واحد «تحلیل داده و هوش تجاری» (Data Analytics & Business Intelligence) یکی از مهم‌ترین واحدهایی است که به رشد و توسعه سازمان‌ها و باقی ماندن آن‌ها در صحنه رقابت کمک می‌کند. کار اصلی این واحد تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند و قابل اتکایی است تا بتوان با ارائه پیش‌بینی‌های معنادار به تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در جهت پیشبرد اهداف سازمان کمک کرد. در این مطلب از مجله فرادرس با واحد تحلیل داده و هوش تجاری به‌عنوان مغز متفکر سازمان‌ها آشنا می‌شویم.

در ادامه ابتدا توضیح می‌دهیم تعریف و اهمیت واحد تحلیل داده و هوش تجاری در یک سازمان چیست. سپس به ترتیب هر کدام از دو فرآیند تحلیل داده و هوش تجاری را به تفکیک بررسی می‌کنیم. بخش‌های بعدی این نوشته به شرح وظایف، نقش‌ها، مهارت‌های موردنیاز برای کار در این حوزه و نحوه تعریف و ارزیابی شاخص عملکردی کلیدی این واحد اختصاص دارد.

تعریف و جایگاه واحد تحلیل داده و هوش تجاری

واحد تحلیل داده و هوش تجاری (Data Analytics & BI) به‌طور پیوسته در حال جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل حجم قابل‌توجهی از داده‌ها است تا بتواند الگوی مناسبی را در زمینه پیش‌بینی نتایج تجاری موردنیاز سازمان و اتخاذ تصمیمات داده‌محور ارائه دهد. بدین منظور شخصی که در این واحد مشغول به کار است باید درک صحیحی از اصطلاحات فنی مربوط به علم داده، تحلیل داده‌ و اهداف هوش تجاری داشته باشد و بداند که چگونه می‌توان از نتایج به‌دست آمده در تحلیل داده و رشد تجاری استفاده کرد.

اهمیت این واحد برای سازمان‌ها و کسب و کارها در موارد زیر خلاصه می‌شود:

• تصمیم‌گیری‌های داده محور و آگاهانه در سازمان‌ها
• افزایش بازدهی عملکرد سازمان
• بهبود تجربه مشتریان
• مزایای رقابتی برای سازمان
• مدیریت ریسک

همان‌طور که از نام این واحد مشخص است، عملکرد این واحد نتیجه همکاری دو حوزه گسترده تحلیل داده و هوش تجاری است. در هر دو حوزه از «داده‌ها» برای تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر استفاده می‌شود، اما تفاوت ظریفی که بین این دو وجود دارد این است که هر کدام از یک جنبه به این موضوع می‌پردازند، در عین حال که هر دو مکمل هم نیز هستند.

بررسی تفاوت‌ این دو از جنبه‌‌های مختلفی ممکن است انجام شود که در جدول زیر خلاصه‌ای از موارد در نظر گرفته شده و تفاوت‌ها را ملاحظه می‌کنید:

در مجموع هم‌پوشانی این دو بخش با هم بسیار زیاد است و اغلب می‌توانیم هوش تجاری را به عنوان زیرمجموعه یا مکمل تحلیل داده در نظر بگیریم.

اهمیت داده چیست؟

نقطه اشتراک هر دو حوزه تحلیل داده و هوش تجاری جمع‌آوری و پردازش داده‌ است. در این بخش توضیح می‌دهیم اهمیت داده در دنیای امروز چیست و چرا تصمیم‌گیری داده‌محور (Data-driven Decision-making) برای یک سازمان مهم است. اگر سازمانی بر اساس تحلیل داده‌ها و نه بر پایه شهود یا احساسات تصمیم‌گیری خود را انجام دهد، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده دارد. چنین فرآیندی به سازمان کمک می‌کند تا با تحلیل داده‌‌های واقعی تصمیماتی موثر و آگاهانه اتخاذ کنند.

فهرست زیر نشان می‌دهد مزایای تصمیم‌گیری داده‌محور چیست:

• بهبود تصمیم‌گیری
• پیش‌بینی و پیشگیری
• افزایش بهره‌وری
• شخصی‌سازی تجربه مشتری

برای مثال، گوگل با اجرای پروژه‌ای داده‌های مربوط به عملکرد مدیران را تحلیل کرده و بر اساس آن برنامه‌های آموزشی برای بهبود مهارت‌های مدیریتی طراحی می‌کند. یا آمازون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، محصولات را بر اساس رفتار خرید و جستجوی مشتریان پیشنهاد می‌دهد. البته ذکر این نکته مهم است که با اینکه داده‌ها قدرتمندترین ابزار برای تصمیم‌گیری هستند، اما نباید نقش شهود را کمرنگ فرض کرد. در حقیقت ترکیب این دو به تصمیم‌گیری‌هایی جامع‌ و موثرتر می‌انجامد.

یادگیری تحلیل داده با فرادرس

در این بخش قصد داریم مجموعه‌ای از دوره‌های آموزشی تهیه شده در فرادرس را با موضوع تحلیل داده به شما معرفی کنیم. مشاهده این فیلم‌ها به شما کمک می‌کند تا بیاموزید که چگونه می‌توان با استفاده از برخی نرم‌افزار‌های آماری مانند «مینی‌تب» (Minitab) یا زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد مانند «پایتون» (Python) فرآیند تحلیل داده را انجام داد. به این ترتیب اگر تمایل دارید در واحد تحلیل داده و هوش تجاری سازمان‌‌های مختلف شروع به کار کنید یا در حال حاضر مشغول انجام این نقش شغلی هستید، مجموعه زیر یک مرجع کامل برای افزایش مهارت‌ها و در نتیجه پیشرفت شغلی شما محسوب می‌شود:

همچنین با مشاهده لیست این فیلم‌ها متوجه خواهید شد که تحلیل داده‌ها در حوزه‌های مختلف با چه نرم‌افزارها یا ابزارهایی (داده‌های بزرگ یا بیگ‌دیتا با متلب، داده‌های کسب و کار با اکسل، داده‌های مالی با پایتون و …) مناسب‌تر است:

تحلیل داده در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

تحلیل داده یا Data Analysis فرآیندی است که در آن به جمع‌آوری، پردازش و تحلیل مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها پرداخته می‌شود، با این هدف که بتوان نتایج، الگوها و بینش معناداری را استخراج کرد که منجر به تصمیم‌گیری‌های تجاری آسان‌تر و درست‌تری شوند. موضوع تحلیل داده برای تمام شرکت‌هایی که می‌خواهند در صحنه رقابت باقی بمانند، بسیار مهم و حیاتی است.

با استفاده از قدرتی که داده‌ها به ما می‌دهند، می‌توانیم به نتایجی دست پیدا کنیم که موجب تصمیم‌گیری‌های بهتر و ماندن در سطوح اول بازار خواهند شد. در این بخش توضیح می‌دهیم فرآیند تحلیل داده در واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان به چه معنا است، چه انواعی دارد و کاربرد و نتایج حاصل از هر کدام چیست.

در تحلیل داده از روش‌های آماری و کامپیوتری برای تشخیص روندها، روابط و الگوهایی که بین مجموعه‌ای از داده‌ها وجود دارد، استفاده می‌شود. این روش‌ها شامل ابزارها و تکنولوژی‌های خاصی مانند الگوریتم‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، نرم‌افزارهای «مصورسازی داده‌» (Data Visualization) و پلتفرم‌های «بیگ‌دیتا یا کلان داده‌» (Big Data) است.

هدف یک تحلیل‌گر داده دست‌یابی به بینشی است که در زمینه بهبود محصول، افزایش نرخ تولید، سرویس‌دهی بهتر سازمان، بهینه‌سازی فرآیندهای کاری و رسیدن به لبه رقابت در بازار کاربرد موثر و معناداری داشته باشد. ذکر این نکته بد نیست که تحلیل داده تنها به معنای تفسیر و بررسی داده‌ها نیست، بلکه مراحل دیگری نیز قبل و بعد از این مرحله وجود دارند. نمودار زیر فرآیند تحلیل داده و مراحل آن را نشان می‌دهد:

پس از اینکه مسئله اصلی در سازمان تعریف و بررسی شد، اولین مرحله از فرآیند تحلیل داده این است که داد‌ه‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه داده، صفحات گسترده، تراکنش‌های مشتریان، کلیک‌های روی سایت‌ها، فعالیت‌ها در شبکه‌‌های مجازی و سایر منابع دیجیتال جمع‌آوری و استخراج شوند. به محض جمع‌آوری داده‌ها در یک پایگاه داده، انبار داده یا هر سیستم ذخیره‌سازی دیگری، داده‌ها در یک فرمت ساختار یافته ذخیره می‌شوند تا بهتر بتوان به تحلیل آن‌ها پرداخت. مرحله بعدی پردازش داده‌ها به منظور پاکسازی و حذف هر گونه خطا یا تناقض است.

در این مرحله ورودی‌های تکراری حذف شده و فرآیند استانداردسازی داد‌ه‌ها و اطمینان از هماهنگی آن‌ها انجام می‌شود. سپس تحلیل داده را داریم به منظور کشف الگو، روند یا ارتباط خاصی بین داده‌ها. در این بخش از روش‌های آماری و کامپیوتری مانند تحلیل رگریسون یا الگوریتم‌های ML استفاده می‌شود تا به هدف موردنظر نزدیک شویم. زمانی که تحلیل داده انجام شد، نتایج به‌دست آمده عموما در قالب نمودار یا جدول نمایش داده می‌شوند. این مرحله برای تفسیر بهتر و تعامل نظرات کارشناسان بسیار کمک‌کننده است. در نهایت نباید فراموش کرد که هدف از این تجزیه و تحلیل در واحد تحلیل داده و هوش تجاری، رسیدن به اطلاعات معناداری است که منجر به گرفتن بهترین تصمیم‌ها برای سازمان خواهند شد.

همچنین تحلیل داده ممکن است به روش‌های مختلفی انجام شود که هر کدام ویژگی‌ها و مزایای خود را دارند. هر سازمان بسته به هدفی که دنبال می‌کند می‌تواند در واحد تحلیل داده و هوش تجاری خود از یک یا چند روش زیر استفاده کند. انواع تحلیل داده به‌صورت زیر طبقه‌بندی می‌شوند که در بخش‌های بعد هر کدام را توضیح خواهیم داد:

• تحلیل توصیفی یا Descriptive Analytics
• تحلیل تشخیصی یا Diagnostic Analytics
• تحلیل پیش‌بینی کننده یا Predictive Analytics
• تحلیل تجویزی یا Prescriptive Analytics

تجزیه و تحلیل توصیفی

در نوع توصیفی به تجزیه و تحلیل داده‌های پیشین پرداخته می‌شود تا به بینشی در مورد اینکه در گذشته چه اتفاقی رخ داده است، دست پیدا کنیم. واحد تحلیل داده و هوش تجاری با داشتن این رویکرد داده‌های خود را در قالب «شاخص‌های عملکرد کلیدی» (Key Performance Indicators) یا KPI خلاصه می‌کند تا عملکرد کلی تجارت سازمان را متوجه شود. نمونه‌های کاربرد تحلیل داده توصیفی در تهیه گزارش‌های فروش، تحلیل ترافیک سایت‌ها و بررسی شاخص رضایت مشتریان است.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

در تحلیل تشخیصی به بررسی داده‌ها با این هدف پرداخته می‌شود که ببینیم چرا برای داده‌های قبلی ما اتفاق یا روند خاصی رخ داده است. این تحلیل شامل بررسی علت‌ها و ریشه یک مشکل از طریق بررسی الگوها و روابطی است که بین داده‌ها وجود دارد. به‌عنوان نمونه مثال برای کاربرد تحلیل تشخیصی در یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری می‌توان به تحلیل ریزش مشتریان، تحلیل نقایص محصول و بررسی نرخ خروج کارکنان اشاره کرد.

تجزیه و تحلیل پیش‌ بینی کننده

در تحلیل پیش‌بینی کننده یا پیشگویانه از مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود تا نتایج اتفاقات آینده بر اساس داده‌های قدیمی پیش‌بینی شود. این نوع تحلیل به اهالی تجارت کمک می‌کند تا پتانسیل ریسک‌ها و فرصت‌ها را در زمان مناسب تشخیص دهند. تحلیل داده‌ با هدف پیش‌بینی تقاضا، کشف تخلف یا تقلب و پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری از جمله مواردی هستند که با کاربرد این رویکرد تحلیل داده در واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان بررسی می‌شوند.

تجزیه و تحلیل تجویزی

آخرین رویکرد تحلیلی که در این بخش معرفی می‌کنیم تا با وظایف واحد تحلیل داده و هوش تجاری بهتر آشنا شوید، تجزیه و تحلیل به شکل تجویزی است. در این روش از داده‌ها استفاده می‌شود تا پیشنهاداتی در زمینه قدم بعدی برای دست‌یابی به هدف ارائه شود. این تحلیل به تجارت موردنظر کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری آگاهانه‌ای برمبنای پیشنهادات عملی ارائه شده داشته باشند.

بهینه‌سازی زنجیره تامین، بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی از جمله مواردی هستند که با این نوع تحلیل داده بررسی می‌شوند. همچنین اگر می‌خواهید با انواع مشاغل داده‌محوری که در یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری ممکن است وجود داشته باشند، آشنا شوید، پیشنهاد ما مطالعه مطلب «معرفی مشاغل داده محور – راهنمای کاربردی» از مجله فرادرس است.

هوش تجاری در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

هوش تجاری یا به اختصار BI به مجموعه‌ای از تکنولوژی‌ها و فرآیندهایی گفته می‌شود که در زمینه تحلیل و تفسیر داده‌ها و تبدیل آن‌ها به اطلاعاتی معنادار بکار می‌روند، به گونه‌ای که بتوان از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری سازمان استفاده کرد. واحد تحلیل داده و هوش تجاری به کمک ابزارهای هوش تجاری و با تحلیل داده‌های حاصل از واحدهای مختلفی مانند واحد فروش، بازاریابی، امور مالی و عملیات یک نتیجه‌گیری جامع از عملکرد تجاری سازمان ارائه می‌دهد.

هدف هوش تجاری این است که به سازمان‌ها کمک کند تا تصمیم‌های خود را داده‌محور کرده و بتوانند بخش‌های نیازمند بهبود را شناسایی کنند. با استفاده از BI شرکت‌ها قادراند بینشی را در زمینه رفتار مشتری یا روندهای بازار به‌دست آورند که به آن‌ها در تعیین استراتژی‌ها و مسیرشان کمک می‌کند. همچنین از هوش تجاری در زمینه مصورسازی داده‌ها، گزارش‌گیری و داشبوردسازی نیز استفاده می‌شود. ابزارهای پرکاربرد در BI را می‌توانیم به شکل زیر دسته‌بندی کنیم:

• ابزارهای مصورسازی: این ابزارها به کاربر این امکان را می‌دهند که با رسم نمودار، جدول و سایر ابزارهای تصویرسازی روند داد‌ه‌ها را بهتر مشخص کند.
• ابزارهای گزارش‌گیری: بکارگیری این ابزارها منجر به تولید گزارش‌هایی مبتنی بر تحلیل داده می‌شود.
• ابزارهای ساخت داشبورد: این ابزارها یک نمایش تصویری از روند داده‌ها، شاخص عملکرد کلیدی یا KPI و سایر شاخص‌ها به‌دست می‌دهند.

هوش تجاری نیز مانند تحلیل داده یک فرآیند است، به این معنا که می‌توان برای آن مراحل خاصی به شکل زیر در نظر گرفت:

در حالت کلی واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان می‌تواند ترکیبی از دو رویکرد زیر را برای BI انتخاب کند:

• رویکرد سنتی
• رویکرد مدرن

در ادامه هر کدام از این دو مورد را به‌صورت مختصر توضیح خواهیم داد.

هوش تجاری سنتی

اگر واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان با رویکرد سنتی به انجام وظایف خود بپردازد، احتمالا از داده‌های ساختار یافته منابع داخلی سازمان مانند واحد فروش، واحد مالی یا موجودی انبار استفاده می‌کند. این داده‌ها اغلب در انبارهای داده ذخیره‌سازی شده و توسط ابزارهای مبتنی بر «زبان پرسمان ساخت‌یافته» (Structured Query Language) یا SQL (مانند مکعب‌های OLAP) روی آن‌ها فرآیندهایی مانند تحلیل، گزارش‌گیری و داشبوردسازی انجام می‌شود. تحلیل فروش، گزارش‌گیری‌های مالی و تحلیل عملکرد عملیاتی نمونه‌‌هایی از دستاوردهای بکارگیری هوش تجاری سنتی در یک سازمان هستند.

هوش تجاری مدرن

در هوش تجاری مدرن از تکنولوژی‌های به‌روز دنیا استفاده می‌شود تا دسترسی آنی و خودکار به داده‌ها از منابع متنوع فراهم شود. به این ترتیب یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری با بکارگیری این رویکرد قادر است به آسانی از طریق داشبوردهای تعاملی، مصورسازی داده‌ها و پردازش زبان طبیعی یا NLP به جستجو و تحلیل داده‌ها بپردازد. همچنین ابزارهای BI مدرن از الگوریتم‌های ML استفاده می‌کنند تا به‌صورت خودکار آماده‌سازی داده‌ها انجام شود. نمونه‌هایی از کاربرد این رویکرد در فرآیندهایی مانند کشف داده، تجزیه‌ و تحلیل سلف‌سرویس، گزارش لحظه‌ای و تحلیل پیشگویانه‌ است.

همچنین دو عبارت تخصصی بسیار مهم در هوش تجاری مدرن داریم که عبارت‌اند از ETL و OLAP. فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری داده به اختصار ETL نامیده می‌شود:

• استخراج داده: جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها و …
• تبدیل داده: پاک‌سازی، تغییر ساختار و استانداردسازی داده‌ها
• بارگذاری داده: انتقال داده‌های پردازش‌شده به انبار داده برای گزارش‌گیری

همچنین OLAP که به معنای پردازش تحلیلی برخط است این امکان را به بخش هوش تجاری در واحد تحلیل داده و هوش تجاری سازمان می‌دهد که گزارش‌های چند بعدی با در نظر گرفتن جنبه‌های مختلف تولید کنند. تصویر زیر خلاصه‌ای از این فرآیندها را نشان می‌دهد:

جدول زیر مقایسه‌ روشنی بین دو رویکرد هوش تجاری ارائه می‌دهد تا تفاوت‌ها را بهتر متوجه شوید. با اینکه هوش تجاری سنتی کارنامه بسیار خوبی در زمینه ارائه نتایجی مطمئن و قابل‌اتکا داشته است، اما نمی‌توان سرعت تحلیل داده بالاتر، انعطاف‌پذیری بیشتر و تطابق با نیازهای امروز را در BI مدرن نادیده گرفت. این رویکرد برای داده‌ها و فاکتورهایی که به‌سرعت در حال تغییراند، مناسب است.

وظایف و نقش ها در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

در یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری، مسئولیت‌ها و وظایف کلیدی بین نقش‌های مختلفی توزیع می‌شوند. برای مثال، «تحلیل‌گر یا متخصص هوش تجاری» نقشی است که مدیریت بازیابی و تحلیل داده‌های درون سازمانی را بر عهده دارد. شرح وظایف این نقش که احتمالا با یک تیم کار می‌کند، شامل موارد زیر است:

• جمع‌آوری و سازمان‌دهی نقاط داده
• انجام فرآیند تحلیل داده‌ با هدف تعیین نیازهای سازمان
• تبدیل داده‌ها به بینش و نتایج معناداری که برای سازمان مفید است.
• توسعه و مدیریت راه‌حل‌های به‌دست آمده
• ساخت و ارائه گزارش‌ها و داشبوردها به کمک نرم‌افزارهای درون‌سازمانی و کمک به بهبود فرآیندهای سازمان
• تحلیل و بررسی پیش‌نیازهای تجاری سازمان و پیشنهاد آن‌ها به مدیران اجرایی
• تهیه و به‌روزرسانی مستنداتی شامل طراحی سیستم، نیازمندی‌ها و راهنماهای کاربری برای سازمان
• شناسایی نیازهای توسعه به‌ منظور ساده‌سازی و بهبود عملیات سازمان برای افزایش بهره‌وری و سودآوری

باید دقت کنید که شرح وظایف این نقش و سایر نقش‌هایی که در واحد تحلیل داده و هوش تجاری وجود دارند، کاملا به ماهیت سازمان و اهداف آن وابسته است. همچنین در کنار وظایف ذکر شده، مسئولیت‌‌هایی مانند برقراری ارتباطات سازنده با واحد فناوری اطلاعات (IT) و واحد‌های مدیریتی بالاتر و گسترش فرهنگ همکاری و کار گروهی بین اعضای واحد تحلیل داده و هوش تجاری از جمله وظایف یک متخصص هوش تجاری است.

در کنار این نقش، نقش «تحلیل‌گر داده» را داریم. در بخش‌‌های ابتدایی به اهمیت داده و نقش آن در پیشرفت سازمان‌ها و شرکت‌ها اشاره کردیم. داده‌‌های خام بدون مصورسازی، تحلیل و اجرای فرآیندهای گفته شده بی‌معنی هستند و این نقطه دقیقا همان جایی است که اهمیت نقش تحلیل‌گر داده در سازمان‌ها مشخص می‌شود. وظیفه اصلی تحلیل‌گر داده تبدیل داده‌‌های خام به بینشی کاربردی و قابل اجرا و در نتیجه کمک به رشد و پیشرفت سازمان است. در ادامه مسئولیت‌های این نقش را فهرست کرده‌ایم:

• جمع‌آوری، سازمان‌دهی، تفسیر و پردازش داد‌ه‌ها با کمک گرفتن از روش‌های آماری، زبان‌های برنامه‌نویسی و تکنیک‌های مصورسازی
• کشف الگوها و اطلاعات معنادار و مرتبط با موضوعات تصمیم‌گیری‌ در سازمان
• بررسی و تشخیص نیازهای بازار و توسعه استراتژی‌های تجاری

ملاحظه می‌کنید که برای این نقش در اولین قدم جمع‌آوری و سازمان‌دهی داده‌ها را داریم که شامل دو فرآیند مهم پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها است. ابتدا داده‌ها فیلتر شده و مقادیر حذف شده یا از دست رفته بررسی می‌شوند. سپس مجموعه‌هایی از داده‌های پاکسازی شده برای تحلیل و بررسی توسط ابزارها و روش‌‌های آماری آماده می‌شوند. پس از تحلیل داده و تفسیر نتایج، می‌توان به الگوها، روابط و روندهایی رسید که لازم است معنادار بودن آن‌ها در زمینه تصمیم‌گیری‌های سازمان بررسی شود. به همین دلیل بهتر است از روش‌های مصورسازی مانند نمودارها، جداول یا داشبوردها استفاده کنیم تا نتیجه‌گیری بهتر و سریعتری حاصل شود.

معرفی پلتفرم آموزش سازمانی فرادرس

برای سازمان‌های مختلف این امکان وجود دارد که از پلتفرم آموزش سازمانی فرادرس به‌عنوان یک سیستم یکپارچه در آموزش سازمانی خود استفاده کنند. این مجموعه به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا آموزش‌هایی را تهیه کنند که با همکاری مدرسین با تجربه تولید شده و توسط دانشجوهای بسیار زیادی تایید شده‌اند. محتوای متنوع این آموزش‌ها از برنامه‌نویسی، بورس و بازار سهام گرفته تا هنر، طراحی و گرافیک، مدیریت و علوم انسانی می‌تواند برای سازمان‌هایی با محوریت‌های گوناگون کاملا کاربردی باشد.

مهارت‌ های موردنیاز در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

در این بخش توضیح می‌دهیم برای اینکه بتوانید در واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان مشغول به کار شوید، لازم است به چه ابزارها، مهارت‌ها و نرم‌افزارهایی مسلط شوید. علاوه‌بر مهارت‌های عمومی مانند توانایی نوشتن گزارش‌ها و دسترسی به منابع روز بر اساس تسلط نسبی به زبان انگلیسی، پیش‌نیازهای دیگری نیز وجود دارند که به شکل زیر طبقه‌بندی می‌شوند:

• ابزارها و مهارت‌های فنی
• زبان‌های برنامه‌نویسی
• مهارت‌های تحلیلی
• مهارت‌های نرم
• تحصیلات و گواهینامه‌ها

در ادامه این بخش به تفکیک این مهارت‌ها را معرفی خواهیم کرد.

ابزارها و مهارت‌‌ های فنی

درک مفاهیمی مانند پایگاه داده و سیستم‌های مدیریتی آن برای کار در واحد تحلیل داده و هوش تجاری مهم است. همچنین تحلیل‌گران می‌توانند با استفاده از SQL به درس و جو، به‌روزرسانی و مدیریت پایگاه‌های داده پرداخته و داده‌ها را استخراج کنند. همچنین تسلط به ابزارهای مصورسازی داده مانند Power BI یا Tableau یا QlikView یا Data Studio باعث می‌شوند یک تحلیل‌گر BI قادر به ساخت داشبورهای تعاملی باشد. در واقع این مهارت‌ها به او کمک می‌کند تا گزارش‌های جامعی با در نظر گرفتن تکنیک مصورسازی داده‌ها و به گونه‌‌ای کاربرپسند تهیه کند.

به‌علاوه در این حوزه این امکان وجود دارد تا از ابزارهای صفحه گسترده‌ مانند Microsoft Excel با توابع پیشرفته یا ابزارهای آماری مرسوم مانند SPSS نیز استفاده کرد. دانش معماری داده، آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، اصول مدل‌سازی و پاکسازی داده نیز از دیگر مهارت‌های فنی مهم برای تحلیل‌گران داده به‌شمار می‌روند.

زبان‌ های برنامه‌ نویسی

بدون شک اگر بخوهید در واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان مشغول به کار شوید، در صدر مهارت‌های موردنیاز آشنایی و تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون قرار دارد. در واقع زبان برنامه‌نویسی معروف در حوزه تحلیل داده پایتون است و دلیل این محبوبیت، وجود کتابخانه‌های متن‌باز فراوان آن است. برخی از مرسوم‌ترین کتابخانه‌های پایتون که در بخش تحلیل داده کاربرد زیادی دارند عبارت‌اند از:

• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly

بنابراین در کنار مهارت‌‌های فنی تسلط به برخی زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون و R در افزایش توانایی‌های یک تحلیل‌گر BI یا تحلیل‌گر داده نقش به‌سزایی دارد. این زبان‌ها کمک می‌کنند تا بتوان تحلیل آماری و پردازش داده‌ها را در سطوح پیشرفته‌تری انجام داد. Dpylr و readr معروف‌ترین کتابخانه‌های زبان R هستند که در زمینه جمع‌آوری داده، پردازش و تحلیل داده بکار می‌روند. البته در فرآیند تحلیل داده از کتابخانه ggplot2 نیز استفاده می‌شود.

البته در کنار این دو زبان، درک مفاهیم مربوط به مدل‌سازی داده، انبار داده و دریاچه داده نیز مهم است. این موارد به تحلیل‌گران این واحد کمک می‌‌کنند تا ساختار‌های داده‌‌ را در درون‌ سازمان بهینه کنند. به این ترتیب می‌توان اطمینان پیدا کرد که داده‌ها برای انجام فرآیند تحلیل قابل استفاده و در دسترس هستند. همچنین آشنایی و تسلط بر زبان محاسباتی عددی متلب (MATLAB) نیز می‌تواند در زمینه توسعه راه‌حل‌های ریاضیاتی پیشرفته مانند پردازش سیگنال و تبدیل فوریه مفید باشد. از متلب نه تنها در بخش تحلیل داده بلکه در فرآیند پاکسازی داده‌ها، تبدیل و مصورسازی آن‌ها نیز می‌توان استفاده کرد. تصویر زیر کلیه مهارت‌های فنی موردنیاز در این حوزه را در مقایسه با مهارت‌های نرم نشان می‌دهد:

مهارت های تحلیلی

داشتن مهارت‌های تحلیلی برای کارکنان یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری به منظور تفسیر داده‌های پیچیده، استخراج بینش معناداری از آن‌ها و در نتیجه بکارگیری استراتژی‌های کسب و کار مناسب ضروری است. در این واحد لازم است روندها و الگوهای موجود و پیامدهای حاصل از آن‌ها برای سازمان شناسایی شوند و این امر مستلزم داشتن یک دید تحلیل‌گرایانه است. به این ترتیب داشتن تفکر انتقادی و نگاه تحلیل‌گرایانه از جمله فاکتورهای کلیدی برای موفقیت در این واحد به‌شمار می‌رود.

مهارت های نرم

برخورداری از مهارت‌های نرم نیز به اندازه داشتن مهارت‌های فنی و تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R یا پایتون در یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری ضروری است. توانایی انجام کار گروهی و تعامل با واحدهای دیگر، مهارت‌‌های ارتباطی قوی، توانایی ارائه مطالب و انتقال شفاف آن‌ها به مدیران اجرایی از جمله این مهارت‌ها هستند.

یکی از مهم‌ترین نکاتی که تحلیل‌گران BI و داده لازم است به آن توجه کنند این است که باید بتوانند تحلیل خود را به زبانی قابل‌فهم به مدیران سازمان منتقل کنند و به نحوی آن‌ها را از قابل‌اجرا بودن این بینش‌ها مطمئن سازند. به‌علاوه مهارت‌ حل مسئله نیز یکی دیگر از مهارت‌های نرم موردنیاز در این حوزه کاری است. اغلب کارکنان این واحد با چالش‌های جدیدی روبرو می‌شوند و استفاده از راه‌حل‌های نوآورانه می‌تواند در رسیدن به اهداف واحد کمک موثری باشد.

تحصیلات و گواهینامه ها

برای اینکه بتوانید در واحد تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان مشغول به کار شوید، بهتر است در یکی از رشته‌های دانشگاهی مانند مدیریت، آمار، ریاضی، مهندسی صنایع و علوم کامپیوتر تحصیلات خود را به اتمام رسانده باشید. تحصیل در این حوزه‌ها به شما کمک می‌کند تا بتوانید تفکر تحلیل‌گرایانه را در خود پرورش داده و با مهارت‌‌های فنی این حوزه نیز تا حدی آشنا شوید. همچنین در کنار مدرک تحصیلی، با گذراندن دوره‌های معتبر در این زمینه و دریافت گواهینامه‌ نیز می‌توانید رزومه خود را برای ورود به این حوزه تقویت کنید.

به‌طور کلی مباحث آمار و احتمال، محاسبات و جبر خطی از پایه‌های این مسیر است و اگر در رشته تحصیلی شما این موضوعات وجود دارد، در صورت علاقه می‌توانید به این حوزه وارد شود. همچنین در این مطلب دو بخش را به معرفی دوره‌های فرادرس اختصاص داده‌ایم که می‌توانید با مراجعه به هر کدام بنا به نیاز خود از این آموزش‌ها بهره‌مند شوید. به‌ویژه‌ اینکه برخی از این فیلم‌های آموزشی دارای گواهینامه است، برای مثال فیلم آموزش پاور بی آی Power BI برای تحلیل داده و پیاده سازی هوش تجاری در سازمان – مقدماتی + گواهینامه که لینک آن نیز در ادامه برای شما قرار داده شده است:

ارتباط واحد تحلیل داده و هوش تجاری با سایر واحدها

یکی از مهم‌ترین نکاتی که در مورد واحد تحلیل داده و هوش تجاری باید در نظر داشته باشیم، نحوه تعامل آن با سایر واحدهای سازمان است. این واحد علاوه‌بر اینکه نیاز دارد با سایر بخش‌های سازمان از جمله واحد مالی، منابع انسانی، تیم محصول و … مشارکت داشته باشد، بلکه اصولا از لحاظ جایگاه سازمانی نیز ممکن است زیر نظر مدیر ارشد فناوری اطلاعات یا مدیر ارشد داده فعالیت خود را انجام دهد. به این ترتیب تعاملات افقی و عمودی این واحد را می‌توانیم به‌صورت زیر در نظر بگیریم:

مثال‌ هایی از واحد تحلیل داده و هوش تجاری

در بخش‌های قبل کاملا یاد گرفتیم که بخش تحلیل داده و هوش تجاری یک سازمان هر کدام چه تعاریفی دارند. در این بخش با بررسی چند مثال تفاوت‌ها و شباهت‌های وظایف و اهداف این دو بخش در واحد تحلیل داده و هوش تجاری سازمان‌ها را بهتر متوجه خواهید شد. همان‌طور که اشاره شد، تحلیل داده به سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده بهترین تصمیمات را در زمینه بهبود عملکرد سازمان، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتریان اتخاذ کنند.

از طرفی هوش تجاری نیز بر مبنای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، تحلیل داده‌ و نمایش معنادار آن‌ها کار می‌کند، به گونه‌ای که بتوان تصمیم‌گیری بهینه‌ای داشت. با دقت در جدول زیر بهتر متوجه خواهید شد که هر کدام از این دو بخش در چه حوزه‌هایی و چگونه اثر مثبتی روی عملکرد نهایی سازمان خواهند داشت:

یادگیری هوش تجاری با فرادرس

در اولین بخش از معرفی دوره این مطلب از مجله فرادرس فهرستی از فیلم‌های آموزشی در زمینه تحلیل داده به شما معرفی شدند. در این بخش می‌‌خواهیم به دومین تسک از یک واحد تحلیل داده و هوش تجاری بپردازیم. در نتیجه در ادامه لیستی از دوره‌های مجموعه فرادرس را مشاهده می‌کنید که با موضوع آموزش هوش تجاری تهیه شده‌اند. در این فیلم‌ها همراه با پروژ‌ه‌هایی کاربردی می‌آموزید که برای مثال چگونه با اکسل هوش تجاری را پیاده‌سازی کنید یا چگونه به کمک هوش مصنوعی DeepSeek یک کارشناس خبره در هوش تجاری شوید:

شاخص کلیدی عملکرد در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

شاخص کلیدی عملکرد یا KPI یکی از مهم‌ترین معیارهای سنجش عملکرد هر واحد سازمانی از جمله واحد تحلیل داده و هوش تجاری است. این شاخص کمک می‌کند تا داده‌ها و اطلاعات کاربردی سازمان اندازه‌گیری و تحلیل شوند. تعریف ساده و کلی KPI به این صورت است: مشخصه‌ای که نشان می‌دهد آیا یک شخص یا فرض (هدف) در نظر گرفته شده در سازمان موفق عمل کرده است یا خیر.

در این واحد تعریف درست و دقیق KPI منجر به تصمیم‌گیری‌های اصولی و بر مبنای داده در سازمان خواهد شد. بنابراین در نظر گرفتن این شاخص کلیدی به منظور سنجش عملکرد واحد ضروری است. در بخش‌های بعد انواع KPI در واحد تحلیل داده و هوش تجاری را به همراه مراحل تعریف و ارزیابی آن‌ها توضیح می‌دهیم.

انواع KPI‌ در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

انواع مختلفی از KPI برای این واحد تعریف می‌شود که هر کدام با هدف خاصی ممکن است استفاده شوند:

• KPI گزارش‌محور: جهت ارائه وضعیت فعلی عملکرد و در گزارش‌های مدیریتی یا داشبوردهای اجرایی بکار می‌روند.
• کارت‌های ارزیابی عملکرد: جهت ارزیابی عملکرد سازمان یا بخش‌های مختلف آن در برابر اهداف مشخص طراحی شده‌اند.
• KPI استراتژیک: شامل معیارهای کلیدی است که موفقیت بلندمدت و تحقق اهداف کلان سازمان را اندازه‌گیری کرده و به مدیران ارشد کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.

مراحل ارزیابی KPI‌ در واحد تحلیل داده و هوش تجاری

پس از اینکه با انواع KPI در این واحد آشنا شدیم، در این بخش توضیح می‌دهیم سازمان‌ها چگونه می‌توانند با توجه به عملکرد این واحد این شاخص‌ها را اندازه‌گیری کنند. نکته مهم در تعریف و ارزیابی KPI برای این واحد این است که KPI باید بخشی از استراتژی کلی فرآیند تحلیل داده و هوش تجاری محسوب شود، نه یک موضوع جداگانه. در واقع باید بتوان از آن به‌عنوان مبنایی برای مقایسه در برنامه‌ریزی و تحلیل‌های هوش تجاری استفاده کرد.

به منظور ارزیابی عملکرد این واحد بهتر است مراحل زیر را پیاده‌سازی کنید:

1. تعریف KPI: در اولین قدم باید شاخص‌هایی را انتخاب کنید که بیشترین هماهنگی را با سازمان شما دارند و می‌توانند به سایر بخش‌های فرآیند تحلیل داده و هوش تجاری کمک کنند.
2. تعیین اهداف واقع‌بینانه: در صورت مشخص نبودن اهداف، ابتدا عملکرد فعلی سازمان را با رقبای خود مقایسه کنید.
3. مانیتور KPI: برای اینکه از KPI تعریف شده خود به‌صورت موثری بهره‌ ببرید، لازم است آن را به شکل منظم ارزیابی و مانیتور کرده و روی نقاط ضغف تمرکز کنید.
4. استفاده از داشبوردها: ایجاد داشبوردهای هوش تجاری به جمع‌آوری و نمایش لحظه‌ای KPIها کمک می‌کند و روند عملکرد را نشان داده یا هشدارهای لازم را اعلام می‌کند.
5. اقدام بر اساس KPI: در نهایت سازمان می‌تواند بر اساس اطلاعات به‌دست آمده از KPIها اقدام کند. برای مثال، اگر فرصتی برای بهبود عملکرد وجود دارد، می‌توان از منابع موجود استفاده کرد.

بنابراین استفاده صحیح از KPIها در فرآیند تحلیل داده و هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهتر کنند. همچنین این شاخص امکان مشاهده نتایج اقدامات را فراهم می‌کند و موجب می‌شود تا بتوان تغییرات استراتژیک روی سازمان اعمال کرد. به این ترتیب سازمان یا کسب و کار با شناسایی وضعیت خود در رقابت بازار باقی خواهد ماند.