همه چیز درباره هوش تجاری

تعریف هوشمندی تجاری

هوشمندی تجاری یا BI مجموعه‌ای از فرآیندها، فناوری‌ها و ابزارهاست که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کنند. هدف اصلی BI این است که با ارائه دیدگاه‌ها و گزارش‌های دقیق و زمان‌مند از اطلاعات سازمانی، به مدیران و تصمیم‌گیران کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. BI شامل فرآیندهایی از قبیل جمع‌آوری داده‌ها، استخراج اطلاعات، انبار داده‌ها، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها است و به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا رفتارها، روندها، و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و از آنها برای بهینه‌سازی عملکرد خود استفاده کنند.

اهمیت هوشمندی تجاری در تصمیم‌گیری تجاری

BI به‌طور قابل‌توجهی تصمیم‌گیری‌های تجاری را بهبود می‌بخشد. در دنیای امروز که سازمان‌ها با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه هستند، دسترسی به تحلیل‌های سریع و دقیق، امکان پاسخگویی به چالش‌ها و فرصت‌ها را فراهم می‌کند. BI به مدیران کمک می‌کند تا:

• تصمیمات استراتژیک و عملیاتی بهتری بگیرند: با تحلیل داده‌ها می‌توان الگوها و روندهایی را شناسایی کرد که کمک می‌کند تا راهکارهای مناسب برای چالش‌ها پیدا شود.
• افزایش دقت در پیش‌بینی‌ها: BI با ارائه تحلیل‌های پیش‌گویانه، امکان پیش‌بینی تغییرات بازار و رفتار مشتریان را فراهم می‌کند.
• پایش عملکرد و بهبود کارایی: BI به مدیران کمک می‌کند تا کارایی کارکنان و فرآیندها را اندازه‌گیری و پایش کنند و نقاط قوت و ضعف سازمان را شناسایی کنند.

تاریخچه مختصر هوشمندی تجاری و تکامل آن

هوشمندی تجاری به عنوان یک مفهوم در دهه 1960 میلادی معرفی شد، زمانی که سیستم‌های اطلاعات مدیریتی (MIS) برای کمک به تصمیم‌گیری در سازمان‌ها به وجود آمدند. در دهه 1980، با ظهور سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم (DSS)، BI وارد مرحله جدیدی شد. در آن زمان، فناوری‌هایی مانند انبار داده‌ها (Data Warehousing) و OLAP (پردازش تحلیلی برخط) شروع به رشد کردند. در دهه 1990، با توسعه نرم‌افزارهای BI و ابزارهای تحلیل داده‌ها، BI به یک ضرورت تبدیل شد.

با پیشرفت تکنولوژی و گسترش اینترنت در دهه 2000، ابزارهای BI مدرن به بازار آمدند و این امکان را برای سازمان‌ها فراهم کردند که داده‌های خود را به صورت آنلاین تحلیل کنند. امروزه، با پیشرفت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، BI به سمت تحلیل‌های پیشرفته‌تر و پیش‌بینی‌پذیری بیشتری پیش رفته است. ابزارهای مدرن BI همچنین به کاربران امکان می‌دهند که به راحتی گزارش‌ها و داشبوردهای خود را شخصی‌سازی کرده و حتی بدون نیاز به دانش فنی خاصی، داده‌ها را تحلیل کنند.

نقش BI در افزایش رقابت‌پذیری سازمان‌ها

با استفاده از BI، سازمان‌ها می‌توانند به سرعت به تغییرات بازار و رفتار مشتریان پاسخ دهند. هوشمندی تجاری با ارائه تحلیل‌های عمیق و جامع از عملکرد، هزینه‌ها و فرصت‌های جدید، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا منابع خود را بهینه‌تر تخصیص دهند. همچنین، BI به سازمان‌ها کمک می‌کند که با شناخت بهتر نیازها و ترجیحات مشتریان، تجربه مشتری را بهبود بخشیده و رضایت آنها را افزایش دهند. در دنیای رقابتی امروز، سازمان‌هایی که از BI به شکل موثری استفاده می‌کنند، مزیت رقابتی قابل‌توجهی به دست می‌آورند؛ زیرا می‌توانند به داده‌ها سریعاً واکنش نشان دهند، تصمیمات استراتژیک مناسبی بگیرند، و نوآوری‌هایی در ارائه محصولات و خدمات خود ایجاد کنند.

تصمیم گیری داده محور

تصمیم‌گیری داده‌محور (Data-Driven Decision Making) رویکردی است که در آن تصمیم‌ها بر اساس تحلیل و تفسیر داده‌ها گرفته می‌شوند، نه بر اساس حدس و گمان یا تجربه‌ی شخصی. در این روش، داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف به مدیران و تصمیم‌گیران کمک می‌کنند تا درک دقیق‌تری از شرایط کنونی و پیش‌بینی دقیق‌تری از آینده داشته باشند.

ویژگی‌ها و مزایای تصمیم‌گیری داده‌محور

• افزایش دقت تصمیمات: استفاده از داده‌های واقعی به جای حدس و گمان، دقت تصمیم‌گیری‌ها را افزایش می‌دهد.
• بهبود سرعت تصمیم‌گیری: ابزارهای تحلیل داده کمک می‌کنند تا تصمیمات به صورت سریع‌تر و بر اساس اطلاعات به‌روز گرفته شوند.
• کاهش ریسک: تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها می‌تواند از ریسک‌های ناشی از اطلاعات نادرست یا ناکامل جلوگیری کند.
• شناسایی فرصت‌ها و تهدیدها: تحلیل داده‌ها کمک می‌کند تا سازمان‌ها فرصت‌های بازار و تهدیدهای احتمالی را زودتر شناسایی کنند.
• بهینه‌سازی فرآیندها: داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فرآیندهای خود را بهینه‌سازی و کارایی کلی را افزایش دهند.

مراحل تصمیم‌گیری داده‌محور

• جمع‌آوری داده‌ها: اطلاعات از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های CRM، نظرسنجی‌ها و تعاملات با مشتریان جمع‌آوری می‌شوند.
• تحلیل و تفسیر داده‌ها: داده‌ها به کمک ابزارهای تحلیل مانند Power BI، Tableau، یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل می‌شوند تا الگوها و روابط پنهان در آن‌ها مشخص شود.
• استخراج بینش‌ها: با استفاده از نتایج تحلیل، بینش‌ها و نتایج عملی به دست می‌آیند که به تصمیم‌گیران کمک می‌کنند.
• اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده: بر اساس تحلیل و بینش‌های استخراج‌شده، تصمیماتی که با اهداف سازمان همسو هستند، اتخاذ می‌شوند.
• پایش و ارزیابی نتایج: پس از اجرای تصمیم، نتایج ارزیابی شده و داده‌های جدید برای اصلاح یا بهبود تصمیمات جمع‌آوری می‌شوند.

ابزارهای مورد استفاده در تصمیم‌گیری داده‌محور

• ابزارهای هوشمندی تجاری (BI) : مانند Power BI، Tableau، Qlik که برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌شوند.
• ابزارهای تحلیل داده و علم داده: مانند Python و R که امکان انجام تحلیل‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های آماری را فراهم می‌کنند.
• انبارهای داده (Data Warehouses): مانند Amazon Redshift و Google BigQuery که برای ذخیره و سازمان‌دهی داده‌های حجیم مورد استفاده قرار می‌گیرند.

به طور کلی، تصمیم‌گیری داده‌محور باعث می‌شود سازمان‌ها با استفاده از بینش‌های عمیق و دقیق‌تر، در محیطی پر از رقابت و تغییرات سریع بهتر عمل کنند و مزیت رقابتی کسب کنند.

اجزای اصلی سیستم‌های BI

داده‌ها (Data)

اولین قدم در ایجاد یک معماری پایدار، بسته به نیاز و منابع یک شرکت، در جمع‌آوری‌‌داده‌ها از منابع مختلف داده مانند CRM ،ERP، پایگاه داده‌ها، پرونده‌ها یا APIها شروع می‌شود. ابزارهای مدرن BI اتصالات داده‌ای مختلف، سریع و آسان زیادی را ارائه می‌دهند تا با استفاده از موتورهای ETL هوشمند در پس زمینه، این روند را روان و آسان کنید. آنها امکان برقراری ارتباط بین بخش‌ها و سیستم‌های پراکنده را فراهم می‌کنند که در غیر این صورت متفاوت باقی می‌مانند. از نظر تجاری، این یک عنصر مهم در ایجاد یک فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است که می‌تواند خطاها را از بین ببرد، بهره‌وری را افزایش دهد و عملیات را ساده کند.

انباشت و انبار داده‌ها (Data Warehousing)

انباره داده (Data Warehouse) و پایگاه داده (Database) هر دو سیستم‌هایی برای ذخیره و مدیریت داده هستند، اما کاربرد و ساختار آنها تفاوت‌های مهمی دارد؛ پایگاه داده به منظور ذخیره و مدیریت داده‌های عملیاتی و روزمره استفاده می‌شود. این داده‌ها معمولاً تراکنشی و به‌روز هستند و مستقیماً از عملیات جاری مانند خرید و فروش، مدیریت مشتری، و انبارداری ثبت می‌شوند. به عبارتی، پایگاه داده برای پشتیبانی از تراکنش‌های جاری و کارهای روزمره طراحی شده است در حالی که انباره داده برای تحلیل داده‌های تاریخی و ارائه گزارشات به مدیران و تصمیم‌گیران طراحی شده است. انباره داده شامل داده‌های جامع و تجمیع‌شده از منابع مختلف است و به‌جای عملیات روزمره، برای تحلیل، گزارش‌دهی، و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده می‌شود.

تحلیل داده (Data Analytics)

در هوشمندی تجاری، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های تحلیلی، داده‌کاوی و یادگیری ماشین برای استخراج دانش از داده‌ها و پیش‌بینی روندها بسیار مؤثر هستند.

1-تکنیک‌ها و الگوریتم‌های تحلیلی

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): تکنیکی که به کمک آن وضعیت کنونی یا گذشته داده‌ها توصیف می‌شود و شامل ابزارهایی مانند داشبوردها و گزارش‌های آماری است.
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics): با استفاده از مدل‌های ریاضی و آماری مانند رگرسیون، شبکه‌های عصبی و مدل‌های سری زمانی، روندها و رفتارهای آینده پیش‌بینی می‌شود.
• تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): تکنیکی که به ارائه پیشنهادات و راه‌حل‌ها برای اقدامات آینده می‌پردازد و شامل الگوریتم‌های بهینه‌سازی است.

2-تکنیک‌ها و الگوریتم‌های داده‌کاوی

• خوشه‌بندی (Clustering): دسته‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها، مانند الگوریتم‌های K-Means و Hierarchical Clustering.
• قوانین انجمنی (Association Rules): کشف الگوها و روابط بین داده‌ها؛ مانند الگوریتم Apriori برای یافتن روابط بین محصولات.
• طبقه‌بندی (Classification): دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف بر اساس ویژگی‌ها؛ الگوریتم‌های معروف شامل درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبانی (SVM).

3-تکنیک‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• رگرسیون خطی و لجستیک: مدل‌هایی برای پیش‌بینی مقادیر عددی یا احتمال وقوع یک رویداد.
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN): مدل‌هایی الهام گرفته از مغز انسان برای تحلیل داده‌های پیچیده و الگوهای غیرخطی.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم‌هایی که با آزمون و خطا به یادگیری می‌پردازند و در کاربردهایی مانند بازی‌ها و رباتیک استفاده می‌شوند.
• ماشین بردار پشتیبان (SVM): الگوریتمی برای طبقه‌بندی داده‌ها که با یافتن بهترین مرز برای جدا کردن دسته‌ها کار می‌کند.

بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)

بصری‌سازی داده‌ها به تبدیل داده‌ها و اطلاعات پیچیده به نمودارها و گراف‌های قابل درک گفته می‌شود. این کار اهمیت ویژه‌ای در هوشمندی تجاری (BI) دارد، زیرا اطلاعات پیچیده و حجیم را به صورتی ساده و قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیران ارائه می‌دهد. اهمیت و برخی از ابزارهای رایج بصری‌سازی داده‌ها را در ادامه بیان می­گردد:

1-اهمیت بصری‌سازی داده‌ها و گزارش‌ها

• درک بهتر اطلاعات: بصری‌سازی داده‌ها، فهم اطلاعات را تسهیل کرده و دیدگاه واضح‌تری از الگوها و روندها ارائه می‌دهد.
• شناسایی سریع الگوها و ناهنجاری‌ها: نمودارها و گراف‌ها به تحلیل‌گران کمک می‌کنند تا الگوها و ناهنجاری‌های داده‌ها را سریع‌تر شناسایی کنند.
• افزایش سرعت تصمیم‌گیری: گزارش‌های بصری به مدیران امکان می‌دهد اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری را در یک نگاه مشاهده کنند.
• افزایش تعامل و ارائه قابل فهم: با استفاده از گراف‌ها، نمودارها و داشبوردهای تعاملی، می‌توان اطلاعات پیچیده را به آسانی به تیم‌ها و مخاطبان مختلف ارائه داد.
• کمک به شناسایی فرصت‌ها و تهدیدها: تحلیل بصری داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند فرصت‌های بازار و تهدیدهای احتمالی را سریع‌تر شناسایی کنند.

2-ابزارهای رایج برای بصری‌سازی داده‌ها و گزارش‌دهی

• Power BI: ابزار قدرتمند از مایکروسافت که با داشبوردهای تعاملی، بصری‌سازی‌های متنوع و ادغام با سایر ابزارهای مایکروسافت، یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای سازمان‌ها است.
• Tableau: ابزار بصری‌سازی داده که به دلیل سهولت در استفاده، قدرت پردازش داده‌های بزرگ و نمایش داشبوردهای تعاملی شناخته شده است.
• Qlik Sense: ابزاری با تمرکز بر تحلیل‌های تعاملی و بصری‌سازی داده‌ها، که امکان نمایش و بررسی دقیق داده‌ها را به کاربران می‌دهد.
• Google Data Studio: ابزار رایگان از گوگل برای ایجاد گزارش‌های تعاملی و بصری‌سازی داده‌ها با قابلیت یکپارچه‌سازی با محصولات گوگل.
• js: یک کتابخانه متن‌باز JavaScript برای ساخت نمودارها و گراف‌های سفارشی و تعاملی، که برای توسعه‌دهندگان و پروژه‌های نیازمند شخصی‌سازی بالا مناسب است.
• Looker: ابزار تحلیلی از گوگل برای نمایش داده‌های سازمانی و گزارش‌دهی که تمرکز زیادی بر تحلیل داده‌ها در فضای ابری دارد.
• Excel: با وجود قدیمی بودن، همچنان به دلیل قابلیت‌های گسترده نمودارها و سادگی، ابزاری پرکاربرد در بصری‌سازی و گزارش‌دهی داده‌هاست.
• SAP Lumira: ابزاری برای بصری‌سازی داده‌های سازمانی با تمرکز بر داشبوردهای تجاری و تحلیل‌های پیشرفته.

فرآیندهای کلیدی در هوشمندی تجاری

استخراج، انتقال و بارگذاری (ETL)

ETL که مخفف Extract, Transform, Load است، یک فرآیند برای استخراج (Extract) داده‌ها از منابع مختلف، تبدیل (Transform) این داده‌ها به شکل مناسب، و بارگذاری (Load) آنها در انبار داده یا سیستم‌های تحلیلی است. این فرآیند نقش کلیدی در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و استفاده در سیستم‌های هوشمندی تجاری (BI) دارد. مراحل فرایند به شرح زیر است:

مراحل ETL

• استخراج (Extract)

داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده عملیاتی، فایل‌های اکسل، سیستم‌های CRM، منابع خارجی و غیره جمع‌آوری می‌شوند. این مرحله چالش‌برانگیز است، زیرا منابع داده می‌توانند ساختارها و فرمت‌های مختلفی داشته باشند.

• تبدیل (Transform)

داده‌ها به فرمتی استاندارد و قابل استفاده تبدیل می‌شوند. در این مرحله، عملیاتی مانند پاک‌سازی داده‌ها (حذف داده‌های تکراری یا نادرست)، تغییر فرمت داده‌ها، محاسبات و ترکیب داده‌ها برای ایجاد اطلاعات معنادار انجام می‌شود. این مرحله از ETL باعث می‌شود داده‌ها هماهنگ و سازگار شوند و امکان تحلیل دقیق فراهم شود.

• بارگذاری (Load)

داده‌های تبدیل‌شده در انبار داده (Data Warehouse) یا پایگاه داده‌های تحلیلی بارگذاری می‌شوند. این مرحله به داده‌ها امکان می‌دهد که برای تحلیل و گزارش‌دهی آماده باشند و مدیران و تحلیل‌گران به داده‌های آماده و ساختاریافته دسترسی داشته باشند.

نقش ETL در آماده‌سازی داده‌ها

• یکپارچه‌سازی داده‌ها: ETL داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و ترکیب می‌کند تا یک نمای جامع و منسجم از داده‌ها به دست آید.
• پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها: داده‌های ناسازگار، ناقص یا اشتباه در فرآیند ETL پاک‌سازی و استاندارد می‌شوند تا کیفیت داده‌ها بهبود یابد.
• آماده‌سازی برای تحلیل و گزارش‌دهی: داده‌های آماده‌شده در انبار داده برای تحلیل‌های پیشرفته و ایجاد گزارش‌های دقیق استفاده می‌شوند.
• افزایش سرعت و دقت تحلیل‌ها: با آماده‌سازی داده‌ها در قالبی ساختاریافته، تحلیل‌گران می‌توانند سریع‌تر به بینش‌های مورد نیاز دست یابند.
• پشتیبانی از هوشمندی تجاری: ETL داده‌ها را به اطلاعات کاربردی تبدیل می‌کند و زیرساخت مورد نیاز برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و مبتنی بر داده را فراهم می‌کند.

نصب و راه ­اندازی Power BI ومعرفی اجزا

Power BI مجموعه‌ای از ابزارها و سرویس‌های هوشمندی تجاری است که توسط مایکروسافت ارائه شده است و به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را تحلیل و به صورت بصری نمایش دهند. این ابزار شامل چندین محصول و اجزای اصلی است که هر یک کارکرد خاص خود را دارند. در ادامه به توضیح انواع و اجزای Power BI پرداخته­می شود:

Power BI Desktop

Power BI Desktop یک نرم‌افزار رایگان برای سیستم عامل ویندوز است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را از منابع مختلف وارد کرده، پاکسازی کنند، تحلیل کنند و داشبوردهای بصری ایجاد کنند.

ویژگی‌ها:

• ابزارهای ETL برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها.
• امکان استفاده از DAX (زبان فرمول‌نویسی Power BI) برای محاسبات پیچیده و Power Query برای پاکسازی داده‌ها.
• ساخت داشبوردها و گزارش‌های بصری با ابزارهای قدرتمند گرافیکی و بصری‌سازی داده‌ها.

Power BI Service (پاور بی‌آی آنلاین)

Power BI Service یک سرویس ابری است که کاربران می‌توانند گزارش‌ها و داشبوردهای ایجاد شده در Power BI Desktop را در آن منتشر و به اشتراک بگذارند.

ویژگی‌ها:

• اشتراک‌گذاری و همکاری: کاربران می‌توانند گزارش‌ها و داشبوردها را با دیگران به اشتراک بگذارند و در تیم‌ها همکاری کنند.
• به‌روزرسانی خودکار: داده‌ها در Power BI Service می‌توانند به طور خودکار به‌روزرسانی شوند تا داشبوردها همیشه داده‌های به‌روز را نمایش دهند.
• دسترسی آسان: امکان دسترسی به داشبوردها و گزارش‌ها از طریق مرورگر و از هر جایی.

Power BI Mobile

Power BI Mobile اپلیکیشنی برای دستگاه‌های موبایل (اندروید، iOS و ویندوز) است که به کاربران امکان می‌دهد به داشبوردها و گزارش‌های خود از طریق تلفن همراه یا تبلت دسترسی داشته باشند.

ویژگی‌ها:

• دسترسی سریع به گزارش‌ها و داشبوردها در هر زمان و مکان.
• هشدارها و اعلان‌ها برای اطلاع‌رسانی تغییرات و رویدادهای مهم.
• قابلیت تعامل با داشبوردها و بررسی جزئیات داده‌ها به صورت لمسی.

Power BI Report Server

Power BI Report Server نسخه‌ای از Power BI برای استقرار داخلی (On-Premises) است. این ابزار به سازمان‌ها امکان می‌دهد گزارش‌ها و داشبوردهای Power BI را در محیط داخلی خود میزبانی کنند.

ویژگی‌ها:

• مناسب برای سازمان‌هایی که به دلیل مسائل امنیتی و محدودیت‌های قانونی نمی‌توانند از سرویس‌های ابری استفاده کنند.
• پشتیبانی از گزارش‌های Power BI و همچنین SQL Server Reporting Services (SSRS).
• امکان زمان‌بندی و به‌روزرسانی خودکار گزارش‌ها و تعامل با داشبوردها.

Power BI Embedded

Power BI Embedded یک سرویس Azure است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد داشبوردها و گزارش‌های Power BI را در نرم‌افزارها و وب‌سایت‌های خود جاسازی کنند.

ویژگی‌ها:

• مناسب برای شرکت‌های نرم‌افزاری که می‌خواهند قابلیت‌های هوشمندی تجاری را به محصولات خود اضافه کنند.
• امکان شخصی‌سازی ظاهر و رفتار گزارش‌ها برای هماهنگی با اپلیکیشن‌های موجود.
• به کاربران نهایی امکان می‌دهد که بدون نیاز به حساب کاربری Power BI، به تحلیل‌ها دسترسی داشته باشند.