در قرن ۲۱، تکنولوژی و به ویژه هوش مصنوعی، تبدیل به دستیار شماره یک انسان شده است. یکی از تکنولوژی‌های جدید و جذاب، هوش تجاری است. هوش تجاری یا BI، فرایند استخراج و تحلیل داده، و تبدیل این داده به اطلاعات ارزشمند برای کسب و کار را شامل می‌شود. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها، با تبدیل داده به اطلاعات شروع می‌شود و سپس از این زیرساخت، می‌توانیم برای درک وضعیت فعلی، استخراج الگو از گذشته و پیش‌بینی وضع آینده کسب و کار استفاده کنیم.
در این مقاله قصد داریم ابتدا خیلی کوتاه با هوش تجاری آشنا شویم. سپس با نحوه کارکرد این تکنولوژی و کاربردهای آن در سازمان‌ها آشنا می‌شویم. در نهایت هم چند مثال واقعی از کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها را بررسی می‌کنیم. با ما همراه باشید.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری یا (BI (Business Intelligence، به زیرساخت فرایندی و فنی‌ای اشاره دارد که داده‌های یک شرکت را، جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل می‌کند. در واقع BI ابزاری است که داده کسب و کار را پردازش می‌کند و آن را به شکل اطلاعاتی کاربرپسند، مانند گراف، گزارش، داشبورد و نمودار، نمایش می‌دهد.
هوش تجاری مفهومی گسترده است که شامل داده کاوی (Data Mining)، تحلیل فرایندها (Process Analysis)، تحلیل توصیفی، هوش مصنوعی و … می‌شود. ابزارهای BI دسترسی به انواع مختلف داده، مانند داده‌های تاریخی و جاری، داخلی و خارجی و ساختاریافته و غیرساختاریافته را، برای کسب و کارها فراهم می‌کند و کسب و کارها با کمک این اطلاعات، به شناخت و درک از وضعیت سازمان می‌رسند.
BI چطور کار می‌کند؟
در وهله اول، باید بدانید که هوش تجاری فراتر از نرم‌افزارهای معروف BI است که می‌شناسید. هوش تجاری ترکیبی از زیرساخت و فرایندها است که در نهایت می‌توانید به کمک نرم‌افزارهای BI، از این فرایندها استفاده کنید.
داده‌های لازم برای هوش تجاری، معمولا در انبار داده سازمان نگهداری می‌شود؛ به طور سنتی، پلتفرم‌های BI برای استخراج داده و رسیدن به اطلاعات پایه، به انبار داده متکی هستند.
انبار داده (Data Warehouse)، برای پشتیبانی از گزارش‌ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار، داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و در یک سیستم مرکزی ذخیره می‌کند. سپس نرم‌افزار BI، داده مورد نیاز کاربر را از انبار داده استخراج می‌کند و آن را به صورت گزارش، نمودار یا نقشه به کاربر ارائه می‌دهد.
انبارهای داده برای پشتیبانی از جستجوهای چندبعدی، به یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) مجهز هستند. برای مثال جستجوهایی مانند: مقایسه فروش امسال شرکت نسبت به سال قبل در بخش غربی و بخش شرقی، نمونه‌ای از جستجوی چندبعدی هستند.
به گفته داگ دیلی (Doug Dailey)، مدیر عرضه IBM: «موتور پردازش تحلیل آنلاین (OLAP) یک فناوری قدرتمند برای کشف داده، پیاده‌سازی هوش تجاری، محاسبات پیچیده آماری و تحلیل پیشگویانه است.» او همچنین معتقد است که یکی از مزایای اصلی OLAP، پیوستگی و یکپارچگی اطلاعات و محاسباتی است که برای استخراج داده از آن‌ها استفاده می‌کند. این یکپارچگی در نهایت موجب بهبود کیفیت محصولات، تعامل کاربران و بهبود فرایندها می‌شود.
راهکارهای جدید هوش تجاری، می‌توانند با کمک فناوری‌های مانند Hadoop، داده خام را به طور مستقیم استخراج و ذخیره کنند؛ اما هنوز هم انبار داده انتخاب اصلی بسیاری از سازمان‌ها است.
هوش تجاری چه مشکلاتی را حل می‌کند
کاربرد هوش تجاری در تبدیل داده به بینش و سپس استفاده از این بینش برای تصمیمات استراتژیک آگاهانه، باعث محبوبیت و فراگیری این فناوری شده است. BI با استفاده از داشبورد مدیریتی و تصویرسازی ساده داده به شکل گراف، نمودار و …، به کسب و کارها در مدیریت داده خود و تبدیل اطلاعات به بینش‌های اجرایی، کمک می‌کند.
اگر به دنبال این هستید که کسب و کار خود را ارتقا دهید، BI بهترین انتخاب است. هوش تجاری می‌تواند مشکلات زیادی را حل کند و ارزش اصلی آن هم، توانایی ادغام داده از منابع مختلف است. با کمک BI می‌توانید تمام داده‌های مالی، بازاریابی و فروش خود را در یک سیستم ببینید و مشکلاتی را حل کنید که قبل از این نمی‌دانستید وجود دارند.
علاوه بر این، ابزارهای هوش تجاری می‌توانند مشکلات اتوماسیون را هم حل کنند. با کمک راهکارهای هوش تجاری، کسب و کار شما می‌تواند به بهینه‌ترین حالت ممکن، مسیر رو به رشد خود را ادامه دهد.
کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
تحلیل هوش تجاری، اطلاعات قابل اجرا و استناد را برای رسیدن به اهداف عملیاتی و استراتژیک، در اختیار تصمیم‌گیرندگان اصلی سازمان‌ها قرار می‌دهد. به همین خاطر، BI به شکلی طراحی شده است تا بتواند از کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) ساختاریافته یا بدون ساختار برای شناسایی و ایجاد فرصت‌های جدید برای کسب و کار، استفاده کند.
با کمک هوش تجاری، می‌توانید سوابق مالی و وضعیت عملیاتی شرکت را بررسی و نقاط بهبود را پیدا کنید. همچنین، BI با داشتن ویژگی کاربردی مدیریت هدف، به مدیران کمک می‌کند تا با تعریف اهداف روزانه، برای داده روز بعد برنامه‌ریزی کنند. این اهداف می‌توانند اهداف مالی، فروش، بازاریابی و یا شاخصه‌های بهره‌وری باشند.
همانطور که در ابتدا گفتیم، هوش تجاری با فناوری‌های مختلف مانند داده کاوی، هوش مصنوعی، تحلیل پیشگویانه، برنامهنویسی و … در ارتباط است. به همین خاطر در تیم‌های مختلف از بخش‌های مختلف این تکنولوژی استفاده می‌شود.
معمولا تیم‌های IT از نرم‌افزارهای BI برای جمع‌آوری داده، تحلیل، ایجاد کوئری و تهیه گزارش استفاده می‌کنند. البته با توجه به گسترش پلتفرم‌های هوش تجاری ساده‌تر با کاربری آسان، کاربران نهایی اطلاعات مانند مدیران اجرایی، تحلیلگران کسب و کار و کارمندان، می‌توانند مستقیما از این نرم‌افزارها استفاده کنند و نیاز به واسط حذف می‌شود.
کاربرد هوش تجاری چیست؟
بهترین جواب برای سوال «کاربرد هوش تجاری چیست؟»، اشاره به قابلیت‌ها و ویژگی‌های این تکنولوژی است:
تجزیه و تحلیل (Analytics)
سنگ‌بنای اصلی هوش تجاری، کشف، تفسیر و ایجاد ارتباط کاربردی بین الگوهای داده است. تجزیه و تحلیل در هوش تجاری می‌تواند براساس رویکردهای توصیفی، تجویزی، پیشگویانه و یا روش‌های آماری و برنامهنویسی باشد. داده معنادار به دست آمده از تجزیه و تحلیل، باید بتواند عملکرد کسب و کار را به طور کمی توصیف و پیش‌بینی کند و در نهایت بهبود ببخشد.
گزارش‌دهی (Reporting)
یکی از ویژگی‌های اصلی نرم‌افزارهای BI، ارائه گزارش‌ها و بینش‌های غنی و دقیق بعد از تحلیل داده است. این گزارش‌ها برای درک هرچه بهتر کاربر و ارائه اطلاعات حیاتی، می‌توانند به شکل نمودار، گراف، ویدیو یا اینفوگرافیک باشند.
پیشنهاد مطالعه: بهترین ابزارهای هوش تجاری
پردازش رویدادهای پیچیده (Complex Event Processing – CEP)
این ویژگی با ترکیب داده‌های منابع مختلف، رویدادها و اتفاقات مهم سازمان را شناسایی می‌کند. چه این اتفاقات مثبت باشند و چه منفی، CEP این امکان را به کسب و کارها می‌دهد تا به موقع به آن‌ها واکنش نشان بدهند.
داده کاوی (Data Mining)
هوش تجاری برای تبدیل داده خام به اطلاعات مفید، از روش‌های داده کاوی پشتیبانی می‌کند. نرم‌افزار BI از انبار داده که حاوی اطلاعات تلفیقی است، به عنوان منبع اصلی داده استفاده می‌کند و پس از فرایند داده کاوی، وارد فرایند تحلیل داده می‌شود.
فرایند کاوی (Process Mining)
یکی از کاربردهای هوش تجاری، فرایند کاوی است. برای افزایش کارایی فرایندها، الگوریتم‌های خاصی برای شناسایی ترندها و جزئیات روی گزارش رویدادهای ثبت شده پیاده‌سازی می‌شود.
پردازش و کاوش متنی (Text Mining)
این بخش از فرایند BI شامل استخراج الگو و استنتاج اطلاعات باکیفیت از منابع متنی، و سپس تحلیل این اطلاعات با استفاده از برنامه هوش تجاری است.
بنچ‌مارک کردن (Benchmarking)
هوش تجاری عملکرد کسب و کار را با یک شاخص معین (مانند زمان، کیفیت یا هزینه)می‌سنجد. نتیجه این سنجش، معیارهای عملکردی است که با استانداردها و شرکت‌های رقیب مقایسه یا به اصطلاح بنچ‌مارک می‌شود.
مدیریت عملکرد کسب و کار (Business Performance Management – BPM)
فعالیت‌های BPM در شرکت‌های بزرگ، شامل داده‌های وسیع می‌شود که نیاز به تطبیق، تحلیل و گزارش‌دهی دارند. طبیعتا هوش تجاری می‌تواند نقش پررنگی در این فرایند داشته باشد.
پشتیبانی هوش تجاری (BI) از تصمیمات کسب و کار
BI با ارائه بینش به سازمان‌ها، به آن‌ها برای تصمیمات استراتژیک و مهم خود، کمک می‌کند. نکته مهمی که باید به آن توجه شود، این است که «هوش» زمانی به کار می‌آید که داده از منابع مختلف داخلی (داده عملیات و مالی) و خارجی (اطلاعات مشتریان و وضعیت بازار) جمع‌آوری شده باشد؛ به این شکل یک دید کامل و یکپارچه از آنچه در درون، خارج و محیط پیرامون کسب و کار اتفاق می‌افتد به دست می‌آید.
با کمک این بینش‌ها، عناصر تصمیم‌گیرنده سازمان می‌توانند فرصت‌های جدید را شناسایی و استراتژی‌های موثری را طراحی کنند، که ثبات و مزیت رقابتی را برای کسب و کار به ارمغان می‌آورد. کاربردهای هوش تجاری که به صاحبان کسب و کار در تصمیم‌گیری کمک کند، می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:
- قیمت‌گذاری
- کشف بازارهای جدید
- بخش‌بندی بازار (Market segmentation)
- اجرای کمپین‌های بازاریابی
- تقاضای بازار نسبت به محصول
- جایگاه‌یابی محصول (Product positioning)
- اهداف (تارگت) فروش
- تناسب محصول و خدمات با نیاز بازار
- استقرار منابع
- سنجش بهره‌وری و عملکرد شرکت
- تعیین اولویت‌ها و مسیرهای عملکردی شرکت
- تشکیل ماتریس SWOT (نقاط قوت، نقاط ضعف، فرصت‌ها و تهدیدها)
تفاوت BI و BA (هوش تجاری و تحلیل کسب و کار)
از آنجایی که هوش تجاری و تحلیل کسب و کار هر دو با جمع‌آوری و تحلیل داده و استفاده از تحلیل پیشگویانه برای ساخت گزارش‌های تصویری باکیفیت سروکار دارند، معمولا به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. اما شباهت این دو تعریف همینجا تمام می‌شود.
هرچند هدف BI و BA، بهبود قابلیت بقا و بهره‌وری سازمان با استفاده از تحلیل داده است، اما هر کدام نقش متفاوتی در سازمان دارند. هوش تجاری بیشتر روی تدوین و دسترسی به کلان داده و استخراج بینش از داده تمرکز دارد؛ در حالی که تحلیل کسب و کار روی پیش‌بینی توسعه‌های آتی بر اساس داده‌های گذشته و فعلی و آماده کردن کسب و کار برای چالش‌های جدید، تمرکز دارد. با وجود اینکه نقش BI و BA کاملا تعریف شده است، کسب و کارها معمولا از هردو این‌ها استفاده می‌کنند تا تمام فرصت‌ها و احتمالات موجود در محیط همواره متغیر بازار را شناسایی کنند.
پیشنهاد مطالعه: یادگیری ماشین چیست؟
کاربردهای هوش تجاری در حوزه‌های مختلف
با رشد کاربردها و نیاز به تحلیل داده، شرکت‌های بیشتری به مزایای هوش تجاری پی می‌برند. اگر هنوز نسبت به کاربرد هوش تجاری در سازمان خود شک دارید، در اینجا می‌توانید مثال‌های ملموسی از کاربرد هوش تجاری را بخش‌های مختلف صنعت ببینید.
خرده‌فروشی
هوش تجاری می‌تواند با استفاده از بخش‌بندی بازار، انواع مختلف مشتریان را شناسایی کند؛ برای مثال آن‌هایی که در فواصل زمانی کوتاه اما کم خرید می‌کنند یا آن‌هایی که هر از چندگاهی خریدهای بزرگ دارند.
داشتن این داده‌ها به صاحبان خرده‌فروشی‌ها کمک می‌کند تا تصمیم بگیرند که برای هر گروه، باید از چه روش نگهداشتی استفاده کنند؛ طبق مثال بالا، گروه اول باید در دسته جوایز وفاداری و گروه دوم، در دسته پیشنهادات شگفت‌انگیز قرار بگیرند.
سوپرمارکت‌ها
هوش تجاری با جمع‌آوری کامل داده‌های مشتریان و فروشندگان، می‌تواند در تعیین استراتژی تبلیغاتی موثر باشد. برای مثال، مادران باردار معمولا هدف مناسبی برای تخفیف پوشک بچه و وسایل نوزاد هستند.
ارائه‌دهندگان خدمات
شرکت‌های خدماتی، با کمک BI و تطبیق اطلاعات قبوض، بازدیدهای سایت، سوالات کاربران و … پیش‌بینی می‌کنند که یک مشتری، چه زمانی ممکن است شرکت سرویس‌دهنده خود را تغییر دهد. آن‌ها با این اطلاعات به هر مشتری یک امتیاز احتمالی می‌دهند و براساس این امتیاز، به مشتریانی که احتمال جابجایی آن‌ها بیشتر است طرح‌های تشویقی مختلف ارائه می‌دهند.
تجارت الکترونیک
حتما در سایت‌های خرید اینترنتی مانند آمازون، به جمله «کسانی که این محصول را دیده‌اند، این محصولات را هم دوست داشتند» برخورده‌اید. این یک جمله بسیار معروف در فروشگاه‌های آنلاین است که برگرفته از هوش تجاری و به طور ویژه، حاصل داده کاوی است و هدف آن، افزایش فروش چندبعدی و فروش فزاینده است.
کاربرد هوش تجاری در شرکت‌های ایرانی
در ایران هم مبحث هوش تجاری تبدیل به یکی از حوزه‌های مهم در شرکت‌ها شده است. در سال‌های اخیر، شرکت‌های بزرگ در زمینه‌های مختلف (مانند فروشگاه اینترنتی، فناوری اطلاعات، خدمات و …) به اهمیت هوش تجاری پی برده‌اند و پیاده‌سازی مناسب BI توسط آن‌ها، افزایش فروش و آگاهی از برند را همراه داشته است.
این شرکت‌ها همانطور که گفتیم در زمینه‌های مختلفی فعالیت می‌کنند. برای مثال زمینه‌های زیر از زمینه‌هایی هستند که امروزه به خوبی از کاربرد هوش تجاری در سازمان‌های خود، بهره می‌برند:
- فروشگاه‌های اینترنتی
- شرکت‌های مالی و حسابداری
- شرکت‌های ارائه دهنده خدمات
- سرویس‌دهندگان اینترنت
- استارتاپ‌ها
- شرکت‌های فناوری اطلاعات
از جمله شرکت‌هایی که به خوبی از راهکارهای هوش تجاری استفاده می‌کند، شرکت ویستا سامانه آسا است. یکی از تیم‌های مهم در آسا، تیم هوش تجاری است که از چندین بخش مختلف تشکیل شده است. وظیفه اصلی تیم هوش تجاری، جمع‌آوری داده‌های مهم برای شرکت و تبدیل آن به اطلاعات کاربردی برای ذی‌نفعان آسا است.
اگر می‌خواهید در زمینه هوش تجاری و زیرمجموعه‌های این حوزه کار کنید، می‌توانید به صفحه «همکاری با آسا» سر بزنید و از موقعیت‌های شغلی مختلف آسا در زمینه‌های توسعه نرم‌افزار، تحلیل نرم‌افزار، هوش تجاری و … با خبر شوید و رزومه خود را برای ما ارسال کنید.
جمع‌بندی
در این مقاله سعی کردیم تا اطلاعات جامعی درباره کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها ارائه دهیم. همانطور که در طول مقاله بارها به آن اشاره کردیم، هوش تجاری اگر به درستی پیاده‌سازی شود، می‌تواند ارزش افزوده زیادی برای کسب و کار شما ایجاد کند.
از تحلیل داده‌های پیشین و فعلی برای رسیدن به داده‌های پیش‌بینی شده، تا پشتیبانی از تصمیمات مختلف کسب و کار، همه و همه تنها بخشی از مزایای پیاده‌سازی هوش تجاری در کسب و کار هستند. اگر به این شغل و حوزه علاقه‌مند هستید، می‌توانید در مقاله آینده شغلی هوش تجاری، بیشتر با این زمینه کاری آشنا شوید.
نویسنده: سارا احمدیان
