خانه / هوش تجاری (BI) / تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار (Business Analytics) چیست؟

تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار (Business Analytics) چیست؟

تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار (Business Analytics) چیست؟

نویسنده:

زمان مطالعه 1 دقیقه

انتشار:

به‌روزرسانی:

تعداد نظرات: 0

تا الان درباره فرصت‌ های شغلی مبتنی بر داده جست و جو کرده‌اید؟ اگر این کار را انجام داده باشید، بدون شک با چندین عنوان شغلی مواجه شده‌اید که در نگاه اول شاید چندان تفاوتی هم با هم نداشته باشند. تحلیل‌گر داده (Data Analyst)، هوش تجاری (Business Intelligence)، مهندس داده (Data Engineersدانشمند داده (Data Scientist) و مدیر پایگاه داده (Database Administrator) فقط چند مورد از این عنوان‌های شغلی هستند. جالبه بدونید با این که هر کدام از این عناوین شغلی به صورت مداوم با داده‌ها (Data) سر و کار دارند، اما تفاوت‌های مهمی با هم دارند. در این مقاله قصد داریم به دو حوزه‌ای که اغلب با هم اشتباه گرفته می‌شوند بپردازیم و درباره تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار صحبت کنیم. با ما همراه باشید. 

قبل از این که سراغ تعاریف رسمی برویم، بهتر است با یک مثال ببینیم تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار به زبان ساده چیست. فرض کنید صاحب یک کتاب فروشی هستید که در سراسر ایران شعبه دارد. حال شرایطی را تصور کنید که داده‌های پایگاه داده خود را بررسی می‌کنید و متوجه می‌شوید که اخیرا فروش کتاب X در شیراز افزایش داشته است. اینجا تصمیم می‌گیرید که تعداد کتاب‌های X ارسالی به شیراز را افزایش دهید تا مشتریانتان دست خالی برنگردند.

یک کار دیگر این است که بررسی می‌کنید که «چرا فروش این کتاب ناگهان رشد داشته است؟» و متوجه می‌شوید که یک بلاگر شیرازی درباره کتاب شما حرف زده و آن را برای مطالعه پیشنهاد داده است. پس ممکن است تصمیم بگیرید که برخی از کتاب‌هایتان را به چند بلاگر هدیه دهید. در این حالت به احتمال زیاد در چند کتاب دیگر هم افزایش فروش را تجربه خواهید کرد. 

کاری که در حالت اول انجام دادید؛ یعنی ارسال کتاب بیشتر به شیراز، در واقع نتیجه کار یک متخصص هوش مصنوعی بود و کار دومی که انجام دادید، در واقع نتیجه کار یک تحلیل‌گر داده است. اکنون ببینیم منابع رسمی چه تعریفی در در مورد تجزیه و تحلیل کسب و کار ارائه داده‌اند؟

تعریف موسسه IIBA از تحلیل کسب‌ و کار (Business Analysis)

موسسه بین‌المللی تحلیل کسب‌ و کار که به اختصار IIBA نامیده می‌شود و به عنوان رهبر جهانی تحلیل کسب‌وکار  شهرت دارد، تحلیل کسب و کار یا همان Business Analysis را به این صورت تعریف کرده است:

«تحلیل کسب و کار عامل تغییر است. تحلیل کسب و کار یک رویکرد قانون‌مند برای تعریف و مدیریت تغییرها در کسب و کار انتفاعی، دولتی و غیر انتفاعی است.»

زاویه‌های دید مختلف در تحلیل کسب‌ و کار

درسال ۲۰۱۵ میلادی موسسه IIBA، در یک تحلیل، پنج زاویه دید را برای تحلیل کسب‌وکار در نظر گرفت که رایج‌ترین دیدگاه‌های این حوزه هستند. این دیدگاه‌ها چه هستند و هر کدام به چه معنی است؟

زاویه‌های دید مختلف در تحلیل کسب‌ و کار

۱- چابک ( Agile)

رویکردی که در آن کشف نیازمندی‌ها و توسعه راه حل‌ها از طریق تلاش مشترک تیم‌های خودسازمان‌دهی شده و دارای چند تخصص و سهامداران کسب و کار انجام می‌شود. رویکرد چابک، برنامه‌ریزی تطبیقی، توسعه تکاملی، تحویل فوری و بهبود  پیوسته را توصیه و پاسخ‌های انعطاف‌پذیر به تغییرات را تشویق می‌کند. 

بیشتر خوانید: مقایسه روش اسکرام و اجایل

طبق IIBA، از آن‌جایی که پروژه‌هایی که رویکرد چابک را می‌پذیرند، به طور پیوسته در حال تغییرند، تحلیل‌گرهای کسب و کار زمان کار در یک محیط چابک، باید به طور مداوم تاکتیک‌هایشان را ارزیابی کنند، تطبیق بدهند و تنظیم کنند. آن‌ها باید محصولاتی که در برابر تغییر انعطاف‌پذیر هستند را برای استفاده موثر، به موقع (نه خیلی زود و نه خیلی دیر) به تیم تحویل دهند.

۲- هوش تجاری (Business Intelligence)

هوش تجاری که به اختصار BI هم نامیده می‌شود، شامل تمام  استراتژی‌ها و تکنولوژی‌های مورد استفاده شرکت‌ها برای تحلیل اطلاعات کسب و کار است؛ مثل: بینش‌های (Insight) تاریخی، جاری و آینده عملیات، گزارش‌ها، پردازش تحلیلی آنلاین، تجزیه و تحلیل‌ها، توسعه داشبرد، داده کاوی، استخراج فرآیند، عملکرد تجاری مدیریت فرآیند و بنچ‌مارک کردن.

کسب و کارها، به کمک استراتژی‌ها و تکولوژی‌های هوش تجاری می‌توانند داده‌های خود را تفسیر کرده و فرصت‌های جدید را شناسایی کنند و در نهایت استراتژی‌هایشان را پیاده‌سازی کنند.  این زاویه دید، ویژگی‌های تحلیل کسب و کار در انتقال، یکپارچه‌سازی و تقویت داده‌ها برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری کسب و کار را برجسته می‌کند. 

۳- فناوری اطلاعات (Information Technology)

در زمینه کسب و کار، IT معمولا به عنوان مترادف عملیات مزتبط با نرم‌افزار و سخت‌افزار کامپیوتر استفاده می‌شود؛ با این حال، فناوری اطلاعات بسیار گسترده است و هر سیستم اطلاعاتی و تکنولوژی‌های مرتبط با آن مثل الکترونیک، نیمه هادی‌ها، اینترنت، مخابرات و تجارت الکترونیک را شامل می‌شود.  طبق IIBA، زاویه دید IT زمانی استفاده می‌شود که تحلیل‌گر کسب و کار، در حال تحلیل تأثیر تغییرات در هر سیستم فناوری اطلاعات کسب و کار است. 

۴- معماری کسب‌ و کار (Business Architecture)

معماری کسب و کار، چشم‌اندازهای کسب و کارهای چند بعدی و ساختار سازمانی و ارتباطات آن‌ها را نمایندگی می‌کند. این دیدگاه شامل استراتژی کسب و کار، ظرفیت‌های کسب و کار، جریان ارزش، دانش کسب و کار و چشم‌انداز سازمانی است. طبق IIBA، زاویه دید معماری کسب و کار در تحلیل کسب و کار زمانی به کار می‌رود که هر نوع راه حلی در زمینه BA وجود داشته باشد؛ از جمله تغییر در مدل کسب و کار، مدل عملیاتی، ساختار سازمانی و غیره.

۵- مدیریت فرآیند کسب‌ و کار (Business Process Management)

مدیریت فرآیند کسب و کار که به اختصار BPM نامیده می‌شود، یک انضباط مدیریتی است که برای کشف، مدل‌سازی، تحلیل، اندازه‌گیری، بهبود، بهینه‌سازی و خودکار کردن فرآیند‌های کسب و کار استفاده می‌شود. این رویکرد برای کسب و کارهایی با دیدگاه‌های فرآیندمحور به عنوان تلاشی مداوم در زمینه مدیریت و عملیات آن‌ها استفاده می‌شود.

طبق IIBA، زاویه دید BPM در تحلیل کسب و کار، توسعه بهبود فرآیندهای کسب و کار در سازمان را شامل می‌شود. چند سال بعد این فهرست از طرف موسسه تکمیل شد و موارد تجزیه‌ و تحلیل کسب‌وکار (Business Analytics)  و امنیت سایبری  (cybersecurity) هم به آن اضافه شد.

تفاوت هوش تجاری و تحلیل کسب و کار در چیست؟

دو مورد در این فهرست ممکن است از نظر شما یکسان باشند. در حقیقت هوش تجاری و تحلیل کسب و کار هر دو با داده‌ها سروکار دارند، اما هر یک به طور متفاوتی از آن استفاده می‌کنند.  هوش تجاری و تحلیل کسب‌ و کار، هر دو بخشی از دنیای بزرگ تحلیل هستند و کار هر دو هم تبدیل داده به اطلاعات کاربردی است. به عبارت ساده‌تر، هردو از داده‌های موجود دانش استخراج می‌کنند. دانش در این حوزه به معنای استفاده بهینه از داده و پیدا کردن بهترین روش برای حل چالش‌های موجود در کسب‌و‌کار است.

موارد زیر بعضی از مزایای مشترک استفاده از هوش تجاری و تحلیل کسب و کار هستند:

  • تسریع و تکمیل فرایند تبدیل داده خام به اطلاعات ارزشمند
  • در اختیار قرار دادن اطلاعات معتبر و با کیفیت با استفاده از تکنولوژی و ابزارهای مناسب به صاحبان کسب‌وکار
  • کمک به مدیران برای تصمیم‌گیری موثر به کمک داده

با این حال، هوش تجاری و تحلیل کسب و کار، تفوات‌هایی هم دارند. همان‌طور که در مقدمه هم اشاره کردیم، هوش تجاری تصمیم‌گیری برای موقعیت حال حاضر کسب‌ و کار را بر عهده دارد؛ به عبارتی داده‌های زمان حال و گذشته را بررسی می‌کند. در حالی که تحلیل کسب و کار تصمیم‌گیری برای آینده را بر عهده دارد. تفاوت این دو حوزه را می‌توان در جدول زیر خلاصه کرد:

تفاوت BI و BA در چیست؟

رویکرد سازمان‌ها درباره استفاده از دیتا چگونه است؟

سازمان‌ها را با توجه به رویکردی که در استفاده از علم داده و تحلیل آن دارند می‌توان به چند دسته تقسیم کرد:

  • بعضی از سازمان‌ها هیچ رویکرد و برنامه‌ای در خصوص تحلیل و استفاده از داده‌ها ندارند و چشم بسته جلو می‌روند.
  • بعضی از سازمان‌ها فقط از اطلاعات به صورت توصیفی استفاده می‌کنند. مثل این که ماه گذشته یا فصل گذشته چه اتفاقاتی افتاده است؟ امسال در مقایسه با سال گذشته چه تغییری داشته است؟
  • بعضی از سازمان می‌پرسند چه اتفاقاتی افتاده و چرا این اتفاقات افتاده است؟ درباره این که چه اتفاقاتی افتاده و چرایی و اثرگذاری آن‌ها کنجکاو هستند. 
  • سازمان‌های پیشرفته‌تر اطلاعات گذشته را در جهت گسترش فعالیت‌ها بررسی و پیش‌بینی می‌کنند که چه اتفاقاتی ممکن است در ماه، فصل، سال یا سال‌های آینده رخ دهد. در واقع همیشه نگاه آن‌ها به آینده است. همیشه از خودشان می‌پرسند در حال حاضر چه کاری کنم تا در آینده روی افزایش درآمد و بهتر شدن من تاثیر مثبت داشته باشد.

تا الان راجع به این که تحلیل کسب و کار چیست و تفاوت آن با هوش تجاری در چیست صحبت کردیم. حالا وقت آن است که به تعریف سه مفهوم تحلیل کسب و کار (Business Analysis)، تجزیه و تحلیل کسب و کار (Business Analytics) و هوش تجاری (Business Intelligence) بپردازیم. 

تحلیل کسب و کار (Business Analysis) چیست؟

Business Analysis فرایندی است که به بررسی، تسویه، انتقال و مدل‌سازی اطلاعات با هدف پیدا کردن اطلاعات مفید، نتیجه‌گیری کاربردی و حمایت از تصمیم‌گیری می‌پردازد. هر دو این موارد در حوزه تحلیل فعالیت دارند،  اما  تحلیل کسب و کار را می‌توان بخش و زیرمجموعه‌ای از تحلیل داده در نظر گرفت.

تحلیل کسب و کار (Business Analysis) چیست؟

علم داده (Data Science) چیست؟

علم داده یک حوزه میان رشته‌ای است که شامل روش‌های علمی، فرایندها و همچنین الگوریتم‌هایی برای استخراج و نمایش داده‌های ساختاریافته و ساختارنیافته است. حوزه‌هایی مثل داده کاوی (Data Mining)، یادگیری ماشینی (Machine Learning) و کلان داده‌ها (Big Data) مربوط به علم داده هستند. تفاوت اساسی بین علم داده  و تجزیه و تحلیل داده را در جدول زیر می‌توانید مشاهده کنید. در حقیقت می‌توان Dataتجزیه و تحلیل کسب و کار را زیر مجموعه‌ای از علم داده در نظر گرفت.

تفاوت اساسی بین Data Science  و Data Analytics

وظیفه یک تحلیلگر داده، تحلیل‌گر کسب و کار و دانشمند داده چیست؟

شاید برای شما این سوال پیش آمده باشد که هر کدام از  نقش‌های تحلیلگر داده، تحلیل‌گر کسب و کار و دانشمند داده چه کاری می‌کنند و چه نقشی در سازمان دارند؟ در جدول زیر به صورت خلاصه حوزه فعالیت و وظیفه هر کدام از این نقش‌ها مشخص شده است:

وظیفه یک Business Analyst، Data Analyst  و Data Scientist چیست؟

کار تحلیل‌گر کسب و کار آماده کردن گزارش با توجه به دانش و داده است، اما کار دانشمند داده بیش‌تر تکنیکال است و مربوط به استخراج داده و طراحی سیستم می‌شود. او داده را جمع‌آوری و ساختار مناسب و منطقی برای آن تعریف می‌کند.  کار تحلیل‌گر داده مابین کار این دو است. او کمی از کارهای مبحث انتقال داده را انجام می‌دهد و همچنین به آماده کردن گزارش‌ها هم می‌پردازد.

نقش‌های Business Analyst، Data Analyst  و Data Scientist چه کاری می‌کنند و چه نقشی در سازمان دارند؟

مهارت‌های مورد نیاز یک  تحلیلگر داده، تحلیل‌گر کسب و کار و دانشمند داده چیست؟

سازمان‌های بزرگ نقش‌ها و موقعیت‌های شغلی متفاوتی در حوزه تحلیل تعریف کرده‌اند؛ زیرا نیروهای زیادی دارند و تعریف تفکیک شده نقش‌ها در آن‌ها ضروری است. در سازمان‌های کوچک‌تر ممکن است این نقش‌ها ادغام شوند و انعطاف‌پذیری بیش‌تری داشته باشند. پس اگر در یک سازمان کوچک کار می‌کنید ممکن است گاهی در هر سه حوزه فعالیت داشته باشید. پیشنهاد می‌کنیم از این فرصت خوب استفاده کنید و دانش خود را در حوزه‌های متفاوت افزایش دهید.

مهارت‌های مورد نیاز یک  Business Analyst، Data Analyst  و Data Scientist چیست؟

مقایسه بازار کار BI با Business Analytics

هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل تجاری (BA) دو زمینه مرتبط اما متمایز هستند. BI بر جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تصمیم گیری بهتر مدیران تمرکز دارد؛ در حالی که BA بر استفاده از داده‌ها برای شناسایی روندها و توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده تمرکز می‌کند.

تحلیلگران هوش تجاری معمولاً از داده‌های تاریخی سازمانی برای ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهایی استفاده می‌کنند که به مدیران در تصمیم‌گیری کمک می‌کند. از سوی دیگر، تحلیلگران داده بیشتر بر تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها تمرکز می‌کنند تا الگوها و بینش‌ها را کشف کنند.

جالب است بدانید، از نظر حقوق، تحلیلگران BI در آمریکا تمایل دارند حقوق بسیار بالاتری نسبت به تحلیلگران داده دریافت کنند. طبق اطلاعات ارائه شده در وبسایت techtarget، به طور متوسط تحلیل‌گران هوش تجاری با درآمد سالانه ۸۶ هزار دلار، در سال حدود ۲۰ هزار دلار بیشتر از تحلیل‌گران کسب و کار درآمد دارند. 

بد نیست بدانید مشاغل در تجزیه و تحلیل کسب و کار اغلب شامل نقش‌های تخصصی مانند تحلیلگر تحقیقات بازار، تحلیلگر مدیریت درآمد یا تحلیلگر قیمت هستند؛ در حالی که مشاغل هوش تجاری شامل موقعیت‌هایی مانند توسعه‌دهنده هوش تجاری، معمار هوش تجاری  یا مشاور هوش تجاری است. به طور کلی، هر دو رشته دارای فرصت‌های شغلی پردرآمد با حقوق‌های رقابتی در بازار کار هستند. 

جمع‌بندی

در این مقاله سعی کردیم به صورت کلی و خلاصه تفاوت‌های بین  Data Analysis/ Analytics، Business Analysis/ Analytics ،Business Intelligence و Data Science را تعریف و یک تصویر کلی از جایگاه شغلی و وظایف هر کدام از متخصصان این حوزه‌ها را ترسیم کنیم. این نقش‌ها در بسیاری از سازمان‌ها جدید است و به همین دلیل، ممکن است این حوزه‌ها گاهی قابل تفکیک نباشند و به جای یکدیگر به کار روند.

امتیاز شما به این مقاله:

با ما همرا شوید!

تیم‌های مختلف آسا در ساختمان‌ها و موقعیت‌های مکانی مختلف آسا مستقر هستند. برای اطلاع از آدرس‌ها و راه‌های ارتباطی با آسا، به صفحه «درباره آسا» مراجعه کنید.

سوالات متداول

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *