هوش تجاری (Business Intelligence) به زیرساخت رویه ای و فنی اشاره دارد که داده های تولید شده توسط فعالیت های یک شرکت را جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل می کند.
هوش تجاری (BI) یا هوشمندسازی کسب و کار یک اصطلاح گسترده است که شامل داده کاوی، تجزیه و تحلیل فرآیند، معیار عملکرد و تجزیه و تحلیل توصیفی می شود. BI تمام داده‌های تولید شده توسط یک کسب‌وکار را تجزیه می‌کند و گزارش‌های قابل هضم، معیارهای عملکرد و روندهایی را ارائه می‌کند که تصمیم‌های مدیریت را مطلع می‌کند.
آشنایی با هوش تجاری (BI)
مدیران برای ایفا کردن نقش خود از چه روش‌هایی استفاده می‌کنند؟ آیا روش‌های آن‌ها از دقت کافی برخوردار است؟ آیا آن‌ها می‌توانند در فضای پیچیده کنونی کسب‌وکار تصمیمات مؤثری بگیرند؟ رویکردهای مختلفی به تصمیم گیری وجود دارد. یکی از این روش‌ها اتکا به سنت گذشته است.
این روش معمولاً با این جمله همراه است که “ما درگذشته هم در برخورد با چنین مسئله‌ای همین کار را می‌کردیم.” رویکرد دیگر بر مبنای شهود است. این رویکرد بیشتر از احساسات و تا حدی از تجربیات گذشته ناشی می‌شود. اغلب فرد از بیان دلایل صریح و مشخص برای تصمیم خود عاجز است و با جملاتی مانند “حس من می‌گوید باید این انتخاب را کنم” همراه است. رویکرد دیگر بهره‌گیری از قوانین سرانگشتی است.
مبتنی بر تجربیات گذشته‌اش، فرد به قوانین سادهای رسیده که مبنای تصمیم اوست. برای مثال صاحب یک رستوران بر اساس تجربه گذشته خود می‌داند که در روزهای تعطیل تعداد مشتریان او افزایش می‌یابد و برای پاسخگویی به حجم تقاضا باید تعداد خدمتکاران و آشپزها را دو برابر کند. اینها روش‌هایی هستند که در مواردی که ما با تصمیمات نسبتاً سادهای مواجه هستیم، اتفاقاً خیلی خوب کار می‌کنند. مطالعات زیادی نیز صورت گرفته است که نشان می‌دهد تصمیم ها و قضاوت‌های ما در روش‌های شهودی تحت تأثیر خطاهای رفتاری است.
در سمت دیگر روش‌های داده‌محور قرار دارند که دارای گام‌های مشخص برای تصمیم گیری هستند. گرچه استفاده از روش‌های داده‌محور رویکرد جدیدی نیست، اما تحولات اواخر قرن بیستم به رشد و پیشرفت این روش‌ها کمک بسیاری کرده است. در دهه ۱۹۹۰ تغییرات فنّاوری، اقتصادی و اجتماعی اهمیت دانش و اطلاعات را دوچندان کرد.
تعریف هوش تجاری
بنا به تعریف، هوش تجاری (Business Intelligence) یک فرآیند فنّاوری‌محور برای تحلیل و ارائه داده است که مدیران کسب‌وکار را قادر می‌کند تا تصمیمات بهتر و آگاهانه‌تری بگیرند. این عبارت برای اولین بار در اواخر دهه ۱۹۵۰ توسط یکی از محققان شرکت آی.بی.ام (IBM) بکار برده شد. عبارت دیگری که در سالیان اخیر متداول شده، روش‌های تحلیلی کسب‌وکار (Business Analytics) است.
بنا بر تعریف موسسه اینفورمز (INFORMS) روش‌های تحلیلی کسب‌وکار یک فرآیند علمی است که داده را به دانش و شهود جدیدی تبدیل می‌کند که بر مبنای آن می‌توان تصمیم های بهتری گرفت.
نیاز به هوش تجاری
سه عامل اصلی در این تحول نقش بازی کرده‌اند. اول، پیشرفت فنّاوری باعث شده حجم انبوهی از داده تولید شود. گسترش استفاده از دستگاه‌های کارت‌خوان الکترونیکی در فروشگا‌ه‌ها، تجارت و تبلیغات در فضای اینترنت، عضویت در شبکه‌های اجتماعی و بهره‌گیری از انواع دستگاه‌های الکترونیکی شخصی مانند گوشی‌های هوشمند حجم انبوهی از اطلاعات را ایجاد کرده است. دوم، افزایش توان سخت‌افزاری برای ذخیره‌سازی این حجم از داده‌ها با قیمت‌های نسبتاً پایین است. سوم، توسعه و پیشرفت روش‌های محاسباتی و الگوریتم‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های با حجم بالاست. این سه تحول عمده سازمان‌ها را قادر کرده است تا با سرعت و کار آیی بیشتر مسائل پیچیده‌تری را حل کنند.
نیاز به BI از این مفهوم نشأت می‌گرفت که مدیرانی که اطلاعات نادرست یا ناقص دارند، به طور متوسط تصمیمات بدتری نسبت به زمانی که اطلاعات بهتری داشته باشند، اتخاذ می‌کنند. سازندگان مدل های مالی این را به عنوان “آشغال در داخل، زباله بیرون” می شناسند.
BI سعی می کند این مشکل را با تجزیه و تحلیل داده های فعلی که به طور ایده آل بر روی داشبوردی از معیارهای سریع طراحی شده برای حمایت از تصمیمات بهتر ارائه شده است، حل کند.
اکثر شرکت ها می توانند از ترکیب راه حل های BI سود ببرند. مدیرانی که اطلاعات نادرست یا ناقصی دارند به طور متوسط تصمیمات بدتری نسبت به زمانی که اطلاعات بهتری داشتند اتخاذ می کنند.
ملاحظات خاص
برای مفید بودن، BI باید به دنبال افزایش دقت، به موقع بودن و مقدار داده باشد.
این الزامات به معنای یافتن راه‌های بیشتری برای جمع‌آوری اطلاعاتی است که قبلاً ثبت نشده‌اند، بررسی اطلاعات برای وجود خطاها، و ساختاردهی اطلاعات به گونه‌ای که امکان تجزیه و تحلیل گسترده را فراهم کند.
با این حال، در عمل، شرکت‌ها داده‌هایی دارند که ساختاری ندارند یا در قالب‌های متنوعی هستند که جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل آسانی ندارند. بنابراین شرکت های نرم افزاری راه حل های هوش تجاری را برای بهینه سازی اطلاعات جمع آوری شده از داده ها ارائه می کنند. اینها برنامه های نرم افزاری در سطح سازمانی هستند که برای یکسان سازی داده ها و تجزیه و تحلیل یک شرکت طراحی شده اند.
اگرچه راه‌حل‌های نرم‌افزاری به تکامل خود ادامه می‌دهند و به طور فزاینده‌ای پیچیده‌تر می‌شوند، دانشمندان داده هنوز نیاز دارند تا مبادلات بین سرعت و عمق گزارش‌دهی را مدیریت کنند.
برخی از بینش‌های برآمده از کلان داده‌ها، شرکت‌ها را وادار برای ثبت همه چیز می‌کند. اما تحلیلگران داده معمولاً می‌توانند منابع را فیلتر کنند تا مجموعه‌ای از نقاط داده را پیدا کنند که می‌تواند سلامت یک فرآیند یا حوزه تجاری را به عنوان یک کل نشان دهد. این کار می تواند نیاز به گرفتن و قالب بندی مجدد همه چیز را برای تجزیه و تحلیل کاهش دهد و در زمان تحلیلی صرفه جویی کند و سرعت گزارش دهی را افزایش دهد.
انواع ابزار و نرم افزار هوش تجاری (BI)
ابزارها و نرم افزارهای BI در انواع مختلفی وجود دارند. بیایید نگاهی گذرا به برخی از 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.
مزایای هوش تجاری
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 تجزیه و تحلیل سریع‌تر، دقیق‌تر، بهبود کیفیت داده‌ها، رضایت بهتر کارکنان، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد و توانایی تصمیم‌گیری بهتر در کسب‌وکار است.
BI برای کمک به کسب‌وکارها برای جلوگیری از مشکل “زباله در داخل و خارج کردن زباله” ناشی از تجزیه و تحلیل داده‌های نادرست یا ناکافی تشکیل شده است.
به عنوان مثال، اگر شما مسئول برنامه های تولید چندین کارخانه نوشیدنی هستید و فروش در یک منطقه خاص رشد ماه به ماه قوی را نشان می دهد، می توانید تغییرات اضافی را در زمان واقعی تأیید کنید تا مطمئن شوید کارخانه های شما می توانند تقاضا را برآورده کنند.
به طور مشابه، اگر تابستان خنک‌تر از حد معمول بر فروش تأثیر بگذارد، می‌توانید به سرعت همان تولید را متوقف کنید. این دستکاری تولید نمونه محدودی از این است که چگونه BI می تواند سود را افزایش دهد و هزینه ها را در صورت استفاده صحیح کاهش دهد.
کاربردهایی از هوش تجاری
مثال‌های زیر نمونه‌هایی از سؤالاتی است که هوش تجاری در حوزه‌های مختلف می‌تواند به یافتن پاسخ آن‌ها کمک کند:
مدیریت ارتباط با مشتری:
کدام‌یک از مشتریان سازمان سودآورتر از بقیه هستند؟ احتمال از دست دادن یک مشتری در یک سال آینده چقدر است؟ چگونه می‌توان رضایت مشتریان را از خدمات سازمان افزایش داد؟
مدیریت بازاریابی:
چگونه می‌توان احتمال موفقیت یک محصول جدید را پیش‌بینی کرد؟ در اثر یک کمپین تبلیغاتی جدید، احتمال خرید یک محصول توسط مشتریان فعلی چقدر است؟
مدیریت کیفیت:
ترکیب بهینه پارامترهای تولید برای رسیدن به اهداف کیفیت محصول کدام است؟
مدیریت زنجیره تأمین:
چگونه مسیرها و برنامه زمان‌بندی کارکنان را بهینه کرد تا هزینه‌های حمل‌ونقل کمینه شود؟ مکان بهینه انبارها و مراکز توزیع در کجا باید قرار گیرد؟ میزان بهینه کالاها در انبار با توجه به میزان تقاضا چقدر باید باشد؟
مدیریت منابع انسانی:
هزینه‌های ناشی از خروج کارکنان از سازمان چقدر است؟ چه پارامترهایی بر نرخ خروج کارکنان از سازمان اثر می‌گذارند؟ اثرات مالی روش‌های مختلف پرداخت کارکنان چیست؟
مدیریت مالی:
ریسک سبدی از سهام مختلف چقدر است؟ چگونه می‌توان روندهای آتی بازارهای مالی را پیش‌بینی کرد؟ جریان نقدی یک شرکت را چگونه می‌توان پیش‌بینی و مدیریت کرد؟
شناسایی تقلب:
چگونه تقلب را در حوزه‌های مختلف مانند ادعای خسارت در بیمه، پول‌شویی، هزینه‌های بیمارستانی و فرار مالیاتی شناسایی کنیم؟
صنعت ورزش:
چگونه با یک بودجه محدود یک تیم ورزشی مؤثر و کارآمد ایجاد کنیم؟ چگونه بازیکنان را بر اساس کارایی آنان قیمت‌گذاری کنیم؟ قیمت‌های بلیت مسابقات را چطور بر اساس جذابیت بازی و میزان تقاضا تعیین کنیم؟
تجزیه‌وتحلیل وب:
تبلیغات آنلاین بر روی فروش محصولات وب‌سایت چه اثری داشته است؟ بر اساس داده‌های کاربران چگونه طراحی وب‌سایت را کارآمدتر کنیم؟
صنعت تلکام:
چگونه کاربران را بر اساس رفتار آن‌ها خوشه‌بندی کنیم و به هریک از آنان خدمات سفارشی‌شده ارائه دهیم؟ احتمال ترک‌کردن شبکه از سوی یک کاربر و رفتن به شبکه رقیب چقدر است؟
بانکداری:
احتمال آن‌که فردی که متقاضی وام است، نتواند وام خود را پس دهد، چقدر است؟
مؤسسات مردم‌نهاد:
چگونه کمپین‌های جمع‌آوری کمک‌های مالی کارآمدتر طراحی کنیم؟
