هوش تجاری bi چیست

سلام خدمت کاربران عزيز به سايت جستير خيلي خوش آمديد؛ هوش تجاری bi چیست در اين مطلب ميخواهيم درباره ي این موضوع اطلاعاتي  در اختيار شما قرار دهيم ما را تا انتهاي مطالب همراهي بفرماييد.

هوش کسب‌وکار چیست؟

هوش تجاری یا هوش کسب‌و‌کار (Business Intelligence) که اختصارا آن را BI نیز می‌نامند، در حقیقت به مجموعه‌ای از داده‌ها و اطلاعات گفته می‌شود که به کمک ابزارهایی خاص می‌تواند ارزش قابل توجهی را برای سازمان ایجاد کند، به بیانی ساده‌تر کاربرد اصلی هوش تجاری، تبدیل داده به مزیت رقابتی برای یک سازمان است.

شاید در نگاه اول کمی با این مفهوم گیج شده و درک صحیحی راجع به این‌که “هوش تجاری چیست” نداشته باشید، در ادامه‌ی این آموزش با همیار آی‌تی همراه باشید تا کمی بیشتر با مفهوم هوش تجاری آشنا شده و آن را در قالب مثال‌هایی جذاب با هم بررسی کنیم.

اهداف هوش تجاری و مزایای آن

هوش تجاری bi چیست
هوش تجاری bi چیست

همانطوری که گفتیم یکی از مهم‌ترین دلایل به‌کارگیری هوش تجاری، ایجاد مزیت رقابتی و همچنین افزایش میزان سوددهی سازمان است، اما می‌توان اهداف دیگری نیز برای این فرایند در نظر گرفت، اهدافی مانند:

به‌طور کلی، هوش تجاری را می‌توان از جمله زیرمجموعه‌های سیستم‌های اطلاعاتی در فناوری اطلاعات دانست، سازمان‌هایی که به خوبی از فناوری اطلاعات در زیرساخت کسب‌وکار خود بهره برده باشند، به‌راحتی قادر خواهند بود BI را نیز در سازمان به‌کار گرفته و از مزایای آن برخوردار شوند.

بیشتر بخوان بیشتر بدان  جاهای دیدنی فارس

حال که تا حدودی با مفهوم هوش تجاری و اهداف آن آشنا شدیم، بد نیست کمی تخصصی‌تر به این موضوع نگاه کرده و این فرایند را از نظر ساختار و معماری کلی مورد بررسی قرار دهیم.

معماری هوش تجاری چگونه است؟

هوش تجاری از نظر ساختار اجرا و معماری فرایند، دارای ۵ لایه‌‌ی اصلی است، از تشخیص منبع داده تا مرحله‌ی نمایش اطلاعات که در ادامه آن‌ها را بررسی می‌کنیم:

منابع اطلاعاتی (Data source)

در اولین مرحله برای پیاده‌سازی هوش تجاری در یک سازمان، داده‌های مهم را در قالب فرمت‌های به‌خصوص شناسایی و سازماندهی می‌کنیم، این داده‌ها می‌توانید از انواع منابع اطلاعاتی مانند دیتابیس‌ها و… تجمیع گردند.

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)

در این مرحله، اطلاعات مناسب از منابعی که در مرحله‌ی قبل تشخیص داده شد استخراج (Extract) شده، سپس به داده‌های قابل استفاده برای سیستم تبدیل (Transform) می‌شود، در این مرحله داده‌های نامعتبر از مجموعه حذف خواهد شد و سپس در انبارهای داده گردآوری و بارگذاری (Load) می‌شوند.

انبارهای داده (Data Warehouse)

هدف از انجام این مرحله در حقیقت جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز و ایجاد مجموعه‌ای یکپارچه از این اطلاعات می‌باشد، طراحی این مجموعه جزو یکی از مهم‌ترین مراحل فرایند پیاده‌سازی هوش تجاری است، انبار داده‌ باید به‌گونه‌ای طراحی شود که انواع مختلف اطلاعات در آن قابل تجمیع باشند.

مدل‌سازی داده‌ها (Data Modeling)

در این گام، حقایق مربوط به کسب‌وکار شامل فروش، پرداخت، زمان فروش، فروشنده و مشتری مشخص شده و در قالب گزارش‌هایی بررسی و روابط میان آن‌ها مشخص می‌شود، پس از انجام این فرایند به مقادیر و اطلاعات محاسباتی دست می‌یابیم که می‌توان از آن‌ها به عنوان شاخص‌های اندازی‌گیری اطلاعات استفاده کرد.

بیشتر بخوان بیشتر بدان  آیا داشتن ثروت به تلاش بسیار زیاد است؟

ارائه‌ی اطلاعات (Presentation)

در آخرین لایه‌ از فرایند هوش تجاری، اطلاعات به‌دست آمده را در قالب داشبوردهای مدیریتی و به شکل نمودارهای گرافیکی، گزارشات تصویری، متنی و… به کاربر نهایی نهایی (معمولا مدیران کسب‌و‌کار) نمایش داده می‌شود،‌ این گزارش‌ها می‌توانند حاوی اطلاعاتی شامل نقاط ضعف و قوت سازمان، عوامل موفقیت یا شکست پروژه‌ها، تاثیر هزینه‌ها در فروش و… باشند که در نهایت می‌توانند استراتژی‌های تجاری سازمان را دستخوش تغییر کنند.

هوش تجاری bi چیست
هوش تجاری bi چیست

هماطوری که در تصویر مفهومی بالا نیز مراحل فرایند هوش تجاری مشخص است، در اولین گام، داده‌ها از منابع مختلف سازمان جمع‌آوری شده و طی فرایند ETL به داده‌های قابل قبول تبدیل می‌شوند، سپس با تجمیع و جمع‌آوری برای مرحله‌ی ذخیره‌سازی (Warehouse) آماده شده و پس از آن عملیات آنالیز و مدل‌سازی روی آن‌ها صورت گرفته و آماده‌ی ارائه و نمایش به مدیران سازمان می‌شوند.

چرا هوش کسب‌وکار مهم است؟

مزایای بالقوه‌ی ابزارهای هوش تجاری عبارت‌اند از: شتابدهی و بهبود فرایند تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی فرایندهای داخلی کسب‌وکار، افزایش بهره‌وری عملیاتی، ایجاد درآمدهای جدید و کسب مزیت رقابتی دربرابر رقبای تجاری.
سامانه‌های هوش تجاری می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا روندهای بازار (Market Trends) را شناسایی کرده و مشکلات کسب‌وکاری را که باید مورد توجه قرار گیرند، به‌‌موقع تشخیص دهند.
داده‌های BI افزون بر اطلاعاتِ تاریخی که در یک انبارداده ذخیره شده‌اند، داده‌های تازه‌ای را که از سیستم‌های منبع گردآوری شده‌اند، به‌محض تولید آنها به‌ خدمت می‌گیرند.
به‌لطف این قابلیت، ابزارهای هوش تجاری می‌توانند هر دو فرایند تصمیم‌گیری راهبردی (استراتژیک) و تاکتیکی را پشتیبانی کنند.
در ابتدا، ابزارهای هوش تجاری عمدتاً توسط تحلیلگران داده و دیگر کارشناسان فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گرفتند.
این متخصصان، پروژه‌های تحلیلی را مدیریت کرده و گزارش‌هایی را با نتایج جُستاری برای کاربران تجاری تهیه می‌کردند.
اما امروزه، به‌لطف توسعه‌ی سامانه‌های هوش تجاریِ سلف‌سرویس و ابزارها و داشبوردهای کشف داده، مدیران اجرایی و کارکنان کسب‌وکارها، خودشان به‌شکلی فزاینده درحال بهره‌گیری از پلتفرم‌های BI هستند.

روندهای هوش کسب‌وکار

تیم‌های هوش تجاری، علاوه بر مدیران BI، عموماً از آرایشی از معماران هوش تجاری، توسعه‌دهندگان هوش تجاری، تحلیلگرانِ کسب‌وکار و متخصصان مدیریتِ داده تشکیل می‌شوند.
کاربران تجاری نیز غالباً به‌عنوان نماینده‌ی کسب‌وکار در این تیم‌ها حضور دارند و اطمینان حاصل می‌کنند که نیازهای تجاری‌شان در فرایند توسعه‌ی BI برآورده می‌شوند.
برای این منظور، شمار زیادی از سازمان‌ها درحال جایگزین‌کردنِ توسعه‌ی آبشاری سنتی با هوش تجاریِ چابک و رویکردهای داده‌انبارشِ چابک هستند.
این رویکردها از تکنیک‌های توسعه‌ی نرم‌افزاری چابک برای شکستنِ پروژه‌های هوش تجاری به قطعه‌های کوچک استفاده می‌کنند و کارکردهای جدیدی را به تحلیلگرانِ کسب‌وکار بر بستری تکاملی و تکراری ارائه می‌دهند.
انجام این کار می‌تواند شرکت‌ها را قادر سازد تا فیچرهای BI را سریع‌تر به کار ببندند. در این مسیر، شرکت‌ها می‌توانند برنامه‌های توسعه را، هم‌زمان با تغییر نیازهای کسب‌وکار یا پیدایش اولویت‌های تازه، پالایش و اصلاح کنند.

هوش تجاری برای کلان‌داده‌ها

پلتفرم‌های هوش تجاری به‌شکلی فزاینده به‌عنوان رابط‌های کاربریِ فرانت‌اِند برای سیستم‌های بزرگ‌داده (Big Data) به کار می‌روند.
نرم‌افزارهای جدید BI معمولاً دارای بک‌اِندهای منعطفی هستند که آنها را قادر به اتصال به طیف وسیعی از منابع می‌کند.
این موضوع، همراه با رابط‌ کاربری ساده، این ابزار را مناسب معماری‌های بزرگ‌داده می‌کند.
کاربران می‌توانند به طیفی گسترده از منابع داده‌ها، ازجمله سیستم‌های هَدوپ، پایگاه‌های داده NoSQL، پلتفرم‌های ابری و انبارداده‌های متعارف‌تر متصل شوند و نمایی یکپارچه از داده‌های متنوع خود ایجاد کنند.‌
در گذشته، تنها متخصصان حرفه‌ای معماریِ داده‌ می‌توانستند با بررسی داده‌ها به چشم‌اندازی از وضعیت آینده دست یابند؛ اما امروزه ابزارهای هوش تجاری معمولاً به‌قدری ساده هستند که به‌عنوان فرانت‌اِندِ بزرگ‌داده می‌توانند برای شمار وسیعی از کاربرانِ بالقوه در سازمان‌ها مفید واقع شوند.

 

اميدوارم مطالب براي شما سودمند واقع شده باشد از همراهي شما با جستير سپاس گزاريم.

بیشتر بخوانید:

 

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.