چگونه شرکت ها از هوش تجاری ( BI ) استفاده می کنند؟

چند بار شنیده ایم که یک شرکت میلیون ها داده دارد و نمی داند با آن چه کار کنند؟

در همه جا این پیام وجود دارد که داده ها از ارزش بالایی برخوردار هستند.

بدون تجزیه و تحلیل خوب که اطلاعات را از آن استخراج کند ، داده ها عملاً بی فایده هستند.

برای استخراج این اطلاعات ارزشمند شرکت ها می توانند از هوش تجاری استفاده کنند.

هوش تجاری (BI) استفاده از داده ها برای بدست آوردن اطلاعاتی است که به عنوان پایه محکمی برای تصمیم گیری ایمن تر عمل می کند.

برای این کار ، شرکت ها داده ها را به روش های مختلف از داده ها استفاده می کنند. در اینجا برخی از آنها وجود دارد:

هوش تجاری BI

هوش تجاری BI به عنوان یکپارچه سازی گزارش ها ، داشبورد و نمای تجزیه و تحلیل در یک برنامه تعریف می شود.

اطلاعات بر روی یک بستر BI نمایش داده می شود و مدیریت می شود و مستقیماً در رابط کاربری برنامه جاسازی می شود تا زمینه و قابلیت استفاده از داده ها بهبود یابد.

یعنی با BI تعبیه شده می توانید KPI BI خود را در CRM ، PMS ، CMS یا موارد دیگر داشته باشید ، بدون اینکه نیازی به بررسی نرم افزار هوش تجاری خود داشته باشید.

مزیت استفاده از BI تعبیه شده این است که هزینه و زمان ایجاد گزارش و تحلیل را کاهش می دهد.

برای دانلود دوره آموزشی پاور بی آی کلیک کنید.

BI به تجربه کاربر برنامه می پیوندد و زمینه کار غنی شده و اطلاعات را در برنامه هایی که از قبل استفاده می کنند به مشتریان ارائه می دهد.

به این ترتیب ، کاربران می توانند با داشبوردهای تعاملی و تجزیه و تحلیل یکپارچه ، تصمیم گیری بهتر و سریعتر را به تنهایی انجام دهند.

علاوه بر این ، برخلاف نرم افزار گزارشگری سنتی ، این داشبورد ها و گزارش ها می توانند با ترکیب چندین جریان داده با توجه به نیازهای خاص شما ، تنظیم شوند.

با استفاده از هوش تجاری جاسازی شده ، کاربران می توانند تصمیم گیری خود را بر اساس BI انجام دهند در حالی که هنوز کارهای عادی روزمره خود را انجام می دهند.

Embedded BI همچنین می تواند بخشی از اتوماسیون گردش کار باشد ، بنابراین اقدامات خاصی را براساس پارامترهای تعیین شده توسط کاربر تعیین می کند.

کشف داده ها

کشف داده ها فرایندی کاربر محور است که از طریق آن می توان الگوها و مقادیر ناشناخته یا غیرمعمول را در داده ها کشف کرد. کشف داده ها شامل جمع آوری داده ها از پایگاه داده های مختلف و سیلوهای آن و تلفیق آنها در یک منبع واحد است که به راحتی و در زمان واقعی قابل ارزیابی است.

به شما امکان می دهد در چند کلیک ، عواملی را که به محض کشف روند ایجاد می شوند ، کشف کنید.

با کشف داده ها ، کاربر عناصر یا الگوهای خاصی را در یک مجموعه داده جستجو می کند.

ابزارهای بصری فرآیند را پویا ، استفاده آسان ، سریع و شهودی می کنند.

اکنون تجسم داده ها فراتر از گزارش ثابت استاتیک است.

تجسم BI تکامل یافته و افزایش یافته است که شامل نقشه های جغرافیایی ، نقشه های حرارتی ، جداول محوری و موارد دیگر است .

برای دانلود دوره آموزشی تبلو کلیک کنید.

تجزیه و تحلیل سلف سرویس

تجزیه و تحلیل سلف سرویس به کاربران نهایی این امکان را می دهد تا با ایجاد گزارش های خود و اصلاح گزارش های موجود بدون نیاز به آموزش ، داده های خود را به راحتی تجزیه و تحلیل کنند.

به عنوان مثال ، اگر سازمانی فقط به یک گزارش در سال نیاز دارد ، می تواند منابع IT را به این کار اختصاص دهد.

از طرف دیگر ، اگر این سازمان 1000 کارمند داشته باشد و هر یک از آنها روزانه به چندین گزارش نیاز داشته باشند ، تیم فناوری اطلاعات قادر به مدیریت تقاضا نخواهد بود.

تجزیه و تحلیل سلف سرویس یا گزارش های موقت به کاربران امکان ایجاد سریع گزارش را می دهد و به آنها امکان می دهد در حداقل زمان تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند.

کاربران نهایی می توانند داده های خود را با اصلاح پویا یا افزودن توابع محاسبه به یک گزارش تجزیه و تحلیل کنند.

این انعطاف پذیری مسئولیت بخش فنی را کاهش می دهد و منابع توسعه را آزاد می کند.

این به کاربران تجاری امکان کنترل نیازهای تحلیلی خود را می دهد و به آنها کمک می کند تا حداکثر مقدار را هم از داده ها و هم از کاربردشان بگیرند.

به این ترتیب ، تیم فناوری اطلاعات گزارش های تعاملی را مدیریت می کند که هر کاربر نهایی می تواند برای یافتن اطلاعات مورد نیاز کمک کنند.

برای دانلود دوره آموزشی نرم افزار R کلیک کنید.

تجزیه و تحلیل افزوده شده

تجزیه و تحلیل افزوده اتوماسیون تجزیه و تحلیل داده ها را از طریق یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی ارائه می دهد.

این استفاده پیشرفته ، دستکاری و ارائه داده ها داده ها را برای ارائه نتایج روشن ساده می کند و دسترسی به ابزارهای پیشرفته را برای کاربران تجاری فراهم می کند تا تصمیمات روزمره را با اطمینان اتخاذ کنند.

کاربران می توانند برای به دست آوردن یک تصویر واقعی فراتر از نظر و تعصب باشند و به سرعت و با دقت بر روی داده ها عمل کنند.

آنچه تجزیه و تحلیل تقویت شده انجام می دهد این است که با استفاده از اتوماسیون تولید دانش در یک شرکت از طریق استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، وابستگی یک شرکت را به دانشمندان داده خود کاهش می دهد.

یک موتور تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به طور خودکار داده های شرکت را پردازش کند ، آنها را تمیز کند ، تجزیه و تحلیل کند و با نظارت کم یا بدون نظارت یک تکنسین ، آن را به عملکردهایی برای مدیران یا متخصصان بازاریابی تبدیل کند.

هر شرکت ، بخش یا وضعیت خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها به یک روش یا روش دیگر نیاز دارد ، اگرچه هدف این فرایندها و فناوری ها مشابه است: به دست آوردن پایه ای مناسب برای تصمیم گیری مناسب در زمینه تجارت و بهینه سازی فرآیندهای درون شرکت.