هوش‌تجاری چیست؟

هوش‌تجاری (Business Intelligence) با ارائه تعاریف و متدولوژی‌های مبتنی بر واقعیت، به بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری در کسب‌وکار کمک می‌کند و ما را آماده تعامل با دنیایی در حال رشد و تغییر می‌نماید. اهدف هوش‌تجاری، آن است که فرایند تصمیم‌گیری، تحلیل و ایده‌پردازی کسب‌وکارها را تسهیل و تسریع کند. هوش‌تجاری تنها یک مجموعه انتزاعی و تئوری از مفاهیم و متدولوژی‌ها نیست. بلکه در اینجا تلاش می‌شود تا با استفاده از تحلیل وقایع بتوانید به تصمیم‌گیری‌های به موقع، منطقی و غیر احساسی برسید.

هوش‌تجاری چیست؟

هوش‌تجاری اشاره به مجموعه ای از روش‌ها و مدل‌های ریاضی دارد که برای به کارگیری و تحلیل داده‌ها به کار می‌رود و می‌تواند اطلاعات و نگرش‌های ارزشمندی را برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها در اختیار ما قرار دهد.

اجزای اصلی سیستم‌های هوش‌تجاری

1. منابع داده
2. انبارها یا ورودی‌های داده
3. کشف و تمیز داده‌ها
4. کاوش در داده‌ها (داده کاوی)
5. بهینه‌سازی
6. تصمیم‌گیری

بخش اول: منابع داده

در گام نخست، ما باید بتوانیم داده‌های خودمان را از طریق مجموعه‌های مختلفی از منابع دست اول و یا منابع دست چندم داده به دست بیاوریم. منشا این منابع می‌توانند بسیار متنوع باشند و داده‌های آنان نیز می‌توانند در فرمت‌ها و ساختارهای مختلفی باشند، برای مثال داده‌ها می‌توانند به صورت ساختار یافته مانند بانک‌های اطلاعات ثبت نام یا غیرساختار یافته مانند ایمیل‌های دریافتی یا چت‌ها باشند.

بخش دوم انبارش داده

با استفاده از ابزارهای استخراج داده‌ها ما می‌توانیم داده‌ها را استخراج، انتقال و بارگذاری کنیم (به این فرایند به اختصار ETL گفته می‌شود که برگرفته از سه عبارت Extract, Transform و Load است)؛ داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی تامین شوند و لازم است که بر اساس مقاصد کسب‌وکار ما آن‌ها در پایگاه‌های داده مختلفی نیز ذخیره‌سازی شوند. این بانک‌های داده را معمولاً به عنوان انبارهای داده (Data Warehouse) یا دیتا مارت (Data marts) می‌شناسیم (تفاوت دیتامارت با انبارداده در اینجا آن است که می‌تواند منابع مختلفی از داده‌ها با فرمت‌های گوناگون را در خود ذخیره کند) که مکان‌های برای ذخیره‌سازی و یکی کردن داده‌ها است.

بخش سوم: کشف و تمیز داده‌ها

سومین بخش کار ما در اینجا آن است که با استفاده از روش‌هایی تحلیل‌هایی را بر روی ورودی‌ها به تحلیل‌های هوش‌تجاری انجام دهیم. این اقدامات می‌تواند شامل بهره‌گیری از سیستم‌های جستجو گزارش دهی همراه با روش‌های آماری باشد. این تکنیک‌ها به عنوان روش‌های غیرفعال (Passive) شناخته می‌شوند، زیرا در ابتدا تصمیم‌گیرندگان باید ایده‌هایی را توسعه دهند یا آنکه معیارهایی را برای کشف و تمایز میان داده‌ها و ابزارهای تحلیل ایجاد کنند تا بتوانند با کمک آن به پاسخ‌های مورد نظر رسیده و یا نظریه‌های ابتدایی خودشان را اثبات کنند. برای مثال، یک مدیر فروش شاهد کاهش درآمد در یک ناحیه جغرافیایی خاص و برای یک گروه مشخص از مشتریان است. در نتیجه، او می‌تواند از ابزارهای استخراج و تحلیل اطلاعات استفاده کند تا بتواند چند نظریه را در اینجا بررسی کند و با استفاده از آزمون‌های آماری یافته‌های و آمارهای موجود را بررسی کند.

بخش چهارم: داده کاوی

چهارمین سطح در اینجا به عنوان بخش فعال (Active) شناخته می‌شود که در آن تمرکز ما بر روی استخراج اطلاعات و یافته‌های ارزشمند از داده‌هایمان است. در بخش ههای بعدی ما به تکنیک‌های مختلف ریاضی مانند مدل‌سازی ریاضی، الگویابی، یادگیری ماشینی و نیز داده‌کاوی می‌پردازیم که با کمک آن‌ها می‌توانید این اطلاعات را بررسی کنید. بر خلاف ابزارهایی که در بخش‌های قبل از این توضیح دادیم، مدل‌های فعال متکی بر تصمیم‌گیرنده یا نظریات آن نیستند، بلکه هدف آن بهبود درک ما از داده‌ها هستند.

بخش پنجم: بهینه‌سازی

هرچه به بخش‌های بالاتر هرم خودمان حرکت می‌کنیم، شما با مدل بهینه‌سازی شده‌تری روبرو می‌شوید که می‌تواند به شکل بهینه‌تری در تصمیم‌گیری‌ها کمک کند، البته فرایند بهینه‌سازی یک فرایند دائمی و بسیار سنگین است و بسیاری از اوقات نمی‌توان هیچ انتهایی را برای آن متصور شد. مدل‌ها در این بخش بر اساس منطق و نیاز تصمیم‌گیرندگان دائماً تغییر پیدا می‌کنند و بهینه‌تر می‌شوند.

بخش ششم: تصمیم‌گیری

در انتها، کار ما تصمیم‌گیری قرار گرفته است و باید اطلاعات و منطق‌های به دست آمده از داده‌ها تبدیل به تصمیم‌های عملی و قابل اجر شوند. به رغم دسترس‌پذیری و کاربردپذیری روش‌های هوش‌تجاری، باز تصمیم نهایی در اختیار تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکار است، آن‌ها می‌تواند نتایج تحلیل‌ها را با داده‌های غیر رسمی و ساختار یافته دیگر ترکیب کنند تا بتوانند خروجی‌های بهتری را ایجاد کنند و یا آنکه از مدل‌های ریاضی دیگری برای بهبود نتیجه تصمیم‌گیری بهره بگیرند.

نقش هوش‌تجاری:

ویژگی‌های یک تحلیل‌گر هوش‌تجاری را می‌تواند به دو طرق عقلانی (Rational) و روشمند (Methodical) تحلیل کرد.

• در گام نخست، اهداف و شاخص‌های عملکرد باید به دقت تعریف شوند تا بتوان بر اساس آن گزینه‌های مختلف را مورد سنجش قرار داد.
• در گام بعدی، باید روش‌های ریاضی به کار گرفته شوند، تا بتواند ارتباط میان متغییرهای کنترل و معیارهای ارزیابی را بررسی کرد.
• در نهایت، سناریوهای «چه می‌شود اگر - What if» باید ایجاد شوند تا اثر متغییرها و پارامترهای کنترل بر روی عملکرد کشف شود.

فرایند‌های به کار گرفته شده در هوش‌تجاری

هوش‌تجاری (BI) از یک سری از فرایندها، فناوری‌ها و ابزارها استفاده می‌کند تا بتواند داده‌های خام را تبدیل به یک سری از اطلاعات معنادار کرده و سپس از آن‌ها دانش لازم را استخراج کند. پس از آنکه می‌تواند نگرش‌های سودمندی را به صورت دستی یا نرم‌افزاری استخراج کرده و تصمیم‌گیرندگان می‌توانند با کمک این مواردتصمیم‌های بهتری را اتخاذ کنند. به عبارت کوتاه‌تر، هوش‌تجاری می‌تواند اطلاعات دقیقی را به صورت اخلاقی و در عین حال به موقع برای تصمیم‌گیرندگان سازمانی ایجاد کند. برخی از مهمترین ساختارهای هوش‌تجاری در اینجا شامل موارد زیر می‌شوند:

• تصمیم‌گیری مبتنی بر واقع (برخلاف سلیقه ای و شهودی بودن)؛
• ایجاد چشم انداز 360 درجه بر روی کسب‌وکار؛
• امکان ایجاد تیم‌های مجازی در برخی از موارد مورد نیاز؛
• امکان تعیین KPI‌ها یا شاخص‌های عملکرد کلیدی، بر روی داده‌های تاریخی که در سیستم تعریف می‌شوند؛
• تعریف معیارهای عملکرد و تنظیم آن‌ها بر روی عملکردهای مختلف سازمانی؛
• سیستم‌های هوش‌تجاری می‌توانند از گرایش‌های مختلف بازار بهره بگیرند و در نتیجه می‌توانند در سریعترین زمان مشکلات کسب‌وکار را تعریف کرده و راهکارهایی را برای آن تعریف نمایند؛
• هوش‌تجاری به شما کمک می‌کمند که بتوانید داده‌ها را به صورت بصری درآورید و کیفیت تصمیم‌گیری را بهبود ببخشید و در نتیجه تصمیم‌های بهتری اخذ نمایید؛
• سیستم‌ها هوش‌تجاری می‌تواند برای سازمان‌های بزرگ و کوچک به کار رود و هزینه‌های بهره‌گیری از آن‌ها اکنون در سطح مقرون به صرفه‌ای است؛

انواع کاربران هوش‌تجاری

• تحلیل گران (تحلیل گر داده و یا تحلیل گر کسب‌وکار) این افراد متخصصان حوزه‌های آمار در شرکت هستند که از هوش‌تجاری برای تحلیل داده‌های تاریخی ثبت شده استفاده می‌کنند.
• مدیران شرکت و یا سرپرستان: مدیران یا سرپرستان کسب‌وکارها می‌توانند از هوش‌تجاری استفاده کنند تا بتوانند سودآوری واحد و شرکت خودشان را افزایش دهند و تصمیم‌های بهتری را بر اساس دانش ایجاد شده از این طریق اتخاذ کنند.
• مدیران فناوری اطلاعات: آن‌ها می‌توانند از این فناوری برای سازمان خودشان استفاده کنند.
• صاحبین کسب‌وکارهای کوچک: صاحبین کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند از هوش‌تجاری برای افزایش سودآوری خودشان استفاده کنند، زیرا نرم‌افزارهای این کار بسیار مقرون به صرفه است.
• تصمیم‌گیرندگان دولت: تصمیم‌گیرندگان بخش‌های مختلف حاکمیت و دولت می‌توانند از هوش‌تجاری برای بهبود کیفیت تصمیم‌های خودشان استفاده کنند.

انواع تصمیم‌هایی که با پشتیبانی هوش‌تجاری اتخاذ می‌شود

• سطح استراتژیک: سطح استراتژیکی جایی است که سران و روسای شرکت‌ها می‌توانند تصمیم‌های بلندمدت و کلی را برای یک کسب‌وکار اخذ کنند.
• سطح میانی: در زمانی که تصمیم‌های بلندمدت و استراتژیک اخذ شد، نوبت به سطح میانی می‌رسد که بر اساس تصمیم‌های استراتژیک سعی می‌کنند تمام اقدامات را همگرا کرده تا نتایج درخواست شده تحقق یابد. در این سطح اطلاعات به صورت دائمی از بخش‌های زیرین دریافت شده، به روز می‌شوند به بخش بالایی ارسال می‌شوند.
• سطح عملیاتی: تصمیم‌های‌گیری‌های عملیاتی و عملی در این بخش اتفاق می‌افتد. تصمیم‌هایی عملیاتی کمک می‌کنند تا سیستم وظایف خودش را انجام دهد.

به کارگیری هوش‌تجاری:

• در شرکت‌ها تصمیم‌گیری‌ها اغلب با کمک هوش‌تجاری انجام می‌شود.
• در داده کاوی سعی می‌شود تا اطلاعات استخراج شود.
• در تحلیل‌های عملیاتی و مدیریت آن‌ها از هوش‌تجاری استفاده شود.
• در تحلیل‌های پیش بینی کننده نیز از هوش‌تجاری استفاده می‌شود.
• در تحلیل‌های گذشته نگر نیز اغلب از هوش‌تجاری برای رسیدن به یک بینش استفاده می‌شود.
• برای ایجاد داده‌های ساختاریافته و غیرساختار یافته نیز از هوش‌تجاری استفاده می‌شود.
• در سیستم‌های تصمیم‌گیری نیز هوش‌تجاری نقش مهمی دارد.
• در سیستم‌های اطلاعات اجرایی (EIS) نیز هوش‌تجاری نقش مهم و کاربردی دارد.

ابزارهای هوش‌تجاری و نرم‌افزارهای مرتبط به آن

1. نرم‌افزار Tableau : این نرم‌افزار ابزاری برای انجام تحلیل‌های هوش‌تجاری، بصری‌سازی داده‌ها و سایر موارد است که کاربران را قادر می‌کند که بتوانند منابع مختلف داده را با همدیگر ترکیب کرده و داشبوردهای حرفه ای از داده‌ها ایجاد کنند و یافته‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارد.
2. نرم‌افزار Microsoft Power BI : این نرم‌افزار یک اکوسیستم بزرگ مبتنی بر فضاهای ابری است که شما را قادر می‌سازد که بتوانید داده‌هایی از منابع مختلف را با همدیگر متصل کرده، به بصری‌سازی آن‌ها پرداخته و یافته‌های تجاری خودتان را با دیگران به اشتراک بگذارید.
3. نرم‌افزار QlikView: یک نرم‌افزار هوش‌تجاری و چلاتفرم بصری‌سازی داده است که کاربران را قادر می‌کند که بتوانند داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند و با کمک آن یافته‌ها را با دیگران به اشتراک بگذارند. بصری‌سازی، گزارش‌سازی و ابزارهای تحلیلی مانند SAP BusinessObject در اینجا وجود دارند که سبب می‌شوند این ابزار یک سوئیت کامل هوش‌تجاری باشد.
4. نرم‌افزار IBM Cognos: این ابزار برای ایجاد مدیریت و عملکرد شرکت به کار گرفته می‌شود که کاربر را قادر می‌سازد که بتوانند داشبوردها و صفحه‌های امتیاز مشخصی را ایجاد کنند. بصری‌سازی داده‌ها، ایجاد گزارشات و تکنولوژی‌های تحلیلی بخشی از سوئیت کاملی هستند که به عنوان Oracle Business Intelligence ارائه می‌شوند. در اینجا می‌توانید با کمک MircoStrategty گزارش‌های پویا ایجاد کنید و از ابزارهای مختلف برای بصری‌سازی داده‌ها و تحلیل‌های هوش‌تجاری بهره بگیرد.ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها، گزارش‌سازی و نیز تحلیل‌ها بخشی از سوئیت هستند که به عنوان SAS Business Intelligence شناخته می‌شوند.
5. نرم‌افزار TIBCO Spotfire: نیز یک پلاتفرم هوش‌تجاری است که برای بصری‌سازی داده‌ها به کار می‌روند و می‌تواند به شما برای ایجاد داشبوردهای تعاملی و تحقیق در داده‌ها به شیوه‌های نو و جدید کمک کند.
6. نرم‌افزار Looker : این ابزار هوش‌تجاری و بصری‌سازی داده‌ها است که کاربران را قادر می‌سازد که بتوانند داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند و به شیوه‌های جدیدی به تحلیل داده‌های خودشان بپردازند.

مزایای بهره‌گیری از هوش‌تجاری

1. با کمک هوش‌تجاری تصمیم‌گیری بسیار بهبود پیدا می‌کند، زیرا شما به داده‌های واقعی دسترسی دارید و می‌توانید از ابزارهای موجود برای رسیدن به بینش‌های جدید استفاده کنید. این مورد کاربران را قادر می‌کند که بتوانند تصمیم‌هایی درست و به موقعی را بر اساس اطلاعات موجود بگیرند.
2. افزایش کارآمدی: بسیاری از تحلیل‌های انجام شده در هوش‌تجاری با کمک ابزارهای خودکار انجام می‌شوند که اطلاعات خودشان را از منابع داده و دیگر بخش‌ها به دست می‌آورند.
3. مدیریت بهتر داده‌ها: فناوری‌های هوش‌تجاری به مدیران کمک می‌کنند که بتوانند داده‌های خودشان را مدیریت و تحلیل کنند و در نتیجه به آنان کمک می‌کند تا حقایق درستی را در زمان تصمیم‌گیری در نظر بگیرند.
4. دید وسیع تر: راهکارهای هوش‌تجاری به کاربران یک تصویر جامع و بزرگ از آنچه که در شرکت در جریان است می‌دهد و آن‌ها را قادر می‌سازد که بتوانند تصمیم‌های خودشان را بهبود ببخشند.
5. درک بهتر از مشتریان: فناوری‌های هوش‌تجاری، به شرکت‌ها کمک می‌کنند که آن‌ها بتوانند درک بهتری از مشتریان داشته باشند، همچنین بتوانند بفهمند که چه محصول و یا خدماتی برای مشتریان مناسب و بهتر است.
6. کاهش هزینه‌ها: فناوری‌های هوش‌تجاری به مدیران شرکت‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند که بتوانند هزینه‌های زائد و اضافی را حذف کنند و در نتیجه درآمد خودشان را افزایش دهند.
7. پیش‌بینی بهتر: سازمان‌ها می‌توانند داده‌های گذشته خودشان را تحلیل کنند و در نتیجه آن‌ها می‌توانند الگوهای بهتری را برای پیش بینی آینده با کمک هوش‌تجاری به دست بیاورند و در نتیجه آن‌ها قادر می‌شوند برای رسیدن به موفقیت برنامه‌های بهتری را پیاده‌سازی کنند.
8. مزایای رقابتی: با دسترسی به داده‌ها مهم و در اختیار داشتن نگرش‌های درست، صاحبین کسب‌وکارها می‌توانند تصمیم‌های بهتری را اتخاذ کنند و در نتیجه آن‌ها می‌توانند در رقابت‌های تجاری بهتر ظاهر شوند.
9. بهبود همکاری‌ها: یکی از نتایجی است که فناوری‌های هوش‌تجاری ایجاد می‌کند و سبب می‌شود که اطلاعات به شکل بسیار کارآمدی در بخش‌های مختلف یک سازمان و یا کسب‌وکار به اشتراک گذاشته شود. این موارد می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیرها و نیز همکارهای کمک کند.
10. نظارت بهتر : فناوری‌های هوش‌تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند که بتوانند معیارهای عملکرد خودشان را بهتر ارزیابی کنند و در نتیجه درآمد، رضایت مشتری و عملکرد خودشان را بهبود ببخشند.

معایب استفاده از هوش‌تجاری

1. پیچیدگی: پیاده‌سازی و به روز نگه داشتن سیستم هوش‌تجاری می‌تواند تا اندازه ای پیچیده باشد و نیازمند تخصص است. این می‌تواند یکی از معایب استفاده از هوش‌تجاری در شرکت‌هایی باشد که زیرساخت‌های فناوری اطلاعات ضعیفی دارند.
2. هزینه‌های بالا: برخی از کسب‌وکارها دارای محدودیت‌های زیادی در هزینه کرد بودجه‌های خود و بهره‌گیری از فناوری‌های هوش‌تجاری هستند. هوش‌تجاری وابستگی زیادی به دقت اطلاعات دریافت و جریان‌های کسب این اطلاعات دارد.نگرش‌های ایجاد شده به وسیله فناوری‌های هوش‌تجاری می‌بایست دقیق باشد، در غیر این صورت دیدگاه اشتباهی را نسبت به وقایع برای ما ایجاد می‌کنند.
3. امنیت داده‌ها: سیستم‌های هوش‌تجاری حجم بالایی از داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهند، در صورتی که به درستی از این داده‌هاحفاظت نشود، امنیت سازمان تحت تهدیدهای مختلف قرار می‌گیرد.
4. وابستگی به بخش فناوری اطلاعات: راهکارهای هوش‌تجاری اغلب نیازمند آن هستند که زیرساخت‌های فناوری اطلاعات در سازمان وجود داشته باشندو این مورد برای جمع آوری سریع اطلاعات بسیار مهم و حیاتی است.
5. محدودیت در مقیاس‌پذیری: برای شرکت‌ها بزرگ که حجم بالایی از داده‌ها را دارا هستند، ممکن است مدیریت کردن این حجم بزرگ از داده‌ها امکان پذیر نباشد و یا جمع آوری حجم‌های انبوه از داده‌ها مقدور نباشد.