نقشه راه یادگیری هوش تجاری

هوش تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌ها عملی است که به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه برای کسب‌وکار خود بگیرند. به عنوان بخشی از فرآیند BI، سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های فناوری گزارش‌ها داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری می‌کنند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کنند، پرس‌و‌جوهایی برای داده‌ها اجرا می‌کنند و تجسم داده‌ها، داشبوردهای BI و گزارش‌ها را ایجاد می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار دهند.

هدف نهایی ابتکارات BI هدایت تصمیمات تجاری بهتر است که سازمان ها را قادر می سازد درآمد را رشد دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و نسبت به رقبای تجاری مزیت های رقابتی کسب کنند. برای دستیابی به این هدف، BI ترکیبی از ابزارهای تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد.

در ابتدا باید دانش خود را در زمینه دیتابیس قوی کنید به همین جهت پیشنهاد می کنیم در دوره آموزش sql serverشرکت نمایید و به آموزش کوئری نویسی بپردازید. در مرحله بعد با یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون پیش بروید و به ابزاری مانند power bi تسلط پیدا نمایید.

معماری هوش تجاری فراتر از نرم افزار BIاست. داده‌های هوش تجاری معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در قسمت کوچک‌تر که زیرمجموعه‌هایی از داده‌ها تجاری را برای بخش‌ها و واحدهای تجاری جداگانه نگهداری می‌کنند، اغلب با یک انبار داده سازمانی ذخیره می‌شوند.

علاوه بر این، داده مبتنی بر خوشه‌های Hadoop یا دیگر سیستم‌های کلان داده به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان مخزن یا سکوی فرود برای داده‌های BIو تجزیه و تحلیل، به‌ویژه برای فایل‌های گزارش، داده‌های حسگر، متن و انواع دیگر داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شوند. داده‌های BI می‌تواند شامل داده‌ها تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از منبع در حین تولید باشد که ابزارهای BI را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند.

قبل از استفاده در برنامه‌های BI، داده‌های خام از سیستم‌های منبع مختلف عموماً باید با استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده یکپارچه، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌های BIو کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل داده‌ها دقیق و ثابت هستند.

در ابتدا، ابزارهای BI در درجه اول توسط متخصصان BI و IT استفاده می شد که پرس و جوها را اجرا می کردند و داشبوردها و گزارش ها را برای کاربران تجاری تولید می کردند. با این حال، به لطف توسعه BI سلف سرویس و ابزارهای کشف داده، تحلیلگران، مدیران و کارگران به طور فزاینده ای از پلتفرم های هوش تجاری استفاده می کنند. محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس، کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌های BI را پرس و جو کنند، تجسم داده‌ها را ایجاد و داشبورد طراحی کنند.

برنامه های BI اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را در خود جای می دهند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف کسب‌وکار را قابلیت‌پذیر می‌سازد.

با این حال، در بیشتر موارد، پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده، آماردانان، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های BIبر پرس‌وجو و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

به طور کلی، نقش هوش تجاری بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت هایی که به طور موثر از ابزارها و تکنیک های BI استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند. سپس می توان از چنین بینش هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره وری و درآمد را رشد می دهد و منجر به رشد سریع‌تر کسب و کار و سود بیشتر می شود.

بدون BI، سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارگران در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر پایه عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. در حالی که این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنای آن‌ها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

یک برنامه موفق BI، مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می کند. به عنوان مثال، BI مدیران و بخش مدیریت C-suite را قادر می سازد برای نظارت بر کارایی کسب و کار به صورت مستمر بتوانند در هنگام بروز مشکلات به سرعت عمل کنند. تجزیه و تحلیل داده های مشتری کمک می کند تا تلاش های بازاریابی، ارائه و خدمات مشتری موثرتر شود.

گلوگاه های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می توان قبل از اینکه باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده ها را نظارت کنند.

هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده را ترکیب می کند که برای رفع نیازهای شرحی مختلف طراحی شده اند. اکثر آنها توسط نرم افزار سلف سرویس BI و پلتفرم های سنتی BI پشتیبانی می شوند. لیستی از فناوری‌های BI که در اختیار سازمان‌ها قرار دارند شامل موارد زیر است:

تجزیه و تحلیل Ad hoc به عنوان جستجوی موقت شناخته می شود، این یکی از عناصر اساسی برنامه های مدرن BI و یکی از مشخصه های کلیدی ابزارهای سلف سرویس BI است. این فرآیند نوشتن و اجرای پرس و جوها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص کسب و کار است. در حالی که پرس و جوهای موقت معمولاً در جریان ایجاد می شوند، اغلب به طور منظم اجرا و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبوردها و گزارش ها گنجانده می شود.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). یکی از فناوری‌های اولیه BI، ابزارهای OLAP، کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در ابعاد چندگانه تجزیه و تحلیل کنند، که به ویژه برای پرس و جوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج می‌شد و در مکعب‌های OLAP چند بعدی ذخیره می‌شد، اما به‌طور فزاینده‌ای قابلیت اجرای تحلیل‌های OLAPمستقیماً بر روی پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.

موبایل BI. هوش تجاری موبایل، اپلیکیشن‌ها و داشبوردهای BI را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای موبایل BI که اغلب بیشتر برای مشاهده داده ها استفاده می شود تا تجزیه و تحلیل آن، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند. به عنوان مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است فقط دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آنها را به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه مشاهده کرد.

BI در زمان واقعی. در برنامه‌های بی‌درنگ BI، داده‌ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش تجزیه و تحلیل می‌شوند تا به کاربران یک دید به‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های مورد علاقه ارائه دهند. فرآیند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربردهای تجزیه و تحلیل تصمیم، مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.

هوش عملیاتی (OI). BI عملیاتی نیز نامیده می شود، شکلی از تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که داده‌ها را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می دهد. برنامه‌های OIبرای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و توانایی اقدام با سرعت‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. برای مثال، کمک به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و مدیران لجستیک برای نزول تنگناهای توزیع.

نرم افزار به عنوان سرویس BI. ابزارهای SaaS BI از سیستم‌های رایانش ابری میزبانی شده توسط فروش‌رسانیندگان استفاده می‌کنند تا قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را در قالب سرویسی به کاربران ارائه دهند که معمولاً طبق اشتراک ارزش‌گذاری می‌شود. گزینه SaaS که به عنوان ابر BI نیز شناخته می‌شود، به طور فزاینده‌ای پشتیبانی چند ابری را ارائه می‌کند که به سازمان‌ها توانایی می‌دهد تا برنامه‌های BI را در پلتفرم‌های ابری مختلف برای رفع نیازهای کاربر و اجتناب از قفل شدن ارائهنده، مستقر کنند.

منبع باز BI (OSBI). نرم افزار هوش تجاری که منبع باز و معمولاً شامل دو نسخه جدید است: یک ویرایش جامعه که می تواند مجانی استفاده شود و یک ادیشن تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی توسط عرضهنده. تیم های BI در ادامه می توانند به کد منبع برای استفاده های توسعه دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از ارائهندگان ابزارهای اختصاصی BI، ویرایش های مجانی را عمدتاً برای کاربران فردی ارائه می دهند.

BI تعبیه شده ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، BI و نحوه عملکرد تجسم داده را مستقیماً در برنامه های تجاری قرار می دهند. این به کاربران تجاری قابلیت می دهد داده ها را در برنامه هایی که برای انجام کار خود استفاده می کنند تجزیه و تحلیل کنند. خصوصیت‌های تجزیه و تحلیل تعبیه‌شده معمولاً توسط عرضهندگان نرم‌افزار کاربردی گنجانده می‌شوند، اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شرکتی نیز می‌توانند آن‌ها را در برنامه‌های کاربردی خانگی قرار دهند.

هوش مکانی (LI). این یک شکل تخصصی از BI است که کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌های مکانی و مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه تجزیه و تحلیل کنند. شرحات موقعیت مکانی بینش هایی را در مورد عناصر جغرافیایی در داده ها و عملیات تجاری ارائه می دهد. استفاده های بالقوه شامل انتخاب سایت برای ارائهگاه های خرده عرضهی و فرصتات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.

به طور کلی، موارد استفاده از BIسازمانی عبارتند از:

· نظارت بر بازده کسب و کار یا انواع دیگر معیارها؛

· حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک؛

· ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری؛

· دادن شرحات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری؛

· تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها؛

موارد استفاده خاص و کاربردهای BIاز صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر پایه روند فعلی خود استفاده می کنند.

BIبه خرده‌ارائهان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق و تنظیم ارزش‌ها و زمان‌بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدرسه روی BIضربه می‌زنند تا معیارهای بازده کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر شناسایی کنند.

علاوه بر مدیران BI، تیم های هوش تجاری معمولاً شامل ترکیبی از معماران BI، توسعه دهندگان BI، تحلیلگران BI و متخصصان BI هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده کار می کنند. تحلیلگران کسب و کار و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه BIگنجانده می شوند تا جنبه تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیازهای آن اطمینان حاصل کنند.