هوش تجاری چیست؟ تعریف ، تکنیک ها و نکات متخصصان

هوش تجاری چیست؟ تعریف ، تکنیک ها و نکات متخصصان

هوش تجاری (BI) مجموعه ای از ابزارها و استراتژی ها است که داده های خام را به تجزیه و تحلیل و تبدیل اطلاعات قابل اجرا و منسجم برای استفاده در تجزیه و تحلیل کسب و کار برای کمک به تصمیم گیری تبدیل می کند. هر کسب و کاری دارای سیستم های قدرتمند معامله گرا است که تمام داده های جمع آوری شده از عملیات روزانه را در مخازن ذخیره می کند. برای رقابت ، کسب و کارها باید اطلاعاتی را که در اختیار دارند دوباره کشف کرده و از آنها استفاده کنند و اینجاست که BI وارد عمل می شود. با هوش تجاری ، ما می توانیم از مجموعه ای از داده های موجود بینش هایی را بدست آوریم تا ورودی های دقیق ، قابل اجرا و تقریباً در زمان واقعی برای تصمیم گیری ارائه دهیم.

هوش تجاری عملکرد تجاری را تا حد زیادی بهبود می بخشد ، به طوری که آمارها نشان می دهد بازده سرمایه گذاری ده برابر افزایش می یابد. سازمانهایی که از هوش تجاری استفاده می کنند ، تقریباً پنج بار تجزیه و تحلیل تجربه مشتری و سرعت تصمیم گیری را افزایش می دهند. برعکس ، عدم پذیرش BI منجر به باقی ماندن قطعات زیادی از داده ها شده است.

تکنیک های هوش تجاری

چندین تکنیک هوش تجاری وجود دارد که شرکت ها می توانند از آنها برای کسب بینش ارزشمند برای آگاهی از تصمیم گیری استفاده کنند. در اینجا مروری بر رایج ترین تکنیک های BI است.

  • تجزیه و تحلیل

تجزیه و تحلیل یک تکنیک هوش تجاری است که شامل مطالعه داده های موجود برای استخراج بینش ها و روندهای معنی دار است. این یک روش رایج BI است زیرا به کسب و کارها اجازه می دهد داده های خود را عمیقا درک کرده و با تصمیمات مبتنی بر داده ارزش نهایی را افزایش دهند. به عنوان مثال ، یک سازمان بازاریابی می تواند از تجزیه و تحلیل برای ایجاد بخش هایی از مشتری که احتمال تبدیل آنها به مشتریان جدید زیاد است، استفاده کند و مراکز تماس از تجزیه و تحلیل گفتار برای نظارت بر احساسات مشتری ، بهبود تجربه مشتری و اهداف تضمین کیفیت ، فقط برای نامگذاری تعداد کمی استفاده می کنند.

  • مدل سازی پیش بینی کننده

مدل سازی پیشگویی یک روش BI است که از تکنیک های آماری برای ایجاد مدل هایی استفاده می کند که می تواند در پیش بینی احتمالات و روندها مورد استفاده قرار گیرد. با مدل سازی پیش بینی ، می توان با استفاده از مدل های آماری متعدد ، مقدار یک داده خاص و همچنین ویژگی ها را پیش بینی کرد.

  • OLAP

پردازش تحلیلی آنلاین یک تکنیک برای حل مسائل تحلیلی با ابعاد مختلف است. مهمترین ارزش در OLAP جنبه چند بعدی آن است که به کاربران اجازه می دهد مشکلات را از دیدگاه های مختلف تشخیص دهند. OLAP می تواند برای تکمیل وظایفی مانند بودجه بندی ، تجزیه و تحلیل داده های CRM و پیش بینی مالی استفاده شود.

  • داده کاوی

داده کاوی تکنیکی برای کشف الگوها در مجموعه داده های عظیم است و اغلب شامل سیستم های پایگاه داده ، آمار و یادگیری ماشین برای یافتن این الگوها است. داده کاوی یک فرایند یکپارچه برای مدیریت داده ها و همچنین پیش پردازش داده ها است زیرا ساختار مناسب داده ها را تضمین می کند. کاربران نهایی همچنین می توانند از داده کاوی برای ایجاد مدل هایی که این الگوها را آشکار می کند ، استفاده کنند. به عنوان مثال ، یک کسب و کار می تواند داده های CRM را استخراج کند تا پیش بینی کند چه سرنخ هایی به احتمال زیاد راه حل یا محصول خاصی را خریداری می کنند.

  • تجسم مدل

تکنیک تجسم مدل برای تبدیل حقایق کشف شده به هیستوگرام ها ، نمودارها ، نمودارها و سایر تصاویری که به تفسیر مناسب بینش کمک می کند ، استفاده می شود.

نکات هوش تجاری از کارشناسان

برای استفاده بیشتر از ابزارها و راه حل های هوش تجاری خود ، این بهترین شیوه های متخصص را دنبال کنید.

  • ابزارهای BI را انتخاب کنید که با نیازهای تجاری شما مطابقت دارد

ضروری است که همه نیازهای یک کسب و کار را به منظور پیاده سازی صحیح سیستم BI درک کنید. این درک دارای دو دیدگاه است – هر دو بخش فناوری اطلاعات و کاربران نهایی نیازهای اساسی دارند و اغلب متفاوت هستند. برای به دست آوردن درک انتقادی از الزامات هوش تجاری ، سازمان باید نیازهای مختلف همه اجزای خود را تجزیه و تحلیل کند.

“در گذشته ، متخصصان IT کاربران اصلی برنامه های BI بودند. با این حال ، ابزارهای BI بصری تر و کاربرپسندتر شده اند و به تعداد زیادی از کاربران در حوزه های مختلف سازمانی امکان استفاده از ابزارها را می دهد. “مری کی پرات در مقاله ای در CIO.com می گوید.

پرات توضیح می دهد: “Howson گارتنر دو نوع BI را متمایز می کند.” “اولین مورد BI سنتی یا کلاسیک است ، جایی که متخصصان فناوری اطلاعات از داده های معاملاتی داخلی برای تولید گزارش استفاده می کنند. دومی BI مدرن است ، جایی که کاربران تجاری با سیستم های چابک و بصری برای تجزیه و تحلیل سریعتر داده ها تعامل می کنند. ”

  • کیفیت داده ها را تضمین کنید

یک ابتکار هوش تجاری تنها در صورتی موفق خواهد شد که داده های با کیفیت بالا را ادغام کند. داده های ضعیف اغلب منجر به تصمیمات ضعیف می شوند ، بنابراین کیفیت داده ها از اهمیت بالایی برخوردار است.

پروفایل داده ها یک تکنیک عالی مدیریت کیفیت داده است که در آن آمار جمع آوری شده و داده ها برای بهبود حکمرانی داده ها مورد بررسی قرار می گیرد. این به کاهش خطر ، حفظ ثبات و بهینه سازی جستجو از طریق فراداده کمک می کند. به گفته Panopoly.io ، “پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها بدون نمایه سازی داده ها – بررسی داده های منبع از نظر محتوا و کیفیت انجام نمی شود. با بزرگتر شدن داده ها و حرکت زیرساخت ها به ابر ، پروفایل داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. ”

  • ابزارهایی را انتخاب کنید که تجربه کاربری خوبی را ارائه می دهند

یک تجربه کاربری خوب می تواند پذیرش کاربر را ارتقا دهد ، که به نوبه خود به سازمانها اجازه می دهد ارزش بیشتری از برنامه ها و ابزارهای BI خود کسب کنند. یک تجربه کاربر بدون درز ، از جمله رابط کاربر پسند و بصری ، برای پذیرش کاربر نهایی بسیار مهم است. به گفته ریتمن مید ، “میزان پذیرش کاربر در بین سیستم های هوش تجاری جدید می تواند تا 25درصد باشد ، اغلب به دلیل تجربه کاربری ضعیف (UX) ، جستجوهای کند و داده ها و گزارش های نامربوط.” “اما موضوع مهم نیست ، مهم است که شما یک تجربه BI ایجاد کنید که مطابق با استانداردهای کاربران امروزی باشد.”

حجم زیاد داده ها و انواع تکنیک های BI به راحتی می تواند برای شرکت ها خسته کننده باشد. در حالی که اغلب منطقی است که از یک متخصص داده یا یک متخصص تجزیه و تحلیل برای انتخاب روش ها و راه حل های مناسب استفاده کنید ، پیاده سازی راه حل های کاربر پسند که نیازهای هر بخش را برآورده کند ، بهترین راه برای به حداکثر رساندن ROI شما است.

 

به نظر شما کدام روشها و راه حلهای BI مؤثرتر است؟

منبع: وب سایت callminer.com

نظرات خود را اضافه کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *