آنچه در این صفحه می خوانیم:
- آموزش هوش تجاری
- ویژگی های سیستم های BI
- مشاغل هوش تجاری
- هوش تجاری برای چه چیزی بهتر استفاده می شود؟
- تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری چیست؟
- چرا یک تحلیلگر هوش تجاری شویم؟
- آیا هوش تجاری نیاز به ریاضی دارد؟
- ارتباط هوش تجاری با فناوری اطلاعات چگونه است؟
- حرف آخر
هوش تجاری (BI) فرآیندی برای تبدیل داده ها به بینش معنادار است. از آنجایی که کسب‌وکارها بیش از همیشه داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، مهارت‌های BI برای هر تحلیلگری که با داده‌ها کار می‌کند ضروری است. برای برخی مشاغل در هوش تجاری، اصول ریاضی و علوم داده ممکن است کافی باشد. برای سایر مشاغل هوش تجاری، توانایی انجام تجزیه و تحلیل آماری و استفاده از تکنیک های پیشرفته علم داده ممکن است مورد نیاز باشد. به طور مشابه، برخی از نقش ها به دانش یک یا چند زبان برنامه نویسی نیاز دارند در حالی که برخی دیگر نیازی به دانش ندارند.
ویژگی های سیستم های BI
پایگاه داده تحلیلی
انبار داده شامل فرآیند جمع آوری تمام داده های مورد نیاز است. علاوه بر این، انبار داده یک محیط ذخیره سازی داده را فراهم می کند که در آن داده ها بر روی چندین منبع داده ETL (استخراج، تبدیل، غوطه ور شدن) می شوند، پاک می شوند و در یک موضوع خاص ذخیره می شوند، که نشان دهنده قابلیت های قدرتمند یکپارچه سازی داده ها و نگهداری از BI است.
تحلیل داده ها
برای کمک به مدل سازی سازمانی به توانایی تجزیه و تحلیل داده ها نیاز دارید. OLAP یک ابزار تجزیه و تحلیل داده بر اساس محیط انبار داده است. علاوه بر این، کمبود راندمان پایین تجزیه و تحلیل چند بعدی مبتنی بر تجزیه و تحلیل OLTP را حل می کند.
هوش تجاری (BI) از تجزیه و تحلیل داده ها برای ایجاد بینش های عملی استفاده می کند که از تصمیمات تجاری استراتژیک و تاکتیکی سازمان مطلع می شود.
داده کاوی
در کاربردهای عملی نیز از داده کاوی برای استخراج گذشته و پیش بینی آینده استفاده می شود. داده کاوی سطح عمیق تری از طراحی و تحلیل فعال داده های تجاری است. این فرآیند استفاده از ابزارهای کشف دانش برای استخراج دانش ناشناخته قبلی و بالقوه مفید است. این یک روش فعال برای کشف خودکار است.
تجسم داده ها
تجسم داده ها می تواند عملیات تجاری را به طور مستقیم منعکس کند. شرکت‌ها می‌توانند تجزیه و تحلیل هدفمندی را روی آن داده‌های غیرعادی انجام دهند و علل احتمالی آن را کشف کنند. سپس تصمیمات و استراتژی های تجاری را بر اساس حرکت های قبلی بیشتر اتخاذ کنید.
مشاغل هوش تجاری
طیف گسترده‌ای از مشاغل در هوش تجاری وجود دارد - به اندازه‌ای که می‌تواند حتی برای متنوع‌ترین مهارت‌ها، سطوح تجربه و علایق، تناسب منحصربه‌فردی را ارائه دهد. برخی از بخش‌های درون یک شرکت که ممکن است به یک تحلیلگر هوش تجاری، توسعه‌دهنده هوش تجاری یا مدیر هوش تجاری نیاز داشته باشد شامل عملیات، برنامه‌ریزی، توسعه محصول و مدیریت استراتژیک است. و از آنجایی که علم داده در هر صنعتی کاربرد دارد، این امکان وجود دارد که به یک تحلیلگر هوش تجاری در تنظیمات مختلف از شهرهای بزرگ تا مناطق روستایی تبدیل شوید.
هوش تجاری برای چه چیزی بهتر استفاده می شود؟
هوش تجاری به بهترین وجه برای ارائه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده به تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکار برای اطلاع‌رسانی در مورد حل مشکلات دنیای واقعی و تصمیم‌های تجاری مهم استفاده می‌شود. با این حال، با توجه به اینکه یک حرفه در هوش تجاری به درجات مختلفی از دانش برای تولید آن تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده نیاز دارد، عملکردهایی که توسط فردی که در حوزه کاری خود کار می‌کند احتمالاً از نقشی به نقش دیگر متفاوت است.
چرا یک تحلیلگر هوش تجاری شویم؟
مشاغل هوش تجاری این فرصت را برای استفاده از فناوری پیشرفته، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای مشارکت در حل مسئله در دنیای واقعی و بهینه‌سازی فرآیندها فراهم می‌کند. با توجه به جهانی شدن و پیشرفت های سریع در فناوری، داده ها تقریباً در همه جا در مورد همه چیز جمع آوری می شوند و اجازه می دهند تصمیمات تجاری بزرگ و کوچک با عواقب بسیار زیادی اتخاذ شوند.
تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری چیست؟
تفاوت اصلی بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل کسب و کار در این است که چه نوع گزارش ها و تجسم هایی برای ایجاد داده ها استفاده می شود. هوش تجاری مطالعه رویدادهای گذشته و حال است، در حالی که تجزیه و تحلیل تجاری در مورد آینده پیش بینی می کند. هم هوش تجاری و هم تجزیه و تحلیل تجاری می توانند از داده های مشابه به روش های مختلف برای تولید انواع بینش استفاده کنند. این یک تفاوت اساسی است که بر کاربرد تجسم‌ها، گزارش‌ها و غیره به دست آمده تأثیر می‌گذارد.
آیا هوش تجاری نیاز به ریاضی دارد؟
این که چقدر این نقش نیاز دارد، احتمالاً تعیین می کند که چقدر ریاضی در مشاغل بالقوه در هوش تجاری لازم است. برای بسیاری از موقعیت‌ها، جبر و آمار اولیه ممکن است کافی باشد، که می‌توان آنها را به‌صورت آنلاین با استفاده از آموزش‌ها بررسی کرد. برای نقش‌های دیگر (مطلوب‌تر)، دانش عمیق ریاضی ممکن است برای ارائه تحلیل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده‌تر برای تقویت یادگیری ماشین مفید باشد.
ارتباط هوش تجاری با فناوری اطلاعات چگونه است؟
فناوری اطلاعات، به طور کلی، ذخیره، بازیابی و توزیع داده ها است. بنابراین، مشاغل هوش تجاری، که مستلزم ذخیره، مدیریت، تفسیر و ارائه داده ها به منظور تصمیم گیری های تجاری است، زیرمجموعه ای از اطلاعات است. با این حال، هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری اغلب به آموزش تخصصی با توجه به نیازهای خاص هر دو نقش نیاز دارند، اگرچه مهارت های فناوری اطلاعات، مانند کدنویسی، قابل انتقال هستند.
برخی از افرادی که در زمینه هوش تجاری فعالیت دارند، بسیار بیشتر از دیگران شبیه به دانشمندان داده هستند. مشاغل آنها ممکن است از مدیریت داده تا یادگیری ماشینی باشد که مستلزم توسعه الگوریتم‌هایی است که از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی روندها، فرصت‌ها، عقب‌نشینی‌ها و غیره استفاده می‌کنند. و درگیر شدن در حل مسئله در دنیای واقعی، بر خلاف حل مسئله کاملاً مرتبط با داده، مانند بهبود الگوریتم های مورد استفاده برای ایجاد تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده. با این حال، برخی از موقعیت‌ها ترکیبی از ارائه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای تصمیم‌گیرندگان و استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای اطلاع‌رسانی به حل مسئله در دنیای واقعی با تصمیم‌گیرندگان هستند.
نرم‌افزاری مانند Power BI مایکروسافت، ایجاد تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای افرادی که مدرک فارغ‌التحصیل در علم داده ندارند، با اجازه دادن به آنها برای ایجاد تصویرسازی از منابع مختلف داده، در دسترس‌تر کرده است. اگرچه برخی مشاغل نسبت به سایرین سخت‌تر هستند و به تحصیلات بیشتری نیاز دارند، در نهایت، به همان روشی که از داده‌ها می‌توان برای تصمیم‌گیری‌های تجاری متعدد استفاده کرد، داده‌ها نیز می‌توانند فضا را برای چندین شغل هوش تجاری ایجاد کنند.