در عصر حاضر، حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) در حال تولید و انباشت است. این داده‌ها، اگر به درستی تحلیل و تفسیر شوند، می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را در اختیار سازمان‌ها قرار دهند و به آن‌ها در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر و رقابتی‌تر کمک کنند. هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) نقش مهمی در این میان ایفا می‌کند، چرا که ابزارها و فرآیندهای لازم برای استخراج، تحلیل و نمایش این بینش‌ها را فراهم می‌آورد. در این مقاله، به بررسی نقش و اهمیت هوش تجاری در تحلیل داده‌های بزرگ، همراه با ذکر مثال‌هایی ملموس در هر مورد، می‌پردازیم.
۱. استخراج و تجمیع داده‌ها از منابع متنوع (Data Extraction and Aggregation from Diverse Sources):
یکی از چالش‌های اصلی در تحلیل داده‌های بزرگ، پراکندگی و تنوع منابع داده است. داده‌ها می‌توانند از سیستم‌های CRM، ERP، شبکه‌های اجتماعی، سنسورها، لاگ فایل‌ها و منابع دیگر جمع‌آوری شوند. هوش تجاری با ارائه ابزارهای قدرتمند ETL (Extract, Transform, Load) به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این داده‌ها را از منابع مختلف استخراج، پاکسازی، تبدیل و در یک مخزن داده مرکزی (Data Warehouse یا Data Lake) تجمیع کنند.
مثال ۱:
یک شرکت خرده‌فروشی بزرگ، داده‌های مربوط به فروش، موجودی کالا، رفتار مشتریان در وب‌سایت و شبکه‌های اجتماعی را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند. با استفاده از ابزارهای ETL هوش تجاری، این داده‌ها تجمیع و پاکسازی شده و در یک Data Warehouse ذخیره می‌شوند. این کار به تحلیلگران امکان می‌دهد تا الگوهای خرید مشتریان را شناسایی کرده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کنند.
مثال ۲:
یک شرکت تولیدی داده‌های مربوط به عملکرد ماشین‌آلات، زنجیره تامین، کیفیت محصولات و بازخورد مشتریان را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند. هوش تجاری به این شرکت کمک می‌کند تا این داده‌ها را در یک Data Lake تجمیع کند و از آن‌ها برای شناسایی گلوگاه‌ها در فرآیند تولید، بهبود کیفیت محصولات و پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری استفاده کند.
۲. تحلیل و کاوش داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته (Data Analysis and Exploration using Advanced Techniques):
پس از تجمیع داده‌ها، نوبت به تحلیل و کاوش آن‌ها می‌رسد. هوش تجاری با ارائه تکنیک‌های مختلف تحلیل داده، از جمله داده‌کاوی (Data Mining)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و تحلیل آماری (Statistical Analysis)، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا الگوها، روابط و روندهای پنهان در داده‌ها را کشف کنند.
مثال ۱:
یک شرکت بیمه با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی هوش تجاری، الگوهای تقلب در بیمه را شناسایی می‌کند. با تحلیل داده‌های مربوط به خسارات، اطلاعات بیمه‌نامه‌ها و سوابق بیمه‌گذاران، این شرکت می‌تواند موارد مشکوک به تقلب را تشخیص داده و از خسارات مالی جلوگیری کند.
مثال ۲:
یک بیمارستان با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین هوش تجاری، می‌تواند احتمال ابتلای بیماران به بیماری‌های خاص را پیش‌بینی کند. با تحلیل داده‌های مربوط به سوابق پزشکی بیماران، نتایج آزمایش‌ها و علائم بیماری، این بیمارستان می‌تواند بیماران در معرض خطر را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه را انجام دهد.
۳. مصورسازی و گزارش‌دهی داده‌ها برای درک بهتر (Data Visualization and Reporting for Better Understanding):
نتیجه تحلیل داده‌ها زمانی ارزشمند است که بتوان آن را به شکلی قابل فهم و جذاب برای کاربران ارائه کرد. هوش تجاری با ارائه ابزارهای مصورسازی داده (Data Visualization) و گزارش‌دهی (Reporting) به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را به صورت نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های تعاملی نمایش دهند.
مثال ۱:
یک بانک با استفاده از داشبوردهای هوش تجاری، عملکرد شعب مختلف خود را به صورت لحظه‌ای رصد می‌کند. این داشبوردها اطلاعاتی مانند تعداد مشتریان، میزان سپرده‌ها، حجم وام‌ها و درآمد هر شعبه را به صورت بصری نمایش می‌دهند. مدیران بانک با استفاده از این داشبوردها می‌توانند عملکرد شعب را با یکدیگر مقایسه کرده و مشکلات احتمالی را شناسایی کنند.
مثال ۲:
یک شرکت هواپیمایی با استفاده از گزارش‌های هوش تجاری، میزان رضایت مشتریان از پروازهای مختلف خود را اندازه‌گیری می‌کند. این گزارش‌ها اطلاعاتی مانند نظرات مشتریان، تاخیرهای پرواز و مشکلات مربوط به خدمات را به صورت خلاصه ارائه می‌دهند. مدیران شرکت با استفاده از این گزارش‌ها می‌توانند نقاط قوت و ضعف خدمات خود را شناسایی کرده و برای بهبود آن‌ها اقدام کنند.
۴. پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making Support):
هدف نهایی از تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از هوش تجاری، پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است. هوش تجاری با ارائه بینش‌های ارزشمند به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر، دقیق‌تر و موثرتری اتخاذ کنند.
مثال ۱:
یک شرکت تولید کننده مواد غذایی با استفاده از هوش تجاری، می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام محصولات در چه مناطقی بیشترین فروش را خواهند داشت. با تحلیل داده‌های مربوط به فروش، جمعیت، آب و هوا و عوامل دیگر، این شرکت می‌تواند استراتژی‌های بازاریابی و توزیع خود را بهینه کند و سود خود را افزایش دهد.
مثال ۲:
یک شهرداری با استفاده از هوش تجاری، می‌تواند مشکلات مربوط به ترافیک شهری را شناسایی کرده و راهکارهای مناسبی برای حل آن‌ها ارائه دهد. با تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک، تصادفات، حمل و نقل عمومی و سایر عوامل، شهرداری می‌تواند نقاط بحرانی ترافیکی را شناسایی کرده و با ایجاد مسیرهای جدید، بهبود حمل و نقل عمومی و اعمال سیاست‌های ترافیکی مناسب، مشکلات ترافیکی را کاهش دهد.
۵. خودکارسازی فرآیندها و افزایش کارایی (Process Automation and Increased Efficiency):
هوش تجاری با خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای مربوط به جمع‌آوری، تحلیل و گزارش‌دهی داده‌ها، می‌تواند به سازمان‌ها در افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.
مثال ۱:
یک شرکت لجستیک با استفاده از هوش تجاری، می‌تواند فرآیند مسیریابی کامیون‌ها را به صورت خودکار انجام دهد. با تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک، آب و هوا و شرایط جاده، هوش تجاری می‌تواند بهترین مسیر را برای هر کامیون تعیین کند و از تاخیرها و هزینه‌های اضافی جلوگیری کند.
مثال ۲:
یک شرکت خدمات مشتریان با استفاده از هوش تجاری، می‌تواند پاسخگویی به سوالات متداول مشتریان را به صورت خودکار انجام دهد. با تحلیل داده‌های مربوط به سوالات مشتریان و پاسخ‌های ارائه شده، هوش تجاری می‌تواند یک سیستم پاسخگویی خودکار (Chatbot) ایجاد کند که به سوالات مشتریان به صورت سریع و دقیق پاسخ دهد.
نتیجه‌گیری:
هوش تجاری و تحلیل داده‌های بزرگ، دو روی یک سکه هستند. هوش تجاری ابزارها و فرآیندهای لازم برای تحلیل داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند و تحلیل داده‌های بزرگ، بینش‌های ارزشمندی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد که به آن‌ها در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر و رقابتی‌تر کمک می‌کند. با استفاده از هوش تجاری، سازمان‌ها می‌توانند از حجم عظیم داده‌های خود به عنوان یک مزیت رقابتی استفاده کنند و عملکرد خود را بهبود بخشند.
بدون دیدگاه