هوش تجاری در مقابل تحلیل داده‌ها: کدام یک برای شما مناسب تر است؟

افراد
معمولاً اصطلاحات هوش تجاری (BI) و تحلیل داده‌ها را به جای یکدیگر به کار می‌برند و تصور می‌کنند که هر دو یک مفهوم را دارند. اما این دو تفاوت‌های مهمی دارند. زمانی که این تفاوت‌ها را درک کنید، متوجه خواهید شد که پرسش اصلی فقط این نیست که هوش تجاری و تحلیل داده‌ها چیست؟ بلکه مهم‌تر این است که کدام یک برای کسب‌وکار شما ضروری‌تر است و در چه زمانی؟

این مقاله تفاوت‌های میان هوش تجاری و تحلیل داده‌ها را با مثال‌های واقعی توضیح می‌دهد تا شما بتوانید تصمیم بگیرید کدام یک برای شما مناسب‌تر است (در محیط کسب‌وکار امروزی، احتمالاً به هر دو نیاز خواهید داشت!)

هوش تجاری در برابر تحلیل داده‌ها

هوش تجاری (BI): پاسخ می‌دهد به این پرسش‌ها: “چه اتفاقی افتاده؟” و “وضعیت فعلی چیست؟”

تحلیل داده‌ها: پاسخ می‌دهد به این پرسش‌ها: “چرا این اتفاق افتاد؟” و “قدم بعدی چیست؟”

پلتفرم‌های هوش تجاری بیشتر بر روی بخش ظاهری تمرکز دارند و شامل داشبوردهای تعاملی، گزارش‌ها و نمودارها می‌شوند که به کسب‌وکارها کمک می‌کند عملکرد خود را ردیابی کنند.

پلتفرم‌های تحلیل داده‌ها ممکن است یک رویکرد جامع ارائه دهند که شامل یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته از منابع مختلف است و امکان تحلیل‌های عمیق، پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI) فرآیند جمع‌آوری، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های ساختاریافته برای ردیابی عملکرد و پشتیبانی از تصمیم‌گیری است. این فرآیند به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌های خام را به بینش‌های عملیاتی تبدیل کرده و روندها را شناسایی کنند، موفقیت‌ها را بسنجند و فرآیندها را بهینه کنند. با بهره‌گیری از BI، شرکت‌ها می‌توانند تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده انجام دهند، نه بر اساس حدس و گمان.

ویژگی‌های کلیدی هوش تجاری شامل داشبوردها، ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و تحلیل داده‌های تاریخی است. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا عملکرد را به‌صورت لحظه‌ای پایش کرده و الگوهایی را که در شکل‌گیری استراتژی‌های آینده مؤثر هستند، شناسایی کنند.

تحلیل داده‌ها چیست؟

تحلیل داده‌ها به عنوان یک اصطلاح کلی برای مجموعه‌ای از ابتکارات مرتبط با هوش تجاری (BI) و برنامه‌های کاربردی شناخته می‌شود. تحلیل داده‌ها معمولاً به پردازش‌های آماری و ریاضی اشاره دارد که برای خوشه‌بندی، تقسیم‌بندی، امتیازدهی و پیش‌بینی سناریوهای احتمالی به کار می‌رود.

تحلیل داده‌ها بر پایه آنچه هوش تجاری ارائه می‌دهد ساخته می‌شود اما با پیچیدگی و قابلیت‌های پیشرفته‌تر. این فرآیند شامل جمع‌آوری، سازمان‌دهی، پردازش و بصری‌سازی داده‌های کلان (Big Data) برای کشف الگوها، حل مشکلات و ارائه پیش‌بینی‌ها است.

تفاوت کلیدی بین BI و تحلیل داده‌ها در عمق بینش‌های ارائه‌شده است. تحلیل داده‌ها قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive) و تجویزی (Prescriptive) پیشرفته‌تری ارائه می‌کند. در اینجا نقش سیستم‌های مدیریت داده اهمیت دارد؛ تحلیل داده‌های مؤثر به یک سیستم دقیق نیاز دارد که حجم عظیم داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت کند. استخراج داده‌ها (Data Mining) نیز در این فرآیند نقش مهمی دارد و به شناسایی الگوها و همبستگی‌های پنهان در میان مجموعه‌های بزرگ داده کمک می‌کند.

انواع تحلیل داده‌ها

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): این روش به شما می‌گوید که «چه اتفاقی افتاده است». این نوع تحلیل مشابه BI است، اما امکان کاوش عمیق‌تر در داده‌ها را فراهم می‌کند.
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics): این روش به شما کمک می‌کند بفهمید «چه چیزی احتمالاً در آینده اتفاق خواهد افتاد». با شناسایی الگوها و روندهای موجود در داده‌ها، می‌توان نتایج آینده را پیش‌بینی کرد.
• تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): این روش پیشنهاد می‌کند که «چه اقداماتی باید انجام دهیم». با استفاده از داده‌ها، بهترین تصمیم‌ها و اقدامات برای دستیابی به نتایج مطلوب ارائه می‌شود.

نمونه‌های کاربردی تحلیل داده‌ها

• در یک سازمان دولتی، BI می‌تواند به ردیابی عملکرد پروژه‌های ملی، میزان هزینه‌های تخصیص‌یافته و پیشرفت طرح‌های عمرانی کمک کند.
• در صنعت پتروشیمی، BI می‌تواند برای پایش تولید، مدیریت موجودی مواد اولیه و پیش‌بینی نیازهای آینده به کار گرفته شود.
• در بانک‌ها، BI می‌تواند برای تحلیل رفتار مشتریان، شناسایی تخلفات مالی و بهبود فرآیندهای وام‌دهی استفاده شود.

چرا رسا سامانه افق را انتخاب کنیم؟

پلتفرم‌های هوش تجاری و تحلیل داده‌های شرکت رسا سامانه افق با ترکیب قابلیت‌های پیشرفته، دسترسی یکپارچه به داده‌های تاریخی و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را ارائه می‌دهند. این پلتفرم با متمرکز کردن داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، ارائه بینش‌های لحظه‌ای، مقیاس‌پذیری بالا و افزایش همکاری میان تیم‌ها، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای خود را بهینه کرده و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری داشته باشند.