نظرة عامة على التحليل الذكي للأعمال

تجمع معظم الشركات حجم هائل من بيانات الأعمال كل يوم—تتدفق من برامج تخطيط موارد المؤسسة (ERP) الخاصة بها، ومنصة التجارة الإلكترونية، وسلسلة التوريدات، والعديد من المصادر الداخلية والخارجية الأخرى. ولتحويل هذه البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، فإنها تحتاج إلى نظام حديث للتحليل الذكي للأعمال يتكامل بسلاسة مع مصادر البيانات المختلفة، مما يتيح الوصول إلى البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي.

ذكاء الأعمال هو عبارة عن عملية منضبطة ومجموعة من الأدوات التي تحول البيانات الأولية إلى إرشادات واضحة وقابلة للتنفيذ لاتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات. يقدم التحليل الذكي للأعمال الحديث هذه الرؤى بشكل أسرع وبمرونة أكبر تمكِّن المستخدمين من الحصول على تحليلات ذاتية الخدمة لاستكشاف البيانات والإجابة على الأسئلة دون انتظار تكنولوجيا المعلومات.

تعريف التحليل الذكي للأعمال

يشير التحليل الذكي للأعمال إلى العمليات والأدوات التي تستخدمها المؤسسات لتحليل بيانات أعمالها وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ ومساعدة الجميع على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحقيق مؤشرات الأداء الأساسية. يعمل التحليل الذكي للأعمال من خلال جمع البيانات وتنظيفها وتكاملها وتخزينها وتحليلها، ثم تقديم رؤى باستخدام لوحات المعلومات والتقارير والعروض التي يمكن مشاركتها عبر الشركة. تستخدم الفرق هذه الرؤى لمراقبة الأداء وتحديد الاتجاهات، وتستخدمها المؤسسات لتوجيه القرارات وتحسين العمليات وتحسين نتائج الأعمال.

يُعرف أيضًا باسم نظام دعم القرار (DSS)، ويسمى التحليل الذكي للأعمال أحيانًا "التحليلات الوصفية" لأنه يصف كيفية أداء الأعمال اليوم وكيفية تنفيذها في الماضي. يجيب عن أسئلة مثل "ماذا حدث؟" و"ما الذي يحتاج إلى التغيير؟"—ولكنه لا يدخل في سبب حدوث شيء ما أو ما قد يحدث بعد ذلك.

التحليل الذكي للأعمال مقابل تحليلات الأعمال

غالبًا ما يتم استخدام التحليل الذكي للأعمال وتحليلات الأعمال بالتبادل لأنها تشترك في العديد من الأهداف والأدوات نفسها. فبدلاً من رسم خطوط صلبة بينهما، فكر في الأمر بهذه الطريقة:

• يركز التحليل الذكي للأعمال على ما حدث في الماضي وما يحدث الآن (التحليلات الوصفية).
• تعمل تحليلات الأعمال على التعمق في سبب حدوث الأمور وما قد يأتي بعد ذلك (التحليلات التنبؤية).

يقدم التحليل الذكي للأعمال الرؤية التأسيسية للأعمال، مما يساعد الفرق على فهم الأداء الحالي والتاريخي. تعتمد تحليلات الأعمال على هذا الأساس من خلال استكشاف العوامل الأساسية وتحديد الأنماط وتطبيق التقنيات التنبؤية لتوقع النتائج المستقبلية والتوصية بالإجراءات. عمليًا، يعمل الاثنان معًا كسلسلة متصلة - تتراوح من الرؤى الوصفية إلى التحليل التشخيصي والتنبؤي والتوجيهي.

والأهم من العلامة المطبقة هو ضمان امتلاك المؤسسات للأدوات المناسبة للإجابة على أسئلتها التجارية، وحل المشكلة المطروحة، وتحقيق أهدافها. وهذا هو السبب في أن العديد من بائعي البرامج الرئيسيين يجمعون الآن بين إمكانات التحليل الذكي للأعمال وتحليلات الأعمال على نظام أساسي واحد للبيانات. هذا النهج يعطي الفرق كل ما يحتاجونه في مكان واحد—ويجعل التمييز بين المصطلحين أقل صلة.

كيفية عمل التحليل الذكي للأعمال (خطوة بخطوة)

تتضمن عملية التحليل الذكي للأعمال ست خطوات أساسية لتجميع بيانات الأعمال وتحليلها ومعالجتها، ثم تقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

1. جمع: تجميع البيانات من الأنظمة التشغيلية والتطبيقات والمصادر الخارجية لالتقاط المعلومات الأولية اللازمة للتحليل.
2. التنظيف والدمج: قم بإعداد البيانات عن طريق تصحيح الأخطاء وتوحيد التنسيقات ودمج مصادر متعددة في مجموعة بيانات موحدة جديرة بالثقة.
3. المخزن: تنظيم البيانات التي تم تحضيرها وصيانتها في مستودع مركزي - مثل مستودع البيانات أو المنصة السحابية - لذلك فهي موثوقة ويمكن الوصول إليها بسهولة.
4. تحليل: تطبيق الأساليب التحليلية لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والرؤى التي تدعم اتخاذ القرارات.
5. العرض والمشاركة: تقديم رؤى من خلال لوحات المعلومات والتقارير والعروض التي تجعل النتائج واضحة وسهلة الفهم لأصحاب المصلحة.
6. القانون: استخدم الرؤى لتوجيه القرارات وتحسين العمليات وتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس.

المزايا الرئيسية للتحليل الذكي للأعمال

يضيء برنامج ذكاء الأعمال الناجح ضوءاً على طرق زيادة الأرباح والأداء، واكتشاف المشكلات، وتحسين العمليات، وأكثر من ذلك. فيما يلي بعض الفوائد العديدة للتحليل الذكي للأعمال:

اتخاذ القرار

• تلقي الدعم لاتخاذ القرارات على أساس الحقائق. تساعد أدوات ذكاء الأعمال المسؤولين التنفيذيين والمديرين والعمال على الكشف عن الرؤى ذات الصلة بأدوارهم ومجالات مسؤوليتهم - واستخدامها لاتخاذ القرارات على أساس الحقيقة وليس التخمين.
• اكتساب ميزة تنافسية والحفاظ عليها. ومن خلال التحليل الذكي للأعمال في الوقت المناسب، يمكن للمنظمات تحديد الاتجاهات والفرص الجديدة والتصرف بناءً عليها بسرعة. كما يمكنهم تقييم قدراتهم ونقاط قوتهم ونقاط ضعفهم الخاصة مقارنة بالمنافسين واستخدام تلك المعلومات لصالحهم.

مراقبة مؤشرات الأداء الأساسية

• قياس الأداء وتتبعه. تعمل لوحات المعلومات على تسهيل مراقبة مؤشرات الأداء الأساسية للتحليل الذكي للأعمال وتتبع التقدم المحرز مقابل الأهداف وتعيين التنبيهات لمعرفة مكان ووقت تركيز مبادرات التحسين.
• تحديد المعايير وتحديدها. تتيح حلول التحليل الذكي للأعمال للمؤسسات مقارنة عملياتها وقياسات أدائها بمعايير الصناعة، وتحديد مكان الحاجة إلى إجراء تحسينات، ووضع معايير ذات مغزى، ومراقبة التقدم المحرز نحو تحقيق الأهداف.

الكفاءة

• المشكلات الفورية حتى يمكن حلها. مع ذكاء الأعمال، يمكن للمستخدمين الكشف عن مشاكل الأعمال المحتملة - مثل اختناقات التصنيع أو التوزيع، والاتجاهات التصاعدية في فقد العملاء، وارتفاع تكاليف العمالة، وأكثر من ذلك - قبل أن تتسبب في ضرر مالي.
• التشغيل بكفاءة أكبر. تسمح أنظمة ذكاء الأعمال للجميع بقضاء وقت أقل في البحث عن المعلومات وتحليل البيانات وإنشاء التقارير. كما يمكنهم تحديد مجالات التداخل أو التكرار أو أوجه القصور عبر الأقسام أو الشركات التابعة لتبسيط العمليات.
• جعل البيانات وإعداد التقارير في متناول الجميع. توفر برامج التحليل الذكي للأعمال واجهات بديهية وتقارير السحب والإسقاط ولوحات المعلومات المستندة إلى الأدوار التي يمكن لأعضاء الفريق استخدامها بأنفسهم - دون الحاجة إلى الترميز أو غيرها من المهارات التقنية.

رؤى العملاء

• تحسين تجارب العملاء والموظفين. يمكن لمستخدمي التحليل الذكي للأعمال التنقيب عن البيانات لتحديد الأنماط في سلوك العملاء والموظفين وتحليل التعليقات واستخدام الرؤى لتخصيص التجارب وتحسينها.

الربحية

• زيادة الإيرادات والربحية. وفي نهاية المطاف، تؤدي بيانات ذكاء الأعمال إلى فهم أفضل لمكان وجود المخاطر والفرص حتى تتمكن الفرق من إجراء تعديلات مربحة.

المكونات الأساسية لنظام BI

يجمع نظام التحليل الذكي للأعمال بين عدة مكونات مترابطة تقوم بإعداد البيانات وهيكلها ومركزها لتحويلها إلى رؤى ذات مغزى وقابلة للتنفيذ، والتي يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على الأداء بشكل أفضل. هناك العديد من المكونات المختلفة في نظام ذكاء الأعمال. فيما يلي بعض من الأكثر شيوعًا:

إعداد تقارير BI

يعد إعداد تقارير التحليل الذكي للأعمال - تقديم البيانات والرؤى للمستخدمين النهائيين بطريقة سهلة الفهم والعمل وفقًا لها - أمرًا أساسيًا لكل الأعمال التجارية. تستخدم التقارير ملخصات وعناصر مرئية، مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية، لإظهار اتجاهات المستخدمين على مدار الوقت والعلاقات بين المتغيرات والمزيد. كما أنها تفاعلية، بحيث يمكن للمستخدمين تقسيم الجداول وتجزئتها أو التنقل بشكل أعمق في البيانات حسب الحاجة. يمكن أتمتة التقارير وإرسالها على جدول منتظم محدد مسبقًا - أو لغرض معين وإنشاؤها بالتزامن مع التشغيل.

الاستعلام

تسمح أدوات الاستعلام للمستخدمين بطرح أسئلة الأعمال والحصول على إجابات من خلال واجهات بديهية. ومع أدوات الاستعلام الحديثة، يمكن أن يكون تقديم الاستعلام بسيطًا مثل طرح سؤال على Google (أو حتى Siri)، مثل "أين يحدث تأخير في الشحن؟"، "هل حققت المبيعات الربع سنوية أهدافها؟"، و"كم عدد الأدوات المصورة التي تم بيعها بالأمس؟"

لوحات معلومات BI

لوحات المعلومات هي واحدة من أكثر أدوات التحليل الذكي للأعمال شيوعًا. وهي تستخدم باستمرار المخططات والمخططات والجداول وعروض البيانات الأخرى المحدَّثة لتتبع مؤشرات الأداء الأساسية المحددة مسبقًا ومقاييس الأعمال الأخرى. توفر لوحات معلومات التحليل الذكي للأعمال أيضًا نظرة عامة سريعة على الأداء في الوقت شبه الفعلي. يمكن للمديرين والموظفين استخدام الميزات التفاعلية لتخصيص المعلومات التي يريدون عرضها والتنقل في البيانات لمزيد من التحليل ومشاركة النتائج مع أصحاب المصلحة الآخرين.

تصور البيانات

إن القدرة على عرض البيانات ورؤيتها في السياق هي أحد المجالات التي يضيء فيها ذكاء الأعمال بالفعل. الرسوم البيانية والرسوم البيانية والخرائط وغيرها من الأشكال البصرية تجلب البيانات إلى الحياة بطريقة يمكن فهمها بسرعة وسهولة. الاتجاهات والقيم الشاذة أكثر وضوحاً. ترسم الألوان والأنماط صورة للقصة خلف البيانات بطريقة لم تستطع الأعمدة والصفوف في جدول بيانات مطلقًا. يتم استخدام عرض البيانات في جميع أنظمة التحليل الذكي للأعمال - في التقارير، كإجابات للاستعلامات، وفي لوحات المعلومات.

OLAP

المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) هي تقنية تدعم قدرات اكتشاف البيانات في العديد من أنظمة التحليل الذكي للأعمال. يسمح OLAP بإجراء تحليل سريع ومتعدد الأبعاد عبر أحجام هائلة من المعلومات المخزنة في مستودع بيانات أو مخزن بيانات مركزي آخر.

تحضير البيانات

يتضمن تحضير البيانات تجميع مصادر بيانات متعددة وتحضيرها بشكل عام لتحليل البيانات. باستخدام عملية تسمى الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، يتم تنقية البيانات الأولية وتصنيفها ثم تحميلها إلى مستودع بيانات. تعمل أنظمة التحليل الذكي للأعمال الناجحة على أتمتة العديد من هذه العمليات والسماح بتعيين الأبعاد والمقاييس.

مستودع البيانات

يحتفظ مستودع البيانات بالبيانات المجمَّعة من مصادر متعددة تم مسحها وتنسيقها حتى يتمكن التحليل الذكي للأعمال وأدوات التحليلات الأخرى من الوصول إليه.

العمل كنظام بيئي متكامل، لا تعمل مكونات التحليل الذكي للأعمال هذه على تبسيط التحليل فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين استخراج الذكاء الاصطناعي من خلال توفير بيانات متسقة ومنظمة جيدًا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تفسيرها بشكل أكثر دقة وكفاءة.

أمثلة على التحليل الذكي للأعمال أثناء العمل

تسهل أدوات التحليل الذكي للأعمال اليوم على كل شخص في جميع أنحاء المؤسسة الوصول إلى البيانات الحالية والتاريخية وتحليلها والتصرف بناءً عليها. فيما يلي بعض أمثلة التحليل الذكي للأعمال في مجالات الأعمال المختلفة:

• ذكاء الأعمال للتسويق: يمكن للمسوقين استخدام التحليل الذكي للأعمال لتتبع نتائج الحملات التسويقية، مثل أسعار فتح البريد الإلكتروني، ومعدلات النقر إلى المقترح، وتحويلات الصفحات المقصودة - ثم تخصيص العروض الترويجية المستقبلية لجعلها أكثر فعالية.
• التحليل الذكي للأعمال المالية: يمكن لأقسام المالية دمج البيانات المالية ومراقبة التدفق النقدي والهوامش والمصاريف وتدفقات الإيرادات والمزيد في الوقت الفعلي. ويمكنهم مراقبة الربحية بشكل حاد واتخاذ القرارات التي تحسن من صافي الأرباح.
• التحليل الذكي للأعمال للموارد البشرية: يمكن لفرق الموارد البشرية استخدام التحليل الذكي للأعمال لمراقبة القياسات مثل الوقت والحضور ومعدلات الإنتاجية ومعدل دوران الموظفين والتفاعل. ويمكنهم استخدام التحليل الذكي للأعمال لاتخاذ قرارات توظيف أفضل وتحديد احتياجات التدريب وتحسين الجداول الزمنية للموظفين والمزيد.
• ذكاء الأعمال للعمليات: يمكن لفرق العمليات تتبع مخرجات الإنتاج وأداء المعدات وأوقات الدورات والاختناقات لتحسين الإنتاجية والحفاظ على جودة متسقة.
• التحليل الذكي للأعمال لسلسلة التوريدات: يمكن لفرق سلسلة التوريدات مراقبة مستويات المخزون وأداء المورِّدين والمهل وتأخير الشحن للحد من الاضطرابات وزيادة المرونة العامة.
• التحليل الذكي للأعمال لاستخدام المنتجات: يمكن لفرق المنتجات تحليل أنماط الاستخدام واعتماد الميزات وسلوك العميل لتنقيح تصميم المنتج وتحديد أولويات التحسينات وتحسين رضا العملاء.

BI تقليدي مقابل حديث

استخبارات الأعمال موجودة منذ أكثر من 30 عاما. كان ذكاء الأعمال التقليدي مدفوعًا بتكنولوجيا المعلومات حيث قام المستخدمون بتقديم الأسئلة إلى فريق تكنولوجيا المعلومات الذي قدم إجابات للأعمال في شكل تقرير ثابت. إذا كانت هناك أسئلة متابعة، فستتم إعادة تقديمها إلى تكنولوجيا المعلومات ويتم وضعها عادة في الجزء الخلفي من قائمة الانتظار.

وقد تم استبدال هذه العملية التي تستغرق وقتا طويلا بذكاء الأعمال الحديث، الذي هو أكثر تفاعلا بكثير. "حديث" تعني التحليل الذكي للأعمال الذي يعمل على الشبكة السحابية، وتحديث البيانات في الوقت الفعلي، وتوفير الخدمة الذاتية، وتضمين التحليلات مباشرة في التطبيقات وتدفقات العمل، واستخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في رؤى أسرع وأكثر ذكاءً.

تتيح الأدوات الحديثة للتحليل الذكي للأعمال عبر الخدمة الذاتية لمستخدمي الأعمال الاستعلام عن البيانات بأنفسهم وإعداد لوحات المعلومات وإنشاء التقارير ومشاركة النتائج الخاصة بهم من أي مستعرض ويب أو جهاز متنقل - كل ذلك بأقل قدر من المشاركة في تكنولوجيا المعلومات. مؤخرًا، جعلت تقنيات الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة هذه العملية أبسط وأسرع من خلال أتمتة العديد من عمليات التحليل الذكي للأعمال، بما في ذلك اكتشاف البيانات وإنشاء التقارير والعروض.

وعلى نحو متزايد، تختار الشركات أدوات التحليل الذكي للأعمال المستندة إلى الشبكة السحابية والتي تتصل بمزيد من مصادر البيانات وتتوفر على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من أي مكان. وهم يختارون الحلول التي تقدم التحليل الذكي للأعمال المضمن - التحليل الذكي للأعمال الذي يتم تضمينه مباشرة في تدفقات العمل والعمليات حتى يتمكن المستخدمون من اتخاذ قرارات أفضل في الوقت المناسب وفي السياق.

تجمع أحدث الأنظمة الأساسية للتحليل الذكي للأعمال اليوم بين التحليل الذكي للأعمال والتحليلات المتقدمة والتنبؤية وأدوات التخطيط في حل سحابي واحد للحلول التحليلية. ويتم تعزيزها بتقنيات الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة، ويمكن تضمينها في أي عملية، كما أنها تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على ذكاء الأعمال والتحليلات من خلال جعلها سهلة الاستخدام للجميع، وليس فقط أقسام تكنولوجيا المعلومات أو المحللين المحترفين.

BI مقابل تحليلات البيانات مقابل علم البيانات

على الرغم من أن ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات وعلوم البيانات غالبًا ما تكون مختلطة، إلا أن كل وظيفة تخدم غرضًا مختلفًا:

• يجيب ذكاء الأعمال عن "ما حدث" و"ما يحدث الآن"، مما يعطي الفرق رؤية واضحة وحقيقية للأداء حتى يتمكنوا من التصرف بسرعة.
• تتعمق تحليلات البيانات ، وتستكشف الأنماط والأسباب والعلاقات حتى تفهم المؤسسات سبب حدوث الأشياء وما قد يحدث بعد ذلك.
• يذهب علم البيانات إلى أبعد من ذلك باستخدام النماذج الإحصائية المتقدمة وتدريب الآلة والأتمتة الذكية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية ومحاكاة السيناريوهات وبناء أنظمة يمكن أن تعمل بالحد الأدنى من التدخل البشري.

فكر فيهم بهذه الطريقة: إذا كانت مؤسستك سيارة في رحلة، فإن ذكاء الأعمال هو لوحة القيادة التي تخبرك بسرعتك الحالية، ومستوى الوقود، وأضواء التحذير؛ تحليلات البيانات هي الميكانيكي الذي ينظر تحت الغطاء لمعرفة سبب حدوث شيء ما وكيفية تحسين الأداء؛ وعلوم البيانات هي المهندس الذي يصمم أنظمة متقدمة تتنبأ بما سيكسر قبل أن تفعل وأتمتة أجزاء القيادة نفسها.

يشكل ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات وعلوم البيانات معًا سلسلة متصلة: يقدم التحليل الذكي للأعمال الرؤية الأساسية لـ "ماذا وماذا الآن"، تكشف التحليلات عن "السبب وما يليه"، ويوفر علم البيانات القوة التنبؤية لـ "ما يجب القيام به".

تحديات BI الشائعة (وكيفية تجنبها)

حتى أفضل أدوات التحليل الذكي للأعمال يمكن أن تكون قاصرة إذا لم يتم معالجة بعض القضايا التأسيسية. فيما يلي بعض التحديات الأكثر شيوعًا وكيفية تجنبها.

جودة بيانات رديئة

تؤدي البيانات السيئة إلى انعدام الثقة والأخطاء والرؤى غير الموثوق بها. منع ذلك من خلال وضع التحقق القوي من صحة البيانات وروتينات التنقية وعمليات الملكية في مكانها الصحيح حتى تتمكن الفرق من الاعتماد على المعلومات التي تستخدمها.

تعريفات مؤشر الأداء الأساسي غير متسقة

إذا حددت الفرق المقاييس بشكل مختلف، فستروي لوحات المعلومات والتقارير قصصًا متعارضة. قم بإنشاء قاموس مفردات مؤشر أداء أساسي مشترك وتأكد من أن كل شخص يستخدم نفس القواعد والمعادلات ومصادر البيانات.

بيانات منعزلة

عندما تكون البيانات معلقة في أنظمة منفصلة، لا يمكن لأدوات التحليل الذكي للأعمال تقديم صورة كاملة. ربط مصادر البيانات الأساسية ودمجها في بيئة موحدة وضمان المزامنة المنتظمة.

اعتماد منخفض للمستخدم

لا يعمل ذكاء الأعمال إلا إذا كان الناس يستخدمونها بالفعل. تقديم التدريب على أساس الدور وإدماج الموظفين الجدد والواجهات البسيطة التي تشجع الموظفين على الاعتماد على التحليل الذكي للأعمال في القرارات اليومية.

الفجوات في الإدارة

وبدون إدارة واضحة، يمكن أن ينزلق بسرعة الوصول إلى البيانات واستخدامها وجودتها. تحديد من يمتلك البيانات وتعيين سياسات الوصول والأمان ومراجعة ممارسات الإدارة بانتظام للحفاظ على صحة بيئة التحليل الذكي للأعمال.

الأسئلة المتكررة