با جریان روزافزون داده های خام، پتانسیل تقریبا بی نهایتی برای کسب و کارها به همراه دارد. اگر سازمان‌ها بتوانند حتی کسری از داده‌های موجود را جمع‌آوری کنند و سپس آنها را برای اطلاعات مرتبط استخراج کنند، ممکن است نسبت به سایر رقبای کمتر داده‌اندیش برتری پیدا کنند. البته، از آنجایی که کسب‌وکارهای بیشتری به داده‌های بزرگ متعهد می‌شوند، بسیاری متوجه می‌شوند که مدیریت حجم عظیم اطلاعات موجود دشوار است. این به سختی تعجب آور است. از این گذشته، داده کاوی کمی شبیه به جستجوی طلا است—ممکن است قبل از اینکه بتوانید قطعه ای پیدا کنید، مجبور شوید خاک زیادی را حفر کنید. طبق گزارش‌ها تقریباً 75٪ از سازمان‌ها فاقد مهارت‌ها و فن‌آوری برای استفاده واقعی از داده‌های جمع‌آوری‌شده خود هستند. راه حل این مشکل در استفاده از ابزارهای مناسب – به ویژه ابزارهای هوش تجاری – نهفته است.
ابزارهای هوش تجاری چیست؟
ابزار هوش تجاری (BI) برنامه ها، نرم افزارها و برنامه هایی هستند که برای کمک به مکان یابی، بازیابی، تجزیه و تحلیل و مستندسازی داده ها طراحی شده اند. ساده تر، ابزارهای هوش تجاری به گونه ای طراحی شده اند که جریان داده ها را قابل مدیریت کنند و به سازمان های بزرگ و کوچک امکان می دهند داده های بدون ساختار را به چیزی عملی تبدیل کنند. با این حال، انواع مختلفی از ابزارهای موجود وجود دارد، و قرار نیست هر راه حلی برای هر کسب و کاری مناسب باشد.
چه انواعی از ابزارهای تجزیه و تحلیل کسب و کار وجود دارد؟
اگرچه داده های بزرگ به عنوان ابزاری برای کسب و کار ممکن است توسعه جدیدی به نظر برسد، اما حقیقت این است که خود این مفهوم چندین دهه است که وجود داشته است. به این ترتیب، صنعت بسیار بالغ تر و متنوع تر از آن چیزی است که بسیاری تصور می کنند. همانطور که گفته شد، اکثر ابزارهای BI و ابزارهای گزارش BI در یکی از سه دسته قرار می گیرند:
سلف سرویس
این ابزارها این امکان را برای کسانی که آموزش گسترده ای در زمینه هوش تجاری، داده کاوی یا تجزیه و تحلیل آماری ندارند، می توانند مستقیماً با داده های گرفته شده کار کنند. این امر به تصمیم گیرندگان امکان دسترسی سریعتر به اطلاعات ارزشمند را می دهد، زیرا نیاز به تیم های IT با تمرکز ویژه و آموزش دیده را از بین می برد. ابزارهای سلف سرویس BI به طراحی رابط بصری و همچنین آموزش محدود متکی هستند.
تحلیل و گزارش هدایت شده
اگرچه این دسته شامل گزارش‌های پایه و ثابت است، اما اخیراً به گونه‌ای گسترش یافته است که تغییرات عملی بیشتری را نیز در بر می‌گیرد. داشبوردها، صفحه‌گسترده‌ها و ابزارهای جستجوی BI همگی نمونه‌هایی هستند، با همبستگی اساسی این است که بخش فناوری اطلاعات مسئول مدیریت داده‌ها است.
AI و ML
این ابزارها به مدل سازی داده ها و استفاده از بیگ داده کمک می کنند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نیز می‌تواند توسط این ابزارها برای کمک به شناسایی قطعاتی از داده‌ها برای موفقیت کلی یک سازمان استفاده شود. این ابزارها به طور انحصاری توسط دانشمندان داده که به طور ویژه آموزش دیده اند مورد استفاده قرار می گیرند و تمایل زیادی به تمرکز روی جذب، تقطیر و یکپارچه سازی داده ها دارند.
برخی از ابزارها ممکن است دارای مقداری همپوشانی بین دسته‌ها باشند که آنها را برای انواع مختلف استفاده از داده‌ها مناسب می‌سازد.
نگاهی به جاده پیش رو
با در نظر گرفتن اینکه تا سال 2024، 3.4 مگابایت اطلاعات جدید در هر ثانیه، برای هر انسان روی این سیاره ایجاد می شود، و تا آن زمان، جهان دیجیتال سالانه ما به 44 زتابایت افزایش یافته است – تقریباً 10 برابر اندازه فعلی آن. شکی وجود ندارد که آینده تجارت متعلق به کلان داده است. بنابراین ضروری است که کسب‌وکارها ابزارهایی را پیاده‌سازی کنند که به هر طریق ممکن به آنها کمک میکند تا از طریق تپه‌های داده‌ای که در راه است جابجا شوند.
و اگرچه همیشه مقدار مشخصی از ریسک هنگام تصمیم گیری تجاری وجود خواهد داشت، این ریسک نباید آنقدر خطرناک باشد. تمام مزایایی را که قبلا ذکر شد به عنوان یک نقشه راه در نظر بگیرید تا ابزار مناسب خود را پیدا کنید. با اتخاذ یک راه حل قابل اعتماد تجاری-هوشی، سازمان ها می توانند از اعتماد به نفس برای حرکت رو به جلو در دنیایی که به طور فزاینده ای مبتنی بر داده ها است، برخوردار شوند.
