هوش تجاری، Business Intelligence یا به اختصار BI یک فرآیند تکنولوژی محور برای تحلیل داده هاست. در حقیقت هوش تجاری به شما به عنوان یک مدیر کمک می‌کند، بفهمید که چه عواملی در موفقیت یا شکست پروژه‌هایتان موثر است. همین باعث می‌شود که بتوانید بفهمید چه عواملی برای شما سود بیشتری رقم می‌زنند و چه عواملی سود کمتری برای شما به همراه دارند.
کاربردهای هوش تجاری به کمک فضای ابری یا cloud و هوش مصنوعی در سال گذشته توانستند مرزها را پشت سر گذاشته و در کارکردهای خود جهش‌های مفیدی ایجاد کنند و به بهبود خود ادامه دادند. هوش تجاری در سال ۲۰۱۹ نیز به دنبال گسترش بیشتر این روندها است. ظهور پلتفرم‌های ارتباط دیجیتال مانند ارتباطات یکپارچه امکان ترکیب صوت و داده‌های دیجیتال را در این کارکردها فراهم کرده‌است. این تنها یک نمونه از ۸ روند اصلی است که در سال پیشرو شاهد آن خواهیم بود. این روندها مشخص خواهد کرد که چگونه میتوان از هوش تجاری بیشترین و بهترین استفاده را برد.
1.هوش مصنوعی همچنان به هوشمند سازی بیشتر هوش تجاری ادامه خواهد داد.
استفاده از امکانات یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، استخراج نتایج بیشتر و بهتر از مجموعه‌ی بزرگی از داده‌های تجاری را ممکن ساخته است. همچنین راه‌حل‌های هوش تجاری از این امر سود زیادی برده‌اند. هوش مصنوعی ثابت کرده است که در اثر ترکیب با جریان داده زمان حقیقی(real-time data flow) به یک ابزار قدرتمند برای خودکار ساختن تعامل بین مشتری و اطلاعات به دست آمده، تبدیل می‌شود. برنامه‌های هوش تجاری قطعه‌ای از پازل تجزیه و تحلیل مشتری و شرکت است که به خوبی در مکان خود جای گرفته است. با ادامه پیاده‌سازی هوش مصنوعی در راه‌حل‌های هوش تجاری، تصمیم گیرندگان باید امکانات و توانایی‌های جدیدی را مد نظر داشته باشند تا به وسیله‌ی آنها بتوانند نیروی کار را کاهش داده و به کسب‌وکار خود انعطاف‌پذیری بیشتری ببخشند.
2. تکنولوژی فضای ابری، داده‌ها و قدرت نفوذ بیشتری را ارائه خواهد کرد.
یادگیری ماشینی و تکنولوژی فضای ابری، این امکان را برای شرکت‌های کوچک و بزرگ فراهم کرده است تا مقادیر عظیمی از داده‌ها را در سال ۲۰۱۸ به کار گیرند. این تکنولوژی‌ها امکاناتی را برای سازمان‌های بزرگ فراهم کرده‌اند تا به کمک آنها بتوانند بر ناکارآمدی‌های کارکردها و ساختار خود غلبه کنند. یک مثال از کمک تکنولوژی هوش تجاری به کسب و کارها، استفاده‌ی شرکت بزرگ والمارت از راه‌حل فضای ابری SAP’s HANA برای جمع‌آوری و تحلیل تمام تراکنش های انجام شده توسط بیش از ۱۰۰۰۰ فروشگاه در هر روز است. این داده‌ها به شرکت والمارت با هزاران شعبه در جهان، اجازه می‌دهد تا سریع‌تر از گذشته ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و نسبت به آنها واکنش نشان دهد. از جمله کلاهبرداری، عدم کارکرد تکنولوژی‌ها و دیگر مشکلات را در حین رخ دادن آنها دریافته و نسبت به حل آنها اقدامات لازم را صورت دهد.
3. کسب و کارهای کوچک همچنان پذیرندگان اصلی راه‌حل‌های هوش تجاری خواهند بود.
بسیاری از نمونه‌هایی که به عنوان داستان‌های موفقیت هوش تجاری آورده می‌شوند، مربوط به سازمانهایی بزرگ هستند؛ زیرا حتی دستاوردهای متوسط کارکردهای هوش تجاری در چنین سازمانهایی به ارقام بزرگ دلار تبدیل می‌شوند. به همین دلیل، این اتفاق این واقعیت که اکثریت مشتریان هوش تجاری همچنان کسب و کارهای کوچک هستند را نادیده می‌گیرد. کسب و کارهای کوچک می‌خواهند با استفاده از کارکردهای هوش تجاری، اثربخشی نیروی کار کوچک خود را به حداکثر برسانند. با توجه به خدمات ارزانی که فضای ابری ارائه می‌دهد، میتوان گفت که با احتمال بالایی این روند سرعت می‌گیرد. کسب و کارهای کوچک نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها دارند تا بتوانند به حد ممکن هوشمند و چالاک بمانند. استفاده از ابزارهایی که هوش تجاری ارائه می‌کند، روش‌های مطمئنی برای انجام این کار هستند.
4. حرکت به سوی مدل اشتراکی توسط ارائه دهندگان راه حل کامل خواهد شد.
تا پایان سال ۲۰۱۸، بیش از نیمی از پلتفرم‌های هوش تجاری به محصولاتی تحت عنوان “نرم‌افزار به عنوان یک سرویس” (SaaS) تبدیل شده بودند. این عنوان به این معنی است که مشتریان این پلتفرم‌ها دسترسی به این نرم‌افزارها را به شکل یک مدل خرید اشتراک، به جای یک مدل با خرید مجوز برای هر نصب، خریداری می‌کنند. این امر به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا جریان درآمد ثابتی داشته باشند و همچنین هزینه‌ی اولیه اتخاذ راه‌حل‌های هوش تجاری رده‌بالا را کاهش داده است. ما انتظار داریم که اغلب تولید کنندگان، اگر نه همه آنها، تا پایان سال، به استفاده از یک مدل SaaS روی بیاورند.
5. بیمه، خدمات ارائه شده توسط یک کسب و کار به کسب و کاری دیگر و شرکت‌های تکنولوژی، بخش‌های پیشرو برای اتخاذ راه‌حل‌های هوش تجاری خواهند بود.
هدف اصلی راه‌حل‌های هوش تجاری جمع‌آوری داده‌ها در فروشگاه‌های مرکزی و ارائه تحلیل‌ها و مشاهده پذیر کردن داده‌ها برای تصمیم گیرندگان است. این امر هوش تجاری را برای صنایعی که دارای پایگاه‌های مشتری بزرگ یا تعداد زیادی معاملات هستند و در نتیجه نیازمند میزان زیادی تجزیه و تحلیل برای اتخاذ تصمیم‌های کسب‌وکار هوشمند هستند را ضروری می‌سازد. مشخص شده‌است که صنایعی که ابزارهای هوش تجاری را اتخاذ می‌کنند اغلب بیمه، ارائه دهندگان خدمات از جانب یک کسب و کار به یک کسب و کار دیگر و شرکت‌های فن‌آوری هستند. به این دلیل که خودکارسازی فرایند تجزیه و تحلیل داده‌های به دست آمده از تعامل مشتری و کسب‌وکار، کلید پایین نگه داشتن بودجه‌های کلی آنها است. این روش همچنین اطمینان حاصل می‌کند که تصمیم گیرندگان کسب و کارها در این بازارهای بسیار رقابتی قوی باقی بمانند و تصمیمات صحیحی اتخاذ کنند.
6. کارمندان ارشد برای رسیدگی به مسائل جمع‌آوری داده منصوب خواهند شد.
مجموعه مدیران ارشد بسیاری از سازمان‌های بزرگ، به دلیل افزایش روز افزون حجم داده‌ها، اضافه کردن یک کارمند ارشد داده یا رئیس تحلیلگر را در نظر گرفته‌اند. این کارمندان جدید که تحت عنوان کارمند داده به سازمان‌ها اضافه می‌شوند، وظیفه‌ی مدیریت مسائل بسیار حیاتی و پیچیده‌ای را بر عهده دارند که کل دارایی‌های داده‌های یک شرکت را در برمیگیرد. این اقدامات برای مدیریت بهتر داده‌ها در حال تبدیل شدن به اقداماتی اساسی و ضروری در بسیاری از مدل‌های کسب‌وکار هستند. همچنین کسب و کارهای مدرن در معرض ریسک‌های قابل‌توجهی در قالب تهدیدهای امنیتی و نظارتی قرار دارند که نیازمند اتخاذ سیاست‌های گسترده شرکت‌ها برای مواجهه با آنها میباشد. ما انتظار داریم که این روند ادامه یابد زیرا شرکت‌های بیشتری تشخیص خواهند داد که رها کردن و عدم مدیریت داده‌های پراکنده در بسیاری از سازمان‌ها نتیجه مطلوبی نخواهد داشت. این همچنین به این معنی است که شرکت‌های بیشتری راه‌حل‌های هوش تجاری را در سطح تعهدات مالی نسبت به بانک و وام‌ها پذیرفته و اجرا خواهند کرد.
7. مخزن داده‌ها همچنان، به نفع مدیریت داده های شرکت و سرویس دهی به خدمات خود، رها خواهند شد.
این روند با روش‌های قبلی که در کسب و کارها مورد استفاده بودند، جور در می‌آید زیرا نتیجه‌ای از نیاز شرکت‌ها برای دسترسی به سطح بهتری از کنترل شرکت بر روی ریسک‌ها و بازده‌های داده‌هایشان است. شرکت‌هایی که به بخش‌هایی خاص اجازه داده‌اند تا از کنترل بر مدیریت، ذخیره و دسترسی به داده‌های تجاری برخوردار شوند، به انتقال این امتیازات به تصمیم گیرندگان سطح بالاتر ادامه خواهند داد. یکی از مزایایی که شرکت‌ها از در پیش گرفتن این روند بدست خواهند آورد، دسترسی بهتر به تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تمام مدیران و متخصصان آنها است که در گذشته امکان پذیر نبود. راه‌حل‌های ارائه سرویس‌های هوش تجاری توسط خود شرکت‌ها، نتیجه طبیعی اتخاذ سیاست‌های گسترده شرکت در این زمینه خواهد بود. نتیجه این است که سیاست اجازه‌ی دسترسی محدود به داده‌ها که در گذشته بسیاری از شرکت‌ها در پیش گرفته بودند، در حال از بین رفتن است که به طور کلی برای آن شرکت‌ها خوب است. دسترسی بهتر به ابزارهای مدرن هوش تجاری به این معنی است که مدیران میانی این سازمان‌ها داده‌های بیشتر و مفیدتری برای گرفتن تصمیمات بهتر در اختیار خواهند داشت.
8. مدیران اجرایی، مدیران عملیاتی و متخصصان فروش کاربران اصلی برنامه‌های کاربردی هوش تجاری خواهند بود.
کاربران اصلی راه‌حل‌های هوش تجاری برای بیشتر شرکت‌ها چه کسانی خواهند بود؟ کاربران اصلی چنین کارکردهایی، آن دسته از متخصصانی هستند که نیاز به تصمیم‌گیری بر اساس پایگاه داده‌هایی را دارند که به قدری بزرگ و متنوع هستند که یک فرد نمی‌تواند بدون استفاده از ابزارهای تحلیلی به طور کامل آنها را درک کند. مشخص شده است که این تصمیم گیرندگان مدیران اجرایی، مدیران عملیاتی و متخصصان فروش هستند. مدیران اجرایی به گزارش‌دهی پیشرفته در مورد عملکرد کسب‌وکار و روند بازار بر اساس این داده‌ها نیاز دارند. مدیران عملیاتی باید در جزئیات محصولات یا فرآیندهای پیچیده کاوش کنند تا راه‌هایی برای به حداکثر رساندن منابع و کاهش هر چه بیشتر ضایعات بیابند. متخصصان فروش باید پیام‌ها و محصولات بازاریابی را با پایگاه‌های بزرگ و متنوع داده‌های کسب شده از جانب مشتری هماهنگ کنند. این سه گروه اکثریت کاربرانی که ابزارهای هوش تجاری برای خدمت رسانی به آنها طراحی شده‌اند را تشکیل می‌دهند.
روندهای ارائه شده در تکنولوژی هوش تجاری در سال ۲۰۱۹ زیاد هستند، اما این هشت دیدگاه، رویکردهای کلی که اغلب تصمیم گیرندگان کسب و کار به هنگام در نظر گرفتن راه‌حل‌های جدید و یا گسترده هوش تجاری در پیش می‌گیرند را شامل می‌شود. اضافه کردن منابع متنوع‌تر داده، مانند صداهای ضبط شده برداشت شده از سیستم‌های صدا روی پروتکل اینترنت(VoIP) یک مثال از این است که چگونه راه‌حل‌های هوش تجاری می‌تواند برای ایجاد نتایج شگفت‌انگیز در آینده به کار بیاید. این منابع داده جدید با استفاده از ترکیب فضای ابری و هوش مصنوعی کمک می‌کنند که تصمیمات مربوط به کسب و کارها در زمان‌های مناسب‌تر و با اثر گذاری بالاتری اتخاذ شوند.