وقتی اعداد فرمانروایی می کنند

هوش تجاری چیست؟

هوشمندی کسب‌وکار(به انگلیسی: Business Intelligence) یا هوش تجاری (BI) به معنای یک زیرساخت فنی و اداری است که داده‌های حاصل از فعالیت‌های یک سازمان را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه‌وتحلیل می‌کند. هوش تجاری مفهومی گسترده است که مواردی همچون داده‌کاوی، تجزیه‌وتحلیل فرایند، بنچ‌مارکینگ عملکرد و واکاوش (تجزیه‌وتحلیل آماری) توصیفی را دربرمی‌گیرد. Business Intelligence همه داده‌های تولیدشده توسط یک کسب‌وکار را تحلیل می‌کند و گزارش‌های قابل فهم، ارزیابی عملکرد و ترندهایی را ارائه می‌دهد که در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی تأثیرگذار هستند. هوش تجاری سازوکاری فنی است که داده‌های یک شرکت را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه‌وتحلیل می‌کند و گزارش‌ها و اطلاعاتی را ارائه می‌دهد که به بهبود تصمیم‌گیری مدیران کمک می‌کند. شرکت‌های نرم‌افزاری برای شرکت‌هایی که می‌خواهند از داده‌های تولیدی خود بهتر استفاده کنند، راهکارهایی برای اجرای هوش تجاری ارائه می‌دهند.

ابزارها و نرم‌افزارهای هوش تجاری انواع مختلفی دارند. از جمله صفحات گسترده، نرم‌افزارهای گزارش‌دهی، نرم‌افزارهای بصری‌سازی داده‌ها، ابزارهای داده‌کاوی و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) هوش تجاری خودیاور (Self-service) یکی از روش‌های واکاوش است که به اشخاصی که پیش‌زمینه‌‌ فنی برای دستیابی و وارسی داده‌ها را ندارند، کمک می‌کند نیاز به BI وقتی احساس شد که مدیران متوجه شدند به‌طور میانگین درصورت داشتن اطلاعات نادرست ‌یا ناقص، نسبت به وقتی که به اطلاعات دقیق دسترسی دارند، تصمیمات بدتری می‌گیرند.

متخصصان مدل‌سازی مالی به این پدیده اصطلاحا «ورودی اشتباه، خروجی اشتباه» می‌گویند.برای حل این مشکل، هوش تجاری داده‌های جاری را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و در حالت ایده‌آل، نتایج و آمار ساده‌شده را در یک پیشخوان نمایش می‌دهد تا مدیران بتوانند براساس آن تصمیم‌گیری کنند. بیشتر شرکت‌ها می‌توانند از راهکارهای هوش تجاری بهره ببرند به‌طور میانگین، احتمال تصمیم‌گیری اشتباه برای مدیرانی که اطلاعات نادرست‌ یا ناقصی دارند، بیشتر است.برای استفاده‌‌ بهینه از BI ، باید به دنبال اجرای به‌موقع، افزایش دقت و حجم اطلاعات باشید. باید در پی راه‌های بیشتری برای کسب اطلاعات جدید بوده وآن اطلاعات را عیب‌یابی کنید. اطلاعات را به‌نحوی پیکربندی کنید که بعدا‌ بتوانید آنها را به‌طور گسترده تجزیه‌وتحلیل کنید.

البته درعمل، شرکت‌ها داده‌هایی دارند که یا نامنظم هستند و یا فرمت‌های مختلفی دارند که کار جمع‌آوری و تحلیل آنها را دشوار می‌کند. شرکت‌های نرم‌افزاری در این زمینه راهکارهایی ارائه می‌کنند تا بتوانید اطلاعات به‌دست‌آمده از داده‌ها را بهینه‌سازی کنید. این نوع نرم‌افزارهای سازمانی، برای یکپارچه‌سازی داده‌های شرکت‌ها و واکاوش آنها طراحی شده‌اند. اگرچه راهکارهای نرم‌افزاری درحال رشد و تکامل هستند و روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شوند، اما همچنان دانشمندان علم داده مجبورند بین سرعت و عمق گزارش‌دهی توازن برقرار کنند. برخی از اطلاعات مفید به‌دست‌آمده از کلان‌داده‌ها، موجب تقلای شرکت‌ها برای ثبت همه‌چیز شده است.

اما تحلیلگران داده‌ها معمولا‌ قادر به غربالگری منابع هستند؛ یعنی می‌توانند مجموعه‌ای از داده‌ها را شناسایی کنند که می‌تواند نماینده‌‌ وضعیت کل یک فرایند‌ یا یک حیطه‌‌ مشخص از کسب‌وکار باشد. به‌این‌وسیله درصورت نیاز به تجزیه‌وتحلیل، احتیاج کمتری به جمع‌آوری و قالب‌بندی مجدد تمام داده‌ها وجود خواهد داشت. درنتیجه زمان مورد نیاز برای تجزیه‌وتحلیل کاهش و سرعت گزارش‌دهی افزایش می‌یابد.

اصول و مراحل هوش تجاری

معماری هوش تجاری به معنای اصول زیربنایی و فناوری یک سازمان برای تعیین جریان‌های جمع‌آوری داده و اطلاعاتی است که در این سیستم به‌کار برده می‌شوند. نحوه‌ی طراحی یک معماری مناسب، وابسته به درک صحیح اجزای مختلف ابزارهای هوش تجاری است. به‌طور کلی می‌توان این فرآیند را به سه بخش تقسیم کرد. جمع‌آوری داده: به منابع مختلف داده و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها از فعالیت‌های درون سازمان اشاره دارد. باید مشخص شود هر نوع از کاربران به چه داده‌هایی نیاز دارند تا به هدف خود برسند. همچنین درک صحیح مشخصه‌های کمی و کیفی داده‌ها اهمیت اساسی دارد.

هدف این بخش این است که منابع مختلف تولید داده ارزش‌گذاری شوند تا مفیدترین اطلاعات از آن‌ها استخراج شود. مدیریت داده و اطلاعات‌ که شامل جنبه‌های گوناگون یکپارچه‌سازی داده‌ها، سامان‌دهی مجموعه داده‌ها و تنظیم ساختارهای کلی ذخیره و مدیریت داده‌ها می‌شود. درنهایت، هوش تجاری همان بخشی از معماری سازمان است که از مجموعه‌های سازمان‌یافته‌ی داده‌ها استفاده و از آن‌ها اطلاعات مفید استخراج می‌کند. تجزیه‌وتحلیل آنی، بصری‌سازی داده‌ها و سایر ابزارهای آن در این بخش قرار می‌گیرند.

به‌طور خلاصه، تمام فرایندهای هوش تجاری را می‌توان به پنج مرحله تقسیم کرد:

1.منبع‌یابی داده‌ها:

یکی از مهم‌ترین جنبه‌های هوش تجاری استخراج اطلاعات از منابع مختلف داده‌هاست. این داده‌ها را می‌توان در اسناد متنی (اعم از گزارشات و ایمیل‌ها)، تصاویر، عکس‌ها، صداها، جداول، صفحات وب و لیست‌های URL جستجو کرد. نکته‌ی کلیدی که باید دراین مورد رعایت کرد، کسب اطلاعات به‌صورت الکترونیکی است. پس می‌توان گفت رایج‌ترین منابع داده شامل اسکنرها، دوربین‌های دیجیتالی، دیتابیس‌ها، جستجو در وب، فایل‌های موجود در رایانه‌ها و… می‌شود.

2.تجزیه‌وتحلیل داده‌ها:

هوش تجاری به معنای به‌دست آوردن دانش و آگاهی مفید از مجموعه‌های مختلفی از داده‌هاست. این به معنی تخمین زدن روندهای جاری، ادغام و خلاصه کردن اطلاعات متمایز، صحت‌سنجی مدل‌ها، تخمین اطلاعات گم شده و پیش‌بینی روندهای آینده است. به این فرایند تحلیل داده‌ها، داده‌کاوی نیز می‌گویند.

3.آگاهی از وضعیت:

هوش تجاری با غربالگری اطلاعات نامرتبط و غیرمفید، اطلاعات باقی‌مانده را در چارچوب کسب‌وکار موردنظر قرار می‌دهد. کاربر فقط به اطلاعات کلیدی مفید و خلاصه‌ای از ترکیب اطلاعات ناهمگون نیاز دارد تا به هدف مشخصی برسد. هوش تجاری با آگاهی از چارچوب و فضای خاص هر کسب‌وکار، به تصمیم‌گیری کاربر کمک می‌کند. الگوریتم‌های ارزیابی وضعیت، به‌طور خودکار این همگون‌سازی را انجام می‌دهند.

4.برآورد ریسک:

هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا تشخیص دهید در موقعیت‌های مختلف چه گزینه‌های موجهی برای تصمیم‌گیری وجود دارند. با ارزیابی ریسک اقدامات فعلی و آینده، هزینه و مزایای هر اقدام و تصمیمی را با هم مقایسه می‌کند و فهرستی از بهترین تصمیمات ممکن در اختیار شما قرار می‌دهد.

5. پشتیبانی از تصمیم‌گیری هوش تجاری:

پشتیبانی از تصمیم‌گیری هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا از اطلاعات به‌طور هوشمندانه استفاده کنید. می‌تواند درمورد اتفاقات مختلف فضای کسب‌وکار از قبیل تغییرات بازار، فعالیت رقبا و عملکرد ضعیف کارکنان به شما هشدار دهد تا بتوانید از خطرات احتمالی جلوگیری نمایید. هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا گزینه‌های موجود را تجزیه‌وتحلیل کنید تا درجهت بهبود عملکرد کارکنان، میزان فروش، رضایت مشتریان و تقویت روحیه‌ی کارکنان خود بهترین گزینه‌ی موجود را برای اجرا انتخاب کنید.

آموزش ساخت و مراحل پیاده‌سازی هوش تجاری

BI مجموعه‌ای از ابزارها، اپلیکیشن‌ها و فناوری‌های مختلف است که به آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خام کسب‌وکار کمک می‌کند. این اطلاعات عمدتاً‌ شامل الگوهای رفتاری و سفارش‌دهی مشتریان و داده‌های دیگری می‌شود که می‌توان از آن‌ها برای طراحی یک استراتژی کسب‌وکار موفق استفاده کرد. با تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها می‌توانید خدمات و محصولات خود را شخصی‌سازی کنید، راه‌های جدیدی برای افزایش میزان فروش بیابید و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهید تا بتوانید کسب‌وکار خود را گسترش دهید. برای اجرای صحیح BI گام‌های زیر را در ذهن داشته باشید:

برنامه‌ریزی اجرا تعیین اهداف:

اولین سؤالی که باید از خود بپرسید این است که می‌خواهید به چه اهدافی برسید؟ احتمالاً اهدافی همچون ورود به بازارهای جدید، افزایش رضایت مشتریان و افزایش درآمد را درنظر دارید. با شناخت اهداف خود باید فهرستی از ابزار و منابع موردنیاز برای رسیدن به آن‌ها را نیز تهیه کنید. تعیین شاخص‌های عملکردی: برای تخمین نتایج و پیگیری پیشرفت خود، به تعیین شاخص‌های عملکردی (KPI) شرکت خود احتیاج دارید. این شاخص‌ها باید واضح، قابل اندازه‌گیری و درجهت اهداف شما باشند. یک تیم تشکیل دهید: تیمی از کارکنان خود را تشکیل داده و مسئولیت جنبه‌های مختلف کار را به آنان بسپارید. باید آن‌ها را کاملاً درجریان اطلاعات مرتبط قرار دهید تا دقیقاً کار خود را بشناسند. در آینده، می‌توانید برای آموزش کارکنان استخدامی جدید از اعضای این تیم کمک بگیرید.

انتخاب نرم‌افزار مناسب:

یکی از مهم‌ترین چالش‌های اجرای هوش تجاری انتخاب نرم‌افزاری است که برای ویژگی‌ها و اهداف کسب‌وکار شما مناسب باشد. برای این کار دو گزینه در پیش دارید: می‌توانید از نرم‌افزارهای هوش تجاری آماده‌ی موجود در بازار یکی را انتخاب کنید، یا این که سیستم سفارشی خود را طراحی کنید که عملکرد آن مشخصاً متمرکز بر اهداف تجاری شما باشد. فهرستی از خدمات موردنیاز خود تهیه و در بازار نرم‌افزارهای BI به جستجو بپردازید. از مزیت استفاده از نسخه‌ی آزمایشی رایگان برخی از این نرم‌افزارها غافل نشوید. بعد از نتخاب نرم‌افزار مناسب، نوبت اجرای فرآیند پیاده‌سازی آن است.

فرآیند پیاده‌سازی:

با برنامه‌ریزی صحیح و سازمان‌دهی مناسب، اجرای فرآیند پیاده‌سازی هوش تجاری کار چندان پیچیده‌ای نخواهد بود. مهم‌ترین اقداماتی که باید انجام دهید عبارت‌اند از: پالایش داده‌ها: تنها وقتی می‌توانید از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها نتایج مفیدی بگیرید که از داده‌های شفاف استفاده کنید. باید داده‌های نادرست، متناقض و قدیمی را تصحیح و یا حذف کنید. اگر بعضی از مقادیر را از دست داده‌اید آن‌ها را با مقادیر مصنوعی جایگزین کنید (موارد کمّی با 0 و موارد کیفی را با «ناموجود» و یا n/a مشخص کنید). انجام اصلاحات: معمولاً نرم‌افزارهای BI همگام با کسب‌وکار شما تکامل می‌یابند. برای همین بهتر است ابتدا به پیاده‌سازی بخش‌های مهم‌تر بپردازید و بقیه‌ی اجزا را در ادامه اصلاح کنید.

آموزش کارکنان:

یکی از فاکتورهای حیاتی موفقیت هوش تجاری آموزش کارکنان است که البته کار ساده‌ای نیست. مردم معمولاً دربرابر تغییرات جدید مقاومت نشان می‌دهند بنابراین بهتر است از ابتدا اهداف و رویه‌های اجرای هوش تجاری را به آن‌ها آموزش دهید تا بهتر بتوانند به شرایط جدید عادت کنند.

 بهره بردن از مزایا:

وقتی اقدامات اساسی را با موفقیت به انجام رساندید، نوبت به استفاده از مزایای هوش تجاری می‌رسد؛ تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، پیش‌بینی براساس آن، تصحیح استراتژی کسب‌وکار وغیره. ممکن است حتی فرصت‌های جدیدی برای توسعه‌ی کسب‌وکار خود بیابید، اهداف جدیدی تعیین کنید و یا اهداف قبلی را تغییر دهید. نرم‌افزارهای هوش تجاری به‌راحتی با اهداف جدید هماهنگ خواهند شد.

کاربرد و اهمیت هوش تجاری در سازمان‌ها

هر سازمان و کسب‌وکاری اهداف مشخصی دارد. به‌منظور رسیدن به این اهداف، می‌بایست عملکرد بخش‌های مختلف سازمان را رهگیری و بررسی نمود. با جمع‌آوری داده‌های ضروری و تجزیه‌وتحلیل آن می‌توان اقدامات مناسب در جهت رسیدن به اهداف سازمان را تشخیص داد. هوش تجاری با فراهم آوردن داده‌های فعلی و گذشته‌ی سازمان، به سازمان‌ها کمک می‌کند بتوانند با توجه به وضعیت کسب‌وکار خود تصمیم‌گیری نمایند. تحلیل‌گران می‌توانند به‌وسیله‌ی هوش تجاری معیارهایی برای سطح عملکرد بخش‌های مختلف تعیین کنند تا سازمان به‌صورت مؤثر و کارامد اداره شود. همچنین با تشخیص روندهای بازار، می‌توان درامد یا میزان فروش محصولات و خدمات را افزایش داد. هر سازمانی می‌تواند با استفاده‌ی صحیح از داده‌های مفید عملکرد جنبه‌های مختلف خود (از ضوابط قانونی گرفته تا مدیریت منابع انسانی) را بهبود ببخشد. هوش تجاری از راه‌های مختلفی به هوشمندسازی فرایند تصمیم‌گیری شرکت‌ها کمک می‌کند:

• شناسایی راه‌های افزایش سود
• تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتریان
• مقایسه‌ی داده‌ها با رقبا
• رهگیری عملکردها
• بهینه‌سازی عملیات‌‌های سازمان
• پیش‌بینی احتمال موفقیت
• تشخیص روندهای بازار
• شناسایی مشکلات و مسائل مختلف

مزایای و معایب استفاده از Business Intelligence

شرکت‌ها به دلایل زیادی به هوش تجاری روی می‌آورند. بسیاری از آنها، از BI در کارهای مختلفی مانند استخدام، اطمینان از پایبندی به اصول قانونی، تولید و بازاریابی استفاده می‌کنند. هوش تجاری، یکی از ارزش‌های محوری سازمان به‌شمار می‌رود. به‌سختی می‌توانید حوزه‌ای از کسب‌وکار پیدا کنید که در آن استفاده از اطلاعات بهتر، سودمند نباشد. به‌کارگیری Business Intelligence در مدل‌های تجاری شرکت‌ها مزایای بسیاری خواهد داشت. ازجمله تجزیه‌وتحلیل و گزارش‌دهی دقیق‌تر و سریع‌تر، بهبود کیفیت داده‌ها، رضایت شغلی بهتر برای کارکنان، کاهش هزینه‌ها، درآمد بیشتر و کمک به تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر.“هوش تجاری به‌وجود آمده تا به کسب‌وکارها کمک کند تا در دام وضعیت «ورودی اشتباه، خروجی اشتباه» و درنتیجه تحلیل نادرست یا ناقص داده‌ها نیفتند.”به‌طور مثال، فرض کنید شما مسئول برنامه‌های تولید چند کارخانه‌ تولید نوشیدنی هستید.

آمار فروش نشان می‌دهد در منطقه‌ای به‌خصوص با رشد ماهانه‌ بسیار زیادی روبه‌رو شده‌اید. دراین‌صورت می‌توانید فورا شیفت‌های کاری را افزایش دهید تا مطمئن شوید کارخانه‌های شما از پس میزان تقاضا برمی‌آیند.به‌طور مشابه، اگر با یک تابستان نسبتا خنک مواجه شوید، در میزان فروشتان تأثیر منفی خواهد گذاشت. در این حالت می‌توانید به‌سرعت بخشی از توان تولید خود را کاهش دهید. تغییرات در حجم تولید، تنها یکی از روش‌هایی است که در آن استفاده‌ صحیح از هوش تجاری می‌تواند سود را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهد.

هوش تجاری و بازاریابی

امروزه مارکترها بیش از هر زمان دیگری به BI  احتیاج دارند. هوش تجاری با فراهم کردن اطلاعات دقیق‌تر، به بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری بازاریابی کمک می‌کند. برای درک بهتر نقش  BI در یک سازمان، می‌توان به سه مزیت اساسی زیر اشاره کرد:

1.شناخت بهتر جامعه‌ی هدف:

یکی از دلایل شکست کمپین‌های بازاریابی این است که شرکت‌ها شناخت دقیقی از جامعه‌ی هدف خود ندارند. شکست پی‌درپی کمپین‌های بازاریابی هزینه‌ی زیادی را برای سازمان در بر خواهد داشت. برای موفقیت کمپین‌های بازاریابی نیاز دارید تا با استفاده از روش‌های درست، پیغام خود را در موقع مناسب به دست افراد مناسب برسانید. هوش تجاری با سامان‌دهی داده‌هایی که از جامعه‌ی هدف خود به‌دست می‌آورید، شما را قادر می‌سازد تا با استفاده از اطلاعات مفید استراتژی بازاریابی مؤثرتری را طراحی کنید.

2.بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی:

با استفاده از داشبوردهای تحلیل اطلاعات که نرم‌افزارهای هوش تجاری در اختیار شما قرار می‌دهند، می‌توانید عملکرد کمپین‌های مختلف خود را به‌طور آنی بررسی کنید. با مقایسه‌ی سوابق تاریخی عملکرد کمپین‌های بازاریابی، پربازده‌ترین روش‌های بازاریابی را شناسایی خواهید کرد. هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا با بهینه‌سازی فعالیت‌های خود در راستای جذب مشتری آمار فروش خود را بهبود ببخشید.

3.گزارش‌دهی سریع اطلاعات مفید:

کسب‌وکارهای امروزی باید تا سرحد امکان درمورد بازار هدف خود داده و اطلاعات کسب کنند. اما این امر می‌تواند با گزارش‌دهی سریع و دقیق همراه باشد. داشبوردهای نرم‌افزارهای هوش تجاری،‌ اطلاعات کسب شده را در قالب نمودارهای مفید و گیرا به‌نمایش می‌گذارند. این امر به مدیران بخش بازاریابی سازمان کمک می‌کند تا به‌سرعت از نتایج پردازش اطلاعات آگاه شوند و فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها با خطای کمتری همراه باشد. هوش تجاری به مدیران بازاریابی کمک می‌کند تا بیشتر وقت و هزینه‌ی خود را به‌جای فعالیت‌های اداری، در مسائل بنیادی سازمان (افزایش رضایت مشتریان و طراحی استراتژی توسعه‌ِ‌ّی بازار) متمرکز کنند.

اجرای سیستم‌های هوش تجاری، در کنار مزایای متعدد آن، معایبی نیز به همراه دارد. سازمان‌ها برای سرمایه‌گذاری بهتر در هوش تجاری، باید به جنبه‌های منفی آن نیز توجه کافی داشته باشند.

انباشت سوابق داده‌ها: رایج‌ترین مشکل سیستم‌های هوش تجاری این است که در طولانی مدت، حجم داده‌های ثبت شده به‌شدت افزایش می‌یابد. نکته‌ی دیگر این است که متخصصان تحلیل داده برای تصمیم‌گیری تنها به بخش کوچکی از این داده‌ها احتیاج دارند. همچنین با گذر زمان با تغییرات سازمان و بازار، داده‌های قدیمی ارزش خود را از دست خواهند داد.

هزینه: ممکن است هزینه‌ی راه‌اندازی هوش تجاری برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط زیاد باشد. صرفه اقتصادی استفاده از چنین سیستم‌هایی بستگی به نوع و اندازه‌ی کسب‌وکار دارد.

پیچیدگی: یکی دیگر از معایب هوش تجاری، پیچیدگی به‌کارگیری داده‌ها است. گاهی اوقات ممکن است سیستم هوش تجاری در رویه‌های رایج در سازمان تداخل ایجاد کند و باعث کاهش انعطاف کسب‌وکار شود.

کاربرد محدود: همانند سایر فناوری‌های پیشرفته، هوش تجاری نیز در ابتدا برای ایجاد مزیت رقابتی در شرکت‌های بزرگ به‌وجود آمد. اگرچه در سال‌های اخیر ارائه‌دهندگان این نوع خدمات سازگاری بیشتری با کسب‌وکارهای کوچک و متوسط پیدا کرده اند، اما هنوز تمام شرکت‌ها توان پیاده‌سازی سیستم هوش تجاری را ندارند. اجرای زمان‌بر: امروزه سرعت رشد صنایع به‌قدری بالاست که بسیاری از سازمان‌ها صبر کافی برای فرآیندهای بلندمدت ندارند. به‌طور معمول اجرای کامل یک سیستم BI ، حداقل 18 ماه زمان برای جمع‌آوری داده احتیاج دارد.

آشنایی با ابزارهای BI

بسیاری از ابزارهای Business Intelligence موجود در بازار، امکانات و قابلیت‌های مشابهی دارند. اما تفاوت کارکرد آن‌ها در این است که از چه راهی به فرایند تصمیم‌گیری کمک کنند. در ادامه به برخی از رایج‌ترین کاربردهایBI می‌پردازیم.کارت‌های ارزیابی عملکرد و پیشخوان‌های مدیریتی:وقت مدیران ارشد یک سازمان ارزشمندتر از آن است که به تهیه‌ی گزارش‌های موردی بپردازند. به‌همین دلیل بسیاری از ابزارهای BI مجهز به پیشخوان‌های گرافیکی هستند که شاخص‌های عملکردی بخش‌های مختلف سازمان را در قالب نمودارهای مختلف به نمایش می‌گذارند. این پیشخوان‌ها مدیران ارشد را قادر می‌سازند تا با یک نگاه از وضعیت کلی بخش‌های مختلف سازمان آگاهی یابند.

پردازش تحلیلی برخط (Online Analytical Processing):تحلیل‌گران کسب‌وکار و سایر کاربران پیشرفته (اشخاصی که مسئول تشخیص روندهای پیچیده در داده‌های سازمانی هستند) باید قادر باشند تا ریزترین جزئیات اطلاعات را تجزیه‌وتحلیل کنند. اکثر ابزارهای هوش تجاری قابلیت پردازش تحلیلی برخط (OLAP) را نیز ارائه می‌دهند. به این وسیله کاربران می‌توانند با روش‌های مختلف داده‌ها را بررسی و آن‌ها را از جنبه‌های گوناگون بازبینی نمایند.

معرفی بهترین نرم‌افزارهای BI

ابزارها و نرم‌افزارهای BI انواع گوناگونی دارند. در ادامه به تعدادی از راهکارهای رایج BI اشاره می‌کنیم.

• صفحات گسترده: صفحات گسترده‌ای مانند Microsoft Excel و Google Docs از پراستفاده‌ترین ابزارهای هوش تجاری هستند.
• نرم‌افزارهای گزارش‌دهی: از اینگونه نرم‌افزارها برای گزارش، سازماندهی، غربالگری و نمایش داده‌ها استفاده می‌شود.
• نرم‌افزارهای نمایش داده: این نرم‌افزارها مجموعه داده‌ها را به نمایش گرافیکی قابل فهم و خوش‌ظاهر تبدیل می‌کنند تا بتوان به‌سرعت اطلاعاتی را از آن کسب کرد.
• ابزارهای داده‌کاوی: این ابزارها با استفاده از روش‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و آمار، در مقادیر حجیم داده‌ها «کاوش» می‌کنند تا الگوهای مفیدی بیابند.
• پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): ابزارهای OLAP کاربران را قادر می‌سازند تا مجموعه‌ داده‌ها را بسته به جنبه‌های مختلف کسب‌وکار، از زوایای مختلفی تحلیل کنند

Datapine:

دیتاپاین یک نرم‌افزار تعاملی هوش تجاری است که به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های مرتبط به سازمان را از منابع مختلف جمع آوری و با امکاناتی چون تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینانه و هوش مصنوعی تحلیل کنید و سپس نتایج این آنالیز را در یک یا چند داشبورد تجاری، در قالب گزارشات قابل تنظیم در اختیار داشته باشید. از مزایای قابل توجه این نرم‌افزار می توان به رابط کاربری ساده با قابلیت Drag and Drop، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینانه، انواع مختلف داشبوردهای تعاملی مجهز، گزارش‌‌دهی استاندارد و سفارشی، قابلیت هشدار و نسخه‌ی رایگان 14 روزه اشاره کرد.

Microsoft Power BI:

نرم‌افزار Power BI از شرکت آفیس یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش تجاری است که شما را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از منابع آنلاین و آفلاین جمع‌آوری و به کمک هوش مصنوعی تجزیه‌وتحلیل کنید. این نرم‌افزار با استفاده از هوش مصنوعی متن و تصاویر را پردازش کرده و نتیجه را در قالب گزارشات سفارشی‌شده ارائه می‌دهد. این محصول مایکروسافت علاوه‌بر پشتیبانی از نرم‌افزار پردازش ابری Azure با ابزارهای آفیس (ازجمله Excel) نیز سازگاری کامل دارد. نسخه‌ی رایگان آن برای کسب‌وکارهای کوچک مناسب است ولی برای پیاده‌سازی در شرکت‌های بزرگتر و استفاده از قابلیت‌های بیشتر می‌توانید با پرداخت 9.99 دلار در ماه، آن را به نسخه‌ی Pro و با 20 دلار در ماه (به‌ازای هر کاربر) آن را به نسخه‌ی Premium ارتقا دهید.

Tableau:

تبلو یک نرم‌افزار تحلیل و هوش تجاری است که به کاربران آن کمک می‌کند تا در یک بستر ساده و کاربرپسند، به داده‌های خود دسترسی داشته باشند و پس از تجزیه‌وتحلیل آن‌ها، گزارش‌های اطلاعات به‌دست‌آمده را در سراسر سازمان به‌اشتراک بگذارند. با استفاده از تبلو می‌توانید داشبوردهای مدیریتی بهینه‌ای را طراحی کنید که در بسترهای دسکتاپ، تبلت و گوشی‌های هوشمند قابل استفاده هستند. این نرم‌افزار با منابع دیگر همچون Excel، Oracle، MS SQL و Google Analytics نیز سازگار است.

Qlik Sense:

این نرم‌افزار هوش تجاری با جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌های سازمان در بستر ابری، به شما کمک می‌کند تا بدون نیاز به دانش فنی و تخصصی، بر داده‌های خود تسلط کامل داشته باشید. تجزیه‌وتحلیل self service و پیشرفته، داشبوردهای تعاملی، کاربری گفتگو محور و گزارش‌دهی بصری از قابلیت‌های این نرم‌افزار هستند.

IBM Cognos:

نرم‌افزار Cognos شرکت آی‌بی‌ام، یک ابزار هوش تجاری مجهز به BI است که به آماده‌سازی، تحلیل و گزارش‌دهی داده‌های سازمان، به فرایند تصمیم‌گیری شما کمک می‌کند. با استفاده از اپلیکیشن موبایلی آن می‌توانید به داشبوردهای مدیریتی و تمام داده‌ها و اطلاعات آماری شرکت خود در قالب نمودارها و جداول مختلف دسترسی داشته باشید. همچنین هوش مصنوعی قدرتمند آن به شما برای پیش‌بینی روندها و داده‌های فصلی آینده کمک می‌کند. می‌توانید با استفاده از نسخه‌ی آزمایشی رایگان آن به مدت 30 روز به ابزارها و قابلیت‌های آن دسترسی داشته باشید و درصورت تمایل آن را به نسخه‌های استاندارد، پلاس و پریمیوم ارتقا دهید.

امکانات استفاده از ابزارهای هوش تجاری

گزارش‌های موردی:

در هر کسب‌وکاری، روزانه هزاران عملیات مختلف اجرا می‌شود. عملکرد نهایی کسب‌وکار وابسته به همین فعالیت‌هاست و هرگونه خطا و ناکارامدی نتیجه‌ی نهایی را تحت تأثیر قرار می‌دهد. ابزارهای هوش تجاری با تهیه‌ی گزارش‌های عملیاتی امکان پایش به‌ هنگام رخدادهای روزمره را فراهم می‌کنند. درنتیجه مشکلات فوراً شناسایی شده و در جهت رفع آن‌ها اقدام می‌شود.

پیش‌بینی:

تنها شرکتی که توانایی پیش‌بینی روندها را داشته باشد می‌تواند چابکی و انعطاف سازمانی خود را حفظ کند. علاوه‌براین، برای تضمین موفقیت برنامه‌ی استراتژی، باید از سوابق داده‌ها برای پیش‌بینی رخدادهای آینده‌ی سازمان بهره برد. به‌همین دلیل ابزارهای هوش تجاری بسیاری وجود دارند که با تجزیه‌وتحلیل آماری، رویدادهای مختلف را با دقت زیادی پیش‌بینی می‌کنند.

داده کاوی:

امروزه شرکت‌ها مقادیر حجیمی از اطلاعات را تولید می‌کنند. گاهی اوقات سامان‌دهی این اطلاعات برای یافتن اطلاعات مفید برای کاربرانی که دانش فنی کافی ندارند دردسرساز است. قابلیت داده‌کاوی در ابزارهای هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات مهم و کلیدی را از منابع عظیم اطلاعات سازمان بیرون بکشند و به‌این وسیله در وقت و انرژی صرفه‌جویی نمایند.

اطلاعات مشتریان:

سازمان‌ها هرچه مشتری‌مدارتر می‌شوند، از ابزارهای هوش تجاری برای جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی اطلاعات مشتریان استفاده می‌کنند تا بتوانند از آن‌ها در بخش‌های مختلف سازمان مانند حسابداری، مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و خدمات پشتیبانی استفاده کنند. با این کار سازمان به همه‌ی تعاملات مشتریان احاطه‌ی کامل خواهد داشت و می‌تواند نیازمندی‌ها، رفتار و ترجیحات مشتریان را شناسایی کند. درنهایت، از این دانش برای برنامه‌ریزی برای افزایش وفاداری مشتریان، بیش‌فروشی و فروش خدمات تکمیلی استفاده کرد.

کدام شرکت‌ها از هوش‌ تجاری (BI) استفاده می‌کنند؟

شرکت Lowe’s ،Lowe’s دومین شرکت بزرگ خرده‌فروش لوازم خانگی و ساختمانی در آمریکا‌ست. Lowe’s یکی از اولین شرکت‌هایی بود که به‌طور گسترده از هوش تجاری استفاده کرد. ازجمله موارد استفاده‌ این شرکت از ابزارهای هوش تجاری می‌توان به نمونه‌های زیر اشاره کرد: بهینه‌سازی زنجیره‌‌ تأمین‌کنندگان، تجزیه‌وتحلیل محصولات با هدف شناسایی موارد تقلبی و حل مشکلات هزینه‌های تجمعی حمل‌ونقل و تحویل در فروشگاه‌های خود.

شرکت کوکاکولا باتلینگ|،در فرآیندهای گزارش‌دهی دستی روزانه‌ شرکت کوکاکولا باتلینگ (Coca-Cola Bottling Company) مشکلی وجود داشت. وجود محدودیت در دسترسی به آمار لحظه‌ای فروش و داده‌های عملیات مختلف.اما با جایگزین‌کردن این فرایند دستی با یک سیستم خودکار هوش تجاری، موفق شدند این فرایند را ساده‌سازی کنند و 260‌ساعت در سال (یعنی بیش از 6هفته‌‌ کاری 40ساعته) در زمان صرفه‌جویی کنند. اکنون کارکنان این شرکت می‌توانند به‌سرعت معیارهایی مانند عملیات تحویل، بودجه و سودآوری را تنها با چند کلیک تجزیه‌وتحلیل کنند.

استارباکس (Starbucks)، کافی‌شاپ‌های زنجیره‌ای استارباکس نیز از پیشگامان استفاده از فناوری هوش تجاری هستند. شرکت استارباکس با اجرای طرح «کارت وفاداری مشتری» توانسته به اطلاعات خرید میلیون‌ها نفر از مشتریان خود دسترسی داشته باشد. استارباکس با به‌کارگیری این اطلاعات در نرم‌افزارهای هوش تجاری، می‌تواند پیش‌بینی کند هر کدام از مشتریان احتمالاً به چه نوع محصولاتی علاقه‌مند خواهند شد. این شرکت با آگاه‌سازی مشتریان خود از این رویه، باور دارد آن‌ها از مزایایی که این سیستم برای آن‌ها به‌همراه دارد استقبال خواهند کرد. استارباکس با استفاده از هوش تجاری، توانسته مشتریان فعلی خود را بیشتر به فروشگاه‌های خود بکشاند و درنتیجه حجم فروش خود را افزایش دهد. در مورد استارباکس، هوش تجاری کاربردی مشابه سیستم‌های CRM دارد. درواقع بسیاری از کسب‌وکارها برای استفاده‌ی حداکثری از داده‌های خود، هوش تجاری را با سیستم مدیریت مشتریان ترکیب می‌کنند.

آمازون (Amazon)، درست مثل استارباکس، آمازون نیز از فناوری هوش تجاری برای شخصی‌سازی پیشنهادات خرید و بازاریابی بهره می‌برد. اما علاوه‌بر آن، این غول دنیای خرده‌فروشی از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری در مسائل مربوط به نگهداری و حمل‌ونقل کالاها نیز بهره می‌گیرد. درواقع تجزیه‌وتحلیل عمیق داده‌هاست که زنجیره تأمین عظیم این شرکت را هماهنگ می‌کند. از تشخیص مسیرهای حمل‌ونقل سفارشات گرفته تا مکان‌یابی انبارها، ابزارهای هوش تجاری تقریباً در تمام فرآیندهای تأمین شرکت آمازون نقش دارند.

امریکن اکسپرس (American Express)، هوش تجاری در دنیای مالی نیز ابزار مفیدی به‌شمار می‌آید. امریکن اکسپرس یکی از بزرگترین شرکت‌های ارائه‌دهنده‌ی خدمات پرداخت و کارت‌های اعتباری است و از این فناوری درجهت توسعه‌ی خدمات جدید پرداخت و ارائه‌ی پیشنهادات ویژه به مشتریان خود استفاده می‌کند. این شرکت با به‌کارگیری ابزارهای هوش تجاری در تحقیقات بازار استرالیا، توانست 24 درصد از مشتریانی که قصد بستن حساب‌های خود را داشتند شناسایی کند. امریکن اکسپرس با استفاده از این اطلاعات توانست اقداماتی را در جهت حفظ مشتریان خود انجام دهد. این شرکت از هوش تجاری در زمینه‌ی شناسایی تخلفات و پیشگیری از کلاه‌برداری نیز استفاده می‌کند تا از اطلاعات کارت‌های اعتباری مشتریان خود محافظت نماید.

نتفلیکس (Netflix)، این شرکت سرگرمی آنلاین بیش از 200 میلیون نفر مشترک دارد و این تعداد کاربر موجب شده تا بهره‌گیری از هوش تجاری اهمیت زیادی پیدا کند. نتفلیکس از هوش تجاری در زمینه‌های مختلفی استفاده می‌کند. به‌عنوان مثال، هوش تجاری با تجزیه‌وتحلیل آمار بازدید و نظرات بینندگان برنامه‌های ساخته‌شده، به ایده‌پردازی درمورد برنامه‌های آینده‌ی این شرکت کمک می‌کند. علاوه‌بر این، نتفلیکس از هوش تجاری برای ترغیب کاربران به تماشای برنامه‌های تولیدی آن استفاده می‌کند. سیستم تبلیغ محتوای نتفلیکس به‌قدری در شناسایی مخاطبین احتمالی خوب عمل می‌کند که مسئول بیش از 80 درصد از محتوای بازدیدشده در این شبکه بوده است.

توییتر (Twitter)، این شبکه‌ی اجتماعی با ترکیب هوش تجاری و هوش مصنوعی، به مبارزه با محتوای نامناسب و خطرناک می‌پردازد. 95 درصد از اکانت‌های تعلیق‌شده‌ی متعلق به تروریست‌ها توسط الگوریتم‌ها تشخیص داده می‌شوند. ترکیب هوش مصنوعی با هوش تجاری، به بهبود تجربه‌ی کاربری توییتر نیز کمک زیادی کرده است. کارمندان این شرکت با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، بر فیدهای پخش زنده‌ی ویدئویی توییتر نظارت دارند و آن‌ها را براساس موضوع طبقه‌بندی می‌کنند. آن‌ها با استفاده از این داده‌ها، عملکرد جستجوی محتوا در توییتر را بهبود می‌دهند.

تفاوت اصلی میان هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار در هدف نهایی آن‌هاست. هوش تجاری بیشتر بر تحلیل توصیفی داده‌ها تمرکز دارد. به‌این‌وسیله، داده‌های سابق و فعلی را تجزیه‌وتحلیل و وضعیت کلی آن‌ها را به نمایش می‌گذارد. هوش تجاری به این پرسش پاسخ می‌دهد که چه رویدادهایی و به چه دلیل رخ می‌دهند؟ درمقابل، در تحلیل کسب‌وکار تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینانه اولویت دارد و با استفاده از داده‌کاوری، مدل‌سازی و یادگیری ماشینی، نتایج احتمالی اقدامات مختلف را پیش‌بینی می‌کند. به کمک تحلیل کسب‌وکار می‌توانید به این پرسش پاسخ دهید که «چرا» رویدادهای مختلف کسب‌وکار رخ می‌دهند؟ درنتیجه می‌توانید به‌کمک آن تصمیم‌گیری هوشمندانه‌ای داشته باشید و نتایج احتمالی آن را پیش‌بینی کنید. برای درک بهتر تفاوت میان BI و BA این سناریوی فرضی را درنظر بگیرید: فرض کنید شما در کارگاه خود محصولات زینتی تولید می‌کنید و آن‌ها را در وب‌ُسایت فروشگاهی خود به‌فروش می‌رسانید.

از گزارشی که این سیستم  به شما ارائه می‌دهد متوجه می‌شوید که در سه ماه اخیر کالاهایی با یک رنگ به‌خصوص محبوبیت بیشتری داشته اند. درنتیجه تولید آن دسته از محصولات را افزایش می‌دهید تا پاسخگوی تقاضای بازار باشد. اما با آنالیز تجاری به این سوال پاسخ می‌دهید که «چرا محبوبیت این نوع کالا افزایش پیدا کرده است؟» با داده‌کاوی در وب‌سایت خود متوجه می‌شوید بخش عمده‌ی کاربرانی که به وب‌سایت شما مراجعه کرده اند، تحت تأثیر یک بلاگر اینستاگرامی پرطرفدار با محصول شما آشنا شده‌اند. درنتیجه یک کانال مؤثر برای تبلیغات و بازاریابی به‌دست می‌آورید. همچنین با تجزیه‌وتحلیل سوابق فروش خود می‌توانید میزان افزایش تقاضای حاصله را پیش‌بینی و پیش از اقدام به تبلیغات جدید، حجم تولید خود را افزایش دهید.

آینده هوش تجاری در کسب و کارها

داستان هوش تجاری از قرن نوزدهم با جایگزینی تصمیم‌گیری داده‌محور به‌جای آزمون و خطا آغاز شد. سپس با ظهور فناوری اطلاعات و توسعه‌ی پایگاه‌های داده به قرن بیستم رسید. امروزه با استفاده از مدل‌های خودکفا (سلف سرویس)، فناوری هوش تجاری، اپلیکیشن‌ها و روندها روز به روز دسترس‌‌پذیرتر می‌شوند.مهمترین رهاوردهای نسل آینده‌ی هوش تجاری این است که دسترس‌پذیر، قابل شخصی سازی و تعاملی‌تر خواهد شد. آینده‌ی هوش تجاری با پویایی بیشتری همراه خواهد بود، پیش از آن که درخواست کنید اطلاعات لازم را در اختیار شما خواهد گذاشت. پروژه‌های سنگین فناوری اطلاعات و داشبوردهای قدیمی جای خود را به ابزارهای بصری جذاب و خودکار خواهند داد. هوش تجاری در آینده با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار هوشمندتر، بدون سوگیری، منصفانه، شفاف و قابل اتکا خواهد شد. نسل آینده‌ی هوش تجاری به تمامی کاربران سازمان کمک می‌کند تا از قدرت داده‌ها بهره ببرند و به‌طور هوشمند و اخلاقی تصمیم‌گیری کنند.

تحلیل افزوده

هوش تجاری خودکار حتی از هوش تجاری خودیاور هم بهتر است. به کمک تجزیه‌وتحلیل افزوده (Augmented Analytics) در آینده شاهد سطوح جدیدی از اتوماسیون خواهیم بود. امروزه فرآیندهای مرتبط با تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار، ادغام منابع مختلف داده و گزارشات تحلیلی عمدتاً توسط متخصصین علم داده انجام می‌شوند اما با تلفیق ماشین لرنینگ و پردازش زبانی طبیعی (NLP)، به‌طور اتوماتیک و آنی انجام خواهند شد.

پردازش زبانی طبیعی (Natural Language Processing)

کار کردن با نسل آینده‌ی هوش تجاری، حسی شبیه به گفتگو با یک دستیار مجازی خواهد داشت. به پیش‌بینی محققان موسسه‌ی Ventana Research، سیستم‌های گفتگومحور هوش تجاری (مانند بات‌های چت) تا سال 2022 در دسترس همگان خواهند بود. سیستم‌های NLP فرآیند خواندن و پردازش داده‌ها را به‌طور آنی انجام و نتایج را به کاربر ارائه خواهند کرد. سپس کاربر می‌تواند به‌سادگی به زبان انگلیسی با سیستم مکالمه کرده و نتایج را بررسی کند.

اجتماعی

روندهای آتی هوش تجاری جنبه‌ی اجتماعی پررنگ‌تری خواهند داشت. بسترهای هوش تجاری در آینده امکاناتی همانند شبکه‌های اجتماعی خواهند داشت. مواردی مشابه استوری‌ها، هشتگ‌ها، یادداشت‌ها، آگاه‌سازی (نوتیفیکیشن) و قابلیت به‌اشتراک‌گذاری بصری اطلاعات، از امکاناتی هستند که در اختیار کارکنان مختلف سازمان قرار خواهند گرفت.

شناخت داده‌ها

یکی از نتایج توسعه‌ی ابزارهای هوش تجاری، موتورهای قدرتمند شناختی است. مجموعه داده‌ها هر روز پیچیده‌تر و وسیع‌تر می‌شوند و تحلیل آن‌ها نیازمند موتورهای قدرتمندتر شناخت داده است. این ابزارها با کمک الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، می‌توانند ترابایت‌ها داده را در یک مدل چند مگابایتی فشرده و سپس مانند مغز انسان آن را تحلیل کنند. با وجود گسترش روزافزون حجم داده‌ها، ضرورت این امر بدیهی می‌نماید.

هوش مصنوعی قابل حسابرسی

رفته رفته هوش مصنوعی جای خود را در زندگی روزمره‌ی مردم باز خواهد کرد. در این صورت نمی‌توان به‌راحتی به نتایج مدلسازی‌های ماشین لرنینگ اعتماد کرد. درواقع نیاز داریم تا از فرایند تصمیم‌گیری آن‌ها آگاهی بیشتری داشته باشیم. هوش مصنوعی قابل حسابرسی (Auditable AI) به انسان‌ها کمک خواهد کرد تا فرآیند پردازش مدل‌های ماشین لرنینگ را بهتر درک کنند تا بتوانند دقت، جهت‌گیری و شفافیت پیش‌بینی‌های آن‌ها را طبقه‌بندی کنند.

امنیت

یکی از مهمترین جنبه‌های هوش تجاری پویا، امنیت اطلاعات است. ابزارهای پویای تشخیص خطر، به بخشی استاندارد در سیستم‌های هوش تجاری مبدل خواهند شد. نرم‌افزارهای هوشمند تشخیص خطر، با برآورد ریسک و تعیین شاخص‌های هشدار،‌ خطراتی که سازمان را تهدید می‌کند پیش‌بینی خواهند کرد.

تاثیرBusiness Intelligence بر مشاغل آینده

یک آنالیزگر هوش تجاری به ترکیبی از مهارت‌های ارتباطی، فناوری اطلاعات و حل مسئله نیاز دارد. آنالیست BI از داده‌های خام، اطلاعات و دانش کسب می‌کند و می‌تواند با استفاده از تجزیه‌وتحلیل آماری داده‌ها، تکنیک‌های بصری‌سازی و مدل‌سازی، روندهای آینده را تشخیص دهد. تشخیص روندهای آینده به سایر بخش‌های سازمان، مدیران و مدیران اجرایی کمک می‌کند تا بهتر بتوانند درمورد مسائل مربوط به کسب‌وکار تصمیم‌گیری کرده و فرایندهای درون سازمان را بهبود ببخشند.

این شغل به مهارت‌های IT مانند برنامه‌نویسی، آمار و مدلسازی داده‌ها در کنار مهارت‌هایی چون روابط عمومی، تفکر تحلیلی و حل مسئله نیاز دارد. برای استخدام در این شغل حداقل به مدرک کارشناسی در یکی از رشته‌های علوم کامپیوتر، مدیریت، ریاضیات، اقتصاد، آمار، بازرگانی، حسابداری و یا رشته‌های مرتبط نیاز دارید. البته اگر مدرک خود را در رشته‌ای نامرتبط کسب کرده باشید نیز ممکن است بتوانید با گذراندن دوره‌های مربوطه در برخی از شرکت‌ها در پست‌های رده‌پایین شروع به کار کنید. احتمالاً برای استخدام در جایگاه‌های ارشد به مدرک MBA احتیاج داشته باشید اما بسیاری از شرکت‌ها هم هستند که برای مشاغل مربوط به BI، به مدرک کارشناسی کفایت می‌کنند. شرح وظایف شغلی ممکن است در شرکت‌های مختلف متفاوت باشد، اما از وظایف اصلی آنالیست هوش تجاری می‌توان موارد زیر را برشمرد:

• جمع‌آوری، بازبینی و اعتبارسنجی داده‌های مشتریان
• نظارت بر عملکرد پایگاه داده
• ایجاد خط مشی‌ها و رویه‌هایی برای جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
• ساخت و یا یافتن برنامه‌هایی جدید برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• همکاری با بخش IT درجهت استقرار و به‌روزرسانی سخت‌افزارها و نرم‌افزارها برای استفاده‌ی بهتر از کلان‌داده‌ها
• پایش نتایج و آمار تحلیل‌ها
• پیاده‌سازی روش‌های جدید تجزیه‌وتحلیل داده
• بازبینی فایل‌های مشتریان برای کسب اطمینان از عملکرد مثبت جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
• پرونده‌سازی داده‌ها برای تشخیص موارد غیرعادی

برای موفقیت در این شغل به ترکیبی از مهارت‌های فنی، مهارت‌های نرم و مهارت‌های تحلیلی نیاز دارید. در این شغل باید به‌وسیله‌ی ابزارها و نرم‌افزارهای پیچیده به داده‌کاوری بپردازید و داده‌ها را با هدف یافتن روندها تجزیه‌وتحلیل کنید. پس از تشخیص روندها باید بتوانید یافته‌های خود را با بخش‌های دیگر سازمان درمیان بگذارید. همچنین پیشنهاد راه‌حل‌های جدید برای مشکلات کشف‌شده جزئی از وظایف شما خواهد بود. مهم‌ترین مهارت‌های موردنیاز برای یک آنالیست BI عبارت‌اند از:

• پایگاه داده‌ها
• مدل‌سازی داده‌ها
• داده‌کاوی
• هوش تجاری
• تسلط بر Tableau و بصری‌سازی داده‌ها
• تسلط بر Hadoop، SQL، Python و C#
• تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
• تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار
• مدیریت پایگاه داده و گزارش‌دهی
• مدیریت کسب‌وکار
• تسلط بر نرم‌افزارهای آفیس
• تفکر انتقادی و توانایی حل مسئله
• روابط عمومی

معرفی کتاب‌های مرجع هوش تجاری

نام کتاب: Successful Business Intelligence: Unlock the Value of BI & Big Data

کتاب «هوش تجاری موفق» نوشته‌ی Cindi Howson، یک تحلیل‌گر هوش تجاری است. او در این کتاب نحوه‌ی پیاده‌سازی هوش تجاری در کسب‌وکارها را شرح می‌دهد. به جای آن که به مباحث نظری هوش تجاری بپردازد، بهترین استراتژی‌های به‌کارگرفته‌شده توسط شرکت‌های موفق را معرفی می‌کند. نویسنده تمام جنبه‌های پیاده‌سازی هوش تجاری (از طراحی استراتژی BI گرفته تا اهداف تجاری و انتخاب روش‌های مناسب) را پوشش داده است. مثال‌های واقعی و راهنمایی‌های عملی این کتاب می‌تواند از ابتدای راه به شما کمک کند.

نام کتاب: Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results

«کلان‌داده‌ها در عمل: چگونه 45 شرکت موفق با استفاده از تحلیل کلان‌داده به نتایج خارق‌العاده‌ای رسیدند» عنوان کتابی از Bernard Marr است که به موضوع کلان‌داده می‌پردازد و کاربرد عملی استفاده از تجزیه‌وتحلیل آماری کلان‌داده‌ها توسط شرکت‌های مشهور را به نمایش می‌گذارد. او در این کتاب توضیح می‌دهد که شرکت‌های مختلف برای اجرای موفق این روش‌ها از چه داده‌هایی استفاده می‌کنند، چه اهدافی دارند، از چه رویه‌هایی استفاده می‌کنند و چه چالش‌هایی را پشت سر می‌گذارند. داده‌کاوی درحال دگرگون کردن صنایع مختلف است و شناخت تجربیات این شرکت‌ها می‌تواند در اجرای موفق آن در زمینه‌ی هوش تجاری سودمند باشد.

نام کتاب: Business Intelligence For Dummies

اگر تجربه‌ای در این زمینه ندارید، کتاب «هوش تجاری» نوشته‌ی Swain Scheps از انتشارات مشهور For Dummies نقطه‌ی خوبی برای شروع خواهد بود. در این کتاب با مفاهیم کلی و اصطلاحات رایج درزمینه‌ی هوش تجاری آشنا خواهید شد. سپس با شناسایی نیازمندی‌های کسب‌وکار خود، یک استراتژی طراحی کرده و هوش تجاری را پیاده‌سازی می‌کنید. با مطالعه‌ی این کتاب علاوه‌بر آشنایی با فرایندهای فنی پیاده‌سازی BI، با انواع ابزارها و مهارت‌های موردنیاز برای تحلیل ترندها نیز آشنا خواهید شد.

پرسش‌های متداول در زمینه‌‌ هوش تجاری

[sc_fs_multi_faq headline-0=”h3″ question-0=”Power BI چیست؟” answer-0=”پاور بی‌آی یک نرم‌افزار تجزیه‌وتحلیل سازمان، محصولی از شرکت بزرگ مایکروسافت است. به‌گفته‌‌ مایکروسافت، این نرم‌افزار کاربران و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا در یک بستر قابل انعطاف، به داده‌ها دسترسی داشته باشند، آنها را مدل‌سازی کنند و در قالب بصری ارائه دهند.” image-0=”” headline-1=”h3″ question-1=”هوش تجاری خودیاور (Self Service) چیست؟” answer-1=”هوش تجاری خودیاور، روشی برای تجزیه‌وتحلیل آماری است که برای افراد غیرمتخصص قابلیت دسترسی و بررسی داده‌ها را فراهم می‌سازد. به‌عبارتی دیگر، کمک می‌کند نه‌تنها کارکنان دپارتمان فناوری اطلاعات،‌ بلکه تمام کارکنان سازمان به داده‌ها دسترسی داشته باشند.” image-1=”” headline-2=”h3″ question-2=”معایب هوش تجاری خودیاور چیست؟” answer-2=”این روش نقاط ضعفی نیز به‌همراه دارد. به‌طور مثال، ایجاد حس امنیت کاذب برای کاربران نهایی، هزینه‌های بالای صدور مجوز، پایین‌بودن سطح جزئیات داده‌ها و گاه دسترسی بیش‌ازحد” image-2=”” headline-3=”h3″ question-3=”آیا شرکت IBM نیز محصولی برای BI ارائه کرده است؟” answer-3=”یکی از محصولات هوش تجاری شرکت آی‌بی‌ام، ابزار Congos Analytics است که این شرکت آن را به‌عنوان یک ابزار جامع و قدرتمند برای پیاده‌سازی هوش تجاری معرفی کرده است.” image-3=”” headline-4=”h3″ question-4=”آنالیز تجاریBA چیست و چه تفاوتی با هوش تجاری دارد؟” answer-4=”به عمل استفاده از داده‌های یک شرکت با هدف پیش‌بینی روندها و نتایج اقدامات مختلف، آنالیز تجاری و یا تحلیل کسب‌وکار گفته می‌شود. آنالیز تجاری شامل داده‌کاوری، تجزیه‌وتحلیل آماری و مدلسازی پیش‌بینانه می‌شود و به بهبود فرایند تصمیم‌گیری کمک می‌کند.” image-4=”” count=”5″ html=”true” css_class=””]

منبع :

What is a business intelligence analyst? A role for driving business value with data