هوش تجــــاری

Business
Intelligence

تاریخ نگارش: ۱۸ مهر ۱۴۰۲
تاریخ به روز رسانی: ۳۰ آذر ۱۴۰۳

ارزش بازار جهانی هوش تجاری تا سال ۲۰۲۸، بالای ۴۸ میلیارد دلار خواهد بود.

داده‌های بد هر سال ۳.۱ تریلیون دلار به اقتصاد ایالات متحده خســارت وارد می‌کند.

کسب‌وکارهای آمریکایی سالانه بیش از ۱۰۹ میلیارد دلار به دلیل عدم دقت داده‌ها از دست می‌دهند.

سازمان‌ها %۹۷ از داده‌های جمع‌آوری شده را بدون استفاده رها می‌کنند.

احتمال موفقیت شرکت‌ها با مدیریت مبتنی بر داده‌ها، %۷۷ بیشتر است.

هوش تجــــاری

Business
Intelligence

تاریخ نگارش: ۱۸ مهر ۱۴۰۲
تاریخ به روز رسانی: ۳۰ آذر ۱۴۰۳

ارزش بازار جهانی هوش تجاری تا سال ۲۰۲۸، بالای ۴۸ میلیارد دلار خواهد بود.

داده‌های بد هر سال ۳.۱ تریلیون دلار به اقتصاد ایالات متحده خســارت وارد می‌کند.

کسب‌وکارهای آمریکایی سالانه بیش از ۱۰۹ میلیارد دلار به دلیل عدم دقت داده‌ها از دست می‌دهند.

سازمان‌ها %۹۷ از داده‌های جمع‌آوری شده را بدون استفاده رها می‌کنند.

احتمال موفقیت شرکت‌ها با مدیریت مبتنی بر داده‌ها، %۷۷ بیشتر است.

هوش تجاری [Business Intelligence] چیست؟

در دنیای کنونی کسب و کارها برای بقای خود نیاز دارند تا از داده هایشان استفاده کنند و به راحتی تحلیل کنند تا به تصمیمات صحیحی برسند. این رویکردی است که با نام هوش تجاری شناخته می‌شود. هوش تجاری چیست؟ هوش تجاری به معنی جمع آوری داده های کسب و کار و تحلیل آن ها است. با استفاده از Business Intelligence، افراد می‌توانند داده ها را به گونه ای تحلیل کنند که بهترین تصمیمات را برای کسب و کار خود بگیرند.

هوش تجاری یا Business Intelligence شامل مجموعه‌ای از مهارت‌ها، تکنولوژی‌ها و برنامه‌های کاربردی می‌باشد که به‌ منظور جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، تجزیه ‌و‌ تحلیل و ایجاد دسترسی به داده‌های سازمان، مورد استفاده قرار می‌گیرند. چنانچه بخواهیم به طور خیلی ساده هوش تجاری را تعریف کنیم می‌توان گفت که شامل کلیه روش‌ها و فرآیندهای کامپیوتری است که داده را به اطلاعات و سپس به دانش تبدیل می‌کند. در نهایت کسب و کار شما را بهبود خواهد بخشید.

با توجه به فراگیر شدن تکنولوژی ها و برقراری ارتباطات در سراسر جهان، داده های تجاری در هر شرکتی در حجم بالایی تولید می شود. هدف اصلی هوش تجاری، ارائه راه حل هایی برای جمع آوری و تحلیل این داده ها به گونه ای است که به مدیران امکان می دهد تصمیمات بهتری را برای رسیدن به اهداف تجاری خود بگیرند.

فهرست مطالب

تاریخچه هوش تجاری

۱۹۵۸

آقای Hans Peter Luhn، محقق شرکت IBM، کتاب «یک سیستم هوش تجاری» را منتشر کرد و بعد‌ها پدر هوش تجاری نام گرفت.

۱۹۶۰

بیایید کمی در مورد تاریخ و گذشته BI صحبت کنیم، تاریخچه هوش تجاری به اوایل دهه ۱۹۶۰ بازمی‌گردد، در دهه ۱۹۶۰، این مفهوم در قالب اولین سامانه‌های گزارش‌دهی و آمارگیری برای مدیران سازمان‌ها شکل گرفت. این سامانه‌ها از داده‌های داخلی و خارجی سازمان‌ها استفاده می‌کردند و گزارش‌ها و آمارها را به صورت کارآمد به مدیران ارائه می‌کردند. اما با رشد سریع حجم داده‌ها و نیاز به تحلیل‌های پیشرفته‌تر، Business Intelligence بیش از گزارش‌دهی سنتی تبدیل شد.

۱۹۷۰

اولین ارائه‌دهندگان BI، با ابزارهایی برای ساماندهی داده‌ها ظاهر شدند.

۱۹۸۰

در دهه ۱۹۸۰، با ظهور کامپیوترها و قابلیت‌های پردازشی قوی‌تر، ابزارهایی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها به منظور بهبود تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد سازمان‌ها ارائه شد. این ابزارها به عنوان سامانه‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS) شناخته می‌شدند و قابلیت‌های پیشرفته‌تری از جمله تحلیل‌های چندبعدی، پیش‌بینی‌ها و مدل‌سازی‌های پیچیده را ارائه می‌کردند.

۱۹۸۸

کنسرسیوم Multiway Data Analysis، کنفرانسی بین‌المللی برای ساده‌سازی فرآیندهای داده، در رم برگزار شد.

۱۹۸۹

آقای Howard Dresner، هوش تجاری را به طوری که امروزه BI را می‌شناسیم یعنی «مفاهیم و روش های بهبود تصمیم گیری» تعریف کرد.

۱۹۹۰

در دهه ۱۹۹۰، با پیشرفت تکنولوژی‌های پایگاه داده و انباره‌های داده، مفهوم Business Intelligence به یک مرحله جدید و پیشرفته وارد شد. انباره‌های داده (Data Warehouse) به عنوان پایگاهی برای جمع‌آوری، ذخیره و مدیریت داده‌ها به کار گرفته شدند. این انباره‌ها امکان استفاده از داده‌ها به صورت یکپارچه و همچنین اجرای تحلیل‌های پیشرفته را فراهم کردند. همچنین، ابزارهای تجاری از قبیل ابزارهای گزارش‌دهی تعاملی و ابزارهای تحلیلی (OLAP) برای دسترسی سریع‌تر و تحلیل‌های عمق‌تر به داده‌ها ارائه شدند.

۱۹۹۷

مفهوم «هوش تجاری»، تبدیل به مفهومی گسترده شد.

۲۰۰۰

در دهه ۲۰۰۰، با گسترش اینترنت و تکنولوژی‌های مبتنی بر وب، هوش تجاری به سمت هوش تجاری بر اساس وب (Web-based BI) و همچنین هوش تجاری درون سازمانی (Intranet-based BI) گسترش یافت. این امکان را فراهم کرد که کاربران در هر زمان و هر مکانی بتوانند به اطلاعات و تحلیل‌ها دسترسی پیدا کنند و از آن‌ها بهره‌برداری کنند.

۲۰۰۵

با پیشرفت فضای مجازی مانند توییتر و فیسبوک، مقدار داده‌های تولید شده شروع به رشد سرسام‌آوری کرد.

۲۰۰۸

درآمد جهانی هوش تجاری، تحلیل داده و مدیریت اجرایی به ۸.۸ میلیون دلار رسید.

۲۰۱۰

در دهه اخیر، با پیشرفت تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)، BI به یک مرحله جدید و پیشرفته وارد شده است. امکاناتی همچون تحلیل پیشرفته داده‌ها، پیش‌بینی‌های هوشمند، داشبوردهای تحلیلی پویا و هوش تجاری مبتنی بر ابر (Cloud-based BI) در حال توسعه و گسترش هستند.

۳۵ درصد از سازمان ها از BI به صورت فراگیر استفاده کرده و ۶۷% از بهترین سازمان‌ها از فرایند Self-Service BI استفاده می‌کردند.

۲۰۱۷

علم داده، به عنوان آینده داده‌ها و تجزیه و تحلیل توسط گارتنر پیش بینی شده است.

۲۰۱۸

پذیرش سرویس‌های ابری BI به ۴۹٪ افزایش یافت تقریباً دو برابر سطح پذیرش در سال ۲۰۱۶ (۲۵٪ از کاربران سازمانی)

۲۰۲۰

انتظار می‌رفت بازار تجزیه و تحلیل موبایل تا حدود ۴.۱۲ میلیون دلار رشد کند

۲۰۲۳

متخصصان پیش‌بینی می‌کنند که ۴۰% از حجم کار سازمانی هوش تجاری تا پایان ۲۰۲۳ بر روی سیستم‌های ابری باشد.

در کل، تاریخچه هوش تجاری به طور مداوم در حال تکامل بوده و از گزارش‌دهی ساده تا تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی‌های هوشمند، از ابزارهای مبتنی بر وب تا هوش تجاری مبتنی بر ابر، و از استفاده از داده‌های سازمانی تا داده‌های بزرگ (Big Data) گسترش یافته است. تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) امکانات جدیدی را در حوزه Business Intelligence فراهم کرده‌اند. امروزه Business Intelligence به یک ابزار بسیار قدرتمند تبدیل شده است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تصمیم‌گیری‌های بهتر و مبتنی بر داده‌ها داشته باشند، تحلیل‌های پیشرفته و هوشمندانه‌تری انجام دهند، و از داده‌ها برای کسب علم و درک بهتر از عملکرد کسب و کار استفاده کنند.

دلایل اهمیت هوش تجاری چیست؟

ارتقای تصمیم‌گیری

این هدف هوش تجاری است که به کمک تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری، مدیران سازمان را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری‌های بهتر و دقیق‌تری را اتخاذ کنند. به عنوان مثال، یک سازمان می‌تواند با استفاده از BI، بر اساس تحلیل داده‌ها تصمیم بگیرد که کدام محصولات بیشترین درآمد را دارند و در نتیجه بیشترین سرمایه‌گذاری را به آن‌ها اختصاص دهد

بهبود کارایی و بهینه‌سازی عملکرد

با استفاده از BI، سازمان‌ها می‌توانند عملکرد خود را بهبود دهند و بهینه‌سازی کنند. به عنوان مثال، با تحلیل داده‌ها، می‌توان به مدیران کمک کرد تا نقاط ضعف و قوت فرآیندهای کاری را شناسایی کنند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند.

شناسایی فرصت‌های جدید

Business Intelligence به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرصت‌های جدید را شناسایی کنند و به سرعت بر آن‌ها واکنش نشان دهند. به عنوان مثال، با تحلیل داده‌های بازار، می‌توان فرصت‌های جدیدی برای تولید محصولات جدید شناسایی کرد.

بهبود ارتباطات انسانی

هوش تجاری به ارتباطات داخلی و بین سازمانی را بهبود می‌بخشد. با استفاده از BI، می‌توان داده‌های تجاری را با سایر بخش‌های سازمان به اشتراک گذاشت و در نتیجه، هماهنگی و همکاری بین بخش‌های مختلف را تقویت کرد.

کاهش هزینه‌ها

استفاده از BI می‌تواند به کاهش هزینه‌های سازمان کمک کند. به عنوان مثال، با تحلیل داده‌های تولید، می‌توان بهترین روش‌های تولید را شناسایی کرد و در نتیجه هزینه‌های تولید را کاهش داد.

کلیک کنید

مزایا و معایب هوش تجاری

هوش تجاری به عنوان یک سیستم تحلیلی و گزارشگری در سازمان‌ها و کسب و کارها، مزایا و معایب خاص خود را داراست. در ادامه به بررسی برخی از این مزایا و معایب این سیستم می‌پردازیم:

مزایای هوش تجاری

معایب هوش تجاری

پیچیدگی و هزینه‌های پیاده‌سازی
پیچیدگی در تحلیل و تفسیر داده‌ها
مسائل امنیتی و حریم خصوصی
وابستگی به داده‌ها
استفاده مسئولانه از داده‌ها

مزایای سیستم هوش تجاری چیست؟

تصمیم‌گیری بهتر

یکی از مهم‌ترین مزایای هوش تجاری، توانایی ارائه داده‌ها و گزارشات دقیق و به‌روز است که به کاربران امکان می‌دهد تصمیم‌گیری‌های بهتر و هوشمندانه‌تری را انجام دهند. با داشتن اطلاعات کامل و جامع در مورد عملکرد کسب و کار، مدیران و تصمیم‌گیرندگان می‌توانند تصمیم‌های مبتنی بر اطلاعات و داده‌های قوی‌تری بگیرند که بهبود کارایی و عملکرد سازمان را تسهیل می‌کند.

افزایش بهره‌وری

سیستم‌های هوش تجاری به کاربران امکان می‌دهند تا به داده‌ها و گزارشات مهم خود دسترسی سریع‌تر و آسان‌تری داشته باشند. این امکان به کارمندان و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا بتوانند به موقع و با دقت به تحلیل داده‌ها بپردازند و بهره‌وری کاری را افزایش دهند.

افزایش رقابت‌پذیری

استفاده از سیستم‌های BI می‌تواند به کسب و کار کمک کند تا در مقابل رقبای خود رقابت‌پذیری بیشتری داشته باشد. با داشتن دسترسی به داده‌های دقیق و به‌روز، کسب و کارها می‌توانند بهترین تصمیم‌ها را بگیرند و بهبود پاسخگویی به مشتریان و بهبود عملکرد در بازار را داشته باشند.

بهبود ارتباطات انسانی

سیستم‌های Business Intelligence ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل و استنتاج از داده‌ها فراهم می‌کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده، کاربران می‌توانند به دقت بیشتری به تحلیل و بررسی داده‌ها بپردازند و الگوها، روند‌ها و رویدادهای کلیدی را شناسایی کنند که به کسب و کار کمک می‌کند تصمیم‌گیری‌های بهتری را انجام دهند.

تحلیل دقیق داده‌ها

یکی از چالش‌های استفاده از داده‌ها در سازمان‌ها، وجود داده‌های پراکنده و گاهی تناقضی است. سیستم‌های BI امکان ادغام داده‌ها از منابع مختلف را فراهم می‌کنند و دسترسی به داده‌های یکپارچه‌ای که بر اساس استانداردهای مشترک تعریف شده‌اند را به کاربران می‌دهند. این امر باعث سهولت در تحلیل و گزارش‌دهی از داده‌ها می‌شود و دقت تحلیل‌ها را افزایش می‌دهد.

چالش‌های سیستم هوش تجاری چیست؟

پیچیدگی و هزینه‌های پیاده سازی

پیاده‌سازی یک سیستم Business Intelligence ممکن است به دلیل پیچیدگی فنی و مدیریتی آن، هزینه‌های زیادی را به همراه داشته باشد. پیاده‌سازی این سیستم‌ها ممکن است نیازمند تغییرات سازمانی، انتقال داده‌ها، تهیه و نصب نرم‌افزارها، امنیت و مدیریت داده‌ها باشد که ممکن است چالش‌ها و هزینه‌های بالایی را به همراه داشته باشد.

پیچیدگی در درک و تفسیر داده‌ها

وابستگی به داده های به‌ روز

سیستم‌های BI ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل و استنتاج از داده‌ها فراهم می‌کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده، کاربران می‌توانند به دقت بیشتری به تحلیل و بررسی داده‌ها بپردازند و الگوها، روند‌ها و رویدادهای کلیدی را شناسایی کنند که به کسب و کار کمک می‌کند تصمیم‌گیری‌های بهتری را انجام دهند.

استفاده هوشمندانه از داده‌ها

یکی از چالش‌های استفاده از داده‌ها در سازمان‌ها، وجود داده‌های پراکنده و گاهی تناقضی است. سیستم‌های Business Intelligence امکان ادغام داده‌ها از منابع مختلف را فراهم می‌کنند و دسترسی به داده‌های یکپارچه‌ای که بر اساس استانداردهای مشترک تعریف شده‌اند را به کاربران می‌دهند. این امر باعث سهولت در تحلیل و گزارش‌دهی از داده‌ها می‌شود و دقت تحلیل‌ها را افزایش می‌دهد.

مایکروسافت در رأس جدول مؤسسه گارتنر [Gartner]

موسسه گارتنر یک موسسه تحقیقاتی که در سال ۱۹۷۹ تاسیس شده است. این موسسه در زمینه های مربوط به فناوری تحقیق می کند و به طور منظم نتایج این تحقیقات را منتشر می کند. عمده این تحقیقات معطوف به رهبران اصلی صنعت فناوری اطلاعات است که شامل سازمانهای دولتی، کسب و کارهای بزرگ High-Tech و تلکام، سرویس های تخصصی و سرمایه گذاران دنیای تکنولوژی می‌باشند. این موسسه از چندین بخش شامل تحقیقات، برنامه‌های عملیاتی، مشاوره و برگزاری همایش تشکیل شده است. موسسه گارتنر هم اکنون بیش از ۵۷۰۰ کارمند شامل ۱۲۸۰ نفر در بخش تحقیق و توسعه، در ۸۵ کشور جهان دارد.
با توجه به بررسی‌های موسسه گارتنر شرکت مایکروسافت در حوزه هوش تجاری جزء پرچمداران این حوزه است پس در انتخاب ابزارهای هوش تجاری بایستی دقت لازم را داشته باشیم تا بتوانیم یک پروژه موفق اجرا کنیم.

Microsoft

Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms

اهمیت استراتژیک هوش تجاری در تصمیمات سازمانی

هوش تجاری به عنوان یک رویکرد استراتژیک در مدیریت سازمان‌ها، اطلاعات و داده‌ها را به اطلاعات قابل استفاده و قابل تحلیل تبدیل می‌کند و در فرآیند تصمیم‌گیری سازمان‌ها نقش بسزایی دارد. Business Intelligence به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که از داخل و خارج سازمان جمع‌آوری می‌شود، تصمیماتی هوشمندانه بگیرند و به سمت اهداف و استراتژی‌های خود حرکت کنند. در این مقاله، به بررسی اهمیت هوش تجاری در تصمیمات سازمانی پرداخته خواهد شد.

یکی از اصلی‌ترین دلایل اهمیت هوش تجاری در تصمیم‌گیری سازمانی، امکان دسترسی به اطلاعات به‌روز و دقیق است. هوش تجاری امکان جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و پردازش داده‌های مرتبط با عملکرد سازمان را فراهم می‌کند. این اطلاعات می‌توانند شامل داده‌های مالی، عملیاتی، بازار، مشتری و سایر حوزه‌های سازمانی باشند. این امکان به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات خود را بر اساس داده‌های قوی و قابل اعتماد بگیرند و از ابهامات و انگاره‌های نادرست جلوگیری کنند.

یکی دیگر از مزایای آن در تصمیم‌گیری سازمانی، افزایش بهره‌وری سازمان است. Business Intelligence امکان بهبود عملکرد و عملکرد عمومی سازمان را فراهم می‌کند. با دسترسی به داده‌های آن، سازمان‌ها می‌توانند عملکرد مختلف خود را بررسی و تحلیل کنند، ضعف‌ها و قوت‌های خود را شناسایی کرده و برنامه‌های بهبودی را اجرا کنند. این به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بهره‌وری و بهینه‌سازی فعالیت‌های خود را ارتقا داده و عملکرد بهتری را به‌دست بیاورند.

اهمیت هوش تجاری در تصمیم‌گیری سازمانی به توانایی دسترسی سریع و آسان به داده‌ها و اطلاعات موثر و قابل اعتماد برای تصمیم‌گیری استوار است. BI به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از منابع داده‌های گوناگون خود، از جمله داده‌های داخلی سازمان، داده‌های بازار، داده‌های اجتماعی و اقتصادی، و داده‌های مشتری، بهره‌برداری کنند و آنها را تحلیل کرده و به اطلاعات قابل استناد و قابل استفاده تبدیل کنند. این اطلاعات قابل استفاده می‌توانند تصمیم‌گیران سازمان را در فرآیند تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی هدایت کنند.

کلیک کنید

هوش تجاری به چه سوالاتی پاسخ می‌دهد؟

فرض کنید در حوزه فروش می‌خواهیم به سوالات بسیار ساده زیر پاسخ دهیم. این سوالات در تصویر آورده شده است. حال سوال اینجاست اگر شما ۲۰ شعبه در کشور (۲۰ بانک اطلاعاتی) داشته باشید چه راهکاری (به جزء هوش تجاری) دارید که بتوانید به سوالات زیر پاسخ دهید. در واقع پاسخ به این دست سوالات زمانی که کار کمی پیچیده می‌شود سخت یا شاید غیر ممکن است.حال اگر جنس سوالات را کمی عوض کنیم چطور، اگر سوالاتی مانند آینده نگری از شما بپرسیم آیا می‌توانید به این راحتی پاسخ آنها را پیدا کنید. قطعا بدون داشتن هوش تجاری پاسخ به این سوالات سخت و در برخی حالات غیرممکن است.

هر روز چند سفارش دارید؟!

سفارشات در حال کاهش است یا افزایش؟!

فروش در حال کاهش است یا افزایش؟!

هر ماه چه محصولاتی می‌فروشیم؟!

اگر ۲۰ شعبه در کشور داشته باشید، این سؤالات را چگونه پاسخ می‌دهید؟!

تحلیل داده و مدیریت اطلاعات با هوش تجاری در صنایع مختلف

در صنایع مختلف، هوش تجاری به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و بهره‌برداری از آن‌ها برای بهبود عملکرد کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ادامه به چند مثال از تحلیل داده و مدیریت اطلاعات با آن در صنایع مختلف اشاره می‌شود:

صنعت بانکداری و مالی

یکی از کاربردهای شایع هوش تجاری در صنعت مالی، تحلیل و پیش‌بینی رفتار مشتریان است. با استفاده از داده‌های مالی و تراکنش‌های بانکی، مؤسسات مالی می‌توانند الگوها و رفتارهای مشتریان را تحلیل کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری در مورد استراتژی‌های بازاریابی، مدیریت ریسک و بهبود خدمات به مشتری انجام دهند.

صنعت بیمه

استفاده از BI در صنعت بیمه، به عنوان یکی از صنایع بزرگ و پیچیده، باعث بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر در این صنعت می‌شود. Business Intelligence در صنعت بیمه، با تحلیل و استفاده از داده‌ها و اطلاعات مربوط به مشتریان، بیمه‌گذاران، پرونده‌های بیمه، محصولات بیمه، و عملکرد کسب و کار، به کارشناسان و تصمیم‌گیران این صنعت کمک می‌کند تا تصمیمات بهتر و اساسی‌تری را اتخاذ کنند و عملکرد کسب و کار را بهبود بخشند.

صنعت حمل و نقل

در این صنعت، Business Intelligence می‌تواند در بهبود مدیریت لجستیک، بهره‌برداری از وسایل نقلیه و پیش‌بینی نیازهای حمل و نقل کاربرد داشته باشد. با تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد و بهره‌وری وسایل نقلیه، مدیریت موجودی و رصد و کنترل زنجیره تأمین، می‌توان بهبود‌هایی در عملکرد حمل و نقل و کاهش هزینه‌ها اعمال کرد. همچنین، با تحلیل داده‌های مربوط به الگوها و ترافیک حمل و نقل، می‌توان نیازهای حمل و نقل را پیش‌بینی کرده و برنامه‌های بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی حمل و نقل را اجرا کرد.

صنعت خرده فروشی

هوش تجاری به خرده فروشی‌ها کمک می‌کند تا با تحلیل داده‌های مربوط به فروش، اطلاعات دقیقی در مورد عملکرد فروش خود کسب کنند. با استفاده از این اطلاعات، می‌توانند الگوها و ترندهای فروش را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها تصمیمات بهتری در مورد محصولات، قیمت‌گذاری، تبلیغات و استراتژی‌های فروش اتخاذ کنند. همچنین، با استفاده از Business Intelligence می‌توان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از عملکرد فروش در آینده ارائه داد.

یک پروژه هوش تجاری (BI) موفق چگونه شکل می‌گیرد؟

پروژه هوش تجاری موفق به عنوان یک سیستم تحلیل داده‌های کسب و کار، به منظور ارائه اطلاعات دقیق و مفید به تصمیم گیران در سازمان، باید به طور خلاصه از مراحل زیر عبور کند:

تعیین هدف

برای شروع این پروژه، باید هدف‌هایی را برای این پروژه تعیین کرد. این هدف‌ها باید بر اساس نیازهای تصمیم گیری در سازمان شناسایی شوند. به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است بخواهد نیازمندی‌های مشتریان را بررسی کند تا بتواند روند فروش خود را بهبود بخشد.

جمع آوری داده‌ها

سپس باید داده‌های مورد نیاز برای دستیابی به هدف تعیین شده، جمع آوری شود. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی شامل پایگاه داده‌های مختلف و فایل‌های اکسل جمع آوری شود.

تبدیل داده‌ها

داده‌های جمع آوری شده باید به صورتی تبدیل شوند که بتوانند به عنوان ورودی در سیستم هوش تجاری استفاده شوند. این مرحله شامل تمیز کردن داده‌ها، تبدیل به فرمت مناسب و ترکیب داده‌های مختلف است.

طراحی و پیاده‌سازی سیستم هوش تجاری

سپس باید یک سیستم BI طراحی و پیاده سازی شود که بتواند داده‌های جمع آوری شده را تحلیل کند و اطلاعات مفیدی را برای تصمیم گیران در سازمان فراهم کند. این سیستم ممکن است شامل چندین ابزار مانند پایگاه داده Business Intelligence، ابزار گزارشگیری، داه‌های داده، داشبورد ها و ابزارهای دیگر باشد که به صورت متمرکز بر روی نیازهای تصمیم گیری سازمان طراحی شده است. به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است از یک پایگاه داده هوش تجاری مانند SQL Server استفاده کند و از ابزار گزارشگیری مانند Power BI برای تحلیل داده‌ها و تولید گزارش‌های مفید برای تصمیم گیری استفاده کند.

آموزش کاربران

بعد از پیاده سازی سیستم Business Intelligence، باید کاربران سیستم (تصمیم گیران) آموزش داده شوند تا بتوانند از این سیستم به درستی استفاده کنند و به اطلاعات موجود در آن دسترسی داشته باشند.

پیگیری و به‌روزرسانی

پایگاه داده های BI باید به روز رسانی شده و همچنین نتایج بدست آمده از تحلیل داده‌ها پیگیری شوند تا به روز رسانی‌های لازم صورت گیرد و سیستم به روز باشد.

بطور خلاصه برای اینکه بتوانیم یک پروژه موفق داشته باشیم نیاز به موارد مختلفی داریم ولیکن مهمترین مسئله در اجرای یک پروژه موفق Business Intelligence در حوزه فنی استفاده از ابزارهای درجه یک و مطرح است. در اینجا می‌خواهیم این ابزارها را بر اساس ارزیابی موسسه گارتنر بررسی کنیم.نکته قابل تجوه این است که شما هر چقدر از ابزارها و تکنولوژی‌های مدرن استفاده کنید، موفقیت پروژه شما از لحاظ فنی بسیار بالا است.

مسیر اجرا و اجزای اصلی یک پروژه هوش تجاری

[ Key Performance Indicator ] KPI

برای سازمان‌ها، ادراک و یکپارچه‌سازی داده‌ها در تمامی سطوح، یکی از بزرگ‌ترین چالش مدیریتی به شمار می‌آید و تدوین مقیاس‌های اندازه‌گیری، به‌روز نگه‌داشتن، مقایسه و تمرکز بر آن‌ها در سازمان، مشکلی همیشگی است که با ورود سیستم هوشمندی کسب‌وکار (و استقرار انبار داده‌های موضوعی)، اکثر این مشکلات ساماندهی خواهند شد.

داشبوردهای مدیریتی، در مشاهده شاخص‌های حیاتی به ‌تمامی سطوح سازمان یاری می‌رسانند و به کاربر امکان دنبال کردن جایگاه‌های سازمان توسط شاخص‌ها را می‌دهند. با دنبال کردن شاخص‌های متعدد و موردنظر و تحلیل روندها، می‌توان درک بهتر از اینکه سازمان و حوزه‌های مرتبط چگونه عمل می‌کند، کسب کرد.

اهداف مهم شاخص‌های کلیدی عملکرد

Data Source

[Extract | Transform | Load] ETL

فرایند ETL در هوش تجاری به معنای استخراج (Extraction)، تبدیل (Transformation) و بارگذاری (Loading) است. این عبارت یک فرآیند است که در حوزه BI و تحلیل داده ها استفاده می شود و به تبدیل داده های از منابع مختلف به یک قالب یکپارچه و قابل تحلیل برای تصمیم گیری استراتژیک کمک می کند. در حقیقت ETL به ما کمک می‌کند تا داده‌ها را از منابع اطلاعاتی مختلف جمع آوری کرده و به انباره داده منتقل کنیم.

واژه ETL مخفف Extract, Transform, Load است و یک فرآیند کلیدی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از آن‌ها در سیستم‌های Business Intelligence می‌باشد. چنانچه در استک مایکروسافت کار می‌کنید فرآیند ETL با استفاده از ابزاری بنام SSIS نیز که مخفف SQL Server Integration Services استفاده می‌کند.

۱ استخراج (Extract)

این مرحله شامل استخراج داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، سیستم‌های فایلی، وب سرویس‌ها، و دیگر منابع داده‌ای است. SSIS به عنوان ابزار ETL می‌تواند از انواع منابع داده‌ای مختلف استخراج کند و آن‌ها را برای مراحل بعدی آماده کند.

۲ تبدیل (Transform)

در این مرحله، داده‌های استخراج شده تبدیل و تمیز شده و برای استفاده در این سیستم آماده می‌شوند. تبدیل داده‌ها می‌تواند شامل تغییر ساختار، تبدیل نوع داده‌ها، حذف داده‌های تکراری، ادغام داده‌ها از منابع مختلف و انجام محاسبات متقابل باشد.

۳ بارگذاری (Load)

در این مرحله، داده‌های تبدیل شده به سیستم‌های هدف بارگذاری می‌شوند. این مرحله شامل ورود داده‌ها به پایگاه داده‌های هدف، ساختاردهی و ذخیره‌سازی آن‌ها در جداول مرتبط است. SSIS می‌تواند این عملیات را به صورت اتوماتیک و مکانیزه انجام دهد و داده‌ها را در سیستم‌های هدف مورد نظر بارگذاری کند.

در کل، فرآیند ETL با استفاده از ابزارهایی مانند SSIS به تبدیل و انتقال داده‌ها از منابع مختلف، تمیز کردن و تبدیل داده‌ها به صورتی که قابل استفاده در سیستم‌های Business Intelligence باشند و بارگذاری داده‌ها به سیستم‌های هدف پرداخته می‌شود. این فرآیند به پیوستگی انجام می‌شود تا داده‌ها به صورت مرتب و قابل استفاده در سیستم‌های هوش تجاری باشند و امکان تحلیل، گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها در سازمان‌ها را فراهم کند. همچنین، استفاده از ابزارهای ETL مانند SSIS به امنیت و کارایی بالا در فرآیند انتقال و تبدیل داده‌ها کمک می‌کند و بهبود عملکرد این سیستم‌ها را تسهیل می‌کند.

Data Warehouse [انباره داده]

انباره داده (Data Warehouse) در هوش تجاری (Business Intelligence) یک سیستم یا یک محیط ذخیره‌سازی داده‌هاست که برای جمع‌آوری، ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌کار می‌رود. انباره داده به‌عنوان یک منبع متمرکز از داده‌ها عمل می‌کند و به تیم‌های تحلیل‌گری و تصمیم‌گیری در سازمان کمک می‌کند تا از طریق دسترسی سریع و بهینه به داده‌ها، تصمیم‌های بهتری را اتخاذ کنند.

ساخت انبار داده (Data Warehouse)

انباره داده‌ به منظور جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های مرتبط با BI، از منابع مختلف مانند سیستم‌های معاملاتی، پایگاه‌های داده، سیستم‌های اطلاعات مدیریت (MIS)، سیستم‌های CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)، سیستم‌های ERP (برنامه ریزی منابع سازمان) و دیگر منابع داده‌ای که در سازمان وجود دارند، استفاده می‌کنند. این داده‌ها در انبار داده‌ها جمع‌آوری، ترتیب داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید و قابل تحلیل از آن‌ها انجام می‌شود.
در انبار داده، داده‌ها در ساختارهای سازماندهی شده مانند جداول، پایگاه‌های داده کلونی، یا سایر ساختارهای داده‌ای مشابه ذخیره می‌شوند. این ساختارهای داده‌ای از جمله معرفی ویژگی‌ها، ابعاد، و معیارها برای توصیف داده‌ها به کار می‌روند و با استفاده از آن‌ها می‌توان به سرعت و با کارایی بالا به تحلیل داده‌ها پرداخت.
هدف اصلی از ایجاد یک انبار داده در هوش تجاری، تسهیل و ارائه داده‌های قابل تحلیل و قابل استفاده برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و تاکتیکی در سازمان است. این سیستم‌ها امکاناتی را برای ترکیب، تحلیل، و استخراج داده‌ها ارائه می‌دهند تا بتوان به بررسی جزییات و الگوهای مختلفی از داده‌ها پرداخت و تصمیم‌گیری‌های مطلوب را بر اساس آن‌ها انجام داد.

بعضی از ویژگی‌ها و مزایای انبار داده

۱

یکپارچگی داده

انبار داده‌ها به عنوان یک منبع متمرکز برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها عمل می‌کنند و امکان ایجاد یکپارچگی بین داده‌های مختلف را فراهم می‌کنند. این امر به تجمیع، ترکیب، و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف و تبدیل آن‌ها به اطلاعات قابل استفاده و قابل تحلیل کمک می‌کند.

۲

ذخیره‌سازی و مدیریت بهینه داده‌

انبار داده‌ها امکان ذخیره‌سازی بهینه و مدیریت داده‌ها را فراهم می‌کنند. این سیستم‌ها از تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند که امکان استفاده سریع، آسان، و کارآمد از داده‌ها را فراهم می‌سازد.

۳

توانایی استخراج داده‌های قابل تحلیل

انبار داده‌ها به امکان استخراج داده‌های قابل تحلیل و ارائه آن‌ها در قالب گزارش‌ها، داشبوردها کمک می‌کنند.

OLAP Analysis

فرایند OLAP (Online Analytical Processing) یکی از فرایندهای کلیدی در Business Intelligence است که به تحلیل و بررسی داده‌ها در سیستم‌های BI کمک می‌کند. OLAP به کاربران اجازه می‌دهد تا از طریق نمودارها، جداول و گزارش‌ها به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و با آن‌ها تعامل کنند. OLAP تمرکز خود را بر روی تحلیل داده‌ها به صورت چندبُعدی قرار می‌دهد. به این معنی که به کاربران امکان می‌دهد تا از طریق ابعاد مختلف، مانند زمان، مکان، محصول، مشتری و… داده‌ها را بررسی کنند و روابط و الگوهای مختلفی را در آن‌ها کشف کنند. OLAP برای تحلیل داده‌ها از تکنیک‌هایی مانند تحلیل مولفه‌ها، تحلیل خوشه‌ای، تحلیل جستجوی پیشرفته، تحلیل پراکندگی، تحلیل روند و… استفاده می‌کند.

فرایند OLAP یا پردازش تحلیلی آنلاین، یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده‌ها است که به کاربران امکان می‌دهد از طریق تمامی ابعاد ممکن در یک مجموعه داده، به تحلیل دقیق‌تری از داده‌ها دست یابند. OLAP تمامی جوانب مختلف داده‌ها را از جمله زمان، مکان، محصول، مشتری و … در نظر می‌گیرد و با استفاده از مفاهیمی مانند ابعاد، معیارها و مکانیزم‌های مشابه، امکانات تحلیلی قدرتمندی را به کاربران ارائه می‌دهد.Microsoft BI یکی از معروف‌ترین و پرکاربردترین ابزارهای فرآیند هوش تجاری است که توسط شرکت مایکروسافت ارائه می‌شود. این پلتفرم شامل چندین ابزار متنوع از جمله SQL Server ،Tabular OLAP or Multidimensional OLAP ،Power BI، SSIS و … است که با همکاری با یکدیگر، امکانات قدرتی در اختیار تیم توسعه قرار می‌دهد.

در این میان، استفاده از OLAP در فرآیند هوش تجاری با استفاده از SQL Server، OLAP Tabular یا OLAP Multidimensional ابزارهای قوی و کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌های دقیق به تصمیم‌گیران در سازمان‌ها است. یکی از کاربردهای اصلی OLAP در این فرآیند، تحلیل عملکرد کسب‌وکار است. با استفاده از OLAP، کاربران می‌توانند داده‌ها را براساس ابعاد مختلف مانند زمان، محصول، مشتری و … تحلیل کرده و به نتایج دقیق‌تری دست یابند. از طریق ابزارهای OLAP Tabular و OLAP Multidimensional در SQL Server، می‌توان داده‌ها را به صورت تعاملی در قالب گزارش‌ها و داشبوردها نمایش داد و به تصمیم‌گیری بهتر درباره راهبردها و تصمیمات کسب‌وکاری کمک کرد.
علاوه بر تحلیل، OLAP به بهبود عملکرد کوئری‌ها و گزارش‌ها را در فرآیند هوش تجاری کمک بسیار زیادی می‌کند. با استفاده از OLAP Tabular و OLAP Multidimensional در SQL Server، می‌توان مدل‌های داده‌ها را برای سرعت بخشیدن به کوئری‌ها و گزارش‌ها بهینه‌سازی کرد. این امکان باعث می‌شود که کاربران بتوانند با سرعت بالا به تجزیه و تحلیل دقیق‌تری از داده‌ها بپردازند و به تصمیم‌گیری سریع‌تر برای کسب‌وکار خود برسند.

طراحی و ساخت داشبورد مدیریتی

داشبوردهای مدیریتی یا همان میزکار هوش تجاری، ابزارهایی هستند که برای نمایش و تحلیل داده‌های کسب و کار و ارائه اطلاعات مدیریتی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. این داشبوردها به صورت گرافیکی و تصویری اطلاعات و آمارهای کسب و کار را به کاربران ارائه می‌دهند و امکان دسترسی سریع و آسان به اطلاعات کسب و کار را فراهم می‌کنند. از ابزارهای محبوب در حوزه ساخت داشبورد می‌توان به Power BI، کلیک ویو و… اشاره کرد.

یکی از اصلی‌ترین عناصر Business Intelligence، داشبورد مدیریتی است که اطلاعات کلیدی و تصاویر واضح و جامع از عملکرد سازمان را به تصویر می‌کشد. در این قسمت به بررسی طراحی و ساخت یک داشبورد مدیریتی در هوش تجاری می‌پردازیم. این داشبوردها در حقیقت انتهای کار و خروجی کار یک پروژه BI است. پس لطفا انتهای کار را خراب نکنید. چیزی که مدیران ارشد سازمان می‌بینند همین داشبوردها هستند.
اولین گام در طراحی داشبورد مدیریتی، تعیین هدف و نیازهای مدیریتی است. بررسی کلیات داشبورد و تعیین ابعاد و معیارهای عملکرد سازمان، از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مرحله، نیازهای مدیریتی به صورت دقیق و شفاف تعیین می‌شوند تا در مراحل بعدی از طراحی داشبورد به طور دقیق و کارآمد پیش رفته شود. شناسنامه شاخص را فراموش نکنید.با توجه به نیازهای مدیریتی مشخص شده، انتخاب ابزار مناسب برای ساخت داشبورد مدیریتی نقش کلیدی ایفا می‌کند. برای طراحی داشبوردهای مدیریتی ابزارهای زیادی اعم از Qlik View، Power BI، Tablue و… وجود دارد ولی یکی از راحت‌ترین، قویترین و بهترین ابزارهای طراحی داشبورد بدون شک Power BI است.

ابزار Power BI یک ابزار هوش تجاری قدرتمند و پرکاربرد است که توسط شرکت Microsoft ارائه شده است. این ابزار به تیم‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات خود را از منابع مختلف جمع‌آوری و تحلیل کرده و گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی و قابل فهمی را ایجاد کنند. Power BI امکانات گسترده‌ای برای اتصال به منابع داده مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های اکسل، سرویس‌های آنلاین و … را داراست و به کاربران امکان می‌دهد از این منابع برای استخراج و تحلیل داده‌ها استفاده کنند.
یکی از ویژگی‌های قوی Power BI، قابلیت تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها است. با استفاده از این ابزار، کاربران می‌توانند با استفاده از توابع و فرمول‌های پیشرفته، داده‌ها را تحلیل و پردازش کرده و نتایج خروجی را به صورت گزارش‌ها و نمودارهای تعاملی ارائه کنند. این قابلیت‌ها به کاربران امکان می‌دهد تا بر اساس داده‌های واقعی و جامعه‌سازی شده، تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری انجام دهند.
با Power BI، کاربران همچنین می‌توانند پارامترها و فیلترها را در داشبوردها و گزارش‌ها اعمال کنند و اطلاعات را براساس نیازهای خود سفارشی‌سازی کنند. همچنین امکانات بصری پیشرفته‌ای نظیر نمودارها، نقشه‌ها، جداول و … نیز در Power BI وجود دارد که به کاربران امکان می‌دهد اطلاعات را به صورت جذاب و قابل فهم ارائه کنند

نقش‌ افراد در یک تیم هوش تجاری

تیم فنی Business Intelligence یک گروه حرفه‌ای است که به طور معمول در سازمان‌ها و شرکت‌ها برای تحلیل و استخراج داده‌ها و ارائه اطلاعات به منظور تصمیم‌گیری‌های بهتر و هوشمندانه در حوزه تجاری و مدیریت استفاده می‌شود. این تیم‌ها از چندین نقش کلیدی تشکیل شده‌اند که هر کدام وظایف مشخص و مهمی بر عهده دارند. در ادامه به بررسی برخی از این نقش‌ها می‌پردازیم:

Business analysis

کارشناس شاخص یا KPI، یکی از اعضای کلیدی تیم هوش تجاری است. نقش اصلی این کارشناس در این تیم، ارائه و پیاده‌سازی شاخص‌های کسب و کار برای اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد سازمان است. کارشناس شاخص با بررسی هدف‌ها و استراتژی‌های سازمان، با استفاده از اطلاعات موجود در سیستم‌های BI و داده‌های موجود، شاخص‌های کسب و کار را تعیین و توسعه می‌دهد. این شاخص‌ها می‌توانند عملکرد مالی، عملکرد عملیاتی، رضایت مشتری، بهره‌وری، کارایی و سایر موارد مرتبط با عملکرد سازمان را شامل شوند. همچنین این نقش وظیفه تولید شناسنامه شاخص را نیز بر عهده دارد.

مهارت‌های الزامی:

مهارت‌های پیشنهادی:

Product Owner

این کارشناس یکی از اعضای تقریبا غیرفنی پروژه است که کارهای مربوط به برنامه‌ریزی و کلیه پیگیری‌های مربوط به کارفرما را انجام می‌دهد. برای مثال نیاز به جلسه فنی یا غیرفنی با صاحبان کسب و کار داریم، این شخص هماهنگ کننده این امور و سایر امور غیر فنی پروژه می‌باشد. توجه نمایید که این نقش با مفاهیم اولیه آن باید آشنا باشد.

مهارت‌های الزامی:

مهارت‌های پیشنهادی:

کارشناس یا توسعه دهنده هوش تجاری

کارشناس هوش تجاری یا BI Developer یک نقش کاملا فنی است. توسعه‌دهنده BI مسئول توسعه و پیاده‌سازی ابزارهای Business Intelligence است. او از زبان‌ها و فناوری‌های مرتبط با این توسعه مانند T-SQL، طراحی انباره داده، طراحی پکیج‌های ETL و… استفاده می‌کند تا ابزارهای BI را بر اساس نیازهای سازمان پیاده‌سازی و بهبود دهد.

مهارت‌های الزامی:

مهارت‌های پیشنهادی:

کارشناس طراحی داشبورد

کارشناس طراحی داشبوردهای Business Intelligence یکی از اعضای این تیم است که وظیفه طراحی، توسعه و پیاده‌سازی داشبوردهای BI را در سازمان برعهده دارد. داشبوردهای هوش تجاری، ابزارهای بصری BI هستند که اطلاعات کسب و کار را در قالب گرافیکی نشان می‌دهند و به کاربران امکان می‌دهند برای ارزیابی و پیگیری عملکرد کسب و کار از طریق یک نمای کلی و شفاف بهره‌برداری کنند. ابزارهای معروف در این حوزه Power BI Desktop، کلیک ویو و… هستند.

مهارت‌های الزامی:

مهارت‌های پیشنهادی:

مدیر فنی

به طور کلی، مدیر فنی پروژه‌های هوش تجاری مسئولیت مدیریت و رهبری تیم فنی برای این پروژه‌ها را دارد و با استفاده از ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز، این پروژه‌ها را اجرا، پشتیبانی و بهبود می‌دهد. این نقش به‌عنوان یک عامل کلیدی سوالات کارشناسان را در حوزه فنی پاسخ داده و این تضمین را می‌کند که کارشناسان فنی در مسیر درست در حال حرکت هستند.

مهارت‌های الزامی:

طراحی و ساخت انباره داده
مسلط به Performance و دست‌خط ETL
مسلط به طراحی OLAP
آشنا با Database Administration
توانایی هدایت، راهبری و حل مشکلات تیم فنی
توانایی پیش‌پرد پروژه بر اساس معماری چیده شده.

مهارت‌های پیشنهادی:

CTO پروژه‌ها

سمت CTO (Chief Technology Officer) یا مدیر فناوری اطلاعات در این پروژه‌ها مسئولیت‌های مهمی را بر عهده دارد. به طور کلی، CTO برای تعیین جهت و استراتژی فناوری اطلاعات و هدایت تیم فنی پروژه و تحقق اهداف تکنولوژیکی پروژه مسئولیت دارد. در واقع این نقش وظیفه ارائه یک معماری درست فنی برای پروژه‌های هوش تجاری را برعهده دارد. همچنین وی مشخص می‌کند که تیم فنی BI از تکنولوژی‌ها و زیرساخت‌هایی استفاده کنند.

مهارت‌های الزامی:

نظارت بر لایه‌های مختلف تیم فنی
مسلط به برنامه‌ریزی و طراحی معماری اصلی پروژه
مسلط به تمام مراحل پروژه
مسلط به DB Administration
حداقل ۶ سال تجربه در BI
دارای روابط عمومی قوی

توجه نمایید که به نسبت پروژه‌ها شاید نقش‌های دیگری نیز به تیم بالا اضافه گردد و یا برخی نقش‌ها در برخی پروژه‌ها کم رنگ یا پررنگ‌تر شوند.

مهارت‌های کلیدی یک متخصص هوش تجاری (BI Developer)

تبدیل شدن به یک BI Developer در SQL Server به دانستن توانایی‌های فنی مرتبط با تحلیل و گزارش‌دهی داده‌ها با استفاده از ابزارهای مربوط به BI از جمله SQL Server، SSIS (SQL Server Integration Services)، SSAS (SQL Server Analysis Services) و SSRS (SQL Server Reporting Services) نیاز دارد. در زیر مراحلی برای یادگیری و تبدیل شدن به یک BI Developer در SQL Server آورده شده است:

یادگیری کوئری نویسی [T-SQL]

زبان SQL (Structured Query Language) زبانی است که برای مدیریت و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود. برای شروع به یادگیری SQL Server، باید ابتدا مبانی این زبان را بیاموزید، از جمله ایجاد و مدیریت جداول، دستورات SELECT، INSERT، UPDATE و DELETE، اصول JOIN و توابع گروه‌بندی و جمع‌آوری داده‌ها است. در حقیقت شما باید با مباحث کوئری نویسی در SQL Server آشنا باشید.

آشنایی با SQL Server

باید تا حدودی با مفاهیم و معماری SQL Server آشنا شوید. این شامل نصب و پیکربندی SQL Server، پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در SQL Server می‌شود.

یادگیری تحلیل، طراحی و ساخت انباره داده

تحلیل، طراحی و ساخت انباره داده از مراحل کلیدی در پروژه‌های BI است که برای مدیریت داده‌ها و اطلاعات در یک سازمان استفاده می‌شود. این فرآیند شامل تحلیل نیازها، طراحی ساختار انباره داده، ساخت انباره داده، مدیریت داد‌ه‌ها و انتقال آنها به ابزارهای BI، تست و بهبود، و پشتیبانی و نگهداری است. توجه نمایید که ساخت انباره داده اصولی نیاز به تمرین و تجربه دارد و اصلا کار عجیب و غریبی نیست.

یادگیری SSIS

ابزار (SQL Server Integration Services): SSIS یک ابزار ETL (Extract, Transform, Load) در SQL Server است که برای انتقال، تبدیل و بارگذاری داده‌ها بین سیستم‌ها استفاده می‌شود. در حقیقت شما با استفاده از کامپوننت‌های مختلف SSIS به دیتا سورس‌های سازمان (مانند نرم افزارهای مالی و…) وصل شده و با ایجاد پروسه‌های انتقال داده، اطلاعات سازمان را به انباره داده‌ای که ساخته‌اید واکشی می‌کنید. پس نیاز است در این گام واقعا به خوبی این پروسه را یاد بگیرید. این پروسه نیازمند دانش خوب در حوزه SQL Server است که همان مباحث کوئری نویسی را باید خوب بدانید.

یادگیری SSAS

ابزار (SQL Server Analysis Services) SSAS یک ابزار OLAP (Online Analytical Processing) در SQL Server است که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های تجاری استفاده می‌شود. باید با ایجاد مدل‌های چندبعدی، استفاده از مفاهیم مانند Dimension و Measure، ایجاد معیارها و کاوش‌ها، و ایجاد گزارش‌های تحلیلی با استفاده از ابزارهای SSAS مانند Cube Designer آشنا شوید.

ساخت داشبوردها با استفاده از Power BI Desktop

هر چند در تیم BI وظیفه ساخت داشبوردهای مدیریتی وظیفه یک Role جداگانه است ولی یادگیری Power BI Desktop آن هم در حد آشنایی خالی از لطف نیست. در حقیقت در تیم هوش تجاری این تخصص یک Role جداگانه است و شما به عنوان BI Developer نیازی نیست بصورت تخصصی Power BI Desktop را یاد بگیرید و در حد آشنایی و طراحی داشبوردهای معقول کافی است.

نظرات شــــما...

لغو پاسخ

دیدگاه

نام و نام خانوادگی

ایمیل

موبایل

برای اطلاع از پاسخ لطفاً مرا با خبر کن

kaazemi
۱۸ / ۱۲ / ۰۱ - ۰۲:۲۴

ممنون از مقاله جامع و مفیدتان
البته بسیاری از لینک ها کار نمی کند. امیدوارم که این موضوع نیز برطرف شود
وحیده
۱۱ / ۱۱ / ۹۹ - ۱۱:۰۸

کامل و مفید
Msef.mail@gmail.com
۱۱ / ۰۸ / ۹۹ - ۰۹:۰۹

از نظر آموزشی و علمی پکیج وسوه کننده ایی بنظر میاد ولی از نظر هزینه خیر 🙁

۱
اعظم
۰۲ / ۰۷ / ۹۹ - ۱۰:۳۰

با سلام من تمایل دارم وارد حوزه هوش تجاری بشوم و در این زمینه کار کنم تسلط نسبی به sql دارم لطفا بفرمایید چه مهارتهایی را باید کسب کنم و منابع معتبر را به من معرفی نمایید . ممنون.
- آرزو محمدزاده
  ۰۲ / ۰۷ / ۹۹ - ۰۷:۲۹
  
  درود بر شما
  شما اگر قصد فعالیت تخصصی در این زمینه دارید در وهله اول باید کوئری نویسی را مسلط باشید.
  بعد از تسلط به کوئری نویسی باید بتوانید کوئری های بهینه بنویسید و سپس بر روی مقوله سرعت بانک های اطلاعاتی کار کنید.
  در مرحله اخر وارد مباحثب هوش تجاری و طراحی داشبورد شوید .
  جهت مشاهده مسیر آموزش و چک کردن سرفصل ها با توجه به تخصص خود وارد لینک زیر شوید.
  https://nikamooz.com/road-map-bi/
  سپاس از همراهی شما
سعید
۲۶ / ۰۳ / ۹۹ - ۱۱:۳۲

سلام
فیلم وبینار قابل دانلود نیست
سعید
۲۶ / ۰۳ / ۹۹ - ۱۱:۳۲

سلام
فیلم وبینار قابل دانلود نیست
shariaty.ir
۲۹ / ۰۲ / ۹۹ - ۰۰:۱۹

درود
آقای طاهری یکسری تز آموطشها از مسیر هوش تجاری حذف شدند دلیلش چیست ؟
مثل افزایش سرعت کوئری یا بازیابی رکوردهای حذف شده.
سپاس
- آرزو محمدزاده
  ۲۹ / ۰۲ / ۹۹ - ۰۹:۵۸
  
  درود بر شما
  مواردی که مدنظر شما است جزو آموزش مسیر مدیران بانک اطلاعاتی می باشد و از طریق مسیر زیر قابل دسترسی می باشد.
  https://nikamooz.com/road-map-sql-server-training/
  سپاس از همراهی شما
shariaty.ir
۲۹ / ۰۲ / ۹۹ - ۰۰:۱۹

درود
آقای طاهری یکسری تز آموطشها از مسیر هوش تجاری حذف شدند دلیلش چیست ؟
مثل افزایش سرعت کوئری یا بازیابی رکوردهای حذف شده.
سپاس
- آرزو محمدزاده
  ۲۹ / ۰۲ / ۹۹ - ۰۹:۵۸
  
  درود بر شما
  مواردی که مدنظر شما است جزو آموزش مسیر مدیران بانک اطلاعاتی می باشد و از طریق مسیر زیر قابل دسترسی می باشد.
  
  https://nikamooz.com/road-map-sql-server-training/
  
  سپاس از همراهی شما
سلطانی
۱۹ / ۱۲ / ۹۸ - ۱۱:۲۲

با سلام و وقت بخیر
لینک دانلود وبینار فعال نیست .
سلطانی
۱۹ / ۱۲ / ۹۸ - ۱۱:۲۲

با سلام و وقت بخیر
لینک دانلود وبینار فعال نیست .

هوش تجــــاری

هوش تجاری [Business Intelligence] چیست؟

تاریخچه هوش تجاری

دلایل اهمیت هوش تجاری چیست؟

ارتقای تصمیم‌گیری

بهبود کارایی و بهینه‌سازی عملکرد

شناسایی فرصت‌های جدید

بهبود ارتباطات انسانی

کاهش هزینه‌ها

مزایا و معایب هوش تجاری

مزایای هوش تجاری

معایب هوش تجاری

مزایای سیستم هوش تجاری چیست؟

تصمیم‌گیری بهتر

افزایش بهره‌وری

افزایش رقابت‌پذیری

بهبود ارتباطات انسانی

تحلیل دقیق داده‌ها

چالش‌های سیستم هوش تجاری چیست؟

پیچیدگی و هزینه‌های پیاده سازی

پیچیدگی در درک و تفسیر داده‌ها

وابستگی به داده های به‌ روز

استفاده هوشمندانه از داده‌ها

مایکروسافت در رأس جدول مؤسسه گارتنر [Gartner]

اهمیت استراتژیک هوش تجاری در تصمیمات سازمانی

هوش تجاری به چه سوالاتی پاسخ می‌دهد؟

تحلیل داده و مدیریت اطلاعات با هوش تجاری در صنایع مختلف

صنعت بانکداری و مالی

صنعت بیمه

صنعت حمل و نقل

صنعت خرده فروشی

یک پروژه هوش تجاری (BI) موفق چگونه شکل می‌گیرد؟

تعیین هدف

جمع آوری داده‌ها

تبدیل داده‌ها

طراحی و پیاده‌سازی سیستم هوش تجاری

آموزش کاربران

پیگیری و به‌روزرسانی

مسیر اجرا و اجزای اصلی یک پروژه هوش تجاری

[ Key Performance Indicator ] KPI

اهداف مهم شاخص‌های کلیدی عملکرد

Data Source

[Extract | Transform | Load] ETL

۱ استخراج (Extract)

۲ تبدیل (Transform)

۳ بارگذاری (Load)

Data Warehouse [انباره داده]

ساخت انبار داده (Data Warehouse)

بعضی از ویژگی‌ها و مزایای انبار داده

۱

یکپارچگی داده

۲

ذخیره‌سازی و مدیریت بهینه داده‌

۳

توانایی استخراج داده‌های قابل تحلیل

OLAP Analysis

طراحی و ساخت داشبورد مدیریتی

نقش‌ افراد در یک تیم هوش تجاری

Business analysis

Product Owner

کارشناس یا توسعه دهنده هوش تجاری

کارشناس طراحی داشبورد

مدیر فنی

CTO پروژه‌ها

مهارت‌های کلیدی یک متخصص هوش تجاری (BI Developer)

یادگیری کوئری نویسی [T-SQL]

آشنایی با SQL Server

یادگیری تحلیل، طراحی و ساخت انباره داده

یادگیری SSIS

یادگیری SSAS

ساخت داشبوردها با استفاده از Power BI Desktop

لغو پاسخ

kaazemi

وحیده

Msef.mail@gmail.com

اعظم

آرزو محمدزاده

سعید

سعید

shariaty.ir