آموزش هوش تجاری | Business Intelligence

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 یا BI 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. در ادامه به تعریف و آموزش هوش تجاری می پردازیم.

هوش تجاری یا Business Intelligence شامل مجموعه‌ای از مهارت‌ها، تکنولوژی‌ها و برنامه‌های کاربردی 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 (BI) را تعریف کنیم می‌توان گفت که هوش تجاری شامل کلیه روش‌ها و فرآیندهای کامپیوتری است که داده را به اطلاعات و سپس به دانش تبدیل می‌کند. در نهایت هوش تجاری 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.

 

تاریخچه هوش تجاری چیست؟

بیایید کمی در مورد تاریخ و گذشته هوش تجاری صحبت کنیم، تاریخچه هوش تجاری به اوایل دهه ۱۹۶۰ بازمی‌گردد، در دهه ۱۹۶۰، مفهوم هوش تجاری 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، هوش تجاری بیش از گزارش‌دهی سنتی تبدیل شد.

هوش تجاری 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.

هوش تجاری دهه ۱۹۹۰

با پیشرفت تکنولوژی‌های پایگاه داده و انباره‌های داده، مفهوم تجاری 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.

هوش تجاری 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.

هوش تجاری دهه اخیر

با پیشرفت تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)، هوش تجاری 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.

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 و یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) امکانات جدیدی را در حوزه هوش تجاری فراهم کرده‌اند. امروزه هوش تجاری 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؟

هوش تجاری یا BI (Business Intelligence) یک فرایند تحلیل داده‌های تجاری است که با استفاده از فناوری اطلاعات، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بهترین استفاده را برای تصمیم‌گیری‌های تجاری خود بکنند. برای رسیدن به تصمیمات هوشمند در سازمان اهداف زیر مدنظر است:

۱- 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.

۲- 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.

۳- شناسایی فرصت‌های جدید

هوش تجاری 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.

۴- بهبود ارتباطات سازمانی

هوش تجاری به کارتباطات 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.

۵- 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.

 

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

پروژه هوش تجاری (BI) 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:

۱. تعیین هدف در پروژه هوش تجاری

 برای شروع پروژه هوش تجاری، 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.

۲. جمع آوری داده‌ها در پروژه هوش تجاری

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.

۳. تبدیل داده‌ها در پروژه هوش تجاری

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.

۴. طراحی و پیاده سازی سیستم هوش تجاری

 سپس باید یک سیستم هوش تجاری 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 هوش تجاری، ابزار گزارشگیری، داهی‌های 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.

۵. آموزش کاربران

بعد از پیاده سازی سیستم هوش تجاری، 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.

۶. پیگیری و به روز رسانی

پایگاه داده های هوش تجاری 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 هوش تجاری 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.

تماشای ویدئو: هوش تجاری چیست؟
این ویدئو را حتما تماشا کنید: بررسی یک پروژه هوش تجاری به روش مایکروسافت
نیک‌آموز TV: ویژگی‌های جدید SQL Server 2017

 

مزایا و معایب سیستم‌های هوش تجاری

هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) 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 سیستم هوش تجاری می‌پردازیم:

 

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. در نتیجه آن 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 هوش تجاری 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.

تحلیل دقیق داده‌ها

 سیستم‌های هوش تجاری 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.

دسترسی به داده‌های یکپارچه

 یکی از چالش‌های استفاده از داده‌ها در سازمان‌ها، وجود داده‌های پراکنده و گاهی تناقضی است. سیستم‌های هوش تجاری 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.

 

معایب سیستم‌ هوش تجاری چیست؟

هرچند که سیستم‌های هوش تجاری دارای مزایا و فواید بسیاری هستند، اما همچنین می‌توانند برخی از معایب و چالش‌هایی نیز داشته باشند. برخی از معایب سیستم هوش تجاری عبارتند از:

پیچیدگی و هزینه‌های پیاده‌سازی

 پیاده‌سازی یک سیستم هوش تجاری 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 تحلیل و تفسیر داده‌ها

 استفاده از سیستم‌های هوش تجاری ممکن است نیاز به تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده و حجیم داشته باشد. این می‌تواند نیازمند دانش تخصصی و تجربه کاربران باشد. همچنین، تفسیر اشتباه یا نادرست داده‌ها ممکن است به تصمیم‌های نادرست و اشتباه منجر شود.

مسائل امنیتی و حریم خصوصی

با دسترسی و استفاده از داده‌های حساس و مهم سازمان‌ها، مسائل امنیتی و حفظ حریم خصوصی مطرح می‌شود. سازمان‌ها باید از تدابیر امنیتی مناسب برای حفاظت از داده‌های خود در مقابل دسترسی‌های غیرمجاز و نشت اطلاعات محافظت کنند. البته برای این موضوع مکانیزم‌های خوبی مانند Row Level Security ارائه شده است و می‌توان از آنها استفاده نموند.

وابستگی به داده‌ها

 کیفیت و دسترسی به داده‌ها در سیستم‌های هوش تجاری بسیار مهم است. در صورتی که داده‌ها ناکافی یا غیرکیفیت باشند، تحلیل‌ها و گزارش‌ها نمی‌توانند دقیق و معتبر باشند. همچنین، اگر داده‌ها به‌روزرسانی نشوند یا به‌طور مناسب مدیریت نشوند، سیستم‌های هوش تجاری ممکن است عملکرد کمتری داشته باشند.

استفاده مسئولانه از داده‌ها

 هر چند سیستم‌های هوش تجاری قدرتمندی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها هستند، اما استفاده مسئولانه از این اطلاعات امری بسیار مهم است. کاربران باید از تبدیل داده‌ها به اطلاعات و اطلاعات به تصمیم‌های کسب و کار از طریق سیستم‌های هوش تجاری به طور مسئولانه و با رعایت اصول اخلاقی و قوانین روند را ادامه دهند.

 

در کل، سیستم‌های هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با داشتن دسترسی به داده‌های کسب و کار خود، به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر، پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، بهره‌وری بیشتر و رضایت مشتریان بیشتر دست یابند. با استفاده از این سیستم‌ها، سازمان‌ها می‌توانند برای رقابت در بازارهای روزافزون کسب و کار، تصمیم‌های بهتری بگیرند و به رشد و توسعه پایدار خود ادامه دهند پس با این حال سیستم‌های هوش تجاری آنقدر مزایای زیادی برای سازمان ایجاد می‌کنند که داشتن آن به همه سازمان‌های بزرگ پیشنهاد می‌گردد.

 

اهمیت استراتژیک هوش تجاری در تصمیمات سازمانی

هوش تجاری (BI) 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. هوش تجاری 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.

امکان دسترسی به اطلاعات به‌روز و دقیق

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.

افزایش بهره‌وری سازمان

یکی دیگر از مزایای هوش تجاری در تصمیم‌گیری سازمانی، افزایش بهره‌وری سازمان است. هوش تجاری امکان بهبود عملکرد و عملکرد عمومی سازمان را فراهم می‌کند. با دسترسی به داده‌های هوش تجاری، 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.

توانایی دسترسی سریع و آسان به داده‌ها و اطلاعات

اهمیت هوش تجاری در تصمیم‌گیری سازمانی به توانایی دسترسی سریع و آسان به داده‌ها و اطلاعات موثر و قابل اعتماد برای تصمیم‌گیری استوار است. هوش تجاری 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.

 

موسسه گارتنر (Gartner) چیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

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.

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 بودن داشتن هوش تجاری پاسخ به این سوالات سخت و در برخی حالات غیرممکن است.

پیشنهاد می‌کنیم در رابطه با سوالات بالا فیلم آموزش هوش تجاری را با تدریس مسعود طاهری مشاهده کنید.

 

مثال‌هایی از تحلیل داده و مدیریت اطلاعات با هوش تجاری

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 هوش تجاری در صنایع مختلف اشاره می‌شود:

۱.هوش تجاری 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.

۲.هوش تجاری صنعت بیمه

 استفاده از هوش تجاری در صنعت بیمه، به عنوان یکی از صنایع بزرگ و پیچیده، باعث بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر در این صنعت می‌شود. هوش تجاری 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.

۳.هوش تجاری صنعت حمل و نقل

 در این صنعت، هوش تجاری 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.

۴. هوش تجاری 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 هوش تجاری می‌توان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از عملکرد فروش در آینده ارائه داد.

 

مسیر اجرا و اجزای اصلی یک پروژه هوش تجاری

برای اینکه یک پروژه هوش تجاری موفقی داشته باشیم بایستی از اجزای اصلی هوش تجاری (BI) استفاده کنیم.

۱- Data Sources

منابع داده یا “Data Sources” در هوش تجاری (Business Intelligence) به منابعی اشاره دارد که اطلاعات و داده‌های مورد استفاده در فرآیند تحلیل و گزارش‌دهی در یک سامانه هوش تجاری قرار دارند. این منابع داده ممکن است از منابع داخلی و خارجی سازمان به دست آمده و می‌توانند انواعی از داده‌ها را شامل شوند، از جمله داده‌های عملیاتی، داده‌های تاریخی، داده‌های مالی، داده‌های مشتری، داده‌های بازاریابی، داده‌های تولید، و غیره.

۲- ETL

ETL در هوش تجاری به معنای استخراج (Extraction)، تبدیل (Transformation) و بارگذاری (Loading) است. این عبارت یک فرآیند است که در حوزه هوش تجاری 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.

۳- Data Warehouse یا 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.

۴- OLAP Analysis

OLAP (Online Analytical Processing) یکی از فرایندهای کلیدی در هوش تجاری است که به تحلیل و بررسی داده‌ها در سیستم‌های هوش تجاری کمک می‌کند. OLAP به کاربران اجازه می‌دهد تا از طریق نمودارها، جداول و گزارش‌ها به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و با آن‌ها تعامل کنند. این فرآیند 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.

۵- داشبورد سازی

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.

 

 

شاخص‌ های عملکرد سازمان (KPI)

شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در فرآیند هوش تجاری (Business Intelligence)، به متریک‌ها و معیارهایی اشاره دارند که برای اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد و عملکردهای مختلف در سازمان‌ها استفاده می‌شوند. KPI‌ها در واقع یک نمای کلی از وضعیت کنونی و پیشرفت یک سازمان را نشان می‌دهند و به مدیران و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا عملکرد سازمان را بر اساس اهداف و استراتژی‌های تعیین شده ارزیابی کنند. در زیر به برخی از شاخص‌های کلیدی عملکرد معمول در فرآیند هوش تجاری اشاره می‌شود:

درصد رشد درآمد: این شاخص برای اندازه‌گیری تغییرات درآمد سازمان در بازه‌های زمانی مختلف، مانند ماهانه، سه‌ماهه، یا سالانه استفاده می‌شود. این شاخص نشان می‌دهد که آیا سازمان در طول زمان در حال رشد درآمد است یا خیر.

درصد اشتراک بازار: این شاخص نشان می‌دهد که سازمان چه مقدار از بازار را در اختیار دارد. با استفاده از این شاخص می‌توان از تحولات رقابتی در بازار و تغییرات در سهم بازار سازمان آگاهی پیدا کرد.

تعداد مشتریان جدید: این شاخص برای اندازه‌گیری تعداد مشتریان جدیدی استفاده می‌شود که به سازمان پیوسته‌اند. این شاخص نشان می‌دهد که آیا سازمان در جذب مشتریان جدید موفق بوده است یا خیر.

درصد رضایت مشتریان: این شاخص برای اندازه‌گیری سطح رضایت مشتریان از محصولات یا خدمات سازمان استفاده می‌شود. این شاخص می‌تواند به صورت نظرسنجی‌ها، بازخوردهای مشتریان، ارزیابی‌های کیفیت و خدمات، و یا سایر روش‌های اندازه‌گیری انجام شود.

در کل در پروژه‎‌های هوش تجاری افرادی وجود دارند که کارشان استخراج شاخص و تبدیل آنها به شناسنامه شاخص است.

 

ساخت انبار داده (Data Warehouse)

انباره داده‌ به منظور جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های مرتبط با هوش تجاری، 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 در هوش تجاری عبارتند از:

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.

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.

توانایی استخراج داده‌های قابل تحلیل

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

انبار داده یا Data Warehouse چیست؟ [بخش اول]
انبار داده یا Data Warehouse چیست؟ [بخش دوم]
نیک آموز TV [قسمت چهارم]: Data Warehouse در SQL Server

 

بررسی پروسه ETL در هوش تجاری

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

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.

تبدیل (Transform):

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

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 هوش تجاری 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 سیستم‌های هوش تجاری را تسهیل می‌کند.

 

OLAP (Online Analytical Processing)

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. این پردازش 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 فرآیند هوش تجاری، 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 در هوش تجاری

یکی از اصلی‌ترین عناصر آموزش هوش تجاری، 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. داشبوردهای هوش تجاری در حقیقت انتهای کار و خروجی کار یک پروژه هوش تجاری 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.

Power BI یک ابزار هوش تجاری

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

فیلم کارگاه فقط ۱ هزار تومان: مروری بر داشبوردهای سیستم‌ فروش با استفاده از Power BI
دوره کاملا حرفه‌ای و جامع آموزش Power BI
نیک‌آموز TV: استفاده از Style و فونت فارسی در Power BI
استفاده از نقشه آفلاین در Power BI

 

تیم هوش تجاری از چه نقش‌هایی تشکیل شده است؟

تیم فنی هوش تجاری 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:

۱. کارشناس شاخص:

کارشناس شاخص یا KPI، یکی از اعضای کلیدی تیم هوش تجاری است. نقش اصلی این کارشناس در تیم هوش تجاری، 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 هوش تجاری 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.

۲. کارشناس 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 هوش تجاری باید آشنا باشد.

۳. کارشناس هوش تجاری یا توسعه دهنده هوش تجاری:

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

۴. کارشناس طراحی داشبورد:

کارشناس طراحی داشبوردهای هوش تجاری یکی از اعضای تیم هوش تجاری است که وظیفه طراحی، توسعه و پیاده‌سازی داشبوردهای هوش تجاری را در سازمان برعهده دارد. داشبوردهای هوش تجاری، ابزارهای بصری هوش تجاری 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.

۵. مدیر فنی هوش تجاری:

به طور کلی، مدیر فنی پروژه‌های هوش تجاری مسئولیت مدیریت و رهبری تیم فنی برای پروژه‌های هوش تجاری را دارد و با استفاده از ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز، پروژه‌های هوش تجاری 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.

۶. CTO پروژه‌های هوش تجاری:

CTO (Chief Technology Officer) یا مدیر فناوری اطلاعات در پروژه‌های هوش تجاری مسئولیت‌های مهمی را بر عهده دارد. به طور کلی، CTO در یک پروژه هوش تجاری 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 هوش تجاری از تکنولوژی‌ها و زیرساخت‌هایی استفاده کنند.

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) چیست؟

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:

۱. یادگیری مبانی SQL (Structured Query Language)

SQL  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.

نیک آموز این آموزش‌ها را در دوره کوئری نویسی مقدماتی کاملا بررسی کرده است.

۲. 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.

نیک آموز این آموزش‌ها را در دوره کوئری نویسی مقدماتی کاملا بررسی کرده است.

۳. 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.

۵. یادگیری SSIS (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.

۶. یادگیری SSAS (SQL Server Analysis Services)

SSAS یک ابزار OLAP  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.

۷. 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.

 

داده کاوی (Data Mining) در هوش تجاری

تا اینجا ما در پروژه های هوش تجاری در مورد گذشته و حال صحبت کردیم ولی اگر بخواهید وارد مباحث پیشرفته آینده نگری یا پیش بینی یا داده کاوی یا دیتا ماینینگ بشوید در حقیقت دارید به حالت ایده‌آل یک پروژه هوش تجاری می‌رسید. در واقع زمانی می توانید وارد فاز داده کاوی بشوید که شما یک پروژه هوش تجاری کلید زده باشید و سازمان به بلوغ لازم جهت اجرای یک پروژه با عنوان داده کاوی رسیده باشد.

در مورد مباحث فنی داده کاوی از بین معدود مدل های پذیرفته شده در شاخه داده کاوی، مدل CRISP-DM و مدل ASUM جزو شناخته شده ترین و مقبولترین مدل هایی هستند که فرآیند داده کاوی و حل مسئله را یک روال مستمر و رو به تکامل میبیند و همچنین در عرصه عمل نیز توان پیاده سازی بالاتری داشته اند. از آنجا که مدل CRISP-DM دارای تعدد پیاده سازی بالاتر و قدمت بیشتری بوده و همچنین پایه و اساس مدل ASUM نیز میباشد، به عنوان مدل پیشنهادی توسط تیم نیک توصیه میگردد.
در مدل CRISP-DM طی هر بار اجرای فرآیند، مسئله در قالب شش فاز اصلی مورد شناخت، تحلیل و مدل سازی، به شرح ذیل قرار میگیرد.

 

طی فاز اول (Business Understanding)

تیم پروژه به دنبال درک مسئله، اهداف و نیازمندیهای مشتری از نقطه نظر کسب و کار میباشد.

طی فاز دوم (Data Understanding)

اطلاعات قابل دسترس (درون یا برون سازمانی) مورد شناسایی قرار گرفته و با توجه به کاربرد آن در مسئله تحت ارزیابی کمی و کیفی قرار میگیرند و درصورت نیاز مسئله طرح شده توسط کارفرما، با توجه به اطلاعات قابل دسترس، تعدیل میگردد (جهت تعدیل/اصلاح صورت مسئله و خواسته های مشتری که در فاز قبل مشخص گردیده با داشته های اطلاعاتی مشتری). همچنین طی این فاز تیم داده کاوی با ماهیت اطلاعات قابل دسترس آشنایی بیشتری پیدا نموده و سعی مینماید از اطلاعات در دسترس دیدگاه های مناسبی کسب نماید.

در فاز سوم (Data Preparation)

تیم داده کاوی اقدام به آماده سازی داده ها جهت استفاده در مدل سازی مینماید، طی این فاز معمولا اقداماتی همچون انتخاب مشخصه ای اطلاعاتی، یکپارچه کردن اطلاعات از منابع مختلف و پاکسازی اطلاعات انجام میپذیرد. لازم به ذکر است وجود انبار داده از پیش آماده شده میتواند به افزایش سرعت اجرای کار در این فاز کمک قابل توجهی نماید.

در فاز چهارم (Modeling)

تیم داده کاوی اقدام به تعیین تکنیک های مدل سازی قابل استفاده جهت حل مسئله مینماید. سپس پارامترهای مورد نیاز جهت Tune کردن مدل ها را تعیین مینماید، همچنین در این فاز با توجه به تکنیک مصرفی، ممکن است نیاز باشد تا داده های آماده شده در فاز قبل مورد تغییر و تحول قرار گیرند، پس بعضا از این فاز عملیات عقبگرد به فاز قبل، برای ساختار دهی مجدد اطلاعات صورت میپذیرد.

در فاز پنجم (Evaluation)

مدل های ساخته شده (که قاعدتا انتظار میرود از کیفیت بالایی برخوردار باشند) مورد تست و ارزیابی قرار میگیرند تا نقاط کور احتمالی آنها استخراج گردد تا بهترین مدل برای حل مسئله انتخاب شود. همچنین در این مرحله طی تعامل با کارفرما موثر بودن مدل انتخابی نیز بررسی میگردد. درصورتیکه مدل انتخاب شده برای حل مسئله مناسب نباشد، کل فرآیند مجددا از فاز اول آغاز میگردد.

طی فاز ششم (Deployment)

تیم داده کاوی با توجه به الزامات کارفرما، اقدام به ارائه نتایج اجرای مدل به کارفرما مینمایند.در این فاز میتوان بنا به درخواست کارفرما، منحصرا گزارشی غنی و قابل درک توسط کارفرما از نتیجه اجرای مدل باشد و یا میتواند سیستمی نرم افزاری باشد که کارفرما بتواند توسط آن مدل ساخته شده را بصورت مکرر مورد اجرا و بهره برداری قرار دهد.

یادگیری ماشین (Machine Learning) در هوش تجاری

به نقل از ویکی پدیا: شما احتمالاً چندین بار در روز از یادگیری ماشین استفاده می‌کنید، حتی بدون آنکه بدانید. هر بار که شما یک جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ انجام می‌دهید، یادگیری ماشینی انجام می‌شود چراکه نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی صفحات وب را درک کرده‌است. هنگامی که فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل دوستان و تصاویر شما را می‌شناسد، این نیز یادگیری ماشین است.

هر بار که ایمیل خود را چک می‌کنید و فیلتر هرزنامه شما را از داشتن مجدد هزاران هرزنامه خلاص می‌کند نیز به همین دلیل است که کامپیوتر شما آموخته‌است که هرزنامه‌ها را از ایمیل غیراِسپم تشخیص دهد. این همان یادگیری ماشین است. این علمی است که باعث می‌شود کامپیوترها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند.

پیشنهاد می‌کنم فیلم یادگیری ماشین در SQL Server را تماشا کنید.

گام بعدی چیست؟

خواننده گرامی امیدوارم از این مقاله جامع در مورد هوش تجاری لذت برده باشید، گام بعدی شرکت در وبینار ۹۰ دقیقه آموزش هوش تجاری است. اگر می‌خواهید یک متخصص هوش تجاری شوید و درآمد بالایی کسب کنید، پیشنهاد می‌کنم فیلم وبینار هوش تجاری را همین الان دانلود کنید.

دانلود فیلم وبینار ۹۰ دقیقه‌ای آموزش هوش تجاری

کاملا فارسی و کاملا کاربردی، همین الان دانلود کنید و فیلم را مشاهده کنید.