هوش تجاری چیست

ما در این مقاله تعریف هوش تجاری را از منابع مختلفی برای شما گرد آورده‌ایم تا بتوانید با مطالعه آنها، تعریف دقیقی از آن برای سازمان خود ارائه دهید و نقشه راه هوش تجاری را هموار سازید:

هوش تجاری چیست؟ تعریف از شرکت Oracle

هوش تجاری (Business Intelligence - BI) به مجموعه‌ای از قابلیت‌ها اشاره دارد که به سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند، اقدامات آگاهانه‌تری انجام دهند و فرآیندهای کسب‌وکار را به شکل کارآمدتری اجرا کنند.

لینک: https://www.oracle.com/de/what-is-business-intelligence

با استفاده از قابلیت‌های BI، می‌توان:

داده‌های به‌روز شرکت را جمع‌آوری کرد.
اطلاعات را در قالب‌های قابل فهم مانند جداول و نمودارها ارائه داد.
داده‌های موردنیاز را به‌موقع در اختیار کارکنان سازمان قرار داد.
هوش تجاری به کسب‌وکار شما کمک می‌کند تا همیشه از شرایط بازار آگاه باشد. موفقیت تا حد زیادی به دانستن مواردی مانند «چه کسی»، «چه چیزی»، «کجا»، «چه زمانی»، «چرا» و «چگونه» در بازار بستگی دارد. محصولات یا خدمات شما تا چه حد میان مصرف‌کنندگان محبوب هستند؟ رقبا چه اقداماتی انجام می‌دهند؟ چرا مصرف‌کنندگان یک برند را به برند دیگر ترجیح می‌دهند؟ بازار چگونه و چه زمانی تغییر خواهد کرد؟ روندهای آینده کدام‌اند؟

با هوش تجاری، می‌توان به این پرسش‌ها پاسخ داد و مسیر کسب‌وکار را به‌درستی هدایت کرد.

مزایای هوش تجاری (BI)

داده‌ها حجیم هستند و با سرعتی تصاعدی در حال رشدند. افراد بیشتری در حال تولید داده هستند و حجم اطلاعات تولیدشده توسط دستگاه‌ها و تجهیزات مختلف به‌طور مداوم افزایش می‌یابد. این داده‌ها هر روز متنوع‌تر و غیرساختاریافته‌تر می‌شوند. حدود پنج سال پیش، گفته شد که ۹۰ درصد داده‌های جهان تنها در دو سال اخیر تولید شده است؛ رقمی حیرت‌انگیز.

داده و توانایی استخراج بینش از آن، ارزشمندترین منبع برای حفظ و رشد کسب‌وکارهاست.

به‌کارگیری یک رویکرد برتر در هوش تجاری می‌تواند با کاهش زمان و تلاش موردنیاز برای جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، توزیع، بررسی و واکنش به داده‌های جدید، مزیت رقابتی برای سازمان شما ایجاد کند.

هرچه شرکت‌ها توانایی پردازش داده‌های خود را بهبود بخشند، مزایای بیشتری از BI به دست خواهند آورد. شرکت‌هایی که در پردازش داده‌ها پیشرو هستند، فشار زیادی بر رقبا وارد می‌کنند، به‌ویژه بر شرکت‌هایی که ارزش داده‌های به‌موقع را درک نمی‌کنند. این دسته از شرکت‌ها ناچار می‌شوند روند تحلیل داده‌های خود را تسریع کنند تا از رقبا و تازه‌واردان بازار عقب نمانند.

BI، قلب تپنده هر کسب‌وکار مبتنی بر داده است و مرکز تحول سازمانی محسوب می‌شود.
افزایش تأثیرگذاری و بهره‌وری یک شرکت، اهداف اصلی پیاده‌سازی یک ابزار BI جدید هستند، اما با فناوری مناسب، می‌توان مزایای بیشتری نیز کسب کرد، از جمله:

• بهبود دقت داده‌ها
• اتخاذ تصمیمات بهتر و سریع‌تر
• بهبود نتایج حیاتی کسب‌وکار
• امکان اشتراک‌گذاری داده‌ها بین بخش‌های مختلف سازمان
• افزایش شفافیت در اطلاعات مالی و عملیاتی
• شناسایی و کاهش ناکارآمدی‌ها
• حذف اتلاف منابع، تقلب و سوءاستفاده
• افزایش بهره‌وری و انگیزه کارکنان
• افزایش بازگشت سرمایه و کاهش هزینه‌های کلی مالکیت
• بهبود شفافیت و خدمات در تمامی سطوح سازمان

چگونه راهکارهای هوش تجاری از داده‌های شما بیشترین بهره را می‌برند؟

راهکارهای BI ابزارهای ضروری برای تصمیم‌گیری و تدوین استراتژی هستند. اطلاعاتی که این سیستم‌ها ارائه می‌دهند، در بخش‌های مختلف سازمان از بازاریابی و فروش گرفته تا زنجیره تأمین و برنامه‌ریزی مالی قابل استفاده است. برخی از کاربردهای آن شامل موارد زیر است:

• ارزیابی نتایج کمپین‌های بازاریابی
• نظارت بر جریان نقدی، حاشیه سود ناخالص و هزینه‌های عملیاتی
• استخراج بینش درباره کارکنان و مشتریان بالقوه برای بهینه‌سازی فرآیندهای منابع انسانی و استخدام
• پیگیری روند قطعات و مواد اولیه و ارزیابی عملکرد تأمین‌کنندگان
• پیش‌بینی میزان فروش و تراکنش‌ها
• بهینه‌سازی نیروی کار در مراکز تماس و انبارها
• دستیابی به بینش‌های بین‌بخشی در سازمان
• کشف فرصت‌های جدید فروش و شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان

BI می‌تواند به همه کارکنان سازمان کمک کند، اما انتخاب راهکار مناسب بسیار مهم است.

بیشتر راهکارهای سازمانی BI به یک تیم فناوری اطلاعات (IT) نیاز دارند تا محیط موردنظر را راه‌اندازی کرده و منابع داده داخلی و خارجی را متصل کنند. در گذشته، تیم‌های IT مسئول اجرای کامل BI بودند، زیرا این سیستم‌ها معمولاً به تخصص‌های خاصی مانند دانش عمیق SQL یا اسکریپت‌نویسی گسترده برای آماده‌سازی داده‌ها نیاز داشتند.

با رشد فناوری، ابزارهای BI امروزی ساده‌تر شده‌اند و امکان استفاده گسترده‌تر از داده‌ها را برای تمام بخش‌های سازمان فراهم کرده‌اند.

هوش تجاری چیست؟ تعریف از شرکت مایکروسافت

هوش تجاری (Business Intelligence - BI) بینش‌هایی را برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک ارائه می‌دهد. ابزارهای BI با تحلیل داده‌های گذشته و حال، اطلاعات را به‌صورت تصویری و قابل‌فهم نمایش می‌دهند.

نحوه عملکرد هوش تجاری

هوش تجاری از چهار مرحله کلیدی پیروی می‌کند تا داده‌های خام را به بینش‌های قابل‌استفاده برای تمامی بخش‌های سازمان تبدیل کند. سه مرحله اول—جمع‌آوری داده، تحلیل و بصری‌سازی—پیش‌نیاز مرحله نهایی یعنی تصمیم‌گیری هستند. پیش از ظهور BI، کسب‌وکارها مجبور بودند بسیاری از تحلیل‌ها را به‌صورت دستی انجام دهند، اما ابزارهای BI بسیاری از این فرآیندها را خودکار کرده‌اند و در نتیجه، زمان و تلاش موردنیاز را کاهش داده‌اند.

مرحله ۱: جمع‌آوری و تبدیل داده‌ها از منابع متعدد

ابزارهای BI معمولاً از روش استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) استفاده می‌کنند تا داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را از منابع مختلف تجمیع کنند. پس از جمع‌آوری، این داده‌ها تبدیل شده و در یک مکان مرکزی ذخیره می‌شوند تا برنامه‌ها بتوانند آن‌ها را به‌عنوان یک مجموعه داده جامع تحلیل و پردازش کنند.

مرحله ۲: کشف روندها و ناهماهنگی‌ها

کاوش داده (Data Mining) یا کشف داده، معمولاً از اتوماسیون برای تحلیل سریع داده‌ها و یافتن الگوها و ناهنجاری‌ها استفاده می‌کند که اطلاعاتی ارزشمند درباره وضعیت فعلی کسب‌وکار ارائه می‌دهد. ابزارهای BI شامل انواع مدل‌سازی و تحلیل داده، از جمله تحلیلی اکتشافی، توصیفی، آماری و پیش‌بینی‌کننده هستند که به درک بهتر داده‌ها، پیش‌بینی روندها و ارائه توصیه‌های راهبردی کمک می‌کنند.

مرحله ۳: ارائه یافته‌ها از طریق بصری‌سازی داده

گزارش‌گیری در BI با استفاده از بصری‌سازی داده، نتایج را برای درک و اشتراک‌گذاری آسان‌تر ارائه می‌دهد. روش‌های گزارش‌گیری شامل داشبوردهای تعاملی، نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها هستند که به کاربران کمک می‌کنند وضعیت کنونی کسب‌وکار را به‌وضوح مشاهده کنند.

مرحله ۴: اقدام بر اساس بینش‌ها در لحظه

مشاهده داده‌های گذشته و کنونی در کنار فعالیت‌های کسب‌وکار، امکان حرکت سریع از بینش به اقدام را فراهم می‌کند. هوش تجاری به شرکت‌ها اجازه می‌دهد در لحظه اصلاحات، تغییرات استراتژیک و تصمیم‌گیری‌های عملیاتی را انجام دهند تا ناکارآمدی‌ها را حذف کرده، خود را با تغییرات بازار تطبیق دهند، مشکلات زنجیره تأمین را برطرف کنند و نیازهای مشتریان را بهتر پاسخ دهند.

هوش تجاری چیست؟ تعریف از شرکت tableau

هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از تحلیل‌های کسب‌وکار، کاوش داده، بصری‌سازی داده، ابزارها و زیرساخت‌های داده، و بهترین شیوه‌ها است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند.

 در عمل، زمانی که یک سیستم مدرن هوش تجاری در اختیار دارید، می‌توانید یک نمای کلی و جامع از داده‌های سازمان خود داشته باشید و از این داده‌ها برای ایجاد تغییر، حذف ناکارآمدی‌ها و تطبیق سریع با تغییرات بازار یا زنجیره تأمین استفاده کنید. راهکارهای مدرن BI بر تحلیل‌های انعطاف‌پذیر و سلف‌سرویس، داده‌های کنترل‌شده روی پلتفرم‌های قابل‌اعتماد، توانمندسازی کاربران تجاری، و دستیابی سریع به بینش‌ها تأکید دارند.

نکته مهم این است که این تعریف، یک نگاه مدرن به BI است—و در طول زمان، این اصطلاح تحولات زیادی را تجربه کرده است. Business Intelligence سنتی (با حروف بزرگ) نخستین بار در دهه ۱۹۶۰ به‌عنوان سیستمی برای به اشتراک‌گذاری اطلاعات در سراسر سازمان‌ها پدیدار شد. اصطلاح هوش تجاری در سال ۱۹۸۹ معرفی شد و هم‌زمان با آن، مدل‌های کامپیوتری برای تصمیم‌گیری شکل گرفتند. این برنامه‌ها به مرور تکامل یافتند، داده‌ها را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کردند و در نهایت، به عنوان یک سرویس خاص از سوی تیم‌های BI و با راهکارهای وابسته به فناوری اطلاعات ارائه شدند.

هوش تجاری چیست؟ تعریف از شرکت IBM

هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از فرآیندهای فناوری برای جمع‌آوری، مدیریت و تحلیل داده‌های سازمانی است تا بینش‌هایی حاصل شود که به استراتژی‌ها و عملیات‌های تجاری شکل می‌دهند.

تحلیلگران هوش تجاری، داده‌های خام را به بینش‌های معناداری تبدیل می‌کنند که تصمیم‌گیری استراتژیک را در یک سازمان هدایت می‌کنند. ابزارهای BI کاربران تجاری را قادر می‌سازند تا به انواع مختلف داده‌ها - تاریخی و فعلی، شخص ثالث و داخلی، و همچنین داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته و داده‌های بدون ساختار مانند رسانه‌های اجتماعی - دسترسی داشته باشند. کاربران می‌توانند این اطلاعات را برای کسب بینش در مورد نحوه عملکرد کسب و کار و آنچه باید در ادامه انجام دهد، تجزیه و تحلیل کنند.

به گفته مجله CIO: "اگرچه هوش تجاری به کاربران تجاری نمی‌گوید که چه کار کنند یا اگر مسیر خاصی را در پیش بگیرند چه اتفاقی می‌افتد، اما BI فقط در مورد تولید گزارش نیست. بلکه، BI راهی را برای افراد فراهم می‌کند تا داده‌ها را بررسی کنند تا روندها را درک کرده و بینش‌هایی را استخراج کنند."

سازمان‌ها می‌توانند از بینش‌های به دست آمده از BI و تحلیل داده برای بهبود تصمیمات تجاری، شناسایی مشکلات یا مسائل، شناسایی روندهای بازار و یافتن فرصت‌های درآمدی یا تجاری جدید استفاده کنند.

هوش تجاری در مقابل تحلیل کسب و کار (business analytics)

هوش تجاری (BI) توصیفی است و تصمیمات تجاری بهتری را بر اساس پایه‌ای از داده‌های تجاری فعلی امکان‌پذیر می‌سازد. سپس تحلیل کسب و کار (BA) زیرمجموعه‌ای از BI است که تحلیل کسب و کار، تحلیل تجویزی و آینده‌نگر را ارائه می‌دهد. این چتری از زیرساخت BI است که شامل ابزارهایی برای شناسایی و ذخیره‌سازی داده‌ها برای تصمیم‌گیری است.

BI ممکن است به یک سازمان بگوید که چند مشتری جدید در ماه گذشته جذب شده‌اند و اینکه حجم سفارش برای ماه افزایش یا کاهش یافته است. در مقابل، تحلیل کسب و کار ممکن است پیش‌بینی کند که کدام استراتژی‌ها، بر اساس آن داده‌ها، بیشترین سود را برای سازمان خواهند داشت. به عنوان مثال: اگر هزینه‌های تبلیغات را افزایش دهیم تا به مشتریان جدید پیشنهاد ویژه بدهیم، چه اتفاقی می‌افتد؟

تاریخچه هوش تجاری

اصطلاح "هوش تجاری" برای اولین بار در سال 1865 توسط نویسنده ریچارد میلر دیونس استفاده شد، زمانی که او از بانکی نام برد که قبل از رقبایش اطلاعاتی در مورد بازار جمع‌آوری می‌کرد. در سال 1958، یک دانشمند کامپیوتر IBM به نام هانس پیتر لون، پتانسیل استفاده از فناوری برای جمع‌آوری BI را بررسی کرد. تحقیقات او به ایجاد روش‌هایی برای ایجاد برخی از پلتفرم‌های تحلیلی اولیه IBM کمک کرد.

در دهه‌های 1960 و 70، اولین سیستم‌های مدیریت داده و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (DSS) شروع به ذخیره و سازماندهی حجم فزاینده‌ای از داده‌ها کردند. سایت آموزش فناوری اطلاعات Dataversity می‌گوید: "بسیاری از مورخان پیشنهاد می‌کنند که نسخه مدرن BI از پایگاه داده DSS تکامل یافته است." "مجموعه‌ای از ابزارها در این مدت توسعه یافت تا به روش‌های ساده‌تر به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آنها را سازماندهی کنند. OLAP، سیستم‌های اطلاعات اجرایی و انبارهای داده برخی از ابزارهایی بودند که برای کار با DSS توسعه یافتند."

تا دهه 1990، BI به طور فزاینده‌ای محبوب شد، اما فناوری هنوز پیچیده بود. معمولاً به پشتیبانی فناوری اطلاعات نیاز داشت - که اغلب منجر به ایجاد backlog و گزارش‌های تأخیری می‌شد. حتی بدون فناوری اطلاعات، تحلیلگران و کاربران BI برای اینکه بتوانند با موفقیت داده‌های خود را پرس و جو و تجزیه و تحلیل کنند، به آموزش‌های گسترده‌ای نیاز داشتند.

نحوه عملکرد هوش تجاری

پلتفرم‌های BI به طور سنتی برای اطلاعات پایه خود به انبارهای داده متکی هستند. نقطه قوت یک انبار داده این است که داده‌ها را از منابع داده متعدد در یک سیستم مرکزی واحد برای پشتیبانی از تحلیل داده‌های تجاری و گزارش‌دهی جمع‌آوری می‌کند. BI نتایج را به کاربر به صورت گزارش، نمودار و نقشه ارائه می‌دهد که ممکن است از طریق یک داشبورد نمایش داده شوند.

انبارهای داده می‌توانند شامل یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای پشتیبانی از پرس و جوهای چند بعدی باشند. به عنوان مثال: "فروش منطقه شرقی ما در مقابل منطقه غربی ما در سال جاری، در مقایسه با سال گذشته چقدر است؟"

OLAP فناوری قدرتمندی را برای کشف داده‌ها فراهم می‌کند و BI، محاسبات تحلیلی پیچیده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را تسهیل می‌کند. یکی از مزایای اصلی OLAP، سازگاری محاسبات آن است که می‌تواند کیفیت محصول، تعاملات مشتری و فرآیند کسب و کار را بهبود بخشد.

در حال حاضر دریاچه‌های داده نیز برای BI استفاده می‌شوند. مزیت یک دریاچه داده این است که به دنبال حل چالش‌های اصلی در انبارهای داده و دریاچه‌های داده است تا یک راه‌حل مدیریت داده ایده‌آل‌تر برای سازمان‌ها ارائه دهد. یک دریاچه، تکامل بعدی راه‌حل‌های مدیریت داده را نشان می‌دهد.

مراحل انجام شده در BI معمولاً به این ترتیب جریان دارند:

1. منابع داده: داده‌های مورد بررسی و تجزیه و تحلیل را شناسایی کنید، مانند از یک انبار داده یا Data Lake، Cloude، Hadoop، آمار صنعت، زنجیره تامین، CRM، موجودی، قیمت‌گذاری، فروش، بازاریابی یا رسانه‌های اجتماعی.
2. جمع‌آوری داده: داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و پاک کنید. این آماده‌سازی داده ممکن است جمع‌آوری دستی اطلاعات در یک صفحه گسترده یا یک برنامه خودکار استخراج، ساماندهی و بارگذاری (ETL) باشد.
3. تحلیل: به دنبال روندها یا نتایج غیرمنتظره در داده‌ها باشید. این ممکن است از ابزارهای داده‌کاوی، کشف داده یا مدل‌سازی داده استفاده کند.
4. تصویرسازی: تصاویر داده، نمودارها و داشبوردها را با استفاده از ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau، Cognos Analytics، Microsoft Excel یا SAP ایجاد کنید. در حالت ایده‌آل، این تصویرسازی شامل ویژگی‌های drill-down، drill-through، drill-up است تا کاربران را قادر به بررسی سطوح مختلف داده کند.
5. طرح اقدام: بینش‌های عملی را بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی در مقابل شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) توسعه دهید. اقدامات می‌تواند شامل فرآیندهای کارآمدتر، تغییر در بازاریابی، رفع مشکلات زنجیره تامین یا تطبیق مسائل تجربه مشتری باشد.

برخی از محصولات جدیدتر BI می‌توانند با استفاده از فناوری‌هایی مانند Hadoop، داده‌های خام را مستقیماً استخراج و بارگذاری کنند، اما انبارهای داده اغلب منبع داده انتخابی باقی می‌مانند.

 اصطلاحات تخصصی هوش تجاری

مفهوم هوش تجاری سلف‌سرویس (Self-Service BI) 

این واژه در حوزه هوش تجاری بسیار به چشم می‌خورد و Power BI مایکروسافت هم یک Self-Service BI شناخته می‌شود و تعریف آن عبارت است از:

روشی نوین در تحلیل داده است که به کارشناسان سازمان اجازه می‌دهد بدون نیاز به وابستگی به تیم‌های فناوری اطلاعات (IT)، داده‌ها را بررسی، تحلیل و گزارش‌های موردنظر خود را ایجاد کنند. این روش با استفاده از ابزارهای کاربرپسند، داشبوردهای تعاملی و قابلیت‌های کشیدن و رها کردن (Drag-and-Drop) به افراد غیرمتخصص امکان می‌دهد تا اطلاعات موردنیازشان را به‌راحتی از منابع مختلف استخراج کرده و تحلیل کنند. افزایش سرعت تصمیم‌گیری، کاهش هزینه‌ها و بهره‌وری بیشتر از جمله مزایای اصلی Self-Service BI هستند، زیرا سازمان‌ها می‌توانند سریع‌تر به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و استراتژی‌های بهتری اتخاذ کنند.

با این حال، اجرای این رویکرد با چالش‌هایی مانند مدیریت داده‌های پراکنده، احتمال ایجاد گزارش‌های متناقض و نیاز به آموزش کاربران همراه است. برای حل این مشکلات، شرکت‌ها باید از چارچوب‌های حاکمیتی مناسب برای کنترل داده‌ها استفاده کنند و فرهنگ داده‌محور را در سازمان تقویت نمایند. ابزارهای محبوب مانند Power BI، Tableau و Qlik Sense به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا بدون نیاز به دانش فنی عمیق، داده‌ها را تحلیل و از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده کنند. در نهایت، Self-Service BI یک تحول اساسی در مدیریت داده‌ها محسوب می‌شود که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سریع‌تر، دقیق‌تر و مستقل‌تر عمل کنند.