آموزش هوش تجاری- آخرین ویژگی ها و برنامه های کاربردی

امروزه ما در حال جستجوی عبارت هوش تجاری (Business Intelligence) یا BI هستیم که با گذشت هر سال محبوبیت بیشتری پیدا می کند.

هوش تجاری برای مدیریت و استفاده از داده ها بسیار مهم است. بنابراین در این مقاله ما به بررسی تاریخچه ، نسخه های مختلف ، ویژگی های و عملکردهای هوش تجاری خواهیم پرداخت. علاوه براین ما برنامه ها و مزایا و مضرات هوش تجاری را نیز پوشش خواهیم داد.

هوش تجاری چیست؟

از زمان ظهور فناوری ، انسان شگفتی های تکنولوژیکی زیادی انجام داده است. یکی از این تکنولوژی ها ، فناوری های علم داده ( data science) است که در اواسط دهه ۱۹۰۰ ظاهر شد و از آن زمان تاکنون ریشه های خود را گسترش داده است.

با افزایش بار داده نیاز به سازماندهی ، ذخیره سازی و ترسیم بینش های مفید از آن به منظور افزایش ارزش تجاری پدید آمد. که در اصل مفاهیم هوش تجاری را به تصویر می کشد.

اصطلاح هوش تجاری در مجموع به ابزارها و تکنیک های مورد استفاده برای جمع آوری ، ادغام ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده های خام اطلاق می شود.

داده های خام از طریق فرآیند های هوش تجاری جمع آوری و پردازش شده سپس به اطلاعات قابل فهم یا معنی دار تبدیل می شوند. سپس این اطلاعات بصورت استراتژیک تفسیر می شوند تا تصمیم گیری در مورد کسب و کار را بر اساس واقعیت پشتیبانی کنند.

برای ساده تر کردن مفهوم ، داده های خام از منابع مختلف با کمک ابزارهای هوش تجاری جمع آوری می شوند و به اطلاعات معنی دار تبدیل می شوند که در انبارهای داده به روش های از پیش تعریف شده ذخیره می شوند.

از انبارهای داده می توانیم داده های ذخیره شده را بصورت گزارش (report) ، پرس و جو (Query) بازیابی کنیم و یا تحلیلی بر روی آنها انجام دهیم. برای این کار ما فرآیند ETL(استخراج ، تبدیل ، بارگزاری) را انجام می دهیم.

این امر به تجزیه و تحلیل روندهای کسب و کار در گذشته و برداشتن گام های سودآور برای کسب و کار در آینده کمک می کند .

هوش تجاری یک رویکرد پویا است ، به این معنی که  خروجی را تغییر می دهد و با گذشت زمان روند های کسب و کار را متحول می کند.

مثالی از هوش تجاری

   بیایید برای درک بهتر با یک مثال فروشگاه خرده فروشی شروع کنیم. فروشگاه ‘Westside’  محصولاتش از برند های مختلف را هم در فروشگاه هم بصورت آنلاین به فروش می رساند.

به کلیه مشتریان کارت وفاداری ارائه می شود که دارای یک شناسه منحصربه فرد است . این کارت ها هنگام خرید از فروشگاه های ‘Westside’  یا پرتال آنلاین ‘Westside’  استفاده می شوند.

تمام جزئیات مربوط به خرید مشتریان با شناسه منحصر به فردی که دارند در پایگاه داده ‘Westside’  ذخیره می شود.

اکنون مدیر ‘Westside’  از روش ها و نرم افزار هوش تجاری برای اجرای گزارش های تحلیلی روی مقادیر زیادی از اطلاعات مشتریان استفاده می کند تا روند مصرف کنندگان مانند برند مورد علاقه آنها را شناسایی کند ، یا اینکه آنها خرید حضوری یا آنلاین را ترجیح می دهند؟ کدام محدوده قیمت مقرون به صرفه ترین است ؟ یا در کدام ماه ها یا فصول سال آنها بیشترین خرید را انجام می دهند؟

بنابراین هوش تجاری اطلاعات ارزشمندی از جمله ترجیحات مشتریان ، نیازها و عادات آنها را به سازمان می دهد. با استفاده از این اطلاعات سازمان می تواند فرصت های جدیدی را پیش بینی کند ، خدمات بهتری ارائه دهد و همچنین کمپین های بازاریابی جدید همچون ارائه کوپن های تخفیف ، برگزاری حراج یا غیره انجام دهد و به هدف نهایی خود که رشد کسب و کار است دست باید.

 تاریخچه هوش تجاری

  مفهوم یا اصطلاح هوش تجاری اولین بار در اواسط دهه ۱۸۰۰ توسط ریچارد میلر دیونز (Richard Miller Devens) مطرح شد. وی این موضوع را در روش کار شخص بانکداری به نام هنری فرنس (Henry Furnese) مشاهده کرد. هنری فرنس به سادگی اطلاعات مهم تجاری را جمع آوری می کرد وبا استفاده از آنها استراتژی های موثری برای تجارت ارائه می داد.

این مفهوم در دنیای فناوری کامپیوتری هم به کار خود ادامه داده و به تصویب رسیده است. با افزایش مقدار داده ها و در نتیجه افزایش ذخیره سازی دستگاه ها نیاز به ابزارها و تکنیک های مدیریت پایگاه داده ظهور پیدا کرد.

  • در دهه ۱۹۶۰ یک DBMS (سیستم مدیریت پایگاه داده) به نام سیستم پشتیبانی تصمیم گیری (DSS) که مجموعه ایی از نرم افزار ها بود به بازار آمد. DSS ها فقط معدودی از عملکردهای هوش تجاری مانند انباشت داده و سازماندهی داده را انجام می دادند. مشکل اساسی که با آن روبه رو بودیم ، سختی و پیچیدگی استفاده از این سرویس بود.
  • بعداً در سال ۱۹۸۸ پس از کنسرسیوم تجزیه و تحلیل داده های چندگانه در رم ، تصویر هوش تجاری تغییر یافت . ابزارهایی با عمکرد ساده تر وجود داشتند.
  • در سال ۱۹۸۹ و اوایل دهه ۱۹۹۰ نرم افزارهای متنوعی مانند سیستم اطلاعاتی اجرایی (EIS)  ، فرآیند های تحلیلی آنلاین (OLAP) وجود داشتند و اصطلاح هوش تجاری ( اصطلاح مورد استفاده هوارد درنر از گروه گارتنر ) که بطور کلی شامل همه این روش ها و برنامه های کاربردی بود پدیدار شد.

نسخه های هوش تجاری

  با تغییراتی که در فناوری های هوش تجاری رخ می دهد ، در حال حاضر دو ورژن یا نسخه مختلف از آن وجود دارد که ما در اینجا به طور خلاصه در مورد آنها صحبت خواهیم کرد.

  • هوش تجاری ورژن ۰. ۱

با وجود فناوری های در حال تحول تحت هوش تجاری از اواخر دهه ۱۹۹۰و ۲۰۰۰ ، نرم افزار هوش تجاری نیز فراوان شد. وظایف اصلی ارائه شده جمع آوری داده ها ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها بود . با این حال ، برخی از کارمندانی که دارای تخصص فنی کم برای کار با نرم افزار بودند با مشکلاتی مواجه شدند. این نرم افزار را شخص غیر فنی نمی توانست استفاده کند زیرا داده های جمع آوری شده پیچیده بودند و انجام عملیات بر روی آنها زمان بر بود. این مشکل بعداً مورد تائید قرار گرفت و تغییرات خاصی در نرم افزار بوجود آمد که امیدواریم این محصول را کاربرپسندتر کند.

  • هوش تجاری ورژن ۰. ۲

این ورژن تکنیک های جدید هوش تجاری را به همراه آورده است . با پرداختن به این مسئله ، این نرم افزار به گونه ایی ساخته شده است که هر کارمند غیر فنی ایی می تواند بدون تکیه بر متخصصان فناوری اطلاعات با ابزارهای هوش تجاری کار کند. در کنار این تغییرات که بسیار مورد نیاز بود ، ویژگی های جدید زیادی نیز اضافه شد. برنامه های پشتیبانی شده از cloud  ، دسترسی به هنگام به داده ها و پردازش آنها افزوده شد. که به شرکت ها در مورد جدیدترین داده های بینش می داد و به آنها کمک می کرد تا در بازار بسیار رقابتی جایگاه خود را حفظ کنند.

ویژگی های هوش تجاری

در اینجا ما ویژگی های هوش تجاری را مورد بررسی قرار خواهیم داد ، بیایید یکی یکی در مورد آنها بحث کنیم:

  1. گزارش دهی self-service
  2. داشبورد (dashboard)
  3. گزارش تعاملی (Interactive Reporting)
  4. تجسم داده ها (Data Visualization)
  5. انبارهای داده (Data Warehouses)

گزارش دهی self-service

همانطور که قبلا اشاره کردیم مشکلی که در نسخه های قبلی هوش تجاری با آن روبرو بودیم این بود که برای تهیه گزارش های داده ای به متخصصان یا کارشناسان فنی IT نیاز داشتیم. اکنون با معرفی ” self-service reporting” ، یک کارمند غیر فنی نیز می تواند به راحتی با استفاده از آخرین ابزار هوش تجاری گزارشاتی را تهیه کند. کاربران فقط باید هنگام تجزیه و تحلیل یا ایجاد گزارش با لایه متا دیتا (Meta-data) در تعامل باشند.

داشبوردها

نرم افزار هوش تجاری داشبورد اجرایی شخصی (CEO Dashboard) را در اختیار کاربر قرار می دهد. در این داشبورد، یک کاربر می تواند تمام تجزیه و تحلیل آماری شرکت را مشاهده کند. از طریق این داشبورد ، یک دستگاه اجرایی می تواند KPI ها و رویدادهای آینده را تحت نظر داشته و خلاصه داده های منظم را بدست آورد. این به عملکرد نرم و هموار و کارآمد شرکت کمک می کند.

گزارش دهی تعاملی

گزارش ارائه شده توسط ابزار هوش تجاری تعاملی است ، به این معنی که به گونه ایی ارائه می شود که کاربر بتواند براحتی استنتاج مورد نظرش را از آن بیرون بکشد. همچنین از بسیاری از جهات امکان انعطاف پذیری را فراهم می کند ، مانند اینکه می توانید گزارش های داده را بر اساس مناطق جغرافیایی بدست آورید ، تجزیه و تحلیل داده ها را در شرایط پویا تغییر داده ، هشدارها و محدودیت های داده را تنظیم کنید و هر استثناء دیگری را نیز انجام دهید.

تجسم داده ها

این ویژگی از جایگاه بسیار مهمی در مفهوم BI برخوردار است زیرا به شرکت ها این امکان را می دهد تا برنامه های خود را سفارشی کنند و گزارش های تجزیه و تحلیل داده ها را به روشی بسیار آسان به نمایش گذارند.

انبارهای داده

همانطور که در ابتدای این آموزش بحث شد ، می دانیم که تمام داده های خام جمع آوری و ادغام شده در مکعب هایی در انبار داده ها ذخیره می شود. این داده های پراکنده ناشی از منابع مختلف را در یک مکان مرکزی ذخیره می کنیم. داده ها در اینجا با استفاده از فرآیند ETL استاندارد سازی می شوند به طوری که در صورت درخواست پرس و جو می تواند به طور سیستماتیک از طریق داده ها جستجو کند

کارکردهای هوش تجاری

کارکردها یا خدمات ارائه شده توسط هوش تجاری بطور عمده در سه دسته قرار می گیرند:

  1. چشم انداز تجاری (business views)

تمام داده های خام جمع آوری و تبدیل به اطلاعات معنی دار شده و سپس با استفاده از روش های فنی BI تجزیه و تحلیل می شوند.

این تجزیه و تحلیل سه دید مختلف از وضعیت کسب و کار به ما می دهد :

دیدی از وضعیت گذشته ، وضعیت فعلی و دیدی از وضعیت آینده.

۲. مدیریت عملکرد تجاری

این عملکرد در حدود مفهوم شاخص های کلیدی عملکرد  (KPIs) عمل می کند ، که همانطور که از نام آن پیداست ، سلامت و پایداری شرکت را نشان می دهد. شاخص های کلیدی عملکرد اساساً به ما در درک میزان خوب بودن عملکرد سازمان، واحد سازمانی و افراد در مقایسه با اهداف کمی و کیفی راهبردی تعریف شده برای هر یک کمک می کند. نظارت و تحلیل شاخص های کلیدی عملکرد توسط نرم افزار هوش تجاری انجام می شود.

۳. گزارشات و پرسوجوهای تجاری

پس از دریافت داده های تحلیل شده ، گزارش ها با استفاده از ابزارهای خاص هوش تجاری تولید و به اشتراک گذاشته می شوند. این نرم افزار همچنین از گزارش دسته ای نیز پشتیبانی می کند. کاربر می تواند گزارش های آماده شده را مشاهده کند و پرس و جوهایی برای بازیابی اطلاعات جمع آوری شده و سازمان یافته شده که در انبار داده ذخیره شده اند ارسال کند.

رویکردهای فنی هوش تجاری

برای ارائه هر سه کارکرد ذکر شده در بالا ، چارچوب هوش تجاری به کمک برخی رویکردهای فنی خاص نیاز دارد. بدون این رویکردهای فنی، قابلیت های هوش تجاری ارائه نمی شوند.

  1. الگوبرداری (Benchmarking)

Benchmarking فرایندی است برای مقایسه و تجزیه و تحلیل داده های شخصی یا روند کسب و کار با برخی از برترین های این صنعت.

۲. داده کاوی (Data Mining)

داده کاوی تجزیه و تحلیل مجموعه های عظیم از داده ها ی گذشته به منظور پیدا کردن الگوها و همبستگی بین آنها است.داده کاوی به عنوان ستون فقرات کل چارچوب BI عمل می کند. تجزیه و تحلیل متن یا متن کاوی نیز به روش مشابهی انجام می شود. در این حالت ، آنچه تحلیلگر به دنبال آن است ، لحن یا تمایل عمومی در پلت فرم های رسانه های اجتماعی است.

۳. تحلیل کسب و کار (Business Analysis)

تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار مهمترین رویکرد فنی است. می توان آن را به سه نوع تقسیم کرد : توصیفی(Descriptive) ، پیش بینی کننده (Predictive) و آنالیز تصمیم گیری (Decision Analytics).

با تجزیه و تحلیل کسب و کار به مزیت های زیادی دست پیدا می کنیم از جمله:

  • پیش بینی روند آینده کسب و کار
  • تشخیص مشکلات در عملکرد فعلی کسب و کار
  • ایجاد مزیت رقابتی برای شرکت

بطور خلاصه به بررسی این سه تجزیه تحلیل می پردازیم:

  1. تجزیه و تحلیل توصیفی: پایه ای را برای تجزیه و تحلیل بیشتر فراهم می کند زیرا توضیحی مفصل از داده های تحلیل شده ارائه می دهد. با استفاده از این اطلاعات می توان مفاهیم تحلیلی دیگری همچون پیش بینی کننده و تعیین کننده را در پیش گرفت.
  2. تجزیه تحلیل پیش بینی کننده : از اطلاعات مفصلی در مورد روند داده های فعلی استفاده می کند و احتمالات و روندهای آینده را پیش بینی می کند. در چنین تحلیلی ، نرم افزار به گونه ای طراحی شده است که به دنبال الگوها و همبستگی بین داده های گسترده است. سپس بر اساس داده های گذشته و فعلی ، به احتمال زیاد روند آینده را ارائه می دهد.
  3. تجزیه و تحلیل تصمیم : از داده های داخلی یک شرکت استفاده می کند و آن را با شرایط خارجی مقایسه می کند. سپس پیشنهادی را ارائه می دهد که بنگاههای اقتصادی در آینده نزدیک چه اقداماتی را می توانند انجام دهند.

کاربردهای هوش تجاری

هر حوزه یا بخش تجاری که در آن داده ها از برنامه BI استفاده می کنند. به عنوان مثال:

  • بخش فناوری اطلاعات
  • بازاریابی و امور مالی
  • خرده فروشی و تجارت الکترونیکی
  • گردشگری و هتل داری
  • تولید
  • آموزش

مزایا و محدودیت های هوش تجاری

اینها جوانب مثبت و منفی هوش تجاری هستند:

مزایای استفاده از هوش تجاری

  • استفاده کارآمد از داده ها.
  • تجزیه و تحلیل سریع داده ها.
  • بینش های عمیق تر در مورد کسب و کار.
  • کاربر پسند
  • تجزیه و تحلیل دقیق ، گزارش گیری و تصمیم گیری مبتنی بر واقعیت.
  • افزایش سودآوری کسب و کار.
  • پیش بینی های قابل اعتماد در روند کسب و کار.
  • افزایش انعطاف پذیری در کسب و کار

محدودیت های هوش تجاری

  • ابزارهای Business Intelligence فقط می توانند برای ادغام و تحلیل داده های ساختاریافته مورد استفاده قرار گیرند ، که در واقعیت فقط ۱۰-۲۰٪ از کل داده ها است. بقیه داده ها مانند داده های ساختارنیافته مثل داده های رسانه های اجتماعی و غیره بدون دسترسی به فن آوری BI ساخته نمی شوند.
  • تأکید بر پیش بینی و تصمیم گیری برای آینده با داده است. این همیشه دقیق نیست زیرا بسیاری از عوامل دیگر را نادیده می گیرد و فقط به آنچه داده ها پیشنهاد می کند متمرکز می شود.اغلب وقتی شرکت نیاز به تصمیم گیری های پیچیده دارد ، مشکلی ایجاد می کند.
  • هزینه و پیچیدگی هوش تجاری اغلب به عنوان یک محدودیت به حساب می آید.

ابزارهای هوش تجاری

  1. Power BI
  2. SAP Business Intelligence
  3. SAP HANA
  4. Microstrategy
  5. Sisense
  6. Tableau
  7. SAS Business Intelligence
  8. Dundas BI
  9. TIBCO Spotfire
  10. QlikSense

خلاصه آموزش هوش تجاری

در اینجا ما یک شرح جامع از هوش تجاری را مطالعه کردیم. با پیشرفت تکنولوژی ، شرکت های بیشتری در حال خرید خدمات BI هستند. ابزارهای هوش تجاری دیگر به عنوان لوازم جانبی نیستند بلکه به یک ضرورت برای عملکرد صحیح مشاغل تبدیل شده اند. هوش تجاری همچنین فرصت های شغلی بسیاری مانند BI Analyst ، مدیر پروژه BI ، مدیر BI و مشاور ، توسعه دهنده نرم افزار BI و غیره را بوجود آورده است. از این رو ثابت می شود که یک زمینه امیدوارکننده است.

امیدوارم این آموزش هوش تجاری ، به شما در درک بهتر آن کمک کرده باشد. نظرات خود را با ما در میان بگذارید!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *