استفاده از هوش تجاری چه مزایایی دارد؟

هوش تجاری یا BI، از جمله مشاغلی است که برای بهبود وضعیت کسب و کارها در سال‌های اخیر به وجود آمد. حتماً شما هم بارها داستان پادشاهان و وزیران خردمندشان را شنیده‌اید، وزیران با تدبیری که باعث سربلندی پادشاهان، کشورگشایی‌ها یا پیروزی در نبردها شده‌اند. هوش  تجاری، همان وزیر خردمندِ مدیران در کسب و کار است. البته احتمال خطا در هوش تجاری بسیار کمتر است.

یکی از ضروریت‌ها و دلایلی که کسب و کارها را به استفاده از هوش تجاری تشویق می‌کند، زیاد شدن داده‌ها و اطلاعات اولیه است. تجزیه و تحلیل این داده‌ها، کار بسیار دشواری است. اما هوش تجاری در نقش بتمن ظاهر شده و شما را نجات می‌دهد. در این مقاله به بیان هوش تجاری، تفاوت آن با علم داده، مراحل رسیدن به تخصص در هوش تجاری، مزایا و معایب آن می‌پردازیم.

 اگر مدیر یک مجموعه هستید، بهتر است برای کسب و کارتان، یک متخصص هوش تجاری استخدام کنید. چراکه تخصص در هوش تجاری، ممکن است حداقل ۴ الی ۶ سال طول بکشد. مگر این که مصمم شده باشید تا خودتان این مهارت را بدست آورید. طراحی هوش تجاری، یکی از خدماتی است که شرکت دانش بنیان وستا ارائه می‌دهد. برای دریافت مشاوره با ما تماس بگیرید.

هوش تجاری

هوش تجاری (BI) در سال ۱۹۸۹ توسط هوارد درسنر از گروه گارتنر معرفی شد. هوش تجاری، مجموعه‌ای از فرآیندها، ابزارها و تکنیک‌هایی که اطلاعات اولیه و خام را جمع‌آوری، تحلیل و سپس به ساده‌ترین حالات بصری تبدیل می‌کند، تا مدیران از تحولات کسب و کار خود مطلع شوند.

 به عبارت دیگر با استفاده از هوش تجاری، مدیران وضعیت سود و یا زیان شرکت را تحلیل می‌کنند. برای تحلیل این داده‌ها، نیاز نیست با هزاران داده خام، دست و پنجه نرم کنند. آنها با استفاده از هوش تجاری، اطلاعات معنادار را به صورت نمودار درصد و ... دریافت می‌کنند. سپس با توجه به این نمودارها، متوجه سود دهی یا ضرر شرکت می‌شوند. همچنین مدیران با استفاده از هوش تجاری ، می‌توانند سرچشمه این سود و زیان را پیدا و آن را تقویت و یا تضعیف کنند.

می‌توانید برای آشنایی بیشتر با هوش تجاری، مقاله‌ی " هوش تجاری چیست؟ " نوشته شده در بلاگ وستا را از اینجا مطالعه کنید.

مزایای هوش تجاری

هوش تجاری، دارای مزایای فراوانی است. در اینجا به برخی از مهم‌ترین مزیت‌های هوش تجاری اشاره می‌کنیم.

• دریافت سریع اطلاعات به صورت آماری: هوش تجاری کمک می‌کند تا به جای خواندن هزاران داده و درک ارتباط آنها با یکدیگر، با استفاده از نمودارها،درصدها و ...، اطلاعات و داده‌ها را با هم مقایسه کنید.

• تصمیم‌گیری سریع: وقتی فرآیند تبدیل داده‌های اولیه و خام به اطلاعات معنادار انجام شود، برای تصمیم‌گیری، تنها به مشاهده نمودارها و مقایسه آنها نیاز دارید. بنابراین هوش تجاری، تصمیم‌گیری مدیران در مورد فعالیت‌های بعدی شرکت را آسان می‌کند.
• کاهش هزینه‌ها: هوش تجاری، در حقیقت کار چندین کارمند را انجام می‌دهد. بنابراین خبرخوب برای شرکت‌ها این است که با استفاده از هوش تجاری، به تعداد کارمند کمتری نیاز دارند و خبر بد برای کارمندان آن است که امکان دارد به دلیل تعدیل نیرو، از کار اخراج شوند. البته شاید این اخراج سرآغاز شکوفایی آنها باشد!
• کاهش خطا: در هر زمینه شغلی، وجود نیروی انسانی، ممکن است مشکلاتی به وجود آورد و نتایج فاجعه آمیزی به بار آید. در حالی که عملکرد و محاسبات کامپیوتر بسیار دقیق‌تر و قابل اعتمادتر خواهد بود. هوش تجاری با استفاده از اطلاعات دقیق و منظم، تعداد نیروی انسانی  در هر مشاغل و سازمانی را کاهش می‌دهد. بنابراین با کم‌رنگ‌تر کردن نقش انسان، احتمال مواجه شدن با خطا را بسیار کاهش می‌دهد!
•  حضور در یک رقابت جذاب: هوش تجاری با ارائه آمار دقیقِ سود و زیان، به شما کمک می‌کند تا درک درست  و آگاهانه  از وضعیت کسب و کار خود داشته باشید.  نقشه راه گنج را در اختیارمدیر و سرپرست شرکت قرار می‌دهد. با اعتماد به هوش تجاری، رقابت با دیگر همتایان بسیار جذاب و مهیج خواهد بود.

معایب هوش تجاری

مانند هر تکنیک و روش دیگری، استفاده از هوش تجاری نیز می‌تواند معایبی داشته باشد. در این قسمت برخی از مهمترین معایب هوش تجاری بررسی می‌کنیم.

•  عملکرد ضعیف هوش تجاری، در صورت ورود اطلاعات نادرست: حتی اگر هوش تجاری کاملا ایده آل طراحی شود، در صورت ورود اطلاعات نادرست به آن منجر به نتیجه‌گیری‌های اشتباه می‌شود. البته این مشکلات ممکن است در هر سیستم دیگری نیز اتفاق افتد. بنابراین در وارد کردن اطلاعات ورودی، بسیار دقیق باشید.
• بی دقتی در طراحی یا نصب وسایل و ابزارهای هوش تجاری: همان طور که گفتیم هوش تجاری مجموعه‌ای از فرآیندها و ابزارها است. هر مرحله از این فرایندها اگر دچار خطا شود، نتایج به دست آمده اشتباه خواهد بود. بنابراین با نظارت و حساسیت بیشتر این مشکل را کنترل کنید.
• نیاز به یک متخصص: فرآیند استفاده از هوش تجاری، پیچیده است. شما حتما برای استفاده از آن نیاز به  تخصص دارید. این فرآیند کمی زمانبر است، اگر قصد دارید آن را به چشم شغل و حرفه‌تان ببینید، پس حتما مراحل فراگیری تخصص در این زمینه را دنبال کنید.

هزینه زیاد برای شرکت‌های کوچک و متوسط

با وجود اینکه که هوش تجاری با کم کردن هزینه‌ها، به شرکت‌های بزرگ کمک فراوانی می‌کند، اما برای کسب و کارهای کوچک و متوسط به صرفه نیست. این کسب و کارها ممکن است به دلیل محدودیت در بودجه‌، نتوانند از هوش تجاری استفاده کنند.

چگونه متخصص هوش تجاری شویم؟

هرچند امروزه می‌توان بدون مدرک دانشگاهی هم می‌توان هر نوع یادگیری را آغاز کرد، اما بیشتر متخصصان هوش تجاری، دارای تحصیلات آکادمیک و معمولاً فارغ التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، ریاضی، آمار، حسابداری و اقتصاد هستند. بنابراین گام اول برای تبدیل شدن به یک کارشناس هوش تجاری، می‌تواند کسب مدرک حرفه‌ای آکادمیک و دانشگاهی باشد. مراحل  را به صورت خلاصه در زیر آورده‌ایم:

• کسب مدرک دانشگاهی
• کار با انواع دیتاست را بیاموزید، دیتاست‌هایی مثل SQL 
• مهارت برنامه‌نویسی کسب کنید. حجم داده‌های خام شرکت‌ها، بسیار بالا است. کار با این میزان حجم از داده به صورت دستی، بسیار دشوار و حتی غیرممکن است. بنابراین برای خودکارسازی فرآیندها به برنامه‌نویسی نیاز دارید. بهتر است بر روی یادگیری Python وSQL   متمرکز شوید. پایتون، کتابخانه‌های مفیدی برای کار با داده و تحلیل آن دارد. pandas یکی از مهمترین کتابخانه‌های پایتون، برای تحلیل داده استفاده می‌شود و یا mathplotlib  که برای رسم نمودار استفاده می‌شود.
• دوره کارآموزی بگذرانید. سعی کنید به صورت رایگان برای موسسات فعال در زمینه هوش تجاری، کار کنید و مهارت کسب کنید.
• دوره‌های حرفه‌ای ببینید. بعد از این که حداقل دو سال کارآموزی را طی و مهارتهای لازم را کسب کردید. همچنین حداقل یک مدرک کارشناسی مرتبط دریافت کردید، دوره‌های حرفه‌ای CBIP   را بگذرانید و مدرک این دوره را کسب کنید تا شانس خود را برای به دست آوردن شغل متخصص هوش تجاری افزایش دهید.
• درخواست همکاری برای شغل موردنظرتان بفرستید. بعد از اینکه تمامی مراحل قبل را گذراندید، آماده ورود به بازار کار هستید. پس با پشتوانه دانش و تجربه‌ای که به دست آوردید، رزومه بفرستید.

مقایسه هوش تجاری و دانش داده

بارزترین تفاوت‌ها بین هوش تجاری و سطح دانش داده این است که هوش تجاری، برای نظارت بر وضعیت کنونی کسب و کار شما است تا عملکرد کسب و کارتان را از گذشته تاکنون متوجه شوید. درحالی که دانش داده، الگویی بین داده‌ها مربوط به گذشته را تحلیل می‌کند و طبق این الگوها آینده و آنچه پیش روی شرکت است را پیش‌بینی می‌کند.

بارزترین شباهت بین هوش تجاری و دانش داده این است که دانشمندان داده و متخصص هوش تجاری، هر دو داده‌ها را تحلیل و برای تصمیم‌گیری سریع‌تر مدیران، با ابزارهای پیشرفته تصویرسازی می‌کنند .این دو علوم وقتی در یک سازمان در کنار هم استفاده می‌شود .

سخن آخر

در این مقاله سعی کردیم یک دید کلی از هوش تجاری داشته باشیم. همان طور که بررسی کردیم هوش تجاری، یک مشاور بسیار باهوش برای کسب و کارها است. همچنین می‌توانید دیگر مقالات مرتبط با دیجیتال مارکتینگ در بلاگ وستا را از اینجا مطالعه و مشاهده نمایید.