هوش تجاری یا Business Intelligence که به اختصار BI نوشته می‌شود، بستری نرم‌افزاری است که داده‌های کسب‌و‌کار را دریافت می‌کند و در قالب‌های کاربرپسندی مانند گزارش، داشبورد و نمودار ارائه می‌کند. ابزارهای هوش تجاری BI امکان دسترسی به انواع مختلف داده‌ها را به کاربران می‌دهند، مانند داده‌های فعلی و قبلی، داده‌های شخص ثالث و داخلی، و همچنین داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار (مانند رسانه‌های اجتماعی). کاربران نیز با تحلیل این اطلاعات می‌توانند دورنما و درکی کلی از نحوۀ عملکرد کسب‌و‌کار به دست آورند.

مجلۀ CIO این‌طور می‌گوید: «هوش تجاری BI به کاربران نمی‌گوید کدام مسیر بهتر است و نمی‌گوید اگر فلان مسیر را در پیش بگیرند چه اتفاقی خواهد افتاد؛ هرچند، کارش فقط تولید گزارش هم نیست. در اصل، BI راهی در اختیار سازمان می‌گذارد تا با بررسی داده‌ها بتواند روندها را پیش‌بینی و عملکرد خودش را ارزیابی کند.» سازمان‌ها می‌توانند از اطلاعات به‌دست‌آمده از هوش تجاری و تحلیل داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار، شناسایی مشکلات و مسائل و روندهای بازار، و یافتن فرصت‌های جدید درآمدزایی استفاده کنند.

تاریخچۀ هوش تجاری BI

طبق گزارشی در سایت IBM، این ریچارد میلار دیونز بود که در سال ۱۸۶۵ برای اولین بار از اصطلاح هوش تجاری برای اشاره به بانکی استفاده کرد که نسبت به رقبای خود اطلاعات بیشتری را دربارۀ بازار جمع‌آوری می‌کرد. در سال ۱۹۵۸، هانس پیتر لون (از متخصصان آی‌بی‌ام) ظرفیت‌های استفاده از فناوری را برای جمع‌آوری اطلاعات تجاری بررسی کرد و همین تحقیقات او در نهایت به طراحی نخستین پلتفرم‌های تحلیلی آی‌بی‌ام منتهی شد.

در دهه‌های ۶۰ و ۷۰ میلادی، اولین سیستم‌های مدیریت داده و سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم (DSS) برای ذخیره و سازماندهی حجم فزایندۀ داده‌ها توسعه یافتند. وبسایت Dataversity می‌گوید: «بسیاری از مورخان بر این باورند که هوش تجاری امروزین در واقع نسخۀ تکامل‌یافتۀ پایگاه دادۀ DSS است. در آن زمان مجموعه‌ای از ابزارها با هدف دسترسی و سازماندهی داده‌ها به روش‌های ساده‌تر ایجاد شد. پردازش تحلیلی آنلاین یا همان OLAP نیز از جمله سیستم‌های اطلاعات و انبار داده بود که برای کار با DSS توسعه یافت.»

در دهه ۹۰، هوش تجاری به‌طور فزاینده‌ای محبوب شد، اما پیاده‌سازی آن کار دشواری بود و به پشتیبانی فناوری اطلاعات نیاز داشت؛ اتفاقی که اغلب به تأخیر در ارائۀ گزارش‌ها منجر می‌شد. افزون بر این، تحلیلگران و کاربران هوش تجاری به آموزش‌های گسترده‌ای نیاز داشتند تا بتوانند داده‌ها را تفسیر و تحلیل کنند.

امروزه نرم‌افزارهای نوین هوش تجاری BI بسیار ساده‌تر شده‌اند و به کاربران غیرمتخصص امکان می‌دهند به‌راحتی داده‌ها را تحلیل کنند و گزارش بگیرند. همچنین پلتفرم‌های مبتنی بر ابر (cloud) دامنۀ دسترسی BI را در سراسر مناطق جغرافیایی گسترش داده‌اند. حالا بسیاری از این دست نرم‌افزارها امکان مدیریت کلان‌داده‌ها را فراهم می‌کنند و با پردازش بی‌درنگ (real-time) تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات به‌روز و لحظه‌ای را ممکن می‌سازند.

هوش تجاری BI چگونه کار می‌کند؟

برخلاف هوش هیجانی که نوعی توانایی فردی و مرتبط با وضعیت سلامت روانی اشخاص است، هوش تجاری به پلتفرمی اشاره دارد که شامل مجموعه‌ای از ابزارها و فناوری‌هاست. پلتفرم‌های هوش تجاری BI برای دریافت اطلاعات پایۀ خود به انبار داده (Data warehouse) متکی هستند. انبار داده، داده‌ها را از چندین منبع دریافت می‌کند و در یک سیستم مرکزی جمع می‌کند تا امکان تحلیل و گزارش‌گیری برای کسب‌و‌کار فراهم شود. نرم‌افزار هوش تجاری از انبار استعلام می‌کند و نتایج را در قالب گزارش، نمودار و نقشه به کاربر ارائه می‌دهد.

انبار داده می‌تواند شامل یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) برای پشتیبانی از پرس‌وجوها یا همان queryهای چندبُعدی باشد و مثلاً می‌توانید چنین پرسشی مطرح کنید: وضعیت فروش منطقۀ شرقی ما نسبت به منطقۀ غربی ما در سال جاری نسبت به سال گذشته چگونه است؟

داگ دیلی، مدیر خدمات آی‌بی‌ام، دربارۀ انبار داده این‌طور می‌گوید: «OLAP برای شناسایی داده‌ها، تسهیل هوش تجاری، انجام محاسبات تحلیلی پیچیده و تحلیل پیش‌بینانه ابزاری بسیار سودمند است. یکی از مزایای اصلی OLAP یکپارچگی اطلاعات و محاسباتی است که برای استخراج داده‌ها به کار می‌گیرد و همین امر به بهبود کیفیت محصول، تعامل با مشتری و بهبود فرایندها منجر می‌شود.»

برخی از نرم‌افزارهای جدید هوش تجاری با استفاده از فناوری‌هایی مانند Hadoop می‌توانند داده‌های خام را مستقیماً استخراج و دریافت کنند؛ هرچند، در بسیاری از موارد کماکان از انبارهای داده به‌عنوان منبع داده استفاده می‌شود.

اهمیت و مزایای هوش تجاری BI

هوش تجاری به سازمان‌ها امکان می‌دهد به زبان ساده سؤال بپرسند و پاسخ‌هایی کاربردی و ملموس دریافت کنند و به‌جای اینکه بر حدس و گمان تکیه کنند، می‌توانند بر اساس داده‌های کسب‌وکارشان – چه مربوط به تولید و زنجیرۀ تأمین باشد یا مشتریان و روندهای بازار – تصمیم بگیرند. چرا فروش در فلان منطقه نزولی شده؟ کجا موجودی مازاد داریم؟ مشتریان در شبکه‌های اجتماعی چه می‌گویند؟ هوش تجاری BI کمک می‌کند به این سؤالات پاسخ دهیم.

معمر فرکون در وبلاگش دربارۀ اهمیت هوش تجاری و کاربرد هوش تجاری در کسب‌ و‌ کار می‌گوید: «هوش تجاری با اتکا به طیفی از فناوری‌ها و شیوه‌ها – از تحلیل و گزارش‌گیری گرفته تا داده‌کاوی و تحلیل پیش‌بینانه – اطلاعاتی دربارۀ گذشته و وضعیت فعلی کسب‌وکار ارائه می‌کند. هوش تجاری BI با ارائۀ تصویری دقیق از کسب‌و‌کار در هر برهۀ زمانی، به سازمان امکان می‌دهد استراتژی تجاری خودش را بر اساس داده‌های واقعی طراحی کند.»

هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند به شرکت‌هایی داده‌محور تبدیل شوند، عملکردشان را بهبود دهند و مزیت رقابتی به دست آورند. سازمان‌ها با بهره‌گیری از هوش تجاری می‌توانند:

• با درک کسب‌و‌کار و تخصیص هوشمندانه منابع برای دستیابی به اهداف استراتژیک، ROI خودشان را بهبود دهند.
• رفتار مشتری و ترجیحات و روندها را کشف کنند و از این اطلاعات برای هدف‌گیری بهتر مشتریان بالقوه یا تطبیق محصولات با نیازهای متغیر بازار استفاده کنند.
• همواره بر عملیات کسب‌و‌کار نظارت داشته باشند و با اتکا به اطلاعات حاصل از داده‌ها، روندها را اصلاح کنند یا بهبود دهند.
• مدیریت زنجیرۀ تأمین را با نظارت بر فعالیت‌ها در جهات مختلف بهبود ببخشند و نتایج را با شرکا و تأمین‌کنندگان در میان بگذارند.

برای مثال، خرده‌فروشان با مقایسۀ عملکرد فروشگاه‌ها و کانال‌ها و مناطق مختلف می‌توانند در هزینه‌هایشان صرفه‌جویی کند. بیمه‌گران نیز با مشاهدۀ کل فرایند خسارت می‌توانند ببینند کجاها از دستیابی به اهدافشان باز مانده‌اند و از این اطلاعات برای بهبود عملکردشان استفاده کنند.

بهترین شیوه‌های هوش تجاری BI

هوش تجاری وقتی موجب سودآوری می‌شود که به سازمان‌ها کمک کند بتوانند عملیات‌ها و فرایندهایشان را ارزیابی کنند، مشتریانشان را درک کنند، بازار را بسنجند، و وضعشان را بهبود دهند. آن‌ها به ابزارهای مناسب برای جمع‌آوری اطلاعات تجاری از هر نقطه، تحلیل، کشف الگوها و یافتن راه‌حل نیاز دارند. ابزار‌های BI کمک به فرایند تصمیم‌گیری را با موارد زیر امکان‌پذیر می‌کند:

• اتصال به طیف گسترده‌ای از سیستم‌های داده مختلف و مجموعه داده‌ها از جمله پایگاه‌های داده و صفحات گسترده.
• ارائۀ تحلیل‌های عمیق و کمک به کاربران برای کشف روابط و الگوهای پنهان در داده‌ها؛
• ارائۀ پاسخ‌ها در قالب داده‌های آموزنده و قانع‌کننده مانند گزارش‌ها، نقشه‌ها، و نمودارها؛
• امکان مقایسۀ جانبی داده‌ها در سناریوهای مختلف؛ و
• ارائۀ ویژگی‌های واکاوی که به کاربران امکان می‌دهد سطوح مختلف داده‌ها را بررسی کنند.

هوش تجاری پیشرفته و سیستم‌های تحلیلی برای خودکارسازی و ساده‌سازی وظایف پیچیده ممکن است از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بهره بگیرند. این قابلیت‌ها توانایی شرکت‌ها را برای تحلیل داده‌های خود و کسب اطلاعات در سطح عمیق تسریع می‌کند.

برای مثال، ببینید IBM Cognos Analytics چگونه تحلیل داده‌ها و ابزارهای بصری را برای پشتیبانی از ایجاد نقشه برای گزارش‌ها گرد هم می‌آورد. این سیستم برای شناسایی خودکار اطلاعات جغرافیایی از هوش مصنوعی استفاده می‌کند و سپس می‌تواند تجسم‌ها را با افزودن نقشه‌های جغرافیایی از کل کرۀ زمین، یک محلۀ منفرد یا هر چیز دیگری اصلاح کند.

ابزارهای هوش تجاری BI

همان طور که گفتیم برای استفاده از مزایای BI به ابزاری با ویژگی‌های مناسب نیاز داریم. امروزه ده‌ها ابزار BI در دسترس است. در نتیجه برای تعیین پنج نرم‌افزار برتر به سراغ منابعی رفتیم که این ابزارها را معرفی و رتبه‌بندی می‌کنند. نرم‌افزارهای زیر بیشترین استنادها را در بین ده وب سایتی داشتند که بهترین ابزارهای BI را رتبه‌بندی کرده‌اند.

۱. Microsoft Power BI

یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش تجاری، Power BI است که مایکروسافت ارائه کرده است. این نرم‌افزار قابل‌دانلود است، بنابراین می‌توانید تحلیل را در فضای ابر یا روی سرور خودتان اجرا کنید. همگام‌سازی با منابعی مانند فیس‌بوک، اوراکل و غیره، گزارش‌ها و داشبوردها را در عرض چند دقیقه با این ابزار تعاملی ایجاد می‌کند. دارای قابلیت‌های هوش مصنوعی داخلی، ادغام اکسل و اتصال‌دهنده‌های داده است و رمزگذاری داده‌ها و نظارت بر دسترسی بی‌درنگ را ارائه می‌دهد.

۲. Tableau

Tableau به‌سبب قابلیت‌های کاربرپسند تجسم داده‌ها شناخته شده است، اما توانایی‌هایی بیش از ایجاد نمودارهای زیبا دارد. ارائه‌ها شامل تحلیل بصری زنده است، رابطی که به کاربران امکان می‌دهد دکمه‌ها را بکشند و رها کنند تا روند داده‌ها را به‌سرعت تشخیص دهند. این ابزار از منابع داده مانند مایکروسافت اکسل، باکس، فایل‌های PDF، گوگل آنالیتیکس و غیره پشتیبانی می‌کند. تطبیق‌پذیری آن به توانایی اتصال با اکثر پایگاه‌های داده گسترش می‌یابد.

۳. QlikSense

QlikSense یک ابزار BI است که بر رویکرد سلف‌سرویس تأکید می‌کند، به این معنی که از طیف گسترده‌ای از موارد استفاده از تحلیل، از برنامه‌های هدایت‌شده و داشبورد گرفته تا تحلیل سفارشی و تعبیه‌شده، پشتیبانی می‌کند. این نرم‌افزار رابطی کاربرپسند دارد که برای صفحات لمسی، هوش مصنوعی پیشرفته و پلتفرم‌های ابری با عملکرد بالا بهینه شده است. قابلیت اکتشاف انجمنی آن، Search & Conversational Analytics، به کاربران امکان می‌دهد سؤال بپرسند و بینش‌های عملی را کشف کنند، که به افزایش سواد داده برای کسانی که تازه از ابزارهای هوش تجاری BI استفاده می‌کنند کمک می‌کند.

۴. Dundas BI

Dundas BI یک ابزار هوش تجاری مبتنی بر مرورگر است که قدمتی بیش از ۲۵ سال دارد. مانند Tableau، Dundas BI دارای یک عملکرد کشیدن و رها کردن است که به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را خودشان بدون درگیرکردن تیم آی‌تی، تحلیل کنند. این ابزار به‌دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری خود از طریق داشبوردهای تعاملی، گزارش‌ها و تحلیل بصری شناخته شده است. از زمان آغاز به کار خود به عنوان یک ابزار تجسم داده در سال ۱۹۹۲، به یک پلتفرم تحلیل end-to-end تبدیل شده است که قادر به رقابت با ابزارهای جدید BI است که امروزه در دسترس هستند.

۵. Sisense

Sisense یک ابزار هوش تجاری کاربرپسند است که بر ساده‌سازی تمرکز دارد. با استفاده از این ابزار می‌توانید داده‌ها را از منابعی مانند گوگل آنالیتیکس، Salesforce و غیره بگیرید. فناوری درون تراشۀ آن امکان پردازش سریع‌تر داده‌ها را در مقایسه با سایر ابزارها فراهم می‌کند. ویژگی‌های کلیدی شامل قابلیت جاسازی تحلیل برچسب سفید است، به این معنی که یک شرکت می‌تواند خدمات را به طور کامل بر اساس نیازهای خود سفارشی کند. مانند سایرین، دارای قابلیت کشیدن و رها کردن است. Sisense به شما امکان می‌دهد گزارش‌ها و داشبوردها را هم با اعضای تیم خود و هم با افراد بیرونی به اشتراک بگذارید.

سایر ابزارهای محبوب هوش تجاری BI هم عبارت‌اند از: Zoho Analytics، Oracle BI، SAS Visual Analytics، Domo، Datapine، Yellowfin BI، Looker، SAP Business Objects، Clear Analytics، Board، MicroStrategy، IBM Cognos Analytics، Tibco Spotfire، BIRT، Intercom، Google Data Studio. و HubSpot.

آیندۀ‌ هوش تجاری BI

هوش تجاری برای همگام‌شدن با نیازهای تجاری و فناوری مدام در حال تکامل است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به رشد خود ادامه خواهند داد و کسب‌وکارها می‌توانند اطلاعات حاصل از هوش مصنوعی را در یک استراتژی گسترده‌تر هوش تجاری ادغام کنند. ازآن‌جایی که شرکت‌ها تلاش می‌کنند بیشتر داده‌محور باشند، تلاش‌ها برای اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری‌ها افزایش می‌یابد. تجسم داده‌ها برای کار با هم در بین تیم‌ها و واحدهای سازمان ضروری‌تر خواهد بود. سال به سال بر تعداد استفاده‌کنندگان از هوش تجاری اضافه می‌شود و پلتفرم‌های هوش تجاری BI با فناوری‌های جدید و نوآوری کاربران سازگار می‌شوند.

جمع‌بندی

بر اساس گزارشی در Digital Reinvention که توسط مؤسسۀ ارزش تجاری آی‌بی‌ام تهیه شده: «با نگاهی به پنج سال آینده، ۵۸ درصد از ۱۱۰۰ مدیری که در مطالعۀ اختراع مجدد دیجیتال مورد بررسی قرار گرفتند، انتظار دارند فناوری‌های جدید موانع ورود را کاهش دهند و ۶۹ درصد انتظار دارند رقابت بین صنایع بیشتر شود. تحلیل پیشرفته این امکان را فراهم می‌کند که هوش تجاری BI عمیق‌تر شود و اطلاعات مصرف‌کننده از کلان‌داده‌ها استخراج شود و اطلاعات متنوعی از توصیفی تا پیش‌بینانه را تولید کند.» بنابراین آشنایی با ابزارها و فرایندهای هوش تجاری و تسلط بر آن‌ها امری ضروری برای تضمین بقای کسب‌وکارها به شمار می‌رود.»