هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا Business Intelligence به طور مخفف (BI) نرم افزاری است که داده های کسب و کار را گرفته و در نماهای کاربر پسند مانند گزارش ها، داشبورد ها، نمودارها و نمودارها ارائه می کند. ابزارهای BI به کاربران تجاری امکان دسترسی به انواع مختلف داده ها را می‌ دهند - داده‌ های تاریخی و فعلی، داده‌ های شخص ثالث و داده‌ های داخلی، و همچنین داده‌ های نیمه ساختار یافته و داده‌ های بدون ساختار مانند رسانه‌ های اجتماعی. کاربران می توانند این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند تا بینشی در مورد عملکرد کسب و کار به دست آورند.

به گفته مجله CIO، " هوش تجاری به کاربران تجاری نمی گوید که چه کاری انجام دهند یا چه اتفاقی می افتد وقتی آنها در یک مسیر خاص حرکت می کنند، اما BI فقط گزارش دادن نیست. در عوض، BI به کاربران راهی برای کاوش داده ها برای درک روندها و استخراج بینش از آنها ارائه می دهد."

کسب‌وکارها می‌توانند از بینش‌های به‌دست‌آمده از BI و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهبود تصمیم‌های تجاری، شناسایی مشکلات یا سؤالات، تشخیص روند بازار و یافتن درآمد یا فرصت‌های تجاری جدید استفاده کنند.


هوش تجاری چگونه کار می کند؟

پلتفرم های BI به طور سنتی اطلاعات اولیه خود را از انبارهای داده دریافت می کنند. یک انبار داده، داده ها را از چندین منبع داده در یک سیستم مرکزی جمع می کند تا از تجزیه و تحلیل و گزارش کسب و کار پشتیبانی کند. نرم افزار هوش تجاری انبار داده را استعلام می کند و نتایج را در قالب گزارش، نمودار و نقشه به کاربر ارائه می دهد.

انبارهای داده می توانند شامل یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای پشتیبانی از پرس و جوهای چند بعدی باشند. مثال: گردش مالی امسال شرق نسبت به غرب نسبت به سال گذشته چقدر است؟

داگ دیلی، مدیر خدمات آی‌بی‌ام، داگ دیلی، در وبلاگ انبار داده‌اش گفت: «OLAP فناوری کشف داده‌های قدرتمندی را ارائه می‌کند که بازیابی اطلاعات، محاسبات تحلیلی پیچیده و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را ساده می‌کند». یکی از مزایای کلیدی OLAP سازگاری اطلاعات و محاسباتی است که برای بهبود کیفیت محصول، تعاملات مشتری و فرآیندها از طریق استفاده بهینه از داده ها استفاده می شود.

برخی از راه حل های جدیدتر BI می توانند داده های خام را مستقیماً با استفاده از فناوری مانند Hadoop استخراج و جذب کنند، اما در بسیاری از موارد انبارهای داده منبع داده انتخابی باقی می مانند.

تاریخچه هوش تجاری

اصطلاح هوش تجاری اولین بار در سال 1865 توسط نویسنده ریچارد میلار دیونز استفاده شد، زمانی که او به نقل از یک بانکدار که در حال جمع آوری اطلاعات از رقبای خود در بازار بود، استفاده کرد. در سال 1958، دانشمند کامپیوتر IBM به نام هانس پیتر لون، پتانسیل استفاده از فناوری برای گرفتن اطلاعات تجاری را مورد مطالعه قرار داد. تحقیقات او به ایجاد روش‌شناسی برای برخی از پلتفرم‌های اولیه تحلیلی IBM کمک کرد.

در دهه های 1960 و 1970، اولین سیستم های مدیریت داده و سیستم های پشتیبانی تصمیم (DSS) برای ذخیره و سازماندهی مقادیر فزاینده ای از داده ها توسعه یافتند.

به گفته وب سایت آموزشی فناوری اطلاعات Dataversity، بسیاری از مورخان گمان می کنند که نسخه مدرن BI از پایگاه داده DSS تکامل یافته است. در این مدت، ابزارهای متعددی با هدف آسان‌تر کردن دسترسی و سازمان‌دهی داده‌ها ایجاد شده است. OLAP، سیستم های اطلاعات اجرایی و انبارهای داده برخی از ابزارهای توسعه یافته برای کار با DSS بودند.

در دهه 1990، BI از محبوبیت بیشتری برخوردار شد، اما این فناوری پیچیده باقی ماند. معمولاً به پشتیبانی فناوری اطلاعات نیاز داشت - که اغلب منجر به عقب افتادگی و تأخیر گزارش‌ها می‌شد. حتی بدون فناوری اطلاعات، تحلیلگران و کاربران هوش تجاری برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل داده های خود به آموزش گسترده نیاز دارند.

پیشرفت‌های اخیر بر برنامه‌های سلف سرویس BI متمرکز شده‌اند تا نه تنها کارشناسان بتوانند از گزارش‌ها و تحلیل‌گران خود بهره ببرند. پلتفرم‌های مبتنی بر ابر مدرن نیز دامنه دسترسی BI را در سراسر کشورها گسترش داده‌اند. بسیاری از راه‌حل‌ها اکنون داده‌های بزرگ را مدیریت می‌کنند و پردازش بلادرنگ را ارائه می‌دهند و امکان تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های زمان واقعی را فراهم می‌کنند.

چرا هوش تجاری مهم است؟


با هوش تجاری، شرکت ها می توانند به زبان ساده سوالاتی را مطرح کنند و پاسخ های قابل فهم دریافت کنند. آنها می توانند به جای استفاده از بهترین تخمین ها، تصمیمات خود را بر اساس آنچه که داده های کسب و کارشان به آنها می گوید - خواه مربوط به تولید، زنجیره تامین، مشتریان یا روندهای بازار باشد، قرار دهند.

چرا فروش در این منطقه کاهش می یابد؟ کجا موجودی اضافی وجود دارد؟ مشتریان در شبکه های اجتماعی چه می گویند؟ BI به پاسخ به این سؤالات مهم کمک می کند.

معمار فرکون در وبلاگ خود در مورد رایانش ابری آی‌بی‌ام و BI می‌گوید: «هوش تجاری بینش‌های تاریخی و فعلی را در مورد تجارت ارائه می‌کند. این امر از طریق فن‌آوری‌ها و تکنیک‌های مختلف از تجزیه و تحلیل و گزارش‌گیری گرفته تا داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده انجام می‌شود. BI با ارائه تصویری دقیق از کسب و کار در یک برهه زمانی معین، این توانایی را به کسب و کار می دهد تا استراتژی کسب و کار را بر اساس داده های واقعی شکل دهد.

با هوش تجاری، شرکت ها می توانند به شرکت های داده محور تبدیل شوند که عملکرد را بهبود می بخشند و مزیت رقابتی به دست می آورند. از جمله موارد زیر می توانید به موارد زیر دست یابید:

• بهبود بازگشت سرمایه با درک بهتر کسب و کار و تخصیص هوشمندانه منابع برای دستیابی به اهداف استراتژیک.

• رفتار، ترجیحات و روندهای مشتری را درک کنید و از بینش ها برای هدف قرار دادن بهتر مشتریان بالقوه یا تطبیق محصولات با نیازهای متغیر بازار استفاده کنید.

• نظارت بر عملیات و انجام اصلاحات یا بهبودهای مداوم بر اساس بینش از داده ها.

• بهبود مدیریت زنجیره تامین از طریق فعالیت های نظارتی جامع و اطلاع رسانی نتایج به شرکا و تامین کنندگان.

برای مثال، خرده‌فروشان می‌توانند با مقایسه عملکرد و معیارها در فروشگاه‌ها، کانال‌ها و مناطق، به صرفه‌جویی بیشتری در هزینه دست یابند. و با مشاهده روند خسارت، بیمه‌گران می‌توانند ببینند که کجا اهداف خدماتی را از دست داده‌اند و از آن اطلاعات برای بهبود نتایج استفاده کنند.

بهترین روش های هوش تجاری


شرکت ها زمانی سود می برند که از فعالیت ها و فرآیندهای شرکت استفاده کامل کنند، مشتریان خود را بشناسند، بازار را ارزیابی کنند و از پیشرفت ها حمایت کنند. شما به ابزارهای مناسب برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات کسب و کار از هر منبعی، شناسایی الگوها و یافتن راه حل نیاز دارید.

بهترین نرم افزار BI این فرآیند تصمیم گیری را با موارد زیر پشتیبانی می کند:

• اتصال به طیف گسترده ای از سیستم های داده و مجموعه داده های مختلف از جمله پایگاه های داده و صفحات گسترده.

• تجزیه و تحلیل عمیق ارائه دهید تا کاربران بتوانند روابط و الگوهای پنهان در داده های خود را کشف کنند.

• نمایش پاسخ ها در تجسم داده های آموزنده و جذاب مانند گزارش ها، نقشه ها، نمودارها و نمودارها.

• پشتیبانی از مقایسه داده ها در سناریوهای مختلف.

• قابلیت‌هایی را فراهم کنید که به کاربران اجازه می‌دهد سطوح مختلف داده‌ها را بررسی کنند.

سیستم‌های BI و تجزیه و تحلیل پیشرفته همچنین می‌توانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی را برای خودکارسازی و بهینه‌سازی کارهای پیچیده یکپارچه کنند. این قابلیت بیشتر توانایی شرکت ها را برای تجزیه و تحلیل داده های خود و ایجاد بینش آگاهانه بهبود می بخشد.

به عنوان مثال، در نظر بگیرید که چگونه IBM Cognos Analytics تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای گرافیکی را برای کمک به ایجاد اسناد برای گزارش ها ترکیب می کند. این سیستم از هوش مصنوعی برای شناسایی خودکار اطلاعات جغرافیایی استفاده می کند. سپس تجسم ها را می توان با نقشه برداری از کل کره زمین، یک منطقه واحد یا هر چیزی در این بین بهینه کرد.

بر اساس گزارشی در مورد اختراع مجدد دیجیتال از موسسه ارزش تجاری آی‌بی‌ام، «در طی پنج سال، 58 درصد از 1100 مدیری که در مطالعه اختراع مجدد دیجیتال ما مورد بررسی قرار گرفتند، انتظار داشتند فناوری‌ های جدید موانع ورود را کاهش دهند و 69 درصد انتظار دارند رقابت بین‌ صنعتی افزایش یابد. "

«تحلیل‌ های پیشرفته BI و بینش عمیق‌ تری درباره رفتار مصرف‌ کننده از داده‌ های بزرگ را امکان‌ پذیر می‌ سازد، که در نتیجه اطلاعاتی از توصیفی تا پیش‌ بینی را شامل می‌ شود».

ممنون از اینکه مطلب من را مطالعه کردید، این خلاصه ای بود از آنچه این روزخ ها هوش تجاری نامیده می شود من را در جریان نظرات خود بگذارید.