امروزه بیشتر شرکت‌ها روزانه با حجم گسترده‌ای از داده‌های تجاری و جمع‌آوری آنها روبرو هستند. این اطلاعات و داده‌ها از نرم‌افزار برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)، پلتفرم تجارت الکترونیکی و زنجیره تامین تا بسیاری دیگر از منابع داخلی و خارجی سازمان ها را شامل می‌شوند. برای استفاده بهینه از این داده‌ها و بهره‌گیری از آنها برای تصمیم‌گیری‌های داده محور، نیازمند یک سیستم هوش تجاری مدرن (BI) هستیم.
تعریف هوش تجاری – Business Intelligence
هوش تجاری به فرایندها و ابزار مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری، تبدیل آن به دیدگاه‌های کاربردی و کمک به کلیه افراد یک سازمان در تصمیم‌گیری بهتر و آگاهانه مربوط است.
به علاوه، هوش تجاری به عنوان یک سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری (DSS) هم شناخته می‌شود. این سیستم، داده‌های جاری و قدیمی را تجزیه و تحلیل و یافته‌هایش را به گزارش‌هایی آسان فهم در قالب داشبوردهای کنترل و گزارش گیری، نمودارها، چارت‌ها و نقشه‌هایی تبدیل می‌کند که می‌توان آنها را در کل سازمان و میان تصمیم گیران آن به اشتراک گذاشت.
برخی اوقات، هوش تجاری با عنوان «تجزیه و تحلیل توصیفی» هم خوانده می‌شود. دلیل آن هم این است که هوش تجاری توصیف می‌کند که عمکلرد جاری و گذشته یک کسب و کار چگونه است. این سیستم به سوالاتی مانند«چه اتفاقی افتاده است؟» و «چه چیزی باید تغییر کند؟» پاسخ می‌دهد، اما نمی‌تواند بگوید که چرا این اتفاقی افتاده یا بعدا چه اتفاقی خواهد افتاد.
هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری
هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری را گاها به جای یکدیگر استفاده می‌کنند، اما آیا این دو اصطلاح با یکدیگر فرق دارند؟ در حال حاضر هیچ اتفاق نظری در این خصوص وجود ندارد. برخی مععتقدند یکی از وجوه تمایز این دو سیستم این است که هوش تجاری بر آنچه در گذشته اتفاق افتاده و آنچه اکنون اتفاق می‌افتد (تحلیل توصیفی) متمرکز است، در حالی که تجزیه و تحلیل تجاری به بررسی موارد زیر می‌پردازد:
- چرا این اتفاق افتاده است؟ (تجزیه و تحلیل تشخیصی)
- در آینده چه اتفاقی می‌افتد؟ (تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده)
- برای اطمینان از دستیابی به بهترین نتیجه ممکن چه اقدامی لازم است انجام شود؟ (تجزیه و تحلیل تجویزی)
با تمام این اوصاف، هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری هر دو مهم هستند و باید برای دستابی به چهار نوع تجزیه و تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی از مجموع آنها استفاده کرد. نتایج این دو سیستم را می‌توان در اختیار شرکت‌ها قرار داد تا با دید وسیع‌تری تصمیم‌گیری کنند.
حال تفاوت بین تجزیه و تحلیل تجاری و هوش تجاری چیست؟ پاسخ صحیح این است: هر کسی نظری دارد و در کل هیچ کس دقیقا نمی‌داند تفاوت آنها چیست و شما هم بهتر است به آن اهمیت ندهید.
صرف نظر از هر عنوان و تفاوتی بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری، مهم این است که سازمان‌ها برای رسیدن به پاسخ سووالات تجاری خود، حل مشکلات یا رسیدن به هدفی خاص، ابزارها و فناوری لازم را داشته باشند. به همین دلیل است که چندین فروشنده بزرگ نرم‌افزار شروع به ترکیب هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری در یک پلتفرم ابری کرده‌اند تا سازمان‌ها از تمام قابلیت‌های تحلیلی این دو سیستم استفاده و موضوع تفاوت و تشابه آنها را فراموش کنند.
مزایای اصلی هوش تجاری
یک برنامه موفق هوش تجاری روی روش‌های افزایش سود و عملکرد، کشف مسائل و مشکلات، بهینه‌سازی عملیات و سایر موارد، متمرکز است. در اینجا فقط چند مورد از مزایای بی‌شمار هوش تجاری را بر می‌شماریم:
- کمک به تصمیم‌گیری‌های واقعیت محور:
ابزارهای هوش تجاری به مسوولین، مدیران و پرسنل کمک می‌کنند تا در خصوص نقش و حوزه‌های مسوولیت‌شان دید وسیع‌تری پیدا کرده و از آن برای تصمیم‌گیری بر اساس واقعیت و نه حدس و گمان استفاده کنند.
- به دست آوردن و حفظ مزیت رقابتی:
با هوش تجاری سازمان‌ها می‌توانند به سرعت روندها و فرصت‌های جدید را شناسایی کرده و بر اساس آن اقدام کنند. علاوه بر این آنها می‌توانند توانایی‌ها، نقاط قوت و ضعف خود را با رقبا مقایسه و از این اطلاعات به نفع خود بهره‌برداری کنند.
- اندازه‌گیری و رهگیری عملکرد:
داشبوردهای هوش تجاری، فرآیند نظارت بر شاخص‌های کلیدی عملکرد، رهگیری پیشرفت رسیدن به اهداف و تعیین مکان و زمان اقدامات لازم برای بهبود عملکرد را تسهیل می‌کنند.
- شناسایی و تعیین معیارها:
راه‌حل‌های پیشنهادی هوش تجاری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که فرآیندها و معیارهای عملکرد خود را با استانداردهای صنعت مقایسه کرده و تعیین کنند که کجا نیاز به بهینه‌سازی دارند، معیارهای صحیح پیشرفت آنها چیست و چگونه باید روند دستیابی به اهداف را رهگیری کنند.
- شناسایی مشکلات:
با هوش تجاری، کاربران می‌توانند مشکلات بالقوه کسب و کار را قبل از اینکه خسارت مالی به بار آورند، شناسایی کنند. برای مثال، موانع تولید یا توزیع، افزایش ریزش مشتری، افزایش هزینه‌های نیروی کار و سایر مشکلات.
- افزایش کارایی:
سیستم‌های هوش تجاری به همه این امکان را می‌دهد که زمان کمتری را صرف جستجوی اطلاعات، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تهیه گزارش کنند. علاوه بر این هوش تجاری می‌تواند نقاط همپوشانی، تکراری یا ناکارآمدی را در بخش‌ها یا شعب سازمان شناسایی و برای رفع این مشکلات، راهکار ارائه دهد.
- توزیع همگانی داده‌ها و گزارش‌ها:
نرم‌افزارهای هوش تجاری دارای رابط‌های بصری، گزارش‌های تصویری و داشبوردهای مختص نقش کاربر هستند که به اعضای تیم امکان می‌دهد خودشان به تنهایی و بدون نیاز به کدنویسی یا مهارت‌های فنی دیگر از این اطلاعات استفاده کنند.
- بهبود تجربه مشتریان و کارکنان:
کاربران هوش تجاری می‌توانند پس از استخراج داده‌ها از آن، الگوهای رفتار مشتری و کارمندان را شناسایی، بازخوردها را تجزیه و تحلیل و از نتایج این اطلاعات برای اصلاح و بهبود عملکرد خود استفاده کنند.
- افزایش درآمد و سودآوری:
در نهایت، داده‌های هوش تجاری به ما درک بهتری از نقاط ریسک و فرصت می‌دهند و به این ترتیب اعضای تیم می‌توانند برای افزایش سود سازمان، اصلاحات لازم را انجام دهند.
ابزار و سیستم‌های هوش تجاری
ابزارهای مختلفی در سیستم هوش تجاری استفاده می‌شوند که در اینجا به برخی از رایج‌ترین آنها اشاره می‌کنیم:
گزارشدهی هوش تجاری
گزارشدهی هوش تجاری، داده‌ها و نتایج قابل فهم و کاربردی خود را به کاربران نهایی ارائه می‌دهد. این اطلاعات و نتایج لازمه هر کسب و کاری هستند. در گزارشدهی از خلاصه‌ها و عناصر بصری مانند نمودارها و چارت‌ها برای نشان دادن رویه عملکردی کاربران در طول زمان، روابط بین متغیرها و موارد دیگر استفاده می‌کنند. این گزارش‌ها قابل بررسی و تجزیه و تحلیل بیشتر هستند و کاربران می‌توانند با کمک امکانات موجود در گزارش‌ها، اطلاعات بیشتری از نتایج آنها به دست آورند. گزارش‌ها را هم می‌توان به صورت خودکار، منظم و دوره‌ای برای کاربران ارسال کرد و هم می‌توان آنها را به صورت موقتی و در لحظه تهیه و در اختیار کاربر گذاشت.
پرس‌و‌جو
ابزارهای پرس‌و‌جو به کاربران امکان طرح سوالات تجاری و دریافت پاسخ آنها از طریق رابط‌های بصری، می‌دهد. با ابزارهای جستجوی مدرن، پرسش کردن از هوش تجاری به سادگی سوال از گوگل (یا حتی سیری) است. برای مثال، «تاخیر در حمل و نقل کجا اتفاق می افتد؟»، «آیا به اهداف فروش سه ماهه رسیدیم؟»، یا «دیروز چند دستگاه فروخته شد؟»
داشبوردهای هوش تجاری
داشبوردها یکی از محبوب‌ترین ابزارها و امکانات هوش مصنوعی هستند. آنها از نمودارها، چارت‌ها و سایر انواع شیوه‌های تبدیل داده‌ها به تصویر برای رهگیری شاخص‌های کلیدی عملکرد از پیش تعریف‌شده و سایر معیارهای کسب‌وکار استفاده کرده و یک تصویر کلی از عملکرد لحظه‌ای سازمان ارائه می‌دهند. مدیران و کارمندان می‌توانند از امکانات داشبوردها برای سفارشی کردن اطلاعاتی که می‌خواهند مشاهده کنند، ارائه بیشتر داده‌ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر و اشتراک‌گذاری نتایج با سایر ذینفعان سازمان، استفاده کنند.
تصویری کردن نتایج داده‌ها
توانایی تصویرسازی از داده‌ها و نتایج آنها یکی از امکانات شاخص و ویژه هوش تجاری است. نمودارها، چارت‌ها، نقشه‌ها و سایر قالب‌های بصری به داده‌ها جان داده و درک آن را آسان و سریع می‌کند. این توانایی هوش تجاری، روندها و شاخصه‌های سازمان را به تصویر می‌کشد. رنگ‌ها و الگوها تصویری می‌توانند داده‌ها را به گونه‌ای ترسیم کنند که ستون‌ها و ردیف‌ها در صفحه‌گسترده از یکدیگر قابل تشخیص باشند. تصویرسازی داده‌ها در تمام نتایج هوش تجاری از جمله در گزارش‌ها، در پاسخ به پرس و جوها و در داشبورد استفاده می‌شود.
پردازش تحلیلی آنلاین
فناوری پردازش تحلیلی آنلاین می‌تواند قابلیت کشف داده‌ها در بسیاری از سیستم‌های هوش تجاری را تقویت کند. پردازش تحلیلی آنلاین، امکان تجزیه و تحلیل سریع و چند بعدی حجم عظیمی از اطلاعات ذخیره شده در یک مخزن داده یا چندین مخزن داده مرکزی را برایمان فراهم کند.
آماده‌سازی داده‌ها
آماده‌سازی داده‌ها عبارت است از جمع‌آوری چندین مخزن داده جهت تجزیه و تحلیل. این کار با استفاده از فرآیندی به نام استخراج، تبدیل و بارگذاری انجام می‌شود که در آن داده‌های خام را پاکسازی، دسته‌بندی و سپس در یک پایگاه داده بارگذاری می‌کنند. سیستم‌های خوب هوش تجاری بیشتر این فرآیند را به صورت خودکار انجام داده و به ما امکان تنظیم ابعاد و اندازه‌گیری داده‌ها را می‌دهند.
پایگاه داده
در یک پایگاه داده، داده‌های پاکسازی و قالب‌بندی شده چندین مخزن نگهداری می‌شوند تا توسط هوش تجاری و سایر ابزارهای تحلیلی مورد استفاده قرار گیرند.
چند مثال از کاربرد هوش تجاری
ابزارهای هوش تجاری امروزی دسترسی، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده‌های جاری و قدیمی را برای همه افراد یک سازمان تسهیل می‌کنند. در اینجا چند مثال از کاربرد هوش تجاری در حوزه‌های مختلف کسب و کارها آورده شده است:
هوش تجاری برای بازاریابی:
بازاریابان می‌توانند از هوش تجاری برای رهگیری نتایج کمپین‌هایشان، نرخ باز شدن ایمیل‌ها، نرخ کلیک و تبدیل صفحه استفاده کنند. آنها با استفاده از این نتایج می‌تواند تبلیغات بعدی خود را کارآمدتر کنند.
هوش تجاری برای امور مالی:
بخش‌های مالی یک سازمان می‌توانند با استفاده از هوش تجاری، داده‌های مالی را ادغام کرده و جریان نقدی، سودها، هزینه‌ها، جریان‌های درآمد و موارد دیگر را در لحظه نظارت و رهگیری کنند. با استفاده از این اطلاعات آنها می‌توانند سودآوری سازمان را زیر نظر گرفته و تصمیماتی بگیرند که سود خالص آنها را بالاتر ببرد.
هوش تجاری برای منابع انسانی:
تیم‌های منابع انسانی می توانند از هوش تجاری برای نظارت بر معیارهایی مانند زمان و نرخ حضور پرسنل، نرخ بهره‌وری و مشارکت و سودآوری آنها استفاده کنند. هوش تجاری برای تصمیم‌گیری بهتر در مورد استخدام، شناسایی نیازهای آموزشی، بهینه سازی برنامه های کارکنان و سایر موارد در منابع انسانی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
هوش تجاری قدیم و جدید
هوش تجاری بیش از 30 سال قدمت دارد و از قدیم استفاده از آن به عهده فناوری اطلاعات بود. به این صورت که سوالات سازمان به تیم فناوری اطلاعات ارسال و پاسخ‌ها در قالب یک گزارش ثابت به آن کسب و کار ارائه می‌شد. اگر باز هم سوالی پیش می‌آمد همین روند تکرار می‌شد و معمولا هم باید زمان زیادی منتظر پاسخ می‌ماندند. هوش تجاری جایگزین این فرآیند وقت‌گیر شد تا محیطی تعاملی‌تر و کاربرپسندتر در اختیار سازمان‌ها قرار دهد.
ابزارها و امکانات مدرن هوش تجاری به کاربران آنها این امکان را می‌دهد که خودشان داده‌ها را جستجو کنند، داشبوردها را تنظیم کنند، گزارش تولید کنند و یافته‌های خود را از هر مرورگر وب یا دستگاه تلفن همراهی که مایلند به اشتراک بگذارند. این امکانات هوش تجاری توانست فناوری اطلاعات را از صحنه خارج کند. اخیرا، هوش مصنوعی و فناوری‌های یادگیری ماشین هم به امکانات هوش تجاری افزوده شده تا با خودکار کردن بسیاری از فرآیندهای آن از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تهیه گزارش‌ها و تصویرسازی از آنها، این فرآیند را ساده‌تر و سریع‌تر کند.
در حال حاضر بیشتر شرکت‌ها از ابزارهای هوش تجاری ابری استفاده می‌کنند که آنها را به منابع بیشتری از داده‌ها متصل کرده و هر روز هفته و بیست و چهار ساعته در دسترس هستند. اکنون تصمیم‌گیری و انتخاب راه‌حل در سازمان‌ها بر مبنای هوش تجاری است که مستقیما در جریان‌های کاری و فرآیندهای سازمان تعبیه شده تا کاربران بتوانند در لحظه و در موقعیت خاص تصمیم‌های بهتری بگیرند.
امروزه مدرن‌ترین پلتفرم‌های هوش تجاری توانسته اند تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی‌کننده و ابزارهای برنامه‌ریزی را در یک فضای ابری تحلیلی واحد، ترکیب کنند. این پلتفرم‌ها با کمک هوش مصنوعی و فناوری‌های یادگیری ماشین، تقویت می‌شوند. می‌توان این پلتفرم‌ها را در هر فرآیندی تعبیه و تجزیه و تحلیل‌ها و نتایج آن را در اختیار همگان و نه فقط بخش‌های فناوری اطلاعات یا تحلیلگران حرفه‌ای، قرار داد.