در سال 2023، اندازه بازار هوش تجاری بین‌المللی با هدف ثبت ارزش 28,216 میلیون دلاری است. هدف آن افزایش به 56,200 میلیون دلار تا سال 2023 است.
تعریف هوش تجاری
هوش تجاری ترکیبی از معماری‌ها، فن‌آوری‌ها و رویکردهایی است که داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند که تصمیم‌های تاکتیکی و هوشمندانه کسب‌وکار را تعیین می‌کند.این یک روش مبتنی بر فناوری است که توسط مشاغل برای هدایت اطلاعات مرتبط با تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به مدیران و سایر متخصصان در تصمیم‌گیری عملیاتی تجاری استفاده می‌شود.
ابزارهای هوش تجاری مجموعه‌ای از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و نتایج آنالیز موجود را در داشبورد، نمودارها، گزارش‌ها و نقشه‌ها به نمایش می‌گذارند تا به کاربران نهایی اطلاعات کاملی در مورد وضعیت یک کسب‌وکار ارائه دهند.
چرا سازمان‌ها به خدمات مشاوره BI نیاز دارند؟
در اینجا دلایلی وجود دارد که نیاز به خدمات مشاوره هوش تجاری را نشان می دهد:
1. ضعف آنها را برطرف کنید
2. نظارت بر بازاریابی
3. دید بهتر در عملکردهای مختلف تجاری
4. تفکر استراتژیک
نقش اصلی هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری مدرن ادغامی از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجاری است که از آنها در هر کجا که لازم باشد اما نه به طور کامل استفاده می‌کند.
با استفاده از نسل بعدی هوش تجاری، کاربران می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها نتیجه‌گیری کنند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و آمارهای پیشرفته، دانشمندان داده به داده‌ها نگاه می‌کنند تا الگوهای مربوط به آینده را شناسایی و پیش‌بینی کنند.
بیایید نگاهی عمیق‌تر به این بیندازیم که چگونه BI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را ساده‌تر کنند:
- داده‌های کامل‌تر منجر به تصمیم‌گیری بهتر می‌شود. کمال بودن منجر به پی بینی بهتر کسب و کار می‌شود.
- برنامه‌ریزی و تجزیه و تحلیل مناسب می‌تواند برای تقویت فرآیند، تمرکز بیشتر بر عملیات تجاری و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده انجام شود.
- پیشرفت در روند پیش‌بینی فروش به سازمان‌ها در بازاریابی و بودجه‌بندی کمک می‌کند. به طور خلاصه، پیش‌بینی دقیق‌تر فروش به معنای برنامه‌ریزی بودجه بهتر برای سازمان است.
انواع تصمیمات پشتیبانی شده توسط هوش تجاری
انواع مختلفی از تصمیمات پشتیبانی شده توسط هوش تجاری عبارتند از:
1.تصمیمات تاکتیکی
2.تصمیمات استراتژیک
3.تصمیمات عملیاتی
4.تصمیمات مالی
5.تصمیمات مدیریت ریسک
6.تصمیمات رقابتی
مثال‌های هوش تجاری
بیایید نگاهی به نمونه‌های واقعی هوش تجاری از برندهای پیشرو بین‌المللی که از این ابزارها استفاده می‌کنند بیاندازیم:
1.نتفلیکس: همه با پلتفرم OTT Netflix آشنا هستند که از علم داده و هوش تجاری برای به دست آوردن مشترکین جدید و بهبود تجربه کاربر استفاده می کند.
2.استارباکس: استارباکس از BI برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بر اساس الگوهای ترافیک، تراکم جمعیت، جمعیت شناسی مشتری، سطح درآمد متوسط و مراکز حمل و نقل عمومی استفاده می‌کند.
3.تسلا: این یک شرکت خودروسازی مشهور است که از BI برای اتصال وسایل نقلیه خود به صورت بی‌سیم به دفاتر شرکت برای جمع آوری داده‌ها استفاده می‌کند.
4.Uber: این یک شرکت حمل و نقل مستقر در کالیفرنیا است که شرایط ترافیک، مدت زمان و زمان سفر، در دسترس بودن رانندگان و تقاضای مشتری را با استفاده از هوش تجاری ردیابی می کند.
5.Walmart: بر اساس خرید مشتری، Walmart از هوش تجاری برای اندازه گیری رفتار مشتری در فروشگاه و آنلاین استفاده می‌کند.
روندهای هوش تجاری 2023
1.ابر متصل:
رویکرد کار بسیاری از شرکت ها پس از همه گیری COVID-19 تغییر کرده است. در این دوره، بسیاری از شرکت‌ها شروع به تغییر استراتژی های فعلی BI خود کردند.سازمان‌ها هزینه‌های خود را مجدداً تنظیم کردند تا فضایی برای انتقال به Cloud BI و پلتفرم‌های تحلیلی ایجاد کنند، زیرا راه‌حل‌های داخلی قادر به مقابله با موانع نیروی کار عمدتاً از راه دور نبودند.طبق گزارش‌های گارتنر، 40 درصد از کل بار کاری سازمانی قبلاً به ابر منتقل شده است. اکنون سازمان‌ها پس از درک اهمیت تجزیه و تحلیل، به آرامی راه حل‌های داده را پیاده‌سازی می‌کنند.
2.هوش مصنوعی:
در سال 2023، شرکت ها به تدریج هوش مصنوعی و هوش مصنوعی را برای به دست آوردن بینش دقیق و تصمیم گیری هوشمندانه یکپارچه خواهند کرد.ادغام این دو فناوری، توانایی آنها را برای کشف تصادفی و خودکارسازی عملیات فناوری اطلاعات و در عین حال حفظ حجم بالایی از چابکی و مقیاس‌پذیری، تسهیل می‌کند، بنابراین مجموعه داده‌های گسترده را با مشارکت کمتر انسانی تجزیه و تحلیل می‌کند.
3.تجزیه و تحلیل پیش بینی و زمان واقعی:
در سال آینده، شرکت‌ها تجزیه و تحلیل های زمان واقعی و پیش‌بینی را برای بررسی داده‌ها ترکیب خواهند کرد.این استراتژی دوگانه به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا فوراً با تهدیدات غیرمجاز مقابله کنند و واکنش‌ها را براساس شرایط در زمان واقعی تغییر دهند.
4.پردازش زبان طبیعی (NLP):
به دلیل NLP، سلف سرویس BI به یک روند داغ در تحلیل تبدیل شده است. چند ابزار زبان، مانند Bard و ChatGPT، برای ایجاد بینش از داده‌های سازماندهی نشده محبوب شده اند.این ابزارهای زبانی می‌توانند توسعه گسترده NLP در تجزیه و تحلیل را تسریع بخشند.
نتیجه:
هوش تجاری بهترین گزینه برای سازمان‌ها برای جمع آوری داده‌ها از منابع بی شمار است. آنها می‌توانند از بین گزینه های متعددی برای انجام این کار انتخاب کنند. با این حال، قدرتمندترین روش شامل استفاده از ابزارهایی است که به آنها اجازه می‌دهد به سادگی داده‌ها را بصری کنند تا تصمیم گیرندگان آنها بتوانند تصمیمات بهتر و هوشمندانه‌تری بگیرند.
بدون دیدگاه