هوش تجاری (Business Intelligence) چیست؟

هوش تجاری یا business intelligence چیست؟در این مقاله سعی می کنیم که به زبان ساده و شفاف به توضیح هوش تجاری، انواع Business Intelligence و هوش مالی اشاره کنیم. اگر شما هم از افرادی هستید که به این حوزه علاقه دارید و یا در ابتدای مسیر هستید، اینجا بهترین موقعیت هست که به صورت مختصر با این مقوله آشنا شوید. در ادامه به تعریف هوش تجاری، انواع استراتژی های قابل انجام، روش های جمع آوری اطلاعات و مزایا و اهمیت کاربرد این حوزه در سازمان ها می پردازیم.تعریف هوش تجاری چیست؟تعریف هوش تجاری به زبان سادههوش تجاری (Business intelligence) فرآیندی تکنولوژی محور است که با استفاده از تحلیل داده ها و انتقال اطلاعات عملی به مدیران اجرایی و کارمندان، کمک می کند که تصمیمات تجاری بهتری گرفته شود.بخشی از این فرآیند شامل جمع آوری اطلاعات توسط سیستم های فناوری اطلاعات داخلی و همچنین منابع خارجی در جهت تحلیل و بررسی داده ها و انتقال آن به سازمان ها، مراجع تصمیم گیری و همچنین کاربران تجاری است.در اینجا هدف اصلی اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر به منظور افزایش درآمد، بهبود کارایی و کسب مزیت های رقابتی نسبت به سایر رقبای تجاری می باشد. برای دستیابی به این هدف، مجموعه ای از ابزارهای مدیریت اطلاعات، تجزیه و تحلیل و گزارش دهی در کنار استراتژی های مختلف برای مدیریت و تحلیل داده ها استفاده می شود.انواع استراتژی های هوش تجاری و مراحل انجام آنانواع استراتژی های هوش تجاری و مراحل انجام آناگر بخواهیم از انواع هوش تجاری نام ببریم به هزاران مورد مختلف می توان اشاره کرد که همگی می توانند مفید و قابل استفاده باشند.اما نکته مهم و اساسی در هوش تجاری خلاقیت شماست.با وجود ابزارهای متنوع در این حوزه شما اصلا نباید نگران محدودیت ها و موانع احتمالی باشید و به راحتی می توانید آنچه را که مدنظر دارید به اجرا در بیاورید.بهترین استراتژی برای سود بردن از هوش تجاری به قبل از اجرا و پیاده سازی یک پروژه بر می گردد.برای مثال جمع آوری داده های مطمئن و قابل اعتماد، ایمن سازی داده ها و تعیین خط مشی ها و نحوه جمع آوری داده ها از مراحل مهمی است که می توانید برای سیستم های "هوش تجاری" خود ایجاد کنید.همانند هوش هیجانی، استفاده از هوش تجاری در موفقیت یک سازمان تاثیر مستقیمی دارد. در این مقاله به انواع هوش تجاری و روش های مرسوم و متداول در بین متخصصان این حوزه اشاره می کنیم. به طور کلی هوش تجاری از سه مرحله کلی شامل: جمع آوری اطلاعات، تحلیل داده ها و نمایش و ارائه نتایج تشکیل شده است که در ذیل به آن اشاره خواهیم کرد.مرحله اول: جمع آوری اطلاعات و انواع روش های آنابزارهای آنلایننظرسنجی های آنلاین قابل اعتمادترین، به صرفه ترین و متداول ترین روش به منظور دریافت و استخراج داده ها از یک جامعه آماری بزرگ می باشد. از آنجایی که تولید، توزیع و تحلیل نتایج نظرسنجی ها به صورت دستی کار بسیار سخت و پیچیده ای می باشد؛ بیشتر محققان در این حوزه از ابزارهای آنلاین استفاده می کنند.ابزارهای حضورییک روش دیگر برای گردآوری اطلاعات، انجام مصاحبه های حضوری می باشد. برای سالیان سال این روش موثرترین روش برای دریافت دقیق ترین اطلاعات در یک حیطه خاص بوده است.به این دلیل که در مصاحبه حضوری شاخص هایی چون زبان بدن، لحن گفتگو و رفتار مخاطب به صورت دقیق زیر نظر گرفته می شود، داده های جمع آوری شده از دقت بالایی برخوردار هستند.این روش گرانترین روش جمع آوری اطلاعات در مقایسه با دیگر روش ها می باشد و تخصص مصاحبه کننده برای تحلیل رفتار و گفتگوی شرکت کنندگان از اهمین بالایی برخوردار است. پست کردن پرسشنامه ها و یا مصاحبه تلفنی از جمله روش های قدیمی تر در این مبحث می باشند که امروز استفاده چندانی ندارند.مرحله دوم: آنالیز داده ها و اطلاعاتتجزیه و تحلیل (Analytics)یکی از روش های مرسوم در انواع هوش تجاری، روش تجزیه تحلیل است که به مطالعه داده های موجود به منظور استخراج مفاهیم معنی دار و روند های موجود می پردازد.این روش یکی از محبوب ترین روش ها در بین صاحبان کسب و کار است و به آنها اجازه می دهد که به صورت عمیق متوجه اطلاعات وضعیت موجود شوند و تصمیمات بهتر و درست تری را اتخاذ کنند.از این رو با استفاده از استراتژی ها و روش های مختلف و همچنین با استفاده از نرم افزارها و ابزارهای گوناگون اطلاعات جمع آوری می شوند و سپس بر روی آنها تحلیل صورت می گیرد.برای مثال با استفاده از این تکنیک ِهوش تجاری، یک سازمان می تواند مشتریان بالقوه خود را شناسایی کرده و با روش های مختلف اطلاعات آنها را گردآوری کند و با اتخاذ تصمیمات درست و براساس داده های جمع آوری شده، آنها را به مشتریان حقیقی خود تبدیل کند.مدل پیش بینی (Predictive Modelling)یکی دیگر از روش هایی که در هوش تجاری استفاده می شود، روش پیش بینی است که با استفاده از تکنیک های آماری، مدل هایی را به جهت پیش بینی احتمالات و روندها در آینده به وجود می آورد. با استفاده از این روش می توان بر روی یک داده خاص و ویژگی های آن به صورت تخصصی کار کرد و روند و سیر آن را برای اتفاقات آینده پیش بینی کرد.استخراج داده (Data Mining)روش استخراج داده عموما به جهت کشف الگوها و روابط در بین داده های با تعداد زیاد در کنار سیستم های پایگاه داده، سیستم های آماری و یادگیری ماشین به کار می رود.از آنجایی که در این روش ساختار داده مناسب تضمین می شود، روشی کامل و ضرروری برای مدیریت اطلاعات و پیش پردازش داده ها می باشد.کاربران نهایی همچنین می توانند از این روش با هدف کشف و شناخت الگوها استفاده کنند. برای مثال کسب و کارها می توانند اطلاعات سیستم مدیریت ارتباط با مشتری را برای پیش بینی رفتارهای مشتری و پی بردن به علایق آن ها استخراج کرده و استفاده کنند.مدل تجسم سازی (Model Visualization)این روش برای انتقال و کشف اطلاعات استخراج شده بر روی نمودارها، چارت ها، هیستوگرام ها و مدل های تصویری دیگر استفاده می شود و به درک جامع و شفافی از داده ها منجر می شود.برای دونستن بیشتر درباره این موضوع جذاب می تونید به مقاله "هوش تجاری چیست؟" ما در وبلاگ دایان افیلیت مراجعه کنید.