کسب و کارهای امروزی، تماماً سازکارهای داده‌محور دارند. در واقع برای آن‌که همواره در مسیر رشد و توسعه باشند، باید بتوانند به شکلی جامع و همه‌جانبه ابعاد مختلف تجارت خود را مورد واکاوی و رصد قرار بدهند. اما چنین فرآیندی چگونه ممکن می‌شود؟ این‌جاست که سر و کله‌ی مفهومی به‌نام هوش تجاری پیدا می‌شود. هوش تجاری به کسب و کارها کمک می‌کند دیدگاهی جامع و همه‌جانبه به تمام اطلاعات پیرامون تجارت خود داشته باشند. در ادامه پس از ارائه‌ی تعریفی کامل از هوش تجاری به کاربردها و سازکارهای این تکنولوژی خواهیم پرداخت.
هوش تجاری که با حروف اختصاری BI نیز شناخته می‌شود، نوعی دانش است که اطلاعات و داده‌های یک سازمان را تجزیه و تحلیل می‌کند. هوش تجاری در نهایت داده‌هایی را در اختیار صاحبان کسب و کارها قرار می‌دهد، اطلاعاتی مانند گزارش کیفیت عملکرد قسمت‌های مختلف یک سازمان، تعداد خرید و فروش‌ها و عواملی که روند توسعه و رشد سازمان را تعیین می‌کنند.
بنابراین حاصل تجزیه و تحلیل هوش تجاری، ارائه‌ی اطلاعاتی است که مدیران را در هدایت بهتر سازمان خود یاری خواهند داد و راندمان سازمان را به‌طور کلی بالا خواهند برد. بنابراین ارزش داده‌های کلی در یک سازمان با وجود دانش هوش تجاری آشکار خواهد شد. به عبارتی دیگر فرآیند هوش تجاری داده‌های سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی را گرداوری می‌کند و بعد از تجزیه و تحلیل این دادهها، گزارش‌هایی می‌سازد و آن‌گاه این گزارش‌های تحلیلی و عملگرایانه، در اختیار کارکنان بخش‌های مختلف قرار می‌گیرد. در نهایت نیز مدیران هر بخش، با توجه به این گزارش‌های دقیق داده‌محور، تصمیم‌های خرد و کلانِ مناسبی را اتخاذ می‌کنند.
به طور کلی سامانه‌ی هوش تجاری، گستره‌ی وسیعی از ابزارها و برنامه‌های متنوع را شامل می‌شود. برای نمونه تجزیه و تحلیل اطلاعات، ارائه‌ی گزارش‌های سازمانی، پردازش آنلاین و چیزهایی شبیه به این. تمام ابزارهای سامانه‌ی هوش تجاری، بر مبنای تکنولوژی موسوم به OLAP مورد استفاده قرار می‌گیرند.
این تکنولوژی یک ویژگی بسیار برجسته دارد که طی آن می‌توان انواع مختلف اطلاعات را وارد سیستم کرد و پس از آن برای سیستم تعیین نمود که هر دسته از اطلاعات وارد شده را در چه دسته‌بندی و چگونه نمایش بدهد. اما ارائه‌ی اطلاعات پس از پردازش نیاز به نوعی جدول‌بندی دارد که برای این منظور از ابزار تجسم دادهها استفاده می‌شود. البته برای این منظور در سیستم هوش تجاری امکان استفاده از فرم‌های پیشرفته‌تری مانند فرم‌های داده‌کاوی، پیش‌بینی و آمارگیری نیز وجود دارد.
1. SAP Business Objects / 2.Datapine / 3.MicroStrategy / 4.SAS Business Intelligence / 5.Yellowfin BI / 6.QlikSense / 7.Zoho Analytics / 8.Sisense / 9. Microsoft Power BI /10.Looker
همان‌طور که شرح دادیم، BI یک فرآیند است که مراحل مختلفی دارد و این مراحل به قاعده دارای ترتیب به خصوصی هستند. در واقع به کمک تکنولوژی و تکنیک‌های رایانه‌ای سیستم‌های هوش تجاری ساخته می‌شوند. اما سازکار مراحل مختلف این سیستم تجاری چگونه است؟ مبنای اول و آخر در فرآیند هوش تجاری دادهها و اطلاعات هستند. بنابراین تمام مراحل این فرآیند به شکلی پیرامون داده‌هایی است که توسط سیستم هوش تجاری تحلیل خواهند شد.
گام اول: جمع‌آوری دادهها
گام دوم: یکپارچه‌سازی دادهها
گام سوم: تحلیل و توزیع دادهها
گام چهارم: واکنش بر اساس نتیجه‌ی تحلیل‌ها
در ادامه هر یک از این موارد را مختصر شرح خواهیم داد.
نخستین مرحله از مراحل یک سازکار پایدار هوش تجاری، جمع‌آوری اطلاعات است. اما این اطلاعات از چه منابعی تامین می‌شود؟ در واقع فرآیند جمع‌آوری داده از منابعی مختلفی مانند CRMها، ERPها، پایگاه‌داده‌ها، فایل‌ها یا APIها بسته به نیازها و منابع سازمان‌ها انجام می‌شود. از طرفی ابزارهای هوش تجاری مدرن، به کمک موتورهای ETL که وظیفه‌شان استخراج، تبدیل و بارگذاری داده است، فرآیند جمع‌آوری داده را ساده و سریع می‌کنند. در حقیقت این ابزارها، میان قسمت‌ها و سیستم‌های مختلف یک شرکت، ارتباط برقرار می‌کنند.
رایان پی نیز با گسترش هوش تجاری و تاثیرگزاری آن در کسب و کارها، ارائه داده‌های مناسب در حوزه پرداخت آنلاین را در الویت سرویس‌های خود قرار داده است تا کسب و کارهای آنلاین بتوانند از داده در جهت اهداف خود بهرمند شوند.
اطلاعات در هر سازمانی به شکلی پراکنده وجود دارد و هنگامی که فرآیند جمع آوری دادهها به پایان رسید، ما با حجمی از اطلاعات پراکنده مواجه هستیم. اکنون در مرحله‌ی دوم این اطلاعات باید به شکلی طبقه‌بندی شده استخراج و در انبار دادهها بارگذاری شود. این مرحله را با حروف اختصاری ETL نیز می‌شناسند. اکنون در اغلب سازمان‌های تجاری، حجم داده‌های بسیاری وجود دارد، بنابراین مرحله‌ی یکپارچه‌سازی اطلاعات از اهمیت زیادی برخوردار است و در نتیجه‌ی نهایی و سرعت عملکرد سیستم هوش تجاری اثرگذار خواهد بود.
در واقع سازکار ETL به این صورت است که ابتدا دادهها از منابع خارجی استخراج می‌شود، سپس این دادهها به شکلی استاندارد تبدیل می‌شوند و در نهایت نیز در انبار دادهها طبقه‌بندی و بارگذاری می‌شوند.
مرحله‌ی پردازش دادهها، شاید اساسی‌ترین مرحله در سیستم هوش تجاری است. ابزارهای هوش تجاری در این مرحله داده‌های طبقه‌بندی شده را تحلیل می‌کنند تا نتایج این تحلیل را در اختیار کسب و کارها قرار بدهند. توجه کنید که این ابزارها علا‌وه‌بر تحلیل دقیق دادهها باید اطلاعات پردازش شده را به‌شکلی ساده و آسان‌فهم در اختیار مدیران بخش‌های مختلف قرار بدهند. بنابراین برای درک گزارش‌های طبقه‌بندی شده‌ی تحلیلی ابزارهای هوش تجاری نیازی به دانش خاصی وجود نخواهد داشت.
اینجا نیز مرحله‌ای بسیار مهم و حیاتی در سیستم هوش تجاری است. در واقع پس از پردازش دادهها توسط ابزارهای مدرن هوش تجاری، این اطلاعات باید در قالب پکیج‌های داده، و با توجه به موضوعیت دادهها، در اختیار مدیران و شرکاء سازمان‌ها قرار بگیرد. اصولا روش‌های مختلفی برای توزیع دادهها وجود دارد که شامل؛ ارسال گزارش‌های تحلیلی از طریق ایمیل و به اشتراک گذاشتن پکیج گزارش‌ها در محیط‌هایی امن که برای کاربران هدف قابل دسترسی و فیلتر کردن موضوعی خواهد بود. در نهایت نیز روش توزیع داده تحت عنوان درونی‌سازی و تعبیه کردن که توسط اپلیکیشن‌ها انجام می‌شود. این برنامه‌ها می‌توانند بدون نیاز به ابزار هوش تجاری از پکیج‌های داده اطلاعات به خصوصی را برای کاربران نمایش بدهند.
اینجا مرحله‌ی پایانی سیستم هوش تجاری است. اطلاعات جمع‌آوری، طبقه‌بندی، پردازش و توزیع شده‌اند. تحلیل‌های داده‌محور صورت گرفته و اکنون زمان آن است که تصمیم مناسبی بر اساس این دادهها و گزارش‌ها گرفته شود. در واقع بر اساس تجزیه و تحلیل‌های انجام شده، واکنش مناسبی باید توسط مدیر هر بخش سازمان نشان داده شود تا در مسیر رشد و توسعه‌ی شرکت‌ها اثرگذار باشد.
منبع : هوش تجاری
