هوش تجاری به یکی از قدرتمندترین و مهمترین راه حل ها برای شرکت هایی تبدیل شده است که به دنبال تجزیه و تحلیل هوشمند داده ها، پیش بینی آینده و استفاده از ابزارهای BI برای تولید بینش های عملی هستند.

هوش کسب‌وکار در مقابل تحلیل داده‌ها

بهره‌گیری پراکنده و جسته‌وگریخته از اصطلاح «هوش کسب‌وکار» به حداقل سال‌های دهه‌ی 1860 برمی‌گردد؛ اما هوارد درِسنِر (Howard Dresner)، نویسنده و مدیر شرکت خدمات مشاوره‌ای درِسنِر، نخستین کسی بود که این عبارت را در سال 1989، به‌عنوان یک عبارت مادر و فراگیر برای به‌کارگیری تکنیک‌های تحلیل داده جهت تقویت فرایندهای تصمیم‌گیری در سازمان‌ها پیشنهاد کرد. امروز درِسنِر را به‌عنوان «پدرخوانده‌ی هوش تجاری» می‌شناسند. آنچه که امروز به‌عنوان ابزارهای BI شناخته می‌شود، از سیستم‌های تحلیلیِ مبتنی بر ابررایانه‌ها، مانند سیستم‌های پشتیبانیِ تصمیم و سیستم‌های اطلاعاتیِ اجرایی تکامل یافته است.

بین هوش تجاری و علم داده تفاوت های زیادی وجود دارد، اما با توسعه اخیر ابزارهای BI ، هر دو به هم پیوسته و به یکدیگر وابسته شدند.

استفاده از یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و اتصالات مختلف داده ای که کاربر را قادر می سازد با تعداد زیادی پایگاه داده، فایل های مسطح(Flat Files)، تجزیه و تحلیل بازاریابی،CRM  و غیره کار کند و آنها را فقط با چند کلیک به اشتراک بگذارد در حالی که تمام اطلاعات بر روی یک کلود(Cloud) ذخیره شده است تا دانشمندان علوم داده را قادر به استفاده از مجازی سازی به نفع خود شوند و از نرم افزار علوم داده انتخاب شده خود نه تنها به عنوان یک ابزار قدرتمند بلکه به عنوان یک محیط کار برای کار با داده ها روی یک راه حل مقیاس پذیر استفاده کنند.

همچنین نمونه های هوش تجاری بی شماری وجود دارد که نشان می دهد چه نوع ارزشی می تواند برای خط اصلی کسب و کار ایجاد کند. برای بیان این موضوع ، بیایید نگاهی به مثال زیر بیندازیم:

مثال بالا تصویری از رابط کشیدن و رها کردن ایجاد شده در datapine را برای یک پیش بینی 6 ماهه بر اساس داده های گذشته و فعلی به ما نشان می دهد.

این موضوع برای سناریوهای پیش بینی آینده که می تواند ستون فقرات برای تعیین استراتژی ها و تصمیمات آینده کسب و کار باشد، فوق العاده مفید است. امکانات تجزیه و تحلیل پیش بینی به روشی ساده و در عین حال درست ایجاد می شود، به این صورت که فقط باید داده های مشخص شده خود را بر اساس داده های گذشته خود وارد کنید، فاصله اطمینان را انتخاب کنید و در نهایت موتور پیش بینی بقیه کارها را انجام می دهد.

این یک واقعیت است که شرکت ها بیشتر مبتنی بر داده ها، وابستگی عمیقی به اطلاعات احتیاج دارند ، اما به شخصی نیاز دارند که بتواند فرآیند مدیریت داده های آنها را انجام دهد، که اغلب معقول می باشد.

راه حل های هوش تجاری نه تنها امکان دستکاری داده ها را فراهم می کنند بلکه داشبورد ها و گزارش های قدرتمندی را نیز ایجاد می کنند که کار دانشمندان علوم داده را به سناریوهای واقعی تجاری محافظت شده با سطح امنیتی بالا تبدیل می کند.

این ابزارها برای علم داده جنبه های دیگری از مواجهه با اطلاعات را پیشنهاد می کنند. آنها ممکن است یک گزارش سازMySQL  را پیاده سازی کنند تا بخش IT را از طرح کوئری های SQL راحت کند و بنابراین، منابع زیادی را صرفه جویی کرده و یک محیط تجاری مقرون به صرفه ایجاد می کند.

امکانات موجود در هوش تجاری بی پایان است و با استفاده از ابزارهای مصورسازی مدرن علوم داده در قالب نرم افزار BI ، دانشمندان می توانند به ستون فقرات یک استراتژی تجاری موفق تبدیل شوند.

قابلیت ها و ویژگی های کلیدی:

  • ذخیره سازی داده های ابری
  • مقیاس پذیر و قابل تنظیم با توجه به نیاز کاربر
  • اتصال به منابع مختلف داده و پیش بینی نتایج آینده

ابزارهای برتر هوش تجاری در سال 2019 عبارت اند از:

  •     Board
  •     Domo
  •     Dundas BI
  •     Google Data Studio
  •     Looker
  •     Microsoft Power BI
  •     Qlik
  •     Salesforce
  •     SAS
  •     Sisense
  •     Tableau
  •     Tibco