سرزمین سئو مقالات سایت برترین ترندهای هوش تجاری در سال 2024

برترین ترندهای هوش تجاری در سال 2024

برترین ترندهای هوش تجاری در سال 2024 post thumbnail image


زمان مطالعه: 8 دقیقه

این روزها هر کسب و کاری برای افزایش رضایت کارکنان، ساده سازی عملیات، بهینه سازی زنجیره تامین، درک رفتار مشتریان، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی شده و… به داده‌ها متکی است. زمانی که سازمان‌ها در حال تلاش برای انطباق با نیازمندی‌‌های در حال تغییر و روند نوسانات اقتصادی در یک محیط بی‌ثبات هستند، قدرت داده‌ها کاملا مشهود است.

کسب و کارها با کمک هوش تجاری می‌توانند با اختلالات در حال تحول کنار بیایند، مدل‌های کسب و کار خود را تقویت کنند و برای بحران‌های احتمالی آینده آماده شوند. ابزارهای مدرن هوش تجاری (BI)، فرصت‌های زیادی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد تا دیدگاه‌ها، نوآوری‌ها و کارایی‌های جدید را کشف کنند و در انجام عملیات روزانه خود فعال‌تر شوند.

حتما به خاطر دارید که در مطالب گذشته راجع به هوش تجاری (Business Intelligence)، صحبت کردیم و گفتیم یک فرآیند تکنولوژی محور برای تحلیل داده‌هاست که در نهایت به مدیران، تصمیم‌گیرندگان و صاحبان کسب و کار، اطلاعات عملی ارائه می‌دهد. شما به عنوان یک مدیر، با هوش تجاری (BI) می‌توانید بفهمید که چه عواملی در موفقیت یا شکست پروژه‌هایتان موثر است و چه عواملی میزان سود شما را افزایش یا کاهش می‌دهد.

ترندهای های هوش تجاری در سال 2024

مانند هر فناوری دیگری، ترندهای هوش تجاری یا BI همچنان در حال تکامل هستند. مثلا در ابتدا BI محدود به صفحات گسترده‌ای پر از اعداد بود. اما امروز این فناوری، امکان تجسم روشن و اقدامات فوری را فراهم می‌کند. با این حال، آنچه برای درک ارزش واقعی BI، اهمیت دارد، این است که در جریان آخرین ترندها قرار بگیرید و بفهمید چگونه می‌توانید با ادغام آنها، یک نقشه راه برای پذیرش فناوری در سراسر کسب و کار ایجاد کنید. امروز به بررسی ترندهای هوش تجاری در سال 2024 می‌پردازیم.

برای آشنایی با دانش هوش تجاری این مطلب را بخوانید.

هوش مصنوعی (AI)

یکی از ترندهای هوش تجاری یا BI، هوش مصنوعی است. هر چند هوش مصنوعی (AI) و هوش تجاری (BI)، همیشه به صورت جداگانه مورد استفاده قرار گرفته‌اند، اما در سال 2024، سازمان‌ها قصد دارند به طور فزاینده این دو فناوری را برای کشف دیدگاه‌های عمیق‌تر و امکان تصمیم‌گیری بهتر ترکیب کنند. ترکیب AI و BI کسب و کارها را قادر می‌سازد تا با سرعت هر چه بیشتر فرآیندهای تجاری و فناوری اطلاعات را شناسایی و خودکارسازی کنند. همچنین، از مقیاس پذیری و چابکی مطمئن باشند. بنابراین، می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را با حداقل مداخلات انسانی تجزیه و تحلیل‌کنند. این قابلیت‌ها علاوه بر تسریع روند تجزیه و تحلیل داده‌ها، آنها را دقیق‌تر، درست‌تر و کارآمدتر می‌کند.

تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی

یکی از ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی در راه‌حل‌های BI ارائه می‌دهد، قابلیت بینش ارتقا یافته است. الگوریتم هوش مصنوعی، مبتنی بر پیشرفته‌ترین شبکه‌های عصبی است که دقت بالایی در تشخیص ناهنجاری‌ها فراهم می‌کند. به این ترتیب، هر گونه رویداد غیرمنتظره فورا ثبت شده و به اطلاع کاربر می‌رسد.

این ویژگی، مجموعه داده‌های شما را بدون نیاز به سعی و تلاش زیاد، تجزیه و تحلیل می‌کند. شما ابتدا باید منبع داده‌ای که قصد تحلیل آن را دارید و متغیری که الگوریتم باید بر روی آن تمرکز کند را انتخاب کنید. سپس محاسبات انجام می‌شود و نتیجه محاسبات و پیش‌بینی‌ها به شما ارائه می‌شود.

تحلیل زمان واقعی و پیش‌بینی کننده

در سال 2024، کسب و کارها از ترکیب تحلیل‌های پیش‌بینی کننده و زمان واقعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان تولید استفاده می‌کنند. این رویکرد دو جانبه به سازمان‌ها امکان می‌دهد که برای تهدیدات غیرقابل توجیه، از قبل آماده شده و واکنش‌ها را بر اساس موقعیت‌ها در زمان واقعی تغییر دهند. به این ترتیب، قادر هستند عملیات فعلی خود را بهینه سازی کرده و با کشف بینش‌های بهتر، اجرای فرآیندهای دقیق‌تر و شناسایی راههای جدید برای رشد کسب و کار، نوآوری را فعال کنند.

امنیت داده‌

مقررات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سال 2024، یکی دیگر از ترندهای هوش تجاری و از موضوعات مهمی ست که هر روز سخت‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. اکنون زمان آن است که سازمان‌ها تلاش‌های مستمری انجام دهند، برای اینکه بدانند:

  • داده‌ها از کدام منبع به دست می‌آیند؟
  • چه کسانی به آنها دسترسی دارند؟
  • چگونه از آنها استفاده می‌شود؟
  • چگونه طبقه‌بندی می‌شوند؟
  •  چه مدت می‌توان آنها را ذخیره کرد؟

این روند، به دلیل تعداد و پیچیدگی منابع داده و انواع داده‌هایی که نیاز به پشتیبانی دارند، با رشد تصاعدی طرح‌های تحلیلی هدایت می‌شود. برای اطمینان از امنیت داده‌ها، کسب و کارها وظیفه دارند تلاش‌هایی برای ایجاد استراتژی‌های حاکم بر داده‌ها انجام دهند تا میان ثبات و شفافیت داده‌ها تعادل ایجاد شود. این موضوع، پایه‌ای برای تصمیم‌گیری دقیق، اخلاقی و مبتنی بر شواهد ایجاد می‌کند. همچنین، ضمن حفظ حریم خصوصی، از استفاده‌های غیرمجاز نیز جلوگیری می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP)، شاخه‌ای میان رشته‌ای از زبان شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به تعامل میان رایانه و زبان انسان، نحوه برنامه‌ریزی رایانه‌ها برای پردازش و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های زبان طبیعی مربوط می‌شود.

NLP، یکی از قدرتمندترین شاخه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را در قالب گفتار و نوشتار، درک و تفسیر کنند. کسب و کارها در سال 2024، از پردازش زبان طبیعی (NLP) در پروژه‌های BI جهت مدیریت مقادیر قابل توجهی از داده‌های متنی بدون ساختاری که از منابع مختلف جمع‌آوری کرده‌اند، استفاده خواهند کرد.

دموکراتیک سازی داده‌

از دیگر ترندهای هوش تجاری، دموکراتیک سازی داده‌هاست. این فرآیند مداوم، به همه افراد یک سازمان، (بدون توجه به دانش فنی آنها)، امکان می‌دهد تا به راحتی با داده‌ها کار کنند، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها را انجام دهند و تجارب مشتریان را ایجاد کنند.

بسیاری از فناوری‌های جدید BI، مانند دموکراتیک سازی داده‌ها برای کمک به کارکنان غیر انحصاری در درک داده‌هایی که با آنها کار می‌کنند، در نظر گرفته شده است. اینجاست که دموکراتیک سازی داده‌ها به عنوان جایگزینی برای عملیات سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها معرفی می‌شود. دموکراتیک سازی، داده‌های کسب و کار را برای تمام سطوح سازمان (نه فقط برای تیم‌های تحلیلی و مدیران ارشد)، قابل دسترس خواهد کرد.

همچنین، با دادن ابزارهای لازم به کارکنان برای درک داده‌های در دسترس، آنها می‌توانند فرصت‌های تجاری را بهتر درک کنند و تصمیمات موثرتری بگیرند. دموکراتیک سازی داده‌ها، کشف بینش‌ها و دیدگاه‌های پنهان کسب و کار را آسان‌تر می‌کند. چرا که کارکنان بیشتری با تخصص‌های مختلف به داده‌ها دسترسی دارند.

هوش تجاری مشارکتی

BI مشارکتی، شامل ترکیبی از BI و سایر ابزارهای تکنولوژیکی است که تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، به اشتراک گذاری داده‌ها و گزارش دهی را آسان‌تر می‌کند. از آنجا که فناوری BI مشارکتی، منجر به مشارکت افراد در فرآیند تصمیم‌گیری می‌شود و حل مشکلات به صورت جمعی را امکانپذیر می‌کند، می‌توانید مطمئن باشید که تصمیمات کارآمد و موثری گرفته خواهد شد. با توجه به مزایایی که BI مشارکتی به کسب و کارها ارائه می‌دهد، می‌توانید مطمئن باشید که محبوبیت آن در سال 2024 نیز ادامه خواهد یافت.

کشف داده‌

کشف داده‌، شامل جمع‌آوری و ارزیابی داده‌ها از منابع مختلف است و معمولا برای درک روندها و الگوهای موجود در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. کشف داده‌ها معمولا با هوش تجاری (BI) همراه است. چرا که با گردآوری داده‌های نامتجانس و تفکیک شده برای تجزیه و تحلیل، در به اطلاع رساندن تصمیمات تجاری به شما کمک می‌کند. بنابراین، فرآیند کشف داده، شامل اتصال چندین منبع داده، پاکسازی و آماده سازی، به اشتراک گذاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای به دست آوردن دیدگاه‌های مورد نیاز در فرآیندهای تجاری است. در واقع، داشتن انبوهی از داده‌ها بی فایده است، مگر آنکه بتوانید راهی برای استخراج دیدگاه‌های مورد نظرتان از این داده‌ها پیدا کنید.

کشف داده‌ها با استفاده از تصاویر بصری، مسیرهای تحلیلی را به روی طیف گسترده‌تری از مخاطبان باز می‌کند و انتظار می‌رود که در سال‌ 2024 و سالهای بعد از آن نیز، به رشد خود ادامه دهد.

تجسم داده‌

تجسم داده، نمایش داده‌ها با استفاده از گرافیک‌های رایج مانند نمودار، نقشه، اینفوگرافیک‌ و انیمیشن‌ است. این نمایش بصری اطلاعات، روابط پیچیده میان داده‌ها و بینش‌های مبتنی بر داده را به شیوه‌ای قابل درک ارائه می‌دهد.

تجسم داده‌ها یکی از مراحل فرآیند علم داده است که می‌گوید داده‌ها پس از جمع‌آوری، پردازش و مدل سازی، برای نتیجه‌گیری باید تصویرسازی شوند. همچنین بخشی از رشته DPA محسوب می‌شود که هدف آن شناسایی، مکان یابی، دستکاری، قالب بندی و ارائه داده‌ها به کارآمدترین و موثرترین روش ممکن است.

کلیک کنید تا با تجسم داده و تکنیک‌های آن آشنا شوید.

در سال 2024، داشبوردهای KPI، همچنان یک ابزار ارتباطی بصری اصلی است که با تبدیل شدن به مرکز تحلیلی یک پروژه، همکاری میان تیم‌ها را افزایش می‌دهد. از آنجا که معمولا افراد داده‌های بصری را بهتر پردازش می‌کنند، روند کشف داده‌ها به عنوان یکی از مهم‌ترین ترندهای هوش تجاری یا BI در سال 2024، افزایش خواهد یافت.

حاکمیت داده

این مفهوم به مجموعه‌ای از فرآیندها، سیاست‌ها و نقش‌هایی اشاره می‌کند که ارزش‌گذاری، ایجاد، مصرف و کنترل داده‌های تجاری را در سطح استراتژیک و عملیاتی تضمین می‌کند. همچنین، نقش‌ها و مسئولیت‌هایی بر عهده دارد، در رابطه با اینکه:

  •  چه کسی می‌تواند داده‌ها را دستکاری کند؟
  • در چه موقعیتی می‌تواند این کار را انجام دهد؟
  • با چه ابزارها و روش‌هایی این کار را انجام می‌دهد؟

در  گذشته با وجود قوانین سختگیرانه GDPR، سازمان‌ها موظف بودند نیاز به فرآیندهای حاکمیتی را افزایش دهند تا از یک محیط امن برای داده‌های حساس مطمئن شوند. از آنجا که سازمان‌ها در هر اندازه‌ای، همیشه در معرض انواع حملات و شکاف‌ها قرار می‌گیرند، حجم عظیمی از اطلاعات حساس مشتریان، تامین کنندگان، کارمندان و…، همیشه در معرض سوء استفاده قرار دارد. بنابراین، اجرای یک طرح حاکمیتی مناسب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ضمن مطابقت با مقررات دولتی، محیط مناسبی برای استفاده از داده‌های با کیفیت و دستیابی به اهداف خود ایجاد کنند.

در محیط به شدت رقابتی امروز که حجم داده‌های جمع‌آوری شده هر لحظه بیشتر می‌شود، اعمال حاکمیت موثر داده‌ها ضروری است. چرا که ضمن کمک به سازمان‌ها در افزایش مطابقت با محیط، در به حداقل رساندن خطرات، بهبود ارتباطات داخلی و خارجی، کاهش هزینه‌ها و دستیابی به اهداف استراتژیک نیز به آنها کمک می‌کند.

سواد داده

این روزها، داده‌ها به پایه‌های اصلی تصمیم‌‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها تبدیل شده‌اند، بنابراین توانایی درک و استفاده از آنها به عنوان یک ابزار مشارکتی برای موفقیت هر سازمانی ضروری است. سواد داده، از دیگر ترندهای هوش تجاری و از گرایش‌های مربوط به تجزیه و تحلیل داده‌هاست که در سال 2024 باید به آن توجه کنید.

سواد داده به معنی توانایی خواندن، نوشتن، درک و انتقال داده‌ها در یک زمینه خاص است که بر اساس تکنیک‌ها، ابزارها، فناوری‌ها و روش‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها پیاده سازی شده است. بنابراین در سال 2024 سواد داده در افزایش ارزش کسب و کار اهمیت زیادی دارد.

رهبران کسب و کار، مسئول ارائه آموزش‌ها و ابزارهای مورد نیاز به افراد سازمان هستند تا آنها بتوانند با داده‌ها و نتایج تجزیه و تحلیل‌ها کار کنند. به خاطر داشته باشید که برای دستیابی به یک فرآیند سواد داده‌ای موفق، ارزیابی دقیقی از مهارت‌های کارکنان و مدیران لازم است، تا نقاط ضعف و شکاف‌ها به طور کامل شناسایی شوند. با آموزش مناسب و ابزارهای مناسب در دراز مدت، کاربران در تمامی سطوح قادر به انجام تحلیل‌های پیشرفته و استفاده از داده‌ها به عنوان زبان اصلی خود خواهند بود.

اتوماسیون داده

موضوعات هوش تجاری بدون اتوماسیون داده‌ها کامل نمی‌شوند. ابزارها و منابع متفاوت، بخشی از تنگناهایی محسوب می‌شوند که امروزه کسب و کارها با آنها روبرو هستند. راه‌حل‌های هوش تجاری (BI)، با ادغام تمام داده‌هایی که یک سازمان را مدیریت می‌کند، روش‌هایی را برای کشف، تجزیه و تحلیل، اندازه‌گیری، نظارت و ارزیابی داده‌ها در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد. روند اتوماسیون داده به اقداماتی اشاره می‌کند که در آن کسب و کارها با استفاده از ابزارها و فناوری‌های متعدد مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، ابزارهای کم کد و بدون کد، تا آنجا که ممکن است فرآیندها را خودکارسازی می‌کنند.

انتظار می‌رود اتوماسیون به بخش مهمی از توسعه کسب و کار در سال 2024 تبدیل شود. چرا که برخی سازمان‌ها سعی می‌کنند تا هوش مصنوعی را با نتایج واقعی کسب و کار مرتبط کنند که این موضوع، به مسائل امنیتی و حاکمیتی منجر خواهد شد. در صورت حمایت از ابتکارات، فناوری‌ها و ابزارهای مرتبط، کسب و کارها با هوش مصنوعی رونق می‌گیرند و می‌توانند چندین فرآیند را خودکارسازی کرده و عملیات خود را کارآمدتر و موثرتر کنند.

***

رشد سریع و تحولات عمیق هوش تجاری در سالهای اخیر، باعث شده این مفهوم در بخش‌های مختلف به سرعت توسعه پیدا کند. بنابراین لازم است برای درک بهتر و دقیق‌تر، ترندهای هوش تجاری در مقاطع زمانی مختلف مورد مطالعه و بررسی قرار گیرند. امروز سعی کردیم شما را با تعدادی از برترین ترندهای هوش تجاری در سال 2024 آشنا کنیم.

مطالب مرتبط

تاثیرات الگوریتم تازگی محتوا (freshness) گوگل روی سئوتاثیرات الگوریتم تازگی محتوا (freshness) گوگل روی سئو

الگوریتم تازگی محتوا (freshness)، الگوریتم تخصصی‌ای هست که گوگل با رونمایی ازش، موفق شد 35 درصد نتایج جستجو رو تغییر بده. این موضوع به قدری در دنیای وب سروصدا به

سرچ ترم گوگل ادز و مشکل قرارگیری در قسمت other، از زبان یک رابط حرفه ای گوگلسرچ ترم گوگل ادز و مشکل قرارگیری در قسمت other، از زبان یک رابط حرفه ای گوگل

  جینی ماروین (Ginny Marvin)، رابط حرفه ای گوگل ادز (Google Ads Liaison)، اخیرا و طی یک گفتگو درباره مشکلات مربوط به بخش “Other” در سرچ ترم ها (Search Terms)