جامع ترین تعریف از هوش تجاری (Business Intelligence) در سال 2024

هوش تجاری (Business Intelligence) یک اصطلاح کلی است و به تعداد زیادی نرم افزار اشاره می کند که برای تحلیل داده های خام یک سازمان استفاده می شوند. به این صورت که هوش تجاری به مجموعه‌ای از فعالیت های مرتبط با سازمان جهت ذخیره سازی داده ها، پردازش تحلیلی آنلاین، پاسخ گویی به سوالات و ایجاد گزارش ها اطلاق می شود.

باید توجه داشت که مراحل کنترل و نظارت در زمان مدیریت کسب و کار بسیار مهم است زیرا با گسترش کسب و کارها، اهمیت هوش تجاری نیز افزایش می‌یابد. شرکت هایی که از هوش تجاری برای ارتقاء تصمیم گیری استفاده می کنند، هزینه های خود را کاهش داده و فرصت های تجاری جدیدی را شناسایی می کنند.

بسیار واضح است که کاربرد هوش تجاری فراتر از فرایند ایجاد گزارش برای شرکت ها و حتی بیشتر از مجموعه ابزارهایی است که برای جمع آوری داده ها در سیستم های سازمانی استفاده می شوند. در ادامه با این مبحث به صورت روان و جامع، آشنا خواهید شد:

هوش تجاری (Business Intelligence) یا هوش کسب و کار چیست؟

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

هوش تجاری (BI) یا هوش کسب و کار به مجموعه‌ای از فرآیندها، فناوری‌ها، ابزارها و استراتژی‌هایی گفته می‌شود که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خام خود را به اطلاعات مفید و ارزشمند تبدیل کنند. این اطلاعات، امکان تصمیم‌گیری بهتر و هوشمندانه‌تر را برای مدیران و تیم‌های مختلف سازمان فراهم می‌کند.

هوش تجاری یک فرآیند چند مرحله‌ای است که شامل جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آنها و در نهایت تبدیل داده‌ها به بینش‌های تجاری می‌شود. هدف نهایی BI این است که اطلاعات کاربردی و تحلیلی به کسب‌وکارها ارائه دهد تا بتوانند بهبودهایی در عملکرد عملیاتی، مدیریت مشتریان، پیش‌بینی بازار و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک ایجاد کنند. هوش تجاری از عناصر کلیدی خود تبعیت می‌کند که شامل موارد زیر است:

•     جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف سازمان مانند سیستم‌های داخلی، پایگاه داده‌ها، نرم‌افزارهای CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)، سیستم‌های فروش و حتی داده‌های خارجی مرتبط با بازار.
•     ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها: در این مرحله داده‌های جمع‌آوری‌شده در سیستم‌های مدیریت داده و مخازن اطلاعاتی (مانند Data Warehouses) ذخیره می‌شوند. این داده‌ها باید سازماندهی شده و برای تحلیل آماده‌سازی شوند.
•     تحلیل داده‌ها: استفاده از ابزارهای مختلف تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها، ترندها و بینش‌های مهم در داده‌ها. ابزارهای هوش تجاری از تحلیل‌های آماری، داده‌کاوی (Data Mining) و الگوریتم‌های پیشرفته بهره می‌برند.
•     نمایش اطلاعات: نتایج تحلیل‌ها به صورت بصری (مانند داشبوردها، نمودارها و گزارش‌ها) به مدیران و تیم‌های کسب‌وکار نمایش داده می‌شود تا آنها بتوانند به راحتی بینش‌ها و نتایج را درک کرده و تصمیمات لازم را اتخاذ کنند.
•     تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها: پس از نمایش اطلاعات، مدیران می‌توانند با استفاده از بینش‌های بدست آمده، تصمیمات استراتژیک و عملیاتی بهتری اتخاذ کنند. این فرآیند به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سریع‌تر و دقیق‌تر به تغییرات بازار واکنش نشان دهند.

فرآیند کار هوش تجاری چگونه است؟

فرآیند کار هوش تجاری (Business Intelligence – BI) یک زنجیره‌ منطقی و هدفمند از مراحل مختلف است که داده‌ها را از حالت خام و پراکنده به اطلاعات قابل‌استفاده و ارزشمند تبدیل می‌کند. این فرآیند به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بر مبنای داده‌ها تصمیم‌های دقیق‌تر و استراتژیک‌تری بگیرند. در ادامه، این فرآیند به صورت مفصل شرح داده شده است:

1- جمع‌آوری داده‌ها (Data Collection)

این مرحله اولین و یکی از مهم‌ترین بخش‌های فرآیند BI است. داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند که شامل منابع داخلی (مانند سیستم‌های مدیریت منابع، سیستم‌های CRM، داده‌های مالی و عملیاتی) و منابع خارجی (مانند داده‌های بازار، رقبا یا داده‌های اقتصادی) است. این داده‌ها می‌توانند ساختارمند (مثل جداول پایگاه داده‌ها) یا غیرساختارمند (مثل ایمیل‌ها، نظرات مشتریان و داده‌های شبکه‌های اجتماعی) باشند.

2- ذخیره‌سازی و پاکسازی داده‌ها (Data Storage and Cleaning)

پس از جمع‌آوری داده‌ها، این داده‌ها باید در یک محیط مناسب ذخیره و سازمان‌دهی شوند. انبارهای داده (Data Warehouses) و دریاچه‌های داده (Data Lakes) برای ذخیره‌سازی حجم زیادی از داده‌های خام و متنوع استفاده می‌شوند. در این مرحله، داده‌ها مورد پاکسازی قرار می‌گیرند تا از صحت، کیفیت و سازگاری آنها اطمینان حاصل شود. پاکسازی شامل حذف داده‌های تکراری، ناقص یا اشتباه و نیز هماهنگ‌سازی قالب‌های داده‌های مختلف است.

3- یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration)

پس از ذخیره‌سازی و پاکسازی، داده‌ها از منابع مختلف به یکدیگر متصل می‌شوند و یک نمای جامع و یکپارچه از اطلاعات در دسترس قرار می‌گیرد. این یکپارچه‌سازی به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا از تمام داده‌های مرتبط برای تحلیل استفاده کنند. به عبارت دیگر، داده‌های مختلف از منابع جداگانه به گونه‌ای با هم ترکیب می‌شوند که بتوانند تصویر کاملی از عملکرد کسب‌وکار ارائه دهند.

4- تحلیل داده‌ها (Data Analysis)

در این مرحله از ابزارهای هوش تجاری برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. ابزارهای BI از تکنیک‌های تحلیل آماری، داده‌کاوی (Data Mining)، مدل‌سازی و پیش‌بینی برای شناسایی الگوها، روابط و ترندها در داده‌ها بهره می‌برند. این تحلیل‌ها به مدیران و تصمیم‌گیرندگان سازمان کمک می‌کند تا از گذشته و حال کسب‌وکارشان بینش به‌دست آورند و همچنین آینده را پیش‌بینی کنند.

5- بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)

پس از تحلیل داده‌ها، نتایج به‌صورت داشبوردها، گزارش‌ها، نمودارها و دیگر شکل‌های بصری‌سازی ارائه می‌شود. این ابزارهای بصری به کاربران تجاری این امکان را می‌دهند تا نتایج پیچیده و گسترده را به‌سادگی و در یک نگاه درک کنند. بصری‌سازی کمک می‌کند تا الگوها و ترندهای مهم سریع‌تر و مؤثرتر شناسایی شوند.

6- تصمیم‌گیری و اقدام (Decision Making and Action)

در نهایت، بینش‌های بدست‌آمده از فرآیند BI به مدیران و تصمیم‌گیرندگان سازمان ارائه می‌شود تا بتوانند تصمیمات استراتژیک و عملیاتی بهتری اتخاذ کنند. این تصمیمات می‌توانند شامل بهینه‌سازی فرآیندها، بهبود عملکرد، شناسایی فرصت‌های جدید یا حتی پیش‌بینی چالش‌های آتی باشند.

7- نظارت و بهینه‌سازی مداوم (Monitoring and Continuous Improvement)

یکی از ویژگی‌های کلیدی BI، نظارت مداوم بر عملکرد کسب‌وکار است. BI به‌طور پیوسته داده‌ها را به‌روزرسانی و تحلیل می‌کند و از این طریق به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بهبودهای لازم را در فرآیندهای مختلف اعمال کنند. این نظارت پیوسته به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا واکنش سریعی به تغییرات بازار، رفتار مشتری و سایر عوامل محیطی داشته باشند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

هوش تجاری به دلایل متعددی یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای امروز کسب‌وکار است. در اینجا چند دلیل عمده اهمیت BI را بررسی می‌کنیم:

• بهبود تصمیم‌گیری (Improved Decision-Making) BI با ارائه اطلاعات دقیق و لحظه‌ای، به مدیران کمک می‌کند تا به جای تصمیم‌گیری بر اساس حدس و گمان، بر اساس داده‌های واقعی و تحلیل‌های علمی تصمیم‌گیری کنند. این امر به کاهش ریسک‌ها و بهبود نتایج کمک می‌کند.
• افزایش کارایی عملیاتی (Increased Operational Efficiency) با دسترسی به داده‌های دقیق و آنالیز آنها، کسب‌وکارها می‌توانند فرآیندهای عملیاتی خود را بهینه‌سازی کنند. این بهبودها شامل شناسایی ناکارآمدی‌ها، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری است.
• درک بهتر مشتریان (Better Customer Understanding) BI به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که رفتار، نیازها و ترجیحات مشتریان خود را بهتر درک کنند. با تحلیل دقیق داده‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند محصولات و خدمات خود را به شکلی تنظیم کنند که بهتر با نیازهای مشتریان همخوانی داشته باشد.
• رقابتی ماندن در بازار (Maintaining Competitiveness) کسب‌وکارهایی که از BI استفاده می‌کنند، می‌توانند سریع‌تر به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و از این طریق مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. این امر به آنها امکان می‌دهد تا فرصت‌های جدید را به موقع شناسایی و بهره‌برداری کنند.
• پیش‌بینی و آمادگی برای آینده (Forecasting and Future Preparedness) BI نه‌تنها وضعیت فعلی را تحلیل می‌کند، بلکه با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا روندهای آینده را شناسایی کنند و برای چالش‌های احتمالی آماده باشند. این نوع بینش‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا استراتژی‌های خود را بر اساس پیش‌بینی‌های دقیق‌تر طراحی کنند.
• افزایش درآمد و سودآوری (Increased Revenue and Profitability) با بهبود فرآیندهای داخلی و بهینه‌سازی محصولات و خدمات برای مشتریان، BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا درآمد و سودآوری خود را افزایش دهند. شرکت‌هایی که از BI استفاده می‌کنند، می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی و فروش بهتری طراحی کرده و به نتایج مالی بهتری دست یابند.
• کنترل بهتر ریسک‌ها (Better Risk Management) با تحلیل داده‌های وسیع و متنوع، BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ریسک‌های مختلف را بهتر شناسایی و مدیریت کنند. این ریسک‌ها می‌توانند شامل مسائل مالی، تغییرات بازار، رقبا و حتی تغییرات قانونی باشند.

اهمیت استراتژیک هوش تجاری در تصمیمات سازمانی

BI نقش حیاتی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک دارد، زیرا به مدیران و تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهد تا بر اساس داده‌های دقیق و به‌روز تصمیم بگیرند، نه بر اساس حدس و گمان. BI به سازمان‌ها کمک می‌کند تا:

• عملکرد سازمان را پایش کنند: BI به مدیران این امکان را می‌دهد که به‌طور مستمر عملکرد سازمان را از طریق داشبوردها و گزارش‌های لحظه‌ای پایش کنند.
• ریسک‌ها را کاهش دهند: با تحلیل داده‌های گسترده، سازمان‌ها می‌توانند ریسک‌های بالقوه را زودتر شناسایی و مدیریت کنند.
• فرصت‌های بازار را شناسایی کنند: BI به شناسایی ترندهای جدید و فرصت‌های بازار کمک می‌کند و باعث می‌شود شرکت‌ها بتوانند به موقع از این فرصت‌ها بهره‌برداری کنند.

نمونه‌هایی از کاربردهای هوش تجاری (BI)

هوش تجاری در صنایع مختلف به کار گرفته می‌شود تا به سازمان‌ها کمک کند تا بهینه‌سازی در تصمیم‌گیری، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری داشته باشند. در زیر چند نمونه از کاربردهای رایج هوش تجاری آورده شده است:

1- مدیریت زنجیره تأمین (Supply Chain Management) BI می‌تواند به تحلیل داده‌های لجستیک و موجودی کمک کند تا فرآیندهای زنجیره تأمین بهینه‌تر شود. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از این داده‌ها، پیش‌بینی تقاضا را بهبود بخشند و ناکارآمدی‌ها را در تأمین کالا و تحویل شناسایی کنند.

2- تحلیل رفتار مشتری (Customer Behavior Analysis) شرکت‌ها از BI برای تحلیل رفتار مشتریان استفاده می‌کنند. داده‌های مربوط به تاریخچه خرید، ترجیحات و بازخوردهای مشتریان تحلیل می‌شوند تا محصولات و خدمات مناسب‌تری به مشتریان ارائه شود. این تحلیل‌ها می‌تواند در طراحی کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده نیز مفید باشد.

3- کنترل مالی و حسابداری (Financial and Accounting Control) BI به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در امور مالی دقیق‌تر عمل کنند. از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، شرکت‌ها می‌توانند ریسک‌های مالی را کاهش داده، هزینه‌ها را کنترل کنند و جریان نقدینگی را بهبود دهند.

4- بهبود عملکرد فروش (Sales Performance Improvement) با استفاده از BI، تیم‌های فروش می‌توانند عملکرد فروش خود را در بازه‌های مختلف زمانی تحلیل کرده و نقاط ضعف و قوت خود را شناسایی کنند. این داده‌ها می‌توانند به مدیران فروش کمک کنند تا استراتژی‌های فروش را اصلاح کرده و مشتریان بالقوه بیشتری را جذب کنند.

5- بهینه‌سازی عملیات تولید (Manufacturing Optimization) در صنایع تولیدی، هوش تجاری به بهینه‌سازی خطوط تولید، پیش‌بینی خرابی تجهیزات و بهبود مدیریت منابع تولید کمک می‌کند. این کار منجر به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های تولید می‌شود.

مثال عینی از کاربرد هوش تجاری (BI)

مثال: فروشگاه‌های زنجیره‌ای “رفاه” و تحلیل فروش فصلی

فروشگاه‌های زنجیره‌ای “رفاه” به عنوان یکی از بزرگ‌ترین خرده‌فروشی‌های ایران، دارای شعب متعددی در سراسر کشور است. این فروشگاه‌ها برای مدیریت بهتر موجودی کالاها، افزایش فروش و بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی نیاز به استفاده از هوش تجاری دارند.

سناریوی استفاده:

چالش: “رفاه” متوجه می‌شود که در برخی از فصول سال، برخی از کالاها سریع‌تر از سایرین فروخته می‌شوند و در برخی از مناطق تقاضا برای محصولات خاصی بیشتر است. اما عدم مدیریت دقیق موجودی در انبارها و عدم پیش‌بینی تقاضا، منجر به کمبود کالا یا اضافه‌موجودی در برخی شعب شده است. این مسئله هم باعث نارضایتی مشتریان شده و هم به افزایش هزینه‌های انبارداری منجر می‌شود.

فرآیند استفاده از هوش تجاری در فروشگاه رفاه:

• جمع‌آوری داده‌ها

داده‌های فروش از همه شعب در سراسر کشور جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها شامل تاریخچه فروش محصولات، میزان تقاضا در مناطق مختلف، رفتار خرید مشتریان در فصول مختلف و اطلاعات تخفیف‌ها و کمپین‌های تبلیغاتی قبلی است.

همچنین داده‌های جمعیتی از مناطق مختلف نیز به‌دست آمده تا تفاوت‌های نیازهای مشتریان در نقاط جغرافیایی مختلف مشخص شود.

• ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها

این داده‌ها وارد یک سیستم هوش تجاری می‌شود که در آن داده‌ها پاکسازی و سازمان‌دهی می‌شوند.

سیستم BI با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته، الگوهایی را شناسایی می‌کند؛ مثلاً نشان می‌دهد که در شهرهای شمالی، تقاضا برای محصولات غذایی خاصی در تعطیلات نوروز افزایش می‌یابد یا در شهرهای جنوبی، محصولات نوشیدنی در تابستان پرفروش‌تر هستند.

• پیش‌بینی و تصمیم‌گیری

بر اساس تحلیل‌های BI، مدیران “رفاه” می‌توانند پیش‌بینی دقیقی از تقاضای فصلی برای هر محصول داشته باشند و تصمیم‌گیری بهتری برای تنظیم موجودی کالا در هر شعبه اتخاذ کنند.

همچنین، آنها می‌توانند کمپین‌های تبلیغاتی هدفمندتری را بر اساس رفتار خرید مشتریان در هر منطقه و فصل ایجاد کنند.

• اقدامات عملی

مدیران فروشگاه تصمیم می‌گیرند تا پیش از شروع تعطیلات نوروز، موجودی محصولات خاص مانند آجیل، نوشیدنی‌های ویژه و مواد غذایی پرمصرف را در شعب شمال کشور افزایش دهند.

همچنین، کمپین‌های تخفیفی برای محصولات خاصی که در مناطق جنوبی در فصل تابستان پرفروش هستند، طراحی می‌کنند.

با استفاده از BI، فروشگاه رفاه موفق می‌شود:

• به‌موقع و دقیق کالاها را در هر شعبه توزیع کند و از کمبود یا اضافه‌موجودی جلوگیری کند.
• افزایش رضایت مشتریان را با ارائه کالاهای مناسب در زمان مناسب تجربه کند.
• کاهش هزینه‌های انبارداری از طریق بهینه‌سازی موجودی کالا.
• افزایش فروش به دلیل اجرای کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند و موثر.

این مثال نشان می‌دهد که چگونه هوش تجاری می‌تواند در کسب‌وکارهای ایرانی، مانند فروشگاه‌های زنجیره‌ای “رفاه”، منجر به افزایش کارایی عملیاتی، بهبود تصمیم‌گیری و افزایش فروش شود.

ابزارهای مورد استفاده در هوش تجاری (BI)

هوش تجاری از مجموعه‌ای از ابزارهای مختلف برای جمع‌آوری، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خام را به اطلاعات قابل استفاده برای تصمیم‌گیری تبدیل کنند. برخی از ابزارهای پرکاربرد در BI عبارت‌اند از:

1- Microsoft Power BI: یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش تجاری است که امکان بصری‌سازی داده‌ها، ساخت داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های متنوع را فراهم می‌کند. به‌راحتی با اکسل و سایر نرم‌افزارهای مایکروسافت یکپارچه می‌شود.

2- Tableau: ابزاری قدرتمند و کاربرپسند برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌هاست. Tableau به کاربران امکان می‌دهد تا به سرعت نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های گرافیکی ایجاد کنند و الگوهای پنهان را کشف کنند.

3- QlikView و Qlik Sense: این دو ابزار توسط Qlik ارائه شده‌اند و از محبوبیت بالایی در میان سازمان‌ها برخوردارند. QlikView بیشتر برای تحلیل‌های پیچیده و سنتی استفاده می‌شود، در حالی که Qlik Sense برای تحلیل‌های تعاملی و بصری‌سازی داده‌ها مناسب است.

4- SAP BusinessObjects: یک پلتفرم هوش تجاری است که تحلیل‌های پیچیده، گزارش‌دهی و بصری‌سازی داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند. SAP BusinessObjects بیشتر در سازمان‌های بزرگ استفاده می‌شود که نیاز به تحلیل‌های عمیق دارند.

5- IBM Cognos Analytics: یک راهکار جامع هوش تجاری است که شامل تحلیل داده‌ها، ساخت گزارش‌ها و داشبوردهای بصری می‌شود. Cognos می‌تواند با بسیاری از منابع داده یکپارچه شده و به تصمیم‌گیران اطلاعات جامعی ارائه دهد.

6- Domo: یک پلتفرم BI مبتنی بر ابر است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند و آنها را در یک محیط واحد تحلیل کنند. این ابزار به ویژه برای تیم‌های توزیع شده و کارهای مبتنی بر داده‌محور مناسب است.

7- Looker: یک ابزار BI پیشرفته است که به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا با استفاده از داده‌های خود به‌صورت آنلاین گزارش‌ها و داشبوردهای شخصی‌سازی شده ایجاد کنند. Looker اغلب برای شرکت‌هایی که از داده‌های حجیم استفاده می‌کنند، مناسب است.

تفاوت هوش تجاری و هوش رقابتی

نوع هوش	هوش تجاری (BI)	هوش رقابتی (CI)
تعریف	هوش تجاری فرآیندی است که داده‌های داخلی سازمان (مثل فروش، عملیات، منابع انسانی) را تحلیل می‌کند تا الگوها و بینش‌هایی را شناسایی کند که به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا عملکرد کسب‌وکار را بهبود دهند و استراتژی‌های بهتری برای آینده طراحی کنند. BI به‌طور عمده به داده‌های داخلی سازمان متکی است و به‌دنبال بهینه‌سازی و بهبود فرآیندهای داخلی است.	هوش رقابتی به فرآیند جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر اطلاعات از محیط خارجی سازمان، به‌ویژه در مورد رقبا و شرایط بازار، گفته می‌شود. هدف CI این است که کسب‌وکار را از تغییرات محیطی مانند استراتژی‌های رقبا، تحولات صنعت و تغییرات تقاضای مشتری آگاه کند. این اطلاعات به شرکت کمک می‌کند تا در مقابل رقبا بهتر عمل کند و استراتژی‌های خود را مطابق با بازار تنظیم کند.
تمرکز	BI بیشتر بر داده‌های داخلی سازمان تمرکز دارد تا الگوهای داخلی را بهبود دهد.	CI بر اطلاعات خارجی تمرکز دارد و تلاش می‌کند تا رفتار رقبا، تغییرات بازار و محیط بیرونی را تحلیل کند.
منابع داده	منابع BI عمدتاً شامل پایگاه داده‌های داخلی، سیستم‌های ERP، CRM و سایر سیستم‌های سازمانی است.	منابع CI شامل گزارش‌های بازار، بررسی‌های رقابتی، اخبار و اطلاعات عمومی در مورد رقبا و صنعت است.
هدف	هدف BI بهبود عملکرد سازمان از طریق تحلیل داده‌های داخلی و بهینه‌سازی فرآیندها است.	هدف CI کمک به سازمان برای رقابت بهتر و شناسایی فرصت‌ها و تهدیدهای بازار است.
نوع تصمیم‌گیری	BI به تصمیمات عملیاتی و استراتژیک داخلی کمک می‌کند (مثل بهینه‌سازی زنجیره تأمین، کاهش هزینه‌ها).	CI به تصمیمات استراتژیک کلان کمک می‌کند، مانند ورود به بازارهای جدید، تغییر استراتژی‌های قیمت‌گذاری یا مقابله با رقبا.

هوش تجاری (BI) و هوش رقابتی (CI) هر دو ابزارهای مهمی برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار هستند، اما در محدوده و هدف‌گیری متفاوت عمل می‌کنند. BI بر بهبود کارایی داخلی تمرکز دارد، در حالی که CI به تحلیل بازار و رقابت بیرونی می‌پردازد. هر دو سیستم می‌توانند مکمل هم باشند و در کنار هم به سازمان‌ها کمک کنند تا تصمیم‌های دقیق‌تر و جامع‌تری بگیرند.

چه نوع شرکت‌هایی از سیستم‌های هوش کسب‌ و‌ کار (BI) استفاده می‌کنند؟

سیستم‌های هوش تجاری (BI) به دلیل اهمیت روزافزون تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و عملیاتی، در بسیاری از صنایع و شرکت‌ها به کار گرفته می‌شوند. شرکت‌هایی که از سیستم‌های BI استفاده می‌کنند، معمولاً از داده‌های گسترده و پیچیده‌ای برخوردارند و نیاز دارند که از این داده‌ها بینش‌های کاربردی کسب کنند.

انواع شرکت‌های استفاده‌کننده از هوش تجاری عبارتند از:

• شرکت‌های بزرگ چندملیتی

شرکت‌های بزرگی که در چندین کشور فعالیت می‌کنند و با حجم عظیمی از داده‌های مالی، عملیاتی و مشتریان سروکار دارند. این شرکت‌ها نیاز دارند تا عملکرد خود را در سطح جهانی به‌طور مؤثر تحلیل کنند و BI این امکان را به آنها می‌دهد.

مثال: پپسی‌کو (PepsiCo)، مایکروسافت.

• شرکت‌های خرده‌فروشی

در خرده‌فروشی، داده‌های عظیمی از خرید مشتریان، رفتارهای خرید، موجودی کالا و فروش فصلی وجود دارد. این شرکت‌ها از BI برای مدیریت موجودی، بهینه‌سازی زنجیره تأمین و تحلیل رفتار مشتریان استفاده می‌کنند.

مثال: دیجی‌کالا، فروشگاه‌های زنجیره‌ای رفاه.

• شرکت‌های مالی و بانک‌ها

بانک‌ها و مؤسسات مالی برای تحلیل داده‌های مشتریان، پیش‌بینی ریسک‌ها، مدیریت اعتبارات و تحلیل تراکنش‌ها از BI استفاده می‌کنند.

مثال: بانک ملت، بانک ملی ایران.

• شرکت‌های حوزه سلامت

بیمارستان‌ها و مراکز درمانی از BI برای تحلیل داده‌های بیماران، پیش‌بینی نیازهای دارویی، بهینه‌سازی خدمات درمانی و مدیریت هزینه‌ها بهره می‌برند.

مثال: مراکز درمانی خصوصی مانند کلینیک‌های زنجیره‌ای.

• شرکت‌های تولیدی

صنایع تولیدی برای مدیریت کارآمد تولید، بهبود کیفیت محصول، پیش‌بینی نیازهای بازار و بهینه‌سازی زنجیره تأمین از BI استفاده می‌کنند.

مثال: ایران خودرو، فولاد مبارکه اصفهان.

• شرکت‌های فناوری اطلاعات و مخابرات

شرکت‌های IT از BI برای تحلیل رفتار مشتریان، پایش کیفیت خدمات، تحلیل داده‌های ترافیک شبکه و پیش‌بینی نیازهای آینده استفاده می‌کنند.

مثال: ایرانسل، همراه اول.

چهار بعد مهم از هوش تجاری

هوش تجاری (BI) دارای چهار بعد مهم است که هر یک از این ابعاد به تحلیل و ارائه اطلاعات در سطوح مختلف سازمان کمک می‌کند. هرچند در کشور عزیزمان مترجمان با افتخار بزرگی داریم ولی به گمانم در حق ابعاد هوش تجاری، هنگام بازگردانی به فارسی کم لطفی شده است. ابعاد هوش تجاری در حداقل 4 دسته بندی اصلی طبق منابع معتبر دسته بندی می شود که در ادامه با اشاره به منبع، به توضیحات هر دسته می‌پردازیم:

این تصویر بالا با منبع سایت تخقیقاتی researchgate، چهار بعد اصلی سیستم‌های هوش تجاری (BI) را به نمایش می‌گذارد که به ترتیب زیر است:

1- Business (کسب‌وکار)

این بعد به روش‌ها و تکنیک‌های مدیریتی برای بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها در کسب‌وکار اشاره دارد. هوش تجاری در این بعد به مدیران کمک می‌کند تا با استفاده از تحلیل داده‌ها، تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنند و بهره‌وری کسب‌وکار را افزایش دهند.

2- Functionality (عملکرد)

این بعد به دامنه کارکردی سیستم‌های BI اشاره دارد، یعنی قابلیت‌ها و وظایفی که یک سیستم هوش تجاری می‌تواند ارائه دهد. این شامل تحلیل داده، گزارش‌دهی، پیش‌بینی و مصورسازی داده‌ها است. دامنه عملکردی BI باید نیازهای مختلف سازمان را پوشش دهد تا ابزارها به طور کامل مورد استفاده قرار گیرند.

3- Technology (فناوری)

این بعد به ابزارها، روش‌های تکنولوژیک و فناوری‌هایی اشاره دارد که برای پیاده‌سازی و استفاده از سیستم‌های هوش تجاری به کار گرفته می‌شوند. این شامل نرم‌افزارهای BI، انبار داده‌ها، پایگاه‌های داده و سایر ابزارهای فنی است که برای جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

4- Organization (سازمان)

این بعد بر روش‌ها و متدولوژی‌هایی متمرکز است که برای پیاده‌سازی و استفاده از سیستم‌های هوش تجاری در سازمان مورد نیاز است. سازمان‌ها باید بتوانند این سیستم‌ها را به خوبی اجرا و بهره‌برداری کنند تا نتایج مطلوبی به دست آورند. این بعد شامل مدیریت تغییرات، فرآیندهای داخلی و چگونگی استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری‌ها می‌شود.

در نتیجه، هوش تجاری (BI) از چهار بعد اصلی کسب‌وکار، عملکرد، فناوری و سازمان تشکیل می‌شود که هر یک به نوبه خود نقشی کلیدی در پیاده‌سازی موفق BI و بهره‌وری از داده‌های سازمانی دارند.

مراحل استقرار هوش تجاری

مراحل استقرار سیستم‌های BI در سازمان‌ها به یک فرآیند برنامه‌ریزی شده و منظم نیاز دارد تا مطمئن شویم که داده‌ها به‌درستی جمع‌آوری، تحلیل و به‌کار گرفته می‌شوند. مراحل اصلی به شرح زیر است:

1- شناسایی نیازهای کسب‌وکار: شناسایی دقیق نیازهای شرکت از BI و تعیین اهداف مشخص، مانند بهبود فرآیندهای داخلی، افزایش بهره‌وری یا شناسایی فرصت‌های بازار.

2- انتخاب فناوری و ابزارهای مناسب: بر اساس نیازها، باید ابزارهای BI مناسب انتخاب شوند. این ابزارها ممکن است شامل Microsoft Power BI، Tableau، QlikView یا سایر پلتفرم‌های تحلیل داده باشند.

3- جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: داده‌های مورد نیاز از منابع مختلف سازمان جمع‌آوری می‌شوند و سپس داده‌ها باید پاکسازی و تبدیل شوند تا برای تحلیل آماده شوند. این مرحله معمولاً شامل استفاده از انبارهای داده (Data Warehouses) برای ذخیره‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده است.

4- ایجاد داشبوردها و گزارش‌ها: پس از تحلیل داده‌ها، داشبوردها و گزارش‌های گرافیکی برای نمایش نتایج تحلیل به تصمیم‌گیرندگان تهیه می‌شوند. این داشبوردها باید با نیازهای کاربران همخوانی داشته باشند.

5- آموزش کاربران: برای اینکه BI به درستی به‌کار گرفته شود، باید کاربران کلیدی در سازمان آموزش داده شوند تا بتوانند از گزارش‌ها و داشبوردها به‌درستی استفاده کنند.

6- نظارت و بهبود مستمر: BI یک فرآیند مداوم است و باید به‌طور مداوم مورد بررسی و بهبود قرار گیرد. نیازهای جدید، تغییرات در داده‌ها و تکنولوژی‌های جدید می‌تواند نیاز به تنظیم و بهبود سیستم داشته باشد.

7- یکپارچه سازی: اگر سازمان شما از دیگر سیستم ها و نرم افزارها استفاده میکند باید در استقرار هوش تجاری به یکپارچه سازی این موارد توجه ویژه داشت. برای مثال اتصال نرم افزار CRM  به هوش مصنوعی را بخوانید.

زیر ساخت های هوش تجاری چیست؟

برای بهره‌مندی موثر از BI، سازمان‌ها باید دارای شرایط و زیرساخت‌های مناسبی باشند:

• دسترسی به داده‌های دقیق و معتبر: بدون داده‌های قابل اعتماد، سیستم‌های BI نمی‌توانند بینش‌های معناداری ارائه دهند. بنابراین سازمان باید پایگاه داده‌های تمیز و به‌روز داشته باشد.
• فناوری و زیرساخت مناسب: برای اجرای BI، سازمان باید زیرساخت‌های فناوری اطلاعات قوی مانند انبارهای داده، سیستم‌های ذخیره‌سازی و ابزارهای تحلیل را در اختیار داشته باشد.
• نیروی متخصص و آموزش‌دیده: تیم‌های BI باید شامل متخصصانی در زمینه تحلیل داده، فناوری اطلاعات و همچنین مدیرانی با توانایی تصمیم‌گیری استراتژیک باشند.
• فرهنگ داده‌محور: سازمان باید فرهنگ استفاده از داده‌ها را در تصمیم‌گیری‌ها گسترش دهد. این امر به پذیرش BI در سطوح مختلف سازمان کمک می‌کند.

ارتباط OLTP و OLAP با هوش تجاری

OLTP و OLAP چیست؟ OLTP (Online Transaction Processing) و OLAP (Online Analytical Processing) دو نوع سیستم پردازش داده‌ای هستند که هر یک نقش‌های متفاوتی در چارچوب هوش تجاری (Business Intelligence) ایفا می‌کنند و به یکدیگر مرتبط هستند.

OLTP به سیستم‌هایی اشاره دارد که برای مدیریت تراکنش‌های روزمره در یک سازمان به کار می‌روند. این سیستم‌ها برای پردازش سریع و مطمئن حجم بالایی از تراکنش‌های کوتاه و تکراری مانند ثبت سفارشات، خرید و فروش کالاها، یا مدیریت موجودی طراحی شده‌اند. ویژگی کلیدی OLTP به‌روزرسانی لحظه‌ای و مستمر داده‌ها است، به طوری که داده‌ها همیشه جدید و دقیق باشند. سیستم‌های OLTP برای پشتیبانی از عملیات روزمره و کاربردهای زمان واقعی (real-time) سازمان‌ها بسیار مناسب‌اند.

در مقابل، OLAP سیستمی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های انباشته‌شده است و بیشتر برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و تحلیل‌های پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد. OLAP داده‌های تراکنشی را که از OLTP جمع‌آوری شده، تجمیع می‌کند و به شکل‌های قابل‌تحلیل مانند گزارش‌ها، داشبوردها و نمودارها در اختیار مدیران و تحلیل‌گران قرار می‌دهد. OLAP این قابلیت را دارد که داده‌های بزرگ را در قالب ابعاد مختلف تجزیه و تحلیل کند، مثلاً تحلیل فروش در بازه‌های زمانی یا مقایسه عملکرد شعب مختلف.

در زمینه هوش تجاری، OLTP داده‌های خام را از عملیات روزمره فراهم می‌کند، و OLAP از این داده‌های خام برای تولید تحلیل‌های استراتژیک استفاده می‌کند. ترکیب این دو سیستم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا نه تنها فعالیت‌های جاری را مدیریت کنند، بلکه تصمیمات استراتژیک مبتنی بر داده‌های دقیق و قابل اتکا بگیرند. به طور خلاصه، OLTP داده‌ها را تولید می‌کند و OLAP آن داده‌ها را تحلیل می‌کند تا بینش‌های تجاری لازم را به مدیران ارائه دهد

عوامل موثر بر هوش تجاری سازمان

عوامل زیادی بر موفقیت BI در سازمان تأثیر می‌گذارند، از جمله:

1- کیفیت داده‌ها: داده‌های دقیق و بدون خطا، اساسی‌ترین نیاز برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز BI است.

2- تکنولوژی‌های به‌روز: استفاده از فناوری‌های جدید و مناسب مانند پایگاه‌های داده قدرتمند و ابزارهای تحلیل پیشرفته ضروری است.

3- فرهنگ سازمانی: موفقیت BI به این بستگی دارد که آیا مدیران و کارکنان به داده‌ها و تحلیل آنها اعتماد می‌کنند یا نه.

4- حمایت مدیریت: حمایت مدیریت ارشد از پیاده‌سازی BI و استفاده از آن در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک مهم است.

توصیه نهایی پارس ویتایگر در استفاده از BI

چرخ دنده های گذر زمان منتظر هیچ کس نمی‌مانند! بنابراین باید هم زمان با پیشرفت ها، شما نیز رشد کنید تا بین چرخ دنده های گیر نیفتید و له نشوید. بازار جهانی کسب و کارها به سمت هوش های جایگزین میرود بنابراین باید به شکل منطقی و اصولی از این فناوری نیز بهره ببرید. توصیه اکید ما به شما این است که اگر کسب و کار بزرگی دارید حتما به هوش تجاری فکر کنید، اما اگر هنوز سطح کسب و کار خود را متوسط یا کوچک می‎‌بینید اجباری به استفاده نخواهید داشت.

زیرا هم رده های شما نیز احتمالا هنوز به این سمت نرفته اند هرچند همین مسئله نیز می‌تواند نقطه قوت شما در بین رقبا شود اما باز مشروط به سیاست های سازمانی شماست. لطفاً برای اطلاعات بیشتر در مورد اینکه چگونه CRM می‌تواند به کسب‌وکارتان کمک کند و برای کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره در این خصوص با کارشناسان ما در زمینه خرید سی آر ام در ارتباط باشید.