دنیایی که ما در آن زندگی می کنیم از داده هایی استفاده می کند که می توانیم از آنها برای تصمیم گیری بهتر استفاده کنیم. در صنعت کسب و کار، صرف نظر از جایگاه خود، به فرم های مختلف داده دسترسی دارید. کاری که با داده های موجود انجام می دهید و نحوه استفاده از آنها برای ایجاد راه حل ها برای موفقیت یک سازمان تجاری بسیار مهم است.
روش های تجزیه و تحلیل مدرن شامل نقش ها و مسئولیت های زیادی برای ترجمه داده های خام و بینش معنادار است. هوش تجاری و تحلیل داده دو مورد از رایج ترین نقش های تحلیلی در بسیاری از سازمان ها هستند. تحلیلگران هوش تجاری بر تفسیر داده های عملیاتی خام به داشبوردها و گزارش های مالی معنادار تمرکز می کنند. تحلیلگران داده بیشتر بر ترکیب داده ها برای یافتن الگوهای جدید مرتبط با کسب و کار یا سایر ذینفعان تمرکز می کنند. تحلیلگران BI در درک آنچه اتفاق افتاده و انجام آن در مقیاس بهتر هستند درحالیکه تحلیلگران داده در کشف الگوهایی که بیان کنند چه اتفاقی ممکن است بیفتد، خبره هستند.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری (BI) به فناوری‌ها، فرآیندها و ابزارهایی اشاره دارد که سازمان‌ها برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و ارائه داده‌های تجاری استفاده می‌کنند. هدف اولیه هوش تجاری ارائه بینش های عملی است که از تصمیم گیری بهتر در یک سازمان حمایت می کند. BI شامل تبدیل داده های خام به اطلاعات معنی دار و مفید است که می تواند برای شناسایی روندها، الگوها و فرصت ها و نظارت و ارزیابی عملکرد کسب و کار مورد استفاده قرار گیرد. مولفه های کلیدی هوش تجاری عبارتند از: جمع آوری داده ها، ذخیره سازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها، گزارش دهی، توسعه داشبورد، مدیریت عملکرد کسب و کار.
در واقع می توان گفت که هوش تجاری در معنای وسیع خود دو تعریف دارد. ابتدا، استراتژی ها، فناوری ها و ابزارهایی را که شرکت ها برای به دست آوردن (و ارائه) بینش های تجاری استفاده می کنند، توصیف می کند. دوم، خروجی این فرآیند، یعنی خود بینش ها را توصیف می کند. این یک تفاوت ظریف اما ضروری است. هنگامی که در مورد هوش تجاری صحبت می کنید، همیشه باید روشن باشید که آیا به فرآیند یا نتیجه اشاره می کنید.
صرف نظر از صنعت، شرکت یا هدف، هوش تجاری در نهایت بر افزایش سود از طریق بهبود عملیات متمرکز است. به طور کلی، این بدان معنی است که از معیارهایی استفاده می کند که نحوه عملکرد یک سازمان را از داده های زنجیره تامین گرفته تا درآمد فروش، حاشیه سود، حضور کارکنان و غیره نشان می دهد. سرنخ در نام است: همه چیز در مورد تجارت است! جهت کسب اطلاعات بیشتر مقاله هوش تجاری چیست ؟ را مطالعه نمایید.
تجزیه و تحلیل داده چیست؟
هدف اصلی تجزیه و تحلیل داده ها تغییر داده های خام به قالبی معنادار برای کاربران تجاری است، در حالی که هدف BI افزایش تصمیم گیری برای شرکت ها است. تجزیه و تحلیل داده ها داده ها را با پاکسازی و تبدیل داده ها به قالب قابل ارائه که مدیران می توانند برای بهبود بهره وری شرکت استفاده کنند، آماده می کند. تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندهای کسب و کار را ایجاد یا بهبود می بخشد، رشد کسب و کار را ایجاد می کند و تصمیم گیری را افزایش می دهد. تجزیه و تحلیل داده ها از چهار گزارش تحلیلی استفاده می کند که می تواند برای بهبود کسب و کار یا تصمیم گیری استفاده شود:
- تجزیه و تحلیل توصیفی: آنچه را که قبلاً اتفاق افتاده است توصیف می کند.
- تجزیه و تحلیل تشخیصی: به کاربران کمک می کند تا علت و رویداد یا چرایی اتفاق افتاده را درک کنند.
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: رویدادهای آینده را با استفاده از داده های تاریخی برای تصمیم گیری بهتر پیش بینی می کند.
- تجزیه و تحلیل تجویزی: اقدامات توصیه شده برای تأثیرگذاری بر نتیجه آینده را ارائه می دهد.
آشنا به نظر می رسد؟ جای تعجب نیست که به نظر می رسد تجزیه و تحلیل داده شبیه به هوش تجاری است چون تشابهات زیادی بین این دو وجود دارد. با این حال، به معنای دقیق آن، تجزیه و تحلیل داده‌ها بر جنبه‌های ریز فرآیند تحلیل تمرکز دارد. اگرچه اغلب در یک زمینه تجاری استفاده می شود، اما منحصراً یک ابزار هوش تجاری نیست. به عبارتی می توان گفت که زیر جزئی از هوش تجاری است.
تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده چیست؟
همانطور که دیدیم، تجزیه و تحلیل داده ها و هوش تجاری بسیار شبیه به هم هستند، درست است؟ اگر در این مرحله همه چیز کمی گیج شده باشد، اشکالی ندارد. اینترنت مملو از افرادی است که اصطلاحات را با هم مخلوط می کنند، بنابراین شما تنها نیستید! برای کمک به درک این موضوع، در این بخش، برخی از تفاوت های گسترده بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها را برجسته می کنیم. بیایید درست به داخل بپریم:
- استفاده از بینش در مقابل ایجاد بینش هدف اصلی هوش تجاری پشتیبانی از تصمیم گیری با استفاده از بینش عملی است که از طریق تجزیه و تحلیل داده ها به دست می آید. در حالیکه هدف اصلی تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل و پاکسازی داده های خام به بینش های عملی است که برای بسیاری از اهداف از جمله BI استفاده می شود.
- داده های ساختاریافته در مقابل داده های بدون ساختار هوش تجاری از داده های ساختار یافته استفاده می کند، یعنی داده های ذخیره شده در انبارها، پایگاه های داده جدول بندی شده یا سایر سیستم ها و از این داده ها برای تولید داشبورد و گزارش استفاده می شود. در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها نیز از داده های ساختار یافته استفاده می کند، اما معمولاً با داده های بدون ساختار و بلادرنگ شروع می شود. یکی از وظایف تحلیلگران داده، تمیز کردن و سفارش دادن این داده ها، قبل از ذخیره آنها برای تجزیه و تحلیل آینده است.
- کاربران غیر فنی در مقابل کاربران فنی هوش تجاری در درجه اول توسط تیم های رهبری و پرسنل غیر فنی مانند مدیران ارشد، مدیران مالی یا مدیران ارشد اطلاعات استفاده می شود. اما تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً در اختیار تحلیلگران، دانشمندان داده و برنامه نویسان رایانه است که تمرکز فنی بیشتری دارند.
- تصویر بزرگ در مقابل تمرکز بر جزئیات هوش تجاری معمولاً با اصطلاحات «آسمان آبی» فکر می کند و سؤالات استراتژیک سطح بالا در مورد جهت کلی سازمان می پرسد. اما تجزیه و تحلیل داده ها بر روی یک موضوع یا سؤال متمرکز است.
نتیجه گیری
در نهایت، موضوع هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها نیست، بلکه BI و تجزیه و تحلیل با هم کار می کنند. BI برای عملیات روزانه ضروری است، در حالی که تجزیه و تحلیل به شکل دادن استراتژی کمک می کند. هر دو برای موفقیت به شدت به داده ها بستگی دارند. به جای جدا کردن BI و تجزیه و تحلیل، اکنون زمان آن است که ترکیب هر دو فعالیت را در نظر بگیرید. هر دوی آنها وجوه مشترک زیادی دارند – از همه مهم‌تر، الزامات آنها برای عرضه مداوم داده‌های تازه و قابل اعتماد.
در نتیجه، در حالی که هم تحلیلگران داده و هم تحلیلگران BI نقش اساسی در استفاده از داده ها برای تصمیم گیری ایفا می کنند، تمرکز و مسئولیت های روزانه آنها کمی متفاوت است. تحلیلگران داده عمیقاً به داده ها می پردازند و از طریق تخصص فنی بیشتر الگوها و بینش ها را کشف می کنند. از سوی دیگر، تحلیلگران کسب و کار بر درک نیازهای کسب و کار و ارائه توصیه های استراتژیک تمرکز می کنند. درک این تمایزات، استخدام بهتر، مسیرهای شغلی واضح تر و استفاده مؤثرتر از نقاط قوت منحصر به فرد هر نقش را امکان پذیر می کند.
