده از BI و BA در دنیای واقعی

در این بخش این تفاوت‌ها را با کاربردهای دنیای واقعی BI و BA نشان داده ایم. در این مثال، شما جواهرات دست ساز را از طریق یک فروشگاه اینترنتی می‌فروشید. هوش تجاری گزارش‌های مفیدی از وضعیت گذشته و فعلی کسب و کار شما ارائه می‌دهد. BI به شما می‌گوید که فروش گوشواره‌های با تزئین پر آبی در سه هفته گذشته در Utah افزایش یافته است. در نتیجه، تصمیم می‌گیرید که گوشواره‌های پر آبی بیشتری بسازید تا با تقاضا مطابقت داشته باشد.

تجزیه و تحلیل کسب و کار می‌پرسد، "چرا فروش گوشواره‌های پر آبی در یوتا افزایش یافت؟" با استخراج داده‌‌های وب ‌سایت خود، متوجه می‌‌شوید که اکثر ترافیک از پست یک بلاگر مد در شهر سوتا (سالت لیک سیتی) است که گوشواره ‌های شما را پوشیده است. این بینش به شما کمک می‌کند تصمیم بگیرید که برای چند بلاگر مد برجسته دیگر در سراسر ایالات متحده گوشواره‌های رایگان بفرستید. شما از اطلاعات فروش قبلی از جمله پست بلاگرها درباره گوشواره آبی، برای پیش بینی اینکه چه تعداد گوشواره بسازید و چه تعداد لوازم را باید سفارش دهید، استفاده می‌کنید.

4. تجزیه و تحلیل تجاری بر شناسایی بینش‌های عملیاتی تمرکز دارد

تجزیه و تحلیل تجاری بر عملکرد کلی و عملیات روزانه کسب و کار متمرکز است. یک تحلیلگر تجاری کمتر با جنبه‌های فنی تجزیه و تحلیل و بیشتر با کاربردهای عملی بینش داده‌ها سر و کار دارد. ایجاد یک گردش کار ساده یا انتخاب بهترین ارائه دهندگان دو نمونه از مسئولیت‌های شغلی است.

چه زمانی از هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری استفاده کنیم؟

انتخاب استفاده از ابزار BI یا BA به موارد استفاده و مدل‌های تجاری بستگی دارد.

1. موارد استفاده 

هوش تجاری برای ساده کردن عملیات تجاری با تعیین ناکارآمدی‌ها و کاهش هزینه‌ها عالی است. یک سیستم جامع BI می‌تواند گزارش‌ها و تجسم‌هایی را برای هر جنبه از یک کسب ‌و کار ارائه دهد و ابزارهای سلف ‌سرویس BI به کاربران غیرفنی در سازمان اجازه می‌دهند تا داده‌ها را مشارکت و تجزیه و تحلیل کنند.

BA برای اطلاع رسانی درباره نحوه تغییر عملیات یا محصولات مفیدتر است. به عنوان مثال، یک مدل پیش بینی می‌تواند زمان و مکان بهینه برای فروش محصولات خاص را نشان دهد. حتی می‌تواند مشخص کند که مشتریان شما چه محصولات جدیدی می‌خواهند و بهترین راه‌‌ها برای فروش آن‌ها چیست. شیوه‌های BA می‌تواند یک شرکت را از طریق محیط‌های تجاری پیچیده و در حال تغییر هدایت کند، و ابزارهای سلف سرویس BA به همه سهامداران در یک شرکت اجازه می‌دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

2. مدل‌های کسب و کار در مقابل فرآیندهای کسب و کار 

BI در بهینه سازی فرآیندها عالی است. BI می‌تواند تقریباً به هر سازمانی کمک کند، خواه یک شرکت مستقر باشد که می‌خواهد عملیات خود را بهبود بخشد یا یک کسب‌وکار در حال رشد که به درک بهتر عملیات خود نیاز دارد تا بتواند به طور کارآمدی دردسرهای رو به رشد را مقیاس‌بندی و مدیریت کند.

BA برای سازمان‌هایی که در حال تغییر مدل کسب و کار خود هستند یا تلاش می‌کنند با محیط‌های جدید سازگار شوند، مناسب‌تر است. به عنوان مثال، برنامه ریزان می‌توانند از مدل‌های آماری برای پیشنهاد و تأیید تغییرات در یک محصول یا خدمات برای مطابقت بهتر با نیازهای مشتری استفاده کنند. با این حال، باید توجه داشت که پیش‌بینی دقیق و مؤثر تأثیرات تغییر مدل‌های کسب ‌و کار مستلزم حجم زیادی از داده ‌های باکیفیت است.
 

هوش تجاری چگونه به شرکت‌ها سود می‌رساند؟

هوش تجاری به عنوان یک سرویس می‌تواند مزایای متعددی به شرکت‌ها بدهد، از جمله:

• افزایش رضایت کاربر با شناسایی ویژگی‌ها و محصولاتی که مشتریان بیشتر می‌خواهند
• بهره وری عملیاتی بهبود یافته است
• فرصت‌های نوآوری بیشتر
• شرکت‌ها در هر اندازه می‌توانند از BI بهره مند شوند. هر کسی می‌تواند از اطلاعات برای تصمیم گیری مبتنی بر داده تا زمانی که ابزارهای مناسبی داشته باشند، استفاده کند.

پیشرفت‌های اخیر در هوش تجاری

• پیشرفت در فناوری تجزیه و تحلیل داده‌ها منجر به چندین پیشرفت در BI شده است. نظرسنجی از نزدیک به 2900 متخصص هوش تجاری نشان می‌دهد که برخی از جدیدترین پیشرفت‌ها عبارتند از:
• تجزیه و تحلیل به موقع به کسب و کارها اجازه می‌دهد به سرعت به داده‌های جدید پاسخ دهند.
• ابزارهای تجسم داده‌ها که انتخاب‌های آگاهانه را بدون یادگیری مهارت‌های فنی برای رهبران کسب‌وکار آسان‌تر می‌کند.
• نوسازی داده که اطلاعات را ایمن‌تر و قابل اعتمادتر می‌کند.
• ابزارهای سلف سرویس BI که به کارمندان و مدیران اجازه می‌دهد وظایف بدون کد و کم کد را انجام دهند.
• حاکمیت داده که امنیت را بهبود می‌بخشد و تجزیه و تحلیل اطلاعات را آسان‌تر می‌کند.
• ابزارهای تبدیلی که می‌توانند داده‌های متنوع را به یک قالب واحد تبدیل کنند.

همانطور که هوش تجاری و ابزارهای آن پیشرفته‌تر می‌شوند، شرکت‌ها راه‌های جدیدی را برای استفاده از ارزش داده‌ها کشف خواهند کرد. بنابراین، شرکت‌ها باید مطمئن شوند که در خط مقدم فناوری BI باقی می‌مانند تا رقبای‌شان مزیت قابل‌توجهی نداشته باشند.

مطالعه بیشتر: لزوم پیاده سازی نظام ارزیابی عملکرد سازمانی

راه حل‌های BI چیست؟

راه حل‌های هوش تجاری (BI) برای کمک به مدیران اجرایی، تحلیلگران داده، رهبران تیم، مدیران و متخصصان برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و گزارش عملکردهای مختلف در یک شرکت و اعمال این یافته‌ها در صنایع مربوطه طراحی شده اند.

راه حل‌های هوش تجاری کاربران را قادر می‌سازد تا بدون نیاز به دانش فنی عمیق، تجزیه و تحلیل را انجام دهند. بسیاری از ابزارها دارای ویژگی‌های پیشرفته و گزینه‌های تحلیلی مانند حالت SQL یا فیلدهای محاسبه‌شده هستند تا نیازهای کاربران پیشرفته‌تر را نیز برآورده کنند. به غیر از صنعت، عملکرد یا پلتفرم، راه‌حل‌های فناوری هوش تجاری باعث صرفه‌جویی در ساعات زیادی می‌شود، رهبران و متخصصان را از وظایف خسته‌کننده و تکراری صفحات گسترده‌ای که داده‌ها در تاریخ قفل شده‌اند، رهایی می‌بخشد. اما بیایید این مزایا را با جزئیات بیشتری ببینیم.

مطالعه بیشتر:نظام مدیریت استراتژیک

مزایای BI - راه حل‌های هوشمند تجاری چه مشکلاتی را می‌توانند حل کنند؟

اجرا در هر بخش یا صنعت

یک مدیر کسب و کار ممکن است نیاز به دسترسی به داده‌ها در سراسر شرکت، از جمله بازاریابی و فروش داشته باشد، که به او کمک می‌کند تا تصمیم بهتر و آگاهانه‌تری بگیرد.

امروزه راه حل‌های هوش تجاری در بازار وجود دارد که هر بخش می‌تواند از آن‌ها بهره مند شود، مهم نیست که بخشی از بازاریابی، فروش، تحقیقات بازار، پشتیبانی مشتری و غیره باشید. در فرآیند یافتن نرم افزار BI مناسب، الزامات همه بخش‌ها باید بررسی شود تا مطمئن شوید که در پایان، تمام نیازهای مختلف بخش برآورده شده است و شرکت شما به راه حل‌های BI و/یا تجزیه و تحلیل اضافی نیاز ندارد. به این ترتیب، می‌توانید در هزینه‌های اضافی صرفه جویی کنید و به راحتی یک ارائه دهنده راه حل‌های هوش تجاری را انتخاب کنید که تمام نیازهای تجاری شما را برآورده کند.

هم برای تحلیلگران داده و هم برای کاربران تجاری متوسط ​​طراحی شده است

ابزارهای سلف سرویس مدرن BI گزینه‌هایی را ارائه می‌دهند که برای کاربران تجاری، تحلیلگران داده یا دانشمندان داده طراحی شده است. آن‌ها باید حالت‌های مختلف کسب ‌و کار را ثبت کنند که به هر کارمند، بدون توجه به پس‌زمینه، امکان می‌دهد تا بتواند به طور کامل یک داستان داده را که اغلب در یک داشبورد آنلاین قابل توجه تجسم می‌شود، درک کرده و ایجاد کند. درک کاری که یک دانشمند داده انجام می‌دهد یا ارتباط یک تحلیلگر با یک مدیر کسب و کار فقط می‌تواند نتایج مثبتی به همراه داشته باشد.

مطالعه بیشتر: تدوین برنامه استراتژیک

شامل هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش بینی است

همانطور که همه ما می‌دانیم، مدیریت حجم زیادی از داده‌ها به صورت روزانه به یک چالش بزرگ تبدیل شده است. هدف راه حل‌های هوش تجاری، خودکارسازی و انجام سریع تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده عظیم است که کاربران را قادر می‌سازد تا روی چیزی که واقعاً مهم است تمرکز کنند. بینش‌های عملی. این بدان معناست که روش‌های سنتی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند صفحات گسترده دیگر ارزش افزوده به همراه نمی‌آورد، اما سازمان‌ها را در مدیریت زمان و تخصیص هزینه‌ها به چالش می‌کشد. داده‌های پیچیده بسیار زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد. شرکت‌ها باید به راه‌حل‌های سیستم هوش تجاری مدرن روی آورند که دارای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده هستند.

معایب سیستم BI 

1- هزینه:

هوش تجاری می‌تواند برای شرکت‌های کوچک و همچنین متوسط هزینه بر باشد. استفاده از این نوع سیستم ممکن است برای معاملات معمول تجاری گران باشد.

2- پیچیدگی:

یکی دیگر از اشکالات BI پیچیدگی آن در پیاده سازی انبار داده است. می‌تواند آنقدر پیچیده باشد که استفاده از تکنیک‌های تجاری برای مقابله با آن دشوار است.

3- استفاده محدود:

مانند تمام فناوری‌های بهبود یافته، هوش تجاری ابتدا با در نظر گرفتن صلاحیت خرید شرکت‌های ثروتمند تأسیس شد. بنابراین، سیستم BI هنوز برای بسیاری از شرکت‌های کوچک و متوسط مقرون به صرفه نیست.

4- اجرای زمان بر:

تقریباً یک سال و نیم طول می‌کشد تا سیستم انبار داده به طور کامل پیاده سازی شود. بنابراین، یک فرآیند زمان بر است.

پلتفرم‌های هوش تجاری

بسیاری از ابزارها و پلتفرم‌های هوش تجاری سلف سرویس، فرآیند تحلیل را ساده می‌کنند. این امر باعث می‌شود که افراد بدون دانش فنی برای کاوش در داده‌ها، راحت‌تر بتوانند داده‌های خود را ببینند و درک کنند. پلتفرم‌های BI زیادی برای گزارش‌دهی موقت، تجسم داده‌ها و ایجاد داشبوردهای سفارشی‌سازی شده برای سطوح مختلف کاربران در دسترس هستند. ما توصیه‌‌های خود را برای ارزیابی پلتفرم ‌های مدرن BI بیان کرده‌ایم تا بتوانید پلتفرم مناسب را برای سازمان خود انتخاب کنید. یکی از رایج‌ترین راه‌های ارائه هوش تجاری از طریق تجسم داده‌ها است.

نحوه انتخاب پلتفرم  BI

کلید اجرای موفقیت آمیز BI، انتخاب پلت فرم مناسب برای کار است. در انتخاب ابزار خود، بهتر است به خاطر داشته باشید که چه ویژگی‌های کلیدی برای کسب و کار شما مفیدتر است. برخی از ویژگی‌های کلیدی ابزارهای BI عبارتند از:

• قابل استفاده و درک آسان
• تنوع داشبورد و گزینه‌های تجسم
• بینش هوشمند
• هشدار برای معیارهای خوب و بد
• هوش مصنوعی داخلی (AI)
• انعطاف پذیری استقرار
• ادغام با سایر پلتفرم‌ها و برنامه ها
• اتصال داده
• تعبیه در برنامه‌های تجاری

داشبوردهای  BI 

مسلماً یکی از مفیدترین ابزارها در هوش تجاری، داشبوردها هستند که به داده‌های پیچیده اجازه جمع‌آوری و مشاهده همه در یک مکان را می‌دهند. این داشبوردها می‌توانند اهداف متفاوتی داشته باشند، مانند تجزیه و تحلیل پیچیده یا خرید سهامداران. چالش ایجاد بهترین داشبورد برای نیازهای شماست.

ویژگی‌های کلیدی داشبورد BI عبارتند از:

• تعامل
• داده‌های زمان واقعی
• رابط قابل تنظیم
• قالب‌های استاندارد
• توانایی اشتراک گذاری

برای مطالعه بیشتر: نرم افزار داشبورد مدیریتی تسما

BI و کلان داده

همانطور که فضای داده‌ها رشد می‌کند و جمع آوری، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها پیچیده‌تر می‌شود، مهم است که رابطه بین هوش تجاری و کلان داده را در نظر بگیرید. دادهر‌های بزرگ اخیراً در صنعت تبدیل به یک کلمه کلیدی شده است، بنابراین آن کلمات دقیقاً چیست؟ کارشناسان داده آن کلمات را در چهار مورد تعریف می‌کنند: حجم، سرعت، ارزش و تنوع. که این چهار کلمه، داده کلان را تعریف و آن را متمایز می‌کنند. افراد غالباً از کلمه حجم به عنوان مشخصه کلیدی تعریف می‌کنند، زیرا ذخیره مقادیر زیاد داده برای مدت زمان طولانی بسیار ساده است و میزان داده همیشه در حال افزایش است. 

همانطور که می‌توانید تصور کنید، این امر برای هوش تجاری مهم است. زیرا کسب‌ و کارها هر سال داده ‌های بیشتری را ایجاد می‌ کنند و پلتفرم‌‌های BI باید با تقاضاهای فزاینده ‌ای که از آن ‌ها ایجاد می‌شود، همگام باشند. یک پلت فرم خوب با افزایش تقاضا رشد خواهد کرد اما با توسعه داده‌های بزرگ، داشبوردها و منابع داده در صورتی که با آن‌ها هماهنگ نباشند، می‌توانند منسوخ شوند.

در نهایت، این مزایا پایه و اساس محکمی برای شما هستند تا بفهمید راه‌ حل ‌های هوش تجاری چیست و چگونه شرکت‌ها می‌توانند از سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار سود ببرند.

راه حل‌های هوش تجاری بر اساس عملکرد

 بهترین بخش هوش تجاری امکان استفاده از این راه حل‌ها در هر صنعت یا کارکرد تجاری است. مهم نیست که بخشی از فروش، بازاریابی، تدارکات یا منابع انسانی هستید، هر بخش باید عملکرد خوبی داشته باشد تا در بلند مدت ارزش تجاری ایجاد کند. در ادامه برخی از برجسته‌ترین عملکردهای یک شرکت را گردآوری کرده‌ایم و نمونه‌هایی از داشبورد هوش تجاری در دنیای واقعی را به شما ارائه می‌دهیم:

منابع انسانی (HR)

امروزه منابع انسانی یکی از اصلی‌ترین وظایف یک سازمان است. تعداد درخواست ها، مدیریت نیروی کار، فرآیندهای استخدام و تجزیه و تحلیل کارکنان به حدی رسیده است که غربالگری دستی و بهینه سازی فرآیندها دیگر امکان پذیر نیست. حفظ جنبه «انسانی» یک شرکت، سالم و سازنده و در عین حال استقبال از بهترین نامزدها برای موقعیت آگهی شده، عناصر حیاتی موفقیت است. هوش تجاری می‌تواند همه این فرآیندها را با تجزیه و تحلیل‌ها و تجسم‌های پیشرفته ارتقا دهد که هر یک از اعضای تیم را قادر می‌سازد تا نمای کلی روشنی از وضعیت منابع انسانی ببینند. به همین دلیل است که داشبورد منابع انسانی معمولاً راه‌حل خوبی برای تمام نیازهای تجاری مرتبط با منابع انسانی است.

مطالعه بیشتر: ارزیابی عملکرد کارکنان

تدارکات

بخشی که در اکثر شرکت‌ها یافت می‌شود، تدارکات است. تدارکات مجموعه‌ای از بهترین راه حل‌های هوش تجاری را دارد که باید برای موفقیت و ماندن دنبال شود. مدیریت تامین کنندگان و کل چرخه تدارکات را می‌توان به راحتی با کمک داشبورد تدارکات مدرن مجهز به ویژگی‌های هوشمندی که هر بخش تدارکاتی به آن نیاز دارد، خودکار، پیش بینی و نظارت کرد.

آی تی

تجزیه و تحلیل مدرن نیاز به راه حل‌های مدرن دارد. چه به عنوان مدیر پروژه فناوری اطلاعات کار کنید و چه تمرکز بیشتری روی مسائل فنی داشته باشید، باید دید کلی از آنچه در بخش اتفاق می‌افتد داشته باشید تا بتوانید سریع و دقیق عمل کنید.

مدیریت

مدیران امروزه بدون توجه به صنعت یا حوزه کاری باید با مسئولیت‌های زیادی دست و پنجه نرم کنند. به همین دلیل، آن‌ها باید بتوانند به هر گونه تغییر در رابطه با کارکنان، پروژه‌های شرکت، مشتریان یا رفتارهای بازار خود سریع و فعالانه واکنش نشان دهند. با استفاده از راه‌ حل‌‌های هوش تجاری، مدیران می‌توانند به راحتی بر فعالیت‌‌های روزانه کسب ‌و کار نظارت کنند و بینش‌های عملی را برای انجام در حوزه‌های مختلف بر اساس جدیدترین داده‌ها استخراج کنند.

چرا به سمت شغل هوش تجاری برویم؟

این شاخه فراگیر از تجزیه و تحلیل داده‌های آنلاین یک زمینه به خصوص جالب است. چرا که به طور محکم در دو حوزه جداگانه ریشه دارد: استراتژی کسب و کار و علوم کامپیوتر.

1- انعطاف پذیر است

هوش تجاری یک زمینه متنوع و گسترده با حوزه‌های مختلف برای تمرکز یا تخصص است. به عنوان مثال، اگر از علوم کامپیوتر، برنامه نویسی و داده‌ها لذت می‌برید اما آنقدر برونگرا هستید که نمی‌توانید در طول روز برنامه ریزی کنید، شما می‌توانید در حوزه‌ای از هوش انسانی‌ برای کسب ‌و کار کار کنید، که شاید تعاملات رو در روی آن بیشتر از اکثر برنامه‌نویس‌ها باشد.

از طرف دیگر، اگر از جست و جوی عمیق در جنبه فنی لذت می‌برید، با ترکیب مناسبی از مهارت‌ها برای هوش تجاری می‌توانید مجموعه‌ای از مشکلات فوق العاده جالب را حل کنید که شما را ساعت‌ها در جریان نگه خواهد داشت.

2- انتخاب زیاد

با شایستگی ‌های هوش تجاری و تحلیلی، می‌توانید با انواع خاصی از شرکت‌هایی که در یک حوزه یا صنعت خاص فعالیت می‌کنند، کار کنید. به عنوان مثال، اگر شما مشتاق اصلاحات مراقبت‌های بهداشتی هستید، ممکن است به یک متخصص BI تبدیل شوید که بر روی استفاده از داده‌ها و ابزارهای آنلاین BI برای استفاده از تجزیه و تحلیل مراقبت‌های بهداشتی برای عملکرد موثرتر بیمارستان‌ها تمرکز می‌کند.

3- انبوهی از فرصت‌های شغلی و پاداش 

یکی از دلایل عالی برای یک حرفه در BI، چشم انداز تقاضای خوب است. با توجه به اداره آمار کار ایالات متحده، انتظار می‌رود تقاضا برای تحلیلگران و مدیران واجد شرایط هوش تجاری تا سال 2026 به 14 درصد افزایش یابد و نیاز کلی برای متخصصان داده تا 28 درصد در همان سال افزایش یابد. این امر برای همه مشاغل دیگر پیش بینی می‌شود.

آمار اداره کار همچنین بیان می‌کند که در سال 2015، متوسط حقوق سالانه برای تحلیلگران BI 320/81  دلار بوده است. در ایالات متحده، حقوق توسعه دهندگان در این زمینه حدود 000/86 دلار در سال است و مدیران تجزیه و تحلیل به طور متوسط 000/105 دلار در سال در سراسر کشور درآمد دارند.

در اروپا شغل در زمینه هوش تجاری نیز به خوبی جبران می‌شود. به عنوان مثال در آلمان، BI به طور متوسط سالانه 300/62 یورو برای شما درآمد دارد و در سوئیس می‌توانید سالانه 400/108 یورو درآمد داشته باشید.

4- مسیر شغلی پیشرو

همانطور که در مورد بالا دیدیم BI حرفه‌ای است که هر سال تقاضا دارد و در حال رشد است. این بدان معناست که شانس زیادی برای رشد و افزایش سریع وجود دارد. پس از کسب 3 تا 5 سال تجربه، می‌توانید در یک فناوری یا صنعت خاص تخصص داشته باشید و به عنوان یک تحلیلگر، متخصص فناوری اطلاعات فعالیت کنید یا حتی با کار کردن به عنوان مدیر پروژه BI به سمت مدیریت بروید. نکته مهم اینجا است که این حرفه پر از امکانات است. با داشتن چشم اندازهای بی‌شمار این شغل، می‌توانید به عنوان یک کارمند جوان شروع و به سمت ‌های ارشد ارتقا پیدا کنید، جایی که می‌توانید تیم‌ها و پروژه‌های خود را مدیریت کنید.

5- توسعه طیف وسیعی از مهارت ها

جدای از کسب دانش در یک صنعت خاص، دنبال کردن یک حرفه در BI می‌تواند شما را به کسب طیف وسیعی از مهارت‌ها سوق دهد و شما را به یک حرفه‌ای کامل‌تر تبدیل کند. به عنوان مثال، شما مهارت‌های ارتباطی و حل مسئله ارزشمند و همچنین مدیریت کسب و کار و داده‌ها را خواهید آموخت. علاوه بر این، اگر به عنوان یک تحلیلگر داده کار می‌کنید، می‌توانید در مورد امور مالی، بازاریابی، فناوری اطلاعات، منابع انسانی و هر بخش دیگری که با آن کار می‌کنید، را بیاموزید. این امر پایه دانش شما را افزایش می‌دهد و شما را آماده مواجهه با هر نوع شغلی در صنعت BI می‌کند.
 

مهارت‌های ضروری BI چیست؟

مهارت‌های تحلیلی و هوش تجاری پیشرو بیشتر در جهت ارائه و انتقال داده‌ها به دیگران است. صرف نظر از انتخابی که انجام می‌دهید، همیشه می‌توانید با پیشرفت شغلی مسیر خود را تغییر دهید. همچنین اگر در یک شرکت کوچک‌تر کار می‌کنید، ممکن است تمام این نقش‌ها را به عهده بگیرید. اما مهم نیست که چه مسیری را انتخاب می‌کنید، مهارت ‌های BI که در زیر اشاره شده ضروری هستند. چرا که بدون آن‌ها، شغلی مبتنی بر پایه‌‌های بسیار ضعیف ایجاد خواهد شد، چشم‌اندازها محدود شده و پتانسیل خود را برای شکست افزایش می‌ دهید.

• اول از همه، برنامه نویسی SQ:  SQL(یا زبان پرس و جو ساختاریافته) یک زبان برنامه نویسی است که معمولاً در BI استفاده می‌شود. حتی اگر در زمینه هوش تجاری حرفه‌ای‌تر از حد معمول باشد، باید SQL و نحوه استفاده از آن را بدانید.
• حل مسئله: BI فقط تجزیه و تحلیل داده‌ها نیست. بلکه در مورد ایجاد استراتژی‌ها و حل مشکلات کسب و کار در دنیای واقعی با آن داده‌ها است.
• مهارت‌های ارتباطی: علاوه بر کسب مهارت ‌های مرتبط با تحلیلگر اطلاعاتی، باید بتوانید یافته‌‌های خود را به طور مؤثر به سایر متخصصانی که با آن‌ها کار می‌‌کنید، منتقل کنید. 
• تجسم داده ها: با بسط موضوع بالا، برای اطمینان از ارتباط خوب، باید مهارت‌های تجسم داده‌ها را نیز داشته باشید. برای این منظور، باید بتوانید بین نمودارها و انواع گزارش‌‌های مختلف تمایز قائل شوید و همچنین درک کنید که چه زمانی و چگونه از آن‌ها برای بهره‌مندی از فرآیند BI استفاده کنید.
• تجزیه و تحلیل آماری: دانش آماری مهارت مهم دیگری است به خصوص اگر می‌خواهید یک تحلیلگر BI شوید. درک مولفه ‌های آماری مختلف مانند میانگین، میانه، دامنه، واریانس و موارد دیگر، می‌تواند شما را قادر سازد تا عمیق ‌تر به داده‌‌ها بروید و نتایج مرتبط را از آن استخراج کنید.
• دانش برنامه نویسی: از جنبه فنی تر، داشتن دانش زبان برنامه نویسی نیز می‌تواند مهارت بسیار ارزشمندی برای دنبال کردن شغل BI باشد.
• تیزهوشی تجاری: آخرین اما نه کم اهمیت‌ترین در لیست مهارت‌های ضروری BI چیزی به نام زیرکی تجاری است. برای پیشرفت در حرفه هوش تجاری، باید توانایی سریعی برای درک مدل کسب و کار شرکت خود داشته باشید و تلاش‌های خود را طوری تنظیم کنید که نه تنها از شاخص‌های کلیدی عملکرد خود (و فرآیند مدیریت KPI) حداکثر ارزش را به دست آورید، بلکه بتوانید استراتژیک سازی کنید. این‌ها تصمیماتی هستند که به سازمان شما کمک می‌کند تا به طور مستمر موفق شود.

چه صنایعی از هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

نظارت بر تجزیه و تحلیل به موقع، استفاده از ویژگی‌های قدرتمند و پیش بینی آینده، دیگر وظیفه یک دانشمند داده تعیین شده نیست، بلکه یک کاربر معمولی تجاری نیز هست. در ادامه نحوه کاربرد BI را در صنایع مختلف پوشش خواهیم داد.

لجستیک

لجستیک یکی از پیچیده‌ترین صنایعی است که نیاز به به روز رسانی مداوم داده ها، ردیابی دقیق زنجیره تامین و مدیریت مجموعه داده‌های در مقیاس بزرگ دارد که اغلب به اندازه کافی نیاز به توجه فوری دارند.

خدمات مالی

صنعت مالی که حول اعداد می‌چرخد، مطمئناً یکی از مهم‌ترین صنعت‌ها برای اقتصاد جهان است. هیچ شرکتی وجود ندارد که به خدمات مالی مناسب نیاز نداشته باشد و هوش تجاری به عنوان ستون فقرات این صنعت پر ارزش اما پرمشقت وارد صحنه شود. همه افراد در بخش مالی هدف یکسانی دارند. تصمیم گیری مالی بهتر و سرمایه گذاری بر تجزیه و تحلیل شرکت. اما برای اینکه بتوانند این کار را انجام دهند، مدیران مالی باید به بیرون از چارچوب نگاه کنند.

مراقبت‌های بهداشتی

صنعت عظیم مراقبت‌های بهداشتی در جمع آوری حجم عظیمی از داده‌ها از این قاعده مستثنی نیست. هر متخصص مراقبت‌های بهداشتی که با داده‌های تحلیلی سر و کار دارد تا عملکرد تسهیلات را بهبود بخشد، به یک چشم تیزبین، چابکی در رویکرد مدیریت داده خود و کمک نرم افزار مدرن نیاز دارد. روی آوردن به راه حل‌های هوش تجاری برای مراقبت‌های بهداشتی نه تنها زمان انتظار بیماران را کاهش می‌دهد، بلکه کیفیت خدمات مراقبت‌های بهداشتی را در سراسر مرکز بهینه می‌کند.

معرفی نرم افزار هوش کسب و کار مپ

امروزه سازمان‌ها با بهره‌مندی و بکارگیری رویکردهای مبتنی بر تحلیل داده‌های سازمانی در انجام تعهدات و تحقق مأموریت‌های محوله به منافع بیشتری دست پیدا می‌کنند. پذیرش فراگیر مقبولیت استفاده از داشبوردهای سازمانی در جهت ایجاد بستری برای تصمیم سازی در سازمان‌های بزرگ بسیار مشهود در عصری که زمان، عنصر اصلی در تصمیم گیری‌ها است، سازمان‌ها به استفاده از ابزارهای مدیریت اطالاعات روی آورده‌اند تا بتوانند اطلاعات مورد نظر خود را در کمترین زمان و به بهترین نحو از منابع و پایگاه‌های اطلاعاتی استخراج نمایند. این دغدغه با تجمیع و تلفیق داده‌ها در سیستم "هوش کسب و کار " یا "هوش کسب وکار" مرتفع میگردد.

مطالعه بیشتر: آشنایی دقیقتر با امکانات نرم افزار هوش کسب و کار مپ

سخن پایانی

همه این ابزارهای هوش تجاری زمانی بهتر کار می‌کنند که از یک راه حل ETL مانند Xplentyبرای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها استفاده شوند. یک پلت فرم قابل اعتماد ETL استانداردسازی فرمت‌های داده، استخراج اطلاعات از منابع متعدد و بارگذاری داده‌ها را در برنامه‌هایی که به شما در تصمیم گیری‌های تجاری روشنگری کمک می‌کند، آسان می‌کند.