ما هو ذكاء الأعمال؟ شرح الذكاء التجاري
يُمكّن ذكاء الأعمال من تحليل كميات هائلة من البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ للمديرين وقادة الأعمال. وهذا بدوره يُتيح الحص...
يُمكّن ذكاء الأعمال من تحليل كميات هائلة من البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ للمديرين وقادة الأعمال. وهذا بدوره يُتيح الحصول على معلومات استخباراتية تنافسية، وفهم اتجاهات السوق، وتحديد فرص الأعمال. في هذه المقالة، سنتعرف على ماهية ذكاء الأعمال، ودوره، وآليته. كما سنستكشف حالات استخدامه، ومزاياه، والتحديات.
{getToc} $title={محتويات المقال}ما هو ذكاء الأعمال (BI)؟
يُعدّ ذكاء الأعمال (الذكاء التجاري) مفهومًا أساسيًا في عالم دائم التطور. يُمكن تعريفه بأنه مجموعة من المفاهيم والمنهجيات التي تهدف إلى تحسين عملية اتخاذ القرارات في الشركات من خلال استخدام البيانات الواقعية والأنظمة القائمة على الحقائق. وكجزء من هذه العملية، تُجمع البيانات ذات الصلة وتُجهز للتحليل. ثم تُجرى استعلامات على هذه البيانات، وتُستخدم نتائج التحليل لدعم اتخاذ القرارات التشغيلية والتخطيط الاستراتيجي. يتمثل هدفه في تحسين عملية اتخاذ القرارات المتعلقة بأفكار وتحليلات الأعمال. لا يقتصر الذكاء التجاري على كونه مفهومًا فحسب، بل هو مجموعة متكاملة من المفاهيم والمنهجيات، يعتمد على تحليل البيانات والحدس معًا لتوجيه القرارات.
ما هي خطوات عملية ذكاء الأعمال؟
تُسهم مبادرات ذكاء الأعمال في الكشف عن رؤى قابلة للتنفيذ للمديرين التنفيذيين والمديرين وفرق العمليات في مختلف حالات الاستخدام. فعلى سبيل المثال، تُنتج تطبيقات ذكاء الأعمال تحليلات لأداء الأعمال والعمليات والاتجاهات، مما يُمكّن فرق القيادة من تحديد المشكلات والفرص الناشئة، ومن ثم اتخاذ الإجراءات المناسبة.
عادةً ما تُخزّن بيانات ذكاء الأعمال في مستودع بيانات مُصمّم للمؤسسة بأكملها، أو في مستودعات بيانات أصغر تحتوي على مجموعات فرعية من معلومات الأعمال لكل قسم ووحدة أعمال. بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم بحيرات البيانات، القائمة على أنظمة البيانات الضخمة، بشكل متكرر كمستودعات أو منصات استقبال لبيانات الذكاء التجاري، بما في ذلك البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة. كما تتوفر منصات بحيرات البيانات، التي تجمع بين عناصر بحيرات البيانات ومستودعات البيانات.
يمكن أن تشمل بيانات ذكاء الأعمال بيانات تاريخية وبيانات آنية، يتم جمعها من أنظمة تكنولوجيا المعلومات الداخلية ومصادر خارجية. قبل استخدامها في تطبيقات ذكاء الأعمال، عادةً ما تحتاج البيانات الأولية من أنظمة المصادر المختلفة إلى التكامل والتوحيد والتنظيف لضمان دقتها واتساقها.
- إعداد البيانات: تنظيم مجموعات البيانات وتحويلها ونمذجتها لأغراض التحليل.
- الاستعلام التحليلي عن البيانات المُجهزة.
- تطوير تصورات البيانات والتقارير ولوحات المعلومات التي تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وغيرها من النتائج.
- توزيع نتائج التحليل على صانعي القرار، إما من خلال فريق ذكاء الأعمال أو عبر مشاركة المستخدمين للمعلومات مع زملائهم.
- استخدام مؤشرات الأداء الرئيسية والرؤى لدعم قرارات الأعمال.
تتضمن برامج ذكاء الأعمال أحيانًا أشكالًا متقدمة من التحليلات، مثل التنقيب في البيانات، والتحليلات التنبؤية، واستخراج النصوص، والتحليل الإحصائي. وتُعد النمذجة التنبؤية، التي تتيح تحليل سيناريوهات الأعمال المختلفة من زوايا متعددة، مثالًا على ذلك. مع ذلك، غالبًا ما تُدار مشاريع التحليلات المتقدمة بواسطة فرق متخصصة في علوم البيانات، بينما تشرف فرق الذكاء التجاري على الاستعلام والتحليل التقليدي لبيانات الأعمال.
أهمية الذكاء التجاري
يتمثل الهدف الرئيسي للذكاء التجاري في تحسين عمليات الشركة. فالشركات التي تستخدم أدوات وتقنيات ذكاء الأعمال بفعالية لتحليل بياناتها تكتسب رؤى قيّمة حول عملياتها واستراتيجياتها. ويمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين عملية صنع القرار الاستراتيجي والتكتيكي، مما يُسرّع النمو ويزيد الأرباح.
بدون ذكاء الأعمال، لا تستطيع الشركات الاستفادة من بياناتها بسهولة للتأثير على عملية صنع القرار. ويضطر القادة والموظفون حينها إلى بناء قراراتهم المهمة على المعرفة والخبرة والحدس المتراكم. ورغم أن هذه الأساليب قد تُفضي إلى قرارات سليمة، إلا أنها عُرضة للأخطاء والهفوات بسبب نقص الأدلة.
ما هي أهداف ذكاء الأعمال؟
يستخدم ذكاء الأعمال مجموعة من العمليات والتقنيات والأدوات، لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، ثم تحويل هذه الرؤى لتوليد المعرفة. ويمكن استخلاص الرؤى القيّمة يدويًا أو بمساعدة البرامج، مما يمكّن صانعي القرار من اتخاذ قرارات مستنيرة وذات صلة. باختصار، يزود ذكاء الأعمال صانعي القرار في المؤسسة بمعلومات دقيقة، تُعرض بشكل مناسب وأخلاقي.
يُمكن لذكاء الأعمال مساعدتك، على وجه الخصوص، فيما يلي:
- فهم عملائك وعاداتهم الاستهلاكية بشكل أفضل لتقديم منتجات تلبي توقعاتهم.
- تحديد اتجاهات السوق لفهم البيئة الخارجية واكتشاف الفرص والتهديدات.
- تحديد خط الأساس، ثم تحديد خطوط أساس للعمليات المختلفة.
- تحسين الأداء وإدارة فرق العمل بكفاءة أكبر.
- اتخاذ القرارات بناءً على الحقائق.
- تقييم نجاح الاستراتيجيات المُطبقة من خلال مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية، استنادًا إلى البيانات التاريخية المدمجة في النظام.
- مقارنة الحلول المُطبقة واختيار الحلول الأكثر فعالية.
ما هي المكونات الرئيسية لنظام ذكاء الأعمال؟
يشير ذكاء الأعمال إلى مجموعة من النماذج الرياضية والأساليب التحليلية التي تستخدم البيانات لتوليد معلومات ورؤى قيّمة لاتخاذ قرارات حاسمة. فيما يلي المكونات الرئيسية لنظام ذكاء الأعمال:
1. مصدر البيانات
تتضمن الخطوة الأولى جمع البيانات وتوحيدها من مصادر أولية وثانوية متنوعة. تختلف هذه المصادر في منشئها وتنسيقها، فهي تتكون أساسًا من بيانات الأنظمة التشغيلية، ولكنها قد تشمل أيضًا مستندات غير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني وبيانات من موردين خارجيين.
2. مستودع البيانات/سوق البيانات
باستخدام أدوات استخراج البيانات وتحويلها (ETL)، تُجمع البيانات من مصادر مختلفة وتُخزن في قواعد بيانات مصممة خصيصًا لتحليل ذكاء الأعمال. تُعرف قواعد البيانات هذه، التي تُسمى عادةً بمستودعات البيانات/أسواق البيانات، بأنها مركزية البيانات المجمعة.
3. استخراج البيانات
يوفر المستوى الثالث من الهرم الموارد الأساسية لإجراء تحليل ذكاء الأعمال غير المباشر. تشمل هذه الموارد أنظمة الاستعلام وإعداد التقارير، بالإضافة إلى الأساليب الإحصائية. تُوصف هذه التقنيات بأنها غير مباشرة لأن على صانعي القرار أولًا تطوير أفكار أو تحديد معايير استخراج البيانات قبل استخدام أدوات التحليل لإيجاد إجابات وتأكيد فرضياتهم الأولية.
4. استكشاف البيانات
المستوى الرابع، المكرس لمنهجيات التغطية الإستراتيجية النشطة، يتمثل في زيادة المعلومات والمعرفة الدقيقة من البيانات. نحن نستكشف تقنيات متنوعة تخبرنا بنماذج الرياضيات، واستطلاع الأشكال، والتدريب الآلي، واستكشاف البيانات. وعلى النقيض من الأدوات المقدمة على مستوى سابق، فإن النماذج النشطة لا تظهر في صياغة الفرضيات من قبل أصحاب القرار، ولكنها تبدو وكأنها موافقة على فهمهم.
5. التحسين
من خلال دراسة مستويات الهرم، يمكنك اكتشاف نماذج التحسين التي تسمح لك باختيار أفضل خيار مع عدد كبير من البدائل، سيكون هناك عدد لا نهائي من الخيارات. هذه النماذج فعالة أيضًا ومتكاملة مع التسويق واللوجستيات.
6. القرارات
وبالتالي، فإن قمة الهرم تمثل القرار النهائي الحائز على جائزة وميزته في العمل، والذي يشكل منطق عملية اتخاذ القرار. مع الاستفادة من التوفر وفعالية منهجيات التغطية الاستراتيجية، يعود القرار النهائي دائمًا إلى المقررين، والذي يمكن أن يدمج المعلومات غير المدروسة وغير المهيكلة لدمج ومراجعة الاقتراحات والنتائج الناتجة عن النماذج الرياضية.
ما هي منصة ذكاء الأعمال وما هي وظائفها الرئيسية؟
تطورت أدوات ذكاء الأعمال من أنظمة دعم القرار المبكرة التي طورتها الشركات منذ ستينيات القرن الماضي. صُممت هذه الأنظمة في الأساس لتزويد قادة الأعمال بالمعلومات، في الواقع، كانت أنظمة إدارة المعلومات فئة منتجات سبقت ذكاء الأعمال. في المقابل، توفر منصات ذكاء الأعمال الحديثة وظائف أوسع نطاقًا، وهي مصممة لجمهور أوسع.
بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) والذكاء اللغوي الطبيعي (NLQ)، تتضمن قائمة إمكانيات التحليلات المعززة المتنامية التي توفرها منصات ذكاء الأعمال تقنيات قائمة على الذكاء الاصطناعي تساعد المستخدمين في العثور على البيانات ذات الصلة، وإعدادها للتحليل، وإنشاء تصورات بيانية لها. على سبيل المثال، يمكن لنماذج التعلم الآلي أتمتة تنظيف البيانات وتحويلها. كما يمكن للذكاء الاصطناعي التوصية بالرسوم البيانية المناسبة وغيرها من التمثيلات المرئية. ويمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتحديد الاتجاهات والأنماط والقيم الشاذة في مجموعات البيانات، مما يُمكّن المستخدمين من تحليلها.
فيما يلي وظائف ذكاء الأعمال الرئيسية التي تدعمها منصات ذكاء الأعمال:
1. تتبع وقياس النشاط التجاري
تُستخدم أنظمة ذكاء الأعمال على نطاق واسع لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وغيرها من المقاييس، مما يُمكّن القادة من مراقبة أداء المؤسسة باستمرار. وهذا يسمح لهم بتحديد المشكلات ومعالجتها بشكل استباقي أكثر من ذي قبل، عندما كانت تقارير الأداء تُحدَّث بوتيرة أقل. على سبيل المثال، قد تُشير أداة ذكاء الأعمال إلى أن مبيعات منتج ما أقل من التوقعات في منطقة معينة، مما يسمح للمديرين باتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لتحسينها وتحقيق الهدف الفصلي.
2. تحليل البيانات
إلى جانب تتبع المقاييس، تدعم أدوات ذكاء الأعمال تطبيقات تحليلية أكثر تقدماً. وكما ذكرنا سابقاً، يُجري مستخدمو الأعمال ومختصو ذكاء الأعمال استعلامات لتحليل البيانات واستخلاص رؤى حول عمليات الأعمال واستراتيجياتها واتجاهاتها. تُعد هذه الوظيفة أساسية لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات داخل المؤسسات.
3. نشر التقارير والمعلومات
يجب إتاحة نتائج ذكاء الأعمال لمستخدمي الأعمال ليتمكنوا من الاستفادة منها. في البداية، كان يتم ذلك بشكل أساسي من خلال تقارير ثابتة، غالباً ما تكون مطبوعة. وبينما لا تزال التقارير شائعة الاستخدام، تزداد شعبية لوحات معلومات ذكاء الأعمال. فهي توفر واجهة أكثر تفاعلية ووضوحاً، مع تصورات بيانات متكاملة وإمكانية التعمق في البيانات الأساسية لإجراء تحليل أعمق. تُعد البوابات الإلكترونية خياراً آخر لنشر معلومات ذكاء الأعمال.
4. التحليلات التنبؤية
يُعد ذكاء الأعمال التقليدي شكلاً من أشكال التحليلات الوصفية. فمن خلال تحليل البيانات التاريخية أو تدفقات البيانات في الوقت الفعلي، يدرس أحداث الماضي أو الحاضر لتمكين الشركات من الاستجابة وفقاً لذلك. أما التحليلات التنبؤية، فتتنبأ بالسيناريوهات المستقبلية، مثل كيفية استجابة العملاء للعروض التسويقية. يُضيف تشغيل النماذج التنبؤية والمحاكاة بُعدًا تنبؤيًا إلى عملية ذكاء الأعمال.
ما هي التقنيات الأخرى التي تتضمنها بيئة ذكاء الأعمال؟
لا تقتصر بيئات ذكاء الأعمال على برامج ذكاء الأعمال فحسب، بل تشمل أيضًا أنظمة المصادر الداخلية ومصادر البيانات الخارجية، ومستودعات البيانات، ومجموعة متنوعة من أدوات معالجة البيانات وإدارتها.
فيما يلي تفاصيل إضافية حول مكونات ذكاء الأعمال الأساسية:
1. مصادر البيانات
تشمل هذه المصادر بشكل أساسي أنظمة معالجة المعاملات والأنظمة التشغيلية للمؤسسة، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، والأنظمة المالية، وأنظمة الموارد البشرية، وتطبيقات إدارة سلسلة التوريد. كما يمكن جمع بيانات السوق وقوائم العملاء الخارجية ومجموعات البيانات الخارجية الأخرى في أنظمة ذكاء الأعمال لتحليلها.
2. مخازن البيانات
كما ذكرنا سابقًا، تُجمع البيانات من أنظمة المصادر عادةً في مستودع بيانات لتحليلها، مع العلم أنه يمكن أيضًا استخدام متاجر البيانات، وبحيرات البيانات، ومستودعات بحيرات البيانات كمستودعات. بالإضافة إلى ذلك، قد تتضمن بنية ذكاء الأعمال مخزن بيانات تشغيلي كمنطقة وسيطة للبيانات قبل إرسالها إلى مستودع البيانات. تُعدّ مستودعات البيانات الوصفية، وقواميس المصطلحات التجارية، وفهارس البيانات تقنيات مترابطة تُساعد المستخدمين في العثور على مجموعات البيانات المناسبة لتطبيقات ذكاء الأعمال. ومن أحدث هذه التقنيات فهارس التحليلات، التي تُخزّن لوحات المعلومات والتقارير ومجموعات البيانات المُنسّقة، ومخازن المقاييس، وهي مستودعات مركزية لمقاييس الأعمال لضمان اتساقها على مستوى المؤسسة.
3. برامج تكامل البيانات وجودتها
تُعدّ أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل الوسيلة الأساسية لتكامل البيانات لاستخدامات ذكاء الأعمال. تقوم عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) بجمع مجموعات البيانات من الأنظمة المصدرية في عمليات دفعية على فترات منتظمة، ثم تُحوّل البيانات وتُحمّلها في مستودع البيانات. تشمل طرق التكامل الأخرى تكامل البيانات في الوقت الفعلي ومحاكاة البيانات، التي تُنشئ عروضًا مُدمجة لمجموعات البيانات دون تحميلها فعليًا في مستودع البيانات. عادةً ما يتمّ تحليل البيانات وتنظيفها بالتزامن مع التكامل، باستخدام أدوات منفصلة لجودة البيانات لتحديد أخطاء البيانات وتصحيحها.
4. أدوات إعداد البيانات وتنسيقها
غالبًا ما تستخدم فرق ذكاء الأعمال وإدارة البيانات برامج متخصصة لإعداد البيانات للمساعدة في أتمتة هذه المهمة وعملية تنظيم مجموعات البيانات لمستخدمي ذكاء الأعمال. يُبسّط تنظيم البيانات العمل التحليلي ويركزه من خلال توفير مجموعات بيانات جاهزة للاستخدام في تطبيقات ذكاء الأعمال المحددة.
أنواع أدوات وتطبيقات ذكاء الأعمال
يشمل ذكاء الأعمال مجموعة واسعة من تطبيقات تحليل البيانات المصممة لتلبية احتياجات معلوماتية متنوعة. معظمها متوافق مع منصات الذكاء التجاري التقليدية ومنصات الخدمة الذاتية.
فيما يلي قائمة بأهم تقنيات ذكاء الأعمال المتاحة للشركات:
1. التحليلات المخصصة
تُعرف أيضًا بالاستعلام المخصص، وهي عنصر أساسي في تطبيقات ذكاء الأعمال الحديثة وميزة رئيسية لأدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة. تتضمن كتابة وتنفيذ استعلامات لتحليل مشكلات أعمال محددة. على الرغم من أن الاستعلامات المخصصة تُنشأ عادةً بشكل فوري، إلا أنها تُنفذ بانتظام، وتُدمج نتائج التحليل في لوحات المعلومات والتقارير.
2. المعالجة التحليلية الفورية (OLAP)
تُعد أدوات (OLAP) من أوائل تقنيات ذكاء الأعمال، وتتيح للمستخدمين تحليل البيانات عبر أبعاد متعددة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص للاستعلامات والحسابات المعقدة. في السابق، كان لا بد من استخراج البيانات من مستودع بيانات وتخزينها في مكعبات (OLAP) متعددة الأبعاد، ولكن أصبح من الممكن بشكل متزايد تشغيل تحليلات (OLAP) مباشرةً على قواعد البيانات العمودية.
3. ذكاء الأعمال عبر الأجهزة المحمولة
تتيح تطبيقات ذكاء الأعمال المتنقلة الوصول إلى تطبيقات ولوحات معلومات ذكاء الأعمال عبر الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية. ونظرًا لاستخدامها غالبًا في عرض البيانات بصريًا أكثر من تحليلها، تُصمم أدوات ذكاء الأعمال المتنقلة عادةً لسهولة الاستخدام. فعلى سبيل المثال، قد تعرض لوحات معلومات الأجهزة المحمولة اثنين أو ثلاثة فقط من تمثيلات البيانات البصرية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ليسهل عرضها على شاشة الجهاز.
4. ذكاء الأعمال الفوري
في تطبيقات ذكاء الأعمال الفوري، تُحلل البيانات فور إنشائها وجمعها ومعالجتها. وهذا يُمكّن المستخدمين من الحصول على رؤية مُحدّثة لعمليات الأعمال، وسلوك العملاء، والأسواق المالية، وغيرها من المجالات ذات الأهمية. غالبًا ما تتضمن عملية التحليلات الفورية معالجة تدفقات البيانات، وتدعم أنشطة مثل تقييم الجدارة الائتمانية، وتداول الأسهم، والعروض الترويجية المُستهدفة.
5. الذكاء التشغيلي (OI)
يُعرف أيضًا باسم ذكاء الأعمال التشغيلي (OBI)، وهو شكل من أشكال التحليلات الفورية التي تُوفر رؤى قيّمة للمديرين والموظفين في الخطوط الأمامية ضمن عمليات الأعمال. صُممت تطبيقات الذكاء التشغيلي لتسهيل اتخاذ القرارات التشغيلية، وتمكين اتخاذ إجراءات أسرع بشأن المشكلات. على سبيل المثال، من خلال مساعدة موظفي مراكز الاتصال على حل مشاكل العملاء، ومساعدة مديري الخدمات اللوجستية على تبسيط عمليات التوزيع.
6. التحليلات المدمجة
تُعرف أيضًا باسم ذكاء الأعمال المتكامل (IBI)، وهي تدمج إمكانيات ذكاء الأعمال وتصور البيانات مباشرةً في تطبيقات الأعمال، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM). يتيح ذلك لمستخدمي الأعمال تحليل البيانات داخل التطبيقات التي يستخدمونها في مهامهم، دون الحاجة إلى أداة ذكاء أعمال خارجية. عادةً ما تُدمج إمكانيات التحليلات المدمجة من قِبل موردي البرامج، ولكن يمكن للشركات أيضًا تضمينها في تطبيقاتها الداخلية.
7. ذكاء الأعمال مفتوح المصدر
عادةً ما تُقدم برامج ذكاء الأعمال مفتوحة المصدر إصدارين: إصدار مجاني للمجتمع، وإصدار تجاري باشتراك مع دعم فني من المورد. بالإضافة إلى ذلك، يُقدم بعض موردي أدوات ذكاء الأعمال الاحتكارية إصدارات مجانية، مُخصصة في المقام الأول للأفراد.
8. ذكاء الأعمال التعاوني
هو أقرب إلى عملية منه إلى تقنية محددة. يتضمن دمج تطبيقات ذكاء الأعمال وأدوات التعاون لتمكين المستخدمين المختلفين من العمل معًا على مهام تحليل البيانات وتبادل المعلومات. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين إضافة تعليقات وأسئلة ونقاط بارزة إلى بيانات ذكاء الأعمال ونتائج التحليل عبر أدوات المراسلة الفورية.
9. الذكاء الجغرافي المكاني
شكل متخصص من أشكال ذكاء الأعمال، يحلل الذكاء الجغرافي المكاني بيانات الموقع والبيانات الجغرافية المكانية باستخدام إمكانيات عرض الخرائط. يوفر هذا النوع من الذكاء رؤى معمقة حول العناصر الجغرافية للبيانات وعمليات الأعمال. تشمل تطبيقاته المحتملة اختيار مواقع منافذ البيع بالتجزئة والمقرات الرئيسية، والتسويق القائم على الموقع، وإدارة الخدمات اللوجستية.
10. ذكاء العملاء
عملية متخصصة أخرى، يحلل ذكاء العملاء بيانات العملاء لفهم سلوكهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل. تستخدمه الشركات لتحسين تفاعلات العملاء، وتقديم تجارب شخصية، وتحسين الحملات التسويقية من خلال تقنيات التجزئة.
11. إدارة أداء المؤسسة
جزء من ذكاء الأعمال، تتضمن إدارة أداء المؤسسة تتبع وتحليل الأداء المالي باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية مثل الإيرادات والأرباح وتكاليف التشغيل. يُعدّ المديرون التنفيذيون المستخدمين الرئيسيين لتطبيقات إدارة أداء المؤسسة في التخطيط المالي، وإعداد الميزانيات، وإدارة المخاطر، وغيرها من وظائف الأعمال.
أنواع مستخدمي ذكاء الأعمال
- المحلل (محلل البيانات أو محلل الأعمال): وهو الإحصائي في الشركة، يستخدمون ذكاء الأعمال بناءً على البيانات التاريخية المخزنة مسبقًا في النظام.
- المدير التنفيذي أو مدير الشركة: يستخدم المدير التنفيذي ذكاء الأعمال لزيادة ربحية أعماله من خلال تحسين كفاءة قراراته بفضل المعرفة المكتسبة.
- أصحاب المشاريع الصغيرة: يمكن لأصحاب المشاريع الصغيرة استخدام هذا المنتج نظرًا لتكلفته المعقولة.
- المسؤولون الحكوميون: في عملية صنع القرار الحكومي.
أنواع القرارات التي يُسهّلها ذكاء الأعمال
- المستوى الاستراتيجي: في المستوى الاستراتيجي، يقرر المديرون التنفيذيون استراتيجيات جميع الأنشطة.
- المستوى التكتيكي: بعد تحديد الاستراتيجية، تُدار جميع التفاصيل والمسائل على المستوى التكتيكي، حيث تُركز جميع التقنيات والمنهجيات. هذا المستوى مسؤول أيضًا عن التحديث المستمر للبيانات.
- المستوى التشغيلي: تُتخذ القرارات التشغيلية على هذا المستوى، وتساهم هذه القرارات في تشغيل النظام.
ما هي مزايا ذكاء الأعمال؟
يُحقق برنامج ذكاء الأعمال عالي الأداء فوائد جمة للمؤسسة. فعلى سبيل المثال، يُتيح ذكاء الأعمال للمديرين التنفيذيين ورؤساء الأقسام مراقبة أداء الأعمال باستمرار والاستجابة السريعة للمشاكل أو الفرص. كما يُساعد تحليل بيانات العملاء على تحسين جهود التسويق والمبيعات وخدمة العملاء. ويُمكن اكتشاف الاختناقات في سلسلة التوريد والإنتاج والتوزيع قبل أن تُؤدي إلى خسائر مالية. ويُصبح بإمكان مديري الموارد البشرية تتبع إنتاجية الموظفين وتكاليف العمالة وغيرها من البيانات المتعلقة بالقوى العاملة بشكل أفضل.
بشكل عام، تشمل المزايا الرئيسية لتطبيقات ذكاء الأعمال للشركات ما يلي:
- تسريع وتحسين عملية اتخاذ القرارات.
- تحسين العمليات الداخلية.
- زيادة الكفاءة التشغيلية والإنتاجية.
- تحديد المشاكل التي تحتاج إلى حل.
- التعرف على اتجاهات السوق الناشئة.
- تطوير استراتيجيات أعمال أكثر فعالية.
- زيادة المبيعات والإيرادات.
- اكتساب ميزة تنافسية.
كما تُقدم مبادرات ذكاء الأعمال فوائد أكثر تحديدًا، بما في ذلك تسهيل تتبع تقدم المشاريع لمديري المشاريع وجمع معلومات استخباراتية تنافسية عن المنافسين. علاوة على ذلك، تستفيد فرق ذكاء الأعمال وإدارة البيانات وتكنولوجيا المعلومات نفسها من ذكاء الأعمال من خلال استخدامه لتحليل جوانب مختلفة من عمليات التكنولوجيا والتحليلات.
التحديات التنظيمية في مجال ذكاء الأعمال
من مخاطر تطبيقات ذكاء الأعمال أن تسريع عملية اتخاذ القرارات التي تتيحها قد يُضلّل المؤسسات إذا استندت إلى بيانات خاطئة أو ناقصة ونتائج تحليلية غير دقيقة. ولمنع حدوث ذلك، تشمل أبرز تحديات مبادرات ذكاء الأعمال التي يجب معالجتها مزيجًا من قضايا إدارة البيانات وإدارة مشاريع ذكاء الأعمال.
فيما يلي بعض هذه التحديات:
- دمج البيانات من أنظمة مصادر مختلفة: تحتاج العديد من المؤسسات إلى دمج البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك مزيج من الأنظمة السحابية والمحلية. وغالبًا ما تكون هذه عملية معقدة.
- تحديد مشكلات جودة البيانات ومعالجتها: تتطلب تطبيقات ذكاء الأعمال بيانات عالية الجودة، ولكن غالبًا ما تعاني البيانات الأولية من مشكلات في الجودة. تُعدّ عمليات إصلاح أخطاء البيانات ومنع حدوثها عنصرًا أساسيًا في مبادرات ذكاء الأعمال.
- كسر حواجز البيانات: تمنع الأنظمة المعزولة مستخدمي ذكاء الأعمال من الوصول إلى البيانات ذات الصلة، مما يؤدي إلى نتائج تحليلية غير متسقة. لذا، يجب أن يكون التخلص منها واعتماد معايير بيانات داخلية لضمان الاتساق من أولويات فرق ذكاء الأعمال.
- إدارة عمليات نشر ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة: قد يؤدي الاستخدام غير المنضبط لأدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة إلى نتائج تحليلية متضاربة تعيق اتخاذ القرارات الفعالة.
- تجنب الممارسات السيئة في تصميم لوحات المعلومات وعرض البيانات: فالتصميمات الرديئة للوحات المعلومات وعرض البيانات تقلل من فعالية ذكاء الأعمال. لذا، ينبغي تدريب مستخدمي الأعمال على كيفية إنشاء عروض بيانات سهلة الفهم، واتباع أفضل الممارسات في تصميم لوحات المعلومات .
- ربط الرؤى المستخلصة من ذكاء الأعمال بالإجراءات التجارية: قد يكون عرض المعلومات للمديرين التنفيذيين والعاملين في العمليات بطريقة مفيدة أمرًا صعبًا. تشمل الاعتبارات كيفية ومكان عرضها للمساعدة في اتخاذ القرارات والإجراءات الأخرى.
- يُعدّ توفير البيانات المناسبة لصنّاع القرار في الشركات أمرًا بالغ الأهمية: وبالمثل، فإنّ تخصيص الرؤى والمعلومات لمختلف مستخدمي الأعمال مهمة ضرورية، ولكنها غالبًا ما تستغرق وقتًا طويلاً. كما أنّ تزويد المستخدمين ببيانات زائدة عن الحاجة قد يُثقل كاهلهم بالمعلومات.
- تبرير الاستثمارات في مشاريع ذكاء الأعمال الجديدة: قد يمثل قياس عائد الاستثمار لبرامج ذكاء الأعمال تحديًا في بعض المؤسسات. ونتيجة لذلك، قد لا يكون من السهل تبرير استثمارات إضافية لتوسيع مبادرات ذكاء الأعمال.
- تُعدّ مشكلات تبنّي المستخدمين عائقًا آخر محتملاً أمام نجاح مبادرات ذكاء الأعمال: وقد تنجم هذه المشكلات عن تردد مستخدمي الأعمال في التخلي عن الأدوات المألوفة، ولا سيما جداول البيانات، والتحوّل إلى برامج ذكاء الأعمال. إضافةً إلى ذلك، لا يزال بناء ثقافة قائمة على البيانات يُمثّل تحديًا مستمرًا في بعض المؤسسات.
كيفية تنفيذ برنامج ذكاء الأعمال
يبدأ إنشاء برنامج ذكاء الأعمال بتطوير استراتيجية ذكاء الأعمال . تضع الاستراتيجية المُحكمة الأساس لمبادرات ذكاء الأعمال الفعّالة التي تُحقق الفوائد المرجوة للمؤسسة. فيما يلي بعض الخطوات الرئيسية لبناء استراتيجية ذكاء الأعمال:
- يجب مواءمة الاستراتيجية مع أهداف العمل والمؤشرات ذات الصلة. ينبغي أن تتوافق مبادرات ذكاء الأعمال مع أهداف المؤسسة وغاياتها الاستراتيجية، بالإضافة إلى مؤشرات الأداء الرئيسية وغيرها من المقاييس المستخدمة لتتبع التقدم المحرز نحو تحقيقها.
- حدد أولويات حالات استخدام ذكاء الأعمال المخطط لها. توجد العديد من تطبيقات ذكاء الأعمال المحتملة في أي شركة نموذجية. لا يمكن تمويلها جميعًا ونشرها دفعة واحدة، لذا فإن تحديد أولوياتها بناءً على احتياجات العمل والعائد المتوقع على الاستثمار أمر لا بد منه.
- قم ببناء عمليات قوية لإدارة البيانات. تتطلب استراتيجية ذكاء الأعمال الناجحة إدارة بيانات متينة لتوفير بيانات عالية الجودة وذات صلة لتطبيقات ذكاء الأعمال. بالإضافة إلى عمليات تكامل البيانات وإعدادها وإدارة جودتها، تُعدّ حوكمة البيانات ضرورية لضمان موثوقية بيانات ذكاء الأعمال واستخدامها بشكل سليم في جميع أنحاء المؤسسة.
- اختر أدوات ذكاء الأعمال المناسبة. فامتلاك بيانات مُدارة بشكل جيد ليس كافيًا، إذ يحتاج مستخدمو ذكاء الأعمال أيضًا إلى برامج تلبي احتياجاتهم وتُحقق نتائج التحليلات المرجوة. وفي بعض الحالات، قد يعني ذلك استخدام أدوات ذكاء أعمال متعددة لدعم تطبيقات ومجموعات مستخدمين مختلفة.
- أنشئ فريقًا متخصصًا في ذكاء الأعمال. ففي الشركات الكبيرة تحديدًا، عادةً ما تضم فرق ذكاء الأعمال أدوارًا ومسؤوليات متنوعة في هذا المجال. يوجد مدير أو مسؤول متخصص في ذكاء الأعمال، وأحيانًا يكون على مستوى نائب الرئيس، بالإضافة إلى وظائف أخرى مثل مهندس ذكاء الأعمال، ومدير مشروع ذكاء الأعمال، ومطور ذكاء الأعمال، ومحلل ذكاء الأعمال . وقد يتطلب الأمر دمج بعض هذه الأدوار في وظيفة واحدة في المؤسسات الصغيرة.
ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات الضخمة
تُعدّ تحليلات البيانات الضخمة عملية تحليل بيانات أخرى شائعة الاستخدام. يكمل كلٌّ من ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات الضخمة الآخر، ويمكن دمج مجموعات البيانات الضخمة في عمليات ذكاء الأعمال. على سبيل المثال، يمكن هيكلة بعض أنواع البيانات المخزنة مبدئيًا في بحيرة البيانات ونقلها إلى مستودع بيانات لاستخدامها في تطبيقات ذكاء الأعمال. ويمكن القيام بذلك ضمن نفس المنصة في بحيرة البيانات.
عمومًا، تستهدف العمليتان أنواعًا مختلفة من استخدامات التحليلات. يركز ذكاء الأعمال بشكل أساسي على التحليلات الوصفية والتشخيصية، إذ يدرس ما حدث سابقًا أو يحدث الآن وأسبابه. أما تحليلات البيانات الضخمة، فتتضمن عادةً التحليلات التنبؤية والتوجيهية، التي توفر إرشادات حول كيفية تحقيق النتائج المرجوة للأعمال. ويمكن اعتبار ذكاء الأعمال منهجًا منظمًا لتحليل البيانات، بينما تتسم تحليلات البيانات الضخمة بطابع استكشافي. وعادةً ما يقوم بها علماء البيانات ومحللو البيانات الآخرون ذوو المهارات التحليلية المتقدمة.
اتجاهات ذكاء الأعمال
يُعدّ التوسع المتزايد في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مبادرات ذكاء الأعمال أبرز الاتجاهات في هذا المجال. ويشمل انتشار قدرات التحليلات المعززة في أنظمة ذكاء الأعمال أدوات الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) التي تعمل كمساعدين ذكاء اصطناعي لاستكشاف البيانات وتحليلها، بالإضافة إلى ميزات تستخدم الذكاء الاصطناعي العام لشرح نتائج التحليلات. علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن تُسهم في تطبيقات ذكاء الأعمال التي تدعم أنشطة مثل تحسين سلسلة التوريد، وتحليلات العملاء، واكتشاف الحالات الشاذة لإدارة مخاطر الأعمال.
تشمل اتجاهات ذكاء الأعمال الحالية الأخرى التي تستحق المتابعة ما يلي:
- ازداد التركيز على إدارة استخدام ذكاء الأعمال. فالمتطلبات التنظيمية الجديدة والتهديد المستمر للهجمات الإلكترونية تجعل إدارة البيانات وأمنها وخصوصيتها من الشواغل الأكثر أهمية في مبادرات ذكاء الأعمال مقارنةً بالماضي. وقد رفع ذلك من مستوى المسؤولية عن الإدارة الشاملة لبيئات ذكاء الأعمال. وتعتمد فهارس التحليلات التي يدعمها موردو ذكاء الأعمال حاليًا على تقنيات تضمن للمستخدمين الوصول فقط إلى المعلومات ذات الصلة والمناسبة لأدوارهم.
- ظهور أساليب تحليلية جديدة. تستمر أشكال التحليلات الجديدة في الظهور بالتزامن مع عملية ذكاء الأعمال. على سبيل المثال، تدعم التحليلات التركيبية التطوير المعياري لتطبيقات ذكاء الأعمال باستخدام مجموعات من الوحدات البنائية من أدوات مختلفة. يُعدّ ذكاء اتخاذ القرار مجالًا ناشئًا يجمع بين عناصر علم البيانات والذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال لتسريع عملية اتخاذ القرارات وتتبع مؤشرات الأداء. ومن الأساليب الجديدة الأخرى الذكاء المستمر، الذي يهدف إلى تقديم تحليلات ورؤى بيانات آنية بشكل مستمر.
- تطوير البرمجيات باستخدام البرمجة منخفضة الكود أو بدون كود. يُضيف العديد من مُوردي حلول ذكاء الأعمال أدوات رسومية تُمكّن من تطوير تطبيقات ذكاء الأعمال بأقل قدر من البرمجة أو بدونها. ولأن هذه الأدوات لا تتطلب مهارات تطوير متقدمة، يُمكن لمستخدمي الأعمال القيام ببعض أعمال التطوير بأنفسهم على الأقل.
- جهودٌ لتحسين مهارات التعامل مع البيانات. مع ازدياد استخدام أدوات ذكاء الأعمال في المؤسسات بفضل حلول ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة، بات من الضروري ضمان قدرة المستخدمين الجدد على فهم البيانات والتعامل معها. وهذا ما يدفع فرق ذكاء الأعمال إلى إدراج مهارات التعامل مع البيانات في برامج تدريب المستخدمين. كما أطلق مزودو حلول ذكاء الأعمال مبادراتٍ في هذا المجال.
- التحول إلى الحوسبة السحابية. في البداية، كان انتقال أنظمة ذكاء الأعمال إلى الحوسبة السحابية بطيئًا، ويعود ذلك جزئيًا إلى أن مستودعات البيانات كانت تُنشر في الغالب في مراكز بيانات محلية. ولكن عمليات نشر مستودعات البيانات وأدوات ذكاء الأعمال على الحوسبة السحابية شهدت نموًا ملحوظًا. أصبحت منصات ذكاء الأعمال السحابية، التي كانت تُصنف سابقًا كفئة منتجات مستقلة، الخيار الأمثل للعديد من المؤسسات.
