آموزش مدیریت

تعریف هوش تجاری و اهمیت آن در کسب و کارهای امروز

هوش تجاری چیست و چه اهمیتی دارد؟

آشنایی با هوش تجاری و دلایل اهمیت آن برای تجارت

هوش تجاری (Business Intelligence)، برای دستیابی به اطلاعات مورد نیاز تصمیم‌گیری‌‌های اساسی ضروری است. وقتی کلمه “اطلاعات” را ‌می‌شنوید‌، احتمال اینکه ابتدا به سازمانهای اطلاعاتی دولتی مانند CIA‌، NSA یا MI6 انگلیس فکر کنید بسیار زیاد است. عملیات جمع‌آوری اطلاعات آنها گسترده است و آنها اطلاعات لازم را برای درک حوادث پیچیده در سراسر جهان در اختیار دولت‌‌های خود قرار ‌می‌دهند. دنیای تجارت نیز به هوش احتیاج دارد و هوش تجاری تقریبا همان عملکرد را در جامعه نیز دارد.

در این مقاله‌، ما به تفصیل توضیح خواهیم داد که معنای هوش تجاری یا BI چیست‌، چگونه ‌می‌تواند از یک تجارت پشتیبانی کند و چه جنبه‌‌هایی را باید در ابزارهای BI سازمان خود جستجو کنید. همچنین در این پست، به برخی از دلایل اهمیت هوش تجاری به عنوان یک دارایی ضروری برای یک سازمان مدرن، نگاهی خواهیم انداخت. به منظور آشنایی بیشتر به شما توصیه می‌شود تا انتهای متن با ما همراه باشید.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری چیست؟

از استراتژی‌‌ها و فناوری‌‌هایی که شرکت‌‌ها به منظور تجزیه و تحلیل داده‌‌ها و اطلاعات تجاری از آنها بهره می‌گیرند، تحت عنوان هوش تجاری یاد می‌شود. به زبان ساده‌تر‌، BI به شما این امکان را ‌می‌دهد تا در مورد هر فرآیند یا روندی که عملکرد را تحت تأثیر قرار ‌می‌دهد‌، چرایی وقوع اتفاقات و احتمال وقوع آنها در آینده‌، اطلاعاتی را کسب کنید.

یک عامل کلیدی در هوش تجاری فناوری و توانایی ایجاد داشبورد BI است. راه‌حل‌‌های مناسب هوش تجاری داده‌‌های عملی‌تر را نشان ‌می‌دهد‌، بینش روشنی ارائه ‌می‌دهد و تصمیم‌گیری استراتژیک را تسهیل ‌می‌کند.

لازم به ذکر است که این یک تعریف کاملا مدرن از BI است. هوش تجاری سنتی‌، در اصل در دهه 1960 به عنوان سیستمی ‌برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات در بین سازمان‌‌ها ظهور کرد. پیش از آنکه پیشنهاد ویژه‌ای از تیم‌‌های BI با راه حل‌‌های خدمات متکی به فناوری اطلاعات ارائه دهد‌، در دهه 1980 در کنار مدل‌‌های رایانه‌ای برای تصمیم‌گیری و تبدیل داده‌‌ها به بینش توسعه یافت. راه حل‌‌های مدرن BI تجزیه و تحلیل انعطاف پذیر سلف سرویس‌، داده‌‌های حاکم بر سیستم عامل‌‌های معتبر‌، کاربران تجاری توانمند و سرعت بصیرت را در اولویت قرار ‌می‌دهند.

حتما بخوانید: مدیران تجاری چگونه موفق می شوند

دلایل اهمیت سرمایه‌گذاری در هوش تجاری

دلایل مهم بسیاری وجود دارد که حتی مشاغل کوچک و متوسط ​​نیز ‌می‌خواهند برای کسب مزیت رقابتی در BI سرمایه‌گذاری کنند. بیایید به شش مورد مهم نگاهی بیندازیم:

  1. BI داده‌‌ها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل ‌می‌کند.

داده‌‌های خام به ما نمی‌گویند که به تنهایی چه کاری باید در تجارت انجام دهیم. سیستم‌‌های BI امکان تجزیه و تحلیل جامع داده‌‌ها را برای شناسایی روندهای مهمی ‌که ‌می‌توانند برای اصلاح یا اجرای برنامه‌‌های استراتژیک و درک ارتباطات بین عملکردها و جنبه‌‌های مختلف تجارت شما استفاده شوند‌، فراهم ‌می‌کنند.

  1. هوش تجاری دید اجزای اصلی کسب و کار را بهبود ‌می‌بخشد.

هوش جاری، دیدن هر بخش از کسب و کار شما را آسان ‌می‌کند‌، از جمله مواردی که اغلب نادیده گرفته ‌می‌شوند. در نتیجه‌، شما ‌می‌توانید با سهولت بیشتری مولفه‌‌هایی را که نیاز به بهبود دارند برای ایجاد تغییرات‌، شناسایی کنید.

  1. BI میزان بازگشت سرمایه و توانایی شما در رسیدن به اهداف را بهبود ‌می‌بخشد.

تجزیه و تحلیل هوش تجاری به شما امکان ‌می‌دهد درک کنید که چگونه منابع را برای رسیدن به اهداف اعلام شده خود به بهترین روش اختصاص دهید. این موضوع به شما این امکان ‌را می‌دهد تا با اطمینان از استقرار استراتژیک منابع برای دستیابی به اهداف ثابت‌، میزان بازگشت سرمایه خود را افزایش دهید.

  1. BI درک شما از رفتار مصرف کننده را بهبود ‌می‌بخشد.

تجزیه و تحلیل هوش تجاری به شما امکان ‌می‌دهد تا الگوهای مصرف جهانی‌، منطقه‌ای و محلی را برای درک بهتر روندهای فعلی ردیابی کنید. این به نوبه خود شرایطی را فراهم می‌کند تا شما محصولات و خدماتی را پیش بینی کنید که نیازهای بازار را برآورده ‌می‌کنند.

  1. BI هوش بازاریابی و فروش شما را بهبود ‌می‌بخشد.

BI با پیگیری اطلاعات مربوط به مشتریان خود‌، به شما امکان ‌می‌دهد نحوه تعامل آنها با سازمان خود را در سطح عمیق‌تری درک کنید‌، بنابراین ‌می‌توانید راه حل‌‌های مربوط به مسائل مصرف کننده را شناسایی کرده و با پیام‌‌های هدفمند‌، مشتریان خود را بهتر افزایش دهید تا فروش‌تان افزایش یابد.

  1. BI بهره وری را بهبود ‌می‌بخشد.

هوش تجاری فرآیند تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌‌ها را سریعتر و کارآمدتر ‌می‌کند‌، به شما قدرت درک سریع داده‌‌های تجاری را به محض ورود ‌می‌دهد. همچنین، به شما این امکان را ‌می‌دهد تا با یک کلیک ساده ماوس آن را تهیه کنید. این امر به شما و کارمندانتان زمان بیشتری ‌می‌دهد تا به جای تجزیه و تحلیل‌، وقت خود را به اداره تجارت اختصاص دهید.

مطلب پیشنهادی: تعریف مدیریت دانش و نقش آن در استارتاپ ها

در ادامه به ذکر چندین راهکار مختلف برای کمک به شرکت‌‌ها در امر تصمیم‌گیری هوشمند از طریق هوش تجاری پرداخته شده است:

  • راه‌‌های افزایش سود را مشخص کنید
  • رفتار مشتری را تحلیل کنید
  • داده‌‌ها را با رقبا مقایسه کنید
  • عملکرد را دنبال کنید
  • عملیات را بهینه کنید
  • موفقیت را پیش‌بینی کنید
  • مسائل یا مشکلات را کشف کنید

هوش تجاری چگونه کار ‌می‌کند؟

مشاغل و سازمان‌‌ها سوالات و اهداف مختلفی دارند. برای پاسخ به این سوالات و پیگیری عملکرد در برابر این اهداف‌، آنها داده‌‌های لازم را جمع آوری‌، آنها را تجزیه و تحلیل و تعیین ‌می‌کنند که برای رسیدن به اهداف خود چه اقداماتی را انجام دهند.

نحوه عملکرد هوش تجاری بدین صورت است که ابتدا به جمع‌آوری داده‌‌های خام از فعالیت مشاغل پرداخته ‌می‌شود. سپس داده‌‌ها پردازش شده و در انبارهای مربوطه ذخیره ‌می‌شوند. پس از این مرحله، کاربران ‌قادر خواهند بود تا به داده‌‌ها دسترسی پیدا کرده و روند تجزیه و تحلیل را به منظور پاسخگویی به سوالات کسب و کار شروع کنند.

چگونه BI‌، تجزیه و تحلیل داده‌‌ها و تجزیه و تحلیل تجارتی کسب و کار با هم کار ‌می‌کنند؟

هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده‌‌ها و تجزیه و تحلیل تجارت است‌، اما از آنها فقط به عنوان بخشی از کل فرآیند استفاده ‌می‌کند. BI به کاربران کمک ‌می‌کند تا از تجزیه و تحلیل داده‌‌ها نتیجه بگیرند.

دانشمندان داده با استفاده از آمار پیشرفته و تجزیه و تحلیل پیش بینی برای کشف الگوها و پیش بینی الگوهای آینده‌، به جستجوی مشخصات داده‌‌ها ‌می‌پردازند. تجزیه و تحلیل داده‌‌ها ‌می‌پرسد “چرا این اتفاق افتاد و چه اتفاقی ‌می‌تواند بعدا رخ دهد؟” در حالی که هوش تجاری این مدل‌‌ها و الگوریتم‌‌ها را ‌می‌گیرد و نتایج را به زبان عملی تبدیل ‌می‌کند.

طبق واژه نامه فناوری اطلاعات گارتنر‌، “تجزیه و تحلیل تجارتی شامل داده کاوی‌، تجزیه و تحلیل پیش بینی‌، تجزیه و تحلیل کاربردی و آمار است.” به طور خلاصه‌، سازمان‌‌ها تجزیه و تحلیل‌‌های تجاری را به عنوان بخشی از فعالیت‌‌های بزرگ خود انجام ‌می‌دهند.

هوش تجاری برای پاسخ به سوالات خاص و ارائه تجزیه و تحلیل در یک نگاه برای تصمیمات یا برنامه‌ریزی طراحی شده است. با این حال‌، شرکت‌‌ها ‌می‌توانند از فرایندهای تجزیه و تحلیل برای بهبود مستمر سوالات پیگیری و تکرار استفاده کنند.

تجزیه و تحلیل تجارتی نباید فرآیندی خطی باشد، زیرا پاسخ دادن به یک سوال احتمالا منجر به سوالات پیگیری و تکرار خواهد شد. بلکه فرایند را به عنوان چرخه دسترسی به داده‌‌ها‌، کشف‌، اکتشاف و اشتراک اطلاعات در نظر بگیرید. این فرآیند، چرخه تجزیه و تحلیل است‌، اصطلاحی مدرن که نحوه استفاده مشاغل از تجزیه و تحلیل را برای واکنش به سوالات و انتظارات تغییر ‌می‌دهد.

چگونه BI‌، تجزیه و تحلیل داده‌‌ها و تجزیه و تحلیل تجارتی کسب و کار با هم کار ‌می‌کنند؟

تفاوت بین BI سنتی و BI مدرن

Modern BI تجزیه و تحلیل سلف سرویس و سرعت را به بینش اولویت ‌می‌دهد. از نظر تاریخی‌، ابزارهای هوش تجاری مبتنی بر یک مدل سنتی بودند. این رویکردی از بالا به پایین بود که در آن BI توسط سازمان فناوری اطلاعات هدایت ‌می‌شد و بیشتر سوالات تحلیلی‌، اگر چه نه همه‌، از طریق گزارش‌‌های استاتیک پاسخ داده ‌می‌شد. این بدان معنی است که اگر کسی در مورد گزارشی که دریافت کرده است سوالات پیگیری داشته باشد‌، درخواست او به انتهای صف گزارش ‌می‌رسد و باید روند را از نو شروع کند. این امر منجر به چرخه گزارش کند و ناامیدکننده شد و افراد قادر به استفاده از داده‌‌های فعلی برای تصمیم‌گیری نبودند. هوش تجاری سنتی هنوز هم یک روش معمول برای گزارش منظم و پاسخ به سوالات ثابت است. این در حالی است که هوش تجاری مدرن فرآیندی تعاملی و نزدیک است. با وجود اینکه، فناوری اطلاعات بخش مهمی ‌در فرآیند مدیریت دسترسی به داده‌‌ها می‌باشند‌، اما سطوح مختلفی از کاربران ‌خواهند توانست داشبورد را شخصی‌سازی و گزارش‌‌های مناسب را ایجاد کنند. با استفاده از نرم افزار مناسب‌، کاربران قادر به تجسم داده‌‌ها و پاسخ به سوالات خود هستند.

 

نقش هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری برای تولید بینش به سازماندهی جمع‌آوری‌، ذخیره‌سازی‌، تجزیه و تحلیل و گزارش دهی داده‌‌ها نیاز دارد. اجرای یک استراتژی هوشمند کسب و کار موفق به یک سازمان قوی از نحوه استفاده از داده‌‌ها از ابتدا تا انتها نیاز دارد:

  • جمع آوری داده‌‌ها:

یک کسب و کار تجاری باید به خوبی درک کند که چگونه ‌می‌تواند به جمع‌آوری داده‌‌ها از بازدید کنندگان و مشتریان بپردازد. همچنین، لازم است که بداند به چه صورت ‌می‌توان آنها را سازمان‌دهی کرد تا قابل تجزیه و تحلیل باشند.

  • ذخیره‌سازی داده‌‌ها:

از آنجا که داده‌‌های مربوط به مشاغل بسیار زیاد و دارای دامنه وسیعی می‌باشند، باید در مکان مناسبی مانند یک پایگاه داده SQL ذخیره شوند که ذینفعان داده به آنها اطمینان دارند. همچنین، راهکار ذخیره‌سازی داده‌ها باید همیشه به روز باشد تا شرکت بتواند برای تغییر آنها به سرعت عمل کند.

 

حتما بخوانید: بهترین استراتژی مدیریت مالی در کسب و کارهای نوپا چیست؟

  • تجزیه و تحلیل داده‌‌ها:

تمرکز اصلی هوش تجاری مبتنی بر آنالیز توصیفی می‌باشد. در واقع، BI به سوالاتی از قبیل محل شرکت شما در گذشته، حال حاضر و چرایی شرایط به شکل فعلی، پاسخ ‌می‌دهد. ابزارهای BI باید قادر به استفاده از ذخیره داده‌‌ها برای انجام آنالیزهای مختلف باشند.

  • گزارش دادن داده‌‌ها:

تمام داده‌‌ها و تجزیه و تحلیل‌‌های ما در صورت عدم دستیابی به تصمیم گیرندگان و سایر ذینفعان هیچ فایده‌ای ندارند. BI باید داده‌‌ها و بینش‌‌ها را به گونه‌ای منتقل کند که افراد با زمینه کمتر هنوز بتوانند به سرعت آنها را درک کرده و برای تصمیم‌گیری استفاده کنند.

برای اجرای این مراحل‌، باید از چندین ابزار و محصولات استفاده شود. در اینجا دو زیر مجموعه ابزار وجود دارد که ‌می‌توان آنها را در نظر گرفت.

هوش تجاری

خط لوله داده‌‌ها: جمع آوری و ذخیره داده‌‌ها

یک کلاس از ابزارهایی است که برای جمع آوری و ذخیره داده‌‌ها استفاده ‌می‌شود. ابزارهایی مانند Salesforce و Hubspot اطلاعات مربوط به جنبه‌‌های مختلف بازدید کنندگان یک شرکت را جمع آوری ‌می‌کنند. محصولاتی مانند Amazon Redshift‌، Google BigQuery و Snowflake به مشاغل اجازه ‌می‌دهند تا داده‌‌های خود را در انبارهای مقیاس پذیر ذخیره کنند و سایر محصولات مانند Fivetran و Stitch ‌می‌توانند اتصال مولدهای داده به ذخیره داده را آسان کنند.

در حالی که محصولاتی که جمع آوری و ذخیره داده‌‌ها را انجام ‌می‌دهند‌، بخشهای مهمی ‌در فرآیند BI هستند‌، اما معمولا آن چیزی نیست که مردم درباره هوش تجاری فکر ‌می‌کنند. تلاش‌‌های انجام شده در این بخش از استراتژی داده‌‌های یک سازمان ‌می‌تواند نه تنها نیازهای اطلاعاتی تجاری آنها‌، بلکه سایر قسمت‌‌های برنامه‌‌های تجزیه و تحلیل داده‌‌های آنها را نیز تأمین کند. در عوض‌، استراتژی‌‌های مورد استفاده یک تجارت برای جمع آوری و ذخیره داده‌‌ها اغلب به عنوان خط لوله داده شناخته ‌می‌شوند. ابزارهای مورد استفاده در خط لوله داده‌‌ها تحت برچسب مهندسی داده قرار ‌می‌گیرند.

ابزارهای هوش تجاری: تجزیه و تحلیل و گزارش داده‌‌ها

از ابزارهای مختلف هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل و گزارش داده‌‌ها استفاده ‌می‌شود. راه اندازی این ابزارهای BI به شما امکان ‌می‌دهد به منظور تجزیه و تحلیل داده‌‌ها‌، به مخازن داده متصل شوید و از آنها پرس و جو کنید. آنها به شما امکان ‌می‌دهند تجسم‌‌ها و داشبوردهایی ایجاد کنید که خواندن و درک آنها آسان باشد. ابزارهای خوب BI به شما امکان ‌می‌دهد گزارش‌‌هایی را برای ذینفعان تهیه و ارسال کنید تا آنها بتوانند شاخص‌‌های عملکرد را در سطح بالایی کنترل کنند.

 

هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجارت

اصطلاح “تجزیه و تحلیل کسب و کار” (BA) اصطلاحی است که به هوش تجاری مربوط ‌می‌شود‌، و سردرگمی ‌زیادی در مورد محل تداخل آنها وجود دارد. تمایز مشترک بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری از نوع تجزیه و تحلیل داده در حال انجام است. اطلاعات مربوط به  BI اغلب مربوط به سطوح توصیفی و تشخیصی تجزیه و تحلیل است. این در حالی است که تجزیه و تحلیل کسب و کار مربوط به تجزیه و تحلیل پیش بینی شده و تجویزی است. این نوع تجزیه و تحلیل مربوط به پیش‌بینی اتفاقات بعدی یک شرکت می‌باشد. انجام BA به پیگیری تخصصی‌تری نیاز دارد‌، زیرا این امر به یک پایه توصیفی و تشخیصی خوب احتیاج دارد که ناشی از BI باشد.

استارت آپ خود را با خدمات فینتو رونق بده!

اگر قرار باشد مسیری را پیدا کنید بتواند استارت آپ را قدرتمندتر سازد نیاز به تکنیک های به روز مدیریت دانش است که تیم حرفه ای فینتو در اختیار شما قرار می دهد تا هم پروسه پیشرفت شما قوی تر باشد و هم بتوانید در سریع ترین زمان ممکن به نتیجه برسید و موقعیت استارت آپ خود را بهتر از قبل دنبال کنید. هیچ چیز در دنیای فینتو اثربخشی غیر اصولی ندارد و همه چیز به واسطه موقعیت پروژه بررسی می شود و بهترین تصمیم نیز گرفته می شود. استارت آپ ها باید آگاهانه تصمیم بگیرند و پروتکل های مدیریت دانش را رعایت کنند.

نرم افزار مالی و منابع انسانی فینتو

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

همچنین ببینید
بستن
دکمه بازگشت به بالا