هوش تجاری ،چراغ‌‌راه یا مشاوری امین

دکتر امیررضا باودر

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (Business Intelligence)، به دانشی گفته می‌شود که حاصل تجزیه و تحلیل اطلاعات یک شرکت یا سازمان است. این فرآیند به مدیران و صاحبان مشاغل، اطلاعات عملی ارائه می‌کند. هوش تجاری، به کمک این داده‌ها، درباره عملکرد بخش‌های مختلف یک سازمان یا شرکت، تعداد خرید و فروش‌ها، عوامل موثر بر روند فعالیت‌های سازمان و… اطلاعات منسجم و ارزشمندی ارائه می‌دهد که می‌تواند به مدیران کسب و کار در تصمیم ‌گیری‌ها کمک کند. همچنین سیستم هوش تجاری برای تغییر وضع موجود و بازگشت سریع‌تر سرمایه، راهکارهایی را ارائه می‌دهد.

انواع هوش تجاری یا BI، به مدیران کسب و کارها کمک می‌کند بدانند توجه به کدام عوامل سود بیشتری برای آن‌ها به همراه دارد و چه عواملی، باعث ضرر بیشتر و سود کمتر می‌شود.

در حقیقت هوش تجاری BI به زبان ساده، برای کسب و کارها مانند یک مشاور عمل می‌کند و به کمک ارقام واقعی، میزان سود در گذشته، حال و آینده را مشخص می‌کند. راهکارهای کارآمد و ارزشمندی ارائه می‌دهد تا سود مجموعه به بالاترین حد ممکن برسد. فرآیند هوش تجاری شامل چند مرحله است.

طی این مراحل، اطلاعات اولیه جمع‌آوری و دسته بندی می‌شوند. داده‌ها، پس از بررسی و تجزیه و تحلیل به صورت خلاصه شده در قالب متن، عدد، نمودار، جدول و… ارائه می‌شود. در این فرآیند تمامی اطلاعات در بازه‌‌های زمانی مختلف، جمع‌آوری و مقایسه می‌شوند. در نهایت سیستم هوش تجاری، پیش‌بینی‌ها و راهکارهایی برای تغییر و بهبود وضعیت در آینده ارائه می‌دهد.

مفهوم هوش تجاری به دنبال نارسائی‌های مباحث سیستم‌های اطلاعاتی مدیریت مطرح گردید. سیستم‌های اطلاعات مدیریت تنها در سطح تئوریک رشد کردند و هرگز نتوانستند در عمل پاسخگوی نیاز سازمان‌ها باشند. هوشمندی کسب‌وکار مجموعه توانایی‌ها، فناوری‌ها، ابزارها و راهکارهایی است که به درک بهتر مدیران از شرایط کسب‌وکار کمک می‌نماید. ابزارهای هوش تجاری، دیدگاه هایی از شرایط گذشته، حال و آینده را در اختیار افراد قرار می‌دهند.

با پیاده سازی راهکارهای هوشمندی کسب‌وکار فاصله موجود بین مدیران میانی و مدیران ارشد از دیدگاه ارتباط اطلاعاتی از میان خواهد رفت. اطلاعات مورد نیاز مدیران در هر سطح، در لحظه و با کیفیت بالا در اختیار آنها قرار خواهد گرفت. همچنین کارشناسان و تحلیل گران می‌تواند با استفاده از امکانات ساده، فعالیت‌های خود را بهبود بخشند. در نهایت نیز به نتایج بهتری دست پیدا نمایند.

تعریف و مفهوم هوش تجاری

تعاریف مختلفی از هوش تجاری در ادبیات علمی و تخصصی وجود دارد. در برخی مطالعات هوشمندی کسب‌وکار بعنوان رویکردی جامع و پیچیده به سیستم پشتیبانی تصمیم تعریف شده است. سایر پژوهشگران با دیدگاهی فنی‌تر، هوش تجاری را بعنوان سیستم اطلاعات استراتژیکی تلقی نموده‌اند که دارای قابلیت ارائه‌ اطلاعات عملی بواسطه یک پایگاه داده متمرکز است که از منابع بی‌شماری سرچشمه‌گرفته است. در تحقیقات دیگر هوشمندی کسب‌وکار بعنوان روشی برای بهبود عملکرد کسب‌وکار با قرار دادن اطلاعات عملی در اختیار تصمیم‌گیرندگان یک سازمان تعریف شده است. این تعریف خود به مفاهیم زیربنایی مانند انباره داده، داده‌کاوی و حاکمیت داده‌ها ختم می‌شود.

هوش تجاری را بصورت مجموعه‌ای از برنامه‌های کاربردی و پایگاه داده‌های عملیاتی و پشتیبان تصمیم یکپارچه تعریف کرده‌اند که دسترسی آسان به داده‌های تجاری را برای جامعه کسب‌وکار فراهم می‌آورند. بدین ترتیب،‌ سیستم‌های هوش تجاری را می‌توان بعنوان نسل بعدی سیستم‌های پشتیبان تصمیم تلقی نمود.

تاریخچه هوش تجاری چیست؟

استفاده از هوش تجاری به نخستین سال‌های اختراع رایانه برمی‌گردد. هرچند در آن زمان، رایانه‌ها مثل امروز چندان هوشمند و پیشرفته نبودند، اما می‌توانستند در تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک کنند.

مفهوم هوش تجاری، اولین بار در سال ۱۹۸۹ توسط هوارد درسنر مطرح و به این شکل تعریف شد: هوش تجاری ابزاری برای کمک به سازمان‌ها است، که به کمک آن پایش اطلاعات انجام می‌شود. برای گرفتن تصمیمات مهم و کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مزایای هوش تجاری

این مفهوم مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می‌کند؛ برای مثال، Business Intelligence مدیران ارشد را قادر می‌سازد تا عملکرد کسب‌وکار را به‌صورت مستمر نظارت کنند تا بتوانند در زمان بروز مشکلات یا فرصت‌ها به‌سرعت عمل کنند. تجزیه‌‌وتحلیل داده‌های مشتری کمک می‌کند تا استراتژی‌‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری اثرگذار باشد. زنجیره تأمین، تولید و توزیع را می‌توان قبل از ایجاد آسیب مالی شناسایی کرد. با این شیوه مدیران منابع انسانی بهتر می‌توانند بهره‌‌وری کارکنان، هزینه‌ها و سایر داده‌های نیروی کار را نظارت کنند. در ادامه برخی از مزایای این مفهوم را نام می‌‌بریم:

• سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم‌‌گیری
• بهینه‌‌سازی فرآیندهای کسب‌‌وکار داخلی
• افزایش بهره‌‌وری و بهره‌‌وری عملیاتی
• شناسایی مشکلات کسب‌‌وکار
• شناسایی روندهای تجاری و بازار در حال ظهور
• توسعه استراتژی‌های تجاری قوی‌تر
• افزایش فروش بالاتر و درآمدهای جدید
• کسب برتری رقابتی نسبت به شرکت‌های رقیب

علاوه‌‌بر موارد فوق، این مفهوم برای ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری و جمع‌‌آوری اطلاعات رقبا را برای مدیران پروژه آسان‌تر می‌کند. علاوه‌‌براین، تیم‌های این بخش مدیریت داده و فناوری اطلاعات نیز از این رویکرد بهره می‌برند و از آن برای تجزیه‌‌وتحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می‌کنند.

معایب سیستم هوش تجاری BI

• هزینه
هوش تجاری می‌تواند برای شرکت‌های کوچک و حتی برای شرکت‌های متوسط پر هزینه باشد. استفاده از چنین سیستمی ممکن است برای تراکنش‌های معمول فعالان کسب‌وکار پر هزینه باشد.

• پیچیدگی
اشکال دیگری که بر هوش تجاری BI وارد است، پیچیدگی آن در پیاده‌ سازی انباره‌های داده می‌باشد. این کار می‌تواند آن‌ قدر پیچیده شود که همگام شدن تکنیک‌های تجاری را با آن سخت کند.

• استفاده محدود
دقیقاً همانند تمام فناوری‌های بهبود یافته، هوش تجاری BI ابتدا با در نظر گرفتن صلاحیت خرید شرکت‌های ثروتمند ایجاد شد. بنابراین سیستم هوش تجاری BI هنوز برای بسیاری از شرکت‌های کوچک و متوسط مقرون‌ به‌ صرفه نیست.

• اجرای زمان‌بر
تقریباً یک و نیم سال طول می‌کشد تا سیستم ذخیره‌سازی داده به‌طور کامل اجرا شود؛ بنابراین، این یک فرایند زمانبر است.

تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری

با وجود تمام هیاهویی که در مورد تصمیم‌‌گیری هوشمند و داده محور وجود دارد، همچنان این تفاوت‌ها بر همگان واضح و مبرهن نیست. با این‌‌که هر دو مفهوم به کسب‌‌وکارها در تصمیم‌‌گیری‌های حیاتی کمک می‌کنند، تفاوت‌های قابل‌توجهی بین آن‌‌ها وجود دارد. با توجه به شهرت اخیر این هوش ، بازاریابان در حال تلاش برای یافتن راه‌هایی جهت گنجاندن آن در چارچوب فناوری خود هستند و در این راه به نتایج هوش تجاری نیز نیازمندند.

۱. ایده اولیه
هوش مصنوعی به علت کنجکاوی انسان در پاسخ به سؤال مقابل رشد کرد: «چگونه می‌‌توان اعمالی را انجام داد تا یک ماشین همانند انسان بیاندیشد؟» درحالی‌‌که اختراع هوش تجاری برای برآوردن نیازهای تجاری مشخص صورت گرفته است.

ظهور این مفهوم نتایجی فوق‌‌العاده به‌‌همراه خود دارد و هدف آن گسترش افق‌ها و یافتن فصل جدیدی از پیشرفت تکنولوژی در سراسر جهان است؛ درحالی‌‌که توسعه business intelligence به کسب‌‌وکارها در افزایش سود‌‌آوری و تصمیم‌گیری هوشمند و منطقی کمک می‌کند.

۲. نقطه آغاز
artificial intelligence فرآیند خود را با تغذیه یک سیستم کامپیوتری توسط داده‌های اولیه آغاز می‌کند که درنهایت برای آموزش و یادگیری حل ساده‌ترین مسائل استفاده می‌شود.

با گذشت زمان این اطلاعات به سمت وظایف پیچیده‌تر سوق پیدا می‌‌کنند و با هوش مستقل قادر به حل مسائل جدید از جمله تکالیف و پیش‌‌بینی‌های آینده بدون کمک انسان به اتمام می‌رسد. هوش تجاری فعالیت خود را با جمع‌‌آوری و تجزیه‌‌وتحلیل اطلاعات ارائه‌‌شده آغاز می‌کند و سپس با شناخت الگوها و همبستگی‌ها ادامه می‌‌یابد. در نهایت، با بینش‌های توصیفی یا تشخیصی و داشبوردهای تجسم داده‌ها به پایان می‌رسد.

۳. اهداف
هدف نهایی هوش مصنوعی تکرار هوش انسانی در یک ماشین است؛ درحالی‌‌که هدف نهایی BI ارائه اطلاعات به‌صورت قابل‌درک است که تصمیم‌‌گیری در مواقع پیچیده را در یک شرکت خاص تسهیل می‌کند. نتایج نهایی توسعه این هوش تمامی احوال بشریت را در سطوح مختلف متحول می‌کند؛ درحالیکه پیشرفت‌های هوش تجاری تنها بر بخش تجاری و صنایع مرتبط با آن تأثیر می‌گذارد.

۴. منابع
این دو مفهوم برای توسعه خود از زمینه‌های مشارکت متفاوتی استفاده می‌کنند؛ برای مثال، هوشمندی کسب و کار عمدتاً از ابزارهای تحلیلی مختلفی مانند پردازش تحلیلی بر خط (OLAP) یا پردازش تحلیلی آنلاین، گزارش سازمانی و تجزیه‌وتحلیل اپریوری (Adhoc) تشکیل شده است. از سوی دیگر، AI از منابع بسیار گسترده‌تری در توسعه خود استفاده می‌کند که شامل روانشناسی، زیست‌شناسی، علوم کامپیوتر، ریاضیات و فناوری می‌شود.

۵. کاربرد
این دو مفهوم ازنظر کاربرد متفاوت با یکدیگر هستند. هوشمندی کسب و کار اغلب در تجارت استفاده می‌شود و می‌تواند در مواردی مانند گزارش‌‌گیری، داده کاوی، انبار داده‌ها و نظارت بر سازمان مورد استفاده قرار بگیرد. هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع از جمله واقعیت مجازی و افزوده، روباتیک، پردازش زبان طبیعی، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده و موتورهای جستجو استفاده می‌شود.

فرآیند پیاده سازی سیستم هوش تجاری چگونه است؟

برای استفاده از سیستم هوش تجاری هیچ محدودیتی وجود ندارد. هر کسب و کاری که دارای اطلاعات قابل مقایسه و اندازه‌گیری باشد و یا نیاز به اطلاعات دقیق و کامل راجع به میزان سرمایه و سود خود داشته باشد، می‌تواند از این سیستم استفاده کند. اما چگونه سیستم هوش تجاری را در سازمان مورد نظر پیاده سازی کنیم؟

همان طور که پیش‌تر اشاره کردیم، پیاده سازی سیستم BI شامل جمع‌آوری داده‌ها، آنالیز آن‌ها و ارائه نتیجه است. در ادامه هر کدام از این مراحل را به طور خلاصه بررسی می‌کنیم.

اطلاعات هر سازمان باید برای تیم مدیریت، قابل فهم و تجزیه و تحلیل باشد. بنابراین بهتر است تیم مدیریتی هر سازمان مشخص کند که اطلاعات به چه شکل در اختیار آن‌ها قرار گیرد. مثلا گزارش‌ها شامل چه موارد باشند؟ در گزارش‌ها باید از چه مواردی صرف نظر شود؟ بهتر است مطالب در چه قالبی ارائه شوند؟ و…، این‌ها مواردی هستند که سیستم هوش تجاری باید به جمع‌آوری آن‌ها بپردازد.

پس از اینکه انتظارات شرکت مشخص شد، تیم پیاده سازی BI، باید به طراحی داشبوردهای و قالب‌های مشخص شده اقدام کند. به عنوان مثال، چگونگی دسترسی مدیران به گزارش‌ها در این مرحله طراحی و پیاده سازی می‌شود.
در سیستم هوش تجاری، نحوه جمع‌آوری اطلاعات اهمیت زیادی دارد و همه داده‌ها باید به درستی در اختیار این سیستم قرار داده شوند. چرا که هوش

تجاری قرار است به پیش‌بینی، بررسی ضعف‌ها و همچنین دلایل سود و زیان کسب و کار بپردازد. بنابراین بهتر است یک پایگاه ذخیره سازی اطلاعات راه اندازی شده و سایر بخش‌های سازمان، با این بخش ارتباط و تعامل داشته باشند. به این ترتیب داده‌های همه بخش‌ها در یک قسمت مشخص و قابل دسترس نگهداری خواهند شد.

در این مرحله طرح مورد نظر در سیستم هوش تجاری، باید به شکل آزمایشی، پیاده سازی شده و مورد استفاده قرار گیرد. هر چند در این سیستم، دقیق‌ترین برنامه‌ها و فرمول‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما امکان بروز مشکل و خطا هم دور از انتظار نیست. بنابراین این مرحله باید چندین بار تکرار شود، تا با کاهش میزان خطاها، نتیجه دلخواه به دست آید.

در مرحله آخر نتایج بررسی‌ها مشخص می‌شود، سیستم همواره اطلاعات به روز رسانی شده را نیز به سایر اطلاعات خود اضافه می‌کند و شما می‌توانید به صورت آنلاین، گزارش‌های سیستم BI را مشاهده کنید.

هوش مصنوعی آینده هوش تجاری

ترکیب این دو مفهوم برای مدتی طولانی موردتوجه بوده است. این ادغام به‌‌طور برجسته در چرخه تبلیغات گارتنر (شرکت پژوهشی و مشاوره آمریکایی فعال در زمینه ارائه خدمات برون‌سپاری، تحقیق و پژوهش و مشاوره فناوری اطلاعات) به چشم می‌خورد. این هوش نقش مهمی در آینده business intelligence خواهد داشت؛ برای مثال، برخی از قابلیت‌های این هوش شامل تشخیص صدا و دستیارهای دیجیتال، اتوماسیون وظایف، تشخیص‌های پزشکی، سیستم‌های تشخیص چهره و موارد دیگر می‌‌شوند.

استفاده از این دو مفهوم در کنار یکدیگر به دموکراتیک کردن و بهبود پذیرش تجزیه‌‌وتحلیل داده‌‌ها کمک می‌کند. پیشرفت‌های اساسی در قدرت محاسباتی، تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی درها را بر روی نسل جدیدی از ابزارهای BI باز کرده است. artificial intelligence با پیاده‌‌سازی صحیح می‌‌تواند بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های پیچیده استخراج و به‌‌طور خودکار اقدامات بعدی را پیشنهاد ‌کند. این هوش داده‌‌ها را مطابق با حداقل زمان، مکان و فعالیت‌‌های موردنیاز کاربر ارائه می‌دهد.

بازار هوش تجاری

بازار ابزارهای هوش تجاری نوید بخش جهت گیری کلی بازار هوش تجاری است که انتظار می رود تنها در پنج سال آینده این بازار دو برابر شود. ارزش بازار هوش تجاری در سال ۲۰۲۰ برابر با ۲۱ میلیارد دلار بود. در سال ۲۰۲۶، انتظار می رود که این رقم به ۴۱ میلیارد دلار افزایش یابد. در سال ۲۰۱۸، ارزش بازار ۱۴.۳ میلیارد دلار بود که کمتر از ۷۰ درصد ارزش آن در سال ۲۰۲۰ بود.

رشد قابل توجهی که بازار شاهد آن است عمدتاً به دلیل جذب از مشاغل بزرگ و کوچک است. اگرچه بسیاری از شرکت ها، به طور کلی، از این بازار عقب ماندند. اگر روند فعلی ادامه یابد، همانطور که به نظر می رسد احتمال دارد، بازار رشد بیشتری داشته باشد. زیرا راه حل های هوش تجاری به یک جزء اصلی در عملیات سازمان ها در هر اندازه تبدیل شده است.

انواع ابزارها و کاربردهای هوش تجاری

این مفهوم مجموعه وسیعی از برنامه‌های کاربردی تجزیه‌‌وتحلیل داده را ترکیب می‌کند که برای برآوردن نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده‌اند. اغلب این برنامه‌‌ها توسط نرم‌‌افزار سلف‌‌سرویس و پلتفرم‌های سنتی هوشمندی تجاری پشتیبانی می‌شوند. در ادامه به فهرستی از فناوری‌های این مفهوم که در اختیار سازمان‌ها قرار دارند، می‌‌پردازیم:

۱. تحلیل موقت
تحلیل موقت که به‌‌عنوان پرس‌‌وجوی موقت نیز شناخته می‌شود، یکی از عناصر اساسی برنامه‌های مدرن این هوش و ویژگی‌های کلیدی ابزارهای سلف‌سرویس آن است. این امر شامل فرآیند نوشتن و اجرای پرس‌‌وجوها برای تجزیه‌‌وتحلیل مسائل خاص تجاری است. تحلیل‌‌های موقت معمولاً در طول فرایند شرکت‌‌ها بررسی می‌‌شوند. اکثر این تحلیل‌‌ها به‌‌طور منظم اجرا می‌شوند و نتایج تجزیه‌‌وتحلیل در داشبوردها و گزارش‌ها گنجانده می‌شود.

۲. پردازش تحلیلی آنلاین(OLAP)
ابزارهای OLAPبه‌‌عنوان یکی از فناوری‌های اولیه این بازاریابی کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در ابعاد چندگانه تجزیه‌‌وتحلیل کنند. این مزیت برای تحلیل‌‌ها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج‌شده و در مکعب‌های چندبعدی OLAP ذخیره می‌شد، اما به‌طور فزاینده‌ای امکان اجرای مستقیم تحلیل‌های OLAP بر روی پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.

۳. موبایل
هوش تجاری موبایل، اپلیکیشن‌‌ها و داشبوردهای این مفهوم را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌‌ها در دسترس قرار می‌دهد. این نوع ابزارهای موبایل اغلب برای مشاهده داده‌ها برای تجزیه‌‌وتحلیل آن‌ها استفاده می‌شوند. این پلتفرم‌‌ها معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می‌شوند؛ برای مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است تنها دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آن‌‌ها را به‌‌راحتی بر روی صفحه‌نمایش دستگاه مشاهده نمود.

۴. سیستم‌‌های بی‌‌درنگ(RealTime)
در برنامه‌های بی‌درنگ این مفهوم، داده‌ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش تجزیه‌‌وتحلیل می‌شوند. این امور به کاربران بینشی جامع از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های مورد‌‌علاقه آنان را ارائه می‌‌دهند. سیستم‌‌های بی‌‌درنگ تجزیه‌‌وتحلیل فرایند اغلب از جریان داده‌ها و پشتیبانی تصمیم تجزیه‌‌وتحلیل استفاده می‌کند.

۵. هوش عملیاتی(OI)
هوش عملیاتی مدلی از تجزیه‌‌وتحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می‌دهد. برنامه‌های OI برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان اقدام سریع‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. کمک به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و مدیران لجستیک برای کاهش تنگناهای توزیع نمونه‌‌هایی از این قبیل است.

۶. نرم‌افزار به‌‌عنوان سرویس
ابزارهای SaaS هوش تجاری از سیستم‌های رایانش ابری میزبانی‌‌شده توسط فروشندگان استفاده می‌کنند تا قابلیت‌های تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها را در قالب یک سرویس به کاربران ارائه دهند که معمولاً بر اساس اشتراک قیمت‌گذاری می‌شوند. سازمان‌‌ها با ارائه‌‌دادن پشتیبانی چند ابری می‌توانند برنامه‌های این مفهوم را در پلتفرم‌های مختلف ابری برای برآورده کردن نیازهای کاربر و تسهیل فعالیت‌‌های فروشنده استقرار دهند.

۷. متن باز یا open source (OSBI)
نرم‌‌افزار هوش تجاری اوپن سورس معمولاً شامل دو نسخه است:
• نسخه جامع برای استفاده رایگان
• نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی توسط فروشنده

علاوه‌‌براین، اعضای بخش BI می‌توانند به کد منبع برای توسعه دادن آن دسترسی داشته باشند. همچنین، برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی این مفهوم و نسخه‌های رایگان را برای کاربران فردی ارائه می‌دهند.

۸. تعبیه‌‌شده
ابزارهای هوش تجاری تعبیه‌‌شده عملکرد و تجسم داده‌ها را مستقیماً در برنامه‌های تجاری قرار می‌دهند. بازاریابان با این ابزارها می‌‌توانند داده‌ها را در برنامه‌هایی مورداستفاده برای انجام کار خود تجزیه‌‌وتحلیل کنند. اغلب ویژگی‌های تجزیه‌‌و‌‌تحلیل تعبیه‌شده در سطح گسترده و توسط فروشندگان دارای نرم‌افزار¬های کاربردی استفاده می‌شوند، اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شرکتی نیز می‌توانند آن‌ها را در برنامه‌های کاربردی خانگی نیز قرار دهند.

۹. مبتنی بر همکاری
مدل مبتنی بر همکاری بیش از اینکه یک فناوری خاص باشد، نوعی فرآیند است. مدل مبتنی بر همکاری شامل ترکیبی از برنامه‌های کاربردی این مفهوم و ابزارهای همکاری است که کاربران مختلف را قادر می‌سازد تا بر روی تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها با یکدیگر فعالیت کنند و اطلاعات را به اشتراک بگذارند؛ برای مثال، کاربران می‌توانند داده‌ها و نتایج تجزیه‌‌وتحلیل را با نظرات، سؤالات و برجسته‌سازی از طریق استفاده از چت آنلاین نکته‌‌برداری کنند.

۱۰. هوش مکان(LI)
هوش مکان یک رویکرد تخصصی از این مفهوم است که کاربران را قادر می‌سازد تا لوکیشن و داده‌های مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه تجزیه‌‌وتحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی بینش‌هایی را در مورد عناصر جغرافیایی داده‌ها و عملیات تجاری ارائه می‌دهد. این اطلاعات برای سایت‌‌های فروشگاه‌های خرده‌‌فروشی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات استفاده می‌‌شود.

امروزه با پیشرفت روزافزون کسب‌‌وکارها اهمیت هوش تجاری روز‌‌به‌‌روز پررنگ‌‌تر می‌‌شود. در طول این مسیر صاحبان شرکت‌‌هایی می‌‌توانند رشد و سودآوری خود را تضمین کنند که از غافله پیشرفت تکنولوژی عقب نمانند! هوشمندی کسب و کار یکی از شیوه‌‌های نوین است که بازاریابان با استفاده آن می‌‌توانند به واسطه تحلیل‌‌های منطقی و عاری از تمایلات و تجربیات کارکنان که اغلب متغیرهای نادرست بسیاری آن‌‌ها را تحت تأثیر خود قرار می‌‌دهند، رشد کسب‌‌وکار خود را تضمین کنند.

چرا شرکت های کوچک در پذیرش هوش تجاری در مقایسه با همتایان بزرگتر خود عقب مانده اند؟

مانند بسیاری از پیشرفت‌های فناوری جدید در دنیای تجارت، اغلب این شرکت‌های بزرگ هستند که منابع لازم را جهت پذیرش تکنولوژی جدید از جمله تکنولوژی هوش تجاری را دارند.در سطح جهانی، پذیرش هوش تجاری در تمام سازمان ها حدود ۲۶٪ است. در صورتی که سازمان هایی که بیش از ۵۰۰۰ کارمند استخدام می کنند، این درصد به ۸۰ درصد می رسد.

بیشتر پذیرش هوش تجاری به نقش تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مربوط می شود – در درجه اول استفاده از این دو مسئله برای بهبود فرآیندها و نتایج کسب و کار از طریق تصمیم گیری مبتنی بر داده ها بسیار موثر است.

در سال ۲۰۲۰، تنها ۲۷ درصد از کسب ‌و کارها محیط کاری خود را مبتنی بر هوش تجاری می‌دانستند، اما بیش از نیمی از سازمان‌ ها می ‌گویند هوش تجاری برای ابتکارات آنها بسیار تاثیرگذار بوده است.نظر می رسد درک روشنی وجود دارد که هوش تجاری یک گام مهم در پیشرفت تجارت است و میتواند یک جزء مهم در عملیات های تجاری باشد.

گزارشی که در اوایل سال ۲۰۲۱ منتشر شد نشان داد که هوش تجاری به سرعت در حال تبدیل شدن به یک بخش اصلی است، به طوری که ۴۱٪ از فروشندگان هوش تجاری با افزایش درخواست مشتری برای پذیرش نرم افزارهای افزایش درخواست های مشتری برای پذیرش نرم افزارهای داده و تجزیه و تحلیل روبرو شدند.

این کار حرکت روشنی است به سمت پذیرش هوش تجاری در میان افرادی که هنوز به طور کامل در هوش تجاری سرمایه گذاری نکرده اند، با طرح ها و برنامه ریزی های کوتاه مدت و بلند مدت می توان این آمار را افزایش داد.همانطور که ابزارها و فناوری‌های هوش تجاری هرچه در دسترس‌ تر، مقرون ‌به ‌صرفه ‌تر باشد احتمالاً پذیرش آن و رشد قابل‌توجه آن بیشتر خواهد شد.

آینده هوش تجاری

AI یا Artificial Intelligence یکی از مهم ترین پیشرفت های بشر تا به امروز است. سال های سال است که بشر در فیلم های تخیلی، رمان ها، کتاب ها، بازی ها و غیره حرف از یک برنامه کامپیوتری هوشمند می زند که ذهن دارد و می تواند تصمیم گیری کند. اما ماجرا به همینجا ختم نمی شود.

سال هاست که بشر در زمینه فناوری و اطلاعات در حال پیشرفت است و در حال حاضر، هوش مصنوعی یا AI نیز دیگر یک موضوع خیالی به نظر نمی‌رسد. هوش مصنوعی تا اینجای کار پیشرفت بسیار زیادی داشته است. هوش تجاری نیز یکی از موضوعاتی است که پیشبینی می شود به کمک هوش مصنوعی پیشرفت زیادی خواهد داشت.

زمانی که هوش مصنوعی در زمینه تجارت به کار گرفته شود، بر اثر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل های پیشرفته ای که برای آن برنامه ریزی شده است، AI می تواند به راحتی بهترین تصمیم گیری را برای کسب و کار های مختلف انجام دهد. در این شرایط شما دیگر نیازی به یک مدیر نخواهید داشت و فقط کافیست که به تصمیمات گرفته شده هوش مصنوعی عمل کنید.البته این آینده هوش تجاری در دنیاست و هنوز سامانه Artificial Intelligence انقد یپشرفت نکرده که در این زمینه تمامی کار ها را برای شما انجام دهد. اما همچنان می توان برای تجزیه و تحلیل داده های مختلف به آن مراجعه کرد.

اید گفت مثل هر فناوری و تکنولوژی دیگری، هوش تجاری نیز دائماً در حال رشد و حرکت رو به جلو است. اگر بخواهیم روند این فناوری و سیستم مهم را از ابتدا مرور کنیم، باید گفته شود که در آغاز با صفحات گسترده‌ای که پر از عدد و ارقام بود روبرو بودیم. اما امروزه با پیشرفت این فناوری قابلیت‌های دیداری و بصری بسیار زیادی در اختیار کاربران قرار گرفته است که می‌توان با کمک گرفتن از آن‌ها اهداف خود را ترسیم کرد.

همین عامل باعث شده است که آینده هوش تجاری بسیار روشن به نظر برسد و از چیزی که امروز شاهد آن هستیم هم فراتر برود. در فناوری امروز هوش تجاری، این سیستم روش‌های بسیاری را برای ترسیم و پیش‌بینی آینده، کسب سود بیشتر، محدود کردن ضررها و شناخت بازار و رضایت مشتریان ارائه داده است.این پیشرفت هر روزه، آینده هوش کسب و کار را بسیار امیدوارکننده‌ تر نشان می‌دهد. با این وجود، درک صحیح این فناوری، کشف روش‌های ترکیبی آن، استفاده به جا و به موقع، مواردی است که به پیشرفت هرچه سریع‌تر این تکنولوژی کمک می‌کند.