هوش تجاری (BI)

هوش تجاری (BI) فرایندی مبتنی بر فناوری است که برای تحلیل داده‌­ها و ارائه اطلاعات کاربردی استفاده می‌­شود و به مجریان، مدیران و کارکنان در اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه کمک می‌­کند. به عنوان بخشی از فرایند BI، سازمان‌­ها داده­‌ها را از سیستم­‌های IT داخلی و منابع خارجی جمع­ آوری می­‌کنند سپس آن­ها را برای تحلیل آماده و کوئری‌­ها را برحسب داده­‌ها اجرا می­‌کنند و عملیات مصورسازی داده‌­ها را انجام می‌­دهند.

با تهیه داشبوردهای BI و گزارشات موجود در آن، کاربران تجاری و مدیران توانایی دیدن نتایج تحلیلی برای اتخاذ تصمیمات عملیاتی و برنامه­‌های استراتژیکی را پیدا می‌کنند.

هدف نهایی توسعه دهندگان BI استخراج بهتر داده‌ها برای بهبود تصمیمات تجاری است تا سازمان‌­ها را قادر به افزایش درآمد خود، بهبود کارایی عملیاتی و به دست آوردن مزایای رقابتی در برابر رقبای تجاری ­کند. برای دستیابی به این هدف، BI از روش‌های ترکیبی مثل تحلیل­‌ها، مدیریت داده­‌ها و ابزار گزارش گیری و همچنین بسیاری از متدهای مدیریت و تحلیل داده‌­ها استفاده می‌­کند.

فرایند هوش تجاری چگونه کار می­‌کند؟

معماری هوش تجاری خیلی فراتر از یک نرم ­افزار BI است. داده‌­های هوش تجاری معمولاً در انبار داده که برای کل سازمان ایجاد شده است یا در بخش‌های کوچک­تر که زیر مجموعه‌­ای از اطلاعات تجاری را برای سازمان‌­ها یا واحدهای تجاری، که بیشتر از انبار داده مرکزی استخراج و نگهداری می‌­گردد، ذخیره می‌­شوند. علاوه بر این، دریاچه‌های داده (DATA MARTS) مبتنی بر خوشه­‌های هدوپ (Hadoop clusters)  یا دیگر سیستم­‌های کلان داده بیش از پیش به صورت انباری برای BI وسایر داده­‌های تحلیلی، به ویژه برای فایل‌­های لاگ، داده‌­های سنسورها، متن و دیگر انواع داده‌­های غیرساخت‌یافته یا نیمه ساخت‌یافته استفاده می­‌شود.

داده­‌های BI می‌­تواند شامل اطلاعات گذشته و داده‌­های زمان حال جمع ­آوری شده از سیستم­‌های مختلف شما باشد، که این امر ابزار BI را قادر به پشتیبانی از هر دو فرایند تصمیم­‌گیری استراتژیکی و تاکتیکی می‌­کند. به طور کلی قبل از استفاده از این دیتاها در اپلیکیشن­‌های BI، داده­‌های خام سیستم­‌های مختلف با استفاده از یکپارچه‌­سازی داده­‌ها و ابزار مدیریت کیفیت داده‌­ها برای حصول اطمینان از دقت تحلیل و داده­‌های هماهنگ و درست، باید این داده‌ها یکپارچه، تلفیق و تمیز شوند تا توسط تیم­‌های BI و کاربران تجاری مورد استفاده قرار گیرند.

بعد از طی این مرحله، گام­‌های فرایند هوش تجاری شامل مراحل زیر است:

• آماده‌­سازی داده‌­ها، که در آن­ها مجموعه داده‌­ها برای عملیات تحلیل، سازماندهی می‌­شوند.
• کوئری‌های تحلیلی داده­‌های آماده می‌شوند.
• توزیع شاخص کلیدی عملکرد (KPIs) و دیگر نکات ارزسمند برای کاربران تجاری.
• استفاده از اطلاعات برای کمک به پیشبرد اهداف و استخراج تصمیمات تجاری.

در ابتدا، ابزارهای BI توسط متخصصان BI و IT استفاده می­‌شد، این افراد بودند که کوئری‌­ها و داشبوردهای تولیدی را اجرا می‌­کردند و گزارشات را برای کاربران نهایی، تهیه و ارائه می­‌کرند.

با این حال، به لطف توسعه self-service BI و ابزارهای کشف داده، به طور فزاینده­ای، تحلیلگران تجاری، مجریان و کارکنان، خودشان از پلت­فرم­‌های هوش تجاری استفاده می‌­کنند. محیط‌­های هوش تجاری self-service کاربران نهایی را قادر به جستجوی داده­‌های BI، مصورسازی داده­‌ها به شکل دلخواه و طراحی داشبوردها برای خودشان می‌­کند.

برنامه‌­های BI بیشتر روش‌های تحلیل پیشرفته، از جمله داده‌­کاوی، تحلیل­‌های پیش­بینی، متن‌­کاوی، تحلیل‌­های آماری و تحلیل­‌های کلان داده را ترکیب می‌­کنند. یک نمونه اش، مدلسازی پیش­بینی (predictive modeling) است که با تحلیل سناریوهای تجاری مختلف مشخص می­‌کند که از هر راه و روشی چه نتیجه ای به دست خواهد آمد.

 با این حال، در بیش­تر موارد، پروژه­‌های تحلیلی پیشرفته توسط تیم‌­های مختلفی از متخصصین علم داده، آمارشناسان، متخصصان مدل‌های پیش­بینی و متخصصان تحلیل خبره انجام می‌گردد، در حالی که تیم­‌های BI نظارت بیش­تری بر کوئری مستقیم و تحلیل داده­‌های تجاری انجام می‌­دهند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

به طور کلی، نقش هوش تجاری (BI) سازماندهی و بهبود عملیات تجاری از طریق استفاده از داده‌­های مرتبط است. شرکت­‌هایی که به طور موثر ابزار و تکنیک­‌های BI را به کار می‌­گیرند، می­‌توانند داده­‌های جمع ­آوری شده خود را به بینش ارزشمندی در رابطه با فرایند تجاری و استراتژیکی خود تبدیل کنند. آن­گاه، چنین بینشی می‌­تواند برای تصمیم­‌گیری‌­های تجاری بهتر و موثرتر استفاده شود تا بهره‌­وری و درآمد را افزایش دهد و منجر به شتاب رشد تجاری شرکت و سود بیش­تر گردد.

بدون BI، سازمان­‌ها نمی‌­توانند به راحتی از تصمیم­گیری مبتنی بر استخراج داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارکنان در درجه اول تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگر، از جمله دانش جمع­ آوری شده، تجربیات قبلی، بینش و احساس غریزی انجام می‌­دهند. اگرچه این روش‌­ها منجر به تصمیم­‌گیری خوب می‌­شود، اما این عوامل با احتمال خطا و برداشتن گام­‌های اشتباه نیز همراه هستند زیرا کمبود داده­‌ها زیربنای عوامل تصمیم گیری آنهاست.

مزایای هوش تجاری

یک برنامه موفق BI، انواع متفاوتی از مزایای تجاری را در یک سازمان ایجاد می‌­کند. به عنوان مثال BI، مدیران اجرایی عالی رتبه و مدیران دپارتمان را قادر به نظارت مستمر بر عملکرد سازمان و افراد می­‌کند، بنابراین آن­ها می‌­توانند هنگام بروز مشکل و یا حتی برای ایجاد فرصت به سرعت اقدامات لازم را انجام دهند. تحلیل داده­‌های مشتری، به فعالیت‌های  بازاریابی، فروش و تلاش برای ارائه خدمات بهتر به مشتری به صورت موثرتری کمک می­‌کند. همچنین می‌توان محدودیت‌­های زنجیره تأمین، تولید و توزیع را قبل از این­که خسارت مالی به بار آورند، شناسایی کرد. و در آخر مدیران منابع انسانی بهتر می­‌توانند بر بهره­‌وری کارمندان نظارت کنند.

مزایای کلیدی که کسب و کارها می­‌توانند از اپلیکیشن­‌های BI به دست آورند شامل قابلیت‌­های زیر است:

• سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم­گیری؛
• بهینه‌­سازی فرایند داخلی تجاری؛
• افزایش کارایی و بهره‌­وری عملیاتی؛
• شناسایی مشکلات کسب و کاری که باید به آن­ها رسیدگی شود؛
• شناسایی تجارت‌های نوظهور و روند(trend)های بازار؛
• توسعه استراتژی­‌های قوی تجاری؛
• رفتن به سمت فروش بیش­تر و درآمد جدید؛
• به دست آوردن مزیت رقابتی در برابر شرکت‌­های رقیب.

ابتکار عمل BI هم­چنین مزایای تجاری محدودتری را ایجاد می‌­کند. در این میان، بازاریابی آن برای مدیران پروژه جهت ردیابی موقعیت پروژه‌­های تجاری و برای سازمان‌­ها جهت جمع­ آوری هوش رقابتی بر روی رقبای خود را آسان‌­تر می‌­کند.

علاوه بر این، BI، مدیریت داده­‌ها و تیم‌­های IT، خود از هوش تجاری سود می­‌برند که آن را برای تحلیل جنبه‌­های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی به کار می‌­برند.

انواع ابزار هوش تجاری و اپلیکیشن­‌ها

هوش تجاری، مجموعه وسیعی از اپلیکیشن­‌های تحلیل داده را که برای جمع کردن نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده­‌اند، ترکیب می‌­کند. اکثر این نرم افزارها توسط هر دو نرم ­افزار self-service BI و پلتفرم­‌های سنتی BI پشتیبانی می‌­شوند. لیستی از فناوری­‌های BI که برای سازمان‌­ها در دسترس هستند شامل موارد زیر است:

تجزیه و تحلیل Ad-hoc. که به عنوان کوئری Ad-hoc نیز شناخته می‌­شود، یکی از عناصر اساسی اپلیکیشن­‌های مدرن BI و ویژگی کلیدی ابزار self-service BI است. تجزیه و تحلیل Ad-hoc، فرایند نوشتن و اجرای کوئری، برای تحلیل مسائل تجاری خاص است. هرچند که کوئری­های Ad-hoc موقعی که نیاز باشند تولید می‌شوند، ولی غالبا به طور مرتب با دیگر داده ها ترکیب و نتایج تحلیل در داشبوردها و گزارشات قابل مشاهده خواهند بود.

پردازش تحلیلی آنلاین(OLAP). یکی از فناوری­های اولیه BI است، ابزار OLAP کاربران را قادر به تحلیل در چندین بُعد می­کند، که به طور خاص برای کوئری­ها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، این داده‌­ها باید از انبار داده استخراج می­شدند و در مکعب­های OLAP چند بُعدی ذخیره می­شدند، اما این آپدیت به احتمال زیاد برای اجرای مستقیم تحلیل­های OLAP در برابر پایگاه داده­‌های ستونی معمولی است.

Mobile BI یا هوش تجاری موبایل باعث میشود که  برنامه ها و داشبوردهای موجود در BI در اسمارت فون­ها و تبلت­ها هم در دسترس قرار بگیرند. اغلب برای مشاهده داده­‌ها بیش­تر از تحلیل آن­ها استفاده می­شود، ابزارهای Mobile BI معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی شده است. به عنوان مثال، داشبوردهای موبایل ممکن است فقط دو یا سه روش مصورسازی داده و KPI ها را نشان دهد، بنابراین آن­ها به راحتی می­توانند بر روی صفحه دستگاه دیده شوند.

BI REAL-TIME. در این برنامه، داده­‌ها در هنگام ایجاد، جمع­ آوری و پردازش، تحلیل می­شوند تا به کاربران عملیات تجاری، نمای بروزی را از رفتار مشتری، بازارهای مالی و دیگر حوزه‌­های علاقه­مندی اش، ارائه دهند. پردازش تحلیل اغلب شامل جریان داده­‌ها، استفاده از پشتیبانی­های تحلیل تصمیم، از جمله امتیازدهی اعتباری، خرید و فروش سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند است.

هوش عملیاتی(OI). که BI عملیاتی نیز نامیده می­شود، مدلی از تحلیل­های زمان واقعی(Real-time) است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می­دهد. اپلیکیشن­های OI برای کمک به تصمیم­گیری­های عملیاتی، و امکان­پذیر کردن اقدام سریع در برابر مشکلات، طراحی شده است.

  به عنوان مثال، کمک به عوامل مرکز تماس جهت حل مشکلات برای مشتریان و کمک به مدیران لجستیک برای تسهیل محدودیت­های توزیع.

نرم­افزار به عنوان سرویس BI. ابزارهای  SaaS BIاز هاست­های سیستم­های محاسبات ابری با فروشندگان برای ارائه قابلیت­های تحلیل داده­‌ها به کاربران در یک سرویس که معمولاً براساس میزان اشتراک، قیمت­گذاری می­شوند، استفاده می­کند. هم­چنین به عنوان BI ابری نیز شناخته می­شود، که گزینه SaaS به طور فزاینده­ای پشتیبانی از چندین ابر را پیشنهاد می­دهد که سازمان­ها را قادر به توسعه اپلیکیشن­های BI در پلتفرم­های ابری مختلف برای برآوردن نیازهای کاربران و جلوگیری از وابسته به فروشنده شدن می­کند.

BI منبع باز(OSBI). نرم­افزار هوش تجاری که معمولاً منبع باز است، معمولاً شامل دو نسخه است: نسخه community که می­تواند به صورت رایگان در اختیار کاربران قرار گیرد و نسخه تجاری بر مبنای تعهد پرداخت با پشتیبانی فنی توسط فروشنده. تیم­های BI می­توانند به کد منبع برای کاربرد توسعه نیز دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از فروشنده­‌های ابزار BI اختصاصی که نسخه­‌های رایگان را پیشنهاد می­دهند، در درجه اول برای کاربران انفرادی است.

BI تعبیه شده. ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده BI و عملکرد مصورسازی داده‌­ها به طور مستقیم در اپلیکیشن­های تجاری قرار داده شده­اند. آن­ها کاربران تجاری را قادر به تحلیل داده­‌ها با استفاده از اپلیکیشن­هایی که آن­ها برای انجام کارشان به کار می­برند، می­کند. ویژگی­های تحلیل تعبیه شده اکثراً به طور مشترک توسط فروشندگان نرم­افزار اپلیکیشن گنجانده شده­اند، اما توسعه­دهندگان نرم­افزار شرکتی نیز می­توانند آن­ها را در نرم­افزارهای خانگی استفاده کنند.

BI مشترک. بیش از این­که یک فرایند باشد، یک فناوری خاص است. BI مشترک، ترکیبی از اپلیکیشن­های BI و ابزارهای مشترک برای قادر ساختن کاربران مختلف جهت همکاری در تحلیل داده­‌ها و اشتراک اطلاعات با یکدیگر را شامل می­شود. به عنوان مثال، کاربران می­توانند داده‌­های BI و نتایج تحلیل را با نظرات، سوالات و برجسته­سازی از طریق استفاده از چت آنلاین و ابزارهای بحث یادداشت کنند.

هوش مکانی (LI). این نوع خاصی از هوش تجاری است که کاربران را قادر به تحلیل داده‌­های مکانی و جغرافیایی با قابلیت مجازی­سازی داده­‌های مبتنی بر نقشه به صورت یکپارچه می­کند. هوش مکانی، بینشی در مورد عناصر جغرافیایی در داده‌­ها و عملیات تجاری ارائه می­دهد. کاربردهای بالقوه آن شامل انتخاب مکان برای مغازه­‌های خرده فروشی و تسهیلات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر موقعیت و مدیریت لجستیک است.

فروشندگان هوش تجاری و بازار

Self-service BI و ابزارهای مصورسازی داده، می­توانند به استانداردی برای نرم­افزار BI مدرن تبدیل شوند. Tableau، Qlik و Spotfire که اکنون بخشی از نرم­افزار Tibco هستند، در توسعه فناوری Self-service به سرعت پیشی گرفتند و در سال ۲۰۱۰ به رقبای برجسته در بازار BI تبدیل شدند. اکثر فروشندگان ابزارهای کوئری و گزارشگیری BI از آن پس راه شان را دنبال کردند. در حال حاضر تقریباً هر ابزار اصلی BI از جمله کشف داده­‌های بصری و کوئری ad hoc، شامل ویژگی Self-service هستند.

علاوه بر این، پلتفرم­های BI مدرن معمولاً شامل:

• نرم­افزار مصورسازی داده­‌ها برای طراحی نمودارها و دیگر اینفوگرافی­ها برای نشان دادن داده­‌ها به روشی با فهم آسان است.
• ابزاری برای ساخت داشبوردهای BI، گزارش گیری و ایجاد کارت امتیاز متوازن که داده­‌های مصورسازی شده را روی KPI ها و دیگر شاخص­های تجاری نشان می­دهد.
• ویژگی­های داستان­سرایی داده‌ها برای ترکیب مصورسازی­ها و متن در ارائه برای کاربران تجاری؛
• نظارت کاربردی، بهینه­سازی عملکرد، کنترل­های امنیتی و دیگر عملکردها برای توسعه مدیریت BI.

به طور کلی ابزار BI از طریق ده‌­ها فروشنده در دسترس است. عمده فروشندگان IT که نرم­افزار BI را ارائه می­دهند شامل IBM، Microsoft، Oracle، SAP، SAS، Scalesforce هستند که Tableau را در سال ۲۰۱۹ را خریده­اند و هم­چنین ابزارهای توسعه یافته خود را قبل از خرید به فروش می­رساند. گوگل نیز در بازار BI از طریق واحد Looker، که در سال ۲۰۲۰ خریداری شده است، حضور دارد. دیگر فروشندگان قابل توجه BI شامل Alteryx، Domo، GoodData، Infor Birst، Information Builders، Logi Analytics، MicroStrategy، Pyramid Analytics، Sisense، ThoughtSpot و Yellowfin هستند.

تا زمانی­که نرم­افزارهای کاملا بهینه شده و پیشرفته BI به طور بسیار گسترده­ای در بازار فناوری هوش تجاری رقابت میکند، بازار BI نیز شامل دیگر محصولات می باشد برای نمونه برخی فروشندگان به طور خاص ابزارهایی را برای کاربردهای BI تعبیه شده استفاده می­کنند، این نمونه‌­ها شامل GoodData و Logi Analytics هستند. شرکت­هایی مانند Looker، Sisense و ThoughtSpot برنامه‌­های پیچیده و تحلیل گزینش داده‌­ها را هدف قرار می­دهند. بسیاری از متخصصان داشبورد و مصورسازی داده بر روی این بخش از فرایند BI متمرکز شده­اند؛ دیگر فروشندگان به طور تخصصی بر روی ابزار داستان سرایی داده فعالیت دارند،در کل باید گفت بازار خوبی برای این فناوری وجود دارد.

نمونه‌­هایی از موارد کاربری هوش تجاری

به عبارت کلی، موارد کاربری BI سازمان­ها شامل موارد زیر است:

• نظارت بر عملکرد تجارت و دیگر انواع شاخص­ها؛
• پشتیبانی از تصمیم­گیری و دیگر برنامه­ریزی استراتژیک؛
• ارزیابی و بهبود فرایندهای تجاری؛
• به دست آوردن اطلاعات مفید کارکنان عملیاتی در رابطه با مشتریان، تجهیزات، زنجیره تأمین و دیگر عناصر عملیات تجاری؛
• شناسایی روندها، الگوها و روابط در داده­‌ها.

برنامه‌­های خاص موارد کاربری BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت­های سرویس مالی و بیمه­گذاران از BI برای تحلیل­های ریسک در طول فرایند تصویب وام و خط مشی و برای مشخص کردن محصولات اضافی جهت عرضه به مشتریان موجود براساس نمونه­‌های فعلی استفاده می­کنند. BI از طریق مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه تبلیغاتی و مدیریت موجودی به خرده­فروشان کمک می­کند، در حالی­که تولیدکنندگان هم برای تحلیل­های قدیمی و هم برای تحلیل­های زمان واقعی(Real-time) عملیات کارخانه و هم برای کمک به آن­ها جهت مدیریت برنامه تولیدی، تدارکات و توزیع به BI وابسته هستند.

زنجیره­‌های هواپیمایی و هتل، کاربران بزرگی از BI برای مواردی از جمله ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اجاره اتاق، هزینه­‌های تنظیم و اصلاح و زمانبندی کارکنان هستند. در سازمان­های مراقبت­های بهداشتی از BI برای تحلیل در تشخیص بیماری و دیگر شرایط پزشکی و برای بهبود بیمار و ترخیص کمک می­کنند. سیستم­های دانشگاهی و مدرسه از BI برای نظارت بر شاخص­های عملکرد کلی دانش­آموز و شناسایی افرادی که ممکن است در طول دیگر برنامه­‌ها به کمک احتیاج داشته باشند، استفاده می­کنند.

هوش تجاری برای کلان داده­‌ها

پلتفرم­های BI به طور فزاینده­ای از رابط­های کاربری front-end برای سیستم­های کلان داده که شامل ترکیبی از داده‌­های ساختاریافته، غیر ساختاریافته و نیمه ساختاریافته هستند، استفاده می­کنند. نرم­افزار مدرن BI معمولاً گزینه­‌های ارتباطی منعطفی را ارائه می­دهد که آن را قادر به اتصال به محدوده­ای از منابع داده می­کند. این در امتداد وجود رابط کاربری(UI) نسبتاً ساده ، در بیش­تر برنامه های BI است که آن را برای معماری­های کلان داده بسیار شایسته می­کند.

کاربران BI می­توانند به Hadoop و سیستم­های Spark، پایگاه داده‌­های (NO SQL) و دیگر پلتفرم­های کلان داده دسترسی داشته باشند و علاوه بر انبار داده­‌های رایج میتوانند برای به دست آوردن نمای یکپارچه­ای از داده­‌های ذخیره شده مختلف دسترسی داشته باشند. این امر تعداد گسترده­ای از کاربران بالقوه را قادر به مشارکت در مجموعه­‌های تحلیل کلان داده می­کند، به جای این­که تنها دانشمندان ماهر علم داده قابلیت مشاهده داده‌­ها را داشته باشند.

از سوی دیگر، سیستم­ها کلان داده امکان گردآوری داده­‌های خام را فراهم می­آورند که بعدها فیلتر و پایش می­شوند و سپس در انبار داده برای تحلیل توسط کاربران BI بارگذاری می­شوند.

روند(Trend)های هوش تجاری

به طور کلی علاوه بر مدیران BI، تیم­های هوش تجاری شامل ترکیبی از معماران BI، توسعه­دهندگان BI، تحلیلگران BI  و متخصصانی که با معماران داده بیش­تر کار می­کنند، مهندسین داده و دیگر متخصصان مدیریت داده است. تحلیلگران تجاری و دیگر کاربران نهایی نیز اغلب مشغول فرایند توسعه BI برای نمایش سمت تجاری و حصول اطمینان از برآورده شدن نیازهای آن­ها هستند.

برای کمک به این امر، تعداد سازمان­هایی که رویکردهای BI چابک و انبار داده­‌ها را جایگزین توسعه آبشاری سنتی(waterfall development) کردند، رو به افزایش است که از تکینک­های توسعه نرم­افزار چابک برای تفکیک پروژه‌­های BI به بخش­های کوچک و ارائه عملکردهای جدید در مبنای افزایشی و تکراری استفاده می­کنند. انجام این کار شرکت­ها را قادر می­سازد تا ویژگی­های BI را با سرعت بیش­تر و همراه با پایش برنامه­‌های توسعه در صورت تغییر نیازهای تجاری یا ظهور نیازهای جدید استفاده کنند.

روندهای قابل توجه دیگر، در بازار BI شامل موارد زیر است:

• افزایش فناوری­های تحلیلی تقویت شده: ابزارهای BI به طور فزاینده­ای قابلیت­های کوئری زبان طبیعی را به عنوان جایگزینی برای نوشتن کوئری­ها در SQL یا دیگر زبان­های برنامه­نویسی، به علاوه الگوریتم­های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می­دهد، که به کاربران برای یافتن، درک کردن و آماده­سازی داده­‌ها و ایجاد نمودارها و دیگر اینفوگرافی­ها کمک می­کند.
• توسعه با کد کم یا بدون کد: فروشندگان BI به تازگی ابزارهای گرافیکی را اضافه می­کنند که این امکان را فراهم می­کنند که اپلیکیشن­های BI با حداقل کد یا بدون کد تولید و توسعه یابند.
• افزایش استفاده از ابر: سیستم­های BI در ابتدا برای حرکت به سمت ابر تاحدی کند بودند، زیرا انبارهای داده در مرحله اول در مراکز داده درون سازمانی توسعه یافتند. اما توسعه ابری هر دو انبارهای داده و ابزارهای BI در سال ۲۰۲۰ در حال رشد هستند؛ شرکت مشاوره­ای گارتنر می­گوید اکنون بیش­تر هزینه های جدید BI مربوط به پروژه‌­های مبتنی بر ابر(Cloud) است.
• تلاش برای بهبود سواد داده: با self-service BI به طور گسترده­ای از ابزارهای هوش تجاری استفاده می­شود، این امر برای حصول اطمینان از این­که کاربران جدید قادر به درک و کار با داده‌­ها هستند مهم است. به همین دلیل ترغیب تیم­های BI برای فراگرفتن مهارت­های سواد داده در برنامه­‌های آموزشی کاربران گنجانده شده است. فروشندگان BI نیز این ابتکار عمل را از جمله پروژه سواد داده Qlik-led راه­اندازی کردند.

هوش تجاری یا تحلیل­های داده و تحلیل­های تجاری؟ کدام یک برنده است؟

استفاده پراکنده از عبارت هوش تجاری به سال ۱۸۶۰ برمی­گردد، اما آقای Howard Dresner مفتخر است که اولین پیشنهاد این اسم را در سال ۱۹۸۹ با چترواژه^۱ BI برای مجموعه تکنیک­های تحلیل داده در جهت پشتیبانی از فرایند تصمیم­گیری تجاری ارائه داده است. چیزی که ابتدا به صورت ابزارهای BI توسعه پیدا کرد، اغلب فناوری­های تحلیلی مبتنی بر ابرکامپیوترها از جمله سیستم­های پشتیبانی تصمیم، و سیستم­های اطلاعات اجرایی بود که در درجه اول توسط مدیران استفاده میشد.

هوش تجاری و تحلیل تجاری گاهی به جای هم استفاده می­شوند. در بعضی از موارد، تحلیل­های تجاری چه به صورت دقیق­تر برای ارجاع به تحلیل­های پیشرفته و چه به صورت گسترده­تر برای ارجاع به تحلیل ها وهمچنین خود BI به کار می­رود. در همین حال، تحلیل­های داده در درجه اول یک چترواژه است که تمام اشکال BI و اپلیکیشن­های تحلیلی را در برمی­گیرد. این تحلیل­ها شامل انواع اصلی تحلیل­های داده هستند: تحلیل­های توصیفی که معمولاً نحوه ایجاد BI را مشخص می­کنند؛ تحلیل­های پیش­بینی که رفتار آینده و خروجی را مدل سازی می­کنند؛ و تحلیل­های پردازشی که اقدامات تجاری را پیشنهاد می­دهند.

——————————————

۱- چترواژه: اصطلاح جامع الشمول را شنیده اید؟ این نسخه فارسی آن است! به معنی کلمه ای که همه موارد زیر مجموعه خود را شامل میشود.