Business Intelligence چیست؟

هوش تجاری (BI)  یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده ‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به کارفرمایان و کارمندان کمک می ‌کند تا تصمیم‌ های آگاهانه ای برای کسب ‌و کار خود بگیرند.

به عنوان بخشی از فرآیند BI ، سازمان‌ ها داده‌ ها را از سیستم ‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی جمع ‌آوری می‌ کنند، آن ‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌ کنند، پرس‌ و ‌جو هایی را در برابر داده ‌ها اجرا می ‌کنند و تجسم داده ‌ها، داشبورد های BI  و گزارش ‌ها را ایجاد می ‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم ‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار دهند.

هدف نهایی ابتکارات BI هدایت تصمیمات تجاری به سمت برنامه ریزی هاس استراتژیک بهتر است که سازمان ها را قادر می سازد درآمد خود را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و نسبت به رقبای تجاری مزیت های رقابتی کسب کنند.

برای دستیابی به این هدف،BI  ترکیبی از ابزار های تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد.

Business Intelligence چگونه کار می کند؟

معماری Business Intelligence فراتر از نرم افزار BI  است.  داده ‌های Business Intelligence معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در بازار های داده کوچک ‌تر که زیر مجموعه‌ هایی از اطلاعات تجاری را برای بخش ‌ها و واحد های تجاری جداگانه نگهداری می ‌کنند، اغلب با یک انبار داده سازمانی ذخیره می‌ شوند.

علاوه بر این، دریاچه ‌های داده مبتنی بر خوشه ‌هایHadoop  یا دیگر سیستم‌ های کلان داده به‌طور فزاینده‌ای به‌ عنوان مخزن یا سکوی فرود برای داده‌ هایBI  و تجزیه و تحلیل، به‌ویژه برای فایل ‌های گزارش، داده‌ های حسگر، متن و انواع دیگر داده ‌های بدون ساختار یا نیمه‌ ساختار استفاده می‌ شوند.

داده ‌هایBI  می ‌توانند شامل اطلاعات تاریخی و داده ‌های جمع ‌آوری ‌شده از سیستم ‌های منبع در حین تولید باشد، و ابزار های BI  را قادر می‌ سازد تا از فرآیند های تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند.

قبل از استفاده در برنامه‌ های BI ، داده ‌های خام از سیستم ‌های منبع مختلف عموماً باید با استفاده از یکپارچه ‌سازی داده ‌ها و ابزار های مدیریت کیفیت داده یکپارچه، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌ هایBI  و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابت هستند.

نقش ها و مسئولیت های کلیدی تیم BI  چیست؟

در ابتدا، ابزار های BI  در درجه اول توسط متخصصان BI  وIT  استفاده می شدند که پرس و جو ها را اجرا می کردند و داشبورد ها و گزارش ها را برای کاربران تجاری تولید می کردند.  با این حال، به لطف توسعه BI  سرویس ها، تحلیلگران، مدیران و کارمندان به طور فزاینده ای از پلتفرم های Business Intelligence استفاده می کنند.

محیط ‌های هوش تجاری ، کاربران تجاری را قادر می ‌سازند تا داده‌ هایBI  را پرس و جو کنند، تجسم داده‌ ها را ایجاد کنند و داشبورد طراحی کنند.

برنامه های BI  اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را در خود جای می دهند.

یک مثال متداول، مدل ‌سازی پیش ‌بینی‌ کننده است که تجزیه و تحلیل سناریو های مختلف کسب ‌و کار را امکان ‌پذیر می ‌سازد.

با این حال، در بیشتر موارد، پروژه ‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم ‌های جداگانه‌ای از متخصصین علم داده، آماردانان، مدل ‌سازان پیش‌ بینی ‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌ شوند، در حالی که تیم‌ های BI بر پرس ‌و جو و تحلیل ساده ‌تر داده ‌های تجاری نظارت می ‌کنند.

 چرا Business Intelligence مهم است؟

به طور کلی، نقش Business Intelligence بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است.

شرکت هایی که به طور موثر از ابزار ها و تکنیک هایBI  استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیند ها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند.

سپس می توان از چنین بینش هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره وری و درآمد را افزایش می دهد و منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می شود.

بدون BI ،  سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده کنند.  در عوض، مدیران و کارگران در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند.

در حالی که این روش ‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌ های زیر بنای آن ‌ها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

 مزایای Business Intelligence

یک برنامه موفق BI ، مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می کند.  به عنوان مثال ، مدیران بخش  C-suite را قادر می‌ سازد تا عملکرد کسب‌ و کار را به صورت مستمر نظارت کنند تا بتوانند در هنگام بروز مشکلات یا فرصت ‌ها به سرعت عمل کنند.

تجزیه و تحلیل داده های مشتری کمک می کند تا تلاش های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثر تر شود. گلوگاه های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می توان قبل از این که باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد.

مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده های نیروی کار را نظارت کنند.

به طور کلی، مزایای کلیدی که کسب‌ و کار ها می ‌توانند از برنامه ‌های BI  دریافت کنند عبارتند از:

سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم گیری.

بهینه سازی فرآیند های کسب و کار داخلی.

افزایش بهره وری و بهره وری عملیاتی.

مشکلات کسب و کار را که باید برطرف شوند را مشخص کنید.

شناسایی روند های تجاری و بازار در حال ظهور.

توسعه استراتژی های تجاری قوی تر.

فروش بالاتر و افزایش درآمد های جدید و کسب برتری نسبت به شرکت های رقیب .

ابتکاراتBI  همچنین مزایای تجاری محدود تری را ارائه می دهد، به عنوان مثال ردیابی وضعیت پروژه های تجاری و سازمان ها را برای جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود آسان تر می کند.

علاوه بر این، تیم ‌های BI ،  مدیریت داده و فناوری اطلاعات از Business Intelligence سود می ‌برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه ‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می ‌کنند.

 انواع ابزار ها و کاربرد های Business Intelligence

Business Intelligence مجموعه وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده را ترکیب می کند که برای رفع نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده اند.

اکثر آن ها توسط نرم افزارBI و پلتفرم هایBI  پشتیبانی می شوند.  لیستی از فناوری ‌های BI  که در اختیار سازمان ‌ها قرار دارند شامل موارد زیر است:

تحلیل موقت  همچنین به عنوان جستجوی موقت شناخته می شود، این یکی از عناصر اساسی برنامه های مدرن BI  و یکی از ویژگی های کلیدی ابزار های سلف سرویسBI  است.  این فرآیند نوشتن و اجرای پرس و جو ها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص کسب و کار است.

در حالی که پرس و جو های موقت معمولاً در جریان ایجاد می شوند، اغلب به طور منظم اجرا می شوند و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبورد ها و گزارش ها گنجانده می شود.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP ) یکی از فناوری‌های اولیه BI ، ابزار های OLAP کاربران را قادر می‌ سازد تا داده‌ ها را در ابعاد چندگانه تجزیه و تحلیل کنند، که به ویژه برای پرس و جو ها و محاسبات پیچیده مناسب است.

در گذشته، داده‌ ها باید از یک انبار داده استخراج می ‌شدند و در مکعب‌ هایOLAP  چند بعدی ذخیره می ‌شد، اما به‌ طور فزاینده‌ای امکان اجرای تحلیل ‌های OLAP  مستقیماً بر روی پایگاه ‌های داده ستونی وجود دارد.

در برنامه‌ های  BIداده‌ ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش تجزیه و تحلیل می‌ شوند تا به کاربران یک دید به ‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازار های مالی و سایر حوزه  ها ارائه دهند.

فرآیند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربرد های تجزیه و تحلیل، مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.

 Mobile BI

Mobile BI ، اپلیکیشن ‌ها و داشبورد های BIرا در گوشی‌ های هوشمند و تبلت ‌ها در دسترس قرار می ‌دهد.

ابزار های موبایل BI که اغلب بیشتر برای مشاهده داده ها استفاده می شود تا تجزیه و تحلیل آن، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند.

به عنوان مثال، داشبورد های تلفن همراه ممکن است فقط دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آن ها را به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه مشاهده کرد.

چند نمونه از موارد استفاده از هوش تجاری چیست؟

به طور کلی، موارد استفاده از BI سازمانی عبارتند از:

نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیار ها.

حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک.

ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری.

دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری.

تشخیص روند ها، الگو ها و روابط در داده ها.

موارد استفاده خاص و کاربرد های BI  از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است.

به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس پرتفوی فعلی خود استفاده می کنند.

BI به خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل ‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم قیمت‌ ها و زمان‌ بندی ساعت کار هستند.

در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند.

دانشگاه ‌ها و سیستم ‌های مدرسه روی BI  کلیک می کنند تا معیار های عملکرد کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌ های کاربردی دیگر شناسایی کنند.

Business Intelligence برای داده های بزرگ

پلتفرم ‌های BI  به‌طور فزاینده‌ای به‌ عنوان رابط ‌های جلویی برای سیستم‌ های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده‌ های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می ‌شوند.

نرم افزار مدرنBI  به طور معمول گزینه های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود.

این، همراه با رابط کاربری نسبتا ساده در اکثر ابزار های BI ،  آن را برای معماری های کلان داده مناسب می کند.

کاربران ابزار هاBI  می ‌توانند به سیستم‌ های Hadoop و Spark ،  پایگاه‌ های داده NoSQL  و دیگر پلت‌فرم ‌های کلان داده، علاوه بر انبار های داده ‌های معمولی دسترسی داشته باشند و دیدی یکپارچه از داده ‌های متنوع ذخیره شده در آن ها داشته باشند.

این تعداد زیادی از کاربران را قادر می‌ سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده ‌های بزرگ شرکت کنند، به جای این که متخصصین علم داده تنها کسانی باشند که داده ‌ها را مشاهده می ‌کنند.

روش دیگر، سیستم‌های کلان داده به‌عنوان مناطق مرحله‌ای برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعداً فیلتر و پالایش می‌شوند و سپس برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران BI در انبار داده بارگذاری می‌شوند.

 گرایش های Business Intelligence

علاوه بر مدیران BI ،  تیم های هوش تجاری معمولاً شامل ترکیبی از معماران BI ، توسعه دهندگان BI ، تحلیلگرانBI  و متخصصان BI هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت علم داده کار می کنند.

تحلیلگران کسب و کار و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه BI  گنجانده می شوند تا جنبه تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیاز های آن اطمینان حاصل کنند.

برای کمک به آن، تعداد فزاینده‌ای از سازمان‌ها توسعه سنتی آبشار را با رویکردهای Agile BI و انبار داده جایگزین می‌کنند که از تکنیک ‌های توسعه نرم‌افزار Agile برای تقسیم پروژه‌های BI به قطعات کوچک و ارائه عملکردهای جدید بر اساس افزایشی و تکراری استفاده می‌کنند.

انجام این کار به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا ویژگی‌های BI را سریع‌تر مورد استفاده قرار دهند و با تغییر نیازهای تجاری یا ظهور الزامات جدید، برنامه‌های توسعه را اصلاح یا اصلاح کنند.

سایر روند های قابل توجه در بازار BI شامل موارد زیر است:

گسترش فن آوری های تجزیه و تحلیل افزوده

ابزارهای BI به طور فزاینده ای قابلیت های جستجوی زبان طبیعی را به عنوان جایگزینی برای نوشتن پرس و جو در SQL یا زبان برنامه نویسی دیگر، به علاوه هوش مصنوعی و الگوریتم های ماشین لرنینگ ارائه می دهند که به کاربران کمک می کند داده ها را پیدا، درک و آماده کنند و نمودار ها و سایر اینفوگرافیک ها ایجاد کنند.

 توسعه کم کد و بدون کد

بسیاری از کارکنان BI همچنین ابزارهای گرافیکی را اضافه می کنند که برنامه های BI را قادر می سازد با کدگذاری کم یا بدون کدنویسی توسعه یابند.

افزایش استفاده از ابر  سیستم‌های BI در ابتدا به کندی به سمت ابر حرکت می‌کردند، تا حدی به این دلیل که انبارهای داده عمدتاً در مراکز داده داخلی مستقر بودند.

اما استقرار ابری از انبارهای داده و ابزارهای BI در حال رشد است.  در اوایل سال ۲۰۲۰، شرکت مشاوره گارتنر گفت که بیشتر هزینه های جدید BI اکنون برای پروژه های مبتنی بر ابر است.

تلاش برای بهبود سواد داده  با استفاده از BI سلف سرویس که استفاده از ابزارهای هوش تجاری در سازمان‌ها را گسترش می‌دهد، اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ ها را درک کنند و با آن ها کار کنند، بسیار مهم است.

این امر باعث می‌شود تیم‌ های BI مهارت‌های سواد داده را در برنامه‌های آموزشی کاربران بگنجانند.  کارکنان BI نیز ابتکاراتی مانند پروژه سواد داده به رهبری Qlik را راه اندازی کرده اند.

Business Intelligence در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار

استفاده پراکنده از اصطلاح Business Intelligence حداقل به دهه ۱۸۶۰ بر می گردد، اما مشاور هوارد درسنر برای اولین بار در سال ۱۹۸۹ آن را به عنوان یک عبارت چتر برای استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای حمایت از فرآیند های تصمیم گیری تجاری پیشنهاد کرد.

چیزی که به عنوان ابزار های BI  شناخته شد، از فناوری ‌های تحلیلی قبلی، اغلب مبتنی بر مین ‌فریم، مانند سیستم ‌های پشتیبانی تصمیم ‌گیری و سیستم ‌های اطلاعات اجرایی که عمدتاً توسط مدیران تجاری استفاده می‌ شدند، تکامل یافته است.

Business Intelligence گاهی اوقات به جای تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می شود. در همین حال، تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول یک اصطلاح چتر است که همه اشکال BI  و برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل را در بر می گیرد.

این شامل انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده است: تجزیه و تحلیل توصیفی، که معمولاً همان چیزی است که BI ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی، که رفتار و نتایج آینده را مدل می کند.  و تجزیه و تحلیل تجویزی، که اقدامات تجاری را توصیه می کند.