فرادرس
هوش تجاری چیست؟ — کاربر در کسب و کار به زبان ساده
«هوش تجاری» (Business Intelligence) می‌تواند ارزش دادههای سازمان را با استفاده از گزارش‌های تحلیل داده و امکانات تجسم دادهها، نمایان کند. اما ممکن است استفاده از ابزارهای هوش تجاری برای کسب و کارهایی که به دنبال مدرن‌سازی کسب و کار با استفاده از تکنولوژی‌ها و متدهای به‌روز هستند، دشوار باشد. در این مطلب یاد می‌گیریم که هوش تجاری چیست و کاربردهای آن در چیست. همچنین، بررسی می‌کنیم که مدیران کسب و کارها برای بهره‌گیری از هوش تجاری باید چه اطلاعاتی را کسب کنند.
هوش تجاری چیست ؟
«هوش تجاری» (Business Intelligence | BI) فرآیندی تکنولوژیمحور برای تحلیل دادهها و ارائه اطلاعات کاربردی برای کمک به مدیران و کارکنان کسب و کارها در تصمیمگیری است. کسب و کارها در طی فرآیند هوش تجاری، دادههای سیستمهای فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی را جمعآوری میکنند و پس از تحلیل این دادهها، گزارشها و داشبوردهایی میسازند تا نتیجه تحلیلها را در دسترس کارکنان کسب و کار قرار دهند و از آنها در فرآیند تصمیمگیری و برنامهریزی استراتژیک بهره گرفته شود.
در واقع می‌توان گفت هوش تجاری با ترکیب اطلاعات تحلیلی کسب و کارها، «داده‌کاوی» (Data Mining)، «تجسم یا مصورسازی دادهها» (Data Visualization) و ابزارهای تحلیل داده و زیرساخت در تصمیمگیری بر اساس دادهها به سازمانها کمک میکند. در عمل، زمانی که دیدگاهی جامع درباره دادههای سازمان خود داشته باشید و بتوانید از آنها برای اعمال تغییرات، حذف برنامه‌های غیرمؤثر و تطبیق با تغییرات بازار استفاده کنید، از هوش تجاری مدرن بهره گرفته‌اید.
هدف نهایی هوش تجاری در کسب و کار، تصمیمگیری بهتر برای افزایش درآمد کسب و کار، بهبود بهره‌وری عملیاتی و به‌دست آوردن مزیت رقابتی در برابر کسب و کارهای رقیب است. هوش تجاری برای رسیدن به این هدف از تحلیل دادهها، مدیریت دادهها و ابزارهای گزارش‌گیری و روشهای مختلف مدیریت و تحلیل دادهها بهره می‌گیرد.
چرا بهره گرفتن از هوش تجاری مهم است؟
به طور کلی، نقش هوش تجاری در کسب و کار، بهبود عملکرد کسب و کار با استفاده از دادههای مرتبط است. شرکت‌هایی که به شکلی مؤثر از ابزارها و تکنیک‌های هوش تجاری استفاده میکنند، می‌توانند دادههای جمعآوری شده خود را به گزارش‌هایی ارزشمند درباره عملکرد و استراتژی‌های کسب و کار خود تبدیل کنند. از این گزارشها و اطلاعات می‌توان برای تصمیمگیری بهتر و افزایش بهره‌وری و درآمد کسب و کار و در نتیجه رشد و توسعه کسب و کار بهره گرفت.
درحالی‌که سازمانها بدون بهره‌گیری از BI، نمی‌توانند از مزایای تصمیمگیری بر اساس دادهها استفاده کنند. در این شرایط، مدیران و کارکنان کسب و کارها تصمیمات خود را بر اساس معیارهای دیگری مانند دانشِ اندوخته شده، تجربه‌های قبلی، حدس و گمان و احساسات خود می‌گیرند. اگرچه این روش نیز ممکن است نتیجه مطلوبی داشته باشد، باید در نظر داشت که ممکن است در آن به دلیل کمبود دادههای موثق، خطاها و اشتباهاتی رخ بدهد.
در واقع هوش تجاری با نمایش دادههای جدید و قدیمی کسب و کار، به شرکت‌ها کمک میکند که تصمیمهای بهتری برای رشد خود بگیرند. تحلیلگران می‌توانند از BI برای تعریف معیارها و بنچمارک‌های مختلف به منظور بهینهسازی عملکرد سازمان استفاده کنند. این افراد همچنین می‌توانند با استفاده از BI، «ترندها یا روندهای روز بازار» (Market Trends) را به سادگی شناسایی کنند و از آنها برای افزایش میزان فروش و درآمد سازمان بهره بگیرند. استفاده مؤثر از دادههای مناسب می‌تواند عملکرد سازمان در تمامی بخش‌ها را ساده‌تر و مؤثرتر کند.
مزایای هوش تجاری چیست ؟
همان‌طور که گفتیم، اجرای فرآیند هوش تجاری موفق می‌تواند مزایای بسیار زیادی برای سازمان داشته باشد. برای مثال، BI می‌تواند به مدیران رده‌بالا و مدیران بخش‌های مختلف کسب و کارها در نظارت مستمر بر عملکرد هر بخش کمک کند تا در صورت بروز مشکل در هر قسمت، امکان اقدام سریع برای حل مشکلات وجود داشته باشد.
برای مثال، تحلیل دادههای مشتریان در بخش‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتریان، کمک‌کننده است و می‌تواند تلاش‌های کارکنان این بخش‌ها را مؤثرتر کند. با استفاده از این دادهها می‌توان مشکلات زنجیره تأمین، تولید و توزیع را پیش از به وجود آمدن زیان‌های مالی، شناسایی و حل کرد. همچنین مدیران منابع انسانی می‌توانند با استفاده از این دادهها، میزان بهره‌وری کارکنان، هزینه‌های آنها و دیگر دادههای مرتبط با نیروهای کاری را تحت نظر بگیرند.
به طور کلی، مزایای اصلی و مهم استفاده از هوش تجاری در کسب و کار را می‌توان به شکل فهرست زیر خلاصه کرد:
- بهبود فرآیند تصمیمگیری و سرعت بخشیدن به آن
- بهینهسازی فرآیندهای داخلی کسب و کار
- افزایش بهره‌وری و اثرگذاری عملیاتی
- افزایش امکان شناسایی مشکلات کسب و کار که باید برطرف شوند
- شناسایی روندها یا ترندهای جدید بازار و کسب و کارها
- تدوین و توسعه استراتژی‌های قدرتمندتر برای کسب و کار
- افزایش میزان فروش و درآمد کسب و کار
- کسب مزیت رقابتی در برابر کسب و کارهای رقیب
بهره گرفتن از BI در کسب و کار، مزایای جزئی دیگری نیز دارد. از میان این مزایا می‌توان ساده‌تر شدن رهگیری و نظارت بر وضعیت پروژه‌های کسب و کار برای مدیران پروژه و امکان کسب اطلاعات رقابتی برای کسب و کارها را نام برد. علاوه بر این، تیم‌های هوش تجاری، مدیریت داده و فناوری اطلاعات نیز می‌توانند از BI برای تحلیل جنبه‌های مختلف عملیات‌های مرتبط با فناوری و تحلیل و ارزیابی در شرکت‌ها استفاده کنند.
«فرادرس» در دوره‌ای آموزشی، پیاده‌سازی هوش تجاری در اکسل را در هشت درس به کاربران خود آموزش داده است. لینک این فیلم آموزشی در ادامه آمده است.
- برای دیدن فیلم آموزش پیاده‌سازی هوش تجاری در اکسل Excel + اینجا کلیک کنید.
کاربرد هوش تجاری در کسب و کار چیست ؟
«هوش اجتماعی» اصطلاحی جامع و کلی برای شرح فرآیندها و روشهای جمعآوری، ذخیرهسازی و تحلیل دادههای عملیاتی کسب و کارها برای بهینهسازی عملکرد آنهاست. تمام این فرآیندها در کنار هم دیدگاهی جامع برای کسب و کارها ایجاد میکنند و این دیدگاه به افراد کمک میکند که تصمیمهای بهتر و عملیتری بگیرند. در سالهای گذشته، هوش تجاری گسترش پیدا کرده و شامل فرآیندها و فعالیتهای بیشتری میشود تا عملکرد سازمانها را بهبود ببخشد.
برخی از این فرآیندها شامل موارد فهرست زیر می‌شوند:
- «داده‌کاوی» (Data Mining): استفاده از پایگاه‌داده، آمار و یادگیری ماشین برای شناسایی روندها در مجموعه‌داده‌های بزرگ
- گزارش‌دهی: اشتراک‌گذاری نتیجه تحلیل دادهها با ذی‌نفعان شرکت برای نتیجه‌گیری و کمک به تصمیمگیری بهتر
- معیارها و بنچمارک‌های عملکرد: مقایسه دادههای عملکرد کنونی با دادههای قدیمی برای رهگیری عملکرد بر اساس اهداف
- «تحلیل توصیفی» (Descriptive Analysis): استفاده از دادههای اولیه برای پیش‌بینی وقایع آینده
- «پرس‌وجو» (Querying): جستجوی پرسش‌های خاص در دادهها با استفاده از هوش تجاری برای یافتن پاسخ آنها در مجموعه‌داده‌های سازمان
- «تحلیل آماری» (Statistical Analysis): دریافت نتیجه تحلیل‌های آماری و کاوش در دادههای آنها با استفاده از علم آمار برای یافتن دلیل و چگونگی پیدایش روندها یا ترندهای مختلف
- «مصورسازی داده» (Data Visualization): تبدیل کردن نتیجه تحلیل دادهها به شکل‌های بصری مانند چارت، گراف، هیستوگرام و دیگر شکل‌های داده که درک آسان‌تری دارند
- «تحلیل بصری» (Visual Analysis): کاوش در دادهها با استفاده از داستان‌سرایی بصری برای انتقال بهتر نتیجه تحلیلها و ماندن در جریان تحلیلها
- «آماده‌سازی داده» (Data Preparation): ترکیب چندین منبع داده، شناسایی ابعاد و معیارها و آماده کردن دادهها برای تحلیل
معماری هوش تجاری چیست ؟
«معماری هوش تجاری» (Business Intelligence Architecture) اصطلاحی برای شرح استانداردها و سیاست‌های کلی سازماندهی دادهها با کمک تکنیک‌های کامپیوتری و تکنولوژی برای ساخت سیستمهای هوش تجاری است. از این سیستم‌ها در مصورسازی دادهها، گزارش‌دهی و تحلیل استفاده میشود.
چارچوب معماری هوش تجاری در کسب و کارهای مدرن
معماری هوش تجاری از اجزا و لایه‌های متعددی تشکیل شده و هر جزء، هدف مشخصی دارد. می‌توان گفت که چارچوب معماری هوش تجاری یا مراحل طراحی یک پروژه هوش تجاری در کسب و کار به شکل فهرست زیر است.
- جمعآوری داده
- یکپارچه‌سازی دادهها
- تحلیل دادهها
- توزیع دادهها
- واکنش بر اساس نتیجه تحلیلها
تصویر زیر، چارچوب کلی معماری هوش تجاری در کسب و کارها را نشان می‌دهد.
جمعآوری داده
اولین گام در ساخت معماری پایدار هوش تجاری، جمعآوری داده از منابعی مختلفی مانند CRMها، ERPها، پایگاه‌داده‌ها، فایل‌ها یا APIها بسته به نیازها و منابع شرکت است. ابزارهای هوش تجاری مدرن، با استفاده از موتورهای ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری داده)، این فرآیند را تا حد امکان برای سازمانها ساده و سریع میکنند. این ابزارها، بین بخش‌ها و سیستمهای مختلف و جداگانه شرکت، ارتباط برقرار میکنند.
این بخش از معماری هوش تجاری بخشی بسیار مهم در تصمیم‌گیری‌های سازمانی است و استفاده از دادههای معتبر می‌تواند باعث کاهش خطاها، افزایش بهره‌وری و ساده کردن عملیات‌ها شود.
یکپارچه‌سازی دادهها
زمانی که دادههای گسسته سیستمهای مختلف سازمان جمعآوری شد، نوبت به استخراج دادهها و بارگذاری آنها در «انبار داده» (Data Warehouse | DWH) می‌رسد. به این فرآیند، فرآیند ETL نیز گفته میشود که مخفف سه کلمه Extract (استخراج)، Transform (تبدیل) و Load (بارگذاری) است.
با وجود حجم زیاد دادههای تولید شده در دنیای مدرن، فرآیند ETL راهی برای پردازش دادههای پیچیده در حوزه‌های کاری مختلف است. فرآیند ETL بسیار ساده و در سه مرحله انجام میشود. در این فرآیند، دادهها از منابع خارجی استخراج میشود، به شکل استاندارد مورد نیاز شرکت تبدیل میشود و در انبار دادهها بارگذاری میشود. تصویر زیر، مراحل فرآیند ETL را نشان می‌دهد.
تحلیل دادهها
این مرحله، به تحلیل دادهها بعد از پردازش اختصاص پیدا میکند. در این مرحله، با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، دادهها به شکل موفقی تحلیل می‌شوند تا کسب و کارها را قدرتمندتر کنند و میزان سوددهی آنها را افزایش دهند.
ابزارهای هوش تجاری مدرن می‌توانند تنها با چند کلیک، اطلاعات تصویری مختلفی را به کاربران کسب و کارها نشان بدهند که حتی بدون دانش فنی زیاد نیز قابل درک است. این مرحله، فرآیند ساخت داشبوردهای مختلف کسب و کار و گزارش‌های تحلیلی را ساده میکند و راهکارهای عملی مورد نیاز برای بهبود فعالیت‌ها و استراتژی‌های کسب و کارها را در اختیار آنها قرار می‌دهد.
توزیع دادهها
توزیع داده نیز یکی از مهم‌ترین فرآیندهای هوش تجاری است. این مرحله، اطلاعات را با ذی‌نفعان سازمانها و شرکت‌ها به اشتراک می‌گذارد و به آنها راهکارهای توسعه کسب و کاری پایدار را نشان می‌دهد. توزیع دادهها به طور معمول به سه روش زیر انجام میشود:
- ارسال گزارش از طریق ایمیل: گزارش‌های تولیدشده را می‌توان به تعدادی از کارکنان منتخب بر اساس زمان‌بندی مشخصی ارسال کرد. در این حالت داشبوردها به صورت روزانه، هفتگی یا ماهانه و به شکل خودکار به‌روزرسانی می‌شوند و دادههای به‌روز را بدون نیاز به به‌روزرسانی دستی در اختیار افراد قرار می‌دهند.
- داشبورد: یکی دیگر از گزینه‌های گزارش‌دهی، به اشتراک گذاشتن داشبورد گزارشها در محیطی امن است. کاربرانی که داشبوردها با آنها به اشتراک گذاشته میشود، نمی‌توانند تغییراتی در محتوای آنها ایجاد کنند اما می‌توانند با استفاده از فیلترهای مختلف، دادهها را به شکل‌های مختلفی مشاهده کنند. یکی دیگر از گزینه‌ها نیز به اشتراک گذاشتن یک URL عمومی است که امکان دسترسی کاربران، حتی کاربران خارج از سازمان، به داشبورد را فراهم میکند.
- «درونی‌سازی یا تعبیه کردن» (Embedding): این شکل از توزیع داده از طریق خود اپلیکیشن‌ها انجام میشود. اپلیکیشن‌ها می‌توانند از داشبوردها بدون نیاز به ابزارهای هوش تجاری خارجی، به عنوان ابزاری برای نمایش آمار و گزارش‌گیری استفاده کنند.
واکنش بر اساس نتیجه تحلیلها
آخرین مرحله از معماری هوش تجاری، استفاده از آن در بخش‌های اصلی کسب و کار و تصمیم‌گیری‌هاست. بدون داشتن انبار داده مطلوب و بدون به‌کارگرفتن هوش تجاری، رسیدن به این مرحله برای کسب و کارها میسر نمی‌شود. CEOها، مدیران، متخصصان، کارکنان و ذی‌نفعان سازمانها می‌توانند با استفاده از دادهها، تصمیماتی دقیق بگیرند و در راه پیشرفت قدم بگذارند.
تفاوت هوش تجاری مدرن و قدیمی چیست ؟
در گذشته، ابزارهای هوش تجاری بر اساس مدل قدیمی هوش تجاری کار می‌کردند. این مدل، رویکردی از بالا به پایین بود که در آن هوش تجاری بر اساس بخش‌های فناوری اطلاعات اجرا می‌شد و می‌توان گفت که تقریباً پاسخ تمام پرسش‌های سازمان از طریق گزارش‌هایی استاتیک داده می‌شد. در این مدل اگر کسی پرسشی درباره گزارشها پیدا می‌کرد، این درخواست به پایین صف گزارشها اضافه می‌شد و برای یافتن پاسخ آن باید این فرآیند از ابتدا دوباره طی می‌شد. در نتیجه این مدل، چرخه‌های گزارش‌دهی خسته‌کننده‌ای پدید می‌آمد که افراد نمی‌توانستند در آنها از دادههای کنونی و لحظه‌ای برای تصمیم‌گیری‌های خود بهره بگیرند. در حال حاضر نیز از این روش برای گزارش‌دهی عادی و یافتن پاسخ پرسش‌های غیر پویا (استاتیک) استفاده میشود.
اما هوش تجاری مدرن، رویکردی واکنش‌گرا و با دسترسی ساده‌تر است. در این مدل نیز بخش‌های فناوری اطلاعات بخش مهمی برای مدیریت دسترسی به دادهها به شمار می‌روند، اما سطوح مختلفی از کاربران می‌توانند داشبوردها را بر اساس نیازهای خود شخصی‌سازی کنند و گزارش‌های مختلفی را در زمان‌های کوتاه بسازند. با استفاده از نرم‌افزار و ابزار درست در رویکرد مدرن BI، کاربران می‌توانند دادهها را به تصویر بکشند و به پاسخ پرسش‌های خود برسند.
صنایع بزرگ چگونه از هوش تجاری بهره می‌گیرند؟
بسیاری از صنایع بهداشتی و درمانی، فناوری اطلاعات و آموزشی پیش از رقیبان خود استفاده از هوش تجاری را آغاز کرده‌اند. تمام سازمانها می‌توانند از دادهها برای تغییر عملیات‌های خود بهره بگیرند.
برای مثال یک شرکت خدمات مالی بزرگ می‌تواند با استفاده از هوش تجاری، دیدگاهی جامع درباره عملکرد تمام شعبه‌هایش در کشور داشته باشد، معیارهای سنجش عملکرد را درک کند و فرصت‌های مختلف برای پیشرفت را شناسایی کند. دسترسی به یک پلتفرم هوش تجاری می‌تواند دادههای تمام شعبه‌های شرکت را یک‌جا نشان بدهد.
در این شرکت مدیران جدید شعبه‌ها می‌توانند با استفاده از ابزار هوش تجاری خود، مشتریانی که نیاز به تغییر سرمایه‌گذاری دارند را شناسایی کنند و مدیران می‌توانند عملکرد شرکت‌ها در منطقه‌های خاص و بالا یا پایین‌تر از میانگین بودن عملکرد آنها را ارزیابی کنند و پربازده‌ترین شعبه‌های یک منطقه را بیابند. این کار می‌تواند فرصت‌های بیشتری برای بهینهسازی در اختیار شرکت بگذارد و در فرآیند ارائه خدمات به مشتریان، تأثیر مثبت و مفیدی داشته باشد.
مثال های واقعی استفاده از هوش تجاری در کسب و کارها
همان‌طور که گفتیم، هوش تجاری می‌تواند ارزش‌های زیادی برای هر فرآیندی در کسب و کارها ایجاد کند و به تیم‌ها دیدگاهی جامع برای تحلیل دادههای خود و یافتن بهترین تصمیم‌ها و مؤثرترین فعالیت‌ها بدهد. امروزه، تحول دیجیتال به عنوان یک ابتکار استراتژیک کلیدی شناخته میشود و ابزارهای هوش تجاری برای کمک به شرکت‌ها در استفاده بهینه از دادهها، تکامل یافته‌اند. در نتیجه پلتفرم‌های هوش تجاری مدرنی ساخته شده است که دسترسی به دادهها، تحلیل، یافتن، اشتراک‌گذاری و مدیریت دادهها را میسر میکنند. در این بخش، درباره مثال‌هایی از کاربرد هوش تجاری در شرکت‌های بزرگ و مشهور می‌خوانید.
شرکت HelloFresh
پیش‌تر، سیستم گزارش‌دهی بازاریابی دیجیتال در شرکت «HelloFresh» زمان‌بر، دستی و ناکارآمد بود. این شرکت با استفاده از هوش تجاری متمرکز، توانست با خودکار کردن سیستم گزارش‌دهی کمپین‌های بازاریابی خود، بار کاری زیادی را از دوش اعضای تیم تحلیل بازاریابی خود بردارد.
علاوه بر این، این کار به تیم‌های بزرگ‌تر بازاریابی شرکت در طراحی کمپین‌های دیجیتال مارکتینگ منطقه‌ای و جداگانه قدرت بیشتری بخشید. توانایی مشاهده و نظارت بر دادهها به شکل لحظه‌ای امکان واکنش نشان دادن تیم به رفتار کاربران و مشتریان و بهینهسازی کمپین‌های بازاریابی را برای شرکت HelloFresh فراهم کرد. در نتیجه، این شرکت با استفاده از هوش تجاری توانست نرخ تبدیل و جذب مشتریان را افزایش بدهد.
شرکت بطری‌سازی کوکاکولا
سیستم گزارش‌دهی دستی در «شرکت بطری‌سازی کوکاکولا» (Coca-Cola Bottling Company)، بزرگ‌ترین شرکت همکار مستقل کمپانی کوکاکولا در زمینه بطری‌سازی، دسترسی این شرکت به دادههای فروش و عملیاتی لحظه‌ای را با مشکل مواجه می‌کرد. تیم هوش تجاری کوکاکولا توانستند این مشکل گزارش‌دهی را برای تمام عملیات‌های فروش و ارسال در کمپانی برطرف کنند.
این تیم کمپانی کوکاکولا با استفاده از پلتفرم هوش تجاری خود، فرآیندهای گزارش‌دهی دستی را به فرآیندی خودکار تبدیل کرد و بار بیش از ۲۶۰ ساعت کاری در سال را از دوش کارکنان برداشت. خودکارسازی گزارش‌دهی و دیگر سیستمهای یکپارچه سازمان توانست دادههای سیستم CRM (مدیریت روابط مشتریان) را از طریق داشبوردهای موبایل به اعضای تیم‌های فروش ارسال کند و اطلاعات به‌روز و لحظه‌ای را در اختیار افراد قرار دهد.
پیاده‌سازی «هوش تجاری سلف سرویس» (Self-Service BI) همکاری مؤثری میان بخش فناوری اطلاعات و دیگر کارکنان کسب و کارها به وجود می‌آورد و باعث افزایش تخصص شرکت‌کنندگان میشود. تحلیلگران و کارکنان بخش فناوری اطلاعات می‌توانند با استفاده از این خدمات، روی استراتژی‌های کلی و نوآوری‌های بلندمدت مانند مدیریت دادههای سازمان تمرکز کنند و به مسائل جزئی‌تر مانند گزارش‌دهی یا پژوهش دستی نپردازند.
رستوران‌های زنجیره‌ای Chipotle
شرکت «Chipotle Mexican Grill» یک شرکت رستوران‌های زنجیره‌ای آمریکایی است که بیش از ۲۴۰۰ شعبه در سراسر دنیا دارد. اعضای تیم‌های مختلف این شرکت به دلیل گسسته بودن منابع دادهها، نمی‌توانستند دیدگاهی جامع درباره اطلاعات مدنظر خود در شعبه‌های رستوران داشته باشند. شرکت Chipotle برای حل این مشکل، سیستم هوش تجاری قدیمی خود را با سیستمی مدرن و سلف سرویس جایگزین کرد. این کار، دیدگاه متمرکزی از عملیات‌ها برای اعضای تیم‌های مختلف شرکت ایجاد کرد تا بتوانند میزان اثربخشی عملیاتی رستوران را در مقیاسی جهانی ارزیابی کنند.
با دسترسی پیدا کردن کارکنان این شرکت به دادههای مختلف، سرعت ارسال گزارشها برای پروژه‌های استراتژیک شرکت بیش از سه برابر شد و با صرفه‌جویی در هزاران ساعت کاری، روند گزارش‌دهی فصلی به گزارش‌دهی ماهانه تبدیل شد.
نکاتی برای بهبود دادههای هوش تجاری در کسب و کارها
انتخاب بهترین نرم‌افزار هوش تجاری، تنها شروع کار است. زمانی که فرآیندهای مرتبط با هوش تجاری را در سازمان و کسب و کار خود پیاده‌سازی می‌کنید، بهتر است برای داشتن دادههای دقیق‌تر و شفاف‌تر به نکات فهرست زیر توجه کنید.
استفاده از دادههای باکیفیت و معتبر
مطمئن شوید که دادههای شما کیفیت بالایی دارند و ارزشمند هستند. اجرای هر استراتژی بر اساس داده باید با دادههای باکیفیت آغاز شود. مطمئن شوید که دادههای دقیق و مرتبطی را جمعآوری می‌کنید. اگر نتوانید به دادههای خود اعتماد کنید، به نتایج به‌دست آمده از تحلیل آنها نیز نمی‌توانید اعتماد کنید.
سازماندهی دادهها
علاوه بر جمعآوری دادههای باکیفیت، مطمئن شوید که دادهها را به شکل صحیح و امنی ذخیره و سازماندهی می‌کنید تا استفاده از آنها در آینده را ساده‌تر کنید.
استفاده نکردن از راه‌حل‌های پیچیده یا گران
زمانی که به دنبال راه‌حلی در حوزه هوش تجاری برای کسب و کار خود هستید، ممکن است وسوسه شوید که از ابزارهای بسیار گران‌قیمت یا پیچیده‌ای برای این کار بهره بگیرید. اما بیشترِ مواقع، بهترین راه‌حل در واقع ساده‌ترین راه‌حل است. به نیازهای کسب و کار خود توجه کنید و ابزاری را انتخاب کنید که برای حل مشکلات شما مناسب است.
یافتن راه‌حل‌های مفید در مدت کوتاه
مهم است که چشم‌اندازهای طولانی‌مدت داشته باشید و به آینده دور نیز فکر کنید، اما راه‌حل‌های هوش تجاری شما باید برای زمان حال مناسب باشند تا بتوانید در آینده نیز از آنها بهره بگیرید. گفته میشود که سازمانها به طور میانگین از چهار ابزار BI مختلف استفاده میکنند، اما این به آن معنی نیست که باید در شروع کار، چندین ابزار مختلف تهیه کنید. ابزاری ساده را برای شروع کار انتخاب کنید که نیازهای کنونی شما را رفع میکند. زمانی که پیشرفت کردید، می‌توانید از ابزارهایی با ویژگی‌های بیشتر بهره بگیرید.
دوری کردن از جمعآوری دادهها در مکان‌های مختلف
گاهی اوقات استراتژی دادههای شما به دلیل ذخیره شدن دادهها در چندین اپلیکیشن مختلف، به درستی کار نمی‌کند. برای مثال اگر بخشی از دادههای مشتریان خود را در یک اپلیکیشن و بخش دوم را در اپلیکیشنی دیگر ذخیره کرده باشید، نمی‌توانید تصویر کلی و جامعی از دادههای مشتریان خود داشته باشید و در نتیجه، تحلیلها و گزارش‌های شما ازهم‌گسسته و ناقص خواهند بود.
نمونه ابزارها و پلتفرم‌های هوش تجاری
شما می‌توانید از هوش تجاری در هر بخشی از کسب و کار خود استفاده کنید. برای این کار، باید ابزار هوش تجاری مناسب کسب و کار خود را بیابید. اگر کسب و کار کوچکی دارید، بهتر است تمرکز خود را روی جستجو برای ابزارهای مناسب برای کسب و کارهای کوچک بگذارید. چراکه این دسته از ابزارها، بهتر می‌توانند به نیازهای شرکت شما پاسخ بدهند و با بودجه محدود و مشخص شما سازگار شوند.
علاوه بر این، آمارها نشان می‌دهند که بسیاری از کارکنان از سروکار داشتن با دادههای مختلف خوشحال نیستند و بیشتر از یک‌سوم آنها برای انجام وظایف خود از دادهها استفاده نمی‌کنند. بنابراین هنگام انتخاب ابزار مناسب باید نه‌تنها به قدرت ابزار، بلکه به سادگی و در دسترس بودن تحلیل‌های آنها برای رسیدن سریع به گزارش‌های کلیدی توجه کنید.
در این بخش، تعدادی از ابزارهای هوش تجاری برای کسب و کارهای کوچک را به شما معرفی می‌کنیم. بسیاری از این ابزارها، با رشد شرکت‌ها پیچیده‌تر می‌شوند و در نتیجه شما می‌توانید پس از رشد نیز از ویژگی‌های بیشتری در آنها بهره بگیرید.
Tableau
ابزار «Tableau» از اولین و بهترین ارائه‌دهندگان خدمات هوش تجاری و تحلیل داده است و انتخابی عالی برای بسیاری از کسب و کارهای بزرگ و کوچک به شمار می‌رود. این ابزار به کاربران خود این امکان را می‌دهد که داشبوردها و دادههای تصویری مختلفی بسازند و یافتن تمام دادههای مورد نیاز برای تصمیمگیری را برای کاربران خود ساده‌تر میکند.
Tableau ابزاری قدرتمند و منعطف است و برای کسب و کارهای کوچکی که می‌خواهند BI خود را همراه با رشد خود تنظیم کنند، گزینه‌ای ایده‌آل محسوب میشود. ابزارهای مصورسازی داده در این ابزار شهرت زیادی میان کاربران آن دارند.
ابزار Tableau هیچ برنامه رایگانی ندارد و تیم‌ها برای کار با آن باید مبالغ مختلفی را بر اساس نیازهای خود بپردازند.
Looker
یکی دیگر از گزینه‌های مناسب برای کسب و کارهای کوچک، ابزار «Looker» است. Looker پلتفرمی با کاربری ساده برای BI و تحلیل داده است که به شرکت‌ها در تحلیل و ارزیابی و اشتراک‌گذاری نتیجه تحلیلها کمک میکند. این ابزار همچنین به کاربران خود امکان ساخت داشبوردهای اختصاصی برای مصورسازی دادهها را می‌دهد و مرتبط‌ترین دادهها را به شکل لحظه‌ای در اختیار ذی‌نفعان سازمانها قرار می‌دهد.
ابزار Looker ظاهر و ویژگی‌های قابل تنظیمی دارد که دادهها را به فرمت مورد نیاز کاربران درمی‌آورند. در واقع با استفاده از این ابزار می‌توانید دادهها را به هر شکلی که می‌خواهید، به فرمت تصویری تبدیل کنید. این ابزار نیز پلن رایگان ندارد و کاربران با توجه به نیازهای خود باید هزینه استفاده از ابزار را بپردازند.
Cluvio
«Cluvio» یک ابزار هوش تجاری است که برای کمک به استارت‌آپ‌ها و کسب و کارهای کوچک ساخته شده است. این ابزار به کاربران خود این امکان را می‌دهد که به سادگی دادههای خود را تحلیل کنند، داشبوردهای تعاملی بسازند و آنها را در عرض چند دقیقه با اعضای تیم خود به اشتراک بگذارند. اعضای تیم با استفاده از ابزار Cluvio می‌توانند شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) مهم را تحت نظر بگیرند، بر اساس شرایطِ تنظیم شده نوتیفیکیشن دریافت کنند و گزارش‌های مختلفی بسازند.
ابزار Cluvio پلنی رایگان و محدود دارد که کاربران می‌توانند برای آزمایش کار با ابزار از آن بهره بگیرند.
Domo
«Domo» پلتفرمی تحلیلی برای هوش تجاری است و به کاربران خود امکان یکپارچه‌سازی دادهها از منابع مختلف و مصورسازی آنها به طور کلی را می‌دهد. با استفاده از این ابزار می‌توان دسترسی به دادهها و گزارش‌های آنها در فرآیندهای مختلف کسب و کار را برای اعضای تیم فراهم کرد.
ابزار Domo ابزاری عالی برای جمعآوری داده از چند منبع مختلف و مصورسازی ساده آنهاست. این ابزار می‌تواند مجموعه‌داده‌های بزرگ را به سادگی پردازش کند و تحلیل داده را برای افراد، به ویژه افراد تازه‌کار، ساده‌تر کند.
Domo نیز پلنی رایگان با مدت محدود را برای کاربران خود فراهم میکند و هزینه استفاده از آن بر اساس نیازهای کاربران، متفاوت و منعطف است.
Google Data Studio
«Google Data Studio» پلتفرمی رایگان و ساده است که امکان ساخت گزارشها و داشبوردهای شخصی‌سازی شده را برای کسب و کارها فراهم میکند و گزارشها را به شکلی سریع به شکل تصویری در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این پلتفرم بیش از ۳۰۰ منبع داده را به هم متصل میکند تا دیدگاه جامع و ساده‌ای را از عملکرد کسب و کارها به کاربران خود ارائه دهد.
این ابزار گوگل، از ابزارهایی که پیش‌تر معرفی کردیم ویژگی‌های ساده‌تری دارد اما گزینه‌ای رایگان و عالی برای کسب و کارها محسوب میشود.
Microsoft Power BI
نرم‌افزار «Power BI» ابزار مصورسازی داده متمرکز بر هوش تجاری ساخت کمپانی مایکروسافت و بخشی از پلتفرم Microsoft Power است. ابزار Power BI مجموعه‌ای از نرم‌افزارها، اپلیکیشن‌ها و متصل‌کننده‌ها (کانکتورها) است که در کنار هم برای تبدیل دادههای گسسته به گزارش‌های تصویری جامع کار میکنند.
این نرم‌افزار نسخه‌های مختلفی دارد که برای پاسخگویی به نیازهای مختلف کاربران طراحی شده‌اند. هزینه استفاده از ویژگی‌های Power BI برای کاربران بسته به نیازهایشان متفاوت است، اما کاربران می‌توانند از نسخه رایگان این نرم‌افزار به شکل محدود استفاده کنند.
می‌توانید فهرستی از نرم‌افزارها و ابزارهای هوش تجاری را در لینک زیر مشاهده کنید.
- لینک فهرست ابزارهای هوش تجاری: «+»
معرفی فیلم آموزش پیاده سازی هوش تجاری در اکسل Excel
همان‌طور که گفتیم، هوش تجاری ابزاری برای کمک به مدیران سازمان‌هاست و آنها را در رسیدن به تصمیمگیری صحیح و تصمیم‌سازی سازمانی قوی در زمان سریع با صحت بالا و دور از گزارش‌های ساختگی و عددسازی یاری میکند.
نرم‌افزار اکسل (Excel) نیز از جمله ابزارهایی است که به این منظور می‌تواند به کار گرفته شود. «فرادرس» در دوره‌ای آموزشی، پیاده‌سازی هوش تجاری در اکسل را در هشت درس به کاربران خود آموزش داده است.
درس اول، مقدمه‌ای درباره هوش تجاری و ابزارهای مورد نیاز آن را شرح می‌دهد. درس دوم به مبحث Power Query و دریافت دادهها از منابع مختلف می‌پردازد. در درس سوم، با مدل‌سازی دادهها با استفاده از PowerPivot آشنا می‌شوید. درس چهارم درباره بهینهسازی گزارشها با استفاده از PivotTable و PivotChart اطلاعات مفیدی را در اختیار شما قرار می‌دهد. درس پنجم به تشریح مدل دادهها اختصاص یافته و درس ششم شما را با داده و گزارش‌های مکان‌محور آشنا میکند. دروس هفتم و هشتم نیز شما را با طراحی و ساخت گزارش در Power View و دیگر امکانات آن آشنا میکنند.
- برای دیدن فیلم آموزش پیاده‌سازی هوش تجاری در اکسل Excel + اینجا کلیک کنید.
معرفی کاپریلا به عنوان اولین سیستم تبلیغات هدفمند کلیدواژه ای ایران
همان‌طور که می‌دانید، استفاده از تبلیغات هدفمند در تبلیغات آنلاین روشی بسیار مؤثر برای جذب لید یا مخاطب راغب است. به کمک این نوع از تبلیغات می‌توان کمپین‌های تبلیغاتی را بر اساس ویژگی‌های مشترک مخاطبان هدف سازماندهی کرد و کمپین‌های تبلیغاتی را کاملاُ مرتبط با ویژگی‌های شخصی، رفتار و علاقه‌مندی‌های مخاطب ایجاد کرد. این امر در نهایت سبب افزایش نرخ تبدیل و فروش خواهد شد.
می‌توان «کاپریلا» را به عنوان یکی از پلتفرم‌های برتر برای تبلیغات آنلاین هدفمند معرفی کرد. کاپریلا با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، بهترین و مرتبط‌ترین تبلیغات هدفمند کلیدواژه‌ای را با توجه به کمپین‌های فعال کسب و کار به کاربران نمایش می‌دهد. این پلتفرم با شبکه‌ای گسترده از ناشران برای انتشار تبلیغات کلیکی و اجاره‌ای همکاری میکند. با توجه به این‌که شبکه کاپریلا بیشتر متمرکز بر وب‌سایت‌های بزرگ دانشجویی، آموزشی و عمومی کشور بوده و قشر جوان و دانشجوی کشور، بهره‌گیری مناسبی از اینترنت دارند، با استفاده از تبلیغات هدفمند کلیدواژه‌ای می‌توان تمرکز را روی این قشر معطوف کرد و در صورت انتشار تبلیغات هدفمند در شبکه نسبتاً بزرگ ناشران همکار کاپریلا، امکان هدف‌گذاری شبکه متمرکزی از دانشجویان و کاربران جوان علاقه‌مند به اینترنت برای کسب و کارها فراهم میشود.
علاوه بر این، سیستم آماری کاپریلا با بهره‌گیری از سیستم آمارگیری مبتنی بر گوگل آنالیتیکس، در تشخیص کلیک‌های صحیح و غیرتکراری دقت بسیار زیادی دارد.
خدمات کاپریلا در دو بخش «ناشر» و «تبلیغ‌دهنده» به کاربران ارائه میشود. نمونه‌ای از این تبلیغات را در تصویر زیر مشاهده می‌کنید که مجموعه بنرهای تبلیغاتی با اندازه و حجم کم را شامل میشود. این بنرها، به طور کامل با موضوع نوشته شده در وبلاگ – در اینجا «الگوریتم‌های گوگل در سئو» ـ مرتبط است.
بخش دوم این پلتفرم در قالب «تبلیغ‌دهنده» امکان معرفی کسب‌وکار به دیگران را برای شما فراهم میکند. از مزایای دیگر این روش تبلیغات می‌توان به نرخ تبدیل بالای آن اشاره کرد، چراکه این تبلیغات فقط به مخاطبان هدف نمایش داده می‌شوند و در نتیجه، افراد بیشتری به استفاده از محصولات و خدمات کسب‌وکار شما تشویق می‌شوند.
- برای آشنایی بیشتر و دسترسی به خدمات کاپریلا + اینجا کلیک کنید.
معرفی نشریلا به عنوان پلتفرم عالی جهت رپورتاژ آگهی، انتشار بررسی محصول و معرفی خدمات
استفاده از رپورتاژ آگهی یکی از روشهای تبلیغات آنلاین برای گرفتن بک‌لینک و بهبود رتبه سایت در موتورهای جستجو به شمار می‌رود. رپورتاژ آگهی اگر به شکلی صحیح و متناسب با لحن هر رسانه نوشته شود تأثیرگذار است و رعایت تمام اصول و معیارهای انتشار رپورتاژ آگهی مناسب به صرف هزینه و زمان زیادی نیاز دارد. به همین دلیل، بهتر است برای انتشار رپورتاژ آگهی از پلتفرمی مانند پلتفرم «نشریلا» استفاده کنید که محتوای مناسب رپورتاژ آگهی را با هزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه تولید و منتشر میکند. نشریلا با استفاده از مطالب تخصصی، برای انتشار بررسی محصولات یا معرفی خدمات نیز به شما کمک میکند.
- برای آشنایی بیشتر و دسترسی به خدمات نشریلا + اینجا کلیک کنید.
جمع‌بندی
هوش تجاری یا BI، فرآِیند تبدیل دادهها به اطلاعات ارزشمندی است که می‌تواند راهنمای مناسبی برای تصمیمگیری، شناسایی روندها یا ترندها و رشد و توسعه سازمانها باشد. این فرآیند شامل استفاده از ابزارهای هوش تجاری مناسب و فرآیندهایی میشود که دادهها را جمعآوری، سازماندهی، مصور و تفسیر میکنند. هدف نهایی هوش تجاری، ایجاد دیدگاهی جامع و کامل درباره عملکرد کسب و کار و بخش‌های مختلف آن است.
از هوش تجاری می‌توان برای تحلیل دادههای مالی به منظور رهگیری درآمد، سود و KPIهای دیگر، تحلیل عملکرد و رفتار مشتری، نظارت بر عملکرد بخش‌های فروش و بازاریابی، شناسایی مشکلات و موانع عملیات و فعالیت‌ها، شناسایی نقاط نیازمند بهینهسازی در فعالیت‌ها و شناسایی روندها یا ترندهای کسب و کار در بازار بهره گرفت.
