هوش تجاری (BI) در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری (Business Analytics)
هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری دو اصطلاحی هستند که اغلب توسط متخصصان به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما کارشناسان کسب و کار اغلب در مورد اینکه هوش تجاری زیرمجموعه ای از تجزیه و تحلیل کسب و کار است یا برعکس بحث می کنند و اغلب بین نحوه تعریف این دو زمینه همپوشانی وجود دارد.
درک تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری می تواند به رهبران کمک کند تا ابزارها و استعدادهای مناسب را برای کمک به رشد کسب و کار خود انتخاب کنند. دانشجویان فعلی و مشتاق بازرگانی نیز می‌توانند از این دانش برای ارزیابی برنامه‌های آموزشی استفاده کنند که می‌تواند آنها را به بهترین وجه برای یک شغل موفق در رشته انتخابی خود آماده کند.
درک تفاوت بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری می تواند به رهبران کمک کند تا ابزارها و استعدادهای مناسب را برای کمک به رشد کسب و کار خود انتخاب کنند.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
هوش تجاری (BI) چیست؟
به طور سنتی، هوش تجاری به عنوان استفاده از داده ها برای مدیریت مدیریت عملیاتی روزانه در یک کسب و کار تعریف شده است. رهبران زمانی که می خواهند داده های مربوط به عملیات جاری را جمع آوری و نگهداری کنند، گردش کار را به حداکثر برسانند. گزارش های آموزنده تولید کنند و به اهداف تجاری فعلی خود برسند، از ابزارهای هوش تجاری و کارشناسان استفاده می کنند.
ابزار هوش تجاری می تواند شامل انواع ابزارهای نرم افزاری و سیستم های دیگر باشد. برخی از این موارد عبارتند از صفحات گسترده، پردازش تحلیلی آنلاین، نرم افزار گزارش دهی، نرم افزار نظارت بر فعالیت های تجاری و نرم افزار داده کاوی. برخی از کارشناسان همچنین استدلال می کنند که ابزارهای هوش تجاری شامل ابزارهای آماری و پیش بینی بیشتری هستند که در تجزیه و تحلیل کسب و کار استفاده می شوند.
به طور کلی، هوش تجاری به رهبران کمک می کند تا چالش های سازمانی و مرتبط با صنعت را هدایت کنند . اطمینان حاصل کند که شرکت ها بر روی هدف اصلی خود متمرکز می مانند تا با موفقیت به جایی که می خواهند برسند.
تجزیه و تحلیل کسب و کار چیست؟
تجزیه و تحلیل کسب و کار به طور کلی به عنوان یک زمینه بیشتر مبتنی بر آمار توصیف می شود. که در آن کارشناسان داده از ابزارهای کمی برای پیش بینی و توسعه استراتژی های آینده برای رشد استفاده می کنند. به عنوان مثال، در حالی که هوش تجاری ممکن است به رهبران کسب و کار بگوید مشتریان فعلی آنها چگونه هستند، تجزیه و تحلیل تجاری ممکن است به آنها بگوید که مشتریان آینده شان چه می کنند. برخی از کارشناسان از تجزیه و تحلیل تجاری به عنوان یک اصطلاح برای توصیف مجموعه ای از ابزارهای پیش بینی مورد استفاده در حوزه هوش تجاری استفاده می کنند.
ابزارهای تجزیه و تحلیل کسب و کار برای بسیاری از کارکردها از جمله تحلیل همبستگی، تحلیل رگرسیون، تحلیل عاملی، تحلیل پیش بینی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل تصویر و موارد دیگر استفاده می شود. آموزش تحلیل کسب و کار
هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری
همانطور که در بالا ذکر شد، چندین تفاوت کلیدی بین نحوه تعریف کارشناسان هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری وجود دارد. این واریانس ها منعکس کننده روندها در زبان کسب و کار و رشد شغل، اندازه و سن یک سازمان، و اینکه آیا سازمان مایل به سرمایه گذاری در تمرکز فعلی یا آینده است، است. رهبران کسب‌وکار باید این تفاوت‌ها را در نظر بگیرند که تصمیم می‌گیرند چقدر در قرارداد هوش تجاری و ابزارهای تحلیلی برای سازمان خود سرمایه‌گذاری کنند.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
1. گرایش های زبان و مشاغل
تجزیه و تحلیل تجاری یک اصطلاح جدیدتر و پرطرفدارتر از BI است. حتی اگر همپوشانی قابل توجهی در تعاریف و استفاده از آنها وجود داشته باشد. افراد بیشتری نسبت به هوش تجاری جستجوهای گوگل را در زمینه تجزیه و تحلیل کسب و کار انجام داده اند. که نشان دهنده رشد تجزیه و تحلیل کسب و کار به عنوان یک اصطلاح چتر است و نه توصیف دقیق ابزارهای آماری و پیش بینی.
این افزایش ارجاع به تجزیه و تحلیل شاید منعکس کننده رشد در زمینه علم داده و تجزیه و تحلیل باشد. در حال حاضر کمبود استعداد در این زمینه وجود دارد. زیرا شرکت ها برای استخدام تعداد محدودی از دانشمندان داده، مهندسان داده و مدیران تجزیه و تحلیل رقابت می کنند. پیش بینی می شود که این تقاضا تا سال 2021 تقریباً 40 درصد رشد کند.
2. اندازه و سن سازمان
اندازه یک سازمان همچنین می تواند تعیین کند که آیا هوش تجاری یا ابزارهای تحلیلی به کار گرفته شده است. ابزارهای هوش تجاری که به طور سنتی برای شرکت‌های بزرگتر عرضه می‌شوند، ممکن است در شرکت‌های کوچک‌تر نیز مورد استفاده قرار گیرند. سازمان‌ها ابزارهایی می‌خواهند که بتوانند هم در عملیات جاری و هم در برنامه‌ریزی پیش‌بینی کمک کنند.
سن یک سازمان همچنین می تواند بر تصمیم مدیر برای استفاده از ابزارهای هوش یا تحلیل تأثیر بگذارد. اگر یک کسب و کار کاملاً جدید است یا اخیراً دستخوش تغییرات گسترده شده است. پیش‌بینی‌های مربوط به روندهای تجاری از طریق تجزیه و تحلیل کسب و کار ممکن است مفیدترین باشد. آنها می توانند به ویژه برای استارت آپ هایی جذاب باشند که به حجم زیادی از داده ها دسترسی دارند و می خواهند با شرکت های بزرگتر و معتبرتر رقابت کنند.
برای سازمان‌های تثبیت‌شده‌ای که صرفاً می‌خواهند درباره فرآیند سازمانی یا عملکرد کارکنان بیشتر بیاموزند، ابزار هوش تجاری ممکن است مناسب‌تر باشد. با این حال، اکثر سازمان ها به طور کلی ترکیبی از این دو را می خواهند.
3. تمرکز حال در مقابل آینده
یک مکتب فکری رایج برای تمایز بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری، تفاوت بین تمرکز بر چالش‌های حال یا آینده یک سازمان است. برخی از کارشناسان استدلال می‌کنند که هوش تجاری شامل استفاده از داده‌های تاریخی برای تصمیم‌گیری درباره نحوه عملکرد یک شرکت در روزگار کنونی است. در حالی که تحلیل تجاری ممکن است از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد یا اینکه چگونه یک سازمان می‌تواند به جلو حرکت کند، استفاده کند.
تمرکز فعلی با استفاده از هوش تجاری ممکن است برای رهبرانی مفیدتر باشد که عموماً از عملیات تجاری راضی هستند. اما می‌خواهند «pain points» را در جریان کار شناسایی کنند، کارایی را افزایش دهند، فرآیندها را ساده‌سازی کنند یا به یک هدف خاص برسند. اما برای کسانی که می خواهند مدل کسب و کار یا عملکرد اصلی خود را در یک سازمان تغییر دهند، تجزیه و تحلیل کسب و کار ممکن است بینش مفیدتری ارائه دهد.
کسب‌وکارها هم تمرکز فعلی و هم آینده دارند – آنها می‌خواهند استراتژی‌های موجود خود را به حداکثر برسانند، اما فضایی را برای کشف استراتژی‌های جدید ایجاد کنند.
نتایج شغلی: انتخاب هوش تجاری یا تجزیه و تحلیل تجاری
نتایج شغلی در هوش تجاری یا تجزیه و تحلیل تجاری بسته به آموزش شما و نوع موقعیت مورد نظر متفاوت خواهد بود. مانند تعاریف آنها، برخی از موقعیت‌های خاص به عنوان استفاده از هوش تجاری، تجزیه و تحلیل تجاری یا هر دو، همپوشانی اجتناب‌ناپذیری وجود دارد.
بسیاری از مشاغل نیازمند آموزش و آموزش هوش تجاری هستند. مدیران پروژه، مشاوران، مدیران، تحلیلگران و سایر متخصصان اغلب از ابزارهای هوش تجاری برای بهبود گردش کار، دستیابی به اهداف سازمانی و کاهش هزینه های عملیاتی استفاده می کنند. همه این موقعیت‌ها ممکن است به دانشی در مورد ابزارهای مورد استفاده توسط دانشمندان داده نیاز داشته باشند.اما همچنین به «soft skills» نیز نیاز دارند، مانند انتقال یافته‌ها به مدیران پروژه و اطمینان از تکمیل به موقع و مقرون به صرفه پروژه‌ها.
تحلیلگر هوش تجاری یکی از محبوب ترین مشاغل در زمینه هوش تجاری است. تحلیلگران از داده های سازمانی تاریخی موجود و همچنین داده های بازار برای کمک به شرکت ها برای به حداکثر رساندن سود استفاده می کنند. آنها همچنین باید بتوانند به طور مؤثر این داده ها را به مدیران پروژه و سایر رهبران منتقل کنند.
کرک بیت
تجزیه و تحلیل کسب و کار همچنان یک حوزه به سرعت در حال رشد است. این رشد منعکس کننده افزایش استفاده از داده های بزرگ در تمام بخش ها برای ایجاد تغییر و فرآیندهای تصمیم گیری است. در پاسخ، بسیاری از مدارس کسب و کار برنامه های کارشناسی ارشد یا برنامه های گواهی در تجزیه و تحلیل کسب و کار را برای مطابقت با این تقاضا اضافه کرده اند، مانند برنامه تحلیل کسب و کار هاروارد.
این برنامه به طور خاص برای رهبران مشتاق و فعلی است که علاقه مند به پیشرفت مهارت های تحلیلی خود برای ایجاد تغییر و تقویت نوآوری با استفاده از داده ها هستند. دانش آموزان یاد می گیرند که داده ها را تجزیه و تحلیل، تفسیر و ترجمه کنند تا در نهایت تصمیمات استراتژیک را در بالاترین سطوح سازمان خود بگیرند.
کرک بیت
با تکامل و گسترش روندها و اصطلاحات، رهبران کسب و کار به بحث در مورد چگونگی تعریف هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری ادامه خواهند داد. اما به جرات می توان گفت که اکثر کسب و کارها هم در عملیات فعلی و هم در موفقیت آینده خود سرمایه گذاری می کنند . نیاز به هر دو مجموعه ابزار و متخصص را تضمین می کنند.
منبع : analytics.hbs.edu
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
مقاله های مرتبط:
1-تحلیلگر کسب و کار (Business Analyst) در مقابل تحلیلگر داده (Data Analyst)
2-تفاوت بین تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) و هوش تجاری (BI)
3-تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟
4-یادگیری علم داده با پایتون (Python)
5-جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند؟
6- دلیل کلیدی که چرا تجزیه و تحلیل داده برای تجارت مهم است