اهمیت هوش تجاری در بهبود تصمیم‌ گیری‌های استراتژیک کسب‌ و کار

در عصر اطلاعات، داده‌ها همچون طلا هستند و و کسب‌وکارهایی که می‌توانند این داده‌ها را کشف کنند و از آن‌ها به بهترین شکل استفاده کنند، خود را در مقامی برتر نسبت به رقبا قرار می‌دهند. فناوری هوش تجاری (BI) به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با بهره‌برداری از داده‌های خود، تصمیمات مبتنی بر واقعیت و قابل اجرا اتخاذ کنند و عملکرد و سود خود را بهبود بخشند.
با توجه به توقعات، تا سال 2025، بازار هوش تجاری به 40.5 میلیارد دلار رشد خواهد کرد. بنابراین، برای هر کسب‌وکار کوچک یا بزرگی، استفاده از تکنولوژی هوش تجاری فرصتی بسیار مهم است تا با رقبا رقابت کند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد و روابط مشتریان خود را تقویت کند.
بگذارید با شناخت بهتری از هوش تجاری آغاز کنیم.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (Business Intelligence) مجموعه‌ای از فرآیندها، تکنیک‌ها و ابزارهایی است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خام خود استفاده کنند و آن‌ها را به اطلاعات قابل استفاده و مفید تبدیل کنند.
این اصطلاح یک مفهوم کلی است که داده ‌کاوی، ابزارهای داده‌ای، تحلیل تجاری، تجسم داده، زیرساخت و بهترین روش‌ها را ترکیب می‌کند تا خلاصه‌های سریع و قابل فهم از داده‌ها ارائه دهد و به سازمان در تصمیم‌گیری‌های بیشتر مبتنی بر داده کمک کند. هوش تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا پتانسیل فروش و بازاریابی خود را بهبود بخشند و توانایی‌های کسب‌وکار جدیدی را ایجاد نمایند.

پتانسیل رشد با هوش تجاری

سیستم هوش تجاری (BI) با سرعتی سریع به تغییرات پویا در دینامیک بازار سازمان سازگاری می‌یابد و ناکارآمدی‌های سازمان را برطرف می‌کند. این سیستم در اصل سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (DSS) هستند.
توجه: تغییرات پویا در دینامیک بازار به تغییراتی اطلاق می‌شود که در محیط کسب و کار رخ می‌دهند. این تغییرات می‌توانند شامل تغییرات در الگوها و رفتار مشتریان، رقابت کسب و کار، فناوری‌های جدید و عوامل دیگر باشند.
BI به روش‌ها و ساختارهایی اشاره دارد که برای جمع‌آوری، ذخیره، تحلیل و ارائه داده‌های مربوط به فعالیت‌های تجاری استفاده می‌شود. در این فرآیند، داده‌های مختلف از منابع مختلف (مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، سیستم‌های خارجی و غیره) جمع‌آوری می‌شوند و در سیستم‌های هوش تجاری ذخیره می‌شوند. سپس، این داده‌ها تحلیل می‌شوند تا الگوها، روندها و ارتباطات مهم در داده‌ها شناسایی شوند و اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری به دست آید.

ابزارهای هوش تجاری

ابزارهای BI فناوری‌های هوش تجاری هستند که به کسب و کارها در درک روندها کمک می‌کنند و دسترسی آسان به قابلیت‌های قدرتمند تجزیه و تحلیل داده را فراهم می‌کنند. نرم‌افزارها و ابزارهای هوش تجاری در جهت دستیابی به اهداف متنوعی استفاده می‌شوند. این اهداف شامل رشد کسب و کار، حل مسائل فوری و پیش‌بینی نتایج و رویدادهای آینده می‌شوند. 
همچنین این ابزارها امکان دسترسی آسان به قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های قدرتمند را فراهم می‌کنند که به کسب و کارها کمک می‌کند تا از اطلاعات موجود در دسترس خود بهره‌برداری کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند.
با وجود تنوع زیادی از ابزارهای هوش تجاری موجود در بازار، انتخاب مناسب بین آن‌ها ممکن است چالش‌برانگیز باشد. انتخاب و استفاده از ابزارهای هوش تجاری مناسب نیازمند بررسی دقیق و ارزیابی متناسب با نیازها و هدف کسب و کار است.

ویژگی‌ ها و قابلیت‌ های مهم ابزارهای هوش تجاری

عملکرد اصلی ابزار BI فیلتر کردن اطلاعات تجاری مرتبط و انجام تحلیل در یک بازه زمانی معین و مشخص است. مهم‌ترین ویژگی‌ها و قابلیت‌هایی که یک ابزار هوش تجاری کارآمد باید داشته باشد، عبارتند از:

داشبوردها: به کاربران اجازه می‌دهند تا اطلاعات کلیدی کسب و کار را در یک نگاه فراگیرند و به‌سرعت از تغییرات و الگوها آگاه شوند.

تجسم‌سازی‌ها: با استفاده از نمودارها، نمودارهای متحرک و تصاویر تفسیری داده‌ها را بصری سازی می‌کنند و به کاربران کمک می‌کنند تا بر اساس دیدگاه‌های مختلف اطلاعات را درک کنند و تصمیم بگیرند.

ابزارهای گزارش‌دهی BI: به کاربران امکان می‌دهند گزارش‌های جامع و تحلیلی از داده‌ها را ایجاد کنند و به‌صورت قابل فهم و قابل استفاده به دستگاه‌های تصمیم‌گیری ارائه دهند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی: براساس الگوریتم‌های پیش‌بینی و مدل‌سازی آماری اطلاعات، امکان تخمین و پیش‌بینی روندها و نتایج آینده را فراهم می‌کند.

داده کاوی: به کاربران امکان می‌دهد تا رویکردهای جدید و نوآورانه را در تحلیل داده‌ها اعمال کنند و نتایج قابل استفاده‌ای را بدست آورند.
استخراج و انتقال داده (Extract Transfer Load): به مجموعه فرایندهایی اشاره دارد که داده‌ها را از منابع مختلف استخراج کرده، آن‌ها را منتقل کرده و در سیستم هدف بارگذاری می‌کند.

پردازش تحلیلی آنلاین (Online Analytical Processing): برای تحلیل و استنتاج از داده‌های بزرگ و پیچیده به کار می‌رود و به کاربران اجازه می‌دهد بر روی داده‌ها عملیات تحلیلی پیچیده را انجام دهند.

حرکت در عمق داده‌ها (Drill-Down): کاربران را قادر می‌سازد تا از یک سطح خلاصه‌تر از داده‌ها شروع کرده و به‌طور تدریجی و جزئی‌تر در داده‌ها حفره ‌کنند و جزئیات بیشتری را بررسی کنند.

متخصصان هوش تجاری اعلام می‌کنند که داشبوردها و تجسم‌ها از جمله ابزارهای محبوب در حوزه BI هستند.

مثالی از هوش تجاری

اگر شرکتی می‌خواهد مدیریت زنجیره تأمین خود را بهبود دهد، نیاز به فناوری‌های هوش تجاری دارد. با استفاده از ابزارها و قابلیت‌های هوش تجاری، شرکت قادر خواهد بود مشکلات خاصی که در فرآیند زنجیره تأمین وجود دارند را شناسایی کند، مانند تشخیص منبع تأخیرها و شناسایی ناهماهنگی‌های موجود در فرآیند تأمین.
همچنین، با استفاده از هوش تجاری، می‌توان تأثیر وسایل حمل و نقل مختلف روی تأخیرها را تحلیل کرده و کالاهایی که بیشترین تأخیر را دارند را شناسایی کرد. این اطلاعات می‌تواند به شرکت کمک کند تا اقدامات مناسبی را برای بهبود فرآیند زنجیره تأمین خود اتخاذ کند.

مثالی دیگر از هوش تجاری در شرکت خرده فروشی

شرکتی خرده‌فروشی قصد دارد مدیریت موجودی خود را بهبود بخشیده و عملکرد فروش را ارتقاء دهد. با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های هوش تجاری، آن‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند تراکنش‌های فروش، دموگرافی مشتریان و روندهای بازار، داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند.
با استفاده از (Business Intelligence)، شرکت می‌تواند الگوها و روندهای رفتار خرید مشتریان را شناسایی کند، مانند محصولاتی که محبوب‌تر هستند، مشتریانی که ارزشمندتر هستند و کمپین‌های بازاریابی که موثرتر هستند. این اطلاعات می‌تواند به شرکت کمک کند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها درباره تنوع محصولات، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و فعالیت‌های بازاریابی هدفمند را اتخاذ کند.
علاوه بر این، شرکت می‌تواند از BI استفاده کند تا موجودی را نظارت کند و پیش‌بینی کند، به‌طوری که محصولات محبوب و پرطرفدار همیشه در دسترس باشند و در عین حال موجودی اضافی را کاهش دهد. با داشتن دیدگاه بلادرنگ به داده‌های موجودی، شرکت می‌تواند از اتمام موجودی جلوگیری کند و هزینه‌های حمل و نقل را کاهش دهد.
همچنین هوش تجاری می‌تواند به شرکت بینش‌هایی درباره عملکرد فروش در مناطق، فروشگاه‌ها یا کانال‌های فروش مختلف ارائه کند. این به شرکت امکان می‌دهد تا منابع را به‌طور مؤثر تخصیص دهد، مناطقی که عملکرد ضعیفی دارند را شناسایی کند و استراتژی‌هایی را برای افزایش فروش در آن مناطق اجرا کند.

هوش تجاری برای کلان داده ها

استفاده از پلتفرم‌های BI به‌عنوان رابط‌های جلویی برای سیستم‌های داده‌های بزرگ، که دارای ترکیبی از داده‌های ساختاری، بی‌ساختار و نیمه ساختار هستند، در حال افزایش است. همچنین وجود رابط کاربری نسبتا ساده (UI) در اکثر ابزارهای هوش تجاری، همراه با امکان اتصال به تنوع گسترده‌ای از منابع داده، نرم‌افزارهای هوش تجاری را مناسب برای معماری‌های کلان داده می‌کند. 

کاربران ابزارهای BI  قادرند به سیستم‌های هادوپ (Hadoop) و اسپارک (Spark)، پایگاه‌داده‌های NoSQL و سایر پلتفرم‌های کلان داده دسترسی پیدا کنند، به‌علاوه از انبارهای داده معمولی نیز استفاده کنند و یک نمایش یکپارچه از داده‌های متنوعی که در آنها ذخیره شده‌اند، دریافت کنند.
این قابلیت، تعداد گسترده‌ای از کاربران را قادر می‌سازد تا در تحلیل مجموعه‌های بیگ دیتا شرکت کنند، به‌جای اینکه تنها دیتا ساینتیست‌های ماهر بتوانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند. به‌عبارت دیگر، امکان شرکت کاربران مختلف، از جمله کاربران غیرفنی، در فرآیند تحلیل داده‌های بزرگ فراهم می‌شود.
سیستم‌های کلان داده به عنوان محل‌های مرحله‌بندی برای داده‌های خام عمل می‌کنند. در این مرحله، داده‌ها پس از فیلتر و بهبود، در یک انبار داده (معمولا یک سیستم مدیریت پایگاه‌داده) بارگذاری می‌شوند. سپس کاربران هوش تجاری (BI) می‌توانند از این انبار داده برای تحلیل داده‌ها استفاده کنند. به‌طور معمول، این روند بهینه‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها را برای تحلیل و استفاده در ابزارهای هوش تجاری فراهم می‌کند. به‌این ترتیب، داده‌های خام به داده‌های پردازش شده و مناسب برای تحلیل تبدیل می‌شوند.

نقش هوش تجاری در حمایت از کسب ‌و کارها

هدف کلی هوش تجاری این است که سازمان‌ها را قادر سازد تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند. شرکتی که استراتژی هوش تجاری قوی دارد، داده‌هایی را در اختیار دارد که دقیق، کامل و سازماندهی هستند. هوش تجاری می‌تواند با استفاده از الگوهای تاریخی، به مدیران و سهامداران کمک کند تا وضعیت سلامت سازمان خود را ارزیابی کنند و آن‌ها را در مورد مشکلات و بهبودهای ممکن آگاه سازد.
یکی از نقش‌های اصلی هوش تجاری در سازمان‌دهی تیم‌ها و بهبود عملکرد آن‌ها است. با استفاده از ابزارها و سیستم‌های هوش تجاری، تیم‌ها می‌توانند در جریان شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) خود قرار بگیرند. این KPIها می‌توانند شاخص‌هایی مانند درآمد، سود، میزان فروش، میزان رضایت مشتریان و غیره باشند. با داشتن دسترسی آسان و مرتب به این معیارها، تیم‌ها می‌توانند عملکرد خود را نسبت به اهداف تعیین شده ارزیابی کنند و در جهت رسیدن به این اهداف تلاش کنند.

خلاصه کلام

اگر علاقه‌مند هستید تا در مورد هوش تجاری بیشتر بدانید و نحوه کاربرد آن در سازمان‌ها را بهبود بخشید، کتاب "هوش تجاری برای افراد ناآشنا (Business Intelligence for Dummies)" نوشتهٔ سوین شپس (Swain Scheps) می‌تواند به‌عنوان یک منبع بسیار مفید برای شما باشد.