معرفی بهترین نرم افزارهای هوش تجاری (لینک دانلود + راهنما)

نرم‌افزار هوش تجاری (BI) به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های عظیم خود را به اطلاعات معنادار و تصمیمات هوشمندانه تبدیل کنند. این ابزارها از اهمیت بالایی برخوردارند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا رقابت‌پذیری خود را در بازار افزایش دهند. فراموش نکنید که اطلاعات قدرت اصلی یک کسب وکار است. بنابراین ابزار های داده محور این روز ها لازمه ابراز وجود یک برند در بازار است.

نرم افزار هوش تجاری (BI) چیست؟

نرم‌افزار هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) مجموعه‌ای از ابزارها و راهکارهای فناوری است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خام خود را به اطلاعات معنادار تبدیل کرده و بر اساس آن تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و عملیاتی انجام دهند. هدف اصلی این نرم‌افزارها کمک به تحلیل داده‌ها، شناسایی روندها، پیش‌بینی آینده و بهبود فرآیندهای کسب‌وکار است. این ابزارها امکان جمع‌آوری، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها را فراهم می‌کنند و به مدیران و کارکنان کمک می‌کنند تا به بینش‌های جدیدی درباره عملکرد سازمان دست پیدا کنند.

ویژگی‌ها و کاربردهای اصلی نرم‌افزار BI به چه صورت است؟

1- جمع‌آوری و ادغام داده‌ها: یکی از ویژگی‌های کلیدی BI، امکان جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند سیستم‌های ERP، CRM، فایل‌های اکسل، پایگاه‌های داده و حتی منابع آنلاین است. نرم‌افزار BI این داده‌ها را یکپارچه کرده و به فرمت‌های استاندارد برای تحلیل تبدیل می‌کند.

2- بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization): یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های BI، توانایی ارائه داده‌ها به شکل‌های گرافیکی مانند نمودارها، داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های تصویری است. بصری‌سازی داده‌ها باعث می‌شود اطلاعات به‌راحتی قابل درک و تحلیل باشند و کاربران به‌سرعت بتوانند الگوها و روندها را شناسایی کنند.

3- گزارش‌دهی (Reporting): BI ابزارهایی برای تولید گزارش‌های متنوع از داده‌های موجود ارائه می‌دهد. این گزارش‌ها می‌توانند به صورت خودکار تولید شده و به مدیران یا تیم‌های مختلف ارائه شوند تا بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری‌های بهتری صورت گیرد.

4- تحلیل‌های پیشرفته (Advanced Analytics): نرم‌افزارهای BI معمولاً شامل ابزارهایی برای انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر مانند تحلیل روندها (Trend Analysis)، پیش‌بینی (Forecasting)، تحلیل آماری و مدل‌سازی داده‌ها هستند. این ویژگی به سازمان‌ها کمک می‌کند که به‌جای تنها بررسی عملکرد گذشته، به پیش‌بینی آینده بپردازند.

5- داشبوردهای تعاملی (Interactive Dashboards): داشبوردهای BI به مدیران و کارمندان اجازه می‌دهند تا به صورت بلادرنگ وضعیت کسب‌وکار را مشاهده کنند و با تغییرات در داده‌ها فوراً به‌روزرسانی شوند. این داشبوردها قابل تنظیم هستند و هر کاربر می‌تواند داشبوردهای اختصاصی خود را با معیارها و شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) ایجاد کند.

6- ادغام با سایر سیستم‌ها: نرم‌افزارهای BI اغلب توانایی ادغام با سایر سیستم‌های اطلاعاتی و نرم‌افزارهای مدیریت سازمان مانند CRM، ERP، سیستم‌های مالی و منابع انسانی را دارند، به‌طوری که داده‌ها از این منابع به صورت همگام‌سازی شده در BI قابل استفاده باشند.

7- پشتیبانی از تصمیم‌گیری: BI نقش حیاتی در فرآیند تصمیم‌گیری سازمان‌ها ایفا می‌کند. با استفاده از داده‌های تحلیل شده و گزارش‌های جامع، مدیران می‌توانند تصمیمات هوشمندانه‌تری درباره استراتژی‌ها، عملیات و تخصیص منابع اتخاذ کنند.

شعار ما در مجله کسب و کار پارس ویتایگر، کمک به رشد و ارتقا با ارائه محتوای مفید درباره کسب و کار ها است. برای این منظور از منابع معتبر خارجی که در حوزه تکنولوژی و سازمانی، فعال هستند برای تولید محتوا و ارائه آن به شما کاربران محترم استفاده می‌کنیم.

در ادامه 19 روشی که نرم افزار هوش تجاری (Business Intelligence ) می تواند به کسب و کار شما کمک کند بیان شده است:

19 دلیل برای استفاده از نرم افزار هوش تجاری

استفاده از نرم‌افزارهای هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) برای سازمان‌ها اهمیت بالایی دارد زیرا این ابزارها می‌توانند به بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری، بهره‌وری و عملکرد کلی کسب‌وکار کمک کنند. نرم‌افزار هوش تجاری به سازمان این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به یک منبع قدرتمند برای پیشرفت استراتژیک تبدیل کنند.

BI با تحلیل داده‌های مختلف، کشف فرصت‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها، نقش کلیدی در موفقیت سازمان‌های مدرن ایفا می‌کند. به‌طور خلاصه، هوش تجاری یک ابزار ضروری برای هر سازمانی است که می‌خواهد با داده‌ها هوشمندانه‌تر و دقیق‌تر کار کند. در ادامه دلایل اصلی استفاده از نرم‌افزار BI را بررسی می‌کنیم:

1- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making)

یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از BI، توانایی اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه و استراتژیک بر اساس داده‌های دقیق و واقعی است. به جای تکیه بر حدس و گمان یا تجربیات شخصی، نرم‌افزارهای BI به مدیران و تصمیم‌گیران این امکان را می‌دهند تا به داده‌های به‌روز و تحلیل‌های جامع دسترسی داشته باشند. این بهبود دقت در تصمیم‌گیری می‌تواند به کاهش ریسک و افزایش اثربخشی منجر شود.

2- کشف الگوها و روندها

با استفاده از ابزارهای BI، سازمان‌ها می‌توانند الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند. این تحلیل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرصت‌های جدید را کشف کنند، عملکرد گذشته را ارزیابی کنند و مشکلات بالقوه را قبل از بروز شناسایی نمایند. برای مثال، تحلیل روندهای فروش یا رفتار مشتریان می‌تواند به توسعه استراتژی‌های بازاریابی و بهینه‌سازی عملکرد منجر شود.

3- افزایش بهره‌وری و کارایی

BI به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به صورت خودکار جمع‌آوری، سازماندهی و تحلیل کنند، بدون نیاز به فرآیندهای دستی و زمان‌بر. داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های خودکار، اطلاعات مورد نیاز مدیران را سریع و به‌روز ارائه می‌دهند، که این باعث افزایش سرعت تصمیم‌گیری و بهبود عملکرد کلی سازمان می‌شود.

4- ارتقاء شفافیت سازمانی

نرم‌افزارهای BI به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا شفافیت بیشتری در داده‌ها و اطلاعات خود داشته باشند. با ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی، هر بخش از سازمان می‌تواند به داده‌های مربوطه دسترسی داشته باشد و وضعیت عملکرد خود را به‌روشنی مشاهده کند. این شفافیت باعث می‌شود که تیم‌ها بهتر هماهنگ شوند و عملکردهای بین بخشی بهبود یابد.

5- بهبود تجربه مشتری (Customer Experience)

یکی دیگر از دلایل مهم استفاده از BI، توانایی بهبود تجربه مشتری است. با تحلیل داده‌های مشتریان، رفتار خرید و ترجیحات آن‌ها، سازمان‌ها می‌توانند خدمات شخصی‌سازی‌شده‌تر و موثرتری ارائه دهند. BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نیازهای مشتریان را بهتر درک کنند و به موقع به آن‌ها پاسخ دهند، که در نتیجه باعث افزایش رضایت و وفاداری مشتریان می‌شود.

6- پیش‌بینی و برنامه‌ریزی دقیق‌تر

BI ابزارهای پیش‌بینی پیشرفته‌ای دارد که به کسب‌وکارها کمک می‌کند آینده را بهتر پیش‌بینی کنند. این ابزارها بر اساس داده‌های تاریخی و تحلیل‌های آماری می‌توانند به پیش‌بینی روندهای آینده کمک کنند، که در برنامه‌ریزی استراتژیک، مدیریت منابع و پیش‌بینی فروش نقش حیاتی دارد. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از این پیش‌بینی‌ها برنامه‌های خود را به‌صورت بهینه تنظیم کنند.

7- افزایش رقابت‌پذیری

در دنیای پر رقابت امروز، سازمان‌هایی که بتوانند از داده‌های خود به‌طور مؤثر استفاده کنند، از رقبا پیشی خواهند گرفت. BI به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که عملکرد خود را بهبود بخشند، مشکلات را سریع‌تر شناسایی کنند و با اطلاعات دقیق‌تر و استراتژی‌های بهینه‌تر به بازار واکنش نشان دهند. این افزایش رقابت‌پذیری می‌تواند به کسب مزیت‌های رقابتی قابل توجهی منجر شود.

8- یکپارچه سازی اطلاعات

بسیار واضح است که داده ها به گسترده شدن و قرار گرفتن در انبارهای مختلف گرایش دارند. آخرین موج ابزارهای هوش تجاری برای حذف موانع بین انبارها تلاش می کنند تا بدین ترتیب تصویر جامعی بر اساس منابع چندگانه داده تشکیل شود. این امر پیش بینی دقیق تری را ارائه می دهد.

گانو می گوید:

شرکت ها باید در مورد لایه های داده که همواره متصل هستند؛ از پایگاه داده تا دریاچه داده، بازار داده یا انبار داده، در سرتاسر شبکه فکر کنند.

گانو

به عنوان مثال، پلت فرم های داده متصل شده هورتون ورکز، نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری CRM خود را با ابزارهای هوش تجاری یکپارچه سازی کرده تا تحلیلگران کسب و کار بتوانند مستقیماً به تمام داده های موجود در نرم افزار CRM از اپلیکیشن های هوش تجاری مورد علاقه خود و بدون نیاز به تغییر اطلاعات دسترسی داشته باشند.

دیگران در پارس ویتایگر خوانده اند: چهار استراتژی ساده برای پیش بینی فروش

9- صرفه‌جویی در زمان و منابع

فرآیندهای تحلیل داده و گزارش‌گیری معمولاً زمان‌بر و پرهزینه هستند. BI با خودکارسازی این فرآیندها، نه تنها زمان تحلیل و گزارش‌گیری را کاهش می‌دهد بلکه هزینه‌های مربوط به جمع‌آوری و پردازش داده‌ها را نیز به حداقل می‌رساند. این کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی باعث بهبود مدیریت منابع می‌شود.

10- ارزیابی عملکرد (Performance Evaluation)

نرم‌افزارهای BI به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا عملکرد بخش‌های مختلف کسب‌وکار خود را به‌صورت مستمر و بلادرنگ ارزیابی کنند. با استفاده از شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) و داشبوردهای تعاملی، مدیران می‌توانند به سرعت از وضعیت بخش‌های مختلف مطلع شوند و تصمیمات بهتری برای بهبود عملکرد بگیرند.

11- هوش عملی – Actionable Intelligence

یکی از بزرگترین دلایلی که هوش تجاری طرفداران زیادی پیدا کرده است، توانایی آن جهت ارائه هوش عملی ست. اسکات گانو، مدیرعامل هورتون ورکز بیان می کند: “داشتن ابزارهای کاربران کسب و کار که می توانند دسترسی سریع و آسان به پایگاه داده های قبلی و انبوه داده های جدید در مورد مختصات منطقه جغرافیایی، تعداد لینک هایی که کاربران کلیک کرده اند، اپلیکیشن ها و دستگاه ها، ورود به سرور ها از طریق نرم افزار اپن سورس داشته باشند، بطور روز افزون اهمیت بیشتری پیدا کرده است. “

12- سفارشی سازی فروش

 رابین شوماخر، مدیر محصول DataStax می گوید: مشارکت هوش تجاری در موفقیت یک شرکت نمی تواند در اقتصاد دیجیتال امروز اغراق آمیز باشد. وی معتقد است ” سفارشی سازی و هدف دار کردن تجربه آنلاین یک کسب و کار برای مشتریان، علاوه بر صرفه جویی در هزینه ها به این دلیل انجام می شود که تعداد فروشندگان آنلاین بطور میانگین چهار و نیم برابر بیشتر از شرکت های سنتی است که تکنولوژی دیجیتال قوی ندارند.”

13- پاسخ دهی سریع

پلت فرم های قدیمی هوش تجاری راه طولانی را در دهه های گذشته طی کرده است. درگذشته، این پلت فرم ها برای استخراج هوش از یک زیر مجموعه تقریبا کوچک از داده ها، تحت نظارت متخصصان استفاده می شد و تنها این متخصصان می توانستند به اطلاعات دسترسی داشته یا آنها را تفسیر کنند. کسب و کار یک سوال می پرسید و متخصصان چند روز بعد به آنها پاسخ می دادند.

اما هوش تجاری و تحلیل هایی که امروزه استفاده می شوند متفاوت از هوش تجاری قدیمی و مربوط به رابط های کاربر گرافیکی، انبار داده های سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای و دخالت تحلیل گر انسانی است.  اغلب بخش های این ماشین، جدید و شامل ترکیب تعامات تراکنشی آنلاین با عملیات تحلیلی و جستجو با سرعت بالاست.

شوماخر بیان می کند:

این نوع از هوش تجاری گاهی اوقات به پردازش تحلیلی تراکنش پیوندی (HTAP)  دلالت دارد. هوش تجاری به کسب و کارها این امکان را می دهد تا تجربه آنلاین مشتریان خود را در تمام تعاملات به بهترین شکل سفارشی سازی کرده و تاثیر مثبتی بر روی فرایند خرید داشته باشند. همچنین به آنها این امکان را می دهد تا در رقابت با شرکت هایی که از روش های مدرن هوش تجاری استفاده می کنند برنده شوند.

رابین شوماخر، مدیر محصول DataStax

14- تصمیم گیری به موقع

در گذشته، انبارهای داده برای جمع آوری داده از بخش های مختلف کسب و کار استفاده می شد. ابزارهای هوش تجاری برای مدیران دید فراگیری در مورد عملیات فراهم می کنند تا فرصت ها را برای رشد و بازدهی شناسایی کنند. اما این نوع رویکرد برای سیستم هایی که بر اساس داده های فعلی فوراً تصمیمات اجرایی می گیرند، ارزش کمتری دارد.

کریستال والنتین، مدیر استراتژی تکنولوژی MapR  معتقد است:

به جای تجزیه و تحلیل استاتیک عملیات گذشته، پلت فرم های کلان داده مدرن، قابلیت های تحلیل برای داده های عملیاتی را فراهم کرده است تا همانگونه که کسب وکار پیش می رود، تصمیم گیری انجام شود. ایده آل است که هوش سنتی قدیمی و قابلیت های گزارش دهی که تکنولوژی های انبار داده های قدیمی موجود در بازار را کاهش می دهند، کنار گذاشته شوند.

کریستال والنتین، مدیر استراتژی تکنولوژی MapR

15- تحلیل افراد – Everyman Analysis

 در مقایسه با نسل های قبلی، در حال حاضر ما به عنوان مصرف کننده، حجم زیادی از اطلاعات را به کار می گیریم. با پیدایش موتورهای جستجو و تلفن هوشمند، اطلاعات در سر تا سر دنیا بصورت ۲۴ ساعته در اختیار مردم قرار می گیرد و تکنولوژی های هوش تجاری جدید تغییرات مشابهی را در دنیای کسب وکار به وجود آورده اند.

تومر شیران، موسس و مدیرعامل دریمو می گوید:

در قدیم، شرکت ها برای پاسخگویی به سوال ساده ای که به راحتی توسط داده های خود شرکت جواب داده می شد، چندین ماه وقت صرف می کردند زیرا فرآیند دریافت، آماده سازی و تحلیل داده ها بسیار پیچیده بود و باید بصورت دستی انجام می گرفت. بسیار واضح است که در سال های آتی، ما شاهد تحول عظیمی در جهان تحلیل داده ها خواهیم بود، به طوریکه تمام کاربران و تحلیلگران کسب و کار در هر زمان می توانند به تمام سوالات پاسخ دهند.

تومر شیران، موسس و مدیرعامل دریمو

دیگران در پارس ویتایگر خوانده اند: موبایل CRM

16- تجسم داده – Data Visualization

 بسیار خوب بود اگر برای سازمان دهی و قابل فهم کردن داده ها، لیستی از داده های مهم جمع آوری یا از صفحه گسترده ها استفاده می شد. اما مدیران، فروشندگان و کاربران کسب و کار ها خواستار ابزار سریعی می باشند و این امر با استفاده از ابزارهای تجسم داده بیشتر و بیشتر محقق شده است. این ابزارها بطور روز افزون روش های مختلفی برای مشاهده اطلاعات ایجاد کرده اند.

اندی میگوید: “در حال حاضر، با جمع آوری منابع داده بیشتر، روش های زیادی برای تجسم سازی داده ها وجود دارند.”

مک کارتنی، مدیر بازاریابی محصول شرکت نرم افزاری “Information Builders” می گوید:

ما انتخاب های زیادی در مورد قالب های بصری و نوع نمودارها داریم. از یکپارچه سازی  سیستم های اطلاعات گرافیکی مانند ESRI گرفته تا نمودارهای ماتریکس، مقادیر گرافیکی، کتابخانه جامع نموداری  HTML5 و نمودارهای سفارشی کتابخانه جاوا D3.

مک کارتنی، مدیر بازاریابی محصول شرکت نرم افزاری “Information Builders

مرتبط: نمودار فروش چیست؟

17- هوش تجاری سلف سرویس

 دیوید آبرامسون، مسئول بخش مدیریت محصول تحلیل Logi معتقد است، سلف سرویس مزیت اصلی BI مدرن و ابزارهای تجسم داده می باشد. کاربران می توانند گاهی اوقات از ابزارهای سلف سرویس تجسم داده جهت ایجاد مبنایی برای نمودارها و اشکال بهره ببرند. با این وجود، ثابت شده است که این امر برای کاربرانی که می خواهند دید عمیق تری نسبت به داده ها داشته باشند، مناسب نیست.

مدیرانی که می خواهند کاربران دید جامع و کاملی نسبت به داده ها و اطلاعات مشتریان و کسب و کار خود داشته باشند، باید از یکپارچه سازی نرم افزارهای هوش تجاری با نرم افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) استفاده کنند.

طبق نظر آبرامسون، کاربران می توانند با قابلیت های سلف سرویس پیشرفته، تجسم سازی ایجاد کنند که بسیار پیچیده (روند ها، پیش بینی ها و محاسبات پیچیده و …)، متنوع (تجسم جغرافیایی، قیف ها و نقشه های حرارتی و …) و تعاملی (پشتیبانی از داده هایی که به موقع منتقل شده اند، فیلتر سفارشی و لایه های نفوذ یافته که توسط کاربران تعریف شده اند و …) باشند.

18- موبایل BI و افزایش دسترسی به اطلاعات

 در بین مصرف کنندگان باب شده است که هنگامی که به اطلاعات احتیاج دارید، در هر زمان و مکان بتوانید به آنها دسترسی داشته باشید. گاهی اوقات، کاربران کسب وکارها از اپلیکیشن های شرکت انتظار انجام چنین عملکرد هایی را دارند. در اینجا است که یکپارچه سازی هوش تجاری و نرم افزار CRM وارد عمل می شود.

مارتا بنت، تحلیلگر مرکز تحقیقات فورستر می گوید:

داده های مناسب در زمان مناسب می توانند به محکم کردن یک معامله، داشتن فروش بیشتر، خدمات مشتریان و حفظ کسب و کاری کمک کند که پیش از این وضعیت مناسبی نداشت. فرقی ندارد که داشبورد های موجود از دسکتاپ تجزیه شوند یا  تمام گردش کارها برای ارتقاء داده های کلیدی کسب و کار مجدداً طراحی شوند، سازمان های زیادی مزایای بسیاری از موبایل BI به دست می آورند.

مارتا بنت، تحلیلگر مرکز تحقیقات فورستر

مرتبط: مهارت فروشندگی و جذب مشتری

19- سفارشی سازی کردن اپلیکیشن ها با BI

 بوریس ایولسون، تحلیلگر تحقیقات فورستر می گوید: “نرم افزار هوش تجاری و ابزارهای تحلیلی با تولید انبوه متناسب با همه موارد کاربردی نیست.” او کاربران زیادی را مشاهده کرده است که با هوش تجاری و اجزای تجسم سازی داده، اپلیکیشن های سفارشی سازی شده ای ایجاد کرده اند. اهمیت ویژه سفارشی سازی کردن اپلیکیشن ها با BI این است که طراحی ابزارهای تجسم سازی را از دست متخصصان هوش تجاری خارج ساخته و به کاربران اجازه می دهد تا با استفاده از این ابزارها تصمیم بگیرند که چگونه می خواهند از اطلاعات بهره ببرند.

این پیاده سازی شامل اپلیکیشن های هوش تجاری ست، که بصورت سفارشی کد نویسی شده اند که بر مبنای پلت فرم های هوش تجاری با تولید انبوه و اجزای هوش تجاری تعبیه شده در اپلیکیشن های عملیاتی و تراکنشی ست.

تفاوت ابزارهای BI با ابزار تحلیل داده چیست؟

ابزارهای هوش تجاری (BI) و ابزارهای تحلیل داده هر دو برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های مهمی در نحوه کارکرد و اهداف آن‌ها وجود دارد. این دو مجموعه ابزار به دلیل تفاوت‌های زیر از یکدیگر متمایز می‌شوند:

نوع ابزار	ابزارهای BI	ابزارهای تحلیل داده
تمرکز بر گذشته یا آینده	عمدتاً به تحلیل داده‌های تاریخی و جاری برای ارائه گزارش‌های تجاری، داشبوردهای تعاملی و نمایش الگوهای کسب‌وکار متمرکز هستند. BI بیشتر به بررسی عملکرد گذشته و کنونی سازمان می‌پردازد و برای ارائه بینش درباره وضعیت فعلی استفاده می‌شود.	معمولاً بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده و مدل‌سازی داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندهای آینده تمرکز دارند. این ابزارها از تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری پیچیده بهره می‌برند تا پیش‌بینی کنند چه چیزی در آینده رخ خواهد داد.
نوع داده‌ها	اغلب با داده‌های ساختاریافته کار می‌کند که از سیستم‌های داخلی مانند CRM، ERP و سایر سیستم‌های مدیریتی به دست آمده‌اند. داده‌ها به فرمت‌های قابل پردازش تبدیل می‌شوند تا برای ایجاد گزارش‌ها و داشبوردها استفاده شوند.	ابزارهای تحلیل داده می‌توانند با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته کار کنند. این ابزارها قادرند داده‌های بسیار پیچیده مانند داده‌های متنی، تصاویر و ویدیوها را نیز پردازش کنند.
کاربرد و مخاطبان	بیشتر برای مدیران و کاربران تجاری طراحی شده‌اند. این ابزارها برای کاربران غیر فنی بهینه‌سازی شده‌اند تا بتوانند به سرعت به اطلاعات دسترسی پیدا کنند و گزارش‌های عملیاتی و داشبوردهای ساده و قابل فهم ایجاد کنند. BI با فراهم کردن بینش‌های فوری و ساده، به تصمیم‌گیری روزانه کمک می‌کند.	معمولاً توسط دانشمندان داده، تحلیل‌گران و تیم‌های فنی استفاده می‌شوند که توانایی کار با ابزارهای پیچیده‌تر و انجام مدل‌سازی‌های پیچیده را دارند. این ابزارها برای تحلیل‌های عمیق‌تر و یافتن بینش‌های پنهان در داده‌ها کاربرد دارند.
تکنیک‌های تحلیل	BI از تکنیک‌های تحلیل ساده‌تری مانند گزارش‌دهی، تجسم داده‌ها (Data Visualization) و تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) استفاده می‌کند. BI به کمک این تکنیک‌ها بینشی از عملکرد گذشته و فعلی سازمان فراهم می‌کند.	ابزارهای تحلیل داده از تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics) بهره می‌برند. این ابزارها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، سعی در پیش‌بینی روندهای آینده و ارائه راهکارهای بهینه‌سازی دارند.
زمان‌بندی تحلیل‌ها	BI معمولاً داده‌ها را به صورت زمان واقعی (Real-Time) یا نزدیک به زمان واقعی تحلیل می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد که به سرعت وضعیت کسب‌وکار خود را مشاهده کنند و تصمیمات کوتاه‌مدت بگیرند.	ابزارهای تحلیل داده بیشتر برای تحلیل‌های بلندمدت و استراتژیک استفاده می‌شوند. این ابزارها نیاز به زمان بیشتری برای پردازش داده‌ها و مدل‌سازی دارند و تمرکز بیشتری بر آینده و پیش‌بینی دارند.
سطح پیچیدگی	BI اغلب ساده‌تر و برای کاربران تجاری طراحی شده است، که به آن‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به دانش عمیق داده یا تحلیل، از گزارش‌ها و داشبوردهای BI استفاده کنند. پیچیدگی BI معمولاً در حد تنظیم و تنظیمات اولیه است و پس از آن داده‌ها به صورت خودکار ارائه می‌شوند.	ابزارهای تحلیل داده به دانش فنی بیشتری نیاز دارند و برای تیم‌هایی طراحی شده‌اند که با داده‌های بزرگ (Big Data) و مدل‌های پیچیده سروکار دارند. این ابزارها می‌توانند به تحلیل‌های بسیار عمیق‌تری دست یابند، اما کار با آن‌ها نیازمند دانش و تجربه فنی بالاتری است.
خروجی‌ها	BI بیشتر بر گزارش‌های توصیفی و داشبوردهای تعاملی تمرکز دارد که به کاربران کمک می‌کند داده‌ها را به صورت بصری بررسی کنند و عملکرد گذشته را ارزیابی کنند.	ابزارهای تحلیل داده بیشتر بر مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل‌های پیچیده‌تر تمرکز دارند که برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بلندمدت استفاده می‌شوند. خروجی‌های این ابزارها معمولاً پیچیده‌تر و تحلیلی‌تر هستند و شامل اطلاعاتی در مورد رفتار آینده کسب‌وکار است.

به‌طور خلاصه، BI بیشتر به تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و جاری برای ارائه بینش‌های عملی و تصمیم‌گیری‌های سریع می‌پردازد، در حالی که ابزارهای تحلیل داده بیشتر به مدل‌سازی داده‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده تمرکز دارند. BI ابزاری برای تصمیم‌گیری‌های روزانه و مدیریت عملیات است، در حالی که تحلیل داده‌ها برای تحلیل‌های پیچیده و تصمیمات استراتژیک به کار می‌رود.

لیست بهترین نرم افزارهای هوش تجاری

انتخاب بهترین نرم‌افزار BI به نیازهای خاص سازمان شما بستگی دارد. اگر به دنبال ابزارهایی با قدرت بصری‌سازی پیشرفته هستید، Tableau یا Power BI انتخاب‌های خوبی هستند. برای سازمان‌های بزرگ با نیاز به تحلیل‌های پیچیده، SAP BusinessObjects یا IBM Cognos گزینه‌های مناسبی است.

همچنین، اگر به یک راهکار ابری و کاربرپسند نیاز دارید، Domo یا Zoho Analytics می‌توانند گزینه‌های ایده‌آلی باشند. در زیر به چند مورد از بهترین نرم‌افزارهای هوش تجاری اشاره می‌شود که بر اساس قابلیت‌های تحلیلی، بصری‌سازی داده و ادغام با سیستم‌های دیگر شناخته شده‌اند:

1- Microsoft Power BI:

Power BI چیست؟ یکی از محبوب‌ترین نرم‌افزارهای BI در جهان که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های پیچیده را به شکل گزارش‌ها و داشبوردهای بصری ساده و تعاملی ارائه دهند. برخی از ویژگی‌های کلیدی Power BI عبارتند از:

• رابط کاربری ساده و کاربرپسند.
• قابلیت اتصال به منابع داده مختلف مانند اکسل، SQL Server و حتی سرویس‌های ابری.
• داشبوردهای قابل شخصی‌سازی و اشتراک‌گذاری آسان.

2- Tableau:

Tableau یکی از قدرتمندترین ابزارهای BI برای بصری‌سازی داده است و به خاطر قابلیت‌های پیشرفته در تحلیل و نمایش داده‌ها مشهور است. این نرم‌افزار به کاربران اجازه می‌دهد تا به سرعت داده‌ها را تحلیل کنند و داشبوردهای جذاب و تعاملی بسازند. ویژگی‌های برجسته Tableau شامل موارد زیر است:

• امکان ادغام با منابع مختلف داده.
• پشتیبانی از تحلیل‌های پیشرفته و هوش مصنوعی.
• قابلیت بصری‌سازی پیچیده و سریع.

3- Qlik Sense:

Qlik Sense یکی از نرم‌افزارهای BI با تمرکز بر تحلیل داده‌های تعاملی و بصری است. این ابزار از مدل داده‌های همگام‌سازی شده استفاده می‌کند تا کاربران بتوانند به سادگی داده‌ها را تحلیل و الگوهای مختلف را کشف کنند. قابلیت‌های کلیدی Qlik Sense عبارتند از:

• قابلیت تحلیل خودکار و هوشمند داده‌ها.
• داشبوردهای بصری و تعاملی.
• انعطاف‌پذیری در ادغام با سایر سیستم‌های اطلاعاتی.

4- Looker:

Looker یک پلتفرم هوش تجاری مدرن است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را به شکلی معنادار تحلیل کرده و گزارش‌هایی دقیق ایجاد کنند. Looker بیشتر به سازمان‌هایی که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده و بزرگ دارند، کمک می‌کند. از ویژگی‌های مهم Looker می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مدل‌سازی داده با استفاده از زبان LookML.
• ادغام آسان با منابع داده و پلتفرم‌های دیگر.
• تحلیل داده‌های بلادرنگ و امکان سفارشی‌سازی گزارش‌ها.

5- SAP BusinessObjects:

SAP BusinessObjects یکی از قدیمی‌ترین و معتبرترین ابزارهای هوش تجاری است که توسط SAP توسعه یافته است. این ابزار برای سازمان‌های بزرگ که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده دارند، بسیار مناسب است. ویژگی‌های برجسته SAP BusinessObjects شامل موارد زیر است:

• پشتیبانی از تحلیل داده‌های گسترده در مقیاس سازمانی.
• گزارش‌دهی و تحلیل پیشرفته.
• ادغام قوی با سیستم‌های ERP و منابع داده مختلف.

6- Domo:

Domo یک پلتفرم ابری BI است که به سازمان‌ها کمک می‌کند به سرعت به داده‌های خود دسترسی پیدا کنند و آنها را تحلیل نمایند. این ابزار امکان اتصال به منابع داده متعدد و ایجاد داشبوردهای تعاملی و کارآمد را فراهم می‌کند. از ویژگی‌های کلیدی Domo عبارتند از:

• قابلیت تحلیل داده‌ها در لحظه.
• ادغام با سیستم‌های مختلف ابری و داخلی.
• ابزارهای همکاری تیمی و اشتراک‌گذاری داشبوردها.

7- Sisense:

Sisense یک نرم‌افزار BI قدرتمند است که به دلیل توانایی‌هایش در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مشهور است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و گزارش‌ها و داشبوردهای پیشرفته بسازند. ویژگی‌های مهم Sisense عبارتند از:

• قابلیت تحلیل سریع داده‌های بزرگ.
• پشتیبانی از ادغام با منابع داده متعدد.
• داشبوردهای قابل تنظیم و بصری‌سازی قدرتمند.

8- IBM Cognos Analytics:

IBM Cognos Analytics یکی دیگر از ابزارهای برجسته در زمینه BI است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل کرده و گزارش‌های کاملی ارائه دهند. این ابزار به دلیل تحلیل‌های پیشرفته و ادغام با سایر راهکارهای IBM مشهور است. ویژگی‌های کلیدی IBM Cognos Analytics شامل:

• ابزارهای پیشرفته برای گزارش‌دهی و تحلیل داده‌ها.
• قابلیت ادغام با داده‌های بزرگ و منابع متنوع.
• داشبوردهای تعاملی و بصری.

9- Oracle Analytics Cloud:

Oracle Analytics Cloud یک پلتفرم جامع BI است که امکان تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهای جامع را فراهم می‌کند. این پلتفرم برای سازمان‌هایی که از سایر راهکارهای Oracle استفاده می‌کنند بسیار مناسب است. ویژگی‌های کلیدی Oracle Analytics Cloud عبارتند از:

• تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده.
• قابلیت‌های بصری‌سازی و داشبوردهای تعاملی.
• ادغام قوی با سایر محصولات Oracle.

10- Zoho Analytics:

Zoho Analytics یک ابزار BI ساده و کاربرپسند است که به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های خود را تحلیل کرده و گزارش‌ها و داشبوردهای سفارشی بسازند. ویژگی‌های کلیدی Zoho Analytics شامل:

• رابط کاربری آسان.
• ادغام با سایر محصولات Zoho و منابع داده مختلف.
• ابزارهای بصری‌سازی و گزارش‌دهی ساده.

معجزه هوش تجاری به همراه نرم افزار CRM

بدون شک دوران مدیریت سازمان ها بر اساس مشاهدات مدیر و تجزیه تحلیل داده ها بصورت دستی به پایان رسیده است، ولی با این وجود هنوز هم برخی از مدیران بر نقش حس ششم خود در کسب و کار تاکید ویژه ای دارند. امروزه شرکت های بزرگ، راه های بسیار زیادی برای ریسک کردن در محیط کسب و کار برای خود بوجود آورده اند و بی شک این موضوع تنها به دیدگاه مدیران سازمان ها بستگی دارد.

با توجه به رقابت شدیددر حوزه کسب و کار، واضح است که، ده ها، صدها و یا حتی هزاران رقیب در تمام بخش های بازار آماده هستند تا جایگاه شرکت های ناموفق را به سرعت تصاحب کنند. برای جلوگیری از به وجود آمدن چنین وضعیتی، بیشتر شرکت ها جهت پشتیبانی وظائف مدیریت خود، از سیستم های مختلفی بویژه در حوزه IT استفاده می کنند که این سیستم ها کارایی روند تصمیم گیری را ارتقاء بخشیده و ریسک کسب و کار را از طریق تحلیل بهتر وضعیت، گزینه ها و عواقب بالقوه آنها کاهش می دهند.

نرم افزارهای مختلفی برای پشتیبانی از مراحل مختلف فرایند مدیریت، وجود دارند که حتی می توانند برای جنبه های مختلف مدیریت اعمال شوند. به عنوان نمونه، یک سازمان می تواند از نرم افزار CRM جهت برقراری ارتباط دوره ای و مستمر با مشتریان بمنظور افزایش وفاداری آن ها استفاده کند. از سوی دیگر باید توجه داشت اگرچه نرم افزار های هوش تجاری ( BI ) از تکنیک و روش های بیشتری برخوردار می باشد ولی بر روی مشتریان متمرکز نبوده و تنها بر روی عوامل داخل شرکت متمرکز می باشد.

حال سوالی که مطرح می شود این است که نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری چیست؟ این سوال بسته به اینکه چه کسی سعی در شناسایی آن دارد و اینکه او در مورد کدام یک از مقیاس های نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری CRM فکر می کند، می تواند پاسخ های متفاوتی داشته باشد. واقعیت در مورد این سوال آنست که CRM، در ساده ترین حالت، برای مدیریت ارتباطات بین سازمان و مشتریانش به کار گرفته شده و بصورت سالیانه و ماهیانه تکامل می یابد و جنبه هایی که در گذشته در نرم افزار CRM استفاده نمی شد، اکنون به بخش های حیاتی آن تبدیل شده است.

چهار حوزه اصلی تحت پوشش CRM به شرح زیر است:

• مدیریت فروش
• بازاریابی
• خدمات مشتریان
• پشتیبانی فنی

امروزه نرم افزار CRM با آنچه در گذشته بیان می شد بسیار متفاوت شده است. در قرن بیست و یکم، CRM برای بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی نیز اعمال می شود.

صرف نظر از کارایی که نرم افزار CRM در هر مورد اعمال می کند، سوال اساسی آنست که چرا CRM اهمیت بسیاری دارد؟

امروزه دپارتمان های بازاریابی در شرکت های مختلف، مشتری را در مرکز تمام فعالیت های خود قرار داده اند که این امر خود نشان دهنده آنست که تمام تصمیمات سازمان از طراحی محصول گرفته تا برنامه ریزی شبکه فروش، باید در راستای برآورده شدن نیاز های مشتری اتخاذ شود. در نتیجه، هر آنچه نرم افزار CRM انجام می دهد باید منجر به افزایش عملکرد خدمات شده و به مشتریان اجازه دهد آنچه می خواهند را سریع به دست آورند. همچنین نرم افزار CRM به مدیران عالی شرکت ها، سناریو های رضایت مشتری جهت حفظ یا تغییر تصمیم گیری هایشان ارائه می دهد (آیا آنها ساده ترین جنبه های عملیات را به کار می برند یا از استراتژی کلی شرکت استفاده می کنند؟)

همانطور که در مقالات قبلی بصورت مفصل بیان شد، هوش تجاری به فرایند تبدیل داده به اطلاعات و سپس، اطلاعات به دانش نیز اشاره می کند. هوش تجاری تقریبا همان فرایندی است که سیستم های CRM انجام می دهند، در نتیجه ممکن است درست باشد که بگوییم CRM و BI در یک نقطه شروع مشترک آغاز شده اند، اما این نقطه چیست؟

در حقیقت این نقطه همان لحظه ای است که پایگاه داده های شرکت در حال پر شدن با داده های بدست آمده از منابع مختلف، از نقاط فروش مستقر در تمام دنیا تا بخش مخاطبین اصلی شرکت، می باشد. نرم افزار CRM و هوش تجاری BI تلاش می کنند تا پاسخ تقریباً مشخصی به یک معضل مهم بدهند و آن این که، بعد از آن چه کار کنیم. نکته مهم در این زمینه این است که هر سیستمی به گونه متفاوتی به این پرسش پاسخ می دهد.

هم راه حل های نرم افزار CRM و هم هوش تجاری BI می توانند داده هایی که برای کارایی مدیریت شرکت حیاتی می باشند را جمع آوری و تحلیل کنند. تفاوت در نوع جمع آوری و تحلیل داده ها می باشد. هوش تجاری، کاملا در سمت کاربر قرار گرفته و کاربر باید تصمیم بگیرد که با گزارش هایی که به دست آورده است، چه کار کند.

بر عکس این امر، نرم افزار CRM به کاربران اجازه می دهد در تمام فرایندهای تحلیل داده در گیر شوند، اما -در بیشتر مواقع- این نرم افزار است که این فرایند را بصورت خودکار انجام می دهد. به عنوان مثال، اگر داده های فروش زیادی تحلیل شده و روندهایی به آسانی در نظر گرفته یا استفاده شده اند، سیستم نرم افزار CRM نباید تحلیل گران را به زحمت بیاندازد تا تصمیم بگیرند که یافته های خود را کجا گزارش دهند. این کار باید بصورت خودکار انجام شود و سیستم، داده ها را تا بخش بازاریابی و تبلیغات پیش ببرد. البته این امر در مثال های مختلف، متفاوت می باشد.

بطور کلی، هوش تجاری بر روی جمع آوری و تحلیل داده ها متمرکز شده است تا پیش بینی های بهتری انجام داده و زمینه خوبی برای کاربردهای مدیریت ارتباط با مشتری ایجاد کند. مبنای نرم افزار CRM و BI داده می باشد و داده ها هسته تمام تحلیل های کامپیوتری می باشند. علاوه بر این، آنچه نرم افزار CRM تحلیلی نامیده می شود دقیقاً همان کاری است که هوش تجاری انجام می دهد یا حتی کمی بیشتر، با این تفاوت که نرم افزار CRM تحلیلی قویاٌ بر روی مشتریان متمرکز شده است. مدیریت ارتباط با مشتری تحلیلی بر اساس دانشی در مورد مشتریان جهت تحلیل رفتار، احتیاجات و نیازهای آنها می باشد تا بتوانید در زمان تصمیم گیری در مورد آینده شرکت، حرکت بهتری انجام دهید.

تفاوت بین نرم افزار CRM و هوش تجاری

با وجود اینکه شباهت های زیادی بین مدیریت ارتباط با مشتری و هوش تجاری وجود دارد، یکی در نظر گرفتن آنها اشتباه بزرگی می باشد. تفاوت بین این دو مسئله نیز قابل تامل می باشد. بطور خلاصه، هوش تجاری درباره خود شرکت می باشد، فرایندهایی که در آن اتفاق میافتد مانند داده ها و …. همچنین، هوش تجاری تا حدودی شامل مجموعه ای از ابزار ها و متدلوژی برای بررسی فرضیه هایی است که در حال حاضر وجود دارند، می توانید این فرضیه ها را تایید یا رد کنید.

اما CRM فراتر از هوش تجاری می باشد. CRM نه تنها درباره خود داده ها بلکه درباره فرایندهایی است که با داده ها انجام می شود. به عنوان مثال، هوش تجاری برای نمایش تعداد مشتریان ناراضی نسبت به خدمات مشتری در سال قبل مناسب می باشد، در حالیکه نرم افزار CRM اجازه می دهد دلیل به وجود آمدن این نارضایتی پیدا شود. برای انجام این کار، می توانید با استفاده از ابزارهایی با مشتریان تماس گرفته و تحقیقات تقریبا حرفه ای انجام دهید.
بطور خلاصه، هوش تجاری درباره داده ها می باشد در حالیکه مدیریت ارتباط با مشتری درباره استفاده عملی از داده ها برای تصمیم گیری و کنترل سازمان می باشد تا بیشترین رضایت را برای مشتریان فراهم نمایید. ممکن است این کار از طریق تطبیق محصولات شرکت با نیازهای مشتری یا تضمین سطح خواسته شده در مورد خدمات پس از فروش و پشتیبانی فنی انجام می شود. هوش تجاری نمی تواند این فرایند را تضمین کند در حالیکه مدیریت ارتباط مشتری برای این کار ایجاد شده است.

برای مشاهده دمو نرم افزار پارس ویتایگر کلیک کنید.