آینده هوش تجاری Business Intelligence چیست؟
در دنیای امروزی هر شرکت و سازمانی، وابسته به داده‌ها و اطلاعات است. با در نظر گرفتن این موضوع که داده‌ها می‌توانند نقش بسیار تعیین‌کننده‌ای در روند سازمان و رضایت‌مندی و دستیابی به اهداف داشته باشند، استفاده و بهره‌گیری از آنها بسیار مهم است. آینده هوش تجاری به‌عنوان سیستمی برای تجمیع و دسته‌بندی داده‌ها، برای افراد فعال در این حوزه، بسیار مهم محسوب می‌شود.
با استفاده از هوش تجاری این امکان برای شما مهیا خواهید بود که با سرعت و کیفیت بالاتری از داده‌ها و اطلاعات موجود جهت تعیین اهداف خود استفاده کنید.ابزارها و امکانات هوش تجاری هر نهادی را به فعالیت بیشتر و موثرتر ترغیب می‌کند. با این ابزارها می‌توان کسب و کار خود را رونق داد و از رقبای تجاری خود پیشی گرفت. در ادامه این مقاله به بررسی آینده این سیستم پرکاربرد در صنعت امروز خواهیم پرداخت.
چرا شرکت های کوچک در پذیرش هوش تجاری در مقایسه با همتایان بزرگتر خود عقب مانده اند؟
مانند بسیاری از پیشرفت‌های فناوری جدید در دنیای تجارت، اغلب این شرکت‌های بزرگ هستند که منابع لازم را جهت پذیرش تکنولوژی جدید از جمله تکنولوژی هوش تجاری را دارند.در سطح جهانی، پذیرش هوش تجاری در تمام سازمان ها حدود 26٪ است. در صورتی که سازمان هایی که بیش از 5000 کارمند استخدام می کنند، این درصد به 80 درصد می رسد.
بیشتر پذیرش هوش تجاری به نقش تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مربوط می شود – در درجه اول استفاده از این دو مسئله برای بهبود فرآیندها و نتایج کسب و کار از طریق تصمیم گیری مبتنی بر داده ها بسیار موثر است.
در سال 2020، تنها 27 درصد از کسب و کارها محیط کاری خود را مبتنی بر هوش تجاری می‌دانستند، اما بیش از نیمی از سازمان ها می گویند هوش تجاری برای ابتکارات آنها بسیار تاثیرگذار بوده است.نظر می رسد درک روشنی وجود دارد که هوش تجاری یک گام مهم در پیشرفت تجارت است و میتواند یک جزء مهم در عملیات های تجاری باشد.
گزارشی که در اوایل سال 2021 منتشر شد نشان داد که هوش تجاری به سرعت در حال تبدیل شدن به یک بخش اصلی است، به طوری که 41٪ از فروشندگان هوش تجاری با افزایش درخواست مشتری برای پذیرش نرم افزارهای افزایش درخواست های مشتری برای پذیرش نرم افزارهای داده و تجزیه و تحلیل روبرو شدند.این کار حرکت روشنی است به سمت پذیرش هوش تجاری در میان افرادی که هنوز به طور کامل در هوش تجاری سرمایه گذاری نکرده اند، با طرح ها و برنامه ریزی های کوتاه مدت و بلند مدت می توان این آمار را افزایش داد.همانطور که ابزارها و فناوری‌های هوش تجاری هرچه در دسترس تر، مقرون به صرفه تر باشد احتمالاً پذیرش آن و رشد قابل‌توجه آن بیشتر خواهد شد.
محرک های کلیدی پذیرش هوش تجاری چه خواهند بود؟
مهمترین جنبه هوش تجاری که منجر به پذیرش گسترده آن می شود، استفاده از آن در کمک به تصمیم گیری است.هوش تجاری را می توان در هر بخش یک کسب و کار، از جمله:بازاریابی، تدارکات یا منابع انسانی استفاده کرد، به این معنی که این فناوری انعطاف پذیر و به طور گسترده ای مرتبط است.
در واقع، کسب و کارها برای سرمایه گذاری در هوش تجاری راحت تر هستند، زیرا در کل شرکت آنها قابل اجرا است، و در حالی که به طور طبیعی برای برخی از سهامداران مفیدتر از دیگران است و استفاده از آن به عنوان کمکی برای تصمیم‌گیری بهتر در همه جا وجود دارد.61 درصد از تیم های فناوری اطلاعات پس از اعمال تجزیه و تحلیل کسب و کار افزایش یافته اند. رهبران بازاریابی 44 درصد افزایش داشته اند. تحقیق و توسعه 39%; توسعه نرم افزار و امور مالی 38%; فروش 37%; و عملیات 35٪.
بیشتر بخوانید : کاربرد داده کاوی و هوش تجاری در صنعت بانکداری
بازار هوش تجاری
بازار ابزارهای هوش تجاری نوید بخش جهت گیری کلی بازار هوش تجاری است که انتظار می رود تنها در پنج سال آینده این بازار دو برابر شود. ارزش بازار هوش تجاری در سال 2020 برابر با 21 میلیارد دلار بود. در سال 2026، انتظار می رود که این رقم به 41 میلیارد دلار افزایش یابد. در سال 2018، ارزش بازار 14.3 میلیارد دلار بود که کمتر از 70 درصد ارزش آن در سال 2020 بود.
رشد قابل توجهی که بازار شاهد آن است عمدتاً به دلیل جذب از مشاغل بزرگ و کوچک است. اگرچه بسیاری از شرکت ها، به طور کلی، از این بازار عقب ماندند. اگر روند فعلی ادامه یابد، همانطور که به نظر می رسد احتمال دارد، بازار رشد بیشتری داشته باشد. زیرا راه حل های هوش تجاری به یک جزء اصلی در عملیات سازمان ها در هر اندازه تبدیل شده است.
افزایش محبوبیت پلتفرم های ابری
امروزه استفاده از تجزیه و تحلیل در تجارت برای بسیاری یک ضرورت است – همچنین این مورد نیز وجود دارد که فناوری های مورد نیاز برای دستیابی به سطح قابل توجهی از قابلیت تجزیه و تحلیل در عملیات تجاری به طور چشمگیری مقرون به صرفه تر و پیاده سازی آن نسبت به گذشته آسان تر شده است.
این تا حد زیادی به دلیل استفاده از مراکز داده ابری برای ارائه نرم افزار به عنوان سرویس، به شرکت های کوچک است. هوش تجاری امروزه برجسته ترین روش برای کسب و کارها برای پذیرش فناوری جدید به ویژه در میان شرکت های کوچک است زیرا به سرورهای داخلی نیاز ندارد و می تواند با انعطاف پذیری بسیار بیشتری کارها را انجام دهد.یک نظرسنجی در سال 2018 نشان داد که 64٪ از نرم افزار ERP از طریق هوش تجاری تحویل داده شده است، پس از آن 21٪ با استفاده از ERP ابری در سرورهای خصوصی و اختصاصی، و در نهایت فقط 15٪ از سرورهای داخلی سنتی برای ERP خود استفاده می کنند.
تجزیه و تحلیل با استفاده از هوش تجاری
علیرغم تمام این دستاوردها برای هوش تجاری در سال های اخیر، بلوغ تجزیه و تحلیل در میان بسیاری از شرکت های کوچک به طرز شگفت آوری پایین است.در مطالعه ای که توسط گارتنر انجام شد، 87 درصد از کسب و کارها به عنوان دارای سطح بلوغ تحلیلی پایین طبقه بندی شدند، در حالی که NewVantage دریافت که تنها 27 درصد از کسب و کارها در سال 2020 محیط کار خود را «داده محور» می دانستند.در حالی که این به خوبی می تواند نشانه ای از آرزوهای بزرگ کسب و کارها باشد. یک روند واضح وجود دارد که بسیاری از سازمان ها هنوز از فناوری ها به روشی ابتدایی استفاده می کنند.
در عین حال، کسب و کارها درک روشنی از ضرورت پیاده سازی راه حل های هوش تجاری برای ابتکارات خود دارند، که نشان می دهد سرمایه گذاری در فناوری هوش تجاری حداقل در چند سال آینده در اولویت اول تحول دیجیتال خواهد بود.بیش از نیمی (54٪) از تمام شرکت ها می گویند که هوش تجاری ابری برای ابتکارات جاری و آینده آنها بسیار مهم بوده است.
آینده هوش تجاری
AI یا Artificial Intelligence یکی از مهم ترین پیشرفت های بشر تا به امروز است. سال های سال است که بشر در فیلم های تخیلی، رمان ها، کتاب ها، بازی ها و غیره حرف از یک برنامه کامپیوتری هوشمند می زند که ذهن دارد و می تواند تصمیم گیری کند. اما ماجرا به همینجا ختم نمی شود.
سال هاست که بشر در زمینه فناوری و اطلاعات در حال پیشرفت است و در حال حاضر، هوش مصنوعی یا AI نیز دیگر یک موضوع خیالی به نظر نمی رسد. هوش مصنوعی تا اینجای کار پیشرفت بسیار زیادی داشته است. هوش تجاری نیز یکی از موضوعاتی است که پیشبینی می شود به کمک هوش مصنوعی پیشرفت زیادی خواهد داشت.
زمانی که هوش مصنوعی در زمینه تجارت به کار گرفته شود، بر اثر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل های پیشرفته ای که برای آن برنامه ریزی شده است، AI می تواند به راحتی بهترین تصمیم گیری را برای کسب و کار های مختلف انجام دهد. در این شرایط شما دیگر نیازی به یک مدیر نخواهید داشت و فقط کافیست که به تصمیمات گرفته شده هوش مصنوعی عمل کنید.البته این آینده هوش تجاری در دنیاست و هنوز سامانه Artificial Intelligence انقد یپشرفت نکرده که در این زمینه تمامی کار ها را برای شما انجام دهد. اما همچنان می توان برای تجزیه و تحلیل داده های مختلف به آن مراجعه کرد.
آینده هوش تجاری چگونه است؟
باید گفت مثل هر فناوری و تکنولوژی دیگری، هوش تجاری نیز دائماً در حال رشد و حرکت رو به جلو است. اگر بخواهیم روند این فناوری و سیستم مهم را از ابتدا مرور کنیم، باید گفته شود که در آغاز با صفحات گسترده‌ای که پر از عدد و ارقام بود روبرو بودیم. اما امروزه با پیشرفت این فناوری قابلیت‌های دیداری و بصری بسیار زیادی در اختیار کاربران قرار گرفته است که می‌توان با کمک گرفتن از آنها اهداف خود را ترسیم کرد.
همین عامل باعث شده است که آینده هوش تجاری بسیار روشن به نظر برسد و از چیزی که امروز شاهد آن هستیم هم فراتر برود. در فناوری امروز هوش تجاری، این سیستم روش‌های بسیاری را برای ترسیم و پیشبینی آینده، کسب سود بیشتر، محدود کردن ضررها و شناخت بازار و رضایت مشتریان ارائه داده است.این پیشرفت هر روزه، آینده هوش کسب و کار را بسیار امیدوارکننده تر نشان می‌دهد. با این وجود، درک صحیح این فناوری، کشف روش‌های ترکیبی آن، استفاده به جا و به موقع، مواردی است که به پیشرفت هرچه سریع‌تر این تکنولوژی کمک می‌کند.
پذیرش هوش تجاری آینده در تجارت
ایجاد یک کسب و کار مبتنی بر داده، امروزه برای شرکت های بزرگ و شرکت های کوچک ها بسیار مهم است.در حالی که امروزه پذیرش فناوری هوش تجاری ابری مشتاقان زیادی پیدا کرده است،استفاده از داده ها برای اطمینان از کیفیت خوب، در دسترس بودن و عملی بودن آن چیزی است که به طور کلی موفقیت کسب و کارها در آن دشوارتر است. این تا حد زیادی مربوط به یکپارچه سازی داده ها است تا هوش تجاری. از آنجایی که سازمان‌ها تلاش بیشتری را برای استفاده بهتر از داده‌های خود انجام می‌دهند، هوش تجاری نقش مهمی را در استفاده از این اطلاعات ایفا خواهد کرد.
۷ تکنولوژی که آینده هوش تجاری را متحول می کند
BI یکی از فناوری‌هایی است که به سرعت در حال پیشرفت است. با رقابتی شدن بازار، شرکت‌ها به دنبال هر روش ممکنی برای به دست آوردن مزیت رقابتی هستند. بر اساس آمار فوربز تعداد متخصصانی که از تحلیل‌های توصیفی و پیش گویانه استفاده می‌کردند، تنها در یک سال ۲۰ درصد افزایش یافته است. ۷۹ درصد از مدیران شرکت‌ها اذعان داشته‌اند که اگر از تجزیه و تحلیل Big Data استفاده نکنند موقعیت رقابتی خود را از دست می‌دهند و ممکن است ورشکست شوند. این رقابت شدید باعث می‌شود مشاوران هوش تجاری برای پیشتاز بودن در این عرصه از مرزهای تکنولوژی‌های استفاده شده در پلتفرمشان فرا تر روند؛ اما آینده هوش تجاری به چه صورت خواهد بود؟
- تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
هرچه راهکارهای هوش مصنوعی پیشرفته تر شوند، تحلیل‌های پیشگویانه رایج تر خواهد شد. یادگیری ماشین با سرعت بیشتری قادر به درک الگوهای شرکت خواهد بود و تصمیم گیری‌ها هر روز بیشتر از دیروز به هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی واگذار می‌شود. یادگیری ماشین میتواند به پیش بینی گردش مشتری، شناسایی مشتریان جدید و موارد دیگر کمک کند. تحلیل‌های پیشرفته انواع مختلفی دارند که می‌توان از هریک از آنها در پلتفرم هوش تجاری استفاده کرد:
علیرغم قابلیت‌های روزافزون هوش مصنوعی، Harward Business Review گزارش می‌دهد که تنها ۸ درصد از شرکت‌ها دارای زیرساخت‌های مناسب برای پشتیبانی از هوش مصنوعی هستند. این مساله هوش مصنوعی را به یک فرصت بکر برای کسب مزیت رقابتی تبدیل می‌کند.
- تحلیل‌های تجویزی
اگرچه تحلیل‌های پیشگویانه جنبه ای جدایی ناپذیر از BI است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد با استفاده از اطلاعات موجود احتمال رخداد وقابع آینده را پیش بینی کنند، اما در سال‌های آینده شاهد تجزیه و تحلیل تجویزی خواهیم بود. تحلیل‌های تجویزی داده‌ها را بررسی می‌کند تا مشخص شود که برای دستیابی به هدف مورد نظر چه اقداماتی باید انجام شود. با پیش بینی نتیجه تصمیمات در آینده، مدیران قادرند تا تصمیمات مختلف را قبل از اتخاذ آنها ارزیابی کنند؛ در نتیجه دقت تصمیم گیری افزایش می‌یابد.
- تحلیل‌های شخصی برای بهبود فردی
گزارشات هوش تجاری میتواند برای بهبود عملکرد حرفه ای کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرد. بررسی عملکرد به صورت سالیانه و بر اساس KPIهای تعیین شده ممکن است در آینده هوش تجاری به تاریخ بپیوندد؛ زیرا گزارشات real-time کاربران را برای دستیابی به بیشترین بهره وری ممکن راهنمایی می‌کند. چنین رویکردی انگیزه را افزایش می‌دهد. کارکنان درک می‌کنند که چگونه مشارکت آنها بر کل شرکت تأثیر می‌گذارد.
- خودکارسازی و تجزیه و تحلیل‌های تقویت شده
خودکارسازی مرحله آماده سازی داده‌ها و بخش‌های بزرگ فرآیندهای تحلیلی یکی دیگر از موارد استفاده از هوش مصنوعی در آینده هوش تجاری است. ابزارهای تحلیلی تقویت شده، پاکسازی داده‌ها، تغییر داده‌ها، تجمیع و یکپارچه سازی آنها را انجام می‌دهند تا روندهای پنهان موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و آنها را به اقدامات توصیه شده که درک آنها آسان است، تبدیل کنند. علاوه بر صرفه‌جویی در وقت و افزایش کارآیی، ابزارهای تحلیلی تقویت شده BI و فرآیند تجزیه و تحلیل را به ویژه برای افراد غیر متخصص آسان می‌کنند. با خودکارسازی در واقع مراحل ساده و تکراری توسط توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود.
- استفاده از پردازش زبان طبیعی (BI) در هوش تجاری
با بیشتر شدن ارتباط بین انسان‌ها و ماشین‌ها، NLP بیش از پیش اهمیت پیدا می‌کند. اگرچه دستیارهای صوتی هوشمند مدتهاست که از طریق NLP به کاربران پاسخ می‌دهند، اما شرکت‌ها نیز به دنبال آن هستند تا مزیت رقابتی قابل توجهی را در سال‌های آینده کسب کنند. در چند سال آینده NLP نه تنها در بخش خدمات مشتریان، بلکه در سایر بخش‌های کسب و کار نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال NLP به کارکنان غیر متخصص اجازه می‌دهد تا با سیستم‌های پیچیده و ابزارهای دیجیتالی ارتباط برقرار کنند. در آینده هوش تجاری با استفاده از پردازش زبان طبیعی به پرسش‌های مطرح شده از سوی کاربران پاسخ می‌دهد. بدین معنا که کاربران دیگر نیازی نیست تا کوئری نویسی یا زبان خاصی فرا بگیرند تا با هوش تجاری کار کنند؛ بلکه می‌توانند با زبان خودشان گزارشی را که می‌خواهند مشاهده کنند را بیان کنند و نتیجه را مشاهده کنند. با استفاده ازNLP ، کسب وکارها احساسات مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند این فناوری همچنین به چت بات‌های مجهز به هوش مصنوعی تبدیل شده و پاسخ‌های سریع و دقیقی به سوالات BI کاربران ارائه می‌دهد.
- تفکیک فرآیند گزارش گیری از واحد فناوری اطلاعات
امروزه در بسیاری از سازمان‌ها BI در واحد فناوری اطلاعات متمرکز شده است. کاربر نهایی که ممکن از مشغول در هر واحدی از سازمان باشد، درخواست گزارش می‌کند و منتظر پاسخ است. مدت زمان انتظار برای دریافت گزارش بستگی به لیست اولویت‌های واحد فناوری اطلاعات دارد. در سال‌های اخیر شرکت‌های بیشتری از سیستم متمرکز گزارش‌گیری فاصله گرفته‌اند و سیستم‌های سلف سرویس مورد پسند قرار گرفته‌است. این سیستم‌ها با استفاده از برنامه‌های دسکتاپ، موبایل و … برای کاربر نهایی به صورت local پیاده سازی می‌شود. نقش دپارتمان فناوری اطلاعات از ارائه دهنده گزارشات و تجزیه و تحلیل‌ها به تسهیل کننده استفاده از هوش تجاری برای کارکنان تغییر می‌کند.
- استفاده از فضای ابری
ذخیره سازی، مقیاس پذیری و هزینه کم برای توسعه هوش تجاری در فضای ابری کاملاً چالش‌های حجم داده ایجاد شده را برطرف می‌کند. انتقال داده‌ها به خارج از سایت نیز میتواند منجر به دسترسی بهتر در تلفن همراه شود.
بررسی موارد مهم در آینده هوش تجاری
اینکه آینده هوش تجاری چگونه تصور می‌شود و چه مواردی در ادامه مسیر آن مؤثر خواهند بود، مواردی است که برای افراد فعال در این سیستم، بسیار مهم است. همچنین کسانی که به‌تازگی وارد این عرصه شده‌اند یا قصد وارد شدن به آن در بلند مدت را دارند هم می‌توانند با کسب آگاهی از این موارد چشم‌انداز مناسبی برای خود ترسیم کنند.در ادامه مواردی که در آینده این فناوری مهم هستند و انتظار می‌رود تأثیر زیادی در روند بازار بگذارند را بررسی میکنیم.
سلطه داده‌ها
در آینده امنیت خصوصی داده‌ها و کنترل آنها بسیار گسترده‌تر خواهد شد؛ بنابراین مدیریت کردن این داده‌ها برای رسیدن به نتیجه‌ای دلخواه ضروری خواهد بود.پیشبینی می‌شود طی سالیان آینده، سازمان‌ها برای سازماندهی چنین داده هایی تلاش زیادی را انجام خواهند داد و کامل مطلع هستند که این داده‌ها از کجا نشات می‌گیرند، دسترسی آن برای چه کسانی آزاد است، نحوه استفاده از آنها چگونه است و چه زمانی قادر به حفظ آنها خواهند بود.
در آینده هوش کسب و کار، حاکمیت و سلطه داده‌ها، برای هر سازمان و حرفه‌ای، تبدیل به اولویت اصلی خواهد شد. این امر به‌دلیل پیشرفت روز افزون منابع اطلاعاتی و استفاده از داده‌ها برای انواع آنالیز و تجزیه و تحلیل است. استراتژی و روش مناسب استفاده از داده، به سرمایه‌گذاری هرچه بهتر هم کمک خواهد کرد. همچنین ثبات داده و تعادل بسیار مناسب آن با واضح بودن و بدون ابهام بودن داده‌ها، از مزایای دیگر چنین روش‌هایی است.
سلطه داده‌ها این امکان را برای هر شرکت و سازمانی فراهم می‌کند که به نقاط ضعف و نیازهای خود کامل دسترسی داشته باشد و بتواند آنها را در کوتاه‌ترین زمان برطرف کند.
این امر منجر به بهبود بالای کیفیت داده‌ها و تصمیمات اتخاذ شده خواهد شد و همچنین اطلاعات و داده‌ها را به خوبی حفظ می‌کند و آنها را محرمانه نگه می‌دارد. همچنین استفاده و بهره‌گیری بیش از اندازه و آسیب زا نیز محدود خواهد شد.در کل با این روش سازمان‌ها می‌توانند از بهترین و درست‌ترین داده‌ها، جهت پیشبینی و تصمیم‌گیری استفاده کنند. با این روش هر سازمانی اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات و داده‌های خود از معتبرترین و بهترین منابع استخراج شده‌اند و قطعاً نتیجه مثبتی را در بر خواهند داشت.
هوش تجاری خود سرویس‌دهنده
همانطور که کاربران و فعالان حوزه تجارت و کسب و کار از پیشرفت فناوری‌ها بخوبی مطلع می‌شوند، این انتظار را خواهند داشت که در هر محدوده زمانی و مکانی، برای به‌کارگیری اطلاعات لازم، به آنها دسترسی داشته باشند.
اولویت اصلی آنها، حل مشکلات و تصمیم‌گیری‌ها بدون نیاز به استفاده از هر نوع سیستم آنالیزی دیگری است. با کمک داده‌های سازماندهی شده و متمرکز، کاربران می‌توانند به نحو احسنت از مزایای این داده‌ها در حرفه و شغل خود استفاده کنند.
گرچه سیستم هوش تجاری خود سرویس‌دهنده در دنیای امروزی نیز رایج شده است، اما آینده هوش تجاری آن را تبدیل به فناوری گسترده و ضروری برای هر حرفه‌ای خواهد کرد و این امکان را در اختیار فعالان این زمینه قرار می‌دهد که چشم‌انداز و پیشبینی بسیار مناسبی جهت رویارویی با مشکلات پیش رو و اقدامات لازم در بهترین زمان را به‌دست آورند.
اینکه تصمیمات اتخاذ شده هر سازمان و نهادی بهینه شود و کاربران بتوانند براحتی به آنچه می‌خواهند دست پیدا کنند، مزیت بسیار بزرگی است که آینده هوش تجاری آن را برای کاربران خود در نظر خواهد داشت.
به‌دلیل آنکه فعالان و کاربران هوش تجاری، مسیر حرکت خود را می‌شناسند و می‌دانند چه می‌خواهند، استفاده از چنین سرویسی، به آنها این امکان را می‌دهد که کامل متکی به خود و ابزار خود باشند.
در سال‌های آینده، تصمیم‌گیری و تجزیه و تحلیل با سرعت بسیار بالایی رخ خواهد داد و کاربران از هر نوع سیستم و ابزار جانبی، بی نیاز خواهند شد. این بهترین خبر برای کاربران هوش تجاری است!
آنالیز تجویزی
آنالیز و تجزیه و تحلیل هوش تجاری برای ارائه پیشبینی و تصمیمات مناسب، بخش همیشگی این فناوری است که این امکان را برای هر سازمانی فراهم می‌کند که از مجموع داده‌های موجود، جهت کسب اطلاعات لازم برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده کند. اما آینده هوش تجاری، تجزیه و تحلیل را به ویژگی جهانی و گسترده تبدیل خواهد کرد.
تجزیه و تحلیل تجویزی، داده‌ها و اطلاعات را به دقت بررسی می‌کند که اطمینان حاصل شود چه راه و چه اقدامی در جهت رسیدن به اهداف باید اتخاذ شود. این تجزیه و تحلیل و آنالیزها، تأثیرات مستقیم تصمیمات احتمالی را بررسی می‌کند و این دید را به کاربرد می‌دهند که بهترین تصمیم ممکن را برای کسب و کار و روند خود در پیش بگیرد.
در سال‌های آینده و با پیشرفت آینده هوش کسب و کار ، شرکت‌ها از تجزیه و تحلیل و آنالیز برای کسب اطلاعات در رابطه با شرایط احتمالی، منابع موجود، سابقه عملکرد در گذشته و دیگر موارد استفاده می‌کنند.
آنها پیشنهادهای مناسبی را هم جهت هرچه بهتر جلو بردن روند خود دریافت خواهند کرد. آنها مشکلات و روش‌های نامناسب را شناسایی می‌کنند و با استدلالی منطقی و عاقلانه، تصمیمات خود را عملی می‌کنند.
هوش تجاری با استفاده از پردازش زبان عادی
با هرچه شدیدتر شدن رابطه انسان با هوش تجاری، افزایش این موضوع هم در دسترس‌تر خواهد بود. گرچه مدتی است که انواع دستیارهای صوتی و هوشمند از راه همین زبان عادی و ذاتی انسان، پاسخگوی نیازهای کاربران هستند، اما همچنان سازمان‌ها و شرکت‌ها به دنبال کسب مزیت‌ها و امکانات هوشمند، هم برای برطرف سازی راحت نیاز خود و هم برای پیشی گرفتن از رقبای تجاری خود هستند.
می‌توان براحتی پیشبینی کرد که پردازش زبان انسان در آینده‌ای نه چندان دور، نه فقط در بخش‌های مربوط خدمات مخصوص مشتریان، بلکه در سایر فعالیت‌های تجاری هم مورد استفاده واقع شود.برای مثال، این فناوری نوین، به کاربران و کارمندان کم‌تجربه و کسانی که مهارت بالایی ندارند، این اجازه را می‌دهد که به راحتی از تمامی امکانات موجود بهره‌مند شوند و آنها را به کار گیرند. همچنین داده‌های هوش تجاری در این روش در دسترس‌تر خواهند بود و توسط این افراد، قابل دسترسی و بهره‌برداری خواهند بود.
با استفاده از پردازش زبان انسان می‌توان نیاز بازار و مشتری را شناخت، اطلاعات مهمی را کسب کرد و از آن برای بهبود روند کسب و کار استفاده کرد.این فناوری همچنین میتواند به انواع سؤالات کاربران هم پاسخ دهد و مشکلاتی را که در طی روند پردازش و تجزیه و تحلیل گریبان‌گیر کاربران و فعالان می‌شود را به روشنی برطرف کند و راه‌حل‌های مناسبی را برای آنها ارائه دهد.
هوش تجاری به عنوان یک سرویس
از نکات دیگر آینده هوش تجاری استفاده از آن به‌عنوان سرویسی مجزا است.شرکت‌هایی که دارای حجم بسیار زیادی از داده‌ها هستند و دسته‌بندی و سامان‌دهی این داده‌ها برای آنها مشکل است، به دنبال چنین خدماتی هستند که بتوانند از داده‌های خود استفاده کنند. این مدل تمامی مزایا و امکانات هوش تجاری را در اختیار شما می‌گذارد، حتی با روندی ساده‌تر و قابل درک‌تر.
این سرویس امکاناتی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد که بتوانند راه‌حل‌های هوش تجاری را در زمانی بسیار کوتاه و سریع کشف کرده و کارکنان را از انجام دادن انواع آنالیز و تجزیه و تحلیل‌های سخت، معاف کنند.این نوع مدل به فعالان و شرکت‌ها اجازه خواهد داد که به متخصصان و طراحان حرفه‌ای هوش تجاری دسترسی خوبی داشته باشند. این دسترسی سبب می‌شود که داده‌ها بهتر درک شوند و سپس با استفاده از آنها استنباط و نتیجه‌گیری مناسب‌تری انجام شود.
همچنین با استفاده از هوش تجاری به‌عنوان سرویس سازمان‌ها می‌توانند از متخصصان مربوطه درخواست کنند که داده‌ها را از منابع مختلف دسته‌بندی کرده و در اختیار آنها قرار دهند. سپس حجم زیادی از داده‌ها را برای آنالیز و تجزیه و تحلیل آماده کنند که به روش‌های بصری مناسب در اختیار عموم و فعالان قرار دهند.
هوش تجاری مشارکتی و یکپارچه
در مورد آینده هوش تجاری می‌توان این موضوع را بیان کرد که این فناوری به‌صورت مشارکتی و یکپارچه بشدت فراگیر خواهد شد. برخلاف امروزه که ابزارها و لوازم و امکانات هوش تجاری باید جداگانه تهیه و مورد استفاده واقع شوند، می‌توان متصور شد که چنین فناوری در آینده سعی در یکپارچه سازی امکانات خود خواهد داشت.می‌توان گفت نسل بعدی فناوری هوش تجاری و آینده هوش تجاری، برای مراکز بزرگتر کاربران و فعالان و وصل شدن بیشتر به سیستم‌های سازمانی گسترده طراحی و تولید خواهد شد.
این سیستم‌ها به طور مرتب و دائم داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند و با آنالیز و تجزیه و تحلیل آنها به سرعت اطلاعات مناسب را در اختیار کاربر قرار خواهند داد. این سیستم همچنین میتواند خطاها و مشکلات را به طور هوشمندانه به کاربر اطلاع دهد که او بتواند به‌سرعت نقص‌ها را برطرف کند و از متحمل شدن ضررهای زیاد در امان بماند.
به‌کارگیری مدام این سیستم‌ها در برنامه روزانه کارکنان میتواند باعث پیشرفت چشمگیری در فعالیت و تصمیم‌گیری‌ها شود و موفقیت‌های بیشتری را هم در پی خواهد داشت.جدای از امکان آنالیزهای متنوع در این نوع سیستم، آنها همچنین می‌توانند به طور یکپارچه با سیستم‌های شخص ثالث ادغام شوند؛ بنابراین راه برای تعامل بیشتر و ارتباطات مؤثر هم باز خواهد شد.
بیشتر بخوانید : هوشمندی کسب و کار چیست؟
بزرگترین شرکت های هوش تجاری در دنیا
- Sisense
یکی از معتبر ترین و بهترین شرکت های دنیا که در زمینه هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده های شرکت می توانید از آن استفاده کنید، شرکت Sisense می باشد. این شرکت، از بهترین های هوش تجاری در سال 2020 شناخته شده است. شما می توانید از این برنامه برای تجزیه اطلاعات شرکت خود استفاده کنید.
فقط کافیست که هزینه ای را به صورت سالانه برای اشتراک خود در این سامانه پرداخت کنید. البته در ابتدا می توانید به صورت رایگان از نسخه آزمایشی آن استفاده کنید. از مهم ترین نقاط قوت این سامانه نیز می توان به سرعت بالای تحلیل داده در زمان کم آن اشاره کرد.
- Salesforce
از دیگر برنامه های مفید و عالی برای هوش تجاری و رشد در فروش می توان به Salesforce اشاره کرد. این پلتفرم نیز از بهترین ها در دنیاست که بیش از 150 هزار شرکت در دنیا از آن استفاده می کنند. شما می توانید با هزینه سالانه 150 دلار به راحتی از این سامانه برای کسب و کار خود استفاده کنید.
- Wyn Enterprise
این سامانه نیز یکی از بهترین نرم افزار های هوش تجاری می باشد که محصول انحصاری شرکت GrapeCity Inc می باشد. GraperCity Inc یک شرکت چند ملیتی در ژاپن است که جز بهترین شرکت های هوش تجاری در سال 2020 شناخته می شود. این برنامه در حال حاضر در بازار کار بسیار شناخته شده است و شما می توانید از آن برای بهبود کسب و کار خود استفاده کنید. از مهم ترین ویژگی های این برنامه نیز نصب و استفاده بسیار ساده و بدون نیاز به دانش فنی زیاد می باشد.
- Tableau Software
نرم افزار Tableau یکی دیگر از برترین شرکت های BI در جهان و در سال 2020 است که از سال 2003 این خدمت را در اختیار شرکت های بسیار زیادی قرار داده است. هزینه کار با این نرم افزار هوش تجاری نیز ماهانه 35 دلار می باشد که هزینه معقولی برای پیشرفت کسب و کار شما می باشد. از ویژگی های اصلی این سامانه می توان به داشبورد تعاملی، رابط کاربری آسان و کاربر پسند و مدیریت فراداده اشاره کرد.
- SAS Institute
سامانه SAS نیز یکی از بهترین شرکت های برتر هوش تجاری در سال 2020 است. بسیاری از شرکت ها از این سامانه برای مدیریت اطلاعات در کسب و کار خود استفاده می کنند و تصمیم گیری های شرکت را با کمک این نرم افزار می گیرند. از مهم ترین ویژگی های این شرکت می توان به نسخه موبایل، گزارشگری هوشمند، ابزار های همکاری و تجزیه و تحلیل آسان اشاره کرد. قیمت این سامانه نیز معمولا به صورت سفارشی بر طبق نیاز های شرکت اندازه گیری می شود.
آینده کاری BI
تغییرات سریع در هوش مصنوعی AI، ماشین‌های یادگیری و اتوماسیون، چگونگی استفاده مشاغل از داده ها رو حسابی یه تکونی میده. اگه میخواین برای شرکت خودتون راه حل‌هایی مبتنی بر داده ارائه بدین، باید این 7 ترند آینده کاری هوش تجاری در سال 2020 رو بدونین!
- ترند اول: وجود راه‌های جدید برای کشف داده ها
یکی از اتفاقاتی که در آینده کاری Business Intelligence ممکنه بیفته، وجود راه های جدید برای کشف داده هاست. قبلاً مشاغل برای جمع آوری داده های مصرف کننده به صورت آنلاین به فرم های اشتراک ایمیل و نظرسنجی‌ها وابسته بودن. اما امروزه بازار پر رونق دستگاه‌های IoT به طیف گسترده‌ای از کانال‌ها کمک میکنه تا داده ها جمع آوری بشن.
هوش مصنوعی و سرمایه گذاری روی داده که مت تورک به اون “اطلاعات همه کاره” میگه و ادعا میکنه هر چی تعداد افراد آنلاین در سراسر جهان بیشتر بشه، امکان تجزیه و تحلیل داده های اونها وجود داره و سیستم‌های هوش مصنوعی میتونن برای اهداف کسب و کار از اونها استفاده کنن.
در سال 2020 تحلیلگران هوش تجاری بیشتر از هر زمان دیگه‌ای به منابع داده دسترسی پیدا میکنن و اطلاعات غنی به شرکت ها تحویل میدن تا اونها بتونن عملیات بازاریابی و تصمیم گیری در مورد فروش خودشون رو بهتر انجام بدن.نکته منفی این کانال‌ها اینه که برندهای تجاری باید برای محافظت از داده های خودشون خیلی بیشتر تلاش کنن. یه گزارش از Forbes نشون داده که بیشتر از 4.1 میلیارد رکورد اطلاعاتی در شش ماه اول سال 2019 به خطر افتادن.
درسته که کانال‌های جدید یه فرصت خوبی برای شرکت ها و تحلیلگران فراهم میکنن ولی از اون طرف هم دارن به هکرها و مجرمان سایبری این امکان رو میدن که بتونن داده ها رو بدزدن! یادگیری نحوه محافظت از داده ها و مهار هرگونه خطر تو سال جاری قطعاً یه چالش بزرگه!
- ترند دوم: استفاده بیشتر از بسترهای BI
با استفاده از چندین کانال برای مدیریت و تعداد بیشماری استراتژی بازاریابی محصولات، آینده کاری BI به سرعت دستخوش تغییرات میشه. صاحبان مشاغل دنبال تحلیلگران تجاری هستند و این شغل به یه ماموریت تبدیل میشه. در نتیجه خیلی از شرکت ها برای درک راه حل‌های BI دنبال مواردی فراتر از مبانی Google Analytics هستن.
یه بستر اطلاعاتی کسب و کار عبارت است از:
یه مکان اصلی که میتونین همه داده های خودتون رو به هم متصل کنین و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرین تا بتونین به جای درآمد در کوتاه مدت، بهینه سازی طولانی مدت داشته باشین.
گزینه‌های هوش تجاری زیادی وجود داره که چه به صورت رایگان چه پولی میتونین ازشون استفاده کنین، مثل:
- Google Data Studio
- Metabase
- Tableau
- ترند سوم: رشد تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
بازاریابی و معیارهای مدرن دستشون تو دست همدیگه است، پس اگه روی آنالیزها بیشتر سرمایه گذاری نمیکنین، باید برای نتیجه‌ای که دلتون میخواد داشته باشین حسابی بجنگین!مشکل بزرگی که وجود داره اینه که سفر مشتری به یه فرایند پیچیده تبدیل شده. ما تو عصر شبکه و کانال‌های مختلف زندگی میکنیم، جایی که میانگین مشارکت مشتری با یه برند تا شیش تا نقطه تماس قبل از خریده.
برخی از ابزارهای جدید هوش مصنوعی برای پیش بینی دقیق‌تر وقایع از تجزیه و تحلیل‌های پیش بینی کننده استفاده میکنن تا روابط ظریف بین متغیرهای به ظاهر نامربوط رو شناسایی کنن. و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به تحلیلگران داده برای پیش بینی نتایج آینده استفاده میکنه.
در سال 2020 فناوری بزرگ داده یکی از مهمترین گرایش‌های اطلاعاتی کسب و کار است زیرا شرکت های بیشتری برای بهبود روند کاری خودشون، گسترش داده ها رو به عنوان یه منبع خیلی مهم در نظر میگیرن!
اگه به سند و مدرک نیاز دارین، یه نگاه به آمازون بندازین! این شرکت بزرگ برای آنالیز رفتارهای مشتری از BI استفاده میکنه و همین کار بهش اجازه میده تا زنجیره‌های عرضه خودش رو بهبود ببخشه، در نتیجه زمان حمل و نقل رو برای مشتریان کاهش میده.پس حالا متوجه شدین چرا میگیم آینده کاری BI در حال پیشرفته!
- ترند چهارم: هوشمندتر شدن NLP
یکی از پیشرفت های آینده کاری BI در زمینه NLP است. پردازش زبان طبیعی در حال حاضر جنبه اصلی هوش کسب و کار به حساب میاد. این تکنیک هوش مصنوعی که به عنوان آنالیزور مکالمه نیز شناخته میشه، نرم افزارهای رایانه‌ای رو هم آموزش میده تا زبان رو به دقت پردازش کنن و اون رو به روشی مشابه با خوندن انسان‌ها مدل سازی کنن.در اینجا ما چند نوع NLP داریم که احتمالاً به طور مرتب با اونها روبرو میشین:
- تشخیص گفتار، یا تبدیل کلمات گفتاری به داده ای که یه کامپیوتر میتونه اون رو درک کنه. این فناوری NLP است که شما در سوال پرسیدن از سیری، کورتانا، اکو یا Google Voice ازش استفاده میکنین.
- ترجمه ماشینی، یه متن رو از یه زبان به یه زبان دیگه ترجمه میکنه مثل گوگل ترنسلیت!
- تولید زبان طبیعی، اطلاعات خروجی رو به عنوان زبان انسانی تحویل میده، مثل وقتی که سیری جواب شما رو میده!
- جستجوی معنایی، ارتباط نزدیکی با تشخیص گفتاری داره و همونطور که در اون مورد بهتون امکان میداد تا سوالاتی با زبان انسانی از یه ربات بپرسین، اینجا هم باعث میشه تا اون ربات منظور شما رو درک کنه (البته نه حرفی که با لحنی خاص و غیرطبیعی گفته بشه).
- ماشین یادگیری، ماشین یادگیری با این موارد فرق داره ولی خب در نهایت برای تدریس خودش در مورد اقدامات آینده از داده هایی استفاده میکنه که NLP تفسیر کرده.تحولات NLP طی چند سال گذشته، روش استفاده بازاریابان از داده ها رو تغییر داده و روش‌های جمع آوری و استخراج رو به میزان قابل توجهی بهبود بخشیده.
همین موارد باعث میشه تا آینده کاری Business Intelligence ثابت نمونه و تو همه صنایع و کسب وکارها همچین نیرویی لازم باشه!
- ترند پنجم : دسترسی پذیری بیشتر BI
نیاز به تجزیه و تحلیل های بیشتر باعث میشه تا احساس نیاز به BI بیشتر بشه و در نتیجه آینده کاری BI تحت تاثیر قرار بگیره!به گفته گارتنر، تجزیه و تحلیل تقویتی یکی از بهترین گرایشات تجزیه و تحلیل داده ها است که باید در سال 2020 به اون توجه زیادی بشه. با تجزیه و تحلیل داده ها که ذاتاً با هوش تجاری در ارتباطه، میشه انتظار داشت که رشد در تجزیه و تحلیل تقویت شده تاثیر زیادی روی آینده کاری BI بذاره! در اصل تجزیه و تحلیل تقویت شده شامل تکنیک های هوش مصنوعی و اتوماسیون مبتنی بر ماشین یادگیری برای تقویت هوش انسانیه و آگاهی از متن رو ارائه میده.
با توجه به این موضوع ممکنه تعجب کنین که آیا این فناوری باعث از بین رفتن نسل دانشمندان داده میشه یا خیر! باید بگیم که تقاضا برای دانشمندان داده در سال 2020 هم طبق Data Flair به اندازه 28 درصد افزایش پیدا میکنه.فایده استفاده ازآنالیزهای تقویت شده اینه که افراد بیشتری در سازمان میتونن از برنامه تحلیلی استفاده کنن، حتی اگه علوم رایانه یا بک گراند ریاضیات قوی نداشته باشن!
یکی دیگه از کاربردهای جالب تجزیه و تحلیل تقویت شده یا Augmented Analytics در زمینه دستیار دیجیتال است که افراد میتونن از دستورات صوتی برای انجام توابع تحلیلی یا مدیریت داشبورد هوش تجاری خودشون استفاده کنن.بنابراین با افزایش تحلیل های روز افزون، بسیاری از سیستم های BI میتونن کاربرپسندتر بشن!
- ترند ششم: تمرکز شرکت‌های بیشتر روی BI موبایل
هوش تجاری موبایل، (امکان دستیابی به داده های مربوط به BI مثل KPI، اندازه گیری‌های تجاری و داشبورد در دستگاه‌های تلفن همراه رو فراهم میکنه) برای معرفی در سال 2020 طراحی شد که خودش یه زمینه عالی برای آینده کاری BI به وجود میاره.
با توجه به این که 92 درصد مدیران ارشد صاحب گوشی‌های هوشمندی هستن که برای کارهای تجاری مورد استفاده قرار میگیرن، پس میشه متوجه شد که چرا BI موبایل به یه موضوع مهم تبدیل شده! البته جدا از این حرف‌ها، یه سری مزیت‌های غیرقابل انکاری هم داره:
- میتونین در هر زمان و مکانی به داده های خودتون دسترسی پیدا کنین.
- از اونجایی که این داده ها Real Time هستن، میتونین به سرعت در مقابل وقایع واکنش نشون بدین.
- شما یه بستر تحلیل سبک دارین که متناسب با نیروی کار مدرن و از راه دور باشه!
- BI تلفن همراه سرعت واکنش سریع‌تر، گردش کار کوتاه‌تر و ارتباطات داخلی بهتری داره.
- تا سال 2024 ارزش بازار هوش تجاری موبایل تا 20 میبیارد دلار میشه.
همه این نکات گویای این امره که آینده کاری هوش تجاری خیلی میتونه موفقیت آمیز و پرتقاضا باشه.
- ترند هفتم: اولویت با حاکمیت داده ها است
حاکمیت داده ها چارچوبی مدیریتیه که کلیه فرآیندها، فناوری‌ها و پرسنل درگیر در ذخیره و امنیت داده های شرکت رو در برمیگیره!در سال 2020 قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان، دوره جدیدی رو در آمریکا به وجود آورد و باعث شد روی تقاضای شغلی و آینده کاری BI تاثیر زیادی بذاره.در سال 2020 شرکت ها باید حاکمیت داده رو جدی بگیرن وگرنه تمام مشتریان اعتمادشون رو به اونها از دست میدن.
فرصت‌های شغلی در زمینه هوش تجاری
در این بخش به این پرسش می‌پردازیم که یک فرد چگونه میتواند مسیر شغلی بهتر و مطلوب‌تری بسازد و این مسیر را طی کند؟ امروزه فرصت‌های شغلی فراوانی در زمینه هوش تجاری وجود دارد که در ادامه به معرفی و بررسی تعدادی از آنها می‌پردازیم.
تحلیلگر سیستم‌های هوش تجاری
یکی از فرصت‌های ایجاد شده در مسیر شغلی در هوش تجاری، تحلیلگر سیستم‌های هوش تجاری است. این فرد باید توانمندی‌هایی مانند: طراحی داده‌ها، شکل دادن به آنها، ساخت الگوهای موثر در بهینه سازی و شناخت رفتار داده‌ها را داشته باشد.
مدیریت و کنترل پروژه‌های هوش تجاری
یکی دیگر از رشته‌های مسیر شغلی در هوش تجاری، مدیریت و کنترل پروژه‌های هوش تجاری است. لازم است چنین فردی توانایی هماهنگی، برنامه ریزی، مسیر دهی به پروژه‌ها، مدیریت تیم پروژه و امکان ارائه نظرات موثر برای پیشرفت پروژه را داشته باشد.
کنترل و مدیریت سیستم‌های هوش تجاری
کنترل و مدیریت سیستم‌های هوش تجاری، از دیگر رشته‌های مسیر شغلی در هوش تجاری است. فردی که این بخش را به عهده دارد، باید به گسترش، ایجاد کردن، کنترل پلتفرم‌های بررسی، ایجاد گزارش، ساخت اهداف کوتاه مدت، ساخت اهداف بلند مدت، هماهنگی میان افراد تیم و به طور کلی، به روند کسب و کار مسلط باشد.
کنترل سیستم‌های سازمانی با استفاده از هوش تجاری
فردی که مسئولیت این بخش را به عهده دارد باید بر ساخت محیطی مناسب برای اجرای اصول و قوانین سازمان، حفظ اطلاعات به دست آمده در سازمان و آشنایی با تکنولوژی IS برای توسعه نتایج به دست آمده، کاملا مسلط باشد.
مدیریت محصولات با استفاده از هوش تجاری
شخص مسئول به فعالیت در این بخش، باید با افراد تیم بازاریابی همکاری داشته باشد و برای فروش محصولات ایده‌های مناسب و سودآور ارائه دهد.
تحلیلگر سیستم اطلاعات سازمان
یکی دیگر از فرصت‌های موجود در مسیر شغلی در هوش تجاری، مربوط به تحلیلگر سیستم اطلاعات است. فردی که در این قسمت فعالیت می‌کند، باید به روش ارائه داده‌ها و اطلاعات به دست آمده از سازمان، کنترل و مدیریت دانش در سازمان و همچنین حمایت از عملیات طی شده در سازمان کاملا مسلط باشد.
بیشتر بخوانید : معرفی تعدادی از نرم افزارهای هوش تجاری
مهارت‌های کارشناسان مسیر شغلی در هوش تجاری چیست؟
یک کارشناس هوش تجاری باید به مسائل مختلفی مانند: نحوه کار با سیستم‌های BI، داده کاوی، طراحی دیتابیس‌ها و ایجاد رابطه میان آنها، تهیه گزارشات دقیق و پایگاه داده‌ها کاملا مسلط باشد تا بتواند به درخواست‌هایی که از او می‌شود، به بهترین شکل ممکن پاسخ دهد.در این بخش به معرفی برخی مهارت‌ها و وظایفی که یک کارشناس، در مسیر شغلی در هوش تجاری باید به آنها مسلط باشد، پرداخته‌ایم.
- طراحی داشبوردهای گرافیکی با استفاده از ابزارها و نرم افزارهای مرتبط
- امکان دسترسی به پایگاه داده‌ها
- توان ایجاد تغییرات موثر در داده‌ها
- ایجاد کوئری‌های مختلف
- تفسیر ساده و واضح داده‌ها
- تصویر سازی از اطلاعات جمع آوری شده
- پاکسازی کامل داده‌های موجود
- مشاغل مختلف در هوش تجاری
چگونه شغل خود را در مسیر هوش تجاری شروع کنیم؟
بیشتر مشاغل هوش تجاری به مدرک تحصیلی از یک موسسه آموزش عالی نیاز دارد. تحلیلگران تحقیقات بازار، تحلیلگران مالی و تحلیلگران مدیریتی برای به دست آوردن ابتدایی‌ترین موقعیت، به مدرک لیسانس نیاز دارند. این مدرک دانش و مهارت لازم برای موفقیت و پیشرفت در فعالیت‌ها را در اختیار دانش آموختگان قرار می‌دهد.
هر چند که مشاغل هوش تجاری صراحتا به مدارک کارشناسی ارشد یا دکتری نیاز ندارد، اما ممکن است برخی از متخصصان حوزه BI این مدارک را کسب کنند. مدارک پیشرفته در رزومه اثر خوبی دارد و میتواند به شما کمک کند تا در بازار رقابتی برجسته و مطرح شوید. همچنین این مدارک برای پیشرفت شغلی مانند انتقال از موقعیت تحلیلگر به یک نقش مدیریتی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.
همان طور که گفتیم، بیشتر مشاغل هوش تجاری نیاز به مدرک لیسانس دارند، اما بسیاری از آنها مدارک مرتبط با تجارت را در هر زمینه‌ای می‌پذیرند. به عنوان مثال، تحلیلگران بخش مدیریت ممکن است مدرکی در زمینه تجارت، امور مالی، بازاریابی و… داشته باشند.برخی مواقع، متخصصان به مدرک جدید نیازی ندارند، اما تمایل دارند برخی دوره‌ها را در رشته جدید خود بگذرانند و گواهینامه دریافت کنند. به این ترتیب از مهارت‌هایی که برای شغل جدید خود به آنها نیاز دارند، درک بهتری خواهند داشت.
گواهینامه ها، آموزش‌ها و مهارت‌های بیشتری ارائه می‌دهند و متخصصان را در مورد فناوری‌های و استانداردهای کسب و کار به روز نگه می‌دارند.تحلیلگران مالی باید گواهینامه تحلیلگر مالی را از موسسه CFA دریافت کنند. در حالی که تحلیلگران مدیریت باید گواهینامه مشاور مدیریت گواهی شده از موسسه مشاوران مدیریت را پیگیری کنند. همچنین، تحلیلگران تحقیقات بازار نیز می‌توانند گواهینامه خود را از طریق انجمن حرفه‌ای محققان دریافت کنند.
نتیجه گیری
شرکت‌هایی که می‌خواهند در ابن فضای رقابتی در بازار باقی بمانند باید سریع باشند و در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های خود اقدامات جدی در پیش بگیرند. در حالی که تمرکز سیستم‌های هوش تجاری در حال حاضر بر اساس داده‌های اکنون و گذشته است، این تمرکز در آینده هوش تجاری به سرعت در حال تغییر به سمت تصمیم گیری آینده نگرانه (و حتی خودکار) می‌باشد.تمام موارد گفته شده در رابطه با آینده هوش تجاری، پیشرفت‌های احتمالی مدرن آن را بررسی و توصیف می‌کنند. زیرا ما در دوره‌ای زندگی میکنیم که با منابع اطلاعاتی وسیعی سر و کار داریم.
آینده این فناوری به احتمال فراوان بسیار گسترده‌تر و البته خودکارتر و خودمختارتر خواهد بود و از لحاظ محدویت‌های فعلی که برخی سیستم‌ها درگیر آن هستند، بسیار آزادتر خواهد بود. روند رو به جلوی این فناوری، مسیری بسیار روشن را نمایان می‌کند که میتواند برای هر کسب و کاری ضروری باشد و شما را ساده‌تر و البته، مطمئن‌تر به هدف خود برساند.حال شما فکر می‌کنید آینده این تکنولوژی و فناوری نوین چگونه است؟ آیا تغییرات گسترده‌ای در آن رخ خواهد داد؟ آیا روش‌هایی طراحی خواهند شد که حتی انسان را از انجام بسیاری از کارها معاف کند؟ باید منتظر ماند و دید چه چیزی در انتظار ما نشسته است!
دوره های مرتبط
دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور
آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.
آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL
شما در این دوره آموزشی (آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL) با مفاهیم و اصول هوش تجاری در SQL آشنا می شوید.
آموزش صفر تا صد طراحی؛ تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی
آموزش صفر تاصد طراحی، تحلیل و پیاده سازی سامانه های حرفه ای هوش تجاری با پاور بی آی در 98 ساعت و توسط اساتید مجرب آماده شده است.
آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ
آموزش کامل و پروژه محور مباحث به همراه مثال کاملا عملی در محیط سی شارپ که یک محیط برنامه نویسی ماکروسافتی می باشد. دوره آموزش داشبورد سازی در سی شارپ شامل ساخت یک داشبود زیبا در محیط سی شارپ به کمک کامپوننتهای ssrs و Chart.js می باشد.
آموزش کاملا حرفه ای ویدیویی هوش تجاری در Oracle
آموزش ویدیویی هوش تجاری در Oracle ابتدا به بررسی ساختار کلی هوش تجاری اوراکل پرداخته و سپس به مراحل نصب نرم افزارهای مرتبط با کار خود می پردازیم. سپس مباحث آنالیز داده و فاندامنتال کار را بررسی کرده و در خصوص ریپازیتوری و مسایل مربوط به ان صحبت می کنیم.
دیدگاهتان را بنویسید