سیستم هوش تجاری (BI) و کاربرد آن برای شرکت‌ها

هوش تجاری (BI) یک فرایند مبتنی بر فناوری است که به‌منظور تحلیل  داده‌ها برای کمک به مدیران ارشد، مدیران میانی و سایر کاربران جهت اتخاذ تصمیمات بهینه به‌کاربرده می‌شود. هوش تجاری (BI) شامل مجموعه‌ای از ابزارها، برنامه‌های کاربردی و متدولوژی‌ها است که با جمع‌آوری داده‌ها از منابع  درون‌سازمانی و  برون‌سازمانی، داده‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل آماده می‌کند، امکان اجرای پرس‌وجو (Query) را مهیا می‌سازد، گزارش‌ها و داشبوردها را ایجاد می‌کند به‌نحوی‌که این گزارش‌ها در اختیار تصمیم گیران و همین‌طور کارکنانBPMS  قرار گیرد. از مزایای استفاده از هوش تجاری می‌توان به موارد زیر اشاره نمود:

• تسریع و بهبود فرایند تصمیم‌گیری
• بهبود فرایندهای داخلی
• شناسایی فرصت‌های جدید
• دستیابی به مزیت‌های رقابتی جدید

سیستم‌های هوش تجاری (BI) هم‌چنین می‌توانند به شرکت‌ها در شناسایی روندهای بازار و مشکلاتی که باید موردتوجه قرار بگیرند، کمک نمایند. داده‌های هوش تجاری (BI) می‌تواند شامل اطلاعات قدیمی و یا داده‌های جدیدی باشند که از سیستم‌های منبع داده تولیدشده‌اند و تحلیل گران هوش تجاری را قادر به پشتیبانی از فرایندهای تصمیم سازی استراتژیک و تاکتیکی می‌سازند. در ابتدا، ابزارهای هوش تجاری توسط تحلیلگران داده و سایر متخصصین IT استفاده می‌شدند به صورتی که آن‌ها تحلیل‌ها را بر روی‌داده‌ها اجرا می‌کردند و گزارش‌ها را به‌عنوان نتایج پرس‌وجو (Query) برای کاربران کسب‌وکار تولید می‌نمودند. پس‌ازآن با توجه به توسعه ابزارهای خویش خدمت هوش تجاری (Self-Service BI) و جستجوی داده، مدیران سازمان و کارمندان نیز در استفاده از ابزارهای هوش تجاری (BI) توانمند شدند. هوش تجاری (BI) شامل مجموعه وسیعی از برنامه‌های کاربردی نظیر تحلیل‌های موردی و پرس‌وجو (Query)، گزارش ساز، پردازشگر تحلیلی آنلاین (OLAP)، هوش تجاری موبایل، هوش تجاری بلادرنگ، هوش تجاری عملکردی، هوش تجاری و سرویس های ابری، هوش تجاری متن‌باز، هوش تجاری اشتراکی و هوش منطقه‌ای هست. فنّاوری هوش تجاری همچنین شامل نرم‌افزارهای بصری سازی داده برای طراحی نمودارها و سایر داده نمایی‌ها ابزارهایی برای ساخت انواع داشبوردها می‌شود. برنامه‌های کاربردی هوش تجاری را می‌توان از کمپانی‌های متفاوتی خریداری نمود و یا آنکه به‌صورت یک پلتفرم مجتمع از یک کمپانی تهیه کرد. برنامه‌های هوش تجاری همچنین می‌توانند ترکیبی از انواع تجزیه‌وتحلیل پیشرفته را ارائه دهند، مانند داده‌کاوی، تحلیل‌های پیشگویانِ، متن‌کاوی، تحلیل‌های آماری و تحلیل کلان داده‌ها.  در بسیاری از موارد، پروژه‌های تجزیه‌وتحلیل پیشرفته به‌وسیله گروه‌های جداگانه‌ای از کارشناسان داده، متخصصین آمار، مدل‌سازان و سایر متخصصین تحلیل رهبری و مدیریت می‌شوند، درحالی‌که گروه هوش تجاری بیشتر بر پرس جوها (Query) و تحلیل‌های داده‌های کسب‌وکار نظارت می‌کند. داده‌های هوش تجاری معمولاً در یک انباره داده یا یک داده‌گاه (Data mart) کوچک‌تر که زیرمجموعه‌ای از اطلاعات شرکت است ذخیره می‌شوند. به‌علاوه، سیستم‌های Hadoop به‌صورت گسترده به‌عنوان انباره‌ها در معماری‌های هوش تجاری و مخصوصاً برای داده‌های بدون ساختار، فایل‌های لاگ و گونه‌های دیگر کلان داده‌ها استفاده می‌شوند. قبل از آنکه این سیستم در برنامه‌های کاربردی هوش تجاری استفاده شود، داده‌های خام از منابع مختلف بایستی مجتمع می‌شدند و به‌وسیله ابزارهای کیفیت داده بررسی می‌شدند تا از صحت داده‌های تحلیلی اطمینان حاصل می‌گشت. گروه‌های هوش تجاری، علاوه بر مدیران هوش تجاری، به‌صورت عمومی شامل ترکیبی از معماران هوش تجاری، توسعه‌دهندگان هوش تجاری، تحلیل گران کسب‌وکار و متخصصین مدیریت داده هستند. البته کاربران کسب‌وکار  نیز به‌عنوان نماینده کسب‌وکار جهت ایجاد اطمینان از پوشش نیازهای کسب‌وکار در فرایند توسعه هوش تجاری، مشارکت می‌کنند. در همین راستا تعداد رو به رشدی از سازمان‌ها در حال جایگزینی توسعه آبشاری با رویکردهای هوش تجاری چابک هستند. این رویکردها از فن‌های توسعه نرم‌افزار چابک  جهت تقسیم پروژه به بخش‌های کوچک‌تر و ارائه کارکردهای جدید به کاربران نهایی به‌صورت افزایشی و تکرارپذیر استفاده می‌نمایند. این نحوه عملکرد، سازمان‌ها را در زمینه ارائه سریع‌تر توانمندی‌های هوش تجاری و بهبود روند توسعه هوش تجاری هم‌زمان با تغییر نیازمندی‌های کسب‌وکار توانمند می‌سازد. بنابراین هدف از هوش تجاری تفسیر آسان حجم زیادی از داده‌ها  با استفاده از مجموعه‌ای از ابزارها هست. شناسایی فرصت‌های جدید و اجرای مؤثر یک استراتژی با بینشی عمیق، می‌تواند مزیت‌های رقابتی جدید و توسعه پایدار را برای سازمان‌ها به ارمغان آورد. سه بخش کلی فرآیند تصمیم‌گیری نیازمند به هوش تجاری مهم‌ترین نیاز یک مدیر، داشتن اطلاعات دقیق برای اتخاذ تصمیم درست است. فرایند تصمیم‌گیری می‌تواند به سه بخش کلی زیر تقسیم شود. با توجه به انواع مختلف تصمیم‌گیری (بر اساس میزان ساخت‌یافته بودن آن) هر یک از بخش‌های اهمیت متفاوتی خواهند داشت.

1. دسترسی، جمع‌آوری و پالایش داده‌ها و اطلاعات موردنیاز؛
2. پردازش، تحلیل و نتیجه‌گیری بر اساس دانش؛
3. اعمال نتیجه و نظارت بر پیامدهای اجرای آن.

در هر یک از موارد فوق، سازمان‌های قدیمی که از هوش تجاری استفاده نمی‌کنند، دارای مشکلاتی هستند که اغلب از عواملی چون حجیم بودن داده‌ها، پیچیدگی در تحلیل‌ها و ناتوانی در ردگیری نتایج فرایندها و پیامدهای تصمیمات گرفته‌شده، نشئت می‌گیرند. هوش تجاری با کمک به حل مشکلات فوق، به دلیل ساختاری که در سازمان به وجود می‌آورد، فرصت‌های جدیدی نیز برای رشد سازمان ایجاد می‌کند و نه‌تنها عامل حذف مشکلات است، بلکه باصرفه جویی در زمان و هزینه، شرایط کاری را دگرگون می‌سازد. هر کس در یک شرکت تنها می‌تواند کارش را به بهترین نحو انجام دهد. اگر تصمیم‌گیری‌ها در سازمان‌ها بر مبنای اطلاعات واقعی باشد تا بر مبنای بهترین حدسیات و یا اینکه چگونه درگذشته آن کار را انجام می‌داده‌اند، کارها به‌درستی پیش نخواهد رفت. دراین‌باره نیاز به مستندات است، مستندات از همه عوامل یک سازمان، مجموع این مستندات و آمارها است که مانع از سعی و خطا می‌گردد. چه اتفاقی رخ می‌داد اگر هر چه که فروشندگان ERP و CRM و اکنون BI به شما وعده می‌دهند را، می‌داشتید؟ یعنی وعده دسترسی فوری به همه دادهای موجود در شرکت و سازمان شما با داشبوردهای دیجیتالی و شاخص‌های عملکرد موردنیاز تا سازمان خود را اداره کنید. چه اتفاقی رخ می‌داد اگر می‌توانستید بی‌نهایت کاوش در اجزا در داده‌های موجود و از منظرهای متفاوت (Slice & Dice به عمل تجزیه اطلاعات به بخش‌های کوچک‌تر و نمایش آن از منظرهای متفاوت برای درک بهتر در تصمیم‌گیری‌ها گفته می‌شود.) می‌نمودید بدون اینکه لازم باشد بدانید از چه دستگاهی تا سطح Transaction (تراکنش‌ها)، این داده‌ها می‌آیند کارتان را بهتر انجام می‌دادید؟