هوش تجاری

تعریف هوش‌تجاری  (Business Intelligence)

هوش‌تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری است که به منظور تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی استفاده می‌شود تا به مدیران کمک کند تا آگاهانه‌تر تصمیمات تجاری خود را اتخاذ کنند. به عنوان بخشی از فرایند هوش‌تجاری؛ سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های داخلی IT ( فناوری اطلاعات) و منابع خارجی جمع‌آوری می‌کنند؛ آنها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کنند و کوئری‌ها را برای داده‌ها انجام می‌دهند و داده‌ها را به تصویر می‌شکند و داشبوردها را ایجاد می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم‌گیری عملیاتی و ایجاد و برنامه‌ریزی استراتژیک در اختیار کاربران تجاری قرار دهند.

هدف نهایی هوش تجاری یا BI اخذ تصمیمات تجاری بهتر است به طوری که سازمان‌ها را قادر به افزایش درآمد؛ بهبود بهره‌وری عملیاتی و کسب مزیت‌های رقابتی نسبت به رقبای تجاری‌شان می‌کند. برای دستیابی به این هدف، هوش‌تجاری ترکیبی از تجزیه و تحلیل؛ مدیریت داده و ابزار گزارش‌نویسی و همچنین روش‌های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در بر می‌گیرد.

فرآیند کار هوش‌تجاری چگونه است؟

معماری هوش‌تجاری شامل بیش از یک نرم‌افزار هوش‌تجاری است. هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل؛ به ویژه برای فایل‌های لاگ, داده‌های سنسورها، متن و انواع داده‌های دیگر ساختار‌نیافته یا نیمه‌ساختاریافته) استفاده می‌شود.

داده‌های هوش‌تجاری می‌توانند شامل تاریخچه اطلاعات و داده‌های جمع‌آوری شده به لحظه از سیستم‌ها باشند که این موضوع ابزارهای هوش‌تجاری را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و همچنین تصمیم‌های تاکتیکی پشتیبانی کنند. قبل از استفاده در برنامه‌های هوش‌تجاری؛ داده‌های خام از منابع مختلفی که استفاده می‌شوند ادغام و مدیریت کیفیت داده‌ها تضمین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که تیم‌‌های هوش‌تجاری و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و سازگار هستند.

مراحلی که فرآیند هوش‌تجاری را شامل می‌شود عبارتند از:

  • آماده‌سازی داده‌ها؛ که در آن مجموعه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل سازمان‌دهی و مدل می‌شوند.
  • درخواست (پرس‌و‌جو یا کوئری) تحلیل از داده‌های تهیه شده
  • توزیع شاخص‌های کلیدهای عملکردی (KPI) و سایر یافته‌ها برای کاربران تجاری
  • استفاده از اطلاعات برای کمک به تاثیرگذاری و پیشبرد تصمیمات تجاری

در ابتدا ابزارهای هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری استفاده می‌کنند؛ محیط‌های هوش‌تجاری سلف سرویس؛ کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به تصویر بکشند و داشبوردها را طراحی کنند.

برنامه‌های هوش‌تجاری 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 تیمهای BI روی کوئری و تجزیه و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

هوش تجاری

چرا هوش‌تجاری مهم است؟

به طور کلی نقش هوش‌تجاری بهبود عملکردهای تجاری سازمان از طریق استفاده از داده‌های مرتبط است. شرکت‌هایی که به طور موثر از ابزارهای و تکنیک‌های هوش‌تجاری استفاده می‌کنند، می‌توانند داده‌های جمع‌آوری شده خود را به بینش‌های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی‌های تجاری خود تبدیل کنند. سپس می‌توان از چنین بینشی برای تصمیم‌گیری بهتر در زمینه تجارت استفاده کرد که باعث افزایش بهره‌وری و درآمد می‌شود و منجر به تسریع رشد کسب و کار و سود بیشتر می‌شود.

بدون هوش‌تجاری سازمان‌ها نمی‌توانند به راحتی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارمندان تصمیمات خود را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش قبلی، تجربیات قبلی؛ شهود و حس ششم اتخاذ می‌کنند. گرچه این روش‌ها می‌توانند تصمیمات خوبی را منجر شوند اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنایی آنها مملو از خطا و مراحل اشتباه هستند.

مزایای هوش‌تجاری

یک برنامه موفقیت آمیز هوش‌تجاری مزایای تجاری مختلفی را برای یک سازمان ایجاد می‌کند. به عنوان مثال هوش‌تجاری به مدیران سازمان‌ها و دپارتمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به طور مداوم عملکرد کسب و کار را نظارت کنند تا در صورت بروز مشکل یا فرصت‌ها بتوانند سریعا عمل کنند. تنگناهای زنجیره تامین؛ تولید و توزیع را می‌توان قبل از ایجاد خسارات مالی شناسایی کرد و مدیران منابع انسانی بهتر می‌تواننده بهره‌وری کارکنان؛ هزینه‌های نیروی کار و سایر داده‌های نیروی کار را کنترل کنند. به طور کلی مزایای اصلی که هوش‌تجاری برای کسب و کارها می‌تواند به همراه داشته باشد شامل موارد زیر می‌شوند:

  • تسریع و بهبود تصمیم‌گیری
  • بهینه‌سازی فرایندهای تجاری داخلی
  • افزایش بهره‌وری عملیاتی و بهره‌وری
  • مشکلات تجاری لحظه‌ای را برطرف می‌کند
  • روندهای نوظهور تجارت و بازار را شناسایی می‌کند
  • استراتژی‌های تجاری قوی‌تری را توسعه می‌دهد
  • منجر به فروش بالاتر و کسب درآمد جدید می‌شود
  • باعث ایجاد برتری نسبت به شرکت‌های رقیب می‌شود.

نوآوری‌ها و ابتکارات هوش‌تجاری مزایای تجاری را به همراه دارد که از این بین می‌توان به این اشاره کرد که مدیران پروژه برای ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری و سازمان‌ها ساده‌تر می‌توانند به جمع‌آوری اطلاعات رقابتی تر از رقبا بپردازند. علاوه بر این؛ تیم‌های هوش‌تجاری؛ مدیریت داده و فناوری اطلاعات از هوش‌تجاری بهره می‌برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.

انواع ابزاهای و برنامه های هوش‌تجاری

هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری و پلت‌فرم‌های سنتی هوش‌تجاری پشتیبانی می‌شوند. لیستی از فناوری‌های هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری و قابلیت‌های اصلی ابزارهای هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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.

هوش‌تجاری موبایل

برنامه‌ها و داشبوردهای هوش‌تجاری را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای هوش‌تجاری 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.

هوش‌تجاری Real Time یا به لحظه

در برنامه‌های هوش‌تجاری 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.

هوش‌تجاری عملیاتی (OI)

هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری SaaS (مخفف Software-as-a-service BI)

این ابزارهای هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری ابری هم شناخته می‌شود؛ به طور فزاینده‌ای پشتیبانی مالتی کلود (چند ابری) را ارائه می‌دهند که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های هوش‌تجاری را روی پلت‌فرم‌های مختلف ابری نصب کنند تا نیازهای کابران را تامین کنند.

هوش‌مصنوعی متن باز (OSBI)

نرم افزار هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری همچنین می‌توانند برای استفاده در توسعه به کد منبع دسترسی دارند. علاوه بر این؛ برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی هوش‌تجاری؛ نسخه‌های رایگان را عمدتا برای هر کاربری ارائه می‌دهند.

هوش‌تجاری Embeded

ابزارهای هوش‌تجاری 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.

هوش‌تجاری همکاری

این گزینه بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. هوش‌تجاری همکاری شامل ترکیبی از برنامه‌های هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری و نتایج تجزیه و تحلیل را با کامنت؛ سوالات و حاشیه‌نویسی برجسته‌سازی کنند.

هوش مکانی (LI)

این یک فرم تخصصی هوش‌تجاری 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.

بازار و فروشندگان هوش‌تجاری

سلف سرویس هوش‌تجاری و ابزارهای تصویرسازی داده به استاندارد نرم‌افزاری مدرن هوش‌تجاری تبدیل شده‌اند. Tableau, Qlik و Spotfire که بخشی از نرم افزار Tibco است؛ در ابتدای کار در زمینه توسعه فناوری سلف-سرویس پیش قدم شدند و تا سال 2010 به عنوان رقبای برجسته در بازار هوش‌تجاری شناخته شدند. در حال حاضر؛ تقریبا همه ابزارهای اصلی هوش‌تجاری دارای ویژگی‌های سلف-سرویس هستند (مانند کشف داده‌های بصری و جستجوی موقت).

علاوه بر این؛ پلت‌فرم‌های مدرن هوش‌تجاری معمولا شامل موارد زیر هستند:

  • نرم افزار مصورسازی داده‌ها برای طراحی نمودارها و سایر اینفنوگرافیک‌ها استفاده می‌شوند که به نمایش داده‌ها و درک ساده‌تر آنها کمک می‌کند.
  • ابزارهایی برای ساخت داشبورد هوش‌تجاری؛ گزارش‌ها و امتیازدهی عملکرد که داده‌های تصویرسازی شده را روی KPI و سایر معیارهای تجاری نمایش می‌دهد.
  • قابلیت داستان‌سرایی داده‌ها ، برای ترکیب تصویر و متن در ارائه به کاربران تجاری
  • نظارت بر استفاده؛ بهینه‌سازی عملکرد؛ کنترل‌های امنیتی و سایر توابع برای مدیریت استقرار هوش‌تجاری

به طور کلی ده‌ها فروشنده ابزارهای هوش‌تجاری را ارائه می‌دهند. اکثر فروشندگان فناوری اطلاعات که نرم‌افزار هوش‌تجاری را ارائه می‌دهند شامل IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS  و  Salesforce هستند که Tableau را در سال 2019 خریداری کرده و همچنین ابزارهای تولید شده خود را قبل از خرید به فروش رساندند. گوگل همچنین از طریق واحد Looker خود در سال 2020 در بازار هوش‌تجاری حضور پیدا کرد. سایر فروشندگان مشهور هوش‌تجاری عبارتند از: Alteryx, Domo, GoodData, Infor Birst, Information Builders, Logi Analytics, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot  و  Yellowfin

در حالی که پلت‌فرم‌های هوش‌تجاری با قابلیت‌های کامل، پرکاربردی‌ترین فناوری هوش‌مصنوعی هستند؛ بازار هوش‌مصنوعی سایر دسته‌های محصول را هم شامل می‌شوند. برخی از فروشندگان ابزارهای خاصی را برای استفاده از هوش‌تجاری تعبیه شده ارائه می‌دهند. نمونه‌هایی از آن شامل GoodData  و  Logi Analyticsاست. شرکت‌هایی مانند Looker, Sisense  و  ThoughtSpotبرنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و سرپرستی را هدف قرار می‌دهند. داشبوردهای مختلف و تصویرسازی داده‌ها روی بخشی از فرآیند هوش‌تجاری تمرکز دارند. سایر فروشندگان در ابزار داستان‌سرایی داده تخصص دارند.

نمونه هایی از کابرد هوش‌تجاری

به طور کلی کاربرد هوش‌تجاری سازمانی شامل موارد زیر می‌شود:

  • نظارت بر عملکرد تجاری یا سایر معیارها
  • حمایت از تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک
  • ارزیابی و بهبود فرایندهای تجاری
  • ارائه اطلاعات مفید در مورد مشتریان؛ تجهیزات؛ زنجیره‌های تامین و سایر عناصر عملیات تجاری به کارکنان عملیاتی و غیره
  • تشخیص فرایندها؛ الگوها و روابط در داده‌ها

موراد استفاده و کاربردهای خاص هوش‌تجاری در صنایع مختلف متفاوت است. به عنوان مثال؛ شرکت‌های خدمات مالی و بیمه‌ها از هوش‌تجاری برای تجزیه و تحلیل ریسک در طی مراحل وام و تصویب سیاست استفاده می‌کنند و محصولات اضافی را برای ارائه به مشتریان موجود بر اساس نمونه کارهای فعلی شناسایی می‌کنند. هوش‌تجاری به خرده فروشان در زمینه مدیریت بازاریابی؛ برنامه‌ریزی تبلیغات و مدیریت موجودی کالا کمک می‌کند؛ در حالی که تولیدکنندگان به هوش‌تجاری برای تجزیه و تحلیل تاریخچه و عملیات کارخانه زمان واقعی استفاده می‌کنند و به آنها برای مدیریت برنامه‌ریزی تولید؛ تهیه و توزیع کمک می‌کنند.

شرکت‌های هواپیمایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران مطرح هوش‌تجاری برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و تعداد اتاق های رزرو شده؛ تنظیم قیمت‌ها و برنامه‌ریزی کارکنان استفاده می‌کنند. در سازمان‌های بهداشت و درمان، هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل برای تشخیص بیماری‌ها و سایر شرایط پزشکی و تلاش برای بهبود مراقبت و  نتایج بیماران کمک می‌کند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدارس برای نظارت بر معیارهای عملکرد کلی دانش آموزان و دانشجویان و شناسایی افرادی که ممکن است که کمک نیاز داشته باشند از هوش‌تجاری استفاده می‌کنند.

هوش‌تجاری برای بیگ‌دیتاها (داده‌های بزرگ)

پلت‌فرم‌های هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری؛ این گزینه را برای معماری‌های بیگ‌دیتا ایده‌آل می‌کند.

کاربران ابزارهای هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری در انبار داده لود می‌شوند.

تحول هوش تجاری

ترندهای هوش‌تجاری

علاوه بر مدیران هوش‌تجاری؛ تیم‌های هوش‌تجاری معمولا ترکیبی از معماران هوش‌تجاری؛ توسعه دهندگان هوش‌تجاری، تحلیلگران هوش‌تجاری و متخصصان هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری را سریعتر مورد استفاده قرار دهند و برنامه‌ها توسعه را اصلاح و ویرایش کنند.

سایر ترندهای قابل توجه در بازار هوش‌تجاری شامل موارد زیر می‌شوند:

گسترش فناوری های تجزیه و تحلیل پیشرفته

ابزارهای هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری 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 هوش‌تجاری در حال رشد است. در اوایل سال 2020؛ 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 هوش‌تجاری؛ استفاده از ابزارهای هوش‌تجاری در سازمان‌ها؛ اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ها را درک و کار کنند بسیار حیاتی است. این باعث می‌شود تیم‌های هوش‌تجاری مهارت‌های سواد داده را در برنامه‌های آموزش کاربر قرار دهند. فروشندگان هوش‌تجاری نیز ابتکاراتی مانند پروژه سواد داده‌ها با Qlik را آغاز کرده‌اند.

هوش‌تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار

استفاده از اصطلاح هوش‌تجاری حداقل به دهه 1860 بر می‌گردد؛ اما مشاور هوارد درسنر برای اولین بار آن را در سال 1989 به عنوان عبارتی برای استفاده از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم‌گیری تجاری به کار برد. آنچه که به عنوان ابزارهای هوش‌تجاری شناخته می‌شد از فناوری‌های تجزیه و تحلیل اولیه مانند سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری و سیستم‌های اطلاعات اجرایی که اصولا توسط مدیران بازرگانی استفاده می‌شدند، تکامل یافت.

از هوش‌تجاری گاهی با تجزیه و تحلیل کسب و کار تجاری استفاده می‌شود. در موراد دیگر از تجزیه و تحیل کسب و کار به صورت محدودتری برای اشاره به تجزیه و تحلیل پیشرفته یا گسترده‌تر استفاده می‌شود که شامل آن و هوش‌تجاری می‌شود. در عین حال؛ تجزیه و تحلیل داده‌ها در درجه اول یک اصطلاح پشتیبان است که همه فرم‌های برنامه‌های هوش‌تجاری و تجزیه و تحلیل را در بر می‌گیرد. این شامل انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها است : تجزیه و تحلیل توصیفی که معمولا همان چیزی است که هوش‌تجاری ارائه می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی که رفتار و نتایج آینده را مدل می‌کند. تجزیه و تحلیل تجویزی که عملیات تجاری را توصیه می‌کند.

تحول هوش تجاری

هوش تجاری

مدیریت داده محور