هوش تجاری در کسب و کار

5 شرکت تاثیر گذار که از هوش تجاری استفاده میکنند.

برخی از موفق‌ترین شرکت‌ها در دنیا از هوش تجاری ( BI ) استفاده می‌کنند . این روش به آن‌ها کمک می‌کند تا کارآمدتر عمل کنند ، درآمد متوسط بالاتری را گزارش دهند، و تصمیم‌های استراتژیک آگاهانه را براساس تحلیل داده‌های دقیق اتخاذ کنند .

به طور خاص پنج شرکت وجود دارند که از BI در روش‌های ابتکاری استفاده کرده‌اند :

  1. Amazon
  2. Starbucks
  3. Netflix
  4. YES BANK
  5. American Express

با توجه به اینکه چه چیزی این شرکت‌ها را اینقدر موفق و تحلیل استراتژی‌های خاص BI می‌کنند ، می‌توانید موفقیت آن‌ها را تکرار کنید . در اینجا نحوه استفاده از اطلاعات کسب‌وکار برای بدست آوردن دست بالاتر در صنایع مربوطه خود وجود دارد .

 

شرکت هایی که از هوش کسب و کار استفاده میکنند:

  • آمازون از BI برای بهینه‌سازی زنجیره تامین استفاده می‌کند.

آمازون برای استفاده از برخی از پیشرفته‌ترین و فن‌آوری‌های نوین در دنیا شناخته شده‌است . این امر در مورد استفاده از فن‌آوری اطلاعات تجاری نیز صادق است . اطلاعات تجاری و تجزیه و تحلیل کسب‌وکار خود آمازون ( سرویس وب سایت آمازون ) تمامی داده‌های جمع‌آوری‌شده در زنجیره تامین را تجزیه و تحلیل می‌کند .

چیزی که آمازون را قابل‌توجه می‌سازد این است که باید بر مجموعه‌ای از چالش‌ها غلبه کند که تعداد بسیار کمی از شرکت‌ها با آن مواجه هستند. آمازون یک زنجیره تامین بسیار بزرگ دارد که شامل بیش از ۱ میلیارد محصول فروخته‌شده در بازارهای مختلف است . این شرکت همچنین خدمات اشتراک آنلاین , ارسال , ساخت و ذخیره‌سازی را در میان بسیاری از سیستم‌های دیگر انجام می‌دهد . قسمت‌های متحرک زیادی دارد .

برای حل این چالش پیچیده , آمازون متکی به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصویرسازی برای ایجاد بینش‌هایی در هر جنبه از زنجیره تامین است .

این شرکت داده‌های جمعیتی را در مورد مشتریان علاقمند به محصولات خاص جمع‌آوری می‌کند . از آنجا ، آمازون از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تعیین محل نگهداری این محصولات استفاده می‌کند تا آن‌ها بتوانند به سرعت به مشتریان حمل شوند . این شرکت همچنین مسیرهای کشتیرانی سفارشی را براساس این تجزیه و تحلیل پیشگویانه و نقشه‌برداری از زمین ایجاد می‌کند .

چه چیزی میتوانید از امازون بیاموزید.

حتی اگر زنجیره تامین شما همانند سایت Amazon نیست ، شما می‌توانید از BI به همان روش برای تامین نیازهای مشتریان خود با آنچه به موقع نیاز دارند ، استفاده کنید . همچنین حمل و نقل و نگهداری نیز در هزینه‌های حمل و نقل نیز صرفه‌جویی می‌شود و از خرید و ذخیره موجودی بیشتر از آنچه که در واقع می‌توانید بفروشید ، جلوگیری می‌کند . با استخدام یک شرکت تجزیه و تحلیل داده و تجزیه و تحلیل داده برای انجام این محاسبات برای شما ، شما کل زنجیره تامین خود را از ابتدا تا پایان ساده و ساده خواهید کرد .

  • تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتری در starbucks

در حالی که آمازون از یک سیستم تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده برای رسیدگی به طیف وسیعی از نقاط درد استفاده می‌کند , شرکت‌های دیگری که از هوش تجاری استفاده می‌کنند بر خدمات خاص بیشتر تمرکز دارند . یک نمونه از این , استارباکس است .

زمانی که زنجیره قهوه مشهور برنامه پاداش خود را راه‌اندازی کرد – کارت وفاداری که مشتریان را برای هر خرید ارائه می‌کند – آن‌ها از سیستم‌های مدیریت ارتباط متقابل bi و مشتری برای انجام این برنامه به هر مشتری استفاده می‌کنند .
زمانی که مشتریان از کارت برای خریدها استفاده می‌کردند, استارباکس یک لگاریتم از این تراکنش ‌ها داشت . با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های پیشگویانه , شرکت قادر به ارائه پاداش‌های اضافی و توصیه به مشتریان براساس سوابق خرید آن‌ها بود .

یک مشتری که معمولا  هر روز صبح یک قهوه سیاه بلند می‌خرد , به احتمال زیاد از یک فروشگاه آزاد در فروشگاه , به جای فصلی آزاد , قدردانی می‌کند . نه تنها این پاداش , احتمال بازدید مجدد مشتری را در آینده نزدیک افزایش می‌دهد , اما این شرکت همچنین می‌تواند از این اطلاعات برای معرفی مشتریان به آیتم‌های منوی جدید براساس سلیقه خود استفاده کند .

چه چیزی میتوانید از استارباکس بیاموزید.

تاریخچه خرید قدرتمند هستند ، اما تنها در صورتی که دارای ابزارهای مناسب BI و CRM برای تجزیه و تحلیل این داده‌ها باشید . این به خصوص اگر یک شرکت کوچک یا متوسط هستید ، مشکل است ، چون ممکن است منابع و یا کارکنان لازم برای انجام این آنالیز را نداشته باشید . پرسنلی که در تصویرسازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها تخصص دارند می‌توانند به شما کمک کنند که یک پورتال مشابه همان چیزی که استارباکس برای پی‌گیری رفتار مشتری استفاده می‌کند ، ایجاد کنید .

 

 

  •  Netflix از هوش تجاری برای بهبود پیشنهادها استفاده می‌کند.

شرکت‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند اغلب روش‌های جدیدی برای بهبود خدمات خود در واکنش به داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند را شناسایی می‌کنند . یک مثال خوب از یک شرکت که از این روش برای بهبود چشمگیر خدمات خود استفاده کرده‌است ،نت فلیکس است .
شرکت پخش ویدیویی حجم عظیمی از داده‌ها را بر روی رفتار مشتریان خود جمع‌آوری می‌کند ، از جمله این که آن‌ها به دنبال چیزی برای تماشا هستند ، که عناوین آن‌ها را در نوار جستجو تایپ می‌کنند و اینکه آیا آن‌ها از خدمات تجربی که شرکت برای اولین بار معرفی می‌کند استفاده می‌کنند یا خیر .

برای مثال ، در سال ۲۰۱۸ ، نت فلیکس شروع به قرار دادن تبلیغات برای عناوین دیگر در انتهای عناوین ، که فقط تماشا می‌کردند ، آغاز کرد . شرکت به دقت توضیح داد که چگونه بسیاری از کاربران به طور فعال در این تبلیغات کلیک کرده یا این previews را تماشا کردند تا مشخص کنند که آیا این یک ویژگی است که آن‌ها نگهداری خواهند کرد . پایه نت فلیکس حدود ۸۰ درصد از محتوای خود را در مورد رفتار مشتری و داده‌های جمع‌آوری‌شده از الگوریتم پیشنهادی خود ارائه می‌کند .

چه چیزی میتوانید از Netflix بیاموزید.

موفق‌ترین شرکت‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند ، آن‌هایی هستند که می‌توانند معیارهایی را شناسایی کنند که بیش‌ترین اهمیت را دارند و آن‌ها را به دقت اندازه‌گیری می‌کنند . برای نت فلیکس ، الگوهای رفتاری مثل کلیک ، سوابق ساعت ، پرس و جوهای جستجو و زمان سپری‌شده در هر عنوان ، برخی از مهم‌ترین داده‌ها هستند . کسب‌وکار شما ممکن است نیاز باشد انواع مختلفی از داده‌ها را جمع‌آوری کند تا موفق باشد . یک تجزیه و تحلیل کسب‌وکار با تجربه و شرکت اطلاعاتی کسب‌وکار به شما کمک خواهند کرد تا تشخیص دهید مهم‌ترین نقاط داده چیست و به شما کمک می‌کند راهی برای ردیابی آن‌ها پیدا کنید .

 

 

  • YES BANK ارتباطات داخلی را بهبود می‌بخشد.

اغلب شرکت‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند به منظور درک بهتر نیازهای مشتریان خود این کار را انجام می‌دهند . با این حال ، شما می‌توانید از BI برای بهبود عملیات داخلی شرکت خود استفاده کنید . شرکتی که استفاده زیادی از این روش ساخته‌است ، بانک بله ، چهارمین بانک بزرگ بخش خصوصی هند است .
قبل از استفاده از BI ، کارمندان بانک قادر نبودند به طور موثر با یکدیگر ارتباط برقرار کنند ، که به کار آن‌ها آسیب می‌رساند . هر روز ، متخصصان سیستم‌های اطلاعاتی مدیریت باید داده‌ها را از ده‌ها صفحه گسترده به دست ، گزارش دهند ، گزارش‌ها را ایجاد کنند ، و این گزارش‌ها را به تصمیم گیرندگان این شرکت ارسال کنند . این منجر به تاخیر در پردازش شد و خطر نشت داده‌ها در هر نقطه از فرآیند انتقال داده را افزایش داد .

با اجرای یک سیستم BI جدید ، بانک قادر بود تمامی داده‌های خود را در یک انبار ذخیره کند و به طور خودکار گزارش‌ها را از داشبورد کاربر تولید کند . تنها کاربران مجاز به چند قطعه از داده‌ها دسترسی داشتند . ابزار BI هم این کار را آسان‌تر کرد تا ببیند کدام اقدامات باید برای حل مشکلات به کار گرفته شوند .

چه چیزی میتوانید ازYES BANK بیاموزید.

با استفاده از سیستم bi جدید , بانک اطلاعات آن‌ها را بیشتر عملی کرد , آسیب‌پذیری کمتری برای نشت و کارآمدتر کردن آن‌ها داشت . حتی اگر احساس می‌کنید که مشتری خود را خوب درک می‌کنید , می‌توانید از bi برای بهبود ارتباطات داخلی خود استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که زمان کارمندان تان ارزشمند است.

 

 

  • American Express کلاهبرداری را با نرم‌افزار BI ردیابی میکند.

ابزارهای BI زمانی بسیار موثر هستند که برای شناسایی از دست دادن و تشخیص تقلب استفاده می‌شوند . به طور خاص امریکن اکسپرس تاثیری که BI می‌تواند در این دو حوزه داشته باشد را نشان داده‌است . پس از پیاده‌سازی یک سیستم BI جدید ، آن‌ها نه تنها قادر به محافظت بهتر از منابع مالی خودشان ، بلکه برای مشتریان خود بودند .
با استفاده از الگوریتم ‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های پیشگویانه ، اکسپرس آمریکایی قادر به شناسایی استفاده‌های تقلبی از کارت‌های مشتریان خود در زمان واقعی بوده و به طور خودکار از هزینه‌های آینده بر روی کارت جلوگیری می‌کند تا اینکه مشتری مطلع شود . این کار به محافظت از مشتریان خود کمک می‌کند و همچنین ریسک مالی شرکت را کاهش می‌دهد .

از American Express چه چیزی میتوانید بیاموزید.

ابزارهای BI را می‌توان برای ردیابی بیشتر از صرفا ً رفتار مشتری یا گردش کار داخلی به کار برد . با مهار قدرت تجزیه و تحلیل پیشگویانه ، شما می‌توانید به سرعت به تقلب پاسخ دهید و در برخی موارد حتی ممکن است قبل از این که اتفاق بیفتد ، از آن پیش‌گیری کنید . این به خصوص برای صنایع بانکی و بیمه مهم است .

 

 

چه چیزی می‌توانیم از شرکت‌های موفق یاد بگیریم که از هوش کسب‌وکار استفاده می‌کنند ؟

شرکت‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند دلایل مختلفی دارند . برخی از داده‌ها برای ردیابی رفتار مشتری و کشف راه‌های جدید برای شاد کردن آن‌ها استفاده می‌کنند . برخی دیگر از bi برای بهبود ارتباطات داخلی و تسهیل زنجیره تامین استفاده می‌کنند . بانکداری مدرن و شرکت‌های بیمه حتی از bi برای جلوگیری از تقلب و تقویت امنیت استفاده می‌کنند .
آنچه که همه این شرکت‌های موفق به اشتراک می‌گذارند , استفاده آن‌ها از ابزارها و منابع پیشرفته bi است . در بسیاری از موارد , این شرکت‌ها به شرکت‌های فن‌آوری اطلاعات روی‌آورده اند که نحوه استفاده از bi را درک می‌کنند . زمانی که از کارشناسان مطمئن برای هدایت درخواست می‌کنید , باید موقعیت بهتری برای رسیدن به اهداف خود داشته باشید .

تاریخچه هوش تجاری

تاريخچه هوش تجاری

برخلاف دوران پيش از ديجيتال، دسترسي به اطلاعات ديگر براي ما مشکل نيست و در واقع امروزه ما دائما در حال بمباران اطلاعاتي هستيم.

حال سوالي که پيش مي‌آيد اين است که چگونه از اين داده ها به نحو احسن استفاده کنيم.

اينجاست که پاي “هوش تجاری” به ميان مي‌آيد.

اکثر ما گمان مي‌کنيم که تاريخچه هوش تجاري حداکثر به 10 تا 20 سال گذشته برمي‌گردد و تا حدي نيز درست است؛ حداقل درباره هوش تجاري سلف سرويس و کاربرپسند که امروزه مي‌شناسيم.

به دليل گسترش تکنولوژي و محبوبيت رايانه هاي شخصي، شاهد افزايش استفاده از هوش تجاري در قرن 21 بوديم.

با اين حال ريشه هاي پيدايش هوش تجاري به قرن 19 برمي‌گردد.در اين مقاله نگاهي به تاريخچه هوش تجاري از دوران پيش از ديجيتال تا به امروز مي‌اندازيم.

 

درباره ی هوش تجاری و دست اندرکاران آن

 

اولين بار ريچارد ديون در سال 1865 از عبارت “هوش تجاري” استفاده کرد.

او براي توصيف چگونگي موفقيت يک سرمايه دار از طريق درک بازار و شرايط پيرامون آن در شکست رقبا از اين اصطلاح استفاده کرد.

البته مفهوم هوش تجاري در قرن 19 با آنچه که ما امروزه مي‌دانيم متفاوت بود.

در دهه 50 ميلادي بود که هوش تجاري به طور رسمي به عنوان يک فرآيند مستقل علمي شناخته شد و توسط کارآفرينان به کار برده مي‌شد تا استراتژي هاي تجاري را به آنها اطلاع دهد.

سال 1958 نقطه عطفي براي هوش تجاري است.

در اين سال هانس پيتر لوهن  – محقق علوم کامپيوتر IBM – مقاله اي با عنوان “سيستم هوش تجاري” منتشر کرد.

لوهن در آن مقاله هوش تجاري را اينگونه تعريف ميکند:

” روشي که بتوان سريعا و به آساني حجم عظيم اطلاعات را درک کرد و بهترين تصميم ممکن را گرفت.”

اين تعريف منطبق با چيزي است که امروزه آن را به عنوان هوش تجاري مي‌شناسيم. از اين جهت لوهن را پدر هوش تجاري لقب دادند.

اختراع هارد ديسک در سال 1956 توسط IBM انقلابي در عرصه ذخيره سازي داده به وجود آورد.

شرکت ها رايانه ها را جايگزین ذخيره سازي داده روي کاغذ کردند و اين کار موجب تاسيس اولين پايگاه هاي داده شد.

در اين دوران برخي از دانشمندان به سراغ ابزارهايي رفتند که دسترسي و سازماندهي داده ها را ممکن مي‌کرد اما مشکل اصلي اين ابزار ها سخت بودن استفاده و دست و پا گير بودن آنها بود.

تاریخچه هوش تجاری و استفاده از گزارش نوار سبز

در اواخر دهه 70 يکي از اولين شکل هاي کاربردي هوش تجاري مورد استفاده قرار گرفت:

“گزارش نوار سبز”. اين گزارش ها براي مواردي مثل موجودي سهام، فهرست کردن دارايي و بدهي هاي يک شرکت و … استفاده ميشد. نام نوار سبز از رنگ سبز ستون هاي اين گزارش ها گرفته شده است.

 

هوش تجاری در دهه های اخیر:

هوش تجاري در اواخر 1990 و اوايل 2000 بسيار مشهور شده بود.

بسياري از شرکت هاي بزرگ از اين ابزار براي توليد داده و گزارش، سازماندهي و مصور سازي داده ها استفاده ميکردند.

ولي استفاده از اين ابزار يک مشکل بزرگ داشت؛ ابزارهاي هوش تجاري توسط متخصصان توسعه يافته و داراي پيچيدگي بودند و فقط کارشناسان فني و متخصصان مي‌توانستند از اين نرم افزارهاي پيشرفته براي تحليل داده استفاده کنند.

در آغاز قرن بيست و يکم مساله پيچيدگي هوش تجاری حل شد. اين فناوري حالا مناسب براي کاربران غير متخصص نيز هست.

رشد اينترنت باعث پشتيباني و توسعه اين پيشرفت ها شده است. هوش تجاري در اين دوران ديگر يک ابزار اضافي نبود، بلکه تبديل به مهم ترين نياز کسب و کارهاي رقابتي شده است.

 

رشد اینترنت در تاریخچه هوش تجاری

 

امروزه هوش تجاري به بالاترين حد خود در دهه هاي گذشته رسيده است.

شرکت هاي زيادي در حال ارائه اين ابزار هستند و با استفاده از بستر اينترنت و فناوري ابري بسيار سريع تر و ارزان تر از گذشته خدمت ارائه مي‌دهند و دسترسي به اطلاعات نيز راحت تر شده و هر کاربر به راحتي مي‌تواند با استفاده از تلفن همراه خود به داده ها و تحليل هاي کسب و کار دست پيدا کند.

یک توضیح مقدماتی از آنچه که درباره ی هوش تجاری باید بدانید!!

در اینجا میخواهیم به توضیح مختصری از هوش تجاری بپردازیم که به زبان ساده و با ذکر مثالهایی این مقوله را توضیح میدهد:

 

 

ممکن است عبارت business intelligence (هوش تجاری) یا BI به گوشتان خورده باشد.

اما معنی دقیق آن چیست؟

برای BI  تعریف های مختلفی وجود دارد اما به زبان ساده: BI ارائه ی اطلاعات مرتبط و معتبر به افراد مناسب، در زمان مناسب، برای گرفتن تصمیمات بهتر، با سرعت بیشتر است.

از این جهت BI به روش ها و برنامه های نیاز دارد که داده ها را جمع آوری و سازماندهی کنند، آنها را تبدیل به اطلاعات برای بهبود تصمیمات تجاری ارائه کند.
  .عظیمی از داده های تجارت ها را بررسی می کند و آنها را به شکلی ارائه می دهد که معنا دار و قابل اجرا باشد BI
با این که این تعاریف و مفاهیم ساده ای هستنداما BI در واقع یک رشته گسترده و پیچیده است که شامل مدیریت عملکرد، تجزیه و تحلیل و مدلسازی برای پیش بینی داده و متن کاوی و  موضوعات دیگر بسیاری می‌شود.

یک مثال جالب برای بهتر فهمیدن هوش تجاری:

عملکرد هوش تجاری را مانند یک مغازه خواربار فروشی که تصورکنید، زمانی که شما وارد یک مغازه خواربار فروشی می شوید و به دنبال چند کالای خاص هستید به طور مثال: تخم مرغ، شیر و موز.
شما از کارمند مغازه برای پیدا کردن آنها کمک نمی خواهید،چرا که این مغازه ها کالاها را در راهروها و با علامت های مختلف مرتب می کنند تا کالاها ساده تر پیدا شود.
حالا تصور کنید که کالاهای مغازه داده‌های کسب و کار شما هستند و شما میخواهید اطلاعاتی راجع به تولید، ساعت کاری و اهداف را جمع آوری کنید.
به احتمال زیاد شمانزذ سه متخصص متفاوت می روید و از آنها برای پیدا کردن اطلاعات کمک می خواهید ،سپس پیش فرد دیگری برای گردآوری این اطلاعات می روید، اطلاعات نامرتب شما را گرفته و تبدیل به یک مغازه خواربار فروشی مرتب می کند که به شما این امکان را می دهد که داده های خود را به راحتی و بدون کمک شخص دیگری، بررسی کنید.
شرکت ها دیگر نیازی به گشتن در جداول پر از اطلاعات وابسته به هم ندارند ، دیگر نیازی به تجزیه و تحلیل دستی داده ها و جمع کردن گزارشات نیست، کارمندان می‌توانند ازBI برای دریافت اطلاعات استفاده کنند.
عموماً برای گرفتن تصمیمات استراتژیک استفاده می شود. دسترسی به اطلاعات طبقه بندی شده در هر زمان، این امکان را به شما می دهد
  • فرآیندهای ناکارآمد کاری و الگوهای پنهان را پیدا کنید
  • بخش های قوی و ضعیف را تشخیص دهید
  • فرصت ها و موقعیت های جدید کشف کنید

که منجر به شناخت بهتر روی عملکرد و چالش‌های سازمان می‌شود.

حالا مثالی دیگر در نظر بگیرید:

فرض کنید شما مدیر یک فروشگاه زنجیره ای هستید که هر مغازه به هم فروشگاه آنلاین دارد. شما به مشتریان خود کارت وفاداری می دهید که می تواند در مغازه استفاده کند و اطلاعات کارت را در حساب کاربری خود ثبت کنند.
با این کار تمامی خرید های فیزیکی و آنلاین مشتری توسط کد یکتا کار جمع‌آوری می‌شود و وارد پایگاه داده های سازمان شما می شود.
با استفاده از روش ها و نرم افزارهای هوش تجاری شما قدرت آن را دارید که  بر روی حجم زیادی از اطلاعات مشتری هایتان  تجزیه و تحلیل انجام دهید که به شما این امکان را می‌دهد که بفهمید هر مشتری نسبت به برند شما چقدر وفادار بوده است.
چه محصولاتی و چه مواردی از آنها خریداری می‌کنند و اینکه ترجیح می‌دهند از مغازه خرید کند یا فروشگاه آنلاین.

اطلاعات چه کمکی به شما می کند؟

این امکان را به شما می دهند تا
  • نیازها و اولویت ها و عادت های یک مشتری یا بخش را شناسایی و پیش بینی کنید و فرصت های فروش جدید پیدا کنید.
  • خدمات بهتری ارائه دهید و حتی کمپین‌های مارکتینگ هدفداری فراهم کنید، مانند تحویل دادن کوپن.
  •  فهمیدن کالاهای مورد علاقه مشتری ها با توجه به تراکنش های گذشته آنها بعد از هر خرید
به طور خلاصه شما به شناخت زیادی نسبت به مشتریان خود را بر پایه تراکنش ها و رفتار گذشته شان دست می یابید و میتوانید از این  اطلاعات استفاده کرده و فروش خود را بالاتر ببرید و یا در برند خود با فراهم کردن خدمات بهتر یا منحصر به فرد تغییر ایجاد کنید .
در نتیجه اصطلاح هوش تجاری به گروهی از تکنیک ها و ابزارهای اختصاص داده می‌شود که اطلاعات شما را جمع آوری و سازماندهی می کند و آن را به شکل قابل استفاده و معنادار ارائه می دهد
اگر میخواهید به اطلاعات دقیق و واضح و قابل اجرا دسترسی داشته باشید تصویر تجاری برای سازمان شما مناسب خواهد بود.

هوش تجاری به چه معناست؟

 

 

ابزار هوش تجاری

معرفي ابزارهای هوش تجاری برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها در سال 2019

امروزه با افزايش حجم داده ها در کسب و کار ها اهميت تحليل و استفاده عملي از آن ها نيز افزايش يافته است. ابزارهای هوش تجاری به سازمان ها در بهبود تصميم گيري هايشان  کمک ميکند. اين ابزار ها وسيله اي مناسب براي تجزيه و تحليل داده هاست.

در اين مقاله به معرفي و بررسي 5 ابزار محبوب هوش تجاري در سال 2019 مي پردازيم.

 

  1. Microsoft power BI

Microsoft power BI مجموعه ابزار تحليل تجاري تحت وب است که در مصور سازي داده ها عملکرد خوبي دارد. با استفاده از اين نرم افزار کاربران مي توانند داده هاي خود را فراخواني کرده . و همچنین در قالب نمودار هاي متنوعي مشاهده کنند.

به دليل تحت وب بودن اين نرم افزار، امکان اتصال به تقريبا همه منابع اطلاعاتي چون SQL Data warehouse و Salesforce فراهم است. از ديگر ويژگي هاي اين برنامه امکان انتشار گزارش و به اشتراک گذاري آن است.

 

Microsoft power BI،هوش تجاری،ابزار

 

 

  1. Yellowfin BI

Yellowfin BI يکي ديگر از ابزارهای هوش تجاری است که ترکيبي از يادگيري ماشين و مصورسازي داده هاست. اين سيستم با توجه به نوع کسب و کار شما در زمينه هايی مثل:

حسابداري، تبليغات، بانکداري، بيمه و …

قابل تنظيم است.

از ويژگي هاي کليدي اين نرم افزار مي توان به

  1. داشبورد
  2. آناليزهاي پيشبيني
  3. تجزيه و تحليل آنلاين
  4. گزارش نويسي

اشاره کرد. ديگر مزيت اين برنامه در دسترس بودن آن از طريق وب،‌ دستکتاپ و موبايل و … است.

تفاوت اصلي اين برنامه نسبت به ساير برنامه هاي مشابه به گفته توليد کنندگان آن اين است. که ” هر برنامه هوش تجاري به شما مي گويد که چه اتفاقي در کسب و کار شما رخ داده است اما Yellowfin به شما مي گويد که چرا اين اتفاق رخ داده است.”

 

Yellowfin BI. ابزار های هوش تجاری

 

 

  1. Sisense

اگر خيلي طرفدار تکنولوژي نيستيد. و کار کردن با ابزار هاي قبلي برايتان مشکل است، پس احتمالا sisense برنامه مناسب شماست. اين برنامه کاربر پسند به هر کس اين امکان را مي دهد که بتواند با ديتاهاي پيچيده به راحتي کار کند.

از مزيت هاي اين برنامه مي توان به سرعت بالا ي آن براي کار با داده هاي بزرگ اشاره کرد. که اين نرم افزار را براي شرکت هاي بزرگ مناسب مي سازد.

 

 

 

  1. SAS Visual Analytics

درحاليکه بيشتر ما SAS را به عنوان يک برنامه آناليز و پيشبيني مي شناسيم. اين شرکت نسل آخر نرم افزار هوش تجاري خود را نيز ارائه داده است.

SAS Visual Analytics به طور خاص بر روي ارتباط ميان داده ها تمرکز کرده است. در اين برنامه مي توانيد به بررسي تاثيرات هر يک از المان ها بر روي متغير خاص بپردازيد.

از ويژگي هاي جذاب اين نرم افزار، بررسي sentiment analysis (تحليل احساسات)‌ در داده هاي شبکه اجتماعي است. از ديگر قابليت هاي مهم اين نرم افزار نيز مي توان به آناليز و تحليل خودکار داده ها اشاره کرد که در نمونه هاي مشابه وجود ندارد.

 

SAS Visual Analytics، ابزار های هوش تجاری

 

 

  1. Looker

Looker يکي ديگر از ابزارهای هوش تجاری است که براي همه نوع کسب و کار اعم از:

  • استارتاپ ها
  • مشاغل متوسط
  • مشاغل درجه يک مناسب

است. از قابليت هاي جذاب اين نرم افزار مي توان به امکان اتصال به تمامي پايگاه داده هاي SQL اشاره کرد.

برخي از ويژگي هاي اين برنامه عبارت اند از:

  • سهولت استفاده
  • مصور سازي داده ها
  • اشتراک گذاري داده ها
  • گزارش ها از طريق ايميل و پشتيباني.

همچنين اين شرکت با شرکت هاي تحليل داده و کارشناسان اين حوزه به صورت موازي براي کمک به کاربران همکاري ميکند و با توجه به داده هاي شما نظر تخصصي درباره کسب و کار شما مي دهد.

 

Looker، ابزار های هوش تجاری

سازمان ها و هوش تجاری

ابزارهایی که برای راه‌حل‌های هوش سازمانی به روش سنتی در جهان وجود دارد، بر اساس تکنولوژی به نام OLAP یا همان On-Line Analytical Processing ساخته شده است.

درباره یOLAP

اما OLAP رویکردی ضعیف به تحلیل‌های چند بعدی است.

به گزارش عصر بانک دات آی آر ، بطور کل OLAP از مکعب‌هایی در مجموعه‌ای با ابعاد کوچک که در داخل آن داده‌هایی انتخاب شده‌اند استفاده می‌کند، ارتباطات بین ابعاد از قبل تعریف شده و همه ابعاد ممکن (یا جواب‌ها) از قبل محاسبه و پیش‌بینی شده است. هنگامی که یک مکعب ایجاد می‌شود، یک واسط کاربر نهایی (User Interface) برای یک فرد واقعی پیاده‌سازی شده که تعامل با جواب‌های داخل مکعب داشته باشد.

در حال حاضر انواع مختلف OLAP در بازار وجود دارد، مثل: Multi dimensional OLAP یا همان (MOLAP) و Relational OLAP یا همان (ROLAP) و غیره. اما همه آنها همان نقاط ضعف را در پیچیدگی و عدم انعطاف‌پذیری دارند.

پیچیدگی، زمان توسعه و استقرار را افزایش می‌دهد و محدودیت‌هایی برای تطبیق با نیازهای کاربر ایجاد می‌کند. و افزایش هزینه تغییرات در نیازمندی‌ها را در پی‌دارد. عدم انعطاف‌پذیری قابلیت پاسخگویی به نیاز کاربر را در زمانی که کاربر به جواب نیاز دارد را کاهش می‌دهد. بنابراین از دیگر معایب محصولات مبتنی بر OLAP، زمان و هزینه بر بودن آن را در بر دارد و استقرار آن در هیچ سازمان کوچک و بزرگی توصیه نمی‌شود، آنها برای استفاده بسیار پیچیده‌اند و نهایتا این رویکرد از نظر دانش‌اندوختگان مردود است.

و برای دیدن کاربرد های آن:

فرض کنید در یک مکعب برای تحلیل فروش در یک سازمان مقدار فروش را بر اساس مناطق فروش، فروشنده (بازاریاب)، مشتری و ماه باشد. زمانی که این مکعب فرضی ساخته می‌شود، نرم‌افزار مبتنی بر OLAP کلیه ترکیبات عناصر داده‌ها را محاسبه و ذخیره می‌کند، کاربر نهایی به این داده‌ها از طریق یک سری فرم‌ها مثلا Pivot Table ها تا انواع دیگر فرم‌ها دسترسی خواهد داشت. در این مثال فرضی کاربر نهایی محدود به تحلیل در محدوده ابعاد از قبل تعریف شده مثل مناطق، نمایندگی‌ها، مشتری‌ها و ماه می‌باشد.

اگر کاربر بخواهد درباره فروش هفتگی، روزهای هفته یا محصولات فروخته شده (و یا صدها ترکیب دیگر از داده‌ها) اطلاعاتی کسب کند دیگر شانسی برای بدست آوردن آن ندارد، باید صبر کندکه مکعب دیگری از اطلاعات مورد نیاز او ایجاد شود که این یعنی محدودسازی و کاهش بهره‌وری و اثربخشی برای تصمیم‌گیران آن سازمان. OLAP برخی از قابلیت‌های تحلیل را فراهم می‌کند، اما یک رویکرد قدیمی است.

استقرار هوش تجاری در سازمانهاهوش کسب و کار

استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز در کتاب تاثیر سود (زیان) هوش کسب و کار به بحث ارزیابی آمادگی سازمان ها برای استقرار هوش تجاری پرداخته اند. در این کتاب ابتدا به اهمیت پرداختن به مساله سنجش و ارزیابی آمادگی سازمان پیش از اجرای پروژه هوش تجاری پرداخته شده و این گام را به عنوان پیشانی حرکت پروژه های هوش تجاری در سازمان ها قلمداد کرده است.

در سنجش ارزیابی سازمان برای استقرار هوش تجاری شرکت هوش تجاری کیسان با توجه به دو مدل:
مدل استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز مدل وین اکرسون

۱- مدل استیو ویلیامز و نانسی ویلیامز

نویسندگان معتقدند بیشترین فایده استفاده از نتایج ارزیابی آمادگی سازمان قبل از اجرای پروژه هوش تجاری در این نکته است:

مشخص شدن شکاف موجود میان وضعیت موجود و مطلوب در هر یک از فاکتورها. نقاطی که سازمان آمادگی ادامه مسیر برای هوشمندی کسب و کارش را ندارد و میتواند با صرف زمان و تخصیص منابع لازم شرایط را مهیا کند.
ارزیابی آمادگی سازمان برای استقرار هوش تجاری به سازمان ها میگوید که چه کارهایی برای از بین بردن شکاف ها و پیاده سازی موفقیت آمیز هوش تجاری مورد نیاز است.

بر مبنای تجربیات اجرایی و مشاوره ای که نویسندگان این کتاب در بیش از ۱۰۰۰ شرکت خصوصی و دولتی داشته اند، ۷ فاکتور در ۷  حوزه را برای سنجش و ارزیابی میزان امادگی سازمان ها بدست آورده اند.

این هفت فاکتور عبارتند از:

  1. همسویی استراتژیک میان حوزه کسب و کار و حوزه فناوری اطلاعات سازمان

  2. فرهنگ فرآیند بهبود مستمر در سازمان

  3. فرهنگ سازمانی حاکم در محدوده استفاده از اطلاعات و نرم افزارهای تحلیلی

  4. مدیریت پرتفولیوی(سبد پروژه) هوش تجاری در سازمان

  5. فرهنگ مهندسی فرآیند تصمیم گیری در سازمان

  6. آمادگی تکنیکی برای استقرار هوش تجاری و انبار داده ی سازمانی

  7. همکاری موثر بین بخش اصلی کسب و کار و بخش فناوری اطلاعات در سازمان

۲- مدل وین اکرسون

وین اکرسون مدیر بخش پژوهش و تحقیقات موسسه بین المللی انباره داده و هوش تجاری آمریکا  در سال ۲۰۱۱ در کتاب “داشبورد عملکرد، اندازه گیری، نظارت و مدیریت کسب و کار شما” (اکرسون, ۲۰۱۱) با اشاره به اهمیت ارزیابی آمادگی سازمان ها برای استقرار هوش تجاری ۱۰ حوزه اصلی را برای سنجش میزان آمادگی سازمان ها بیان کرده است که عبارتند از:

  1. وجود استراتژی روشن و شفاف

  2. حمایت قوی و متعهدانه

  3. نیاز فوری و روشن به هوش تجاری

  4. پشتیبانی مدیران میانی

  5. مقیاس و محدود مناسب

  6. تیم اجرایی قوی و منابع در دسترس

  7. فرهنگ سنجش و اندازه گیری

  8. همسویی میان کسب و کار و فناوری اطلاعات

  9. داده های قابل اعتماد و در دسترس

  10. زیرساخت های فنی محکم

هوش تجاری در سازمان هاو شرکت ها