هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری یا BI واژه‌ای فراگیر شامل انواع برنامه‌های نرم‌افزاری مورد استفاده در تحلیل داده‌های خام یک سازمان است. هوش تجاری در مقام یک رشته نیز متشکل از چند فعالیت مرتبط شامل داده‌کاوی، پردازش تحلیل آنلاین، جست‌وجو و گزارش است.
شرکت‌ها از هوش تجاری برای بهبود روند تصمیم‌سازی، کاهش هزینه‌ها و شناسایی فرصت‌های تجاری نوین استفاده می‌کنند. هوش تجاری چیزی فراتر از گزارش‌های سازمانی صرف یا مجموعه ابزاری برای بیرون کشیدن داده از سیستم‌های تجاری است. مدیران عامل شرکت‌ها از هوش تجاری برای شناسایی روندهای تجاری نیازمند مهندسی مجدد استفاده می‌کنند.
با استفاده از ابزارهای امروزی هوش تجاری، اهالی تجارت می‌توانند به راحتی خودشان اقدام به تحلیل داده کنند، بدون اینکه منتظر گزارش‌های پیچیده بخش آی‌تی باشند. این آزادسازی دسترسی به اطلاعات به کاربران کمک می‌کند با اعداد و ارقام از تصمیمات تجاری دفاع کنند که در غیر این صورت صرفاً مبتنی بر حدس و گمان می‌بودند.
هرچند هوش تجاری فرصتی بزرگ است، اما چالش‌های فرهنگی و فنی نیز فراروی آن قرار دارد. مدیران اجرایی باید مطمئن شوند که داده‌های ورودی به برنامه‌های هوش تجاری سالم و پایدارند و کاربران می‌توانند به آن اعتماد کنند.
چه شرکت‌هایی از سیستم‌های هوش تجاری استفاده می‌کنند؟
رستوران‌های زنجیره‌ای مانند هاردی، وندی، رابی تیوزدی و تی‌جی‌آی از عمده کاربران نرم‌افزار هوش تجاری هستند. آنها از این برنامه برای تصمیمات راهبردی مانند افزودن محصولات جدید به منوی خود، حذف برخی غذاها و بستن شعب کم‌کار خود استفاده می‌کنند. آنها همچنین از هوش تجاری در موضوعات تاکتیکی مانند تجدید نظر در قراردادهای خرید مواد غذایی و شناسایی فرصت‌های بهبود روندهای نامناسب بهره می‌برند. به دلیل وابستگی زیاد رستوران‌های زنجیره‌ای به عملیات‌های متعدد و از آنجا که هوش مصنوعی نقشی مرکزی در کمک به اراده فعالیت‌هایشان دارد، این مجموعه جزو اصلی‌ترین گروه شرکت‌های تمامی صنایع هستند که از ارزش واقعی این سیستم‌ها استفاده می‌کنند.
یکی از بخش‌های مهم هوش تجاری یعنی تحلیل تجاری، برای موفقیت شرکت‌هایی در انواع صنایع و از آن مهم‌تر برای موفقیت تیم‌های ورزشی حرفه‌ای مانند باستون رد ساکس، اوکلند ایز و نیوانگلند پتریوتس ضروری است.
تیم پتریوت با اتخاذ رویکردی تحلیلی توانست در چهار سال، سه بار قهرمان لیگ فوتبال آمریکایی شود. این تیم به صورت گسترده از مدل‌های تحلیل و داده در داخل و خارج زمین استفاده می‌کند. تحلیل‌های عمیق توانسته است در انتخاب بازیکن و نیز رعایت سقف حقوق تعیینی سازمان لیگ به این تیم کمک کند. مربیان و بازیکنان پتریوت به مطالعه گسترده فیلم و آمار بازی‌ها معروف بوده و بیل بلیچیک، سرمربی این تیم، مقالات اقتصادانان دانشگاه را درباره فرصت‌های آماری نتایج بازی فوتبال مطالعه می‌کند. در خارج از زمین، این تیم از تحلیل‌های دقیق برای ارزیابی و بهبود «تجربه کلی هواداران» استفاده می‌کند. مثلاً در هر بازی خانگی بین ۲۰ تا ۲۵ نفر به صورت خاص وظیفه اندازه‌گیری کمّی میزان غذا، پارکینگ، پرسنل، تمیزی دستشویی‌ها و دیگر عوامل را بر عهده دارند.
در حوزه خرده‌فروشی نیز والمارت به صورت گسترده از تحلیل داده و گروه‌بندی برای برتری در این صنعت استفاده می‌کند. هارا نیز مبنای رقابت در صنعت بازی را از تاسیس ابرکازینوها به تحلیل حول وفاداری مشتری و خدمات تغییر داده است. آمازون و یاهو صرفاً سایت‌های تجارت الکترونیکی نیستند بلکه به صورت گسترده تحلیلی بوده و از رویکرد «آزمون و یادگیری» در زمینه تغییرات تجاری استفاده می‌کنند. کپیتال وان نیز هرساله بیش از ۳۰ هزار آزمون برای شناسایی مشتریان مناسب و قیمت‌گذاری کارت‌های اعتباری برگزار می‌کند.
چه کسی پیشتاز خواهد بود؟
اشتراک‌گذاری (داده) برای موفقیت پروژه‌های هوش تجاری بسیار ضروری است زیرا تمامی کسانی که در این روند دخالت دارند باید دسترسی کاملی به اطلاعات داشته باشند تا بتوانند روش انجام امور را تغییر دهند. پروژه‌های هوش تجاری باید توسط مدیران عالی شروع شود، اما فروشندگان خرد نیز حتماً باید به عنوان گروه بعدی در آن حضور داشته باشند. به این دلیل که کار آنها افزایش فروش بوده و معمولاً در ازای میزان فروش خود دستمزد دریافت می‌کنند، احتمالاً از هر ابزاری برای کمک کار خود استقبال خواهند کرد – البته به شرط آنکه این ابزار کاربردی ساده داشته باشد و بتوانند به اطلاعات آن اعتماد کنند.
با کمک سیستم‌های هوش تجاری، کارمندان فعالیت‌های کاری فردی و تیمی خود را تغییر می‌دهند که منجر به بهبود عملکرد تیم‌های فروش می‌شود. وقتی مدیران فروش تفاوت قابل توجهی در عملکرد یک تیم با بقیه مشاهده کنند، سعی می‌کنند تیم‌های عقب‌مانده را به تیم‌های جلوتر برسانند.
چطور از یک سیستم هوش تجاری استفاده کنیم؟
شرکت‌ها در زمان برنامه‌نویسی برای هوش تجاری ابتدا باید روش‌های تصمیم‌گیری خود را تحلیل کرده و اطلاعات مورد نیاز مدیران را برای اتخاد تصمیماتی مطمئن و در عین حال سریع در کنار روش ارائه این اطلاعات (مانند گزارش، جدول، اینترنتی، نسخه‌های چاپی) مد نظر داشته باشند. بحث درباره تصمیم‌سازی تعیین خواهد کرد که شرکت‌ها نیاز به جمع‌آوری، تحلیل و انتشار کدام اطلاعات در سیستم‌های هوش تجاری خود دارند.
سیستم‌های هوش تجاری مناسب باید فضا را مشخص کنند، کافی نیست که صرفاً بگوییم دیروز فروش این مقدار بوده است و امروز آن مقدار. باید توضیح داده شود که چه عوامل تجاری‌ای منجر به فروش این مقدار در یک روز و آن مقدار در همان تاریخ در سال گذشته شده است.
همانند بسیاری از پروژه‌های فناوری، اگر کاربران در برابر هوش تجاری احساس تهدید کرده یا نسبت به آن بدبین بوده و حاضر به استفاده از نتایج آن نباشند، هوش تجاری نیز منتج به نتیجه نخواهد بود. حتی در مورد چیزی مانند هوش تجاری که باید کاربرد راهبردی داشته باشد، روش کارکرد شرکت و تصمیم‌سازی آنها باید به صورت بنیادین تغییر کند و مدیران عامل توجه ویژه‌ای به احساسات کاربران داشته باشند. هفت قدم برای ایجاد سیستم‌های هوش تجاری عبارت‌اند از:
۱٫ مطمئن شوید داده‌هایتان دقیق و صحیح است.
۲٫ کاربران را کاملاً آموزش دهید.
۳٫ داده‌ها را سریعاً اعمال و تنظیمات را به مرور ایجاد کنید. لازم نیست در ابتدا زمان زیادی صرف تهیه گزارشی کامل کنید، زیرا همزمان با توسعه تجارت نیازها نیز تعیین خواهند شد. گزارش‌هایی ارائه دهید که بهترین ارزش را منتقل می‌کنند و سپس آنها را بهینه‌سازی کنید.
۴٫ از همان ابتدا رویکردی منسجم در ایجاد انباری داده‌ای داشته باشید. مطمئن شوید که بعدها دچار ناکارآمدی راهبرد داده‌ای نخواهید شد.
۵٫ پیش از آغاز ROI خود را به روشنی تعریف کنید. دقیقاً مشخص کنید انتظار چه دستاوردی را دارید و سپس هر سه یا شش ماه آن را بررسی کنید.
۶٫ روی اهداف تجاری تمرکز کنید.
۷٫ صرفاً به خاطر اینکه فکر می‌کنید نیاز دارید اقدام به خرید نرم‌افزار هوش تجاری نکنید. هوش مصنوعی را با این ایده به کار گیرید که آماری وجود دارد که شما باید از آنها مطلع شوید و البته دقیقاً بدانید این آمار کجا هستند.
مشکلات احتمالی
مقاومت کاربران یکی از موانع مهم موفقیت هوش تجاری است. از جمله دیگر موارد می‌توان به ازدیاد داده‌های نامرتبط و کیفیت پایین آنها اشاره کرد.
کلید اصلی رسیدن به دانشی قابل توجه با استفاده از سیستم هوش تجاری، داده‌های استاندارد است. داده بنیادی‌ترین جزء هر فعالیت هوش تجاری است. در واقع بلوک سازنده همان دانش است. پیش از رسیدن و استفاده از چنین دانشی شرکت‌ها باید انبارهای داده‌ای خود را منظم و فعال کنند، در غیر این صورت فعالیت‌شان مبتنی بر اطلاعات ناقص خواهد بود.
یک مشکل احتمالی دیگر خود ابزار هوش تجاری است. هرچند این ابزارها قابل اندازه‌گیری‌تر و ساده‌تر از قبل هستند اما هسته هوش تجاری هنوز گزارش‌دهی است نه مدیریت روند، هرچند این مساله به آرامی در حال تغییر است. مراقب باشید که هوش تجاری را با تحلیل تجاری اشتباه نگیرید.
سومین مشکل در استفاده از هوش تجاری برای تغییر روندهای تجاری آن است که اکثر شرکت‌ها به اندازه کافی با روندهای تجاری خود آشنا نیستند تا درباره چگونگی بهبود آنها تصمیم‌گیری کنند. شرکت‌ها باید درباره روندی که انتخاب می‌کنند هوشیار باشند. اگر این روند تاثیر مستقیمی بر درآمد آنها نداشته باشد یا تلاشی برای استانداردسازی کل روندها وجود نداشته باشد ممکن است اصل تلاش برای به‌کارگیری هوش تجاری شکست بخورد. شرکت‌ها باید تمامی فعالیت‌های ایجادکننده یک روند تجاری، جریان اطلاعات و داده در روندهای مختلف، انتقال داده بین کاربران تجاری و استفاده آنها از این داده برای انجام بخش خاصی از روند را به صورت کامل درک کنند. البته برای بهبود فعالیت‌های شرکت آشنایی با همه این موارد باید پیش از آغاز هر پروژه هوش تجاری شکل بگیرد.
مزایای برنامه‌های هوش تجاری
بازه متنوعی از برنامه‌های هوش تجاری به شرکت‌ها کمک کرده است تا به آماری چشمگیر در حوزه ROI برسند. هوش تجاری برای شناسایی ایده‌هایی برای کاهش هزینه، شناسایی فرصت‌های تجاری، انتقال داده‌های ERP به گزارش‌های قابل دسترس، واکنش سریع به تقاضاهای خرد و بهینه‌سازی قیمت‌ها مورد استفاده بوده است.
جدا از در دسترس قرار دادن داده‌ها، نرم‌افزارهای هوش تجاری با ساده‌تر کردن سنجش کمی‌ارزش ارتباط با فروشنده و مشتری، می‌تواند جایگاه شرکت در مذاکرات را نیز تقویت کند.
در حوزه تجاری فرصت‌های بسیاری برای صرفه‌جویی مالی از طریق بهینه‌سازی روندهای تجاری و تمرکز بر تصمیمات وجود دارد. با روشن کردن نقاط ضعف، هوش تجاری به دستاوردهای چشمگیری در ROI می‌رسد. مثلاً کارمندان شهر آلبوکورک از نرم‌افزار هوش تجاری برای شناسایی فرصت کاهش استفاده از تلفن و دیگر هزینه‌های عملیاتی استفاده کرده و توانستند در مدت سه سال دو میلیون دلار صرفه‌جویی کنند. به همین شکل و به کمک ابزارهای هوش تجاری، شرکت تویوتا متوجه شد هزینه پرداختی به شرکت‌های حمل و نقل تا مرز ۸۱۲ هزار دلار در سال ۲۰۰۰ اضافی بوده است. شرکت‌هایی که از هوش تجاری برای شناسایی نقاط ضعف تجاری خود استفاده می‌کنند در موقعیت بسیار بهتری در مقایسه با شرکت‌هایی قرار دارند که از هوش تجاری صرفاً برای نظارت بر اتفاقات استفاده می‌کنند.
نکاتی دیگر درباره استفاده صحیح از هوش تجاری
تحلیل روش تصمیم‌گیری توسط مدیران
بررسی اطلاعاتی که مدیران برای تسهیل تصمیمات سریع و دقیق نیاز دارند.
توجه به کیفیت داده
ایجاد معیارهای عملکردی با بیشترین ارتباط با تجارت
تامین فضایی که بر معیارهای تجاری تاثیر می‌گذارد.
به خاطر داشته باشید که هوش تجاری به حمایت از تصمیمات مربوط می‌شود. به دلیل بهینه‌سازی فناوری و استفاده مدیران عامل از آنها، هوش تجاری اکنون پتانسیل آن را دارد که سازمان‌ها را متحول کند. مدیران عاملی که از هوش تجاری با موفقیت استفاده می‌کنند، تاثیری بسیار ماندگارتر در بهبود روندهای سازمانی خود دارند تا کسانی که از ابزارهای گزارش‌دهی صرف استفاده می‌کنند
منابع و مراجع:
