مدل هوش تجاری چیست؟ انواع مدل هوش تجاری

هوش تجاری، یا BI (Business Intelligence)، به استفاده از داده‌ها برای تحلیل و ارائه اطلاعات کسب‌وکار جهت افزایش تصمیم‌گیری‌های موثر می‌پردازد. این مفهوم، در میان نرم‌افزارها و ابزارهای جدید کسب‌وکار، سوالات فراوانی ایجاد می‌کند. هرچند هوش تجاری پیچیدگی خود را دارد، اما اغلب با مفاهیم دیگر اشتباه گرفته می‌شود. انواع مختلفی از مدل هوش تجاری در بین کسب‌وکارها به چشم می‌خورند که دانستن آن‌ها برای همگی ضروری است.

مدل هوش تجاری (BIM) چیست؟

مدل هوش تجاری (BIM) به شرکت‌ها فرصت می‌دهد تا داده‌های خام را به اطلاعات معنی‌دار تبدیل کنند و برنامه استراتژیک موثری را به‌وجود آورند. این مدل امکان تصمیم‌گیری تاکتیکی و عملیاتی در بازه‌های زمانی خاص را نیز فراهم می‌سازد. برای دستیابی به اهداف، این دانش باید به افراد مناسب در زمان و مکان مناسب ارائه شود. سازمان‌ها حجم زیادی از اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند که اغلب از نوع داده‌های خام مثل حقایق و زنجیره‌های داده بزرگ هستند.

این داده‌ها نیاز به پردازش و تفسیر دارند تا امکان ایجاد فرصت‌های جدیدی که ممکن است به مزیت رقابتی منجر شود، فراهم سازند. هوش تجاری (BI) بر اساس استراتژی سازمان شکل می‌گیرد و اغلب از بیانیه هدف یا ماموریت کسب‌وکار الهام می‌گیرد.

این مفهوم تا حدی که در سال ۱۸۶۵ توسط ریچارد میلار دیونز مطرح شد، ارتقا یافته است. در سال ۱۹۵۸، هانس پیتر لون، دانشمند کامپیوتر IBM، مقاله‌ای درباره پتانسیل BI از طریق استفاده از فناوری منتشر کرد.

برنامه‌ها و ابزارهای هوش تجاری

هوش تجاری (BI) به تنهایی یک محصول یا سیستم نیست؛ بلکه به‌عنوان مدل هوش تجاری (BIM) شناخته می‌شود که مجموعه‌ای از برنامه‌ها و پایگاه‌های داده یکپارچه را دربر می‌گیرد. این مدل امکان دسترسی ساده به داده‌های تجاری و بازار را فراهم می‌کند و در تصمیم‌گیری و عملیات کسب‌وکار به‌کار می‌رود.

برنامه‌های هوش تجاری از سیستم‌های پشتیبانی و تصمیم‌گیری (DSS)، پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)، گزارش‌ها، تحلیل داده‌های استاتیک و داده‌کاوی حمایت می‌کنند.

سیستم پشتیبانی تصمیم (DSS)

سیستم پشتیبانی تصمیم (DSS) از تفکر و مدل سازی انسان برای تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده می‌کند. در حوزه لجستیک بیان می‌شود که یک کسب‌وکار از DSS برای بهبود زنجیره تامین و مدیریت موجودی بهره ببرد.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) به تجزیه‌وتحلیل سریع و گزارشگیری از داده‌های تجاری متمرکز می‌شود. این دستگاه‌ها برای تصمیم‌گیری در هوش تجاری استفاده می‌شوند و برنامه‌های کاربردی نظیر DSS و OLAP در مدل هوش تجاری (BIM) جای دارند.

OLAP که نباید OLTP اشتباه شود، معمولا با داده‌های حجیم Big Data همراه است. به‌عنوان مثال، در بانکداری آنلاین، OLAP اطلاعات بانکی مشتریان را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و بینش‌های مهم را ارائه می‌دهد.

انبارهای داده

نرم‌افزار انبارهای داده برای مقالات قبلی نیازمند دسترسی به داده‌های گسترده و متنوع است. این داده‌ها از منابع مختلف ارائه می‌شوند؛ از سیستم‌ها تا پایگاه‌های داده مدیریت‌شده توسط بخش‌های خاص. گزارش‌های خودکار یا لیست‌های دستی در Excel از جمله منابعی هستند که این نرم‌افزار برای بهره‌مندی از داده‌ها و ایجاد مقالات از آنها استفاده می‌کند.

بیشتر بخوانید: مقدمه ای بر انبار داده (Data Warehouse) و نقش آن در هوش کسب و کار

انواع نقشه راه مدل هوش تجاری (BIM) – toolhero

در این بخش به بررسی و معرفی انواع مدل هوش تجاری (BIM) می‌پردازیم.

۱. مجموعه و ورودی

جمع‌آوری داده‌ها و اتصال آنها به سیستم هوش تجاری (BI) مرحله ابتدایی است. از توانایی سیستم وابسته، می‌توان به درخواست دادن داده‌های مرتبط از پایگاه داده متمرکز یا اضافه کردن اسناد Excel اشاره کرد. تنوع بسیاری در منابع و انواع داده وجود دارد و هرکدام ورودی و درخواست خاص خود را دارند.

۲. آماده‌سازی

پس از ورود داده‌ها در مدل هوش تجاری، احتمال دارد همه اطلاعات در قالب صحیح در دسترس نباشند، به‌ویژه زمانی‌که از چندین نوع داده مختلف، مانند اطلاعات کمی، استفاده می‌شود. این موضوع نشان می‌دهد که بسیاری از داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل نیاز به آماده‌سازی دارند. در مرحله آماده‌سازی، داده‌های خام به یک مجموعه روشن از داده‌ها تبدیل می‌شوند.

این مرحله زمان‌بر است، اما برای داشتن تحلیل قابل اطمینان و کارآمد ضرورت دارد. نرم‌افزارهای آماری مانند SPSS IBM می‌توانند داده‌های خام را پاکسازی و دسته‌بندی کنند. در صورت حجم بزرگ داده‌ها، مانند Big Data، به فناوری‌های پیشرفته‌تر نیاز است.

۳. فیلتر کردن

حالا که همه داده‌ها جمع‌آوری، تمیز و وارد سیستم شده‌اند، انتخاب دقیق با داده‌های مرتبط انجام می‌شود. ممکن است داده‌های رفتار مشتری از ۵ سال گذشته در دسترس باشد، اما مدیر تصمیم گرفته است که تنها از داده‌های دو سال گذشته استفاده کند.

۴. تجزیه و تحلیل

زمانی‌که داده‌ها به یک قالب قابل اجرا تبدیل می‌شوند، فرآیند تجزیه‌وتحلیل واقعی آغاز می‌شود. این مرحله جزئی اساسی از مدل هوش تجاری (BIM) است که در آن تصمیم گرفته می‌شود که کدام بخش از داده‌ها باید مورد ساخت قرار گیرد.

میانگین‌ها در هر ماه و سال، در هر بخش، همبستگی بین دو متغیر و هرچه که سازمان در آن لحظه نیاز دارد، صورت می‌گیرد. امکاناتی که با داده‌ها وجود دارد، بی‌پایان است و اضافه کردن محاسبات بینش به آن، امکانات و تحلیل بیشتری را ایجاد می‌کند.

۵. پیاده‌سازی / گزارش

تجزیه‌وتحلیل در یک مدل خلاصه شده است که این مدل امکان به‌دست آوردن بینش‌های واضح و آسان از گزارشات و داشبوردها را فراهم می‌کند. این عمل که به نام اجرا معروف است، به شکل اساسی انتخاب استراتژیک را تشکیل می‌دهد. پیاده‌سازی می‌تواند از طریق گزارشات حرفه‌ای، لیست اعداد ساده، جداول نتایج گرافیکی تعاملی، اینفوگرافیک و سایر روش‌ها انجام شود.

۶. اشتراک گذاری

در مرحله نهایی مدل هوش تجاری (BIM)، این که چگونه نتایج مرحله قبل به زمان مناسب و به افراد خاص منتقل شوند، موردتوجه قرار می‌گیرد. این‌کار معمولا با نوشتن یک ایمیل سریع و پیوست یک سند Excel صورت می‌گیرد. با این‌حال، خطر ایجاد اشتباهات در مخلوط شدن نسخه‌های مختلف یک فایل وجود دارد.

راه‌حل‌های پیچیده‌تر، مانند پورتال‌های اطلاعات داخلی، این امکان را فراهم می‌کنند که اطلاعات به‌صورت مطمئن و با دسترسی محدود به افراد مربوطه منتقل شوند.

جمع‌بندی

مدل هوش تجاری (BIM) به‌عنوان یک چارچوب مفهومی در حوزه تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و اطلاعات کسب‌وکار شناخته می‌شود. این مدل، اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند و با استفاده از فناوری‌های پیشرفته، آنها را به داده‌های قابل تحلیل تبدیل می‌کند. در مراحل بعدی، BIM امکان تجزیه‌وتحلیل دقیق این داده‌ها را فراهم می‌کند تا تصمیمات استراتژیک و تاکتیکی بر اساس الگوها و روندهای آماری انجام شود. این مدل، با ایجاد امکان دسترسی آسان و درست به اطلاعات، سازمان‌ها را در بهبود فرآیندها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.