هوش تجاری (BI)، روش های نوین در مواجهه با داده های حجیم

هوش تجاری (Business intelligence)، اصطلاحی است که در کسب و کار سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد و امکان دسترسی سریعتر به داده های سازمان و تحلیل آن ها را بر اساس نیاز کاربران ارشد سازمان ممکن می­سازد. تعداد زیادی از برنامه ها و نرم‌افزارها برای پردازش و تحلیل اطلاعات خام یک سازمان بکار گرفته می­شود که خود معظلی در امر تحلیل اطلاعات و استخراج دانش از آن می با­شد.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری شامل انواع فناوری­ها برای جمع آوری، تحلیل و دسترسی به اطلاعات به منظور بهره برداری کاربران سازمان در اتخاذ تصمیمات بهتر و راهبردی است. هوش تجاری مجموعه به هم پیوسته‌­ای از فعالیت‌های مرتبط، مانند داده کاوی، پردازش تحلیلی آنلاین، تحقیق و گزارش است.

هوش تجاری با استفاده از ابزارهای فناوری اطلاعات، امکان شفاف سازی عملکرد سازمان، پشتیبانی از تصمیمات راهبردی سازمان، بهبود تصمیم‌گیری‌ها، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و کشف فرصت‌های تجاری جدید را در سطوح عالی فراهم می­نماید. به عبارتی کسب دانش عمیق نسبت به همه­ عوامل درگیر در پیرامون یک سازمان مانند؛ مشتریان، جامعه هدف و مخاطبین، رقبای تجاری، فضای رقابت اقتصادی، عملیات و فرآیندهای سازمانی (مالی، فروش، تولید، منابع انسانی) می­تواند تاثیر زیادی بر کیفیت تصمیمات مدیریتی اتخاذ شده در سازمان بگذارد.

یک صورت مئله مهم در هوش تجاری

بسیاری از سازمان­ها، شرکت­ها حتی شرکت­های متوسط معمولا روزانه حجم انبوهی از داده را تولید می­کنند و یا با آن سر و کار دارند که در پایگاه های داده ثبت می­شود و عملیات روزانه کارکرد سیستم ها به طور مستمر در پایگاه های داده ثبت می­شود و شاید مدیریت آن ساده به نظر برسد، ولی این نکته قابل تأمل است که ترکیب و استخراج دانش از دو پایگاه داده متفاوت (مانند سیستم پرداخت دستمزد کارکنان و سیستم دریافت سفارش از مشتری) به خودی خود پیچیدگی و دشواری بسیار زیادی را به همراه دارد.

خروجی هوشتجاری جیست؟

هوش تجاری مبحثی فراتر از جمع‌آوری گزارشات و بکارگیری مجموعه‌ای از ابزارها برای تصمیم­های هوشمندانه‌ است. مدیران فناوری اطلاعات شرکت‌ها از هوش تجاری برای شناسایی عملیات تجاری ناقصی که می‌تواند با بهبود آن منجر به سودآوری شود را شناسایی کنند. سازمان­های هوشمندی که در عرصه  تولید، فروش، پرداخت دستمزد و … فعالیت می­کنند و اطلاعات سازمان خود را در بانکهای اطلاعاتی ذخیره می نمایند، با استفاده از تکنیک­های هوش­تجاری می­توانند بدانند که آیا وضعیت کلی سازمان­شان خوب است؟ به سمت خوبی حرکت می­کند؟ کدام قسمت کار بهتر عمل می­کند؟ و یا کدام بخش با مشکل مواجه است؟

هوش کسب و کار از این مزیت فوق العاده برخوردار است که در سیستم­ها و روش­های تولید سازمان دخالت نمی­کند بلکه کمک می­کند تا نواقص و نقاط قوت کار سریعتر و بدون صرف هزینه مشخص شود و همچنین مخاطره استفاده از آن اندک است. این مطلب حائز اهمیت است که بسیاری از راهکارهای فعلی BI در واقع همان روش­های هوشمندانه، آزمایش شده و استواری است که عمر آنها گاهی به چند دهه می رسد و اکنون در قالب جدیدی به نام هوش تجاری عرضه می­شوند.

 

هوش تجاری
داشبورد هوش تجاری

 

نقش هوش تجاری در کسب و کار های کوچک و بزرگ

شاید این تصور وجود داشته باشد که برای بکارگیری هوش تجاری، باید سازمان درحدی بزرگ باشد که داده های تولید شده توسط آن قابل تحلیل باشد، مانند بانک­ها، بیمه ها، کمپانی­های بزرگ و … و یا اگر سازمان کوچک باشد بایستی حجم تراکنش­های بالایی داشته باشد و یا پیچیدگی اطلاعات درون آن آنقدر زیاد باشد که نیازمند هوش تجاری گردد البته این نکته کاملا درست است ولی به این معنا نیست که کسب و کارهای کوچک نمی­توانند از BI در تحلیل داده های خود استفاده نمایند؛ بلکه شرکت­ها و بیزینس­های کوچک نیز می­توانند با صرف هزینه ای اندک و با شیوه­ای آسانتر، سیستم­های هوش تجاری را در بخش های مختلف سازمان خود پیاده و اجرا نمایند و از مزایای متعدد آن بهره مند شوند.

نقش Data Warehouse و Data mining در هوش تجاری

گستردگی فعالیت­های سازمان­های بزرگ، تشکیل واحد هوش­تجاری را از طریق ایجاد انبارداده (Data Warehouse) و بکارگیری دانش داده­ کاوی (Data mining) امکان­پذیر می­سازد. زمانی که داده در شکل­های مختلف نظیر پایگاه داده، انبار داده، داده کاوی و… در دسترس مدیران قرارمی­گیرد، میتوانند آن ها را تحلیل و بر اساس آن فعالیت های سازمانی خود را شکل دهند.

برای بهره برداری از نرم­ افزارهای هوش تجاری یا BI ، کاربران میتوانند با پرس و جو های مورد نظر نیاز تحلیلی خود را از سیستم درخواست کنند. نتایج پرس و جوها، درخواست­ها، گزارشات و تحلیل­ها می­تواند به شکل گزارش، پیش­بینی، هشدار و یا نمودار ارائه شود. ابزارهای هوش تجاری را می­توان به دو گروه اصلی

1- سیستم­های تصمیم­یار و تحلیل هوشمند

2- سیستم­های کشف اطلاعات و دانش تقسیم کرد.

بهترین زمان برای استفاده از هوش کسب و کار

تجربه­ شرکت­ها و کسب و­کارهای استفاده کننده از BI، این نکته را توصیه می­کند که بهترین زمان برای شروع استفاده از فرآیند هوش تجاری با توجه به پیشرفت سریع کسب و کارها و اهمیت رصد فضای تجاری، ابتدای شروع بیزینس می­باشد. اهداف استفاده از BI در سازمان را می­توان در موارد زیر خلاصه کرد. برای اینکه بدانید چرا کسب و کارها باید از هوش تجاری استفاده کنند و اینکه چگونه BI باعث سودآوری سازمان می­شود، توجه به موارد زیر قابل توجه است:

  • تجزیه و تحلیل واقعی زمان برای سریع تر رسیدن به هدف را مقدور می سازد.
  • زمان بازگشت سرمایه اولیه را سرعت می­بخشد
  • فرآیند تصمیم گیری را بهبود می­دهد
  • دسترسی به اطلاعات توسط مدیران ارشد را تسریع می­کند
  • به شناسایی موانع موجود در پیشرفت بیزینس سازمان کمک می­کند
  • ریسک های شما را کاهش می­دهد
  • به فهمیدن و درک صحیح کسب و کارتان کمک می کند
  • توانایی مشاهده اطلاعات از منابع مختلف با استفاده از یک داشبورد عملیاتی را مقدور می­سازد
  • توانایی مشاهده خلاصه ای از داده های پراکنده در بخش های مختلف سازمان را ایجاد می­نماید
  • توانایی مشاهده اطلاعات بر محور زمان و تصمیم­سازی بر اساس دستاوردهای گذشته سازمان را بوجود می­آورد.

یک سیستم هوش تجاری (BI) شامل مراحل زیر است:

ده ترندهای برتر در هوش تجاری در سال 2021

  1. Artificial Intelligence
  2. Data Security
  3. Data Discovery/Visualization
  4. SaaS BI
  5. Predictive And Prescriptive Analytics Tools
  6. Real-time Data And Analytics
  7. Collaborative Business Intelligence
  8. Mobile BI
  9. Data Automation
  10. Embedded Analytics
ترندهای برتر در هوش تجاری
ترندهای برتر در هوش تجاری در سال 2021

 

برای دیدن فلیم های سینماییِ مهیج و جذاب”در حوزه فناوری اطلاعات، اوسینت و هوش مصنوعی“، بر روی اینجا کلیک کنید.

آدرس کانال تلگرام سایت بیگ دیتا:

t.me/bigdata_channel

آدرس کانال سروش ما:
https://sapp.ir/bigdata_channel

جهت دیدن سرفصل های دوره های آموزشی بر روی اینجا کلیک کنید.

جهت ثبت نام در دوره های آموزشی بر روی اینجا کلیک کنید.

بازدیدها: 2609

همچنین ببینید

دریاچه داده

ایجاد انبارداده(DWH)، دریاچه داده(Data Lake)، بازار داده(Data Mart) و مکعب داده(Data Cube)

داده ها با توجه به حجم و کاربرد آنها در منطق هاي مختلف ذخيره سازي …

دیدگاهتان را بنویسید

Big Data

مطالب مفید را در گروه و کانال تلگرام ما دنبال کنید

ورود به تلگرام
بعدا x