هوش تجاری، گام نخست در مسیر تحول دیجیتال و هوش مصنوعی

مقدمه: چرا داده‌ها مهم‌ترین دارایی سازمان‌ها هستند؟

در دنیای مدرن، داده‌ها به‌عنوان مهم‌ترین دارایی سازمان‌ها شناخته می‌شوند. کسب‌وکارهای موفق، سازمان‌هایی هستند که تصمیمات خود را بر پایه تحلیل داده‌ها اتخاذ می‌کنند. در این میان، بسیاری از مدیران تصور می‌کنند که استفاده از هوش مصنوعی (AI) می‌تواند یک راه‌حل جادویی برای حل مشکلات سازمان باشد. اما واقعیت این است که بدون داشتن یک زیرساخت مناسب داده‌ای، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیز کارایی نخواهند داشت. اینجاست که هوش تجاری (BI) به‌عنوان نخستین گام در مسیر تحول دیجیتال و هوشمندسازی سازمان‌ها مطرح می‌شود.

هوش تجاری چیست و چه نقشی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی دارد؟

هوش تجاری (Business Intelligence – BI) مجموعه‌ای از فناوری‌ها، ابزارها و روش‌هاست که به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمند و قابل‌تحلیل تبدیل کنند. این اطلاعات پردازش‌شده در قالب داشبوردهای مدیریتی، گزارش‌های تحلیلی و مدل‌های تصمیم‌گیری ارائه می‌شوند. هوش تجاری نه‌تنها بستری برای هوش مصنوعی فراهم می‌کند، بلکه با سازمان‌دهی داده‌ها، توسعه فرهنگ داده‌محور، و ارائه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، مسیر را برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر AI هموار می‌سازد. در واقع، بدون بلوغ داده و زیرساخت‌های BI، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها ناکامل و کم‌اثر خواهد بود.

چرا سازمان‌ها به هوش تجاری نیاز دارند؟

1. یکپارچه‌سازی داده‌ها: کسب‌وکارها معمولاً داده‌های خود را از منابع مختلف (مانند سیستم‌های ERP، CRM، فروش و مالی) دریافت می‌کنند. BI کمک می‌کند این داده‌ها یکپارچه و استاندارد شوند.
2. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: مدیران با استفاده از داشبوردهای هوش تجاری، بینش عمیق‌تری نسبت به وضعیت کسب‌وکار خود پیدا کرده و می‌توانند تصمیم‌های آگاهانه و هوشمندانه بگیرند.
3. آماده‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی: اگر داده‌های یک سازمان ساختاریافته و تمیز نباشند، مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند تحلیل دقیقی ارائه دهند. BI داده‌ها را آماده و ساختارمند می‌کند تا در مراحل بعدی برای یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های AI مورد استفاده قرار گیرند.

تفاوت کلیدی بین BI و:AI  چرا BI باید اول باشد؟

یکی از اشتباهات رایج کسب‌وکارها این است که بدون پیاده‌سازی BI، مستقیماً به سراغ هوش مصنوعی می‌روند. اما این مسیر نه‌تنها زمان‌بر، بلکه پرهزینه و کم‌بازده خواهد بود.

مراحل پیاده‌سازی BI برای ورود به دنیای AI

برای اینکه یک سازمان بتواند به شکل بهینه از هوش مصنوعی استفاده کند، باید ابتدا مراحل زیر را در حوزه BI طی کند:

• جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها

داده‌ها معمولاً در بخش‌های مختلف سازمان به‌صورت پراکنده و در فرمت‌های متفاوت ذخیره شده‌اند. BI این داده‌ها را از منابع مختلف استخراج کرده و آن‌ها را در یک پایگاه داده متمرکز ذخیره می‌کند.

• تمیز کردن و استانداردسازی داده‌ها

بسیاری از داده‌های خام دارای خطا، داده‌های گمشده یا اطلاعات تکراری هستند. در این مرحله، BI کیفیت داده‌ها را بهبود می‌بخشد تا برای تحلیل و AI آماده شوند.

• ایجاد داشبوردهای تحلیلی و گزارش‌های هوش تجاری

در این مرحله، داده‌های سازمان به صورت بصری و در قالب داشبوردهای مدیریتی نمایش داده می‌شوند. این داشبوردها کمک می‌کنند تا مدیران تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند.

• تحلیل پیشرفته و ورود به هوش مصنوعی

پس از پیاده‌سازی موفق  BI، سازمان می‌تواند به مدل‌سازی پیش‌بینی و یادگیری ماشینی ورود کند. در این مرحله، داده‌های تمیز و ساختاریافته‌ی حاصل از BI به‌عنوان ورودی الگوریتم‌های AI مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نقش هوش تجاری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی بر اساس مدل بلوغ داده:

1. داده خام و گزارش‌دهی جزیره‌ای:

   در مراحل اولیه، داده‌ها ساختار نیافته‌اند و در بخش‌های مختلف سازمان پراکنده‌اند. در این مرحله، هوش تجاری با یکپارچه‌سازی داده‌ها و ایجاد منبع واحد حقیقت، زیرساخت لازم برای تحلیل‌های پیشرفته را فراهم می‌کند.

2. هوش تجاری سلف‌سرویس:

   پس از یکپارچه‌سازی، ابزارهای BI به کاربران کسب‌وکار این امکان را می‌دهند که به داده‌ها دسترسی داشته باشند و بدون نیاز به دانش فنی عمیق، گزارش‌های تحلیلی ایجاد کنند. این مرحله، فرهنگ داده‌محور را تقویت کرده و زمینه را برای ورود هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

3. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده:

   هوش تجاری در این مرحله، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها و الگوهای آینده استفاده می‌کند BI .داده‌های پردازش‌شده و آماده را در اختیار مدل‌های AI قرار می‌دهد تا دقت پیش‌بینی‌ها افزایش یابد.

4. تحلیل‌های تجویزی و تصمیم‌گیری خودکار:

   در بالاترین سطح بلوغ داده، ترکیب BI و AI منجر به خودکارسازی تصمیم‌گیری‌ها می‌شود. مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های غنی‌شده توسط BI ، می‌توانند پیشنهادهای هوشمندانه ارائه دهند یا حتی تصمیم‌گیری‌های مهم را به‌طور خودکار انجام دهند.

برار مطالعه بیشتر در مورد بلوغ داده میتوانید به مقاله چهار مرحله بلوغ داده مراجعه نمایید.

نمونه‌های از پیاده‌سازی هوش تجاری در مسیر به کارگیری به هوش مصنوعی

۱. صنایع خرده‌فروشی و پخش

شرکت‌های بزرگ خرده‌فروشی و پخش که از هوش تجاری استفاده کرده‌اند، توانسته‌اند الگوهای خرید مشتریان را تحلیل کنند و پیشنهادهای هوشمند ارائه دهند. این فرآیند پس از مدتی، به خودکارسازی فرآیند پیشنهاد محصول و زمان مراجعه با استفاده از AI منجر خواهد شد.

۲. صنعت مالی و بانکی

بانک‌ها با استفاده از BI میتوانند با اشراف فرایندی کامل ریسک‌های مربوطه را بهتر مدیریت کنند و در ادامه مسیر از طریق هوش مصنوعی، الگوهای رفتاری مرتبط را شناسایی نمایند.

۳. تولید و زنجیره تأمین

در شرکت‌های تولیدی، هوش تجاری داده‌های مربوط به فرآیندهای تولید و تأمین را تحلیل کرده و سپس هوش مصنوعی پیش‌بینی‌هایی درباره نیازهای آینده ارائه خواهد کرد.

۴. سازمان‌های دولتی و حکمرانی

نهادهایی مانند شرکت ملی نفت ایران و معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری نیز با استفاده از سیستم‌های هوش تجاری توانسته‌اند فرآیندهای تحلیل داده و تصمیم‌گیری را بهینه کنند. این اقدامات، مسیر پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حوزه سیاست‌گذاری و برنامه‌ریزی ملی را هموار کرده است.

نتیجه‌گیری: چرا هوش تجاری، گام اول در مسیر AI است؟

•  AI بدون داده‌های باکیفیت و ساختاریافته، خروجی مطلوبی نخواهد داشت.
•  هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنند و مسیر ورود به هوش مصنوعی را هموار سازند.
• سازمان‌هایی که ابتدا در BI سرمایه‌گذاری می‌کنند، در آینده مزیت رقابتی بالاتری در پیاده‌سازی AI  خواهند داشت.

اگر تمایل به راه اندازی هوش تجاری در سازمان خود دارید؛ مطالعه مقاله راهنمای جامع راه‌اندازی هوش تجاری در سازمان را به شما پیشنهاد میکنیم.

در نهایت، شرکت هوشمند تجارت نمودار نیز به‌عنوان یکی از فعالان این حوزه، با دغدغه توسعه و بهبود خدمات هوش تجاری و با تجربه عملیاتی موفق در تمامی حوزه‌های اشاره شده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بهترین استفاده را ببرند و مسیر ورود به هوش مصنوعی را هموار کنند. برای کسب اطلاعت بیشتر به صفحه راهکارهای تخصصی هوش تجاری نمودار مراجعه نمایید.

منابع اصلی:

https://hbr.org/2023/05/why-business-intelligence-is-essential-for-ai-implementation
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/09/12/how-business-intelligence-lays-the-foundation-for-ai-success
https://www.gartner.com/en/articles/the-role-of-business-intelligence-in-ai-powered-decision-making
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/ai-and-bi-a-synergistic-approach-to-data-driven-innovation