آینده هوش تجاری به کدام سمت می رود؟
۷ تکنولوژی که آینده هوش تجاری را متحول می کند
سه شنبه, ۱۹ مرداد , ۱۴۰۰

BI یکی از فناوری‌هایی است که به سرعت در حال پیشرفت است. با رقابتی شدن بازار، شرکت‌ها به دنبال هر روش ممکنی برای به دست آوردن مزیت رقابتی هستند. بر اساس آمار فوربز تعداد متخصصانی که از تحلیل‌های توصیفی و پیش گویانه استفاده می‌کردند، تنها در یک سال ۲۰ درصد افزایش یافته است. ۷۹ درصد از مدیران شرکت‌ها اذعان داشته‌اند که اگر از تجزیه و تحلیل Big Data  استفاده نکنند موقعیت رقابتی خود را از دست می‌دهند و ممکن است ورشکست شوند. این رقابت شدید باعث می‌شود مشاوران هوش تجاری برای پیشتاز بودن در این عرصه از مرزهای تکنولوژی‌های استفاده شده در پلتفرمشان فرا تر روند؛ اما آینده هوش تجاری به چه صورت خواهد بود؟

  1. تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هرچه راهکارهای هوش مصنوعی پیشرفته تر شوند، تحلیل‌های پیشگویانه رایج تر خواهد شد. یادگیری ماشین با سرعت بیشتری قادر به درک الگوهای شرکت خواهد بود و تصمیم گیری‌ها هر روز بیشتر از دیروز به هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی واگذار می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند به پیش بینی گردش مشتری، شناسایی مشتریان جدید و موارد دیگر کمک کند. تحلیل‌های پیشرفته انواع مختلفی دارند که می‌توان از هریک از آن‌ها در پلتفرم هوش تجاری استفاده کرد:

زنجیره تحلیل داده گارتنر در مورد تحلیل های پیشرفته

علیرغم قابلیت‌های روزافزون هوش مصنوعی، Harward Business Review گزارش می‌دهد که تنها ۸ درصد از شرکت‌ها دارای زیرساخت‌های مناسب برای پشتیبانی از هوش مصنوعی هستند. این مساله هوش مصنوعی را به یک فرصت بکر برای کسب مزیت رقابتی تبدیل می‌کند.

 

۲.تحلیل‌های تجویزی

اگرچه تحلیل‌های پیشگویانه جنبه ای جدایی ناپذیر از BI است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد با استفاده از اطلاعات موجود احتمال رخداد وقابع آینده را پیش بینی کنند، اما در سال‌های آینده شاهد تجزیه و تحلیل تجویزی خواهیم بود. تحلیل‌های تجویزی داده‌ها را بررسی می‌کند تا مشخص شود که برای دستیابی به هدف مورد نظر چه اقداماتی باید انجام شود. با پیش بینی نتیجه تصمیمات در آینده، مدیران قادرند تا تصمیمات مختلف را قبل از اتخاذ آن‌ها ارزیابی کنند؛ در نتیجه دقت تصمیم گیری افزایش می‌یابد.

 

۳. تحلیل‌های شخصی برای بهبود فردی

گزارشات هوش تجاری می‌تواند برای بهبود عملکرد حرفه ای کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرد. بررسی عملکرد به صورت سالیانه و بر اساس KPIهای تعیین شده ممکن است در آینده هوش تجاری به تاریخ بپیوندد؛ زیرا گزارشات real-time  کاربران را برای دستیابی به بیشترین بهره وری ممکن راهنمایی می‌کند. چنین رویکردی انگیزه را افزایش می‌دهد. کارکنان درک می‌کنند که چگونه مشارکت آنها بر کل شرکت تأثیر می‌گذارد.

 

۴. خودکارسازی و تجزیه و تحلیل‌های تقویت شده

خودکارسازی مرحله آماده سازی داده‌ها و بخش‌های بزرگ فرآیندهای تحلیلی یکی دیگر از موارد استفاده از هوش مصنوعی در آینده هوش تجاری است. ابزارهای تحلیلی تقویت شده، پاکسازی داده‌ها، تغییر داده‌ها، تجمیع و یکپارچه سازی آن‌ها را انجام می‌دهند تا روندهای پنهان موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و آنها را به اقدامات توصیه شده که درک آنها آسان است، تبدیل کنند. علاوه بر صرفه‌جویی در وقت و افزایش کارآیی، ابزارهای تحلیلی تقویت شده BI و فرآیند تجزیه و تحلیل را به ویژه برای افراد غیر متخصص آسان می‌کنند. با خودکارسازی در واقع مراحل ساده و تکراری توسط توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود.

 

۵. استفاده از پردازش زبان طبیعی (BI) در هوش تجاری

با بیشتر شدن ارتباط بین انسان‌ها و ماشین‌ها، NLP بیش از پیش اهمیت پیدا می‌کند. اگرچه دستیارهای صوتی هوشمند مدتهاست که از طریق NLP به کاربران پاسخ می‌دهند، اما شرکت‌ها نیز به دنبال آن هستند تا مزیت رقابتی قابل توجهی را در سال‌های آینده کسب کنند. در چند سال آینده NLP  نه تنها در بخش خدمات مشتریان، بلکه در سایر بخش‌های کسب و کار نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال NLP به کارکنان غیر متخصص اجازه می‌دهد تا با سیستم‌های پیچیده و ابزارهای دیجیتالی ارتباط برقرار کنند. در آینده هوش تجاری با استفاده از پردازش زبان طبیعی به پرسش‌های مطرح شده از سوی کاربران پاسخ می‌دهد. بدین معنا که کاربران دیگر نیازی نیست تا کوئری نویسی یا زبان خاصی فرا بگیرند تا با هوش تجاری کار کنند؛ بلکه می‌توانند با زبان خودشان گزارشی را که می‌خواهند مشاهده کنند را بیان کنند و نتیجه را مشاهده کنند. با استفاده ازNLP ، کسب وکارها احساسات مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند این فناوری همچنین به چت بات‌های مجهز به هوش مصنوعی تبدیل شده و پاسخ‌های سریع و دقیقی به سوالات BI کاربران ارائه می‌دهد.

 

۶. تفکیک فرآیند گزارش گیری از واحد فناوری اطلاعات

امروزه در بسیاری از سازمان‌ها BI در واحد فناوری اطلاعات متمرکز شده است. کاربر نهایی که ممکن از مشغول در هر واحدی از سازمان باشد، درخواست گزارش می‌کند و منتظر پاسخ است. مدت زمان انتظار برای دریافت گزارش بستگی به لیست اولویت‌های واحد فناوری اطلاعات دارد. در سال‌های اخیر شرکت‌های بیشتری از سیستم متمرکز گزارش‌گیری فاصله گرفته‌اند و سیستم‌های سلف سرویس مورد پسند قرار گرفته‌است. این سیستم‌ها با استفاده از برنامه‌های دسکتاپ، موبایل و … برای کاربر نهایی به صورت local پیاده سازی می‌شود. نقش دپارتمان فناوری اطلاعات از ارائه دهنده گزارشات و تجزیه و تحلیل‌ها به تسهیل کننده استفاده از هوش تجاری برای کارکنان تغییر می‌کند.

 

۷. استفاده از فضای ابری

ذخیره سازی، مقیاس پذیری و هزینه کم برای توسعه هوش تجاری در فضای ابری کاملاً چالش‌های حجم داده ایجاد شده را برطرف می‌کند. انتقال داده‌ها به خارج از سایت نیز می‌تواند منجر به دسترسی بهتر در تلفن همراه شود.

 

 

نتیجه گیری

شرکت‌هایی که می‌خواهند در ابن فضای رقابتی در بازار باقی بمانند باید سریع باشند و در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های خود اقدامات جدی در پیش بگیرند. در حالی که تمرکز سیستم‌های هوش تجاری در حال حاضر بر اساس داده‌های اکنون و گذشته است، این تمرکز در آینده هوش تجاری به سرعت در حال تغییر به سمت تصمیم گیری آینده نگرانه (و حتی خودکار) می‌باشد.

 

 

منابع: ۱, ۲, ۳, ۴

نام نویسنده:
به اشتراک بگذارید:
نمودار
مرجع رسمی هوش تجاری و علم داده | نمودار اولین مرجع تخصصی Power BI
مقالات مرتبط
Data Science Vs Business Intelligence
مقایسه هوش تجاری و علم داده | Data Science Vs Business Intelligence
امروزه با توجه به داده محور شدن کسب و کارها، علم داده روز به روز بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر به رشد تحلیل داده (Data Analysis) در سال‌های اخیر دقت کنیم، می‌بینیم که شکل سنتی هوش تجاری که در آن از علم داده استفاده نمی‌شده، تنها یک گزارش آماری بوده است. با افزایش حجم [...]
هوش تجاری برای تجارت الکترونیک
هوش تجاری برای تجارت الکترونیک
هوش تجاری تکنولوژی‌ای است که داده‌های یک بیزینس را جمع‌آوری کرده و با تحلیل آن‌ها اطلاعات زیادی را به عنوان خروجی به شما می‌دهد. در تجارت الکترونیک، داده‌های آنی وبسایت‌ها تحت فرآیند ETL استخراج می‌شوند، تغییرات لازم در آن‌ها ایجاد می‌شود و سپس در انبار داده (Data WareHouse) ذخیره می‌شوند و در نهایت بیزینس‌ها توسط [...]
نظرات