هوش تجاری یا هوش سازمانی چیست ؟ ( Business Intelligence )
هوش تجاری یا بطور مختصر (BI) نرم‌افزاری است که داده‌های سازمان یا کسب و کار را جذب می‌کند و آنها را در نماهای کاربرپسند مانند گزارش‌ها، داشبورد، نمودارها و نمودارها ارائه می‌کند.
مفهوم هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری تجزیه و تحلیل های داده ها ، داده کاوی ، تجسم داده ها، ابزارها و زیرساخت های داده و بهترین شیوه ها را ترکیب می کند تا به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات بهتری را مبتنی بر داده های بیشتری اتخاذ کنند.
BI ( Business Intelligence )یک اصطلاح گسترده است که شامل داده کاوی، تجزیه و تحلیل فرآیند، معیار عملکرد و تجزیه و تحلیل توصیفی می شود.
مزایای هوش تجاری چیست؟
BI به شرکت ها اجازه می دهد تا به بینش های ارزشمندی از داده های قبلی و کنونی دست یابند. ابزارها و فناوری‌های BI توسط فرآیند داده‌کاوی ( Data Mining ) به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مجموعه‌های داده‌ای بزرگ را از منابع مختلف به دست آورند. بنابراین، سیستم های هوش تجاری به عنوان منبعی موثق و ارزشمندی برای مدیران شرکت ها عمل خواهند کرد
اقلام کلیدی هوش تجاری/ سازمانی
BI زیرساخت فنی را نشان می دهد که داده های شرکت را جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل می کند.
BI گزارش ها و اطلاعاتی را تولید می کند که به مدیران کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.
شرکت‌های ارائه دهنده راهکار‌های BI امکاناتی را برای شرکت‌هایی تولید می‌کنند که می‌خواهند از داده‌های خود بهتر استفاده کنند.
ابزارها و نرم افزارهای BI در انواع مختلفی از جمله صفحات گسترده، نرم افزار گزارش/ پرس و جو ، نرم افزار تجسم داده ( Data Visualization ) ، ابزارهای داده کاوی و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) وجود دارند.
BI رویکردی برای تجزیه و تحلیل است که به افراد بدون پیشینه فنی اجازه می دهد به داده ها دسترسی داشته باشند و آنها را کاوش کنند.
شش عنصر در هوش تجاری چیست؟
معماری هوش تجاری به شش عنصر حیاتی مدیریت داده، ابزارها و فرآیندهای تبدیل، مخازن داده، ابزارهای کاربردی برای تجزیه و تحلیل، ابزارهای ارائه و فرآیندهای عملیاتی تقسیم می‌شود.
اصطلاح هوش تجاری گاهی مترادف هوش رقابتی است (زیرا هر دو از تصمیم‌گیری پشتیبانی می‌کنند)
به طور خلاصه، اصول هوش تجاری شامل تصمیم گیری مبتنی بر داده، بهبود مستمر، کیفیت داده، حاکمیت داده، یکپارچه سازی داده ها، امنیت داده ها، تجسم داده ها، همکاری، مقیاس پذیری و انعطاف پذیری است.
انواع ابزار و نرم افزار BI
ابزارها و نرم افزارهای BI در انواع مختلفی وجود دارند. بیایید نگاهی گذرا به انواع رایج راه حل های BI بیندازیم.
صفحات گسترده: صفحات گسترده مانند Microsoft Excel و Google Docs برخی از پرکاربردترین ابزارهای BI هستند.
نرم افزار گزارش گیری: نرم افزار گزارش دهی برای گزارش، سازماندهی، فیلتر کردن و نمایش داده ها استفاده می شود.
نرم‌افزار تجسم داده‌ها: نرم‌افزار تجسم داده‌ها مجموعه داده‌ها را به نمایش‌های گرافیکی خوانا و جذاب تبدیل می‌کند تا به سرعت بینش‌هایی به دست آورد.
ابزارهای داده کاوی: ابزارهای داده کاوی مقادیر زیادی داده را برای الگوها با استفاده از چیزهایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و آمار استخراج می کنند.
پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP): ابزارهای OLAP به کاربران این امکان را می دهند که مجموعه داده ها را از زوایای مختلف بر اساس دیدگاه های مختلف تجاری تجزیه و تحلیل کنند.
کاربرد هوش تجاری/ سازمانی
دلایل زیادی وجود دارد که چرا شرکت ها BI را اتخاذ می کنند. بسیاری از آن برای پشتیبانی از عملکردهای متنوعی مانند استخدام، انطباق، تولید و بازاریابی استفاده می کنند. BI یک ارزش تجاری اصلی است. پیدا کردن یک حوزه تجاری که از اطلاعات بهتری برای کار با آن بهره مند نباشد، دشوار است.
برخی از مزایای بسیاری که شرکت‌ها می‌توانند پس از پذیرش BI در مدل‌های کسب‌وکار خود تجربه کنند شامل گزارش‌دهی و تحلیل سریع‌تر، دقیق‌تر، بهبود کیفیت داده‌ها، رضایت بهتر کارکنان، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد، و توانایی تصمیم‌گیری بهتر در کسب‌وکار است.
معروف ترین ابزارهای هوش تجاری
Microsoft Power BI نرم افزار هوش بازار است که گزارش و تحلیل آنی را با استفاده از داده های عملکرد و روندهای بازار امکان پذیر می کند. ...
Oracle Analytics Cloud. ...
میکرواستراتژی ...
TIBCO Spotfire. ...
Qlik Sense.
چگونه هوش تجاری را شروع کنیم؟
چند مرحله ساده وجود دارد که می توانید برای شروع کار مهم BI و بهبود شرکت خود در این فرآیند انجام دهید:
اهداف خود را مشخص کنید ...
KPI ها را شناسایی کنید. ...( KPIها اهداف کلیدی هستند که باید آنها را دنبال کنید تا بیشترین تأثیر را بر نتایج استراتژیک کسب و کار خود داشته باشید. مثال: «مشتریان جدید هدفمند در ماه» )
شخصی را انتخاب کنید که مسئول اجرای آن باشد. ...
شروع به جمع آوری داده ها و ذخیره آن کنید. ...
زمانی را برای بررسی عمیق داده ها در نظر بگیرید.
