تبدیل داده ها به بینش های تجاری؛ هوش تجاری چیست؟

هوش‌تجاری (BI) از نرم‌افزار و خدمات برای تبدیل داده ها به بینش عملی که تصمیمات تجاری یک سازمان را مطلع می‌کند استفاده می‌کند.

تعریف هوش‌تجاری تبدیل داده ها

هوش‌تجاری (BI) از نرم‌افزار و خدمات استفاده می‌کند تا داده‌ها را به بینش عملی تبدیل کند. که تصمیمات استراتژیک و تاکتیکی یک سازمان را آگاه می‌کند. ابزارهای BI به مجموعه داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آنالیز می‌کنند. و یافته‌های تحلیلی را در گزارش‌ها، خلاصه‌ها، داشبورد، نمودارها و نقشه‌ها ارائه می‌دهند.تا اطلاعات دقیق در مورد وضعیت تجارت را در اختیار کاربران قرار دهند.

اصطلاح هوش‌تجاری اغلب به طیف وسیعی از ابزارها اشاره دارد که دسترسی سریع، هضم آسان به بینش در مورد وضعیت فعلی سازمان را براساس داده‌های موجود فراهم می‌کند.

نمونه‌های هوش‌تجاری تبدیل داده ها

گزارش، یک جنبه اصلی از هوش‌تجاری است و داشبورد شاید یک ابزار بی‌نظیر BI باشد. داشبوردها میزبان برنامه‌های نرم‌افزاری هستند که به طور خودکار داده‌های موجود را به صورت نمودارهایی جمع می‌کنند که قابل درک برای اشخاص باشد.

اگرچه هوش‌تجاری به کاربران تجاری نمی‌گوید که چه‌کاری باید انجام دهند یا اگر دوره خاصی را طی کنند چه اتفاقی خواهد افتاد، BI صرفاً تهیه گزارش نیست. در عوض، BI با ساده‌سازی تلاش لازم برای جستجو، ادغام و پرس و جو برای داده‌های لازم برای تصمیم‌گیری مناسب در زمینه تجارت، راهی را برای افراد برای بررسی داده‌ها برای درک روند و دریافت بینش ارائه می‌دهد.

نمونه

به عنوان مثال، شرکتی که می‌خواهد زنجیره تأمین خود را بهتر مدیریت کند. به قابلیت‌های BI برای تعیین وجود تغییرات در فرآیند حمل و نقل نیاز دارد. کریس‌هاگانز، معاون رئیس WCI Consulting، مشاوره‌ای متمرکز بر BI، می‌گوید. این شرکت همچنین می‌تواند از قابلیت‌های BI خود برای کشف اینکه کدام محصول معمولاً با تأخیر انجام می‌شود، استفاده کند.

نمونه

Cindi Howson، معاون پژوهشی گارتنر، یک شرکت تحقیق و مشاوره فناوری‌اطلاعات، می‌گوید: موارد احتمالی استفاده از BI فراتر از معیارهای عملکرد تجاری بهبود فروش و کاهش هزینه‌ها است. او به سیستم مدرسه کلمبوس، اوهایو و موفقیت آن با استفاده از ابزار BI برای بررسی نقاط داده‌های متعدد، از میزان حضور و غیاب تا عملکرد دانش‌آموز ، برای بهبود یادگیری دانش‌آموزان و نرخ فارغ‌التحصیلان دبیرستان اشاره می‌کند.

فروشندگان BI Tableau و G2 نیز نمونه‌های مشخصی از نحوه استفاده سازمانها از ابزارهای هوش‌تجاری را برای استفاده ارائه می‌دهند:

• یک سازمان تعاونی می‌تواند از BI برای پیگیری عضوگیری و حفظ عضو استفاده کند.
• ابزارهای BI می‌توانند به طور خودکار گزارش‌های فروش و تحویل را از داده‌های CRM تولید کنند.
• یک تیم فروش می‌تواند از BI برای ایجاد داشبوردی استفاده کند که نشان می‌دهد چشم‌انداز هر نماینده در خط فروش چیست.

هوش‌تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجارت

چیزی که از این نمونه‌ها متوجه شده‌اید این است که آنها اطلاعاتی در مورد وضعیت فعلی کسب و کار یا سازمان ارائه می‌دهند. امروز چشم‌اندازهای فروش در کجا قرار دارند؟ چه تعداد عضو در این ماه از دست داده یا کسب کرده‌ایم؟ این امر به تمایز اصلی بین هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری دیگر با اصطلاح مرتبط تبدیل می‌شود.

هوش‌تجاری توصیفی است، به شما می‌گوید اکنون چه اتفاقی می‌افتد و در گذشته چه اتفاقاتی افتاده است تا ما را به آن حالت برساند. از طرف دیگر، تجزیه و تحلیل کسب و کار یک اصطلاح چتری برای تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده است که پیش‌بینی می‌کنند. یعنی می‌توانند به شما بگویند که در آینده چه اتفاقی می‌افتد. یعنی آنها می‌توانند به شما بگویند چه کاری برای ایجاد نتایج بهتر باید انجام دهید. (تجزیه و تحلیل کسب و کار معمولاً به عنوان زیرمجموعه دسته بزرگتر تجزیه و تحلیل داده است.که بطور خاص بر روی تجارت متمرکز است.)

بیشتر بخوانید:

                 6 علت شکست پروژه های هوش تجاری

تمایز بین قدرت توصیفی BI و قدرت پیش‌بینی یا توصیفی تجزیه و تحلیل کسب و کار کمی فراتر از محدوده زمانی است که ما در مورد آن صحبت می‌کنیم. همچنین این موضوع به قلب این سوال می‌رسد که هوش‌تجاری برای چه کسانی است. همانطور که وبلاگ Stitch data توضیح می‌دهد، BI قصد دارد عکس‌های ساده‌ای از وضعیت فعلی امور را به مدیران کسب و کار ارائه دهد. در حالی که پیش‌بینی‌ها و مشاوره‌های حاصل از تجزیه و تحلیل کسب و کار برای تجزیه و تحلیل و تفسیر به متخصصان علوم داده نیاز دارد، اما یکی از اهداف BI این است که درک آن برای کاربران نهایی نسبتاً غیر فنی و حتی غوطه‌ور شدن در داده‌ها و ایجاد اطلاعات جدید آسان باشد.

استراتژی هوش تجاری

در گذشته، متخصصان فناوری‌اطلاعات از کاربران اصلی برنامه‌های BI بودند. با این حال، ابزارهای BI بصورت بصری و کاربر پسندتری تکامل یافته‌اند و به این ترتیب تعداد زیادی از کاربران در انواع دامنه‌های سازمانی قادر به استفاده از ابزارها هستند.

Gartner’s Howson دو نوع BI را از هم متمایز می‌کند.

• اولین مورد BI سنتی یا کلاسیک است:

            جایی که متخصصان فناوری‌اطلاعات از داده‌های معاملاتی داخلی برای تولید گزارش استفاده می‌کنند.

• مورد دوم BI مدرن است:

          جایی که کاربران تجاری برای تجزیه و تحلیل سریعتر داده‌ها با سیستم‌های شهودی چابک و متقابل ارتباط برقرار می‌کنند.

هاوسون توضیح می‌دهد که سازمان‌ها به طور کلی BI کلاسیک را برای انواع خاصی از گزارشگری، مانند گزارش‌های نظارتی یا مالی، که دقت در آن مهم است و سوالات و مجموعه داده‌های استفاده شده استاندارد و قابل پیش‌بینی هستند، انتخاب می‌کنند. سازمان‌ها معمولاً از ابزارهای مدرن BI هنگامی که کاربران تجاری نیاز به بینش در مورد تغییر سریع پویایی دارند، مانند رویدادهای بازاریابی، که در آنها سریع بودن با 100 درصد صحیح گرفتن داده‌ها ارزیابی می‌شود، استفاده می‌کنند.

اما در حالی که هوش‌تجاری محکم برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تجاری ضروری است. به لطف شیوه‌های ضعیف داده‌ها، اشتباهات تاکتیکی و موارد دیگر، بسیاری از سازمان‌ها برای اجرای استراتژی‌های BI موثر تلاش می‌کنند.

هوش‌تجاری سلف‌سرویس

انگیزه ایجاد این امکان برای هر کسی که بتواند اطلاعات مفیدی را از ابزارهای هوش‌تجاری بدست آورد، باعث ایجاد هوش‌تجاری سلف‌سرویس شده است. دسته ای از ابزارهای BI با هدف حذف نیاز به مداخله فناوری‌اطلاعات در تولید گزارش‌ها می‌پردازند. ابزارهای BI سلف‌سرویس سازمان‌ها را قادر می‌سازد گزارشات داده‌های داخلی شرکت را به راحتی در دسترس مدیران و سایر کارکنان غیر فنی قرار دهند.

از جمله کلیدهای موفقیت سلف‌سرویس BI، داشبورد و رابط کاربری هوش‌تجاری است. که شامل منوهای کشویی و نقاط ضعف بصری است که به کاربران امکان می‌دهد.داده‌ها را به روش‌های قابل‌فهم پیدا و تبدیل کنند. بدون شک به مقدار مشخصی آموزش نیاز خواهد بود، اما اگر مزایای ابزار به اندازه کافی آشکار باشد، کارکنان مشتاق ورود به آن خواهند بود.

گرچه به خاطر داشته باشید که برای سلف‌سرویس BI نیز مشکلاتی وجود دارد. با هدایت کاربران شغلی خود به سمت مهندسین داده‌های موقت، می‌توانید با مخلوطی آشفته از معیارها در بخش‌های مختلف متفاوت باشید. با مشکلات امنیتی داده روبرو شوید و حتی اگر کنترل متمرکز بر پخش ابزار وجود نداشته باشد، حتی با صدور مجوزهای بزرگ یا صورتحساب SaaS مواجه شوید. بنابراین حتی اگر در سازمان خود متعهد به داشتن هوش‌تجاری سلف‌سرویس هستید،.نمی‌توانید فقط یک محصول خارج از قفسه را خریداری کنید، کارکنان خود را به سمت رابط کاربر هدایت کنید و به بهترین‌ها امیدوار باشید.

نرم‌افزار و سیستم‌های هوش‌تجاری

انواع مختلفی از ابزارها زیر چتر هوش‌تجاری قرار می‌گیرند. سرویس انتخاب نرم‌افزار SelectHub برخی از مهمترین دسته‌ها و ویژگی‌ها را تجزیه می‌کند:

• داشبورد
• تجسم
• گزارش نویسی
• داده‌کاوی
• ETL (استخراج – انتقال – بار – ابزارهایی که داده‌ها را از یک ذخیره داده به فروشگاه دیگر وارد می‌کنند)
• OLAP  (پردازش تحلیلی آنلاین)

از بین این ابزارها، داشبورد و تجسم محبوب‌ترین هستند. آنها خلاصه داده‌های سریع و آسان هضم را ارائه می‌دهند که در قلب ارزش پیشنهادی BI قرار دارند. فروشندگان و پیشنهادات زیادی در فضای BI وجود دارد که گشت و گذار در آنها می‌تواند طاقت فرسا باشد.

برخی از سیستم‌های هوش‌تجاری اصلی عبارتند از:

• Tableau، یک پلت‌فرم تجزیه و تحلیل سلف‌سرویس تجسم داده را فراهم می‌کند. و می‌تواند با طیف وسیعی از منابع داده از جملهWarehouseو Excel ادغام شود.
• Splunk، یک “پلت‌فرم تجزیه و تحلیل هدایت شده” قادر به ارائه هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل داده در سطح شرکت است.
• Alteryx، که تجزیه و تحلیل از طیف وسیعی از منابع را برای ساده‌سازی گردش کار و همچنین ارائه تعداد زیادی بینش BI ترکیب می‌کند.
• Qlik، که مبتنی بر تجسم داده‌ها، BI و تجزیه و تحلیل است، ارائه یک پلت فرم گسترده، مقیاس پذیر BI
• Domo، یک پلت‌فرم مبتنی بر ابر که ابزارهای هوش‌تجاری متناسب با صنایع مختلف (مانند خدمات مالی، بهداشت، تولید و آموزش) و نقش‌ها (از جمله مدیران عامل، فروش، متخصصان BI و کارگران فناوری‌اطلاعات) را ارائه می‌دهد.
• Dundas BI، که بیشتر برای ایجاد داشبورد و کارت امتیازی استفاده می‌شود. اما همچنین می‌تواند گزارش استاندارد و موقت را انجام دهد.
• Birst، یک سرویس مبتنی بر ابر است که در آن موارد متعددی از نرم‌افزار BI یک داده مشترک را به اشتراک می‌گذارند.

تحلیلگر هوش‌تجاری

هر شرکتی که در مورد BI جدی باشد، باید از کارمندان آنالیزور هوش‌تجاری برخوردار باشد. CIO.com مقاله‌ای مفصل درباره آنچه که آن شغل در بر دارد، دارد. به طور کلی، هدف آنها استفاده از تمام ویژگی‌های ابزار BI برای بدست آوردن داده‌های مورد نیاز شرکت‌ها است. از جمله مهمترین آنها کشف زمینه‌های از دست دادن درآمد و شناسایی مکان‌هایی است که می‌تواند برای صرفه‌جویی در هزینه شرکت یا افزایش سود شرکت انجام دهد.

حتی اگر شرکت شما روزانه به ابزارهای BI سلف‌سرویس اعتماد کند. تحلیلگران هوش‌تجاری نقش مهمی دارند، زیرا این ابزارها برای مدیریت و نگهداری این ابزارها و فروشندگان آنها ضروری هستند. آنها همچنین گزارش‌هایی را که مدیران می‌خواهند تهیه کنند تنظیم و استاندارد می‌کنند. تا مطمئن شوند نتایج در سازمان شما سازگار و معنادار هستند.

مشاغل تحلیلگر هوش‌تجاری معمولاً فقط به مدرک لیسانس، حداقل در سطح ورودی، نیاز دارند. اگرچه برای پیشرفت در سطح MBA ممکن است مفید یا حتی مورد نیاز باشد.

آینده هوش‌تجاری

هاوسن می‌گوید، گارتنر موج سوم اختلال در افق را مشاهده می‌کند، چیزی که این شرکت تحقیقاتی آن را “تجزیه و تحلیل تقویت شده” می‌نامد. جایی که یادگیری ماشین در نرم‌افزار پخته می‌شود و کاربران را در مورد پرسش‌های داده‌ها راهنمایی می‌کند. او می‌گوید: “این BI و تجزیه و تحلیل بصورت هوشمندانه خواهد بود.”

گورمن می‌گوید، ترکیبات موجود در این سیستم‌عامل‌ها، عملکرد هر یک از افراد را به صورت جداگانه قدرتمندتر و با ارزش‌تر برای تجار استفاده کننده از آنها خواهد کرد. گورمن می‌گوید، سازندگان نرم‌‌افزار در حال توسعه برنامه‌هایی هستند.كه این توابع را در یک برنامه واحد فراهم می‌كنند نه اینكه آنها را از طریق چندین سیستم‌عامل تحویل دهند.

نکته:

اکنون سیستم توصیه‌های با ارزش بالاتر را ارائه می‌دهد. این باعث می‌شود که تصمیم گیرنده کارآمدتر، قدرتمندتر و دقیق‌تر عمل کند.

منبع:

business-intelligence

تبدیل داده ها تبدیل داده ها

تبدیل داده ها