امروزه برای افزایش رضایت کاربران و موفقیت در کسب و کار نیاز به جمع آوری داده ها و تحلیل درست آن ها می باشید. داده ها و اطلاعات کسب و کارتان بسیار در روند رشد کسب و کار و سود دهی آن تاثیر مثبت دارند. هوش تجاری به شما کمک می کند بتوانید این روند را به درستی طی نمایید و کسب و کارتان را تقویت نمایید. ابزار های بسیاری برای استفاده از هوش تجاری وجود دارند که در این مقاله آروین بنیان بررسی خواهد نمود.

برترین ترند های هوش تجاری

با رشد روزافزون داده ها در کسب و کار ها نیاز به هوش تجاری و ترند های هوش تجاری بیشتر از قبل احساس می شود. با آشنایی از ترند های هوش تجاری می توانید آنها را با یکدیگر ادام نموده و در رشد کسب و کارتان استفاده نمایید.

• هوش مصنوعی  (AI)

امروزه هوش تجاری در بسیاری از کسب و کارها مورد استفاده قرار می گیرد که توانسته است کمک شایانی به بخش های مختلف کسب و کار ها نماید. هوش مصنوعی و هوش تجاری بیشتر بصورت جدا از هم در کسب و کارها مورد استفاده قرار می گرفت اما امروزه بسیاری از سازمان ها این دو را به صورت ترکیبی در سازمان خود مورد استفاده قرار می دهند. ترکیب AI و BI سبب شده است تا کسب و کارها بتوانند اطلاعات را جمع آوری و خودکار نمایند. می توانید در کنار چابکی و مقیاس پذیری حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل نمایید.

• تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی

الگوریتم های هوش مصنوعی از شبکه های عصبی پیشرفته استفاده می نمایند که دقت بالا در تشخیص نا هنجاری های داشته و موارد غیر منتظره را ثبت نموده و کاربران را مطلع می سازد. این قابلیت داده ها را بدون نیاز به تلاش زیاد تجزیه و تحلیل می نماید. در ابتدا منبع داده ای را انتخاب می نمایید که الگوریتم بر روی آن متمرکز می شود تا آن را تحلیل نماید، سپس محاسبات انجام شده و پیش بینی ها در اختیار شما قرار می گیرد.

تحلیل های پیش گویانه : این نوع تحلیل از داده های موجود اطلاعات استخراج نموده و احتمالات آینده را پیش بینی می نمایند. در این نوع تحلیل ها برای درک بهتر مشتریان و محصولات و شناسایی ریسک های بالقوه و تشخیص فرصت ها مورد استفاده می باشد.

تحلیل های توصیفی : در این نوع تحلیل، داده ها و محتوا همراه با پیشنهاد برای تصمیم گیری ارائه می شود و مشخص شود که چه اقداماتی جهت دستیابی به اهداف سازمان باید تعیین شود.

• امنیت داده

قوانین حریم خصوصی و امنیت داده ها از مهمترین مسائل می باشد که باید سازمان ها تلاش نمایند تا به درستی در سطح بالا این قوانین را رعایت نمایند. مواردی که در ادامه به آن ها اشاره می نماییم را در سازمانتان بررسی نمایید:

• داده ها و اطلاعات از کدام منابع به دست می آیند؟

• چه افرادی به آنها دسترسی دارند؟

• چگونه از آنها استفاده کنیم؟

• داده ها چگونه طبقه بندی می شوند؟

• چه مدت می توان آنها را ذخیره کرد؟

امنیت داده امری پیچیده می باشد که کسب و کار ها وظیفه دارند این امنیت را تامین نمایند.

• پردازش زبان طبیعی  (NLP)

پردازش زبان طبیعی  (NLP)ترکیبی از شاخه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر می باشد که سبب ایجاد تعامل بین زبان انسان و زبان کامپیوتر، تحلیل داده های زبان طبیعی و... می باشد. NLP از قوی ترین شاخه های هوش مصنوعی است که به ماشین ها این امکان را می دهد تا زبان انسان را در قالب نوشتار و گفتار درک نمایند. امروزه از NLP در پروژه هایهوش تجاری استفاده می کنند تا بتوانند حجم قابل توجهی از داده ها را از منابع مختلف جمع آوری و استفاده نمایند.

• دموکراتیک سازی داده

دموکراتیک سازی داده ها به تمام افراد سازمان این امکان را می دهد تا بدون داشتن به دانش تخصصی بتوانند با داده ها کار کرده و تصمیم گیری های مبتنی بر داده انجام داده و تجارب مشتریان را بررسی نمایند. دموکراتیک سازی داده ها جهت کمک به کارکنان جهت درک داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. این بخش فقط برای تیم تجزیه و تحلیل نه بلکه برای تمام افراد در سازمان در دسترس قرار می گیرد. با در اختیار گذاشتن ابزار های مناسب برای کارکنان جهت درک داده ها، کارکنان خواهند توانست فرصت های تجاری را بهتر درک نمایند و تصمیات بهتری اتخاذ نمایند.

• هوش تجاری مشارکتی

هوش تجاری مشارکتی ابزار هایی استفاده می کند که سبب می شود تصمیم گیری مبتنی بر داده، به اشتراک گاری داده ها و گزارش دهی را آسان تر می کند. در این حالت مشارکت بین افراد در سازمان بیشتر شده و تصمیم گیری ها با مشارکت تعداد افراد بیشتری انجام می شود و در نتیجه تصمیمات موثر تر و کارآمد تر خواهد شد.

• کشف داده

کشف داده به معنای جمع آوری داده ها و ارزیابی آن ها می باشد که از منابع مختلف به دست می آید و جهت درک روند ها و الگو ها در داده ها مورد استفاده قرار می گیرند. در واقع کشف داده ها به معنای اتصال منابع مختلف داده، پاک سازی و آماده سازی و سپس به اشتراک گذاری و تجزیه و تحلیل داده ها می باشد. زمانی که حجم بالایی از داده در اختیار دارید باید بتوانید دیدگاه های مختلفی از داده ها را بیابید در غیر اینصورت حجم بالای داده ها غیر استفاده خواهد بود. کشف داده ها با تصاویر مسیر های تحلیلی جدیدی را برای مخاطبان ایجاد می نماید.

• تجسم داده

تجسم داده در واقع نمایش داده ها با استفاده از گرافیک هایی همچون نمودار، نقشه، اینفوگرافیک و انیمیشن و .... می باشد. در نمایش بصری داده ها، روابط پیچیده ما بین داده ها و بینش های مبتنی بر داده به روشی قابل درک برای مخاطبان ارائه می شود. همچنین تجسم داده از مراحل فرآیند علم داده است که داده ها پس از جمع آوری، پردازش و مدل سازی، برای ارائه نتیجه بهتر باید تصویر سازی شوند. هدف تجسم داده شناسایی، مکان یابی، دستکاری، قالب بندی و در نهایت ارائه داده ها به موثرترین روش می باشد.

• حاکمیت داده

حاکمیت داده ها مجموعه ای از فرآیند ها، سیاست ها و نقش هایی می باشد که ارزش گذاری، ایجاد، مصرف و کنترل داده های تجاری در سطح استراتژیک و عملیاتی می نماید. حاکمیت داده مشخص می نماید که:

• چه کسی می تواند داده ها را دستکاری نماید؟

• در چه موقعیتی میتوان این کار را انجام داد؟

• با چه ابزار ها و روش هایی این کار را انجام می دهند؟

امنیت داده ها امری مهم در سازمان ها می باشد که همیشه در معرض حملات هستند و حجم بسیاری از داده ها در معرض سواستفاده افراد می باشند. برای این منظور وجود طرح حاکمیتی کمک می نماید تا شرایط مناسبی برای دسترسی به داده ها وجود داشته باشد.

• سواد داده

داده های یک سازمان و کسب و کار نقش موثری در تصمیمات استراتژیک آن سازمان دارد، برای این منظور درک داده و استفاده بهینه از آن ها در موفقیت سازمان ضروری می باشد. در واقع سواد داده به معنی توانایی خواندن، نوشتن، درک و انتقال داده ها می باشد که از تکنیک ها و ابزار و فناوری های مخصوص خود استفاده می نماید. صاحبین کسب و کار ها باید افراد را در استفاده از داده ها و تجزیه و تحلیل آن ها آموزش دهند. برای دستیابی به سواد داده ای مناسب، باید بتوانید ارزیابی دقیق از مهارت های کارکنان بدست آورید تا در نهایت نقاط ضعف و قوت شناسایی شوند.

• اتوماسیون داده

هوش تجاری نیازمند اتوماسیون و خودکار سازی می باشد چرا که هوش تجاری با ادغام تمام داده ها راهکارهایی را برای کشف، تجزیه و تحلیل، اندازه گیری، نظارت و ارزیابی دیتا ها در مقایس های بزرگ ارائه می نماید. در روند اتوماسیون سازی داده با استفاده از ابزار ها و برخی از فناوری های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و .... فرآیند ها را خودکار می نمایند.

• مدیریت کیفیت داده (DQM)

کیفیت نامطلوب داده ها در سازمان ها هزینه های گزافی برای سازمان ها ایجاد می نماید. پیاده سازی راهکار های مناسب جهت بررسی و ارزیبی کیفیت داده ها امری بسیار مهم می باشد. مدیریت کیفیت داده ها (DQM) به کسب و کار ها این امکان را می دهد تا از داده های درست و با کیفیت بهره مند شوند.