کسب و کار

ابزارها و نرم افزار هوش تجاری مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار را از سیستم های داخلی و خارجی جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند. منابع داده ممکن است شامل اسناد، تصاویر، ایمیل، فیلم ها، مجلات، کتاب ها، پست های رسانه های اجتماعی، فایل ها و موارد دیگر باشد. نرم افزار هوش تجاری این اطلاعات را پیدا می کنند، که می توانند داده ها را در قالب های کاربر پسند مانند گزارش ها، داشبوردها و نمودارها ارائه دهند.

نرم افزار هوش تجاری می توانند عملکردهایی مانند داده کاوی، تجسم داده ها، مدیریت عملکرد، تجزیه و تحلیل، گزارش دهی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و بسیاری دیگر را انجام دهند. در نتیجه، کارکنان می توانند از این اطلاعات برای تصمیم گیری بهتر بر اساس پیش بینی ها، روندهای بازار و شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) استفاده کنند.

چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟

۱- آیا نرم‌افزار برای انبارهای داده ابری ساخته شده است؟

هنگام ارزیابی راه‌حل‌های تحلیلی و نرم‌افزاری هوش تجاری، مطمئن شوید که به ابزارهای مبتنی بر ابر که از قابلیت‌های CDW استفاده می‌کنند. اوضاع با سرعت بیشتری از هر زمان دیگر تغییر می‌کند و تیم‌ها برای تصمیم‌گیری صحیح و در عین حال سریع، به داده‌های زمان واقعی نیاز دارند.حجم و تنوع داده‌های امروزی به مراتب بهتر در فضای ابری مدیریت می‌شود؛ نه در یک بانک اطلاعاتی کند یا مجهز به رایانه شخصی.

۲- آیا برای استفاده به دانش SQL یا برنامه‌نویسی اختصاصی نیاز دارد؟

۶۲ درصد از شرکت‌هایی که ادعا می‌کنند نرم افزار هوش تجاری سلف سرویس در سال ۲۰۲۰ ضروری است تمایل به مجهز کردن کارکنان با بینش‌ها دارند. منظور از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری این است که به متخصصان کسب و کار (مانند معاونان بازاریابی، مدیران فروش و مدیران محصول) این امکان را بدهد که داده‌ها را بدون نیاز به تکیه بر متخصصان فناوری اطلاعات یا تحلیل‌گران داده اختصاصی برای ایجاد گزارش، بیابند و تجزیه و تحلیل کنند.

اما بسیاری از ابزارهای هوش تجاری “سلف سرویس” به این وعده عمل نمی‌کنند، زیرا به SQL یا دانش کدگذاری اختصاصی نیاز دارند و دسترسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور موثر را برای تحلیل‌گران فنی محدود می‌کنند. این امر باعث شده است تا تیم‌های هوش تجاری برای پاسخگویی به سوالات مهم، تجزیه و تحلیل‌های مداوم را انجام دهند.

۳- تحلیل داده‌های نیمه ساختاریافته چقدر سخت است؟

شرکت شما احتمالاً دارای تعداد زیادی داده نیمه ساختاریافته، مانند JSON می‌باشد. JSON به فرمت ترجیحی تبادل داده برای دستگاه‌های تلفن همراه، برنامه‌های وب، خدمات آنلاین و حسگرها تبدیل شده است. این شامل برخی از مشهورترین وب سایت‌های امروزی مانند فیسبوک و گوگل و بازار رو به رشد در زمینه ابزارهای پوشیدنی و اینترنت اشیا است.

برای استفاده بیشتر از JSON، باید ساختار تو در تو را تجزیه کرده و زمینه‌های مربوطه را تجزیه و تحلیل کنید. به دنبال نرم‌افزار هوش تجاری باشید که امکان شناسایی و تجزیه JSON مربوطه را ترجیحاً بدون نیاز به نوشتن SQL فراهم می‌کند. این امر باعث صرفه‌جویی در وقت ارزشمند متخصصان داده می‌شود در حالی که کاربران کسب و کار را قادر می‌سازد تا نماهای داده ایجاد کنند که ارزش داده‌های نیمه ساختاریافته را آشکار می‌سازد.

۴- آیا از اطلاعات شرکت ما محافظت می‌کند؟

با سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار هوش تجاری که مستقیماً به CDW شما متصل می‌شود و داده‌ها را منتقل نمی‌کند یا بر استخراج CSV تکیه ندارد، از سناریوهای IT که منجر به نقض داده می‌شود، اجتناب کنید. کارکنان همیشه دسترسی هدایت‌شده به داده‌های مربوطه را دارند و می‌توانند بینش را بدون به خطر انداختن شرکت ایجاد کنند.

همچنین باید به دنبال ویژگی‌های امنیتی و انطباق مانند امنیت سطح و سطح ردیف، ورود به سیستم و مجوزهای دسترسی کاربر براساس تیم یا نقش باشید. علاوه بر این، گواهینامه‌های انطباق مانند SOC II ، GDPR ، CSA ، CCPA ، HIPAA و Privacy Shield به محافظت از داده‌های شما در برابر سرقت کمک می‌کند.

۵- آیا از قابلیت آماده‌سازی داده‌ها (به عنوان مثال مدل‌سازی معنایی) برخوردار است؟

به دنبال ابزاری بومی برای ابر باشید که توانایی تهیه و تجزیه و تحلیل داده‌ها را نیز فراهم کند. این امر به کاربران کسب و کار این آزادی را می‌دهد که بدون انتظار تیم‌های داده و هوش تجاری برای به روزرسانی مدل مرکزی، ایده‌های موقت را کشف کنند. در حالت ایده‌آل، متخصصان دامنه می‌توانند با نوشتن تعاریف و محاسبات بدون نوشتن SQL، به ساخت مدل‌های کاملاً متنی کمک کنند. این مجموعه داده‌های مدل‌سازی‌شده می‌توانند به عنوان پایه‌های قابل استفاده مجدد برای تجزیه و تحلیل دقیق‌تر در آینده عمل کنند و با تکامل فرایندهای داده، به روزرسانی آن‌ها آسان باشد.

نرم افزار برتر هوش تجاری

امروزه ده ها ابزار در دسترس است. برای تعیین پنج مورد برتر، اینها بیشترین استناد در بین وب سایت هایی بودند که بهترین نرم افزار هوش تجاری را رتبه بندی کردند.

1. نرم افزار هوش تجاری Microsoft Power BI

یکی از محبوب ترین نرم افزار هوش تجاری، Power BI است که توسط غول نرم افزاری پیشرو مایکروسافت ارائه شده است. این ابزار نرم‌افزاری قابل دانلود است، بنابراین می‌توانید آنالیز را بر روی ابر یا در سرور گزارش‌دهی اجرا کنید. همگام سازی با منابعی مانند فیس بوک، اوراکل و موارد دیگر، گزارش ها و داشبوردها را در عرض چند دقیقه با این ابزار تعاملی ایجاد می کند. دارای قابلیت‌های هوش مصنوعی داخلی، ادغام اکسل و اتصال دهنده‌های داده است و رمزگذاری داده‌ها و نظارت بر دسترسی بلادرنگ را ارائه می‌دهد.

2. ابزار هوش تجاری Tableau

Tableau به خاطر قابلیت‌های تجسم داده‌های کاربرپسندش معروف است، اما می‌تواند بیش از ایجاد نمودارهای زیبا انجام دهد. ارائه آنها شامل تجزیه و تحلیل بصری زنده است، رابطی که به کاربران اجازه می دهد دکمه ها را بکشند و رها کنند تا روند داده ها را به سرعت تشخیص دهند. این نرم افزار هوش تجاری از منابع داده مانند مایکروسافت اکسل، باکس، فایل های PDF، گوگل آنالیتیکس و غیره پشتیبانی می کند. تطبیق پذیری آن به توانایی اتصال با اکثر پایگاه های داده گسترش می یابد.

3. نرم افزار تجزیه و تحلیل رایگان QlikSense

QlikSense یک نرم افزار هوش تجاری است که بر رویکرد سلف سرویس تاکید دارد، به این معنی که از طیف گسترده ای از موارد استفاده از تجزیه و تحلیل، از برنامه های هدایت شده و داشبورد گرفته تا تجزیه و تحلیل سفارشی و تعبیه شده پشتیبانی می کند. این یک رابط کاربر پسند ارائه می دهد که برای صفحات لمسی، هوش مصنوعی پیشرفته و پلتفرم های ابری با عملکرد بالا بهینه شده است. قابلیت اکتشاف انجمنی آن، جستجو و تجزیه و تحلیل مکالمه، به کاربران اجازه می‌دهد سوالاتی بپرسند و بینش‌های عملی را کشف کنند، که به افزایش سواد داده برای افرادی که تازه از نرم افزار هوش تجاری استفاده می‌کنند کمک می‌کند.

4. ابزار مبتنی بر مرورگر هوش تجاری Dundas BI

Dundas BI یک ابزار هوش تجاری مبتنی بر مرورگر است که 25 سال است که وجود دارد. مانند Tableau، Dundas BI دارای یک تابع کشیدن و رها کردن است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را خودشان تجزیه و تحلیل کنند، بدون اینکه تیم IT خود را درگیر کنند. این نرم افزار هوش تجاری به دلیل سادگی و انعطاف پذیری خود از طریق داشبوردهای تعاملی، گزارش ها و تجزیه و تحلیل بصری شناخته شده است. از زمان آغاز به کار خود به عنوان یک ابزار تجسم داده در سال 1992، به یک پلتفرم تجزیه و تحلیل پایان به انتها تبدیل شده است که می تواند با ابزارهای جدید BI موجود امروز رقابت کند.

5. نرم افزار هوش تجاری کاربر پسند Sisense

Sisense یک ابزار هوش تجاری کاربرپسند است که بر ساده‌سازی و سهولت تمرکز دارد. با استفاده از این ابزار، می توانید داده ها را از منابعی مانند Google Analytics، Salesforce و غیره صادر کنید. فناوری درون تراشه آن امکان پردازش سریعتر داده ها را در مقایسه با سایر ابزارها فراهم می کند. ویژگی‌های کلیدی شامل قابلیت جاسازی تجزیه و تحلیل برچسب سفید است، به این معنی که یک شرکت می‌تواند خدمات را به طور کامل بر اساس نیازهای خود سفارشی کند. مانند سایرین، دارای قابلیت کشیدن و رها کردن است. Sisense به شما امکان می دهد گزارش ها و داشبوردها را با اعضای تیم خود و همچنین به صورت خارجی به اشتراک بگذارید.

سایر نرم افزار هوش تجاری محبوب عبارتند از: Zoho Analytics، Oracle BI، SAS Visual Analytics، Domo، Datapine، Yellowfin BI، Looker، SAP Business Objects، Clear Analytics، Board، MicroStrategy، IBM Cognos Analytics، Tibco Spotfire، BIRT، Intercom، Google Data Studio. و HubSpot.