تکنیک ها و نکات طلایی هوش تجاری(BI) که باید بدانید

تکنیک ها و نکات طلایی هوش تجاری (BI) که باید بدانید

هر کسب و کاری دارای سیستم های قدرتمند جمع آوری داده ها می باشد که تمام داده های جمع آوری شده از عملیات روزانه را در منابعی ذخیره می کنند. برای بهبود فرآیندها و توسعه کسب و کار، کسب و کارها باید اطلاعاتی که در اختیار دارند را دوباره بازیابی و از آنها استفاده کنند، که اینجاست هوش تجاری BI وارد عمل می شود. با هوش تجاری ، ما می توانیم از مجموعه داده های موجود، بینش هایی را بدست آوریم تا ورودی های دقیق، قابل تحلیل و به موقع برای تصمیم گیری ارائه دهیم.

BI عملکرد تجاری را تا حد زیادی بهبود می بخشد. به طوری که آمارها نشان می دهد بازده سرمایه گذاری ده برابر افزایش می یابد. همچنین سازمان هایی که از ابزار های هوش تجاری استفاده می کنند، قدرت تجزیه و تحلیل تجربه مشتری و سرعت تصمیم گیری را افزایش می دهند. برعکس، عدم پذیرش داشبورد هوش تجاری منجر به بلا استفاده شدن حجم زیادی از داده ها می شود.

هوش تجاری BI چیست؟

هوش تجاری (BI) مجموعه ای از روش ها و استراتژی هایی است که داده های خام را به اطلاعات قابل فهم و منسجم جهت تجزیه و تحلیل کسب و کار و کمک به بهبود در تصمیم گیری مدیران تبدیل می کند.

تکنیک ها و ابزار های هوش تجاری(BI)

چندین تکنیک هوش تجاری وجود دارد که شرکت ها می توانند از آنها جهت کسب بینش ارزشمند برای تصمیم گیری مناسب استفاده کنند. در اینجا رایج ترین تکنیک های هوش تجاری BI را بیان کردیم:

  • تجزیه و تحلیل

تجزیه و تحلیل یک تکنیک هوش تجاری است، که شامل مطالعه داده های موجود جهت 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 کنند و با تصمیمات مبتنی بر داده، ارزش نهایی را افزایش دهند. به عنوان مثال، یک سازمان بازاریابی می تواند با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های به دست آمده از تماس های گرفته شده با مشتریان، جهت افزایش تعداد مشتریان جدید، حفظ مشتریان قدیمی، نظارت بر احساسات مشتری، بهبود تجربه مشتری و اهداف تضمین کیفیت استفاده کند.

  • مدل سازی پیش بینی کننده

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

  • پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

پردازش تحلیلی آنلاین یک تکنیک هوش تجاری BI 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 بررسی کنند. 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 هایی با تعداد 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. همچنین کاربران 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 تجاری می تواند از طریق داده های استخراج شده از CRM، پیش بینی کند چه محصولاتی فروش بیشتری دارند و یا چه مشتریانی به احتمال زیاد خدمات یا محصول خاصی را خریداری می کنند.

  • تجسم مدل

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

نکات هوش تجاری BI از نظر کارشناسان چیست؟

نکات هوش تجاری BI

نکات هوش تجاری BI

برای استفاده بهتر از راه حل ها و ابزارهای هوش تجاری، بهترین نکات آن را از نظر متخصصان که در ادامه عنوان شده است دنبال کنید:

  • ابزارهایی را انتخاب کنید که با نیازهای تجاری شما مطابقت داشته باشد.

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

  • 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 کردن داده ها یک تکنیک عالی در مدیریت کیفیت داده ها است که در آن آمار و داده های جمع آوری شده برای بهبود حکمرانی داده ها مورد بررسی قرار می گیرد. این امر به کاهش خطر ، حفظ ثبات و بهینه سازی جستجو از طریق فراداده کمک 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 سازمان ها اجازه می دهد ارزش بیشتری از برنامه ها و ابزارهای هوش تجاری خود کسب کنند. یک تجربه کاربری یکپارچه، از جمله رابط کاربر پسند و بصری، برای پذیرش کاربر نهایی بسیار مهم است.

در آخر

حجم زیاد داده ها و انواع ابزار های هوش تجاری به راحتی می توانند برای شرکت ها خسته کننده باشند. در حالی که اغلب منطقی است که از یک متخصص داده یا شرکت های متخصص در 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 نرخ بازده سرمایه گذاری شما است.

اگر تصمیم دارید با کمک هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها، به یک مرکز شناخته شده و کاربر پسند در حوزه خود تبدیل شوید، با کوشان تک تماس بگیرید تا به آنچه که در این مسیر نیاز دارید برسید.

به نظر شما کدام روش ها و ابزار های هوش تجاری مؤثرتر است؟ نظرات خود را در بخش دیدگاه با ما به میان بگذارید.

منبع: وب سایت callminer.com

نظرات خود را اضافه کنید

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


× مشاوره آنلاین