تفاوت میان ابزارهای BI و Analytics چیست و کدامشان برای استفاده در ایران مناسب است؟

امروزه، بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها برای مدیریت و تصمیم‌گیری‌های مدیریتی خود از ابزارهای علم داده استفاده می‌کنند. دو مورد از ابزارهای پرکاربرد علوم داده، ابزارهای هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده هستند. در این مقاله سعی داریم این دو ابزار پرکاربرد علوم داده را معرفی کرده و تفاوت‌های آن‌ها را بررسی کنیم و در نهایت، ببینیم که کدام ابزار در چه موقعیتی برای استفاده در شرکت‌ها مناسب‌تر است.

 

در سال‌های اخیر، سازمان‌ها و شرکت‌ها به‌سرعت به راه‌حل‌های نرم‌افزاری پیشرفته برای مدیریت بازار‌خود، روی آورده‌اند. برای این کار، گزینه‌های مختلفی در دسترس است؛ اما ابزارهای هوش تجاری (BI) و ابزارهای تحلیل تجاری (Analytics) مسلما از گسترده‌ترین ابزارهای علوم داده به شمار می‌آیند. تحلیل‌گران و خریداران این نرم‌افزارها معمولا این سوال برایشان پیش می‌آید که تفاوت کلیدی بین هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده چیست؟ پاسخ به این سوال چندان کار ساده‌ای نیست و کارشناسان نیز در این زمینه، یک نظر واحد ارائه نمی‌دهند؛ اما با بررسی دقیق‌تر هریک از این‌ دو ابزار و بیان مهم‌ترین ویژگی‌های هر کدام، می‌توانیم به صورت نسبی آن‌ها را مقایسه کنیم.

 

هوش تجاری (BI)

هوش تجاری، یکی از ابزارهای مدیریت داده است که در شرکت‌ها و سازمان‌ها برای جمع‌آوری و ارائه‌ی اطلاعات و داده‌های گذشته و زمان حال شرکت، استفاده می‌شود. هدف استفاده از ابزار‌های هوش تجاری، پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌هایی است که مبتنی بر داده هستند. در نتیجه، هوش تجاری، باعث بهبود و حفظ کارایی عملیاتی شرکت‌ها شده و به آن‌ها کمک می‌کند تا بهره‌وری سازمان را افزایش دهند. نرم‌افزارهای هوش تجاری مزایای زیادی دارند از جمله: تجزیه و تحلیل داده، تدوین گزارش‌های قدرتمند از اطلاعات و … . علاوه بر موارد یاد شده، با استفاده از قابلیت‌های مصورسازی BI، مدیران می‌توانند گزارش‌های بصریِ حاوی داده‌های قابل اتکا و مرتبط دریافت کنند که این گزارش‌ها می‌تواند تصمیم‌گیری را برای مدیران آسان‌تر، سریع‌تر و دقیق‌تر کند.

 

تجزیه و تحلیل تجاری (Analytics)

همانند Analytics، BI هم داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل کرده، با استفاده از این تجزیه و تحلیل‌ها، وقایع آینده را پیش‌بینی کرده و گزارش‌هایی با قدرت تجسم بسیار بالا تولید می‌کند. هدف اصلی از این تحلیل، شناسایی نقاط ضعف سازمان و کمک به برطرف ساختن آن‌هاست. در حقیقت، از نرم‌افزارهای Analytics جهت تحلیل داده استفاده شده و با استفاده از آمار و داده‌کاوی، روند تجارت یک شرکت، مشخص شده و با پیشنهاد تصمیمات مناسب و بهینه، باعث بهبود این روند و حذف نقاط ضعف شرکت می‌گردد. ابزارهای Analytics، از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی شرایط اقتصادی استفاده کرده و این کار را با استفاده از مدل‌سازی انجام می‌دهند. یکی از جنبه‌های قدرتمند Analytics این است که علاوه بر پیش‌بینی، توانایی تجزیه و تحلیل آن پیش‌بینی‌ها را نیز داشته و بر همان اساس، پیشنهاداتی ارائه می‌دهند.

 

تفاوت‌های اصلی بین BI و Analytics

ابتدا نظر کارشناسان را در این زمینه ببینیم:

جان میرز، مدیر بخش تحقیقات EMA درباره‌ی این تفاوت می‌گوید: «من به‌ طور کلی از افرادی که بین BI و Analytics یکی را انتخاب می‌کنند می‌پرسم که از بین دو رویکرد زیر، کدام را انتخاب می‌کنید:

 

  • گزارش‌گیری، جمع‌بندی و دسته‌بندی اطلاعات؟
  • و یا تجزیه و تحلیل موقعیتی که در آن قرار دارید و یافتن اطلاعات جدید و جذاب در داده‌ها؟

 

به جای آن که بگویید: «چه کسانی ۱۰ مشتری برتر ما در سال گذشته بودند؟»، از داده‌های تمیزشده استفاده کرده و بگویید این ۱۰ نفر، افرادی هستند که به عنوان ۱۰ مشتری برتر ما در سال آینده قرار می‌گیرند.»

مارک ون رایمنام می‌گوید:« BI در آینه‌ی عقب نگاه کرده و از داده‌های گذشته استفاده می‌کند؛ اما Analytics به جلو نگاه کرده تا ببیند که قرار است چه اتفاقی بیفتد.»

 

باید بپذیریم که هردوی این ابزارها بینشی درباره‌ی عملکرد تجاری و تصمیمات آینده ارائه می‌دهند؛ اما تفاوت آن‌ها در نحوه‌ی انجام این کار است. دو تا از ساده‌ترین و مفیدترین تفاوت‌های بین هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجاری را می‌توان این‌گونه بیان کرد:

 

  1. زاویه‌ی دید ما چگونه است؟ رو به گذشته یا رو به آینده؟
  2. به چه چیزی اهمیت می‌دهیم؟ آن چیزی که اتفاق افتاده است و روند این اتفاقات یا این که چرا این اتفاقات رخ داده است؟

 

در حقیقت هوش تجاری با اتفاقات گذشته و چگونگی رخ دادن این اتفاقات سروکار دارد و روندها و الگوهای بزرگی را بدون آن‌ که به چرایی آن‌ها بپردازد، بررسی می‌کند. اما Analytics با دلیل اتفاقاتی که در گذشته رخ داده است، سروکار دارد و سعی می‌کند از بین عوامل مختلف دخیل در یک واقعه، به دنبال علت اصلی آن باشد تا در نهایت از این علت‌ها استفاده کرده و آینده را پیش‌بینی کند. درواقع Bi نشان می‌دهد که مشتریان شما چه کردند؛ اما Analytics به شما می‌گوید بهتر است شما چه تصمیمی اتخاذ کنید تا مشتریان شما رضایت بیشتری از شما داشته و نسبت به شما وفادار بمانند. دبرای روشن‌تر شدن این اختلاف، مثال زیر را در نظر بگیرید:

 

فرض کنید شما در کادر مربیان یک تیم فوتبال هستید و می‌خواهید عملکرد تیم را در بازی اخیر مرور کرده تا بدانید نقطه ضعف‌های تیم را چگونه می‌توانید برطرف کنید و نقاط قوت را چگونه می‌توانید حفظ کنید. با استفاده از تعاریفی که تا این‌جا بیان شد،  BI تمام فرایندها و آمارهایی را که باعث برد شما شده است، بررسی می‌کند. مثلا به شما نشان می‌دهد که تیم شما توپ را خیلی بیش‌تر از حریف حفظ کرده است و جناح راست تیم در این حفظ مالکیت توپ، نقش خیلی خوبی داشته است. اما Analytics به این موضوع می‌پردازد که چرا مالکیت توپ بیش‌تر با تیم شما بوده است و علت بازی خوب جناح راست چه بوده است؟ Analytics این‌کار را با بررسی سناریوهای مختلف انجام می‌دهد. مثلا برای پاسخ دادن به سوالات بالا سعی می‌کند جواب‌ پرسش‌های زیر را بررسی کند:

 

  1. مدافع حریف در سمت راست زمین، ضعیف بوده‌است؟
  2. بازیکنان جناح راست تیم، نسبت به بازیکنان جناح چپ، بیش‌تر تمرین می‌کنند؟
  3. یکی از بازیکنان جناح راست، عملکرد خارق‌العاده‌ای دارد؟

 

حالا برای اینکه تفاوت این دو ابزار را بهتر متوجه شویم بهتر است که تفاوت بین هم‌بستگی و یا رابطه‌ی علیت بین دو چیز را بدانیم. دو چیز با هم هم‌بستگی یا هم‌زمانی دارند وقتی‌ که با اتفاق افتادن اولی، دومی هم هم‌زمان رخ دهد؛ اما دو چیزی که با هم رابطه‌ی علّی دارند، یکی از آن‌ها مستقیم یا غیرمستقیم باعث اتفاق افتادن دیگری می‌شود. یک مثال مشهور این است که مصرف بستنی با میزان قتل در شهر، هم‌بستگی دارد! در حالی که هیچ رابطه‌ی علیتی بین خوردن بستنی و قتل وجود ندارد.

 

اما خیلی از مواقع ‌هم‌بستگی با علیت اشتباه گرفته می‌شود، مخصوصا در مباحث تجاری. آیا می‌توان عواملی را که باعث موفقیت یا عدم موفقیت یک کسب‌وکار می‌شود، پیدا کرد؟ یا فقط می‌توانیم عواملی  که با این شکست یا موفقیت مرتبط هستند را پیدا کنیم؟ در این‌جا هم یکی دیگر از تفاوت‌های هوش تجاری و Analytics مشخص می‌شود. هوش تجاری فقط می‌تواند هم‌بستگی بین اتفاقات را به شما نشان دهد؛ اما Analytics رابطه‌ی علیت بین آن‌ها را برای شما مشخص می‌کند.

تفاوت میان ابزارهای BI و Analytics

 

یک شرکت برای مدیریت داده‌های خود، از کدام ابزار استفاده کند؟

انتخاب یکی از این دو ابزار بیشتر به اهداف شما بستگی دارد. اگر از مدل کسب‌وکار خود راضی هستید و صرفا می‌خواهید عملیات تجاری خودتان را بهبود دهید و کارایی شرکت را افزایش دهید، هوش تجاری یک راه‌حل بهینه است؛ اما اگر قصد تغییر در فرآیند کاری‌ یا مدل کسب‌وکارتان دارید یا شرکت شما تازه فعالیت خودش را آغاز کرده است و یا در حال تغییرات اساسی در شرکت هستید، Analytics می‌تواند بهترین گزینه باشد؛ چراکه با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و حال، می‌تواند روند اتفاقات آینده را پیش‌بینی کرده و به شما برای ایجاد تغییرات صحیح، اطمینان بدهد.

 

" بیشتر نرم‌افزارها توان بهبود فرایندهای موجود را دارند؛ اما Analytics بینش‌هایی نوین ایجاد کرده و ابتکارات کاملا جدیدی می‌آفریند. Analytics «کاری» را که انجام می‌دهید تغییر می‌دهد، نه فقط نحوه‌ی انجام آن را. "

 Matin Movassat، هم‌بنیان‌گذار و مدیرعامل Heap Analytics

 

سکان، با استفاده از تکنولوژی علم داده و با تمرکز بر حل مشکلات مشتریان، یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان را توسعه داده تا بتواند راهکارهایی را همراه با قدرت آنالیز بالا و استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته، برای مدیران بازاریابی و فروش ارائه دهد تا بتوانند با تحلیل داده‌های مشتریان خود، بهترین تصمیم‌ها را در مورد آنان اتخاذ کنند. از جمله خدمات پلتفرم سکان می‌توان به جمع‌آوری، تحلیل و مصورسازی داده‌ها، شناسایی مشکلات، گزارش‌دهی، تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) از داده‌های گذشته در قالب نمودار و جدول و تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics) مشکلات، اشاره کرد. این پلتفرم در چشم‌انداز خود تا انتهای سال جاری، در نظر دارد دو قابلیت تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) برای آینده و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics) جهت ارائه‌ی راهکار برای حل مشکلات شناسایی شده را توسعه دهد. نسخه‌ی دموی سکان، می‌تواند به آشنایی بیشتر شما با این محصول، کمک کند.

 

به طور خلاصه می‌توان گفت که هوش تجاری یکی از ابزارهای رایج در شرکت‌ها، برای مدیریت بر اساس علم داده است. هوش تجاری قابلیت‌های زیادی داشته که با استفاده از آن‌ها می‌توان اطلاعات و داده‌های گذشته‌ی یک شرکت را جمع‌آوری و دسته‌بندی کرد و براساس آن‌ها، نمودارهای تجسمی و مدل‌سازی به دست آورد. این قابلیت‌ها به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری داشته باشند؛ اما هوش تجاری نمی‌تواند از بین داده‌های جمع‌آوری‌شده، با روش‌های آماری و جستجو، علت اتفاقات را پیدا کند و بر اساس آن‌ها راهکارهای عملی برای تصمیم گیری‌های آینده ارائه دهد؛ تصمیم‌گیری‌هایی که تا حد زیادی نتایج آن‌ها را بتوان حدس زد؛ اما این قابلیت‌ها را ابزارهای تجزیه و تحلیل تجاری (Analytics) دارند. شما می‌توانید برای شرکت خود، براساس موقعیتی که در آن قرار دارید از یکی از این ابزارها کمک گرفته تا مدیریت خودتان را دقیق‌تر و با خطای کمتری انجام دهید.

تازه‌ترین مطالب

دسته بندی ها