آینده هوش تجاری Business Intelligence
BIیکی از پیشروترین فناوری های در حال رشد است. با افزایش رقابتی شدن بازار، سازمان ها به دنبال هر راهی برای کسب مزیت رقابتی هستند. بر اساس گزارش فوربس، تعداد متخصصانی که از تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی استفاده می کنند تنها در یک سال 20 درصد افزایش یافته است. 79 درصد از مدیران شرکت ها اعتراف کرده اند که اگر از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده نکنند، موقعیت رقابتی خود را از دست خواهند داد و ممکن است ورشکست شوند. این رقابت شدید مشاوران هوش تجاری را وادار می‌کند تا مرزهای فناوری‌های مورد استفاده در پلتفرم خود را پیش ببرند تا در این زمینه پیشرو باشند. اما آینده هوش تجاری چگونه خواهد بود؟
تجزیه و تحلیل با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
با پیشرفته تر شدن راهکار های هوش مصنوعی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده نیز رایج تر می شود. یادگیری ماشینی می‌تواند مدل‌های کسب‌وکار را سریع‌تر درک کند و تصمیم‌گیری‌ها روز به روز به هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی واگذار می‌شوند. یادگیری ماشینی می تواند به پیش بینی گردش مالی مشتری، شناسایی مشتریان جدید و موارد دیگر کمک کند. انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل پیشرفته وجود دارد که هر کدام می توانند در پلتفرم هوش تجاری مورد استفاده قرار گیرند:
علیرغم قابلیت های رو به رشد هوش مصنوعی، هاروارد بیزینس ریویو گزارش می دهد که تنها 8 درصد از شرکت ها زیرساخت پشتیبانی از هوش مصنوعی را دارند. این مسئله باعث می شود هوش مصنوعی فرصتی منحصر به فرد برای کسب مزیت رقابتی باشد.
حتما بخوانید: معرفی بهترین برند دستگاه حضور و غیاب 2023
تجزیه و تحلیل تجویزی
در حالی که تجزیه و تحلیل پیش بینی بخشی جدایی ناپذیر از BI است که به سازمان ها اجازه می دهد تا از اطلاعات موجود برای پیش بینی احتمال رویدادها و وضعیت های آینده استفاده کنند، در سال های آینده شاهد تجزیه و تحلیل تجویزی خواهیم بود. تجزه و تحلیل تجویزی، داده ها را بررسی می کند تا مشخص شود برای رسیدن به هدف مورد نظر چه اقدامی باید صورت گیرد. با پیش بینی نتیجه تصمیمات آتی، مدیران می توانند تصمیمات مختلف را قبل از اتخاذ آنها ارزیابی کنند. در نتیجه دقت تصمیم گیری افزایش می یابد.
تجزیه و تحلیل برای بهبود فردی
از گزارش های هوش تجاری می توان برای بهبود عملکرد حرفه ای کاربران استفاده کرد. بررسی عملکرد سالانه و بر اساس KPIهای تعریف شده می تواند به در آینده منسوخ شوند. زیرا گزارش های بلادرنگ کاربران را برای دستیابی به بالاترین بهره وری ممکن رهنمود می کند. چنین رویکردی انگیزه کارکنان را افزایش می دهد.
بهبود اتوماسیون و تجزیه و تحلیل تقویت شده
خودکارسازی آماده سازی داده ها و بخش های بزرگی از فرآیندهای تحلیلی، یکی دیگر از موارد استفاده هوش مصنوعی در آینده هوش تجاری است. ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها را برای شناسایی روندهای پنهان در داده ها تمیز، تبدیل، تجمیع و ادغام می کنند و آنها را به اقدامات توصیه شده با درک آسان تبدیل می کنند. علاوه بر صرفه جویی در زمان و افزایش کارایی، ابزارهای تحلیلی بهبود یافته BI و فرآیند تجزیه و تحلیل را به ویژه برای افراد غیر متخصص آسان می کند. در اتوماسیون، در واقع مراحل ساده و تکراری توسط هوش مصنوعی انجام می شود.
پردازش زبان طبیعی (BI) در هوش تجاری
با افزایش ارتباطات بین انسان و ماشین، NLP اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. اگرچه دستیارهای صوتی هوشمند مدت‌هاست که از طریق NLP به مشتریان پاسخ می‌دهند، شرکت‌ها نیز به دنبال کسب مزیت رقابتی قابل توجهی در سال‌های آینده هستند. در چند سال آینده، NLP نه تنها در خدمات مشتریان، بلکه در سایر حوزه های تجاری نیز مورد استفاده قرار خواهد گرفت. به عنوان مثال، NLP به کارگران غیرمتخصص اجازه می دهد تا با سیستم های پیچیده و ابزارهای دیجیتال تعامل داشته باشند.
حتما بخوانید: راهنمای خرید بهترین دستگاه های حضور و غیاب
در آینده، هوش تجاری به سوالات مطرح شده توسط کاربران با استفاده از پردازش زبان طبیعی پاسخ خواهد داد. این بدان معناست که کاربران دیگر نیازی به یادگیری نوشتن پرس و جو یا زبان خاصی برای کار با هوش تجاری ندارند. بلکه می توانند گزارشی را که می خواهند ببینند به زبان خودشان بیان کنند و نتیجه را ببینند. با استفاده از NLP، کسب و کارها احساسات مشتری را تجزیه و تحلیل می کنند. این فناوری همچنین در حال تبدیل شدن به چت ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است که پاسخ‌های سریع و دقیقی به سؤالات BI کاربران ارائه می‌دهد.
تفکیک فرآیند گزارش دهی
امروزه در بسیاری از سازمان ها، BI در بخش فناوری اطلاعات متمرکز شده است. کاربر نهایی می تواند در هر بخشی از سازمان درخواست گزارش کند.زمان انتظار برای دریافت گزارش بستگی به لیست اولویت بخش IT دارد. در سال‌های اخیر، شرکت‌های بیشتری از سیستم گزارش‌دهی متمرکز دور شده‌اند و سیستم‌های سلف سرویس ترجیح داده شده‌اند. این سیستم ها به صورت محلی با استفاده از دسکتاپ، موبایل و غیره مستقر می شوند. برنامه رامی برای کاربر نهایی نقش بخش فناوری اطلاعات از ارائه گزارش و تجزیه و تحلیل به تسهیل استفاده از هوش تجاری برای کارکنان در حال تغییر است.
استفاده از فضای ابری
ذخیره سازی، مقیاس پذیری و هزینه کم توسعه هوش تجاری در فضای ابری بر چالش های حجم داده های تولید شده کاملاً غلبه می کند. انتقال داده ها به خارج سایت نیز می تواند به دسترسی بهتر در تلفن همراه منجر شود.
کلام آخر
سازمان هایی که می خواهند در بازار رقابتی باقی بمانند، باید در مورد تجزیه و تحلیل داده های خود سریع و فعال باشند. در حالی که تمرکز سیستم های اطلاعاتی کسب‌وکارها در حال حاضر مبتنی بر داده‌های گذشته و حال هستند، این تمرکز در آینده هوش تجاری به سرعت به سمت تصمیم‌گیری پیش‌بینی‌کننده (و حتی خودکار) تغییر می‌کند.
