هوش تجاری مجموعهای از فرایندها، معماریها و فناوریهایی است که دادهی خام را به اطلاعات معنیدار تبدیل میکند. این اطلاعات نکات سودمندی برای موفقیت کسبوکارها در اختیار مدیران مالی قرار میدهد. هوش تجاری مجموعهای از نرمافزارها و خدماتی است که دادهها را به دانش و استعداد کاربردی تبدیل میکند. هوش تجاری تاثیر مستقمی بر تصمیمات مالی، تاکتیکی و استراتژی شرکتها دارد. بدین ترتیب فرایند تصمیمگیری با تکیه بر حقایق و دادههای تاریخی صورت میگیرد نه بر اساس حدس و گمان و حس ششم. ابزارهای هوش تجاری دادهها را تحلیل میکنند. سپس با تحلیل این دادهها اطلاعاتی مانند گزارش، خلاصه کار، نقشه، نمودار و جدول تهیه میشود. این اطلاعات به دست آمده به کاربران بینش عمیقی از ذات کسبوکار آنها ارائه میدهد. همچنین کلمهی هوش تجاری به ابزارهایی گفته میشود که بر اساس دادههای موجود، تحلیل و بینش سریع و خوش فهمی را از شرایط فعلی ارگانها نشان میدهد. در این مقاله از فنولوژی به این سوال میپردازیم که هوش تجاری چیست؟
نمونههایی از هوش تجاری
ارائهی گزارش محور مرکزی هوش تجاری است و داشبورد نیز شاید قدیمیترین ابزار آن است. داشبوردها نرمافزارهایی هستند که به صورت خودکار دادههای موجود را جمعآوری کرده و به جدولها و نمودارهایی تبدیل میکنند که یک دید کلی در لحظهی اول به شرکت میدهد.
هوش تجاری به کسبوکارها دقیقا نمیگوید اگر فلان اقدام را انجام دهید چه نتایجی به همراه دارد. ولی این باعث نمیشود که هوش تجاری را محدود به تهیهی گزارش ببینید. بلکه هوش تجاری مسیری را در اختیار مدیران قرار میدهد که با آزمایش دادهها ترندهای مهم را شناسایی کنند و از آنها بینش مالی بیرون بکشند. و در نهایت با سادهسازی، ادغام و دستهبندی این بینشها تصمیمات مهم شرکت اتخاذ میشود.
کریس هاگونز، مدیر عملیات شرکت مشاورهای WCI (شرکتی با محوریت هوش تجاری) میگوید: اگر شرکتی بخواهد زنجیرهی تامینش را مدیریت کند نیاز به امکانات هوش تجاری دارد. این امکانات مشخص میکنند که در چه مکانهایی تاخیر مشاهده شده است و چه تغییراتی در فرایند حمل اجناس به وجود آمده است. همچنین میتوان فهمید چه محصولاتی بیشتر اوقات با تاخیر میرسند و یا چه نوع حمل و نقلی بیشتر پتانسیل تاخیر در ارسال دارد.
تفاوت هوش رقابتی (competitive intelligence)، تحلیل تجاری (business analytics) و هوش تجاری چیست؟
همانطور که قبلا توضیح داده شد هوش تجاری با جمعآوری دادههای درون شرکت به تحلیل شرایط کسبوکار میپردازد. هوش رقابتی به معنی تحلیل اتفاقات و جمعآوری دادههای مربوط به محیط خارجی و رقیبان شرکت است. مانند سهم هریک از شرکتها در بازار و فرایندهای بازاریابی متنوع دیگر. از طرفی تحلیل تجاری (business analytics) به نوعی قلب هوش تجاری است. در تحلیل تجاری به طور مشخص بر فرایند تصمیم گیری توجه میشود.
اهمیت هوش تجاری چیست؟
در نهایت کار نقش هوش تجاری استفاده از دادههای کارخانهها برای افزایش سودآوری و بهبود همهی بخشهای شرکت است. شرکتهایی که از هوش تجاری استفاده میکنند میتوانند دادههایی که به دست میآورند را به تحلیلهای مفیدی از فرایند کسبوکار خود ترجمه کنند. این تحلیلها به تهیهی استراتژی، بهبود تولید، افزایش درآمد و شتابدهی رشد شرکتها میانجامند.
در ادامه به مواردی از اهمیت هوش تجاری میپردازیم:
- اندازهگیری: ساخت KPI (شاخص کلیدی عملکرد) بر اساس دادههای تاریخی
- استانداردسازی: شناسایی و تعیین معیار برای فرایندهای مختلف
- شناسایی ترندهای بازار و همچنین شناسایی مشکلات کسبوکار که باید برطرف شوند.
- کمک به تصویرسازی دادهها که باعث افزایش کیفیت داده و به همراه آن افزایش کیفیت تصمیمگیری میشود.
- سیستمهای هوش تجاری نه تنها شرکتهای بزرگ بلکه شرکتهای کوچک و متوسط را خدمترسانی میکند.
- شتابدهی و بهبود تصمیمگیری
- افزایش کارایی عملیاتهای شرکت
- به دست آوردن مزیت رقابتی نسبت به سایر شرکتها
- دستیابی به منابع درآمدی جدید
- بهینهکردن فرایندهای داخلی شرکت
هوش تجاری و هوش مصنوعی
در ابتدا ابزارهای هوش تجاری بیشتر در اختیار تحلیلگران داده و سایر متخصصان IT قرار داشت. آنها این دادهها را تحلیل کرده و در اختیار کاربران قرار میدادند. با گذر زمان مدیران کسبوکارها شروع به استفاده از پلتفرمهای هوش تجاری کردند. این تحول مدیون توسعهی نرمافزارهایی کاربردی و با رابط کاربری بالا در زمینهی هوش تجاری بود. پیشبینی میشود در آینده بیشتر شاهد ابزارهای هوش تجاری مبنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باشیم. با ظهور تکنولوژیهایی از این قبیل هوش تجاری بسیار بیشتر از گذشته تاثیرگذار، قابل اعتماد و فراگیر خواهد شد. به کمک هوش مصنوعی بدون نیاز به افراد متخصص در کمترین زمان ممکن از اطلاعات سودمند کسبوکار خود بهرهبرداری کنید. همچنین کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری و کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در مباحث مالی به تازگی بسیار مورد توجه قرار گرفته است.
نحوه پیاده سازی سیستم هوش تجاری چیست؟
مرحله اول: دادههای خام از پایگاههای دادهی کارخانهها استخراج میشود. این دادهها میتوانند در سیتمهای ناهمگون چندگانهای پخش شده باشند.
مرحله دوم: داده پاکسازی شده و به مخازن داده انتقال مییابد. در آنجا جداول داده به هم مرتبط شده و دستهبندی میشوند.
مرحله سوم: کاربران میتوانند درخواست پرسشنامه، گزارشهای تکمنظوره و چند منظوره و هرنوع ابزار تحلیل دیگر را داشته باشند.
چهار نوع از کاربران هوش تجاری
۱- تحلیلگر دادهی حرفهای: تحلیلگر داده یک متخصص علوم آمار است که همواره در اعماق دادهها سیر میکند. هوش تجاری به این متخصصان کمک میکند تا تحلیلهای دست اول برای طراحی استراتژیهای حرفهای را به دست آورند.
۲- کاربران فناوری اطلاعات IT: متخصصان دنیای فناوری اطلاعات نیز نقش مهمی را در ایجاد و نگهداری زیرساختهای هوش تجاری ایفا میکنند.
۳- مدیران شرکتها: مدیرعامل و مدیر مالی شرکتها میتوانند با استفاده از هوش تجاری کارایی کسبوکار خود را بهبود ببخشند.
۴- کاربران کسبوکارها: کاربران هوش تجاری در کسبوکارها در سرتاسر شرکت وجود داشته و به دو دسته تقسیم میشوند:
- کاربر معمولی هوش تجاری
- کاربر حرفهای
تفاوت این دو کاربر به مهارت آنها در کار با دادههای پیچیده مربوط است. کاربران معمولی با داشبوردها و دادههای از پیش تعیین شده کار میکنند. درحالی که کاربران حرفهای قابلیت این را دارند که با مجموعههای پیچیدهتری از داده کار کنند.
مزایای هوش تجاری چیست؟
۱- افزایش بهرهوری: در یک برنامهی هوش تجاری شرکتها با یک کلیک میتوانند گزارش تهیه کنند و زمان و منابع زیادی را ذخیره میکند. همچنین کارمندان نیز بهرهوری بیشتری در انجام وظایف خود خواهند داشت.
۲- افزایش توجه: هوش تجاری کمک میکند تا کسبوکارها بتوانند حوزههایی که به آنها کمتر توجه شده را کشف کنند.
۳ وضع مسئولیت: سیستم هوش تجاری در شرکتها مسئولیت تحلیلها را به عهده میگیرد. مثل اینکه در هر کسبوکار مدیرانی هستند که باید در مقابل عملکرد شرکت در راستای رسیدن به اهدافش پاسخگو باشند.
۴ ارائهی دید کلی به کسبوکار: سیستم هوش تجاری به ارگانها کمک میکند تا با استفاده از داشبوردها و تابلوهای امتیازدهی متفاوت یک دید کلی و شفاف نسبت به کسبوکار خود پیدا کنند.
۵ سادهسازی فرایندهای شرکت: هوش تجاری همهی پیجیدگیهای عملیاتهای گوناگون شرکت را از میان بر میدارد. همچنین با استفاده از الگوریتمهای پیشبینی کننده، مدلسازی کامپیوتری و سایر روشها به خودکارسازی تحلیل کمک میکند.
نرم افزار هوش تجاری چیست؟
ابزارها و نرمافزارهای زیادی زیر چتر هوش تجاری در حال فعالیت هستند. در ادامه به مهمترین و پرکاربردترین این ابزارها اشاره میکنیم:
- داشبوردها
- تصویرسازی
- گزارشهای مالی
- دادهکاوی
- تحلیل تک منظوره (Ad hoc analytics)
- سیستمهای ETL: ابزارهایی که دادهها را میان منابع دادهی مختلف جابهجا میکنند.
- سیستمهای OLAP: فرایندهای تحلیل آنلاین
- هوش تجاری بیدرنگ (Real time BI)
- هوش تجاری عملیاتی (Operational BI)
- هوش تجاری منبع باز ((Open source BI (OSBI)
- هوش مکانی ((Location intelligence (LI)
- هوش تجاری به عنوان نرم افزار (Software-as-a-service BI)
از بین این ابزارها، داشبوردها و تصویرسازی محبوبیت بیشتری میان کاربران دارند. زیرا این ابزارها خلاصههایی سریع و قابل فهم ارائه میکنند که هدف اصلی هوش تجاری نیز همین است.
نرمافزار هوش تجاری چیست؟
نرمافزارهایی مخلتفی در زمینهی هوش تجاری در اختیار کسبوکارها وجود دارد که بتوانند دادههای خود را مدیریت کنند. در ادامه با چند تا از بهترین این نرمافزارها آشنا میشویم:
- نرمافزار Tableau: این نرمافزار یک پلتفرم خودران تحلیلی در زمینهی هوش تجاری است. این پلتفرم به تصویرسازی داده کمک میکند و با منابع دادهی گوناگون مانند مخزن دادهی مایکروسافت آژور و اکسل به خوبی کار میکند.
- نرمافزار Splunk: این نرمافزار یک پلتفرم تحلیلی مشاورهای است که تحلیل داده و استفاده از هوش تجاری را برای شرکتها ممکن میکند.
- نرمافزار تحت وب Google Data Studio: ابزار تحلیلی معروف شرکت گوگل
- نرمفزار Dundas BI: این نرمافزار با استفاده از هوش تجاری تعبیه شده (Embedded BI) و گزارشهای آنلاین به کسبوکارها کمک میکند.
- نرمافزار Sisense: این نرمافزار علاوه بر قابلیتهای سایر رقبا از پردازش زبان طبیعی نیز برای تحلیل دادههای کاربران استفاده میکند.
- نرمافزار Microsoft Power BI: نرمافزار معروف ماکروسافت برای هوش تجاری و تصویرسازی دادهها.
- نرمافزار Alteryx
- نرمافزار Qlik
معایب سیستم هوش تجاری چیست؟
۱- هزینه: هوش تجاری میتواند برای شرکتهای کوچک و متوسط هزینهساز باشد. استفاده از این سیستم میتواند برای تراکنشهای معمولی یک کسبوکار، گرانقیمت به نظر برسد.
۲- پیچیدگی: دیگر ترمز این سیستم پیچیدگی در اعمال و پیادهسازی مخازن داده است. گاهی این پیچیدگی به حدی است که فرایندهای کسبوکار را پیچیده و فاقد انعطاف پذیری لازم میکند.
۳- محدودیت در استفاده: مانند همهی فناوریهای نو ظهور سیستمهای هوش تجاری ابتدا توسط کارخانههای پولدار خریداری و استفاده شد؛ بنابراین این فناوری هنوز در میان بسیاری از شرکتهای کوچک و متوسط، مرسوم و مقرون به صرفه نیست.
۴ پیادهسازی زمانبر: برای پیادهسازی کامل مخازندادهی هوش تجاری، به حدود یکسال و نیم زمان نیاز است. به همین دلیل چنین فرایندی بسیار زمان بر به حساب میآید.
۱۰ ترند هوش تجاری در سال ۲۰۲۰
- گسترش فراگیر هوش مصنوعی: در عصر جدید ارگانها بیشتر به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اعتماد میکنند. در مباحث مالی این اعتماد نیاز به بهرهوری بالای هوش مصنوعی و تضمین عملکرد آن دارد.
- زبان طبیعی دادههای شما را تبدیل به اطلاعات انسانی میکند: پیشرفتهای پردازش زبان طبیعی (NLP) به ما این امکان را میدهد که مکالمات انسانها را در دنیای کامپیوتر رمزگشایی کنیم.
- تحلیل عملگرا دادهها را در متن درست خود قرار میدهد: پلتفرمهای هوش تجاری به گونهای ارتقا یافتهاند که میتوانند دادهها را دقیقا همان جایی قرار دهند که مردم در حال فعالیت هستند.
- هوش تجاری اشتراکی (Collaborative BI): تلاشهایی که در موسسات عمومی و خصوصی شکل میگیرد امروزه اهمیت داده را پررنگتر کرده است. مردم و فعالان فضای مجازی و رسانههای اجتماعی به اهمیت داده و نقش آن در بهبود تحلیل مسائل پیرامون پیبرده اند.این دادههای اشتراکی قدرت تحلیل را دوچندان میکند.
- هوش تجاری تعبیهشده (Embedded BI): این قابلیت به نرمافزارهای هوش تجاری اجازه میدهد تا تعامل بهتری با سایر بخشهای کسبوکار داشته باشند. بدین ترتبیب گزارشات عملکردی بهبود مییابند و گستردهتر میشوند. سیستمهای تعبیهشده بهطور مستقل کار میکنند و خود زیرمجموعهای از یک واحد بزرگتر هستند.
- نشانههای امنیت اطلاعات درحال به روزرسانی هستند: قوانین جدیدی در زمینهی کار با داده در حال شکل گیری است. رهبران کسبوکارها فضای کاری خود را در آینده ایمنتر میبینند.
- مدیریت داده، پلتفرمهای جدید هوش تجاری را یکسو میکند: اصلاحات جدید شکل گرفته در دادهها فاصلهی میان دادهه و کسبوکارهای مختلف را کم میکند.
- امروزه داستان داده پردازی، زبان جدید شرکتها شده: با توجه به گسترش داده و تحلیلهای برگرفته از این دادهها نیاز به زبان مشترک پیدا میکنیم. به این زبان مشترک در اکتشاف تحلیلهای گوناگون از دادهها و مراحل تصویرسازی آنها، داستان داده پردازی (data storytelling) گفته میشود.
- استفادهی همهگیر از داده باعث ارتقا و پیشرفت متخصصان داده میشود.
- انتقال ابری داده: امروزه سریعتر از هر زمان دیگری دادهها درحال انتقال به حافظههای ابری هستند. این انتقال داده شرکتها را ملزم به بازنگری در استراتژی ذخیرهسازی دادههای خود میکند.
جمع بندی نهایی | هوش تجاری چیست؟
- هوش تجاری مجموعهای از فرایندها، فناوریها و ابزارهایی است که دادههای خام را به اطلاعات ارزشمند برای کسبوکارها تبدیل میکند.
- سیستمهای هوش مصنوعی به شرکتها کمک میکنند تا ترندهای بازار را شناسایی کنند و مشکلات کسبوکارها را به آنها نشان دهند.
- فناوریهای هوش تجاری میتواند در اختیار متخصصان داده، مهندسان IT، کاربران کسبوکارها و مدیران اجرایی شرکتها قرار گیرد.
- هوش تجاری با چالشهایی روبه روست که باید برطرف شوند. چالشهایی مانند هزینهبر بودن، زمان پیاده سازی بالا و پیچیدگی در استخراج داده.
منبع: GURU99