تصمیمات داده محور، بخش مهمی از راه اندازی یک تجارت هستند. علاوه بر آن رسید های فروش، روند خرید، جدول زمانی تولید یا موقعیت مکانی مشتریان، جمع آوری داده هایی در مورد کسب و کارتان، برای برنامه ریزی استراتژیک نیز بسیار مهم است.
هوش تجاری و آنالیز داده ها هر دو از دیتا یا داده های شرکت شما برای ترسیم فرصت های مالی نیز استفاده می کنند. با این این تفاوت که هر کدام این کار را به روش های مختلف انجام می دهند. در این مقاله تفاوت ها و شباهت های بین هوش تجاری و آنالیز داده ها را بررسی خواهیم کرد.
هوش تجاری چیست ؟
هوش تجاری که گاهی اوقات به اختصار BI نامیده می شود، توضیح می دهد که یک کسب و کار چگونه داده ها را جمع آوری، به معیاری مفید تبدیل می کند و در نهایت چگونه از آن معیار ها برای تصمیم گیری نهایی استفاده کند. هدف هوش تجاری استفاده از ارقام و آمار، برای شناسایی زمینه های موفقیت و بهبود است. با جمع آوری داده ها در مورد نحوه عملکرد شرکت در طول تاریخ، صاحبان مشاغل می توانند مدل های تحلیلی را به کار ببرند که عملکرد یک شرکت را به صورت بصری نیز نشان می دهد. مشاهده داده ها در اشکال مختلف می تواند به درک و بینش عمیق تر نیز منجر شود. وجود مدل های مختلف داده در دسترس نیز می تواند اشتراک گذاری اطلاعات را با stakeholder یا ذینفعان خارجی نیز آسان تر کند.
هوش تجاری نشان دهنده اقداماتی است که یک کسب و کار برای سرمایه گذاری روی داده های خود انجام می دهد. اما می تواند به ابزار های خاصی که یک کسب و کار برای جمع آوری آن داده ها استفاده می کند نیز اشاره کند.
جمع آوری و تبدیل داده های خام به شکلی معنادار برای بسیاری از کسب و کار ها نیز اولویت بالایی دارد. بنابراین ابزارهای نرم افزاری متنوعی برای کمک به این فرایند و پروسه وجود دارد. این ابزارها اغلب رابط ها و داشبورد های کاربر پسندی را ارائه می دهند که به شما امکان می دهند به راحتی بهره وری و روند داده های خود را تحت نظر داشته باشد و تا حد زیادی بر آنها نظارت کنید.
منظور از آنالیز اطلاعات چیست ؟
تجزیه و تحلیل اطلاعات یا داده ها اصطلاحی است که طیف وسیعی از اقدامات مربوط به تبدیل داده ها به اطلاعات قابل اجرا را دربر می گیرد. در دنیای تجارت، ممکن است متخصصان از دو اصطلاح آنالیز داده و آنالیز تجاری جا به جا و یا به جای یکدیگر استفاده کنند.
آنالیز تجاری یا کسب و کار صرفا یک دسته از آنالیز داده ها است که به طور خاص به نحوه استفاده کسب و کار ها از داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی نیز اشاره دارد. شرکت هایی که از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند این کار را برای برنامه ریزی آینده خود نیز انجام می دهند.
تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول تمرینی برای پیش بینی نیاز هایآینده یک شرکت است.نمونه ای از نحوه استفاده یک شرکت از آنالیز داده ها، شناسایی روند های داده های گذشته برای برنامه ریزی به تعداد مورد نیاز برای همگام شده با تقاضا در سه ماه آینده است.
برای مثال شرکتی که لباس های زمستانه می فروشد، ممکن است متوجه افزایش فروش هر سال در ماه های آبان و دی شود. می تواند از این داده ها برای پیش بینی میزان موجودی مورد نیاز در سال جاری نیز استفاده کند.
تفاوت های هوش تجاری و آنالیز اطلاعات
در اکثر شرکت ها از هوش تجاری و آنالیز اطلاعات برای تصمیم گیری های آگاهانه استفاده می شود. در حالی که این دو اصلاح مشابه هستند، تفاوت های مهمی با هم دارند.
یکی از مهم ترین تفاوت های آنها این است که IB یا هوش تجاری اتفاقات پیش آمده را نشان می دهد در حالی که آنالیز اطلاعات به افراد کمک میکند تا بفهمند به چه دلیلی اتفاقات رخ داده اند. در ادامه هوش تجاری و آنالیز داده ها را در سه مورد از رایج ترین روش های نگاه به داده ها، مقایسه خواهیم کرد:
آنالیز تشریحی
آنالیز تشریحی، توصیف میکند که چگونه شرکت ها به داده های تاریخی نگاه می کنند. اطلاعات و داده های رویداد های گذشته به دلایل مختلفی ارزشمند هستند. بنابراین بسیاری از کسب و کار ها تمام اطلاعات تاریخی مرتبط خود را بایگانی می کنند. در آنالیز توصیفی، یک رویکرد هوش تجاری بر تفسیر روند ها و معیارهای عملکرد تمرکز دارد تا نشان دهد چه اتفاقی افتاده است. به عنوان مثال یک رویکرد هوش تجاری ممکن است به گزارش فروش نگاه کند تا ببیند کدام مدل ها فروش خوبی دارند و کدام مدل ها فروش ضعیفی دارند.
در آنالیز توصیفی، یک رویکرد تجزیه و تحلیل اطلاعات، داده ها را دریافت می کند و به دنبال این است که بیاموزد که چرا یک مدل خاص فروش خوبی دارد. آنالیز داده ها به جای مرتب سازی و دسته بندی اطلاعات، سعی میکند بفهمد چرا اعداد به شکلی هستند که نشان می دهند. این نوع تجزیه و تحلیل به کاربر کمک میکند تا دلایل پشت اطلاعات تاریخی را کاملا درک کند.
آنالیز پیش بینی کننده
آنالیز پیش بینی کننده در واقع فرایند تفسیر داده ها برای ارائه پیش بینی های آینده یک کسب و کار است. آنالیز پیش بینی معمولا مرحله بعد از تجزیه و تحلیل توصیفی است. یک رویکرد هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل پیش بینی، مجموعه های فعلی داده ها را برون یابی می کند تا ادامه احتمالات روند های فعلی را ترسیم کند.
ممکن است هوش تجاری داده های اخیر را با داده های تاریخی ترکیب کند تا نموداری از چگونگی تغییر روند های فصلی را به صورت سال به سال ارائه دهد و نیاز های کسب و کار را در ماه های آینده نیز پیش بینی کند.
آنالیز تجویزی
تفاوت بین هوش تجاری و آنالیز داده ها در هنگام انجام تجزیه و تحلیل تجویزی، که آخرین مرحله در فرایند آنالیز سه بخشی است، آشکارتر است. این شکل از تجزیه و تحلیل بر طراحی یک نقشه از اقدام برای کسب و کار شما بر اساس داده های تاریخی و همچنین آنالیز پیش بینی، تمرکز می کند. زیرا هوش تجاری عمدتا به شناسایی روند های گذشته و جاری مربوط می شود، رویکرد BI یا هوش تجاری معمولا هیچ آنالیز تجویزی را انجام نمی دهد. در عوض، هوش تجاری یک چارچوب اساسی از داده ها را فراهم می کند که با آن می توانید کار آنالیز داده ها را به صورت موثر تر انجام دهید.
در حالی که وظیفه اصلی آنالیز داده ها، تجزیه و تحلیل تجویزی است. آنالیز تجویزی اطلاعاتی را که از طریق تجزیه و تحلیل توصیفی جمع آوری می کنید با موارد پیش بینی شده ترکیب میکند تا پیشنهادی برای آینده یک کسب و کار ایجاد کند. هنگامی که آنالیز داده ها را بر روی اطلاعاتی که از طریق هوش تجاری جمع آوری می کنید، اعمال می کنید؛ می توانید یک طرح تجاری موثر برای آینده ایجاد کنید. سپس درک کنید که روند داده ها از کجا می آیند و روند های آینده را دقت بیشتری پیش بینی کنید.
مطالب مرتبط :
