هوش تجاری یا (Business Intelligence) چیست؟
هوش تجاری (BI) فرآیندیست که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی به کار می رود که به مدیران و کارکنان در گرفتن تصمیمات تجاری آگاهانه کمک می‌کند.
به عنوان بخشی از فرآیند BI، ابتدا پس از جمع‌آوری داده‌ها از سیستم‌های داخلی فناوری اطلاعات و منابع خارجی توسط سازمان‌ها، در مرحله بعد، آنها آماده تجزیه و تحلیل می شوند. پرس‌و‌جوهایی را مقابل داده‌ها اجرا و سپس به تجسم داده‌ها، ایجاد داشبوردهای BI و گزارش‌ها می پردازند. با این کار، نتایج تجزیه و تحلیل برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار می گیرند.
از ساخت و برنامه‌ریزی استراتژیک و همچنین هدایت تصمیمات تجاری بهتر، می توان به عنوان هدف نهایی BI, نام برد. با استفاده از این قانون، سبب افزایش درآمد و همچنین بهبود کارایی عملیاتی سازمان‌ها شده و همچنین آنها را قادر می سازد تا مزایای رقابتی بهتری نسبت به رقبای تجاری خود کسب کنند.
جهت سهولت دستیابی به این هدف، از تجزیه و تحلیل، مدیریت و ابزارهای گزارش، به علاوه روش‌های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط BI آماده گردیده است.
هوش تجاری چیست؟
معماری هوش تجاری از نرم‌افزار BI فرا‌تر رفته است. داده‌های هوش تجاری معمولاً در یک انبار داده که جهت استفاده کل سازمان در نظر گرفته شده است، یا در بازارهای کوچک‌تر داده ذخیره می شود که زیرمجموعه‌هایی از اطلاعات تجاری را برای واحدهای جداگانه تجاری نگه می دارد که اغلب با یک انبار داده سازمانی در ارتباط است.
همچنین شایان ذکر است که داده‌های BI, می توانند اطلاعات تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع آوری‌شده از سیستم‌های منبع در حین تولید را نیز شامل شود و ابزارهای BI را به پشتیبانی از پروسه استراتژیک و تاکتیکی قدرتمند سازد.
پیش از به کار گیری این داده‌ها در سیستم‌های Bi, مرحله پاکسازی کردن داده‌های خام از سیستم‌های منابع مختلف به کمک یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده یکپارچه، انجام می شود. تا در این مورد که تیم‌های BI و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابت هستند اطمینان کافی به وجود آید.
راهنمایی‌های لازم برای هوش تجاری در سازمان
فرآیند BI شامل موارد زیر است:
- آماده‌سازی داده‌ها، در این مرحله، مجموعه ای از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، سازماندهی و مدل‌سازی می‌شوند.
- به دست آوردن پرس و جوی تحلیلی از داده‌های آماده‌سازی و بهینه شده.
- توزیع شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر اطلاعات به دست آمده به کاربران تجاری.
- استفاده بهینه از اطلاعات برای کمک به تأثیرگذاری و هدایت تصمیمات تجاری.
در گذشته، متخصصان BI و IT، ابزارهای BI را برای اجرا کردن کوئری‌ها مورد استفاده قرار می دادند و با به کار گیری این ابزار‌ها به تولید داشبوردها و گزارش‌هایی برای کاربران تجاری می پرداختند.
شایان ذکر است که توسعه BI سلف سرویس و ابزارهای کشف داده، سبب شده است تا تحلیلگران، مدیران و کارگران کسب و کار با روشی کاربردی، پلتفرمهای هوش تجاری را مورد استفاده قرار دهند. محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس، در کمک به کاربران تجاری در ایجاد کوئری از داده‌های BI، ایجاد تجسم آنها و در نهایت، تولید داشبورد نقش به‌سزایی ایفا می‌کند.
اشکال برنامه‌های BI در تجزیه و تحلیل پیشرفته، بسیار قابل مشاهده است، مانند داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل پیشبینی، متن‌کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ.
علت اهمیت هوش تجاری
اگر بخواهیم به طور خلاصه نقش هوش تجاری را بررسی کنیم، هوش تجاری، عملیات تجاری سازمان را با استفاده از داده‌های مرتبط بهبود می بخشد.
سازمان‌هایی که الگو‌های BI را به طور مداوم مورد استفاده قرار می دهند، قادر هستند تا پس از جمع‌آوره داده‌ها، آنها را به یک زاویه دید با‌ارزش، در مورد استراتژی‌های تجاری خود تبدیل کنند. در مرحله بعد، از این زاویه دید با‌ارزش، می توان برای گرفتن تصمیم‌های تجاری بهتر برای افزایش بهره‌وری و درآمد استفاده کرد، این کار، منجر به رشد سریع کسب و کار و نهایتا سود بیشتر می شود.
از مزایای هوش تجاری آگاه شوید
مطمئنا یک نقشه موفق BI، مزایای تجاری زیادی برای یک سازمان دارد. مثلا مدیران بخش Csuite را قادر می سازد به نظارت عملکرد کسب‌وکار به طور مستمر بپردازند. این کار به آنها کمک می کند تا بتوانند در زمان بروز مشکلات یا فرصت‌ها عملکرد خود را تسریع بخشند.
همچنین تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری کمک می کند تا تلاش‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثرتر شود. قابل ذکر است که مدیران قادر هستند تنگناهای زنجیره تامین، تولید و توزیع را قبل از ایجاد آسیب مالی شناسایی کنند.
مدیران منابع انسانی در نظارت بهتر بهره‌وری کارکنان، هزینه‌ها، و داده‌های دیگری که به نیرو‌های کار مربوط می‌شود، مهارت بیشتری دارند.
از پر اهمیت‌ترین مزایایی که کسب و کارها می‌توانند از نقشه‌های BI دریافت کنند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- تصمیم‌گیری را سریع‌تر می کند.
- سبب بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار‌های داخلی می شود.
- بهره‌وری عملیاتی را افزایش می دهد.
- مشکلاتی که نیاز به رسیدگی دارند را شناسایی می کند.
- روندهای تجاری و بازار در حال ظهور را شناسایی می کند.
- سبب ایجاد استراتژی‌های تجاری قوی‌تر می شود.
- فروش و درآمدهای جدید را افزایش می دهد.
- باعث به دست آوردن مزیت رقابتی بیشتر نسبت به شرکت‌های رقیب می شود.
از مزایای محدود‌تر BI می توان از ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری نام برد. این کار جمع‌آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبا را برای مدیران پروژه آسان‌تر می کند.
علاوه بر این، تیم‌های BI، مدیریت داده و فناوری اطلاعات برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی از هوش تجاری استفاده می کنند.
انواع کاربردهای هوش تجاری
هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده که برای برطرف کردن نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده‌اند را ترکیب می کند.
لازم به ذکر است که اکثر این ابزار‌ها توسط نرم‌افزار سلف سرویس BI و پلتفرمهای کلاسیک BI پشتیبانی می شوند. در زیر به چند نمونه از این ابزار‌ها اشاره می کنیم.
تجزیه و تحلیل Ad hoc که پرس و جو موقت نیز نام دارد، به عنوان عنصری پایه‌ای در برنامه‌های مدرن BI و همچنین از ویژگی های کلیدی ابزارهای سلف سرویس BI به شمار می رود.
این فرآیند برای نوشتن و اجرای پرس و جوها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص تجاری در نظر گرفته شده است. در حالی که پرس و جوهای موقت معمولاً در جریان ایجاد می شوند. این فرایند، اجرای منظم دارد و نتایج تجزیه و تحلیل را در داشبوردها و گزارش‌های نهایی می گنجاند.
پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). به عنوان یکی از فناوری‌های اولیه BI، می توان از ابزارهای OLAP نام برد. این ابزار، کاربران را قادر می‌سازد تا تجزیه و تحلیل داده‌ها را در ابعاد چند‌گانه انجام دهند.
این عمل به خصوص برای پرس و جوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، ابتدا داده‌ها را از یک انبار داده استخراج می کردند و در مرحله بعد، آنها را در مکعب‌های OLAP چند‌بعدی ذخیره می کردند. اما هم اکنون، امکان اجرای تحلیل‌های OLAP مستقیماً بر روی پایگاه‌های داده ستونی به طور کاملا کاربردی وجود دارد.
موبایل BI. این هوش تجاری موبایل است که وظیفه در دسترس قرار دادن اپلیکیشن‌ها و داشبوردهای BI روی تلفن‌های هوشمند را عهده‌دار است. معمولا ابزارهای BI موبایل که کاربردشان در مشاهده داده‌ها بیشتر از تجزیه و تحلیل آنها حس می شود، با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند.
مثلا ممکن است تنها دو یا سه تصویرسازی داده و KPI توسط داشبوردهای تلفن همراه به نمایش در بیاید تا به راحتی روی صفحه نمایش قابل مشاهده باشند.
BI در زمان واقعی. در سیستم‌های بی‌درنگ BI، داده‌ها هنگام ایجاد، برای ارائه بینشی مدرن به کاربران از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و… جمع‌آوری و پردازش تجزیه و تحلیل می شوند.
اغلب فرآیند تجزیه و تحلیل بی‌درنگ، جریان داده را شامل می شود و از کاربردهای تجزیه و تحلیل تصمیمات، مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.
هوش عملیاتی (OI)؛ که نام دیگر آن BI عملیاتی است. نوعی از تجزیه و تحلیل بی‌درنگ است که مهم‌ترین وظیفه آن ارائه اطلاعات به مدیران و کارمندان خط مقدم در عملیات تجاری است.
ابزارهای OI به منظور کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و سرعت بخشیدن به اقدامات در موضوع حل مسائل مختلف، طراحی شده‌اند. برای مثال کمک به نمایندگان مرکز تماس به منظور رسیدگی به مشکلات مشتریان و کمک به مدیران تدارکات جهت کاهش تنگناهای توزیع.
ابزارهای SaaS BI از سیستم‌های رایانش ابری که توسط فروشندگان میزبانی می شوند، استفاده می کنند تا اشتراک‌هایی ایجاد کرده و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را در غالب این اشتراک‌ها به کاربران ارائه دهند که بر اساس مدت زمان اشتراک قیمت‌گذاری می شوند.
گزینه SaaS که ابر BI نیز نامیده می شود، پشتیبانی چند ابری را به طور کامل و جامع ارائه می دهد که این امکان را برای سازمان‌ها فراهم می آورد تا بتوانند از برنامه‌های BI در پلتفرمهای مختلف ابری جهت رسیدگی به نیازهای کاربر و جلوگیری از قفل شدن فروشنده، استفاده کنند.
منبع OSBI. این ابزار هوش تجاری به طور معمول، دو نسخه را شامل می شود. یک نسخه جامع که قابل استفاده به طور رایگان برای همگان است و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک که توسط فروشنده پشتیبانی فنی می شود.
این نسخه به تیم‌های BI اجازه می دهد به کد منبع جهت استفاده برای توسعه دسترسی داشته باشند. همچنین برخی از فروشندگان نسخه رایگان این ابزار BI اختصاصی، را برای استفاده فردی کاربران ارائه می دهند.
ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده عملکرد BI و تجسم داده‌ها را به طور مستقیم در برنامه‌های تجاری قرار می دهند. به این ترتیب کاربران تجاری را قادر می سازد که داده‌ها را در برنامه‌های مورد استفاده برای انجام کار، تجزیه و تحلیل کنند.
عمدتا فروشندگان، ویژگی‌های تجزیه و تحلیل تعبیه شده را مشخص می کنند اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار سازمانی نیز توانایی گنجاندن آنها را در برنامه‌های غیر سازمانی خود دارند.
BI مشارکتی. می توان از آن به عنوان یک فرایند نام برد تا یک فناوری خاص. این فرایند، یک ترکیب از برنامه‌های کاربردی BI و ابزارهای همکاری است تا کاربران مختلف را قادر سازد به صورت تیمی روی تجزیه و تحلیل داده‌ها کار کرده و سپس اطلاعات را به اشتراک بگذارند.
مثال: کاربران می توانند داده‌های BI و نتایج تجزیه و تحلیل را با طرح یک سری سوالات و نظرسنجی‌ها و به وسیله پرسش‌ها و محیط‌های گفتگوی آنلاین و شبکه‌های اجتماعی، به اشتراک بگذارند.
هوش مکان (LI). این نوعی تخصصی از BI است که امکان تجزیه و تحلیل مکان و داده‌های مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه برای کاربران فراهم می کند.
اطلاعات موقعیت مکانی وظیفه ارائه بینش‌هایی در مورد عناصر جغرافیایی در داده‌ها و عملیات تجاری را بر عهده دارد. استفاده‌های بالقوه ای مانند انتخاب یک سایت مناسب برای فروشگاه‌های خرده‌فروشی و فراهم آوردن امکانات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و همچنین مدیریت تدارکات را شامل می شود.
بازار هوش تجاری و فروشندگان
امروزه BI سلف سرویس و ابزارهای تجسم داده به یکی از استاندارد‌های نرم‌افزار مدرن BI تبدیل شده‌اند. Tableau، Qlik و Spotfire که اکنون بخشی از نرم‌افزار Tibco است، در توسعه فناوری سلف‌سرویس زود هنگام پیشتاز شد و تا سال 2010 به رقبای برجسته‌ای در بازار BI مبدل گردید.
این به یک الگو برای فروشندگان تبدیل شد و باعث شد تا در خصوص ابزارهای پرس و جو و گزارش BI از یک روش سنتی به یک روش نوین روی آورند. اکنون تقریباً هر ابزار اصلی BI ویژگی‌های سلف سرویس، نظیر کشف داده‌های بصری و پرس و جو موقت را در خود جای می دهد.
در زیر، به موارد دیگری از پلتفرمهای BI اشاره می شود:
- نرم‌افزار تجسم داده‌ها برای طراحی نمودارها و سایر اینفوگرافیک‌ها برای نمایش آسان‌تر داده‌ها.
- ابزارهایی برای ساخت داشبوردهای BI، گزارش‌ها و کارت‌های امتیازی عملکرد جهت نمایش داده‌های بصری روی KPI و سایر معیارهای تجاری.
- ویژگی‌های داستان‌سرایی داده برای ترکیب تجسم‌ها و متن در ارائه برای کاربران تجاری.
- نظارت بر استفاده، بهینه‌سازی عملکرد، کنترل‌های امنیتی و سایر عملکردها برای مدیریت پایدار BI.
به طور کلی، تعداد زیادی فروشنده در دسترس، ابزارهای BI را تشکیل می دهند. عمده‌فروشان فناوری اطلاعات که نرم‌افزار BI را ارائه می دهند عبارتند از IBM، مایکروسافت، اوراکل، SAP، SAS و Salesforce که در سال 2019، Tableau را خریداری کردند.
آنها همچنین ابزارهای خود را که قبل از خرید این ابزار توسعه داده بودند، را به کاربران می فروشند. همچنین google از طریق واحد Looker خود که در سال 2020 آن را خریداری کرد، به فعالیت خود در بازار BI ادامه می دهد.
از دیگر فروشندگان قابل توجه BI می توان به Alteryx، Domo، GoodData، Infor Birst، Information Builders، Logi Analytics، MicroStrategy، Pyramid Analytics، Sisense، ThoughtSpot, Yellowfin و… اشاره کرد.
همچنین برخی از فروشندگان ابزارهایی را به طور خاص جهت استفاده‌های BI تعبیه شده در نظر می گیرند. از جمله این فروشندگان، می توان از GoodData و Logi Analytics. نام برد.
نمونه‌هایی از موارد استفاده هوش تجاری
حال که با کاربرد هوش تجاری تا حدی آشنا شدید، در زیر به بررسی نمونه‌های بارضی که کاربرد هوش تجاری را به خوبی بیان می‌کنند می پردازیم. پس تا انتها با ما همراه باشید. به طور کلی، BI سازمانی وظایف زیر را بر عهده دارد:
- بر چگونگی عملکرد کسب و کار و سایر معیار‌ها نظارت دارد.
- از تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک حمایت می کند.
- فرایند‌های تجاری را ارزیابی کرده و بهبود می بخشد.
- به کارمندان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری اطلاعات تاثیرگذار و مفید ارائه می دهد.
- تشخیص الگوها و روابط در داده‌ها را عهده‌دار است.
موارد دیگر استفاده و کاربردی BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. مثال: شرکت‌های خدمات مالی و بیمه، برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول پروسه تایید وام و سیاست‌ها و همچنین شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس نوع اشتراک فعلی آنها از BI استفاده می کنند.
BI نقش به سزایی در کمک به خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی ایفا می کند. همچنین تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می کنند.
خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای خود را برای استفاده از کاربران قدر BI برای مواردی همچون ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم و مشخص کردن قیمت‌ها و برنامه‌ریزی کارگران، به این تکنولوژی نیازمند می بینند.
کاربرد هوش تجاری در داده‌های حجیم یا Bigdata
پلتفرمهای BI به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان رابط‌های frunt برای سیستم‌های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می شوند.
نرم‌افزار مدرن BI به طور معمول گزینه‌های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود. این به همراه رابط کاربری نسبتا ساده (UI) در اکثر ابزارهای BI، آن را برای معماری‌های کلان‌داده مناسب می کند.
گرایش‌های هوش تجاری
علاوه بر مدیران BI، تیم های هوش تجاری معمولاً شامل ترکیبی از معماران BI، توسعه‌دهندگان BI، تحلیلگران BI و متخصصان BI هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده کار می کنند.
تحلیلگران تجاری و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه BI گنجانده می شوند تا جنبه تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیازهای آن اطمینان حاصل کنند.
لازم به ذکر است که، تعداد زیادی از سازمان‌ها مدل توسعه سنتی آبشار را با Agile BI و رویکردهای انبار داده جایگزین می کنند. توسط این تکنیک‌های توسعه نرم‌افزار Agile پروژه‌های BI به قطعات کوچک تقسیم می شوند و عملکردهای جدید به صورت تدریجی و تکراری ارائه می شوند.
انجام این کار شرکت‌ها را قادر می سازد تا عملکرد خود را در استفاده از ویژگی‌های BI تسریع بخشند و با تغییر نیازهای تجاری یا ظهور الزامات جدید، به اصلاح برنامه‌های توسعه بپردازند.
جمع‌بندی و نتیجه گیری
هوش تجاری از مجموعه نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده تشکیل شده است که پس از تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط این ابزار‌ها، میزان سود و زیان مشخص می شود.
همچنین این نرم‌افزار‌ها قادر هستند بر چگونگی عملکرد کسب و کارها و سازمان‌های تجاری نیز نظارت کنند. از این رو که مدیران شرکت‌های تجاری، تصمیمات مهم خود را بر اساس تجزیه و تحلیل همین داده‌ها اتخاذ می کنند، بسیار خود را به این تکنیک نیازمند می‌دانند.
همین رویکرد می تواند اهمیت بسیار زیاد هوش تجاری در رونق بخشیدن به انواع کسب و کار‌های تجاری را بیان کند. همچنین لازم به ذکر است که پیاده‌سازی الگوریتم‌های مورد استفاده این تکنیک، مستلزم دانش و تخصص‌های حرفه ای در این باره است.
بنابراین تمامی افراد مجموعه باید اطلاعات و دانش لازم را داشته باشند. در غیر این صورت، به نتیجه مورد قبولی حاصل نخواهد شد.
