بررسی علم داده کاوی در هوش تجاری

هوش تجاری و داده کاوی هر دو واژه‌هایی هستند که حتما تا امروز حداقل یک بار به گوشتان خورده است. این دو علم نوظهور در سال‌های اخیر طرفداران بسیاری در کسب‌و‌کارها پیدا کرده‌اند چراکه سبب بهبود روندهای کاری و کشف دانش و اطلاعات از حجم عظیم داده‌ها می‌گردند. در این مقاله قصد داریم تا کاربرد داده کاوی در هوش تجاری را مورد بررسی قرار دهیم اما قبل از آن باید با این دو علم آشنا شوید. پس در ادامه این مقاله با ما همراه باشید.

هوش تجاری (BI) چیست؟

هوش تجاری (BI) فناوری‌ است که آماده‌سازی، مدیریت و تجسم داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند. ابزارها و فرآیندهای هوش تجاری به کاربران نهایی این امکان را می‌دهند که اطلاعات عملی را از داده‌های خام شناسایی کنند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در سازمان‌ها در صنایع مختلف تسهیل کنند.

ابزارهای Business intelligence یا همان هوش تجاری به افراد در کسب‌وکارهای مختلف‌ در تجزیه و تحلیل معیارهای عملکرد و استخراج بینش در لحظه کمک می‌کند. این ابزارها بر قابلیت‌های سلف‌سرویس تمرکز و وابستگی‌های فناوری اطلاعات را کاهش می‌دهند. همچنین تصمیم‌گیرندگان را قادر می‌سازند شکاف‌های عملکرد، روند بازار یا فرصت‌های درآمدی جدید را سریع‌تر تشخیص دهند. برنامه‌های کاربردی BI معمولاً برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه و ارتقای موقعیت یک شرکت در بازار استفاده می‌شوند.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا دیتا ماینینگ که همچنین به عنوان کشف دانش در داده‌ها (KDD) شناخته می‌شود، فرآیند کشف الگوها و سایر اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ است. با توجه به تکامل فناوری ذخیره‌سازی داده و رشد داده‌های بزرگ، پذیرش تکنیک‌های داده کاوی به سرعت در طی چند دهه اخیر شتاب گرفته است و به شرکت‌ها در تبدیل داده‌های خام خود به دانش مفید کمک می‌کند. با این حال، علی‌رغم این واقعیت که این فناوری به طور مداوم برای مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ تکامل می‌یابد، رهبران هنوز با چالش‌هایی در زمینه مقیاس‌پذیری و اتوماسیون مواجه هستند.

داده کاوی تصمیم‌گیری سازمانی را از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها بهبود می‌بخشد. تکنیک‌های داده کاوی که زیربنای این تحلیل‌ها هستند را می‌توان به دو هدف اصلی تقسیم کرد. آنها می‌توانند مجموعه داده هدف را توصیف کنند یا می‌توانند نتایج را از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش‌بینی کنند. این روش‌ها برای سازمان‌دهی و فیلتر کردن داده‌ها، به نمایش گذاشتن جالب‌ترین اطلاعات، از کشف تقلب گرفته تا رفتارهای کاربر، تنگناها و حتی نقض‌های امنیتی استفاده می‌شوند.

تفاوت هوش تجاری و داده کاوی

هوش تجاری داده‌ها را به اطلاعات عملی تبدیل می‌کند. این به بهینه‌سازی تصمیمات تجاری استراتژیک و تاکتیکی سازمان‌ها با استفاده از برنامه‌ها، زیرساخت‌ها و ابزارها و بهترین شیوه‌هایی که دسترسی به واقعیت‌ها و ارقام عملیاتی یک سازمان را تسهیل می‌کند، کمک می‌کند. داده کاوی فرآیند ارزیابی الگوهای ناشناخته در مجموعه داده‌های خام بزرگ است و بر اساس دیدگاه‌های مختلف برای دسته‌بندی داده‌ها به اطلاعات مفید و در نتیجه به دست آوردن بینش تجاری برای حل مسائل از قبل قابل استفاده است.

ارتباط بین هوش تجاری و داده کاوی

وقتی صحبت از تجزیه و تحلیل، تمیز کردن و استانداردسازی داده‌های تجاری می‌شود، داده کاوی بخش مهمی از هوش تجاری است. هوش تجاری و تجزیه و تحلیل می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا بر اساس اطلاعاتی که استخراج می‌کنند و از طریق داده کاوی تجزیه و تحلیل می‌کنند، اهمیت اطلاعات را تعیین کنند.

تجزیه و تحلیل الگوها در داده‌ها هدف داده کاوی است نه هوش تجاری. در حالی که هوش تجاری تصمیم گیری را تسهیل می‌کند، داده کاوی به قلب یک مشکل خاص ضربه می‌زند و به آن کمک می‌کند. به عبارتی دیگر در یک سازمان، هوش تجاری به تصمیم گیری کمک می‌کند، در حالی که داده کاوی بخشی از فرآیند BI است که به تعیین شاخص‌های کلیدی عملکرد کمک می‌کند.

چگونه از داده کاوی در هوش تجاری استفاده می‌شود؟

هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از فرآیندها، معماری‌ها و فناوری‌ها است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌های خام را به اطلاعات معنادار تبدیل کنند و کسب‌وکارها از طریق آن می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند. به عبارت دیگر، مجموعه‌ای از نرم‌افزار و خدمات برای تبدیل داده‌ها به بینش و دانش است که می‌توان از آن برای تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کرد.

هوش تجاری و داده کاوی هر دو برای یافتن داده‌های خاصی استفاده می‌شوند که می‌توانند به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری بهتر در مورد رهبری و مدیریت کمک کنند. در داده کاوی، تحلیلگران به دنبال الگوها و روندها در مجموعه داده‌های بزرگ هستند. فرآیند داده کاوی را می‌توان با استفاده از بسته‌های نرم‌افزاری متعدد و ابزارهای تحلیلی انجام داد.

کاربرد هوش تجاری در درجه اول بر روی ردیابی داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها در برابر اهداف تجاری و همچنین شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) متمرکز است. در همین حال، داده کاوی برای توسعه مدل‌های آماری و شناسایی الگوها و روندها در مجموعه داده‌ها استفاده می‌شود.

داده کاوی چگونه به هوش تجاری کمک می‌کند؟

داده کاوی مجموعه ای از تکنیک‌ها برای ایجاد بینش از داده‌ها است. این تکنیک‌ها را می‌توان برای ایجاد بینش از داده‌های تجاری، برای کمک به هوش تجاری (BI) استفاده کرد.

برخی از روش‌های استفاده از تکنیک‌های داده کاوی در BI عبارتند از:

• آماده سازی داده ها

از تکنیک‌های داده کاوی می‌توان برای پاکسازی و آماده سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده کرد. ۸۰ درصد از داده‌ها در ابتدا بدون ساختار هستند، بنابراین قبل از تحویل به تیم هوش تجاری نیاز به تمیز کردن و بحث دارند تا بینش‌هایی از آن‌ها به دست آید. به عنوان مثال، الگوریتم‌های داده کاوی می‌توانند تصاویر یا اسناد را به داده‌های قابل خواندن ماشین برای تجزیه و تحلیل توسط ابزارهای هوش تجاری تبدیل کنند.

• تشخیص روندهای خاص

داده کاوی به کسب و کارها این امکان را می‌دهد که علت اصلی یک موضوع یا روند خاص را شناسایی، نتایج را پیش‌بینی و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند. این ورودی‌ها به تیم‌های هوش تجاری کمک می‌کند تا اقداماتی را که باید برای بهبود کسب و کار انجام دهند شناسایی کنند.

مزایای داده کاوی در هوش تجاری چیست؟

داده کاوی در صنایع گوناگون سبب راحتی در کار و افزایش بینش خواهد شد و هوش تجاری نیز از این قاعده مستثنا نیست. لذا در ادامه به بررسی مزایای داده کاوی در ترکیب با هوش تجاری پرداخته شده است.

• تجزیه و تحلیل کسب و کار: داده‌های سازمان شامل اطلاعاتی در مورد ساختار داخلی شرکت و خطوط کسب و کار (به عنوان مثال: فروش، تدارکات، تولید) است. استفاده از داده‌کاوی بر روی داده‌های عملیات، اطلاعاتی را در مورد فرآیندهایی که باید بهبود یابد، آشکار می‌کند. درک داده‌ها و به کارگیری استراتژی‌ها برای بهبود فرآیندها می‌تواند کارایی شرکت را بهبود بخشد (کاهش هزینه ها) و اثربخشی آن (بهبود کیفیت محصولات و خدمات آن) را افزایش دهد.
• تجزیه و تحلیل مشتری: داده‌های مشتری ترجیحات، افکار، نیازها، خواسته‌ها و مقاصد مشتریان بالقوه و مشتریان را نشان می‌دهد. استفاده از داده کاوی بر روی داده‌های مشتری سبب:
• ایجاد بینشی در مورد روند خرید مشتری و نیازهای فصلی به منظور پیش بینی تصمیمات، اقدامات و راه اندازی محصول ارائه می‌دهد.
• به شرکت کمک می‌کند تا ابتکارات را برای پاسخگویی به نیازها و خواسته‌های مشتری اولویت‌بندی کند.
• تجزیه و تحلیل بازار: جمع آوری مداوم داده‌های بلادرنگ در مورد بازار و صنعت به کسب و کار داده‌هایی می‌دهد تا در داده کاوی برای پیش بینی بازار، رقبا و مشتریان استفاده شوند و شرکت‌ها را قادر می‌سازد فرصت‌های تجاری جدید را کشف کنند.

چالش‌های داده کاوی در هوش تجاری چیست؟

داده کاوی در هوش تجاری با چالش‌های داده کاوی و هوش تجاری به طور جداگانه مواجه است که ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• فقدان استراتژی BI

داده کاوی می‌تواند زمان بر باشد. داشتن اهداف مشخص برای هوش تجاری از نظر KPIها به تیم BI کمک می‌کند تا بر روی ابتکارات درست تمرکز کرده و از تکنیک داده کاوی خود یا با حمایت تیم داده کاوی استفاده کنند. با این حال، به‌ویژه تیم‌های تازه‌تشکیل‌شده هوش تجاری ممکن است اهداف روشنی نداشته باشند و ممکن است سعی کنند بدون تمرکز بر مسائل دارای اولویت بالا، بینشی پیدا کنند. بنابراین، داشتن یک استراتژی BI قبل از شروع تجزیه و تحلیل دقیق بسیار مهم است.

• مسائل ارتباطی بین تیم‌های داده کاوی و هوش تجاری

قبل از داده کاوی، تیم هوش تجاری باید مشخص کند که به چه نوع داده و بینشی نیاز دارد. با این حال، برخی از تیم‌های BI در مورد اینکه چه چیزی را باید اندازه‌گیری کنند نامشخص هستند و نمی‌توانند مشخصات دقیقی را در اختیار تیم مسئول داده‌کاوی قرار دهند. در نتیجه، فرآیند تجزیه و تحلیل می‌تواند بیهوده شود.

• آماده سازی داده ها

آماده سازی داده‌ها برای ارائه داده‌های دقیق و سازگار به تیم هوش تجاری ضروری است. تخمین زده می‌شود که دانشمندان داده ۸۰٪ از زمان خود را صرف تمیز کردن و آماده سازی مجموعه داده‌ها می‌کنند. با این حال، ۵۷ درصد از آنها از مرحله آماده سازی به دلیل ماهیت تکراری و زمان بری آن شکایت دارند.

• حریم خصوصی و امنیت داده ها

جمع آوری و استفاده از اطلاعات خصوصی در مورد مشتریان یا جزئیات شرکت یک موضوع حساس به حریم خصوصی است. تعداد فزاینده ای از حملات سایبری وجود دارد که داده‌های محرمانه را تهدید می‌کند. برای محافظت از داده‌های مشتریان، کسب‌وکارها باید قوانین و استانداردهای حفظ حریم خصوصی داده‌ها را اعمال کنند و همچنین می‌توانند از فناوری‌های افزایش حریم خصوصی داده‌ها برای بهبود حریم خصوصی داده‌های تجاری استفاده کنند.

کدام صنایع بیشترین سود را از داده کاوی در هوش تجاری می‌برند؟

در یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۱ از متخصصان بیمه فرانسوی، حدود ۶۳ درصد از پاسخ دهندگان گفتند که از داده کاوی برای افزایش ارزش داده‌های جمع آوری شده به منظور بهبود روابط خود با مشتریان خود استفاده می‌کنند. برخی از صنایع برتر و عملکردهای تجاری که از داده کاوی در هوش تجاری سود می‌برند عبارتند از:

اراده دهندگان خدمات و انرژی انرژی

شرکت‌های تلفن همراه و شرکت‌های ارائه دهنده خدمات و انرژی از داده کاوی و هوش تجاری برای پیش بینی اینکه چرا مشتری به ارائه دهنده رقیب روی می‌آورد، استفاده می‌کنند. آن‌ها اطلاعات صورت‌حساب، تعاملات خدمات مشتری، بازدید از وب‌سایت و معیارهای مربوطه را بررسی می‌کنند تا امتیازات احتمالی، پیشنهادات و مشوق‌هایی را برای مشتریانی که احتمالاً شرکت را ترک می‌کنند، ارائه دهند.

خرده فروشی

خرده‌فروشان از داده‌کاوی و هوش تجاری استفاده می‌کنند تا مشتریان را به گروه‌هایی دسته‌بندی کنند و بر این اساس تبلیغات را ارائه دهند. در همین حال، مشتریان با یک خرید بزرگ ممکن است کمپین‌های تعاملی دریافت کنند تا آن‌ها را تشویق به بازگشت و خرید کند.

تجارت الکترونیک

بسیاری از شرکت‌های تجارت الکترونیک از داده‌کاوی و هوش تجاری با هم استفاده می‌کنند تا از طریق وب‌سایت‌های خود، فروش را افزایش دهند. یک مثال معروف آمازون است که مشتریان را با عملکرد «افرادی که آن محصول را مشاهده کرده‌اند، آن را دوست داشتند» هدایت می‌کند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید