هوش تجاری (BI) چیست؟
هوش تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به مدیران، مدیران و کارگران کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه کسب‌وکار را بگیرند. به عنوان بخشی از فرآیند BI، سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های IT داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری می‌کنند، آنها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کنند، پرس‌و‌جوهایی را در برابر داده‌ها اجرا می‌کنند و تصویرسازی داده‌ها، داشبوردهای BI و گزارش‌ها را ایجاد می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار دهند.
هدف نهایی ابتکارات BI هدایت تصمیمات تجاری بهتر است که سازمان ها را قادر می سازد درآمد را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و مزیت های رقابتی را نسبت به رقبای تجاری به دست آورند. برای دستیابی به این هدف، هوش تجاری BI ترکیبی از ابزارهای تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد.
فرآیند هوش تجاری چگونه کار می کند؟
معماری هوش تجاری فراتر از نرم افزار هوش تجاری BI است. داده‌های هوش تجاری معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در بازارهای داده کوچک‌تر که زیرمجموعه‌هایی از اطلاعات تجاری را برای بخش‌ها و واحدهای تجاری جداگانه نگهداری می‌کنند، اغلب با یک انبار داده سازمانی ذخیره می‌شوند. علاوه بر این، دریاچه‌های داده مبتنی بر خوشه‌های Hadoop یا دیگر سیستم‌های کلان داده به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان مخزن یا سکوی فرود برای داده‌های هوش تجاری BI و تجزیه و تحلیل، به‌ویژه برای فایل‌های گزارش، داده‌های حسگر، متن و انواع دیگر داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختار استفاده می‌شوند.
داده‌های BI می‌توانند شامل اطلاعات تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از سیستم‌های منبع در حین تولید باشد و ابزارهای BI را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند. قبل از استفاده از آن در برنامه‌های هوش تجاری BI، داده‌های خام از سیستم‌های منبع مختلف به طور کلی باید با استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده یکپارچه، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌های هوش تجاری BI و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابت هستند.
از آنجا، مراحل در فرآیند BI شامل موارد زیر است:
- آماده سازی داده ها، که در آن مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل سازماندهی و مدل سازی می شوند.
- پرس و جوی تحلیلی از داده های آماده شده؛
- توزیع شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر یافته ها برای کاربران تجاری؛ و
- استفاده از اطلاعات برای کمک به تأثیرگذاری و هدایت تصمیمات تجاری.
در ابتدا، ابزارهای BI در درجه اول توسط متخصصان هوش تجاری BI و IT استفاده می شد که پرس و جوها را اجرا می کردند و داشبوردها و گزارش ها را برای کاربران تجاری تولید می کردند. با این حال، به لطف توسعه BI سلف سرویس و ابزارهای کشف داده، تحلیلگران، مدیران و کارگران کسب و کار به طور فزاینده ای از پلتفرم های هوش تجاری استفاده می کنند. محیط‌های هوش تجاری سلف‌سرویس، کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌های BI را پرس و جو کنند، تجسم داده‌ها را ایجاد کنند و داشبورد طراحی کنند.
برنامه‌های BI اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده‌کاوی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را در خود جای می‌دهند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که تجزیه و تحلیل چه-اگر سناریوهای مختلف کسب‌وکار را امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، در بیشتر موارد، پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده، آماردانان، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های BI بر پرس‌وجو و تجزیه و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.
چرا هوش تجاری مهم است
به طور کلی، نقش هوش تجاری بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت هایی که به طور موثر از ابزارها و تکنیک های هوش تجاری BI استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند. پس از آن می توان از چنین بینش هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره وری و درآمد را افزایش می دهد و منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می شود.
بدون BI، سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارگران در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. در حالی که این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنای آنها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.
مزایای هوش تجاری
یک برنامه موفق BI، مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می کند. به عنوان مثال، BI مدیران و مدیران بخش C-suite را قادر می‌سازد تا عملکرد کسب‌وکار را به‌طور مستمر نظارت کنند تا بتوانند در هنگام بروز مشکلات یا فرصت‌ها به سرعت عمل کنند. تجزیه و تحلیل داده های مشتری کمک می کند تا تلاش های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثرتر شود. گلوگاه های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می توان قبل از اینکه باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده های نیروی کار را نظارت کنند.
به طور کلی، مزایای کلیدی که کسب‌وکارها می‌توانند از برنامه‌های BI دریافت کنند عبارتند از:
- سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم گیری؛
- بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار داخلی؛
- افزایش بهره وری و بهره وری عملیاتی؛
- مشکلات کسب و کار را که باید برطرف شوند را مشخص کنید.
- شناسایی روندهای تجاری و بازار در حال ظهور؛
- توسعه استراتژی های تجاری قوی تر؛
- فروش بالاتر و درآمدهای جدید را افزایش دهید. و
- برتری رقابتی نسبت به شرکت های رقیب کسب کنید.
ابتکارات BI همچنین مزایای تجاری محدودتری را ارائه می دهد – از جمله آنها، ردیابی وضعیت پروژه های تجاری و سازمان ها را برای جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود آسان تر می کند. علاوه بر این، تیم‌های BI، مدیریت داده و فناوری اطلاعات از هوش تجاری سود می‌برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می‌کنند.
انواع ابزارها و کاربردهای هوش تجاری
هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده را ترکیب می کند که برای رفع نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده اند. اکثر آنها توسط نرم افزار سلف سرویس BI و پلتفرم های سنتی BI پشتیبانی می شوند. لیستی از فناوری‌های BI که در اختیار سازمان‌ها قرار دارند شامل موارد زیر است:
تحلیل موقت همچنین به عنوان پرس و جو موقت شناخته می شود، این یکی از عناصر اساسی برنامه های مدرن BI و یکی از ویژگی های کلیدی ابزارهای سلف سرویس BI است. این فرآیند نوشتن و اجرای پرس و جوها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص کسب و کار است. در حالی که پرس و جوهای موقت معمولاً در جریان ایجاد می شوند، اغلب به طور منظم اجرا می شوند و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبوردها و گزارش ها گنجانده می شود.
پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). یکی از فناوری‌های اولیه BI، ابزارهای OLAP، کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در ابعاد چندگانه تجزیه و تحلیل کنند، که به ویژه برای پرس و جوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج می‌شد و در مکعب‌های OLAP چند بعدی ذخیره می‌شد، اما به‌طور فزاینده‌ای امکان اجرای تحلیل‌های OLAP مستقیماً بر روی پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.
موبایل BI. هوش تجاری موبایل، اپلیکیشن‌ها و داشبوردهای BI را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای موبایل BI که اغلب بیشتر برای مشاهده داده ها استفاده می شود تا تجزیه و تحلیل آن، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند. به عنوان مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است فقط دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آنها را به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه مشاهده کرد.
BI در زمان واقعی. در برنامه‌های بی‌درنگ BI، داده‌ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش تجزیه و تحلیل می‌شوند تا به کاربران یک دید به‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های مورد علاقه ارائه دهند. فرآیند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربردهای تجزیه و تحلیل تصمیم، مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.
هوش عملیاتی (OI). این BI عملیاتی نیز نامیده می شود، این شکلی از تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می دهد. برنامه‌های OI برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان اقدام سریع‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند – برای مثال، کمک به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و مدیران لجستیک برای کاهش تنگناهای توزیع.
نرم افزار به عنوان سرویس BI. ابزارهای SaaS BI از سیستم‌های رایانش ابری میزبانی شده توسط فروشندگان استفاده می‌کنند تا قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را در قالب سرویسی به کاربران ارائه دهند که معمولاً بر اساس اشتراک قیمت‌گذاری می‌شود. گزینه SaaS همچنین به عنوان ابر BI شناخته می شود، گزینه SaaS به طور فزاینده ای پشتیبانی چند ابری را ارائه می دهد، که به سازمان ها امکان می دهد برنامه های کاربردی BI را در پلتفرم های ابری مختلف برای رفع نیازهای کاربر و اجتناب از قفل شدن فروشنده، مستقر کنند.
منبع باز BI (OSBI). نرم افزار هوش تجاری که منبع باز است معمولاً شامل دو نسخه است: یک نسخه جامعه که می تواند رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی توسط فروشنده. تیم های BI همچنین می توانند به کد منبع برای استفاده های توسعه دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی BI، نسخه های رایگان را عمدتاً برای کاربران فردی ارائه می دهند.
BI تعبیه شده ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، BI و عملکرد تجسم داده را مستقیماً در برنامه های تجاری قرار می دهند. این به کاربران تجاری امکان می دهد داده ها را در برنامه هایی که برای انجام کار خود استفاده می کنند تجزیه و تحلیل کنند. ویژگی‌های تجزیه و تحلیل تعبیه‌شده معمولاً توسط فروشندگان نرم‌افزار کاربردی گنجانده می‌شوند، اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شرکتی نیز می‌توانند آنها را در برنامه‌های کاربردی خانگی قرار دهند.
BI مشارکتی این بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. این شامل ترکیبی از برنامه‌های کاربردی BI و ابزارهای همکاری است تا کاربران مختلف را قادر می‌سازد تا روی تجزیه و تحلیل داده‌ها با هم کار کنند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، کاربران می توانند داده های BI و نتایج تجزیه و تحلیل را با نظرات، سؤالات و برجسته کردن از طریق استفاده از چت آنلاین و ابزارهای بحث حاشیه نویسی کنند.
هوش مکان (LI). این یک شکل تخصصی از BI است که کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌های مکانی و مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه تجزیه و تحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی بینش هایی را در مورد عناصر جغرافیایی در داده ها و عملیات تجاری ارائه می دهد. استفاده های بالقوه شامل انتخاب سایت برای فروشگاه های خرده فروشی و امکانات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.
فروشندگان و بازار هوش تجاری
BI سلف سرویس و ابزارهای تجسم داده به استاندارد نرم افزار مدرن BI تبدیل شده اند. Tableau، Qlik و Spotfire که اکنون بخشی از نرم‌افزار Tibco است، در توسعه فناوری سلف‌سرویس پیشگام شدند و تا سال 2010 به رقبای برجسته‌ای در بازار BI تبدیل شدند. بیشتر فروشندگان ابزارهای پرس و جو و گزارش BI سنتی مسیر خود را دنبال کردند. سپس. اکنون، تقریباً هر ابزار اصلی BI ویژگی‌های سلف سرویس، مانند کشف داده‌های بصری و پرس و جوی موقت را در خود جای داده است.
علاوه بر این، پلتفرمهای مدرن BI معمولاً عبارتند از:
- نرم افزار تجسم داده ها برای طراحی نمودارها و سایر اینفوگرافیک ها برای نمایش داده ها به روشی آسان.
- ابزارهایی برای ساخت داشبوردهای BI، گزارش‌ها و کارت‌های امتیازی عملکرد که داده‌های بصری‌شده را روی KPI و سایر معیارهای تجاری نمایش می‌دهند.
- ویژگی های داستان سرایی داده برای ترکیب تجسم و متن در ارائه برای کاربران تجاری؛ و
- نظارت بر استفاده، بهینه سازی عملکرد، کنترل های امنیتی و سایر عملکردها برای مدیریت استقرار BI.
ابزارهای BI به طور کلی از ده ها فروشنده در دسترس هستند. فروشندگان عمده فناوری اطلاعات که نرم افزار BI را ارائه می دهند عبارتند از IBM، مایکروسافت، اوراکل، SAP، SAS و Salesforce، که Tableau را در سال 2019 خریداری کردند و همچنین ابزارهای خود را که قبل از خرید توسعه داده بودند، می فروشند. Google همچنین از طریق واحد Looker خود که در سال 2020 خریداری شد در بازار BI حضور دارد. سایر فروشندگان قابل توجه BI عبارتند از Alteryx، Domo، GoodData، Infor Birst، Information Builders، Logi Analytics، MicroStrategy، Pyramid Analytics، Sisense، ThoughtSpot و Yellowfin.
در حالی که پلتفرمهای BI با ویژگی‌های کامل پرکاربردترین فناوری هوش تجاری هستند، بازار BI همچنین شامل دسته‌های محصول دیگری نیز می‌شود. برخی از فروشندگان ابزارهایی را به طور خاص برای استفاده های تعبیه شده BI ارائه می دهند. نمونه‌های آن عبارتند از GoodData و Logi Analytics. شرکت‌هایی مانند Looker، Sisense و ThoughtSpot برنامه‌های پیچیده و مدیریت‌شده تجزیه و تحلیل داده‌ها را هدف قرار می‌دهند. داشبوردهای مختلف و متخصصان تجسم داده ها بر روی آن بخش از فرآیند BI تمرکز می کنند. فروشندگان دیگر در ابزارهای داستان سرایی داده تخصص دارند.
چند نمونه از موارد استفاده از هوش تجاری چیست؟
به طور کلی، موارد استفاده از BI سازمانی عبارتند از:
- نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیارها؛
- حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک؛
- ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری؛
- دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری؛ و
- تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها.
موارد استفاده خاص و کاربردهای BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت‌های خدمات مالی و بیمه‌گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس پرتفوی فعلی خود استفاده می‌کنند. BI به خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.
خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم و تنظیم قیمت‌ها و زمان‌بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدرسه روی BI ضربه می‌زنند تا معیارهای عملکرد کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر شناسایی کنند.
هوش تجاری برای داده های بزرگ
پلتفرمهای BI به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان رابط‌های جلویی برای سیستم‌های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می‌شوند. نرم افزار مدرن BI به طور معمول گزینه های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود. این، همراه با رابط کاربری نسبتا ساده (UI) در اکثر ابزارهای BI، آن را برای معماری های کلان داده مناسب می کند.
کاربران ابزارهای BI می‌توانند به سیستم‌های Hadoop و Spark، پایگاه‌های داده NoSQL و سایر پلتفرمهای کلان داده، علاوه بر انبارهای داده‌های معمولی دسترسی داشته باشند و دیدی یکپارچه از داده‌های متنوع ذخیره‌شده در آنها داشته باشند. این تعداد زیادی از کاربران بالقوه را قادر می‌سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ شرکت کنند، به‌جای اینکه دانشمندان داده بسیار ماهر تنها کسانی باشند که داده‌ها را مشاهده می‌کنند.
روش دیگر، سیستم‌های کلان داده به‌عنوان مناطق مرحله‌ای برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعداً فیلتر و پالایش می‌شوند و سپس برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران BI در انبار داده بارگذاری می‌شوند.
گرایش های هوش تجاری
علاوه بر مدیران BI، تیم های هوش تجاری معمولاً شامل ترکیبی از معماران BI، توسعه دهندگان BI، تحلیلگران BI و متخصصان BI هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده کار می کنند. تحلیلگران تجاری و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه BI گنجانده می شوند تا جنبه تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیازهای آن اطمینان حاصل کنند.
برای کمک به آن، تعداد فزاینده‌ای از سازمان‌ها توسعه سنتی آبشار را با Agile BI و رویکردهای انبار داده جایگزین می‌کنند که از تکنیک‌های توسعه نرم‌افزار Agile برای تقسیم پروژه‌های BI به قطعات کوچک و ارائه عملکردهای جدید به صورت تدریجی و تکراری استفاده می‌کنند. انجام این کار به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا ویژگی‌های BI را سریع‌تر مورد استفاده قرار دهند و با تغییر نیازهای تجاری یا ظهور الزامات جدید، برنامه‌های توسعه را اصلاح یا اصلاح کنند.
سایر روندهای قابل توجه در بازار BI شامل موارد زیر است:
- گسترش فن آوری های تجزیه و تحلیل افزوده. ابزارهای BI به طور فزاینده‌ای قابلیت‌های جستجوی زبان طبیعی را به عنوان جایگزینی برای نوشتن پرس‌و‌جوها در SQL یا زبان برنامه‌نویسی دیگر، به‌علاوه الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌کنند که به کاربران کمک می‌کند داده‌ها را پیدا، درک و آماده کنند و نمودارها و سایر اینفوگرافیک‌ها ایجاد کنند.
- توسعه کم کد و بدون کد. بسیاری از فروشندگان BI همچنین ابزارهای گرافیکی را اضافه می کنند که برنامه های BI را قادر می سازد با کدگذاری کم یا بدون کدنویسی توسعه یابند.
- افزایش استفاده از ابر سیستم‌های BI در ابتدا به کندی به سمت ابر حرکت می‌کردند، تا حدی به این دلیل که انبارهای داده عمدتاً در مراکز داده داخلی مستقر بودند. اما استقرار ابری از انبارهای داده و ابزارهای BI در حال رشد است. در اوایل سال 2020، شرکت مشاوره گارتنر گفت که بیشتر هزینه های جدید BI اکنون برای پروژه های مبتنی بر ابر است.
- تلاش برای بهبود سواد داده با استفاده از BI سلف سرویس که استفاده از ابزارهای هوش تجاری را در سازمان‌ها گسترش می‌دهد، اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ها را درک کنند و با آنها کار کنند بسیار مهم است. این امر باعث می‌شود تیم‌های BI مهارت‌های سواد داده را در برنامه‌های آموزشی کاربران بگنجانند. فروشندگان BI نیز ابتکاراتی مانند پروژه سواد داده به رهبری Qlik را راه اندازی کرده اند.
هوش تجاری در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل کسب و کار
استفاده پراکنده از اصطلاح هوش تجاری حداقل به دهه 1860 برمی گردد، اما مشاور هوارد درسنر برای اولین بار در سال 1989 آن را به عنوان یک عبارت چتر برای استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای حمایت از فرآیندهای تصمیم گیری تجاری پیشنهاد کرد. چیزی که به عنوان ابزارهای BI شناخته می شود، از فناوری های تحلیلی قبلی، اغلب مبتنی بر مین فریم، مانند سیستم های پشتیبانی تصمیم و سیستم های اطلاعات اجرایی که عمدتاً توسط مدیران تجاری استفاده می شد، تکامل یافته است.
هوش تجاری گاهی اوقات به جای تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می شود. در موارد دیگر، تجزیه و تحلیل تجاری یا به صورت محدودتر برای اشاره به تجزیه و تحلیل های پیشرفته یا به طور گسترده تر برای شامل آن و BI استفاده می شود. در همین حال، تجزیه و تحلیل داده ها در درجه اول یک اصطلاح چتر است که همه اشکال BI و برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل را در بر می گیرد. این شامل انواع اصلی تجزیه و تحلیل داده است: تجزیه و تحلیل توصیفی، که معمولاً همان چیزی است که BI ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل پیش بینی، که رفتار و نتایج آینده را مدل می کند. و تجزیه و تحلیل تجویزی، که اقدامات تجاری را توصیه می کند.
