هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (Business Intelligence) فرآیندی است که از توانایی افراد و فناوری‌ها برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند تا سازمان‌ها بتوانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و روزمره خود از آن استفاده و بهره‌برداری کنند.

به طور معمول، فرآیند هوش تجاری شامل جمع‌آوری داده‌های شرکت در یک انبار داده یا مخزن دیگر و استفاده از ابزارهای ویژه برای تحلیل این داده‌ها است. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است به بررسی عادات خرید آنلاین مشتریان، هزینه‌های عملیاتی یا اطلاعات فروش منطقه‌ای بپردازد. سازمان دیگری ممکن است عملکرد تجاری خود را با استانداردهای بنچمارک مقایسه کند.

ابزارهایی که یک هوش تجاری را تشکیل می‌دهند به سه دسته تقسیم می‌شوند:

سیستم‌های داخلی: که بر روی زیرساخت‌های سازمان‌ها اجرا می‌شوند و معمولاً با انبارهای داده سنتی که آن‌ها هم بر روی سیستم‌های داخلی اجرا می‌شوند، استفاده می‌شوند. با این حال، ممکن است از نظر مقیاس‌پذیری به پای روش‌های مبتنی بر ابر نرسد.

منبع باز: این ابزارها هزینه کمتری دارند و اگر مبتنی بر ابر باشند، می‌توانند هزینه‌های زیرساخت ها را نیز کاهش دهند. با این حال، ابزارهای منبع باز نیازمند سطحی از دانش و کدنویسی دستی برای استفاده مؤثر هستند.

مبتنی بر ابر: ابزارهای هوش تجاری مبتنی بر ابر، به ویژه در مدیریت داده‌های جریانی و حجم بالای داده‌ها توانمند هستند. این ابزارها نیز می‌توانند از نظر هزینه مؤثر باشند، زیرا زیرساخت و تخصص لازم برای نگهداری محیط توسط فروشنده ابر مدیریت می‌شود.

استفاده از داده‌ ها برای درک بهتر عملکرد تجاری

نقش هوش تجاری این است که عملکرد و مسیر کلی یک شرکت را بهبود بخشد. ابزار مدرن هوش تجاری می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند بفهمند چه اتفاقی افتاده ، چرا این اتفاق افتاده و چه اقداماتی لازم است برای بهینه‌سازی عملیات خود انجام دهند.

اقدامات عملی در پاسخ به شاخص‌های کلیدی عملکرد

شرکت‌ها با استفاده از هوش تجاری می‌توانند به طور مداوم داده‌ها را تحلیل کرده و نتایج قابل اقدام ایجاد کنند که بر عملکرد کوتاه‌مدت و بلندمدت تأثیر می‌گذارد. داده‌های تحلیل‌شده می‌توانند الگوها و روندهای مهم را در تقریباً هر حوزه‌ای از سازمان از جمله فروش، خدمات مشتریان، تولید، امنیت و موارد دیگر آشکار کنند.

یافتن فرصت‌های جدید برای خطوط کسب‌وکار

هنگامی که شرکت‌ها از هوش تجاری برای اطلاع از تصمیمات خود در هر سطح استفاده می‌کنند، می‌توانند به سرعت با چشم‌انداز در حال تغییر کسب‌وکار سازگار شوند. هوش تجاری به تعریف خطوط محصول جدید، یافتن مشتریان جدید از طریق برنامه‌های بازاریابی هدفمند و بهینه‌سازی کانال‌های فروش کمک می‌کند.

شرکت‌هایی که هدف آن‌ها افزایش کارایی در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر واقعیت است، اهمیت هوش تجاری را درک می‌کنند. این ابزار الگوها و روندهای مهم را در داده‌های تجاری آشکار می‌کند و نمای عمیقی از فرآیندهای سازمانی، رفتار مصرف‌کننده و بهره‌وری داخلی ارائه می‌دهد. این بینش برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری و عملکرد ضروری است.

کیفیت و مکان داده‌ها و مهارت‌های لازم برای استفاده مؤثر از ابزارهای هوش تجاری، عواملی هستند که به مشتریان در مقابله با این چالش‌های کلیدی کمک می‌کنند:

کیفیت داده: داشتن داده‌های با کیفیت برای دستیابی به تحلیل‌های تجاری خوب و مفید حیاتی است. داده‌های بد منجر به هوش تجاری بد می‌شود. کیفیت داده به دو دلیل اصلی چالش‌برانگیز است. یکی اینکه ممکن است تاریخ مصرف داده گذشته شده و داده‌ها قدیمی هستند؛ اتفاقی که به راحتی در یک سازمان بزرگ و پیچیده رخ می‌دهد. مورد دوم اینکه، شرکت‌ها وقت کافی صرف بهداشت داده‌ها نمی‌کنند. برای حفظ داده‌های با کیفیت، شرکت‌ها باید به صورت منظم اقداماتی را برای پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها انجام دهند.

داده‌های حیاتی دفن شده در سیستم‌های مختلف: هنگامی که داده‌ها در سیستم‌های مختلف قرار دارند و به دلیل ناسازگاری نرم‌افزاری یا کنترل شدید واحد کسب‌وکار بر مجوزهای کاربر، برای سایر سیستم‌ها غیرقابل دسترس هستند، به آن داده‌های سیلو شده می‌گویند. مشکل این است که وقتی داده‌های حیاتی سیلو شده‌اند، قفل شده و شما تنها تصویری جزئی از داده‌های کلی خود را مشاهده می‌کنید، بنابراین هوش تجاری شما ناقص است. کار با یک ابزار ETL خوب (استخراج، تبدیل، بارگذاری) می‌تواند به شما کمک کند داده‌ها را از سیستم‌های مختلف جمع‌آوری کرده و برای تحلیل در دسترس قرار دهید.

کمبود تخصص: استفاده از ابزارهای هوش تجاری نیازمند تخصص بالایی است. این به این معناست که تنها تعداد کمی از افراد کلیدی در سازمان شما مهارت لازم برای استفاده مؤثر از ابزارهای هوش تجاری را دارند که این می‌تواند به ایجاد تنگنا منجر شود.

شرکت‌ها در صنایع مختلف از هوش تجاری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

گزارش‌دهی: ارائه داده‌های خلاصه به صورت منظم به تصمیم‌گیرندگان کلیدی برای حمایت از توانایی آن‌ها در تعیین استراتژی و جهت‌گیری کسب‌وکار.

تصویرسازی داده‌ها: ارائه اطلاعات به صورت بصری به گونه‌ای که درک سریع اطلاعات پیچیده را تسهیل کند.

تحلیل پیش‌بینی: تحلیل داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی الگوهای آینده با استفاده از تکنیک‌های آماری مانند داده‌کاوی، یادگیری ماشینی و مدل‌سازی پیش‌بینی.

داده‌کاوی: جستجو در مجموعه داده‌های بزرگ برای یافتن الگوها یا روندهای مفید.

پردازش رویدادهای پیچیده: تحلیل داده‌های جریانی و بلادرنگ از منابعی مانند فیدهای بازار سهام، گزارش‌های ترافیک یا شبکه‌های برق با حسگرها.

مدیریت عملکرد کسب‌وکار: تجزیه و تحلیل و اندازه گیری اهداف عملکرد، مانند اهداف تعالی عملیاتی (operational excellence goals) تعریف شده توسط خرید آنلاین و رضایت مشتری.

ابزارهای مختلفی در یک سیستم هوش تجاری استفاده می‌شوند. در اینجا به برخی از رایج‌ترین ابزارها اشاره می‌کنیم:

گزارش‌ دهی هوش تجاری، ارائه داده‌ها و اطلاعات به کاربران نهایی است، به گونه‌ای که به راحتی قابل درک و استفاده باشد. گزارش‌ها از خلاصه‌ها و عناصر بصری مانند نمودارها و گراف‌ها برای نشان دادن روند کار کاربران در طول زمان، روابط بین متغیرها و موارد دیگر استفاده می‌کنند. این گزارش‌ها تعاملی هستند، بنابراین کاربران می‌توانند جداول را تجزیه و تحلیل کرده یا به داده‌ها به صورت عمیق‌تر دسترسی پیدا کنند. گزارش‌ها می‌توانند به صورت خودکار یا در یک برنامه زمان‌بندی از پیش تعیین شده ارسال شوند و یا اینکه به صورت اد-هاک (ad hoc) و سریع تولید شوند.

ابزارهای هوش تجاری مدرن و خودکار به کاربران تجاری اجازه می‌دهند که خودشان بدون داشتن دانش فنی در حوزه فناوری اطلاعات، سوالاتی که درمورد داده‌ها دارند را بپرسند، داشبورد برنامه را بسته به سلیقه و کاربرد خود تنظیم کرده و گزارش‌های مورد نیاز را برای استفاده در مراحل مختلف کار، تولید کنند؛ در پایان نیز قادرند یافته‌های خود را از طریق مرورگر وب یا دستگاه موبایل به اشتراک بگذارند. اخیراً، فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین این فرآیند را با خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای هوش تجاری، از جمله کشف داده‌ها و ایجاد گزارش‌ و تصویرسازی‌، ساده‌تر و سریع‌تر کرده‌ اند.

امروزه پلتفرم‌های هوش تجاری مدرن، ترکیبی از هوش تجاری، تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی و ابزارهای برنامه‌ریزی را در یک راه‌حل تحلیلی مبتنی بر ابر ارائه می‌دهند. آن‌ها با فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تقویت شده‌اند و می‌توانند در هر فرآیندی تعبیه شوند و هوش تجاری و تحلیل‌ها را دموکراتیزه می‌کنند و استفاده از آن‌ها را برای همه – نه فقط برای بخش‌های IT یا تحلیل‌گران حرفه‌ای – آسان می‌کنند.

ابزارهای پرسش‌ گری به کاربران اجازه می‌دهند که هر سوالی درباره کار و تجارت شان دارند را بپرسند و از طریق رابط‌ های کاربری شهودی پاسخ بگیرند. با ابزارهای پرسش‌ گری مدرن، ارسال یک پرسش می‌تواند به سادگی پرسیدن از گوگل (یا حتی سیری) باشد.

مثال:

• تاخیرهای حمل و نقل کجا رخ می‌دهند؟
• آیا فروش فصلی به اهداف خود رسیده است؟
• دیروز چند واحد فروخته شد؟

داشبوردها یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش تجاری هستند. آن‌ها از نمودارها، گراف‌ها، جداول و دیگر انواع تصویرسازی داده‌ها که به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند، برای پیگیری شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و دیگر معیارهای تجارت استفاده می‌کنند و نمای کلی از عملکرد را در زمان تقریباً واقعی ارائه می‌دهند. مدیران و کارمندان می‌توانند از ویژگی‌های تعاملی استفاده کنند تا اطلاعاتی را که می‌خواهند مشاهده کنند، شخصی‌سازی کنند، داده‌های مورد نیاز را عمیق‌تر تحلیل کنند و نتایج را با سایر ذینفعان به اشتراک بگذارند.

توانایی تصویرسازی داده‌ها و مشاهده آن در زمینه‌های مختلف یکی از نقاط قوت هوش تجاری است. نمودارها، گراف‌ها، نقشه‌ها و دیگر فرمت‌های بصری، داده‌ها را به شکلی زنده و قابل فهم تبدیل می‌کنند. روندها و نقاط غیرعادی آشکارتر می‌شوند. رنگ‌ها و الگوها داستان پشت داده‌ها را به شکلی نشان می‌دهند که ستون‌ها و ردیف‌ها در یک صفحه‌گسترده هرگز نمی‌توانند.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) یک فناوری است که قابلیت‌های کشف داده‌ها را در بسیاری از سیستم‌های هوش تجاری توانمند می‌سازد. OLAP امکان تحلیل سریع و چندبعدی را در حجم‌های عظیمی از اطلاعات ذخیره شده در یک انبار داده یا دیگر مخازن مرکزی داده فراهم می‌کند.

آماده‌سازی داده‌ها شامل ترکیب منابع داده‌ متعدد و به طور کلی آماده‌سازی آن برای تحلیل داده‌ها است. با استفاده از فرآیندی به نام استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)، داده‌های خام پاک‌سازی، دسته‌بندی و سپس در یک انبار داده بارگذاری می‌شوند. سیستم‌های هوش تجاری خوب بسیاری از این فرآیندها را خودکار می‌کنند و امکان تنظیم ابعاد و معیارها را نیز فراهم می‌آورند.

یک انبار داده شامل داده‌های تجمیع‌شده از منابع متعدد است که پاک‌سازی و فرمت شده‌اند تا توسط ابزارهای هوش تجاری و دیگر ابزارهای تحلیلی قابل دسترسی باشند.

هوش تجاری بیش از ۳۰ سال است که وجود دارد و به طور سنتی توسط تیم‌های فناوری اطلاعات (IT) هدایت می‌شد. سوالات به تیم‌های IT ارسال می‌شد و پاسخ‌ها به شکل گزارش‌های ثابت به کسب‌وکار ارائه می‌شد. اگر سوالات بیشتری درباره یک موضوع وجود داشت، مجدداً به IT ارسال می‌شد و معمولاً در صف انتظار قرار می‌گرفت. امروزه این فرآیند زمان‌بر با هوش تجاری مدرن که تعاملی‌تر و البته سریع تر است جایگزین شده.

هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار (business analytics) دو اصطلاحی هستند که اغلب به جای هم استفاده می‌شوند. آیا تفاوتی وجود دارد؟

در حال حاضر هیچ توافق نظری وجود ندارد. با این حال، یک تمایز رایج این است که هوش تجاری بر روی آنچه در گذشته اتفاق افتاده و اکنون در حال وقوع است تمرکز دارد (تحلیل توصیفی). در حالی که تحلیل کسب‌وکار بر روی موارد زیر:

چرا چیزی اتفاق افتاد (تحلیل تشخیصی)
چه چیزی احتمالاً بعداً اتفاق خواهد افتاد (تحلیل پیش‌بینی)، و
چه اقدامی باید انجام شود تا بهترین نتیجه ممکن حاصل شود (تحلیل تجویزی)

اما در نهایت، هر دو هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار حیاتی هستند؛ چرا که با همکاری یکدیگر به شرکت‌ها چهار نوع تحلیل (توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی و تجویزی) و اطلاعات جامع مورد نیاز تصمیم‌گیرندگان را ارائه می‌دهند.

صرف نظر از برچسب اعمال شده، آنچه مهم است این است که سازمان‌ها ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز برای یافتن پاسخ‌ سوالات کاری ، حل مشکل موجود یا رسیدن به هدف خاص را داشته باشند. به همین دلیل است که چندین فروشنده نرم‌افزار بزرگ شروع به ترکیب هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار در یک پلتفرم واحد مبتنی بر ابر کرده‌اند، که به سازمان‌ها تمامی قابلیت‌های تحلیلی مورد نیاز را در یک مکان ارائه می‌دهند و بحث‌های طبقه‌بندی را بی‌مورد می‌کنند.