هوش تجاری یا BI به فناوری اطلاق می شود که کسب و کارها را قادر می سازد تا داده های شرکت را سازماندهی، تجزیه و تحلیل و زمینه ساز تصمیم گیری کنند. BI شامل ابزارها و تکنیک های متعددی برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنادار و مهم میباشد.

سیستم های BI دارای چهار بخش اصلی هستند:

– یک انبار داده اطلاعات شرکت را از منابع مختلف در یک مکان متمرکز و در دسترس ذخیره می کند.
– ابزارهای تجزیه و تحلیل کسب و کار یا مدیریت داده ، داده ها را در انبار داده استخراج و تجزیه و تحلیل می کنند.
– ابزارهای مدیریت عملکرد کسب و کار (BPM) پیشرفت به سمت اهداف تجاری را نظارت و تجزیه و تحلیل می کنند.
– یک رابط کاربری (معمولا یک داشبورد تعاملی با ابزارهای گزارش تجسم داده ها) دسترسی سریع به اطلاعات را فراهم می کند.

شرکت آلمانی تحقیقات بازار Statista تخمین می زند که حجم داده های ایجاد شده در سراسر جهان تا سال 2024، 149 زتابایت باشد. این حجم عظیم داده یا «داده‌های بزرگ»، سیستم‌های هوش تجاری را برای شرکت‌هایی که می‌خواهند از قدرت آن برای مزیت رقابتی استفاده کنند، مرتبط کرده است. بسیاری از سیستم های BI از هوش مصنوعی (AI) و سایر قابلیت ها به عنوان بخشی از تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می کنند.

نکات کلیدی:
هوش تجاری طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها را برای حمایت از تصمیم گیری قابل اعتماد و دقیق ارائه می دهد.
موفق ترین شرکت ها از BI استفاده می کنند تا حجم روزافزون داده را به روشی سریع و مقرون به صرفه تحلیل کنند.
تصمیم گیری مبتنی بر BI و داده محور به شرکت ها کمک می کند تا در بازار ، رقابتی باقی بمانند.

BI  کجا استفاده می شود؟

از سیستم های هوش تجاری میتوان در تمامی واحدهای سازمانی استفاده کرد. بخش های فروش، بازاریابی، مالی و عملیات از هوش تجاری استفاده می کنند. از جمله وظایف هوش تجاری میتوان به تجزیه و تحلیل کمی، اندازه گیری عملکرد در برابر اهداف تجاری، جمع آوری بینش مشتری و به اشتراک گذاری داده ها برای شناسایی فرصت های جدید اشاره کرد.

در ادامه نمونه هایی از نحوه استفاده تیم ها و بخش های مختلف از هوش تجاری آورده شده است.
– دانشمندان و تحلیلگران داده:
تحلیلگران و دانشمندان داده از استفاده کنندگان BI هستند و از داده‌های شرکت همراه با ابزارهای تحلیلی قدرتمند استفاده می‌کنند تا بفهمند چه فرصت‌هایی برای بهبود وجود دارد و چه توصیه‌هایی استراتژیکی باید به رهبری شرکت ارائه کنند.

– مالی، سرمایه گذاری:
با ترکیب داده‌های مالی با داده‌های عملیات، بازاریابی و فروش، مدیران مالی می‌توانند بینش‌هایی را به دست آورند که عوامل مؤثر بر سود و زیان را درک کرده و تصمیماتی در جهت افزایش سوددهی سازمان اتخاذ کنند.

– بازاریابی:
ابزارهای هوش تجاری به بازاریابان کمک می کند شاخص های کمپین را رصد و بازبینی کنند. سیستم‌های BI می‌توانند عملکرد هر کمپین را اندازه‌گیری و برای کمپین‌های آینده برنامه‌ریزی کنند. این داده ها به تیم های بازاریابی دید بیشتری نسبت به عملکرد کلی می دهد.
– فروش:
تحلیلگران و مدیران فروش اغلب از داشبوردهای BI و شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) برای دسترسی سریع به اطلاعات پیچیده مانند تجزیه و تحلیل تخفیف، سودآوری مشتری و ارزش طول عمر مشتری استفاده می کنند. مدیران فروش با استفاده از داشبوردها ، اهداف درآمد، عملکرد نماینده فروش و وضعیت بازار فروش را نظارت می کنند.

– عملیات:
برای صرفه جویی در زمان و منابع، مدیران می توانند به داده هایی مانند معیارهای زنجیره تامین دسترسی پیدا کرده و آن ها را تجزیه و تحلیل کنند تا راه هایی برای بهینه سازی فرآیندها بیابند. هوش تجاری همچنین می تواند اطمینان حاصل کند که توافقات سطح خدمات رعایت می شود و به بهبود مسیرهای توزیع کمک می کند.
در یک شرکت مبتنی بر داده های واقعی، هر بخش و کارمندی می تواند از بینش های تولید شده BI استفاده کند.

ارزش هوش تجاری چیست؟

بالاترین ارزش هوش تجاری توانایی آن در پشتیبانی از تصمیمات مبتنی بر داده است. BI مجموعه‌ای از داده‌های خام را به اطلاعات مفیدی تبدیل می‌کند که به تصمیم‌گیری‌هایی منجر می‌شود که تأثیر نهایی آن بر سازوکار سازمان تاثیر مثبتی خواهد داشت.

با استفاده از سیستم های BI میتوان تصمیم گیری را با یکی از روش های تحلیلی زیر ادغام کرد :
– تحلیل توصیفی:
این تجزیه و تحلیل ها نشان می دهد که چه اتفاقی افتاده و یا در حال رخ دادن است و این داشبوردها شامل گزارش های تجاری، انبار داده ها و … هستند.  تحلیل های توصیفی زمانی که به خوبی مدیریت شوند، درک بهتری از زمینه های مشکل دار در کسب و کار را نمایان میکنند و می توان  فرصت هایی برای بهبود پیدا کرد.

– تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده:
این تحلیل‌های پیشرفته از داده‌کاوی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و یادگیری ماشینی برای کمک به پیش‌بینی رویدادهای آینده و ارزیابی احتمال وقوع استفاده می‌کنند.

– تجزیه و تحلیل توصیه ای:
این تجزیه و تحلیل ها نشان می دهد که چرا باید اقدام خاصی انجام دهید. تجزیه و تحلیل توصیه ای، بهینه سازی، شبیه سازی و مدل سازی تصمیم را امکان پذیر می کند و بهترین تحلیل ممکن را برای تصمیمات و اقدامات تجاری ارائه می دهد.

بررسی نمونه های دنیای واقعی از هوش تجاری در کسب و کار – Case Study
تصمیم‌گیری سریع و مبتنی بر داده‌ها می‌تواند باعث موفقیت شود. انتظارات بالای مشتری، رقابت جهانی و حاشیه سود کم به این معناست که بسیاری از سازمان ها، صرف نظر از اندازه یا بخش، به دنبال مزیت رقابتی به BI هستند.

در این قسمت برخی از مطالعات موردی را که نشان می‌دهد  BI برای شرکت‌ها در سراسر جهان چه بهبودهایی را آورده است :

BI در سمنتوس آرگوس:  کارایی مالی را بهبود می بخشد.
سمنتوس آرگوس یک شرکت سیمانی است که در ایالات متحده آمریکا، آمریکای مرکزی و جنوبی و دریای کارائیب فعالیت دارد.
چالش: شرکت به دنبال یک مزیت رقابتی کلی و راهی برای حمایت از تصمیم گیری بهتر بود.
راه حل: Cementos Argos یک مرکز تجزیه و تحلیل اختصاصی ایجاد کرد. این شرکت روی تحلیلگران تجاری با تجربه و تیم های علم داده سرمایه گذاری کرد و از BI برای استفاده از داده ها استفاده کرد.
نتایج: شرکت فرآیند مالی را استاندارد کرد و از داده های بزرگ برای به دست آوردن بینش عمیق تر در مورد رفتار مشتری استفاده کرد که سطح سودآوری بالاتری را به همراه داشت.

Baylis \ Harding  : پشتیبانی از فرآیند تصمیم گیری را ارائه می دهد.
 Baylis \ Harding  : یک شرکت عمده‌فروشی است که تخصص آن در لوازم بهداشتی کلاس جهانی و مجموعه‌های کادویی است .
چالش: شرکت باید به مدیران و مجریان دید بیشتری نسبت به داده های مالی، مشتریان و فروش بدهد تا تصمیمات بهتری بگیرند و تجارت را گسترش دهند.
راه حل: مدیران و مدیران اجرایی از ابزارهای هوش تجاری برای ایجاد گزارش های استاندارد و موردی استفاده کردند.
نتایج: مدیران و مدیران شرکت اکنون به داده های تجاری که برای اقدام پیشگیرانه نیاز دارند دسترسی فوری دارند. آنها می توانند داشبوردهای سفارشی با KPIهای مرتبط با حوزه تمرکز خود ایجاد کنند و اهداف و جزئیات عملکرد را بدون نیاز به درخواست گزارش سفارشی از IT با تیم خود به اشتراک بگذارند.

:Saber Airline بینش های تجاری را تسریع می کند.
این شرکت ابزار رزرو، مدیریت درآمد، ابزارهای برنامه سفر تحت وب و موبایل و همچنین سایر فناوری‌ها را برای خطوط هوایی، هتل‌ها و سایر شرکت‌های صنعت مسافرت فراهم می‌کند.

چالش: صنعت سفر به طرز قابل توجهی سریع است. و مشتریان Saber به ابزارهای پیشرفته ای نیاز داشتند که بتواند داده های زمان واقعی را در مورد رفتار و اقدامات مشتری ارائه دهد.
راه‌حل: سابر یک انبار داده سفر سازمانی (ETDW) ایجاد کرد تا حجم عظیمی از داده‌های خود را نگهداری کند. داشبوردهای اجرایی Saber بینش‌های زمان واقعی را در محیط‌های کاربر پسند با یک نمای کلی 360 درجه از سلامت کسب‌وکار، رزرواسیون، عملکرد عملیاتی و تهیه بلیط ارائه می‌کنند.
نتایج: زیرساخت مقیاس پذیر، رابط کاربری گرافیکی، تجمیع داده ها و توانایی کار مشترک منجر به درآمد بیشتر و افزایش رضایت مشتری شده است.

Spear Education  : BI فرآیندها و گردش کار داخلی را ساده می کند.
Spear Education  پیشرو در آموزش مداوم دندانپزشکان است.
چالش‌ها: سیستم تلفن اسپیر فاقد عملکردی بود که می‌توانست نمایندگی‌های خدمات مشتری آن را کارآمدتر کند و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهد. به عنوان مثال، سیستم تلفن آنها تماس ها را ضبط نمی کرد و به ابزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) متصل نبود.
راه حل: پس از مدتی تحقیق، اسپیر نرم افزار مرکز تماس خود را با راه حل BI خود متصل کرد تا سوابق تعامل با مشتری را به طور کامل حفظ کند و دید کاملی از تعاملات مشتری ارائه دهد.
نتایج: اسپیر پس از اجرای یک راه حل جدید برای مرکز تماس خود، راندمان عامل را افزایش داد و شرکت 35 ساعت در زمان صرفه جویی کرد. نمایندگان اسپیر اکنون با برقراری 4000 تماس خروجی بیشترین تماس را دارند.