مقدمه ای بر فرآیند هوش تجاری

هوش تجاری به توانایی یک سازمان در جمع آوری، نگهداری و سازماندهی داده ­ها اطلاق می­شود. این قابلیت منجر به تولید مقدار زیادی اطلاعات می­گردد که به تولید فرصت­ های جدید می­ انجامد. به تعبیر دیگر هوش تجاری بایستی هم هدف تجارت را در برداشته باشد و هم کاربرد عملی داشته باشد. از این رو هوش تجاری یک فرآیند تکنولوژی محور برای تحلیل داده هاست. این فرآیند در نهایت به مدیران، صاحبان کسب و کار و تمام تصمیم گیرنده‌های اساسی یک کسب و کار، اطلاعاتی عملی می‌دهد.

ابزارهای هوش تجاری برای آنالیز و تحلیل داده‌ها به صورت‌های مختلفی ارائه می‌شود؛ مثلا گزارش، داشبورد هوش تجاری، چارت، نقشه، گراف و تمام ابزارهایی که بتوانند اطلاعات و داده‌های خام را در قالب‌های بصری و قابل استفاده به نمایش درآورند. در حقیقت هوش تجاری به شما به عنوان یک مدیر کمک می‌کند، بفهمید که چه عواملی در موفقیت یا شکست پروژه‌هایتان موثر است. پروژه ­های هوش تجاری که برای دستیابی به چنین اطلاعات و دانشی در بررسی شرایط یک کسب و کار انجام می­شود دارای چندین جزء بسیار مهم است که شامل مباحثی چون هشدارها و اعلان­ها، گزارش­گیری در هوش تجاری ، گزارشات مالی، داشبوردها و جریان کار پروژه هوش تجاری است. در این مطلب به بررسی جریان کار  در یک پروژه­ هوش تجاری می­پردازیم.

جریان کار (Workflow)

جریان کار (فرآیند یا رویکردهای گام به گام) در زمینه کسب و کار فرآیندی است که سازمان برای انجام وظایف یا پروژه ­ها به طور مداوم انجام می­دهد برای انجام سیستماتیک پروژه های هوش تجاری، معمولاً یک روند کلی دنبال می­شود. در سازمان­هایی که برای بهینه­ سازی بهره­ وری و هزینه­های کمتر­ تلاش می­کنند، پیاده ­سازی و بهبود گردش کار فرآیندهای ارزشمندی است.

مراحل انجام یک فرآیند داده کاوی

در اینجا مراحل انجام یک فرآیند داده ­کاوی به منظور استفاده در پروژه های هوش تجاری انجام میشود. این فرآیند که دنباله­ ای از شش مرحله که با نیاز به درک خوب از کسب و کار شروع می شود و سپس بررسی داده به منظور درک درست داده و اطلاعات موجود از کسب و کار مورد بررسی قرار می­گیرد، ادامه می­یابد. سپس داده برای انجام پردازش­های بعدی پیش پردازش می­شود و برای مدل سازی آماده می­شود و سپس ساخت مدل مناسب برای موضوع مورد بررسی را خواهیم داشت، مدلی که بهترین تحلیل را از شرایط کسب و کار به ما بدهد و سپس مدل مورد استفاده ارزیابی می­شود و پس از ارزیابی و تست مدل ارائه شده، گسترش  مدل و پیادسازی آن انجام خواهد شد.

 

در پروژهای مختلف با بررسی هر کدام از کسب و کارها و داده ­های به کار رفته در آن موضوع خاص، پیش پردازش و ایجاد مدل به نسبت هر پروژه متفاوت است و سعی در انتخاب بهترین روش برای رسیدن به بهترین نتایج که نیاز کسب و کار مورد مطالعه است خواهد بود. هر کدام از این مراحل باید با دقت کافی و لازم انجام شود زیرا نتایج مراحل بعدی به نتایج مرحله قبل وابسته است و یک خروجی با کیفیت نیازمند ریزبینی و دقت در هر کدام از این مراحل خواهد بود. در ادامه مطلب به بررسی شش مرحله ­ی اصلی از جریان کار یک پروژه خواهیم پرداخت.

عنصر اصلی هر تجزیه و تحلیلی برای کسب و کار این است که بدانید مطالعه برای چه کاری و به چه منظوری انجام شده است. برای بررسی دقیق و تجزیه و تحلیل بی عیب و نقص نیازمند دانش و مشخصات صریح هدف تجاری سازمان مورد مطالعه هستیم. به طور مثال باید بتوانیم در این مرحله به سوالاتی مانند اینکه ” ویژگی­ های مشترک مشتریان چیست یا بررسی وضعیت کسب و کار مورد نظر با رقبا و یا اینکه مشخصات عمومی مشتریان چیست و هر مشتری چه میزان برای سازمان مد نظر ارزش دارد ” و از این قسم اطلاعات که برای شروع یک تجزیه و تحلیل کسب و کار به دانستن آن نیاز داریم و سپس طراحی پروژه برای بدست آوردن دانش ­های سازمان یافته ­ای مرحله ابتدایی یک فرایند تحلیل کسب و کار را آغاز می­کند.

یک مطالعه کسب و کار مختص پرداختن به یک کار کاملاً مشخص در حوزه ­ی کسب و کار است، وظایف بخش­های مختلف یک تجارت به مجموعه­های مختلفی از داده ­ها نیاز دارند. به دنبال درک کاملی از تجارت، یکی از فرایندهای اصلی شروع مطالعه، شناسایی داده ­های مربوطه موجود در پایگاه داده است. برخی از نکات کلیدی باید در شناسایی و انتخاب داده ­ها در نظر گرفته شوند فاز اول و مهمترین فاز، این است که تحلیلگر باید به طور کامل داده ­ها را شناسایی کند و مرتبط ­ترین داده ­ها را انتخاب کند.

 

به عنوان یک مثال ساده مسئله خرده فروشی لباس را بررسی می­کنیم و هدف از انجام این مطالعه بررسی و شناسایی رفتار خریداران زن برای خرید لباس­های فصلی است که اطلاعات جمع اوری شده متاثر از اطلاعات جمعیتی، فرهنگی، معاملات کارت اعتباری و ویژگی های اقتصادی اجتماعی است. تحلیلگر باید یک درک دقیق از منابع داده ایجاد کند (به عنوان مثال، محل ذخیره سازی داده های مربوطه و اینکه به چه شکلی ذخیره می­شوند) و اینکه روند جمع آوری داده­ ها به صورت خودکار است یا دستی است و اینکه متغیرها (به عنوان مثال ، بیشترین مقدار چیست)  چه چیزهایی هستند و انواع متغیرها که آیا این متغیر ها به دیگر متغیرها وابسته است یا مستقل. موارد بسیار زیادی باید توسط تحلیل­گر بررسی شود.

 

برای درک بهتر داده­ ها، تحلیل­گر اغلب از انواع نمایش آماری و گرافیکی داده ­ها استفاده می­کند. تکنیک­ هایی پرکاربرد مانند خلاصه ­های آماری ساده هر متغیر مانند متغیرهای میانگین، حداقل / حداکثر، میانه و انحراف معیار از این دست اطلاعات پرکاربرد هستند. اندازه گیری های محاسبه شده، یک شناسایی دقیق و درست می­تواند سرعت کشف الگو را توسط الگوریتم ­های داده ­کاوی بسیار بالا ببرد و منابع داده برای انتخاب داده ­ها ممکن است متفاوت باشد. به طور سنتی، منابع داده برای تجارت برنامه­ های کاربردی شامل داده ­های جمعیت شناسی (مانند درآمد، تحصیلات، تعداد خانوارها و سن) ، داده ­های جامعه شناسی (مانند سرگرمی، عضویت در باشگاه و…) ، داده ­های معاملاتی (سوابق فروش، تراکنش کارت­ های اعتباری، چک ­های صادر شده) و غیره.

 

داده ها را می­توان به صورت کمی و کیفی دسته بندی کرد. داده ­های کمی با استفاده از مقادیر عددی اندازه گیری می­شود. داده­ ها می­تواند گسسته باشد (مانند عدد صحیح) یا پیوسته (مانند اعداد واقعی) باشد. داده های کیفی، همچنین به عنوان داده­ های طبقه ­ای شناخته می­شوند، حاوی داده های اسمی و ترتیبی است. داده های اسمی دارای مقادیر نامرتب محدود هستند (به عنوان مثال ، جنسیت) داده­ هایی که دارای دو مقدار است: زن و مرد). داده ­های ترتیبی مقادیر محدود مرتب شده ­ای دارند؛ به عنوان مثال، رتبه بندی اعتبار مشتری، داده ­های ترتیبی در نظر گرفته می شود. زیرا رتبه ­بندی می­تواند عالی، خوب، متوسط و ضعیف باشد.

 

به طور معمول در سازمان­ ها پراکندگی اطلاعاتی زیادی مشاهده می شود. استفاده از ابزارهای مختلف باعث می­شود تا بانک های اطلاعاتی متفاوتی با ساختارهای گوناگون در یک سازمان ایجاد شود. سرویس هماهنگ کننده اطلاعات در راهکار هوش تجاری این امکان را فراهم می­آورد تا بانک اطلاعاتی متمرکزی از اطلاعات ارزشمند برای تصمیم سازی ساخته شود.

منظور از آماده سازی داده­ ها که معمولاً پیش پردازش داده ­ها نامیده می­شود به این صورت است که داده ­های شناسایی شده در مرحله قبل را با استفاده از روش ­های مناسب هر نوع داده ­ای پیش پردازش می­شود، پیش پردازش داده را برای تجزیه و تحلیل با روش ­های مختلف داده­ کاوی و کشف الگوهای نهفته و کارآمد در داده ­ها است اماده می­کند. در مقایسه با دیگر مراحل اماده سازی و پیش ­پردازش داده زمان زیادی می­برد. در یک پروژه داده کاوی دلیل صرف چنین تلاشی برای آماده کردن داده ها این است که داده های دنیای واقعی به طور کلی ناقص هستند (فاقد مقادیر ویژگی، فاقد برخی از ویژگی ­های مورد علاقه، یا فقط حاوی داده­ های کلی است) ، پر نویز (حاوی اشتباهات یا داده های پرت­)، و ناسازگار (حاوی اختلاف در کدها یا نام­ها) است.

در این مرحله، تکنیک­ های مختلف مدل سازی انتخاب شده و برای مواردی که قبلاً آماده شده استفاده می­شود. مجموعه داده­ ها برای رفع نیازهای خاص کسب و کار بکار می­رود. گام مدل سازی نیز شامل ارزیابی و تجزیه و تحلیل مقایسه ­ای از مدل­ های مختلف است. بهترین روش یا الگوریتم شناخته شده جهانی و مشخصی برای انجام یک پروژه در داده کاوی وجود ندارد، انواع مختلف مدل­های مناسب همراه با آزمایش و ارزیابی با استراتژی کاملا مشخص  برای شناسایی “بهترین” روش برای یک هدف خاص مورد بررسی قرار می­گیرد. حتی برای یک روش واحد یا الگوریتمی خاص، برای دستیابی به نتایج مطلوب، تعدادی از پارامترها باید به صورت متناسب تعریف شوند.

 

بسته به نیاز کسب و کار مورد بررسی، کار داده کاوی می تواند یک پیش بینی باشد، یک طبقه ­بندی  یا یک نوع خوشه بندی باشد که تحلیلگر به تناسب هر روش از آن الگوریتم و تکنیک مربوطه استفاده می­کند. الگوریتم ­هایی مانند ماشین بردار پشتیبان، k-means، KNN و غیره از جمله الگوریتم ­های به کار رفته در این مرحله هستند.

مدل ­های ایجاد شده از نظر صحت و عمومیت ارزیابی و تست می­شوند. این مرحله میزان مطابقت مدل انتخاب شده (یا مدل ها) را با هدف مد نظر ارزیابی می­کند. گزینه دیگر آزمایش مدل­ های ایجاد شده است داده­ هایی از مجموعه داده­ هایی که در اختیار داریم به عنوان داده­ ی تست انتخاب کرده و انها را به مدل می­دهیم و مدل را تست کرده تا ببینیم تا چه حدی مدل کارش را درست انجام می­دهد. در نتایج حاصل علاوه بر مواردی که هدف کسب و کار مد و نظر است ممکن است اطلاعات اضافی و نتایجی حاصل شود که لزوما جزو اهداف اصلی نبوده ولی ممکن است این اطلاعات در آینده کاربرد فراوانی داشته باشد و کمک به کشف مسیرهای بعدی کند.

 

مرحله آزمایش و ارزیابی یک کار حیاتی و چالشی بزرگ است. هدف اصلی از طراحی مدل­ ها کشف و شناسایی الگوهای ناشناخته درون داده ­ها است که این ارزشی بزرگ برای کسب و کار محسوب می­شود.

تست و ارزیابی مدل­ها پایان کار یک پروژه تحلیل کسب و کار نیست. حتی اگر هدف از این مدل داشتن یک اکتشاف ساده  دانش از داده ­ها باشد دانش به دست آمده از چنین اکتشافی نیاز به سازماندهی و ارائه به روش­ های قابل درک به کاربر نهایی دارد تا بتواند از آن بهره مند شود. یک فرآیند تحلیل کسب و کار در یک سازمان بسته به نیاز کسب و کار، مرحله توسعه می­تواند به سادگی یک تهیه گزارش باشد یا می­تواند بسیار پیچیده باشد. در هر صورت گزارش و یا پکیج ­های خروجی به منظور مشاوره و یا رفع مشکلات موجود یا مسائل پیش رو  به کاربران آنها تحویل داده می­شود.

بسیار مهم است که کاربر که می­تواند از مدیران سطح بالا یا هر یک از کارمندان سازمان باشد به راحتی بتواند از پکیج­ های ارائه شده استفاده کند و کاملا قابل درک باشد. بنابراین اگر از تحلیل های داده کاوی استفاده شود، نظارت و نگهداری از مدل­ها بسیار مهم است نتایج حاصل از مدل باید بخشی از تجارت روزمره باشد.

این مقالات بهت کمک میکنن تا درباره هوش تجاری بیشتر بدونی و یاد بگیری

فرآیند کار هوش تجاری چگونه است؟

معماری هوش تجاری شامل بیش از یک نرم‌افزار هوش تجاری است. هوش تجاری داده‌ها را به طور معمول در انبار داده‌‌ای که برای کل سازمان ساخته شده ذخیره می‌کند. علاوه بر این؛ داده‌ها بر اساس خوشه‌های هادوپ یا سایر سیستم‌های بیگ‌دیتا (به عنوان انبار داده یا Landing Pads برای داده‌های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل؛ به ویژه برای فایل‌های لاگ, داده‌های سنسورها، متن و انواع داده‌های دیگر ساختار‌نیافته یا نیمه‌ساختاریافته) استفاده می‌شود.

داده‌های هوش تجاری می‌توانند شامل تاریخچه اطلاعات و داده‌های جمع‌آوری شده به لحظه از سیستم‌ها باشند که این موضوع ابزارهای هوش تجاری را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و همچنین تصمیم‌های تاکتیکی پشتیبانی کنند.

قبل از استفاده در برنامه‌های هوش تجاری؛ داده‌های خام از منابع مختلفی که استفاده می‌شوند ادغام و مدیریت کیفیت داده‌ها تضمین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که تیم‌‌های هوش تجاری و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و سازگار هستند.

مراحلی که فرآیند هوش تجاری را شامل می‌شود عبارتند از:

در ابتدا ابزارهای هوش تجاری در درجه اول توسط متخصصان BI و IT که داشبورد و گزارش برای کاربران تجاری تولید می‌کردند؛ استفاده می‌شد. اما به لطف توسعه BI سلف سرویس و ابزارهای کشف داده؛ تحلیلگران و مدیران خودشان به طور فزاینده‌ای از سیستم‌های هوش تجاری استفاده می‌کنند؛ محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس؛ کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به تصویر بکشند و داشبوردها را طراحی کنند.

 

برنامه‌های هوش تجاری اغلب فرم‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی؛ متن‌کاوی؛ تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل بیگ داده‌ها را شامل می‌شوند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی است که تجزیه و تحلیل را در سناریوهای مختلف را امکان‌پذیر می‌کند. با این وجود در بیشتر موارد پروژه‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده؛ آمارشناسان؛ مدل‌سازان پیش‌بینی و سایر متخصصان ماهر تجزیه و تحلیل انجام می‌شوند؛ در حالی که تیم های BI روی کوئری و تجزیه و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

مراحل مهم و پویای فرآیند هوش تجاری

فرآیند هوش تجاری BI  در سازمان‌ها و شرکت‌ها یک فرآیند پویا و تعاملی است. این فرآیند با یک سوال شروع می‌گردد و پاسخ‌های سئوالات در یک حلقه تکرار فراهم می‌شود. این پاسخ‌ها امکان تصمیم‌گیری برای مدیران را فراهم می‌کند.

مرحله برنامه‌ریزی و هدایت در ابتدا و انتهای فرآیند BI عمل می‌کند. در شروع متعاقب درخواست‌های مدیران تصمیم‌گیر و سئوالات از سیستم با فرمول کردن سئوالات، برنامه‌ریزی برای پاسخ به سئوالات شروع خواهد شد.

در این مرحله اطلاعات از کلیه پایگاه‌های اطلاعاتی ( منابع اطلاعاتی) جمع‌آوری خواهند شد. داده‌های جمع‌آوری شده از داده‌های خام هستند و آگاهی یا دانشی را به استفاده ‌کننده اضافه نخواهند کرد. این داده‌ها می‌بایست پردازش و پالایش شوند در غیر اینصورت هیچ نقطه روشنی در آنها دیده نمی‌شود.

در این مرحله داده‌های جمع‌آوری شده مجتمع خواهند شد، روابط بین آنها شناسایی و تحلیل شده و در نهایت قابل استفاده خواهند گردید. این مرحله شامل مراحل استخراج اطلاعات، تبدیل اطلاعات و بارگذاری اطلاعات می‌شود.

در این مرحله با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته از داده‌های مجتمع شده، هوشمندی ایجاد می‌گردد. سیستم در انتهای این مرحله پاسخ هوشمندانه‌ای به سئوالات مدیران خواهد داد. این پاسخ در قالب ارائه گزارشات، جداول و نمودارها منتشر می‌گردد و امکان تغییر سئوال و یا بررسی موضوع از زوایای دیگر منجر به تکرار چرخه فرآیند فوق خواهد شد

انواع ابزاهای و برنامه های هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه‌ای گسترده از برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده را برای تامین نیازهای مختلف اطلاعات طراحی کرده است. اکثر آنها توسط هر دو نرم افزار سلف سرویس هوش تجاری و پلت‌فرم‌های سنتی هوش تجاری پشتیبانی می‌شوند.

 لیستی از فناوری‌های هوش تجاری که برای سازمان‌ها در دسترس است شامل موارد زیر می‌شود:

تجزیه و تحلیل ادهاک

همچنین به عنوان پرس‌و‌جوی موقت شناخته می‌شود؛ این تجزیه و تحلیل یکی از عناصر اصلی و بنیادین برنامه‌های مدرن هوش تجاری و قابلیت‌های اصلی ابزارهای هوش تجاری سلف-سرویس هستند. این تجزیه و تحلیل شامل فرآیند نوشتن و اجرای کوئری‌ها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص تجاری است. در حالی که به طور معمول پرس‌و‌جوهای موقت ایجاد می‌شوند؛ اما در نهایت آنها به طور منظم اجرا می‌شوند و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبورد و گزارشات گنجانده می‌شوند.

پردازش تجزیه و تحلیل آنلاین (OLAP)

یکی از فناوری‌های اولیه هوش تجاری است؛ ابزارهایOLAP  کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از چند بعد تجزیه و تحلیل کنند و به خصوص برای پرس‌و‌جوها و محاسبات پیچیده مناسب هستند. قبلا، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج و در مکعب‌های OLAP چندبعدی ذخیره می‌شدند؛ اما به طور فزاینده‌ای امکان اجرای تجزیه و تحلیل OLAP به طور مستقیم در مقایسه با پایگاه داده‌های ستونی وجود دارد.

هوش تجاری موبایل

برنامه‌ها و داشبوردهای هوش تجاری را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای هوش تجاری موبایل که معمولا بیشتر برای مشاهده داده‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شوند، به گونه‌ای طراحی می‌شوند که استفاده ساده‌ای داشته باشند. به عنوان مثال، داشبوردهای گوشی همراه فقط ممکن است دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا به راحتی در صفحه دستگاه مشاهده شوند.

هوش تجاری Real Time یا به لحظه

در برنامه‌های هوش تجاری در لحظه، داده‌ها ایجاد، جمع‌آوری و پردازش و مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا به کاربران پیش‌نمایشی به روز شده از عملیات تجاری، رفتار مشتری؛ بازرهای مالی و سایر مباحث مورد علاقه را ارائه دهند.

هوش تجاری عملیاتی (OI)

هوش تجاری عملیاتی نوعی تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را برای مدیران و کارمندان خط مقدم در عملیات تجاری فراهم می‌آورد. برنامه‌های OI برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان عملیات سریعتر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. به عنوان مثال نمایندگان مرکز تماس کمک می‌کنند تا مشکلات مشتریان و مدیران تدارکات را حل کنند تا تنگناها و گلوگاه‌های توزیع را کاهش دهند.

ابزارهای هوش تجاری SaaS (مخفف Software-as-a-service BI)

این ابزارهای هوش تجاری از سیستم‌های رایانش ابری هاست شده توسط فروشندگان برای ارائه قابلیت تجزیه و تحلیل داده‌ها به کاربران در قالب سرویس استفاده می‌کنند که معمولا هزینه آن به صورت اشتراکی است. گزینه Saas که به عنوان هوش تجاری ابری هم شناخته می‌شود؛ به طور فزاینده‌ای پشتیبانی مالتی کلود (چند ابری) را ارائه می‌دهند که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های هوش تجاری را روی پلت‌فرم‌های مختلف ابری نصب کنند تا نیازهای کابران را تامین کنند.

هوش‌مصنوعی متن باز (OSBI)

نرم افزار هوش تجاری که منبع باز است معمولا شامل دو نسخه است: یک نسخه از انجمن که می تواند به صورت رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک که از پشتیبان فنی توسط فروشنده برخوردار است. تیم‌های هوش تجاری همچنین می‌توانند برای استفاده در توسعه به کد منبع دسترسی دارند. علاوه بر این؛ برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی هوش تجاری؛ نسخه‌های رایگان را عمدتا برای هر کاربری ارائه می‌دهند.

هوش تجاری Embeded

ابزارهای هوش تجاری Embeded؛ BI و قابلیت تصویرسازی داده‌ها را مستقیما در خود برنامه‌های تجاری تعبیه کرده‌اند. این گزینه کاربران را قادر می‌سازد داده‌ها را در داخل برنامه‌هایی که برای انجام کارهای خود از آنها استفاده می‌کنند را تجزیه و تحلیل کنند. قابلیت‌های تجزیه و تحلیل تعبیه شده معمولا توسط فروشندگان نرم افزارهای کاربردی جاسازی می‌شوند؛ اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای سازمانی می‌توانند آنها را در داخل برنامه‌های داخلی هم بگنجانند.

هوش تجاری همکاری

این گزینه بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. هوش تجاری همکاری شامل ترکیبی از برنامه‌های هوش تجاری و ابزارهای همکاری است تا کاربران مختلف را قادر سازد تا در تجزیه و تحلیل داده‌ها به یکدیگر همکاری کنند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند با استفاده از ابزار چت آنلاین و ابزاهای گفتگو، نتایج هوش تجاری و نتایج تجزیه و تحلیل را با کامنت؛ سوالات و حاشیه‌نویسی برجسته‌سازی کنند.

هوش مکانی (LI)

این یک فرم تخصصی هوش تجاری است که کاربران را قادر می‌سازد داده‌ها و موقعیت‌های مکانی را با استفاده از قابلیت تصویرسازی مبتنی بر نقشه؛ تجزیه و تحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی اطلاعات را در مورد عناصر جغرافیایی را در داده‌ها و عملیات تجاری ارائه می‌دهد. موارد استفاده احتمالی شامل انتخاب سایت برای فروشگاه‌های خرده‌فروشی و امکانات شرکت‌ها؛ بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.

هوش تجاری برای بیگ‌دیتاها (داده‌های بزرگ)

پلت‌فرم‌های هوش تجاری به طور فزاینده‌ای به عنوان رابط کاربری سیستم‌های بیگ‌دیتا استفاده می‌شوند و حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، غیر ساختاریافته و نیمه ساختاریافته هستند. نرم افزار مدرن هوش تجاری به طور معمول گزینه‌های اتصال انعطاف‌پذیر را ارائه می‌دهند و آنها را قادر می‌سازد تا به طیف وسیعی از منابع داده متصل شوند. این به همراه رابط‌کاربری نسبتا ساده در اکثر ابزارهای هوش تجاری؛ این گزینه را برای معماری‌های بیگ‌دیتا ایده‌آل می‌کند.

کاربران ابزارهای هوش تجاری می‌توانند علاوه بر انبار داده معمولی به سیستم‌های هادوپ و اسپارک و پایگاه داده‌های NoSQL و سایر پلت‌فرم‌های بیگ‌دیتا دسترسی داشته باشند و نمای واحدی از داده‌های متنوع ذخیره شده را ارائه دهند. این گزینه تعداد گسترده‌ای از کاربران بالقوه را قادر می‌سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ شرکت کنند؛ به جای اینکه دانشمندان با مهارت‌های بالا تنها افرادی باشند که داده‌ها برای آنها قابل مشاهده باشد.

روش دیگر؛ سیستم‌های بیگ‌دیتا به عنوان صحنه‌هایی برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعدا فیلتر و پاکسازی می‌شوند و بعد برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران هوش تجاری در انبار داده لود می‌شوند.

ترندهای هوش تجاری

علاوه بر مدیران هوش تجاری؛ تیم‌های هوش تجاری معمولا ترکیبی از معماران هوش تجاری؛ توسعه دهندگان هوش تجاری، تحلیلگران هوش تجاری و متخصصان هوش تجاری هستند که از نزدیک با معماران داده؛ مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده همکاری می‌کنند. تحلیل‌گران کسب و کار و سایر کاربران نهایی هم غالبا در فرایند توسعه هوش تجاری شرکت می‌کنند تا طرف تجاری را نشان دهند و از تامین نیازهای آن؛ اطمینان حاصل کنند.

برای کمک به این امر، تعداد فزاینده ای از سازمان‌ها با استفاده از روش‌های انبار داده Agile BI و ذخیره داده که با استفاده از تکنیک‌ های توسعه نرم افزار Agile؛ پروژه های هوش تجاری را به بخش‌های کوچکی تقسیم کرده و عملکردهای جدید را به صورت افزایشی و تکراری ارائه می‌دهند؛ تا جایگزینی برای توسعه آبشاری سنتی باشند. انجام این کار شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا با تغییر نیازهای کسب و کار با بروز نیازهای جدید؛ قابلیت‌های هوش تجاری را سریعتر مورد استفاده قرار دهند و برنامه‌ها توسعه را اصلاح و ویرایش کنند.

سایر ترندهای قابل توجه در بازار هوش تجاری شامل موارد زیر می‌شوند:

گسترش فناوری های تجزیه و تحلیل پیشرفته

ابزارهای هوش تجاری به طور فزاینده‌ای قابلیت جستجوی زبان طبیعی را جایگزینی برای نوشتن درخواست در SQL یا زبان‌های برنامه ‌نویسی دیگر می‌کنند. علاوه بر این؛ الگوریتم‌های یادگیری هوش‌مصنوعی و ماشینی را ارائه می‌دهند که به کاربران در پیدا کردن؛ درک و آماده‌سازی داده‌ها و ایجاد نمودارها و سایر اینفوگرافیک‌ها کمک می‌کند.

توسعه بدون کد و یا با کد کم

بسیاری از فروشندگان هوش تجاری همچنین ابزارهای گرافیکی را اضافه می‌کنند که برنامه‌های وش تجاری را قادر می‌سازد بدون کد و یا با کد بسیار کمی توسعه داده شوند.

افزایش استفاده از محیط ابری

سیستم‌های هوش تجاری در ابتدا به سرعت به سمت فضای ابر حرکت نمی‌کردند؛ دلیل آن هم این بود که انبار داده‌ها در در جه اول در دیتاسنترهای داخلی مستقر بودند. اما استقرار ابر در هر دو انبار داده و ابزار هوش تجاری در حال رشد است. در اوایل سال ۲۰۲۰؛ شرکت مشاوره گاتنر بیان کرد که بیشتر هزینه‌های جدید هوش تجاری در حال حاضر برای پروژه‌های مبتنی بر ابر صرف می‌شود.

تلاش برای بهبود سواد داده

با گسترش سلف-سرویس هوش تجاری؛ استفاده از ابزارهای هوش تجاری در سازمان‌ها؛ اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ها را درک و کار کنند بسیار حیاتی است. این باعث می‌شود تیم‌های هوش تجاری مهارت‌های سواد داده را در برنامه‌های آموزش کاربر قرار دهند. فروشندگان هوش تجاری نیز ابتکاراتی مانند پروژه سواد داده‌ها با Qlik را آغاز کرده‌اند.

جمع بندی فرآیند هوش تجاری

تعیین مسیر آینده یک کسب و کار از طریق کشف الگوهای نهفته در داده تا حدودی شبیه بازی با پازل است؛ دانش استخراج شده از الگوها قطعاتی از معما هستند که باید در مسیر رسیدن به هدف کسب و کار هر کدام در جای خود به درستی قرار بگیرند؛ بدون وجود افرادی که بتوانند اطلاعات را تفسیر کنند و به کار گیرند، هوش تجاری مفید نخواهد بود. به همین علت، هوش تجاری همان قدر که وابسته به فناوری است وابسته به تحلیل گران ماهر نیز هست.

 

هدف هوش تجاری تسهیل تصمیم گیری و تصمیم سازی بر اساس حقایق سازمانی می باشد و یکی از عوامل مهم در تکمیل این پازل که به نحوی موفقیت در تحلیل درست شرایط یک کسب و کار است به تعامل بین صاحبان کسب و کار و تحلیل گران بستگی دارد؛ این تعامل باعث ایجاد درک درستی از شرایط کسب و کار، داده ­ها و اطلاعات موجود برای  تحلیل گران خواهد شد و نتیجه این تعامل باعث ایجاد نتایج عالی توسط تحلیل گران خواهد.

 

هنگامی که سیستم های هوش تجاری به درستی و صحیح طراحی شوند و از سوی دیگر اطلاعات استخراجی که توانایی تصمیم سازی دارند، منجر به این می­شود که سازمان می تواند عملکرد خود را بهبود دهد و با ایجاد تصمیمات صحیح رضایت خاطر را به دنبال خواهد داشت و پیش از آنکه فرصت­ ها توسط چشمان ریزبین و دقیق رقبا شناسایی شوند و فرصت رشد و ترقی از سازمان گرفته شود، آنها را به دست آوریم که البته این اهداف صرفا با اتخاذ تصمیمات دقیق و هوشمند و استفاده از تکنیک­ های بروز تحلیل کسب و کار، تداوم شیوه کسب و کار را تحقق خواهد بخشید.

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 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.