آموزش هوش تجاری از صفر تا صد و 10 نکته موفقیت در آن

هوش تجاری یا Business Intelligence به استفاده از داده ها برای رسیدن به آگاهی لازم در کسب و کار مربوط می شود. این فرآیند شامل داده کاوی ، پردازش، تجزیه و تحلیل، ساخت مدل ها ، تجسم و تفسیر نتایج است.

امروز در این مقاله نکاتی برای تقویت هوش تجاری را به اشتراک می‌گذاریم که توصیه می کنیم حتما آن ها را مطالعه کنید و به کار ببرید تا نتایج آن را ببینید.

10 نکته برای تقویت هوش تجاری

1-یادتان باشد که مشتری حرف اول را می زند. این نکته کاملا با اصول اعتقادی هر شرکت بازرگانی که مشتریان آن شرکای تجاری هستند، هم راستا است. اگر مشتری در اولویت باشد ؛ مسلما روی کیفیت بیشتر کار خواهد شد و کسب و کار توانمندتر خواهد شد.

چه طور آن را عملی کنید: هر بار که کار جدیدی را شروع می کنید، از خودتان بپرسید ارزش بالقوه این کسب و کار در چیست؟ خوب است به یاد داشته باشید که ارزش صفر هم قابل قبول است (بدهی فنی واقعا وجود دارد و باید هر از گاهی با آن مقابله کرد)، اما بیان صریح آن ضروری است.

2- همیشه به 10 برابر و فراتر از آن فکر کنید. نکته دوم در راستای مشتری محور بودن است و از آن الهام گرفته شده است که اگر این طور نباشد ؛ مشکل ساز خواهد شد. حتی اگر هیچ نشانه ای وجود نداشته باشد که راه حلی که اتخاذ می کنیم نتیجه بخش است، اگر راه حل به نظرتان خوب است، باید باشد. من طرفدار برنامه ریزی بیش از حد نیستم، اما فکر کردن بر اساس مقیاس و در نظر گرفتن ظرفیت کافی برای توسعه، چیزی است که یک مهندس را به یک مهندس خوب تبدیل می کند.

چه طور آن را عملی کنید: حتی اگر مستقیما نیاز نیست، مدتی را صرف فکر کردن در مورد تکامل سیستم تحت شرایط مختلف مثل حجم داده‌ های بالاتر، وابستگی ‌های پیچیده ‌تر و همچنین یکپارچه ‌سازی بین دامنه ‌ای کنید.

3- هر مدل را به عنوان یک نسخه ساده شده واقعیت در نظر بگیرید. هنگامی که حاشیه ها را اصلاح می کنیم و آنچه مهم است را برجسته می کنیم، آنچه ضروری است تنها چیزی است که باقی می ماند. از این رو، مهم است که در مورد محدودیت ها دقیق باشیم . اگر مدل تحت شرایط خاصی کار نکند اشکالی ندارد، اما وقتی به نظر برسد که کار می کند اما نکند بسیار بدتر خواهد بود .

چه طور آن را عملی کنید : در مورد زمینه ای که مدلهای تان در آن ها کاربرد دارند، فکر کنید و آن را در اسرع وقت به کاربران تجاری اطلاع دهید. در مورد سؤالاتی که خارج از محدوده مدل هستند، دقیق باشید.

4- از خودتان و دیگران بپرسید، خب که چه؟ این سوال یک تکنیک موثر برای پی بردن به فاکتور های مورد نیاز در کسب و کار است. به طور مثال فرض کنید که نسخه اصلی ایراد داشته باشد و هنوز برخی از معیار های مهم را نداشته باشد. حالا باید با خودتان بگویید اضافه شدن آن ها چه فایده ای دارد؟ من همیشه توصیه می‌کنم که از شریک تجاری تان بخواهید تصور کند، به معیار ها یا مدلی که می‌ خواهد از قبل فکر کرده است، خب بعدش چی؟

اولا، این کار ممکن است هر دو طرف را تشویق کند تا در مورد پیامد های واقعی فکر کنند و خواسته شان را تنظیم کنند. ثانیا این متد همیشه یک روش عالی برای یادگیری در مورد فرآیند های تجاری واقعی است. در واقع، هیچ سؤالی؛ سؤال بدی نیست بلکه به رسیدن به نتایج مؤثر کمک می کند.

چه طور آن را عملی کنید: خوب، شروع به پرسیدن چنین سوالات یا هر سوال دیگری کنید که می تواند به شما در درک مفاهیم مدل هایی که می سازید، کمک کند.

5- هنگام اختلافِ نظر ؛ از محدوده موضوع خارج نشوید. هیچ چیز بهتر از گفتمان سازنده و سنجیده نمی تواند باعث پیشرفت شود. این که دو طرف هنگام حل یک مشکل همیشه در مورد همه چیز به توافق برسند، یک رویا در دنیای همکاری است . با این اوصاف، هر اختلاف نظری باید در محدوده اصلی موضوع باقی بماند و هیچ وقت فراتر از چیزی که در واقع بر سر آن اختلاف نظر دارید، نرود.

چه طور آن را عملی کنید : مهم ترین خواسته ها را بپرسید. وقتی شک دارید، دوباره بپرسید. اول گوش کنید ، بعد حرف بزنید.

6- به تجربه همکاران تان احترام بگذارید. به طور پیش فرض باید فرض کنیم که شرکای تجاریمان در بالاترین سطح در حرفه شان هستند و به تجربه آن ها احترام بگذاریم، مگر این که خلافش ثابت شود. با این که ما مالک کامل فناوری و فرآیند تحویل داده ها هستیم اما آن ها مختارند تصمیم بگیرند از چه معیار هایی استفاده کنند و چه طور فرضیه سازی کنند، هم پوشانی عقاید همان جایی است که صحبت ها باید در آن منطقه ادامه پیدا کنند.

چه طور آن را عملی کنید : حیطه وظایف و مسئولیت ها را مشخص کنید و به تصمیمات سایر افرادی که منطقه ای خارج از آن را تحت کنترل دارند، احترام بگذارید.

7- شرایط را مشخص کنید . تبدیل داده ها به ایده مستلزم جلسات رفت و برگشت و درخواست شفاف سازی از سوی ذی نفعان مختلف است. برای این که کارتان بهتر پیش برود؛ لازم است توضیح بدهید که چرا به این اطلاعات نیاز دارید . این کار مثل آنچه در نکته 4 گفته شد؛ به نفع خودمان است. ما داده‌ هایی را درخواست نمی‌ کنیم که هیچ ارزشی به آنچه از قبل می ‌دانیم؛ اضافه نکنند.

به علاوه، بیان این که کمبود اطلاعات در مورد A یک مانع برای اجرای B است، انگیزه خوبی برای همکاری سازنده ایجاد می کند.

چه طور آن را عملی کنید: هر درخواستی که برای گرفتن اطلاعات باشد را با توضیح در مورد چرایی و زمانی که به آن نیاز دارید و این که چطور از آن در عمل استفاده خواهید کرد، مطرح کنید.

8- به زبان عامیانه صحبت کنید. ما معمولا توسط افرادی احاطه شده‌ ایم که به اندازه ما درباره پردازش داده‌ ها نمی ‌دانند و نیازی هم ندارند که بدانند (زیرا در غیر این صورت، به ما نیازی ندارند). اگر احساس می کنیم مهم است با هم به توافق برسیم، آموزش همه ذینفعان در مورد داده ها باید بخشی از برنامه مان شود.

لزومی ندارد که خواسته مان پر از اعداد و ارقام آمار باشد ، اما توضیح مشکل با کلمات ساده یا ایجاد یک ذهنیت اولیه از اجرای پروسه معمولا به نزدیک شدن دیدگاه ها کمک می کند.

چه طور آن را عملی کنید : آنچه که انجام می دهید را بهتر است با استفاده از تشابهات ساده از زندگی روزمره توضیح بدهید. هدف شما این نیست که دانش تان را نشان دهید و طرف مقابل را احمق فرض کنید، بلکه به این خاطر است که مطمئن شوید شریک تان مفاهیم را درک می کند.

9- بیشتر وقت ها و واضح ارتباط برقرار کنید. یکی از قوی ‌ترین راه‌ ها برای نشان دادن احترام، در نظر گرفتن نیاز های دیگران است. شفاف بودن، به خصوص با گذاشتن ضرب الاجل، امری کلیدی است. ارائه آپدیت منظم وضعیت به شرکای تجاری و اطلاع ‌رسانی سریع به آن ها در مورد مشکلات غیر منتظره، بخش مهمی از کار روزمره ما است. تجربه نشان می دهد که همه ذی نفعان باید از آنچه در حال وقوع است آگاه باشند.

چه طور آن را عملی کنید: ساده از کنار آپدیت وضعیت نگذرید و اگر فکر می‌ کنید که نمی‌ توانید به موقع آن را تحویل دهید، حتما شرکای تجاری تان را مطلع کنید.

10- هر روز یاد بگیرید . نکته اصلی و نهایی این است که تا آنجا که می توانید یاد بگیرید . هر پروژه، خواسته و ارتباط فرصتی عالی برای صحبت با افراد مختلف، پرسیدن سوال و یادگیری نقاط قوت و زمینه های مورد علاقه آن ها است. حتی اگر این چیز ها به کارتان هم نیاید، نشان دادن علاقه واقعی به کاری که همکاران تان انجام می دهند ، جذاب است.

چه طور آن را عملی کنید : از پرسیدن سوالاتی که مستقیما به شغل روزانه شما مربوط نیست؛ ترس نداشته باشید و خجالت نکشید. سر در بیاورید آن ها چه طور تصمیم می گیرند ، کار روزمره شان چیست، بهره وری را چه طور تعریف می کنند و در آخر این که شما چه طور می توانید به آن ها کمک کنید.

حتما دانلود کنید: آموزش هوش مصنوعی از صفر تا صد

نکات و اصول اولیه هوش تجاری

تا اینجای کار متوجه شدیم که هوش تجاری یا Business Intelligence (BI) مجموعه‌ای از ابزارها، فناوری‌ها و فرآیندها است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل کنند و اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم‌گیری بهتر استخراج کنند. در این آموزش، مفاهیم پایه، اصول اولیه و روش‌های یادگیری هوش تجاری را توضیح می‌دهیم تا بتوانید کاملاً موضوع را درک کنید.

هوش تجاری فرآیندی است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بینش کاربردی به دست آورند و تصمیم‌گیری‌های مؤثرتری انجام دهند. این فرآیند شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌ها: از منابع مختلف (بانک‌های اطلاعاتی، اکسل، نرم‌افزارهای CRM، و غیره).
2. ذخیره‌سازی داده‌ها: در انبار داده (Data Warehouse).
3. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: با استفاده از ابزارهایی مانند Power BI، Tableau، یا Excel.
4. بصری‌سازی داده‌ها: نمایش اطلاعات به صورت نمودارها، داشبوردها و گزارش‌های تعاملی.

گفتیم چرا هوش تجاری مهم است؟

1. تصمیم‌گیری بهتر: با داشتن اطلاعات دقیق، مدیران می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

2. شناسایی روندها:  کسب‌وکارها می‌توانند روندهای بازار یا رفتار مشتریان را شناسایی کنند.

3. بهبود بهره‌وری: با خودکارسازی فرآیندهای گزارش‌گیری، زمان بیشتری برای تحلیل و برنامه‌ریزی باقی می‌ماند.

4. افزایش رقابت‌پذیری: سازمان‌ها می‌توانند بر اساس داده‌ها استراتژی‌های بهتری برای رقابت در بازار طراحی کنند.

اجزای اصلی هوش تجاری رو یاد گرفتید؟

(الف) داده‌ها

1. منابع داده:
   • داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی جمع‌آوری شوند، از جمله:
     • پایگاه‌های داده سازمانی (SQL Server، Oracle).
     • فایل‌های Excel.
     • APIهای نرم‌افزارهای دیگر.
2. کیفیت داده‌ها:
   • داده‌های استفاده‌شده باید دقیق، به‌روز و کامل باشند.

(ب) انبار داده (Data Warehouse)

1. تعریف:
   • انبار داده یک پایگاه داده بزرگ است که داده‌ها از منابع مختلف به آن منتقل می‌شوند.
2. ETL (Extract, Transform, Load):
   • داده‌ها از منابع استخراج (Extract)، تغییر شکل (Transform) داده شده و در انبار داده بارگذاری (Load) می‌شوند.

(ج) ابزارهای هوش تجاری

1. Power BI: یک ابزار قدرتمند برای تجزیه‌وتحلیل و بصری‌سازی داده‌ها.
2. Tableau:یکی از بهترین ابزارها برای ایجاد داشبوردهای تعاملی.
3. Excel: مناسب برای تحلیل داده‌های ساده.
4. SQL: برای استخراج و تحلیل داده‌ها از پایگاه‌های داده.

(د) تحلیل داده‌ها

1. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics):
   • گذشته را بررسی می‌کند و به شما می‌گوید چه اتفاقی افتاده است.
   • مثال: فروش سال گذشته چقدر بوده است؟
2. تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics):
   • دلایل وقوع یک رویداد را تحلیل می‌کند.
   • مثال: چرا فروش کاهش پیدا کرده است؟
3. تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics):
   • پیش‌بینی آینده بر اساس داده‌های گذشته.
   • مثال: فروش ماه آینده چقدر خواهد بود؟
4. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics):
   • پیشنهاداتی برای اقدامات آینده ارائه می‌دهد.
   • مثال: بهترین استراتژی برای افزایش فروش چیست؟

مراحل پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان

مرحله 1: تعیین اهداف

• مشخص کنید که هدف شما از هوش تجاری چیست؟
  • کاهش هزینه‌ها؟
  • افزایش فروش؟
  • بهبود خدمات مشتری؟

مرحله 2: جمع‌آوری داده‌ها

• منابع داده را شناسایی کنید (سیستم‌های ERP، CRM، و غیره).
• مطمئن شوید که داده‌ها قابل اعتماد و مرتبط با اهداف شما هستند.

مرحله 3: طراحی انبار داده

• داده‌ها را به صورت ساختاریافته در انبار داده ذخیره کنید.
• ابزارهای ETL را برای انتقال داده‌ها به کار بگیرید.

مرحله 4: ایجاد داشبوردها و گزارش‌ها

• از ابزارهایی مانند Power BI یا Tableau برای بصری‌سازی داده‌ها استفاده کنید.
• داشبوردهای تعاملی ایجاد کنید که اطلاعات مهم را به‌سرعت نمایش دهند.

مرحله 5: تحلیل و تصمیم‌گیری

• با تحلیل داده‌ها، الگوها و روندها را شناسایی کنید.
• بر اساس بینش‌های به‌دست‌آمده، تصمیم‌گیری کنید.

اصول اولیه برای یادگیری هوش تجاری

(الف) یادگیری مهارت‌های فنی

1. SQL:
   • مهارت اصلی برای استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده.
   • مثال: نوشتن کوئری‌های SELECT برای بازیابی اطلاعات.
2. Excel:
   • ابزار پایه‌ای برای تحلیل و مدیریت داده‌ها.
   • یادگیری فرمول‌ها و Pivot Tables مهم است.
3. Power BI یا Tableau:
   • یادگیری نحوه ساخت داشبوردها و گزارش‌های بصری.

(ب) درک داده‌ها و تحلیل

1. آمار پایه:
   • میانگین، انحراف معیار، و دیگر شاخص‌های آماری را بشناسید.
2. درک شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs):
   • شاخص‌هایی مانند درآمد، سود، نرخ رشد و غیره.

(ج) تفکر تحلیلی

• مهارت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها را تمرین کنید.
• مثال: بررسی تأثیر تبلیغات بر فروش.

مزایای یادگیری هوش تجاری

1. فرصت‌های شغلی:متخصصان BI در صنایع مختلف تقاضای بالایی دارند.
2. تصمیم‌گیری بهتر: یادگیری BI به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را بهتر تحلیل کنید.
3. افزایش بهره‌وری: استفاده از داشبوردهای تعاملی باعث صرفه‌جویی در زمان می‌شود.

منابع یادگیری پیشنهادی

1. دوره‌های آنلاین:
   • Coursera کورسرا دوره‌های Power BI و Tableau و Udemy آموزش SQL و هوش تجاری.
2. کتاب‌ها: کتاب "Business Intelligence Guidebook" نوشته Rick Sherman.
3. تمرین‌های عملی: با استفاده از داده‌های واقعی (مانند داده‌های Google Analytics) تمرین کنید.

یک مثال عملی: ساخت داشبورد فروش در Power BI

1. داده‌های فروش را از یک فایل Excel وارد کنید.
2. داده‌ها را پاک‌سازی کرده و ستون‌های غیرضروری را حذف کنید.
3. نمودارهای بصری مانند Bar Chart برای فروش ماهانه ایجاد کنید.
4. از یک Slicer برای فیلتر کردن داده‌ها بر اساس منطقه جغرافیایی استفاده کنید.

ویدیو آموزش هوش تجاری

در ادامه دانلود کنید: آموزش صفر تا صد انواع برنامه نویسی (رایگان)