«هوش تجاری» (Business Intelligence | BI) به زیرساخت‌های فنی و رویه‌هایی گفته می‌شود که داده‌های تولید شده بر اساس فعالیت‌های سازمان را گردآوردی، ذخیره‌سازی و تحلیل می‌کنند. هوش تجاری یک اصطلاح وسیع است که شامل «داده‌کاوی» (Data Mining)، «تحلیل فرآیند» (Process Analysis)، «بنچ‌مارک کارایی» (Performance Benchmarking)، «تحلیل‌های توصیفی» (Descriptive Analytics) و دیگر موارد می‌شود. هدف هوش تجاری دریافت همه داده‌های تولید شده توسط یک کسب‌و‌کار و ارائه سنجه‌های کارایی و گرایش‌هایی است که خلاصه‌سازی آن‌ها آسان محسوب می‌شود و به تصمیمات مدیریتی کمک می‌کنند. 

هوش تجاری بر مبنای این باور رشد کرده که مدیران اغلب در صورت داشتن اطلاعات ناقص و غلط – نسبت به زمانی که اطلاعات بهتری داشته باشند- گرایش بیشتری به اتخاذ تصمیم‌های غلط دارند. سازنده‌های مدل‌های مالی، این مورد را با اصطلاح «مساله آشغال ورودی، آشغال خروجی» (garbage in, garbage out problem) می‌شناسند. هوش تجاری قصد دارد این مساله را با گردآوری به روزترین داده‌ها، ایجاد سنجه‌هایی برای ایجاد چشم‌انداز سریع و دقیق از داده‌ها و ارائه دانش و اطلاعات روی دشبوردهای بصری و دارای قابلیت گزارش‌دهی حل کند.

رشد زمینه هوش تجاری

هوش تجاری به منظور هرچه مفیدتر واقع شدن در تلاش برای افزایش صحت، به موقع بودن (زمان واقعی بودن) و میزان داده‌ها است. این یعنی پیدا کردن راهکارهای بیشتر برای ثبت اطلاعاتی که در حال حاضر ثبت شده‌اند، بررسی اطلاعات از جهت خطاها و ساختاردهی به اطلاعات به شیوه‌ای که تحلیل‌های گسترده را امکان‌پذیر می‌سازد. اگرچه در عمل، شرکت‌ها دارای داده‌هایی در اشکال «ساختارنیافته» (Unstructured) و یا در فرمت‌های متنوع هستند که گردآوری و تحلیل آن‌ها آسان نیز نیست. در نتیجه، شرکت‌های نرم‌افزاری راهکارهای هوش تجاری را ارائه می‌کنند. این نرم‌افزارهای کاربردی در سطح کسب‌و‌کارهای بزرگ، برای ایجاد اتحاد میان داده‌ها و تحلیل‌ها طراحی شده‌اند.

با اینکه راهکارهای نرم‌افزاری به تکامل خود ادامه می‌دهند و استفاده از آن‌ها آسان‌تر می‌شود، همچنان نیاز به کارشناسانی مانند «دانشمند داده» (Data Scientists) برای حصول اطمینان از موازنه بین سرعت و عمق گزارش‌ها منصفانه به نظر می‌رسد. برخی از بینش‌های حاصل شده از «کلان‌داده» (Big Data) موجب تقلای سازمان‌ها برای ثبت همه داده‌ها شده است، اما تحلیلگران داده معمولا می‌توانند منابع را برای پیدا کردن نقاط داده ارزشمندتر فیلتر کنند. این کار می‌تواند نیاز به ثبت و بازقالب‌بندی حجم زیادی از داده‌ها را برای انجام تحلیل کاهش داده، منجر به صرفه‌جویی در زمان تحلیل شود و زمان گزارش‌دهی را افزایش دهد.

مزایای هوش تجاری

دلایل گوناگونی برای چرایی پذیرش هوش تجاری توسط سازمان‌ها وجود دارد. بسیاری از شرکت‌ها از هوش تجاری برای پشتیبانی از کارکردهای گوناگون خود مانند استخدام، «برنامه‌های پذیرش» (Compliance)، تولید و بازاریابی استفاده می‌کنند. با مبدل شدن هوش تجاری به یک ارزش هسته‌ای در سازمان‌ها، پیدا کردن حوزه‌ای از کسب‌و‌کار که نتواند از داشتن اطلاعات بهتر سود ببرد حقیقتا دشوار است. گزارش‌دهی و تحلیل‌های سریع‌تر و دقیق‌تر، کیفیت داده بهبود یافته، رضایت بیشتر کارمندان، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد و قابلیت اخذ تصمیم‌های کسب‌و‌کار بهتر تنها برخی از مزایای هوش تجاری از میان مزایای متعدد و متنوع آن محسوب می‌شوند. 

برای مثال، اگر فردی مسئول برنامه‌های تولیدی چند شرکت تولید نوشیدنی است، و فروش‌ها حاکی از رشد ماه به ماه در ناحیه خاصی هستند، کارشناس مربوطه باید شیفت‌های اضافه کاری در نظر بگیرد تا از تامین تقاضا اطمینان حاصل کند. و یا برای مثال، اگر فروش به شدت کاهش یافت می‌توان تصمیم به کاهش تولید گرفت. این یک مثال بسیار ساده و سطحی از نقش هوش تجاری در افزایش سود و کاهش هزینه‌ها در صورت استفاده مناسب از آن است.

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

مجموعه آموزش‌های آمار، احتمالات و داده‌کاوی

مجموعه آموزش‌های نرم‌افزارهای آماری‎

مجموعه آموزش‌های مدیریت

مجموعه آموزش‌های مهندسی صنایع

مجموعه آموزش‌های نرم‌افزارهای علوم اقتصادی

 

+منبع