ترندهای هوش تجاری در جهان کسب‌وکار

هوش تجاری بدون شک حالا دیگر به یکی از دارایی‌های غیرقابل‌ چشم‌پوشی سازمانها -چه کوچک و چه بزرگ- تبدیل شده است و همگی خواستار آنند که از هر ذره اطلاعات موجود، به‌گونه‌ای بهره‌برداری کنند که امکان پیش‌بینی احتمالات آتی فراهم شود و تصمیماتی بگیرند که به افزایش درآمد، بهبود کارایی و تسریع رشد کسب‌وکار می‌انجامد. اما با ترندهای متعدد هوش تجاری که در حال تغییر رویکردهای پیشین هستند، ایجاد تحولات اساسی در صنعت هوش تجاری (BI) مقدر است و حتی چالش‌های متعدد فضای کسب‌وکارها نیز که با همه‌گیری ویروس کرونا به اوج خود رسیدند، نمی‌توانند مانعی جدی در مسیر این تحول به وجود آورند.

این به معنای آنست که برای دستیابی به موفقیت‌های کسب‌وکاری آتی، باید همگام با آخرین پیشرفت‌های صنعت به پیش بروید. در این مقاله، به بررسی آخرین ترندهایی که در حال شکل دادن آینده صنعت هوش تجاری هستند خواهیم پرداخت.

هوش تجاری (BI) تمام ویژگی‌های یک راه‌حل نرم‌افزاری ضروری برای کسب‌وکارها با هر اندازه و نوع را دارد. با این حال، BI همیشه در دسترس همه کسب‌وکارها نبوده است. مدتی نه چندان دور، هوش تجاری گنجی بود که تنها برای شرکت‌های بزرگ با سرمایه‌های کلان برای خرید قدرت محاسباتی و مراکز جمع‌آوری داده‌های پیشرفته محفوظ بود.

خوشبختانه، فناوری‌هایی مانند رایانش ابری ابزارهای تحلیل داده مقرون به صرفه‌ای را ارائه کرده‌اند که کسب‌وکارهای کوچک را به انقلاب BI وارد کردند. پیشرفت‌های تکنولوژیکی مزایای BI را به نزدیکی شرکت‌های کوچک و متوسط رساند. ترس از دست دادن این مزایا بسیاری را به پیوستن به این حرکت ترغیب کرده است. بنابراین تعجب‌آور نیست که در سال ۲۰۱۸، کسب‌وکارهای کوچک با کمتر از ۱۰۰ کارمند بالاترین نرخ پذیرش BI را داشتند (فوربس).

با توجه به مزایای خود، BI نقش مرکزی در عملیات تجاری خواهد داشت، درست مانند اینترنت. به یاد داشته باشید که جریان داده‌های خام در حال افزایش است. در واقع، کارشناسان برآورد می‌کنند که تا سال ۲۰۲۵، هر ساله تقریباً ۱.۷۵ زتابایت داده تولید خواهد شد (سیگیت، ۲۰۱۹). بنابراین می‌توانیم با اطمینان بگوییم که پتانسیل این داده‌ها بی‌نهایت است. بنابراین، با افزایش حجم این داده‌ها، تقاضا برای ابزارهای BI که می‌توانند اطلاعات قابل العمل را جمع‌آوری، غربالگری، تحلیل و ارائه کنند نیز افزایش خواهد یافت.

نهایتاً، ارائه‌دهندگان بزرگ BI ابری در حال ساخت راه‌حل‌هایی برای برآورده کردن تقاضای رو به رشد ابزارهای پیشرفته BI هستند. طبق اظهار ۶۰٪ از پذیرندگان خدمات BI ابری، خدمات وب آمازون (AWS) بهترین ارائه‌دهنده است. دیگر ارائه‌دهندگان بزرگ ابری شامل مایکروسافت آژور (۴۳٪)، گوگل کلاود (۴۰٪) و IBM Bluemix (۱۲٪) هستند (فوربس، ۲۰۱۹).

مهم‌ترین ترندهای هوش تجاری

1. داستان‌سرایی

تحلیل داده یک چیز است و تفسیر آن برای بهره‌برداری با مقاصد تجاری موضوعی دیگر. بدون شک تحلیل‌های داده‌ای به کابران در کشف بینش‌های مختلف کمک می‌کنند و به‌کارگیری این بینش‌های برای بهبود تصمیم‌گیری در سازمان را باید هدف نهایی فرآیند هوش تجاری دانست.

با اینحال، فاصله حرف تا عمل برای پیاده‌سازی این بینش‌ها بسیار زیاد است و تحلیلگران باید چگونگی تبدیل و تغییر شکل داده‌ها به بینش‌ها را تشریح کنند. از چنین مهارتهایی با عنوان داستان‌سرایی داده‌ای یا Data Story telling یاد می‌شود.‌

در جهان داده‌محور امروز که کسب‌وکارها در حال پرورش فرهنگی برای به‌کارگیری حداکثری تحلیل‌های داده‌ای هستند، روزبه‌روز بر اهمیت داستان‌سرایی داده‌ای افزوده می‌شود و این قابلیت، به یکی از عناصر کلیدی و تعیین‌کننده این حوزه تبدیل شده است. داستان‌سرایی حالا به مثابه چاشنی داده‌های آماری وارد عمل می‌شود و روایت موردنیازی که برای عملیاتی کردن بینش‌ها مورد نیاز است را فراهم می‌کند.

حالا دیگر کسب‌وکارها دریافته‌اند که چنانچه تفسیر مناسبی از نمودارهای موجود در داشبوردهای مختلف ارائه نشود، این نمودارها به تنهایی ارزش چندانی ندارند. به همین دلیل، بسیاری از سازمانها تمام توان و انرژی خود را به کار گرفته‌اند تا با سازگار شدن با اصول داستان‌سرایی، بتوانند گفت و شنود حول داده‌ها را افزایش دهند. در کنار اینها، کمپین‌های ادبی متعددی نیز راه‌اندازی شده‌اند تا بستری فراهم کنند که هرکسی بتواند داده را درک کند و حول آنها مکالمات تحلیلی داشته باشد.

انتظار می‌رود که داستان‌سرایی با پیشروی تدریجی خودد، آینده هوش تجاری در سالهای پیش رو را شکل دهد. قابل ذکر است، این روند به تدریج روشی را که کسب و کارها از داده ها برای تعامل، آشنایی و امتحان ایده های جدید استفاده می کنند، تغییر خواهد داد. کسب‌وکارهای بیشتری از این رویکرد استفاده می‌کنند تا بینش‌ها را برای سناریوهای خود کاربردی‌تر کنند.

نکات کلیدی روند داستان سرایی

• در عصر مدرن، داستان سرایی داده‌ای نقش اصلی را در هوش تجاری ایفا کرده است.
• داستان‌سرایی داده‌ای، چگونگی تفسیر تحلیلگران و توضیح فرآیندهای تحلیلی را بازتعریف می‌کند.
• علاوه بر این، داستان‌سرایی داده‌ها در مرکز توجه بحث مصورسازی داده‌ها قرار گرفته است و تحلیلگران را قادر می‌سازد تا رویکرد گام به گام خود را برای هر نتیجه ای شرح دهند.

2. حکمرانی داده

بر اساس یکی از گزارش‌های پژوهشی حول هوش تجاری، مشخص شد که کسب‌وکارها اهمیت حکمرانی داده برای سازمانشان را 6.9 از 10 برآورد کرده‌اند (BARC، 2021). بدون شک، حکمرانی داده برای هر کسب‌وکاری که مایل است عائدی قابل‌توجهی از سرمایه‌گذاری‌هایش روی پروژه‌های هوش تجاری کسب کند، اهمیت قابل‌توجهی دارد. نکته جالب‌‌توجه آن است که اگرچه اکثر کسب‌وکارها چنان که باید حکمرانی داده را استانداردسازی نکرده‌اند، اما به هر ترتیب در حال پیاده‌سازی فرمی از آن را در سازمانشان هستند.

در هر حال بد نیست گریزی به این مساله داشته باشیم که حکمرانی داده حقیقتا چیست؟

حکمرانی داده فرآیندی است که طی آن، مجموعه اسنادی برای مدیریت دارایی‌های داده‌ای، شامل فرآیند، زیرساخت عملیاتی و معماری تنظیم می‌شوند. به بیان ساده‌تر، کار حکمرانی‌داده ایجاد بنیان‌های مستحکمی است که تمامی اقدامات مرتبط با مدیریت داده‌ها بتوانند بر بستر آن به انجام برسند. داشتن چنین چارچوب‌ها و زیرساخت‌هایی، شرکتها را قادر می‌سازد تا قدرت فناوری‌ها، فرآیندها و افراد مشمول در مدیریت دارایی‌های داده‌ای را مهار و کنترل کنند تا خروجی‌های حاصل از تحلیل‌های داده‌ای، کامل، امن، ارزشمند و قابل درک باشند.

این مساله سطح عملیاتی، استراتژیک و تاکتیکال سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهد. در نتیجه، بسیاری سازمانها برای آنکه بتوانند استفاده بهینه از داده‌ها را ممکن کند، برنامه‌های نهادی حکمرانی داده را در دستور کار قرار داده‌اند. اصرار بر القای اعتماد به رهبران کسب و کار و ارزشمند کردن هوش تجاری، از جمله دلایلی هستند که باعث شده‌اند که در مدت اخیر حاکمیت داده به یکی از ترندهای این حوزه تبدیل شود.

در کنار این موارد، تصویب قوانین حفاظت از داده‌های شخصی در اتحادیه اروپا (موسوم به GDPR) در سال 2018، مهر تاییدی بر این حقیقت است که حالا اجرا و پیاده‌سازی برنامه‌های حاکمیت داده، بیش از هر زمان دیگری برای کسب‌وکارها مهم خواهد بود. در ادامه تصویب قوانین GDPR، کسب‌وکارهایی که هنوز استفاده از برنامه‌های حاکمیت داده را در سازمان خود آغاز نکرده بودند مکلف شدند تا این اقدامات را تا سال 2021 به انجام برسانند. با تصویب قوانین دیگری مانند قانون حمایت از مصرف کنندگان کالیفرنیا، انتظار می‌رود به تدریج کشورهای بیشتری به فکر تکمیل قوانینشان در زمینه حفاظت از حریم خصوصی بپردازند. در کناراین مساله انتظار می‌رود که شرکتها نیز بودجه‌های بیشتری را به تامین امنیت داده‌ها برای اجتناب از قرار گرفتن در معرض جریمه‌های مرتبط با عدم رعایت قوانین، اختصاص بدهند. برخی معتقدند محدودیت‌هایی که با تصویب چنین قوانینی حول مساله داده‌های شخصی ایجاد می‌شود، ممکن است به بازگشت به تکنینک‌های بازاریابی سنتی و رشد دوباره سایت‌هایی منجر شود که در آن کاربران ملزم به ثبت‌نام و مشترک شدن می‌‌شوند.

3. ظهور دستیارهای هوشمند صوتی

با افزایش گرایش کسب‌وکارهای کوچک به استفاده از هوش تجاری، استفاده از دستیارهای دیجیتال بیش از پیش مورد تاکید قرار گرفته است. به خاطر داشته باشید که مالکان و کارکنان کسب‌وکارهای کوچک می‌بایست به گزارش‌های بنچمارک، نمودارهای گردش کار و داشبوردهای تصویری داده دسترسی داشته باشند.

به لطف هوش مصنوعی  پرردازش زبان طبیعی (NLP)، شرایط در حال بهبود است. ابزارهای مدرن هوش تجاری حالا به دستیارهای دیجیتالی مجهز شده‌اند که فرآیندهای هوش تجاری را ساده می‌کند. ظهور دستیارهای دیجیتالی که از طریق صوت فراخوانی می‌شوند، امید به تحول صنعت هوش تجاری را زنده کرده است. انتظار می‌رود که این دستیارهای جدید شروع به رونویسی اصوات و تبدیل آنها به داده‌های معتبری کنند که می‌توانند برای استخراج بینش مورد تحلیل قرار بگیرند.

4. ابر متصل

هرکسی در فضای کسب‌وکار می‌تواند به یک حقیقت گواهی دهد: اینکه تمامی ابزارهای کسب‌وکارها در حال حرکت به سمت قرارگیری بر بستر ابر هستند. از طرفی هوش تجاری ابری نیز در حال پیشتازی در حیطه کلان داده و تجزیه‌وتحلیل‌های داده‌ای است.چنین یپشرفتهایی به معنای آن است که آینده کسب‌وکارها را باید در ابر جست. به همین ترتیب، تمامی المانهای هوش تجاری، شامل مدل‌های داده‌ای، منابه داده، قدرت پردازش، ذخیره‌سازی و مدلهای تحلیلی همگی در حال انطباق هرچه بیشتر با فناوری‌های ابری هستند.

با این حساب به‌زودی کسب‌وکارها چاره‌ای جز پذیرش تجزیه‌وتحلیل‌های ابری نخواهند داشت. کار با سیستم‌های متفاوت ابری، سرعت پیچیدگی، ریسک و هزینه‌ را در یک قاب قرار می‌دهد و اجماع این فاکتورها باعث خواهد شد که ایجاد یک راهکار هوش تجاری که با نیاز همه کسب‌وکارها تطابق داشته باشد، دشوار شود.

اینجاست که استراتژی «ابر متصل» (connected cloud) وارد میدان می‌شود. استراتژی ابر متصل گزینه بینظیری است که باعث بهبود انعطاف‌پذیری و کاهش ریسک تحلیل‌ها می‌شود. به‌هرحال پیش از اینکه در این استراتژی سرمایه‌گذاری کنید، بهتر است به چالش‌هایی که اجرای این استراتژی ممکن است برای شما ایجاد کند نیز نیم‌نگاهی داشته باشید.

درگزارشی که توربونومیک سال 2021 منتشر کرد، بسیاری از کارشناسان آی‌تی، نسبت به آزادی بیشتری که به‌کارگیری رویکرد چندابری (multi cloud) ایجاد می‌کند، اظهار نگرانی کردند. 18 درصد از این کارشناسان اظهار کردند که تامین امنیت کاری در سطح پلتفرم یکی از جدی‌ترین موانع آنها در استقرار آزادانه چندین پلتفرم مختلف است. افزون‌براین، برخی کارشناسان این احساس را داشته‌اند که بسیاری از اپلیکیشن‌ها و مجموعه داده‌ها، کاملا توانایی پرتابل بودن را ندارند. با وجود چنین چالش‌هایی، انتظار می‌رود که ترندهای ابر متصل به توسعه و پیشرفت تدریجی خود ادامه دهند.

5. رشد هوش تجاری مشارکتی

هوش تجاری مشارکتی (Collaborative BI) را نمی‌توان یک ترند کاملا جدید به حساب آورد. به هر حال فضای دائما در حال تغییر کسب‌وکار که ترکیبی از مدیران و کارکنانی است که هر یک نیاز به نوع متفاوتی از تعامل دارند، باعث شده انگیزه‌های جدیدی به این ترند اضافه شود. هوش تجاری مشارکتی ترکیبی از ابزارهای هوش تجاری و نرم‌افزارهای مشارکتی، شامل وب 2 و فناوری‌های اجتماعی است تا بتوان فرآیند تصمیم‌گیری داده‌محور را تسهیل کرد.

این ترند پیرو نیاز به هم‌افزایی در محیط کسب‌وکاری ایجاد شده است. در واقع به کمک هوش تجاری اشتراکی، به‌اشتراک‌گذاری تحلیل‌ها و گزارش‌ها ساده می‌شود و با همین ترتیب، امکان تصمیم‌گیری‌های موثرتری فراهم می‌شود. به لطف هوش تجاری مشارکتی، حالا مردم در فرآیندهای تصمیم‌گیری دخیل می‌شوند و دیگر نیازی به نتیجه‌‌گیری در سطح فردی نخواهد بود. در عوض، تاکید هوش تجاری مشارکتی بر حل‌مساله اشتراکی است و این مساله کاربران را تشویق خواهد کرد که اطلاعات را تحلیل‌ کنند و برای دستیابی به، تحلیل‌های حاصل شده و ایده‌ها را از طریق ابزارهای وب 2 به اشتراک بگذارند. از اوایل سال 2020 کارشناسان پیش‌بینی کرده‌اند که احتمالا با شروع وب 3 و وب معنای، کسب‌وکارها قادر خواهند شد که از داده‌های سنسورها و اینترنت اشیا برای دستیابی به داده‌های عملیاتی استفاده کنند.

با توجه به مزایای هوش تجاری اشتراکی برای محیط کاری مدرن، انتظار می‌رود رشد محبوبیت این فناوری ادامه پیدا کند.

6. رابط‌های کاربری سلف‌سرویس هوش تجاری

تحلیل کلان‌داده فرآیند پیچیده‌ای است: فرآیندی که اساسا نیاز به مشارکت قابل‌توجه متخصصان داده دارد. خوشبختانه با ظهور هوش تجاری سلف‌سرویس (Self-service BI)، رویکرد جوامع به تحلیل‌های داده‌ای به سرعت در حال تغییر است. به‌کارگیری هوش تجاری سلف‌سرویس برای سالها یکی از خواسته‌های جدی کسب‌وکارها بوده است. کاربران کسب‌وکارها با پیچیدگی ابزارهای خشک تحلیل‌های هوش تجاری راحت نبودند. در کنار این مساله، هزینه‌های پاسخ به نیاز گردهم‌آوری متخصصان داده برای رسیدگی به این تحلیل‌ها نیز به صورت تورمی در حال افزایش بود. همین موضوعات اشتیاق دائمی به سلف‌سرویس بودن و انعطاف‌پذیری در تحلیل‌ها و گزارش‌دهی را بیش از پیش پررنگ کرده است.

اینجا بود که هوش تجاری سلف‌سرویس متولد شد. این فناوری اساسا با فعال بودن و پشتیبانی سریع در مواقعی که مورد نیاز باشد شناخته می‌شود. آمارها نشان می‌دهند که هوش تجاری سلف‌سرویس هنوز برای بسیاری از کسب‌وکارها، بالاترین اولویت را دارد (BARC، 2021). این سرویس امکانی برای کاربران کسب‌وکارها فراهم می‌کند که بتوانند تسک‌های هوش تجاری را به صورت مستقل و بدون نیاز به مداخله متخصصان داده و یا تیم‌های آی‌تی به انجام برسانند. بنابراین کاربران قادر خواهند بود بدون نیاز به داشتن مهارت تحلیلی و فنی خاص، از پس فیلتر کردن، مرتب‌سازی و تحلیل داده‌های اشتراکی بربیایند.

پیش‌بینی از آینده این فناوری آن است که با قدرت به پیشرفت و توسعه ادامه دهد: هوش تجاری سلف‌سرویس می‌تواند نسبت به متخصصان داده، تحلیل‌های بیشتری ارائه دهد و همین مساله به خوبی گویای دلیل اهمیت رو به رشد این فناوری است. هرچه کسب‌وکارها در مسیر برنامه‌ریزی برای استفاده بیشتر از هوش تجاری برای ترویج فرهنگ داده‌محوری ادامه می‌دهند، بر جذابیت هوش تجاری سلف‌سرویس افزوده خواهد شد.

7. امنیت اطلاعات

اهمیت داده برای کسب‌وکارها بارها مورد تاکید قرار گرفته است. مزایای داشتن داده های دقیق، قابل فهم و کامل فراتر محدود به بهبود فرآیند تصمیم‌گیری نیست و می‌تواند اثرات گسترده‌تری داشته باشد. با تمام مزیت‌های برشمرده شده، باید توجه داشت که رها کردن داده‌ها بدون مراقبت، می‌تواند همه این مزایا را کمرنگ کند و آسیب‌های قابل‌توجهی برجا بگذارد.

با نگاهی به اطراف، به خوبی می‌توان دریافت که شرکتهایی مانند تی‌موبایل، فیس‌بوک و مای‌هریتیج، چگونه از نشت داده‌هایشان ضربه خوردند. حملات سایبری به سادگی توانستند چنین شرکتهای بزرگی را به دردسر بیندازند و داده‌های میلیونها نفر از کاربرانشان را افشا کنند. اما این تنها آسیبی نبود که متوجه این شرکتها شد و با افشای این ضعف، ارزش این شرکتها سقوط کرد و اعتماد عمومی به این شرکتها نیز از بین رفت.

در عصر دیجیتال حاضر، میلیون‌ها حمله سایبری مشابه مترصد فرصتی هستند تا به وقوع بپیوندند. متاسفانه این حملات به نوع خاصی از کسب‌وکارها نیز محدود نیستند و ممکن است شرکتهای فعال در هر صنعت و با هر اندازه‌ای را هدف قرار دهند و شرکتهایی که لایه‌های امنیتی کافی تعبیه نکرده باشند؛ همیشه در معرض چنین آسیب‌هایی قرار خواهند داشت. تکرر بروز حملات سایبری به خوبی گویای اهمیتی است که موضوع امنیت سایبری دارد.

از سال 2019، روند رشد حملات سایبری شدت گرفته است و به همین ترتیب، تقاضای رو به افزایش کسب‌وکارها برای به‌کارگیری راهکارهای جامع امنیتی مشهود است. کاربران و مصرف‌کنندگان انواع خدمات، به خوبی به ارزش داده‌های شخصی خود واقف هستند و درباره به‌اشتراک‌گذاشتن آنها در فضای آنلاین تردید دارند. شرکتها در تلاش برای القای حس اعتماد و جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز، اقدام به ترمیم تمامی نقاط ضعف و نقض‌های امنیتی می‌کنند. مانند حاکمیت داده، امنیت نیز این روزها به یکی از داغ ترین روندهای هوش تجاری در بخش‌های بهداشت و درمان و خدمات مالی تبدیل شده است.

8. هوش مصنوعی

طوفان هوش مصنوعی این روزها تمام ابعاد هر کسب‌وکاری را درنوردیده و هوش تجاری نیز از این مساله مستثنی نیست. پتانسیل‌های قابل‌توجه این فناوری، نویدبخش بهبود هوش انسان از طریق متحول کردن شیوه تعامل ما با تحلیل‌ها و داده‌های کسب‌وکاری است.

با این حال سوالی که مطرح می‌شود آن است که آیا آنچه اکنون از هوش مصنوعی در هوش تجاری مشاهده می‌شود، نهایت بهبودی است که ممکن است یا خیر؟ قطعا پاسخ خیر است.با این همه روی این این مساله اجماع‌نظر وجود دارد که هوش مصنوعی به مراتب سریع‌تر از انسان می‌تواند مقادیر عظیمی از داده را پردازش کند. در کنار اینها، این فناوری چشم انداز منحصربفردی از هوش تجاری را ارائه کرده کشف بینش‌هایی را که پیش از این ناشناخته و مدفون باقی مانده بودند، ممکن می‌کند.

افزون‌براین، توانایی تبیین ارتباط بیت‌های اطلاعات در سطح خرد و درک اینکه داده‌ها چگونه می‌توانند به تصمیمات واقعی کسب‌وکاری تبدیل شوند، جذاب‌تر از آنست که بتوان از آن چشم‌پوشی کرد. در نتیجه سازمانها در تلاش جدی برای در آغوش گرفتن تلاقی هوش مصنوعی و هوش تجاری هستند و کسی نمی‌خواهد از این موج عقب بماند.

البته، در این میان ریسک‌هایی نیز وجود دارد که باید کسب‌وکارها نسبت به آنها هوشیار باشند. مثلا، بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اکنون قادر به نگاه عمیق به مسائل و درک علل رخدادها نیستند و توانایی درک فرآیند منطقی پشت هر اتفاق را ندارند. اما «نیاز»، مادر نوآوری است و همین نیاز به افزایش شفافیت در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و هوش تجاری، مقدمه‌ای بر توسعه «هوش مصنوعی توضیح‌پذیر» شده است.

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI) در واقع تمرینی برای درک و ارائه چشم اندازی واضح به سیستم‌های یادگیری ماشین است. با چنین پیشرفت‌هایی دیگر با درک ملموس اینکه هوش مصنوعی هر تصمیم را چگونه اتخاذ کرده است، فاصله چندانی وجود نخواهد داشت.

9. مدیریت کیفیت داده

این روزها داده‌ها به قدری اهمیت یافته‌اند که حیات و معاش کسب‌وکارها را باید در گرو این دارایی دانست. شرکتها به کمک داده‌ها می‌توانند انتظارات مشتریان را پیش‌بینی کنند، از رقبا اطلاعات به دست آورد، محصولات را به ‌گونه‌ای موثر مدیریت کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند. بدون شک کلان داده تاثیر چشمگیری روی خط سیر هر کسب‌وکاری دارد.

با این حال، باید به یک مساله توجه جدی داشت؛ چنانچه داده‌ها دقیق، به‌روز، پیوسته و کامل نباشند، ممکن است به اعتبار، سودآوری و ارزش شرکت ضربه بزنند. IBM در گزارشی تاکید کرد که تنها در آمریکا، کسب‌وکارها در اثر ضعف کیفی داده‌ها، هر ساله چیزی در حدود 3.1 تریلیون دلار از دست می‌دهند. ضعف کیفی داده‌ها که مدتها شرکتهای مختلف از همه اندازه را درگیر می‌کند و حالا که درهم‌تنیدگی منابع داده‌ای بیش از پیش شده است، این مشکل رو به وخامت گذاشته است.

حالا و تبدیل شدن مدیریت کیفی داده (DQM) به یکی از ترندهای دنیای فناوری را باید خبری خوش برای کسب‌وکارها دانست. مدیریت کیفی داده، فرآیند کامل و یکپارچه‌ای است که فناوری، پردازش، افراد مناسب و فرهنگ سازمان ترکیب می‌کند تا داده‌ای تحویل داده شود که نه تنها دقیق، بلکه مفید نیز باشد. از آن مهم‌تر، وقتی از کیفیت داده صحبت می‌شود، صرفا بحث خوب و بد نیست؛ بلکه درباره طیفی از شاخص‌ها صحبت می‌شود که باید برای سنجش سلامت داده‌های به کار رفته در تحلیل مورد بررسی قرار بگیرند.

مدیریت کیفی داده‌ها، با تامین داده‌های مناسب، زمینه استخراج بینش برای کسب‌وکار را فراهم می‌کند. از سوی دیگر چارچوب‌های حکمرانی داده را بهبود داده؛ باعث استاندارسازی داده‌ای در سطح سازمان می‌شود و این اطمینان را ایجاد می‌کند که داده‌های به‌کار رفته برای تحلیل‌ها بتوانند تصویر روشنی از وضعیت هر روز عملیات کسب‌وکار ارائه دهند. در تنیجه رهبران کسب‌وکارها می‌توانند با دقت بالاتری تصمیم‌گیری کنند و سازمان را به جلو پیش ببرند.

مدیریت کیفی داده یکی از داغ‌ترین ترندهای هوش تجاری در چند سال اخیر بوده است و امروزه هر کسب‌وکاری که خواهان توانمندی بالاتر در به‌کارگیری هوش تجاری باشد، خواستار اجرای فرآیندهای کیفیت داده است.

10. تحلیل‌های قابل اجرا در همه جا

تحلیل‌های قابل‌اجرا یکی دیگر از ترندهای داغ هوش تجاری سالهای اخیر بوده‌اند. به طور سنتی، داده‌ها و بینش‌های هوش تجاری در یک مکان واحد مصرف نمی‌شدند. با این حال، برای اینکه کسب‌وکارها بتوانند بر روی جریان‌ها و فرآیندهای کاری خود تسلط داشته باشند، دیگر علاقه‌ای به تحلیل داده‌ها در یک بخش و اقدام در بخش دیگر ندارند.

خوشبختانه، ابزارهای هوش تجاری مدرن به‌گونه‌ای توسعه یافته‌اند که داده‌های شرکتی را در مکانی قرار دهند که کاربران می‌خواهند اقدام کنند. این پلتفرم‌ها با فرآیندها و جریان‌های حیاتی کسب‌وکار ادغام می‌شوند و ویژگی‌هایی مانند آنالیزهای جاسازی‌شده، گسترش‌های داشبورد و APIها را شامل می‌شوند. در نتیجه، اکنون اجرای آنالیز قابل اقدام برای تسریع در فرآیند تصمیم‌گیری بسیار آسان شده است.

آنچه اتفاق می‌افتد این است که با این قابلیت‌ها، کاربران تجاری می‌توانند بر روی داده‌ها کار کرده، بینش‌های قابل اقدام استخراج کنند و همه این‌ها را در یک مکان پیاده‌سازی کنند. علاوه بر این، ابزارهای هوش تجاری مدرن دارای آنالیز موبایل هستند که توانایی‌های منحصر به فردی را در جایی که کاربر است ارائه می‌دهند. به‌علاوه، قرار دادن آنالیز قابل اقدام در زمینه‌های خاص، به سفارشی‌سازی بینش‌ها برای بخش خاص، کسب‌وکار یا صنعت کمک می‌کند. با اینکه این یکی از روندهای نوظهور در هوش تجاری است، اما محبوبیت آن در حال حاضر بسیار گسترده است.

11. داده‌کاوی

داده‌کاوی را باید ترند داغ دیگر هوش تجاری دانست. داده‌کاوی یک فرآیند کاری کاربرمحور برای جمع‌آوری داده از سیلوهای و دیتابیس‌های مختلف و سرهم کردن آنها در قالب یک منبع واحد برای ساده‌سازی تحلیل‌هاست.

اما چرا داده‌کاوی مهم است؟ راز خاصی در کار نیست؛ کسب‌وکارها به‌سادگی می‌توانند حسب الگوهای خرید مشتریان، مدیریت انبار، فیدبک مشتریان و … داده جمع‌آوری کنند. اما با وجود حجم عظیمی از داده‌های مختلف، هنوز بسیاری در استخراج ارزش واقعی از هر بیت اطلاعات ناکام هستند. چرا؟

این مساله به علت تطابق نامناسبی است که میان افرادی که داده‌های شرکتی را برای تحلیل آماده می‌کنند و افرادی که تحلیل‌ها را اجرا و از بینش‌ها استفاده می‌کنند، وجود دارد.

نکته جالب آن است که سیستم‌های داده‌کاوی به کسب‌وکارها برای دور زدن این مشکل کمک می‌کنند؛ در حقیقت بستری فراهم می‌شود تا افرادی که هیچ مهارتی در آی‌تی ندارند، به‌سادگی بتوانند به داده‌ها نفوذ و از آنها اطلاعات مورد نیاز را استخراج کنند. به این ترتیب، کاربران غیرمتخصص می‌توانند داده‌های شرکتی را کاوش کرده و بینش‌های قابل‌اجرایی برای تسریع تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس کاوش‌هایشان بدست آورند.

مهم‌تر از آن با داده‌کاوی، یافتن الگوهای خاص و ترندها در مجموعه‌های داده‌ای آسان است. با استفاده از ابزارهای مصورسازی داده، این فرآیند به امری، شهودی و جذاب که انتقال مفاهیم از طریق آن آسان است تبدیل می‌شود. روش مصورسازی داده‌ها به مراتب بهتر از گزارش‌های آماری معمول عمل می‌کند و کارایی فرآیند را به شدت بالا می‌برد.

هدف از به‌کارگیری مصورسازی داده‌ها آنست که مجموعه‌ای شامل نقشه گرمایی، جداول محوری و نقشه‌های ژئوگرافیکی گرد هم جمع‌آوری شوند. در نتیجه کسب‌وکارها قادر خواهند بود تا ارائه‌های گیراتری ایجاد کنند. انتظار می‌رود که ترند داده‌کاوی به عنوان یکی از داغ‌ترین ترندهای این حوه در سالهای پیش رو در نظر گرفته شود.

گام بعدی هوش تجاری؟؟؟

در این مقاله شماری از مهم‌ترین ترندهایی را که انتظار می‌رود آینده هوش تجاری در سالهای پیش رو را شکل دهند آورده شد. بسیار دشوار است که بخواهیم دقیقا مسیر و مقصد نهایی هوش تجاری را مشخص کنیم؛ اما با نیم‌نگاهی به این ترندها، دست کم می توانیم شماری در جریان شماری از مهم‌ترین و هیجان‌انگیزترین پیشرفتهای این حوزه قرار بگیریم.

اکنون فعالان صنایع فشار زیادی را برای پیاده‌سازی استراتژی هایی  مانند داستان‌سرایی، داده کاوی، مدیریت کیفی داده و هوش تجاری مشارکتی، متقبل هستند. از سوی دگیر، فناوری‌های نوظهوری مانند هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، نقش بسزایی در پیشرانی صنعت داده دارند. از همه مهم‌تر، حاکمیت داده و امنیت حالا به یکی از مهم‌ترین و حیاتی‌ترین بخشهای هوش تجاری تبدیل شده‌اند و ضرورت آن وجود دارد که مورد توجه جدی کسب‌وکارها قرار بگیرند.

حتی با وجود چالش‌هایی که همه‌گیری کرونا برای این صنعت ایجاد کرد، چشم‌انداز هوش تجاری به سرعت در حال توسعه و گسترش است.در نتیجه، کسب‌وکارها برای آنکه بتوانند در میدان رقابت فعال بمانند، باید ابزارهای قدرتمندی برای هوش تجاری اجرا و پیاده‌سازی کنند و هم‌پای ترندهای آن به پیش بروند.

منبع