هوش تجاری (BI)

هوش تجاری (BI)

هوش تجاری (BI) اشاره به زیرساخت های رویه ای و فنی دارد که جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های تولید شده توسط فعالیت های شرکت است. هوش تجاری یک اصطلاح گسترده است که شامل استخراج داده ها، تجزیه و تحلیل فرایند، معیار عملکرد، تجزیه و تحلیل توصیفی و غیره می باشد. اطلاعات کسب و کار به معنای آن است که تمام داده های تولید شده توسط یک کسب و کار را تهیه و ارزیابی ها و روندهای عملکرد آسان برای هضم را ارائه دهند تا تصمیمات مدیریتی را مطلع سازند.

هوش تجاری خارج از اعتقاد مدیران با اطلاعات نادرست یا ناقص به طور متوسط ​​تصمیم گیری های بهتری را نسبت به داشتن اطلاعات بهتر داشته باشند. سازندگان مدل های مالی این را به عنوان یک "مشکل" تشخیص می دهند. هوش تجاری به این معنی است که با در اختیار داشتن آخرین اطلاعات که به صورت ایده آل در داشبورد استانداردهای سریع طراحی شده برای پشتیبانی از تصمیم گیری بهتر ارائه شده است.

زمینه رشد هوش تجاری

برای کسب سود، هوش تجاری باید تلاش کند تا دقت، زمانبندی و میزان داده را افزایش دهد. این به معنی یافتن راه های بیشتر برای ضبط اطلاعاتی که قبلا ثبت نشده است می باشد، بررسی اطلاعات برای خطاها و ساختار اطلاعات به طریقی که امکان تجزیه و تحلیل گسترده ای را فراهم می کند. با این حال در عمل، شرکت ها داده هایی دارند که در فرمت های غیر ساخت یافته یا متنوعی قرار دارند که برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل آسان نیست. در نتیجه، شرکت های نرم افزاری راه حل های هوش تجاری را ارائه می دهند. این برنامه های کاربردی نرم افزار سطح سازمانی هستند که برای متحد کردن اطلاعات و تجزیه و تحلیل داده های شرکت طراحی شده اند.

هوش تجاری (BI)

با وجودی که راه حل های نرم افزاری  که همچنان به تکامل می رسند و کاربری آسان تر می شود، هنوز هم نیاز به متخصصین مانند دانشمندان داده وجود دارد تا اطمینان حاصل شود که سازگاری میان سرعت و عمق گزارش دهی منطقی است. بعضی از بینش هایی که از داده های بزرگ به دست می آیند، شرکت ها به دنبال گرفتن همه چیز هستند، اما تحلیلگران داده ها معمولا می توانند منابع را بیابند تا مجموعه ای از نقاط داده را پیدا کنند که می تواند سلامت یک فرایند یا منطقه تجاری را به طور کلی نشان دهد. می تواند نیاز به ضبط و اصلاح همه چیز را برای تجزیه و تحلیل، که موجب صرفه جویی در زمان تحلیلی و افزایش سرعت گزارش را کاهش می دهد.

مزایای هوش تجاری

دلایل زیادی وجود دارد که چرا شرکت ها هوش تجاریکار می کنند. بسیاری از آن ها را برای پشتیبانی از عملکرد های متنوع مانند استخدام، انطباق، تولید و بازاریابی استفاده می کنند. هنگام جمع آوری و رشد هوش تجاری به ارزش اصلی کسب و کار تبدیل می شود، پیدا کردن یک منطقه کسب و کار است که از داشتن اطلاعات بهتر برای کار با آن بهره مند نیست.

بعضی از مزایای شرکت ها می توانند پس از اتخاذ هوش تجاری به مدل های کسب و کار خود شامل سریع تر، گزارش دقیق تر و تجزیه و تحلیل، بهبود کیفیت داده ها، رضایت کارکنان بهتر، کاهش هزینه ها و افزایش درآمد و توانایی تصمیم گیری بهتر کسب و کار شوند.

اگر، برای مثال، شما مسئول برنامه های تولید برای چندین کارخانه نوشیدنی هستید و فروش ها یک رشد ماهانه در ماه را در یک منطقه مشخص نشان می دهند، می توانید تغییرات بیشتری را در زمان واقعی تضمین کنید تا کارخانه ها بتوانند تقاضا را برآورده کنند. به طور مشابه، شما می توانید سرعت تولید را کاهش دهید که فروش را تحت تأثیر قرار می دهد. این مثال محدود از چگونگی کسب و کار هوشمند می تواند سود را افزایش دهد و هزینه ها را هنگام استفاده به درستی کاهش دهد.

Business intelligence (BI) refers to the procedural and technical infrastructure that collects, stores and analyzes the data produced by a company’s activities. Business intelligence is a broad term that encompasses data mining, process analysis, performance benchmarking, descriptive analytics, and so on. Business intelligence is meant to take in all the data generated by a business and present easy-to-digest performance measures and trends that will inform management decisions.

Business intelligence grew out of the conviction that managers with inaccurate or incomplete information will tend, on average, to make worse decisions than if they had better information. Creators of financial models will recognize this as a “garbage in, garbage out problem.” Business intelligence is meant to solve that problem by bringing in the most current data that is ideally presented on a dashboard of quick metrics designed to support better decisions.

To be useful, business intelligence must seek to increase the accuracy, timeliness and amount of data. This means finding more ways to capture information that isn’t already being recorded, checking the information for errors, and structuring the information in a way that makes broad analysis possible.