هوش تجاری (Business Intelligence یا به اختصار BI) به فرایندی گفته می‌شود که کمپانی‌ها طی آن با تحلیل و آنالیز دیتاهای حال حاضر و دیتاهای قدیمی، سعی می‌کنند تا فرایند تصمیم‌گیری را بهبود ببخشند و صاحب یک مزیت رقابتی شوند.
سیستم هوش تجاری (BI) چیست؟
سیستم هوش تجاری سیستمی است که با ترکیب جمع آوری داده و استفاده از داده‌های قبلی و همچنین ابزارهای تحلیلی و مدیریتی، سعی می‌کند تا دیتاهای بزرگ و پیچیده را به اطلاعات معنی‌دار و قابل اجرا تبدیل کند، به طوری که بتوان از این اطلاعات به صورت بهینه در تصمیم‌گیری و پیاده‌سازی استراتژی‌های مختلف بهره برد. در واقع سیستم هوش تجاری، یک نرم افزار یا سخت افزار نیست، بلکه مجموعه‌ای از فناوری‌های مختلف، نرم افزارهای متنوع، پروسه‌ها، استراتژی‌ها و ابزارهای مختلف است که منجر به جمع‌آوری، تحلیل، ارائه و استفاده از اطلاعات به دست آمده می‌شود.
سیستم‌های هوش تجاری معمولاً به صورت پلتفرم عرضه می‌شود و کسب‌وکارهای مختلف می‌توانند از خدمات کمپانی‌هایی که در این زمینه فعالیت می‌کنند، استفاده کنند. با این حال ممکن است شرکت‌ها از پلتفرم‌های داخلی هوش مصنوعی بهره ببرند.
با وجود این که هوش تجاری یک سیستم نوین و مدرن محسوب می‌شود، اما شکل‌گیری آن به پیش از به کارگیری گسترده از کامپیوترها و به دهه ۱۹۶۰ میلادی برمی‌گردد. اما قابل انکار نیست که در دهه ۱۹۸۰ و با پیشرفت خیره‌کننده کامپیوترها، هوش تجاری نیز نقش مهم‌تری در پروسه‌های تصمیم گیری در کسب‌وکارها ایفا می‌کرد.
با استفاده از فناوری‌های جدید، هوش تجاری امروزه بیش از هر زمان دیگری می‌تواند به کمک کمپانی‌ها بیاید.
تکنیک های مختلف هوش تجاری چیست؟
فناوری‌های مربوط به هوش تجاری، با استفاده از تحلیل‌های آماری پیشرفته و همچنین الگوهای پیش‌بینی، تلاش می‌کند تا با استفاده از الگوهای قبلی، پترن‌ها و اتفاقات آینده را پیش‌بینی کند.
ساختارهای معمول BI، عموماً شامل مراحل ذیل هستند:
- داده کاوی: مرتب سازی حجم عظیمی از دیتابیس‌ها و آمارهای مختلف و استفاده از فناوری‌های یادگیری ماشینی (ML) برای شناسایی ترندها و ایجاد ارتباط میان داده‌ها
- کوئرینگ (Querying): درخواست دریافت دیتا یا اطلاعات خاص از دیتابیس
- آماده‌سازی دیتا: پروسه ترکیب و ساختاربندی دیتا برای آماده‌سازی آن جهت تحلیل
- گزارش‌دهی: ارائه نتایج عملی تحلیل دیتا به تصمیم‌گیرندگان جهت کمک به آن‌ها برای نتیجه گیری و تصمیم‌سازی قطعی
- بنچ‌مارکینگ: مقایسه داده‌ها و دیتاهای موجود کسب‌وکار و شاخصه‌های عملکردی آن با رقبا و بهترین‌های صنعت مورد نظر
- تجزیه و تحلیل توصیفی: مقایسه داده‌های موجود با داده‌های قبلی برای مشخص کردن مسیر کسب‌وکار
- تحلیل آماری: جمع آوری نتایج تجزیه و تحلیل توصیفی و استفاده از آمار برای شناسایی ترندها
- تجسم داده‌ها: ارائه آمار به صورت تصویر در قالب چارت‌ها و گراف‌های مختلف برای درک بهتر وضعیت
چرا هوش تجاری برای کسب و کارها اهمیت دارد؟
هوش تجاری به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این اتفاق از طریق مقایسه دیتای کنونی با دیتای قبلی صورت می‌پذیرد. تحلیلگران می‌توانند با استفاده از BI، رقبای خود را تحلیل کنند و بنچ‌مارک‌هایی برای کسب‌وکار خود تعیین نمایند. به این ترتیب، کسب و کار می‌تواند بهینه‌تر عمل نماید.
همچنین تحلیلگران می‌توانند با استفاده BI، ترندها و گپ‌های مهم بازار را تشخیص دهند و با هدف گرفتن آن‌ها، میزان فروش و سوددهی را افزایش دهند.
باید توجه داشت که هوش تجاری می‌تواند در همه‌ی زمینه‌ها به یک کمپانی کمک کند؛ از افزایش فروش و نرخ بهره‌وری گرفته تا بهینه‌تر کردن استخدام‌ها و افزایش رضایت کارمندان. در واقع در هر زمینه‌ای که دیتا در آن وجود داشته باشد، می‌توان با تحلیل آن، به بهبود اوضاع و شرایط پرداخت.
استفاده از صحیح و درست از هوش تجاری می‌تواند موارد زیر را برای یک کسب‌وکار به ارمغان بیاورد:
- شناسایی راه‌های افزایش سود
- تحلیل رفتار مشتریان
- مقایسه داده‌های کمپانی با رقبا
- پی‌گیری عملکرد
- بهینه‌سازی تمامی کارها
- پیش‌بینی وقایع
- تشخیص ترندهای بازار
- تشخیص مشکلات احتمالی در کسب‌وکار
مزایای اصلی BI چیست؟
- افزایش بهره‌وری کسب‌وکار: هوش تجاری، حجم عظیمی از دیتا را در اختیار مدیران کمپانی می‌گذارد و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا عملکرد خود را با گذشته و عملکرد رقبا مقایسه کنند. از این طریق آن‌ها می‌توانند فرصت‌های موجود را شناسایی کنند و از آن‌ها نهایت استفاده را ببرند.
- تصمیم‌گیری داده‌محور: داشتن دیتای دقیق و گزارش‌دهی سریع، به بهبود تصمیم‌گیری‌ها در سطوح مختلف کسب‌وکار کمک می‌کند.
- بهبود تجربه مشتریان: استفاده از هوش تجاری، به صورت مستقیم با تجربه مشتریان و رضایت آن‌ها ارتباط دارد. یک مثال موفق در این زمینه، شرکت ورایزن (Verizon) است که موفق شد با به کار گیری سیستم‌های هوش تجاری، میزان تماس‌های پشتیبانی را ۴۳ درصد کاهش دهد. طبعاً چنین مواردی باعث افزایش رضایت مشتریان و بالا رفتن کیفیت تجربه آن‌ها می‌شود.
- بهبود رضایت کارمندان: همانطور که در قسمت قبلی نیز گفتیم، استفاده از سیستم های هوش تجاری منجر به کاهش درخواست‌های مشتریان می‌شود. در نتیجه بخش‌های IT و تحلیلگران، وقت کمتری را صرف پاسخ دادن به درخواست‌های مشتریان می‌کنند. به طور کلی استفاده از سیستم‌های هوش تجاری می‌تواند سختی کار کارمندان را به طرز قابل توجهی کاهش دهد.
- کسب برتری در مقایسه با رقبا: کمپانی‌ها و کسب‌وکارهای مختلف، اگر وضعیت دقیق خود را در بازار و در مقایسه با رقبای خود بدانند، قطعاً می‌توانند عملکرد بهتری در بازار داشته باشند. با استفاده از هوش تجاری، کسب‌وکارها می‌توانن از تغییرات و ترندهای مهم صنعت و همچنین تغییرات بازار و انتظارات مشتریان باخبر شوند و اقداماتی درستی را در راستای این داده‌ها انجام دهند.
هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟
هر کسب‌وکار و کمپانی دارای یک سری اهداف و مشکلات است. کمپانی‌ها برای رسیدن به اهداف خود و همچنین پیدا کردن راه حل برای مشکلات خود، دیتاهای لازم را جمع آوری می‌کنند و با تحلیل آن‌ها، نتیجه‌گیری می‌کنند که برای رسیدن به اهداف و همچنین حل مسائل خود لازم است تا چه اقداماتی را انجام دهند.
به عبارت فنی‌تر، می‌توان گفت که دیتای خام از طریق فعالیت‌های انجام شده‌ی کسب‌وکار جمع آوری و در یک دیتابیس ذخیره می‌شود. سپس تحلیلگران می‌توانند به این دیتا دسترسی داشته باشند و پروسه‌های آنالیز برای پاسخ به سوالات و یافتن راه‌های رسیدن به هدف را پیدا کنند.
پلتفرم داده مشتریان (CDP) یکی از ابزارهایی است که در سیستم BI می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد.
آینده BI
بدون شک با پیشرفت مداوم فناوری و کسب‌وکارهای مختلف، هوش تجاری نیز به صورت مستمر به رشد خود ادامه خواهد داد و هر ساله، شاهد نوآوری‌های جدیدی در این زمینه خواهیم بود. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) دو ابزاری هستند که تأثیر مستقیمی در پیشرفت BI دارند و خب می‌دانیم که این دو فناوری نیز روز به روز در حال رشد و رسیدن به قله‌های جدید هستند.
از طرف دیگر، کمپانی‌ها و کسب‌وکارهای موفق، روز به روز داده‌محورتر می‌شوند و در نتیجه، تمایل برای به اشتراک گذاری دیتا و همچنین همکاری‌های مختلف میان کمپانی‌ها افزایش می‌یابد. تجسم داده‌ها نیز نقش اساسی و مهمی در این میان ایفا خواهد کرد.
