تفاوت متخصصان علم داده با متخصصان هوش تجاری
متخصصان هوش تجاری و متخصصان علم داده هر دو در حوزه تحلیل داده ها فعالیت می کنند، اما تمرکز وظایف ها و مهارت های آنها به طور اصلی متفاوت است.
متخصصان هوش تجاری:
تمرکز اصلی این افراد بر روی فرآیندهای کسب و کار و تصمیم گیری های مدیریتی است. آنها داده هایی را تحلیل می کنند تا به تصمیم های بهینه در سازمان ها کمک کنند، مثلا پیش بینی رفتار مشتریان، بهبود فرآیندهای تولید، بهینه سازی زنجیره تامین و…
متخصصان علم داده:
تمرکز آنها بر روی تحلیل عمیق داده ها و به دست آوردن الگوها و اطلاعات از داده های سازمانی است. آنها به شناخت الگوها، مدل سازی پیش بینی ها، استخراج و تحلیل داده های بزرگ و پیچیده می پردازند.
اگرچه هر دو گروه ممکن است از ابزارها و تکنیک های مشابهی مانند استخراج داده، تحلیل داده های بزرگ، استفاده از الگوریتم های مدل سازی و ... استفاده کنند، اما تمرکز اصلی کار آنها متفاوت است. متخصصان هوش تجاری بیشتر به تصمیم گیری ها و فعالیت های کسب و کار تمرکز دارند در حالی که متخصصان علم داده بیشتر به تحلیل عمیق داده ها و استخراج الگوهای دقیق توجه دارند.
شرح وظایف و مهارت های لازم برای متخصصان هوش تجاری
وظایف متخصص هوش تجاری بستگی به نوع سازمان و محیط کاری می تواند متغیر باشد. اما برخی از وظایف عمومی که ممکن است بر عهده یک متخصص باشد، عبارتند از:
- تحلیل داده ها
انجام تحلیل داده های مختلف برای استخراج الگوها، روابط، و ترندهای مرتبط با کسب و کار.
- ساخت و مدیریت داشبوردها
ایجاد داشبوردها و گزارش های تصویری جهت نمایش داده ها به صورت قابل فهم و کاربردی برای تصمیم گیری های مدیریتی.
- پیش بینی و بهینه سازی
استفاده از داده های موجود برای پیش بینی رفتار مشتریان، موجودی کالا، تراکنش های مالی و...
- مدیریت منابع داده ای
مدیریت منابع داده و اطمینان از کیفیت و قابلیت دسترسی به داده ها.
- ارائه گزارش‌ها و تحلیل‌های تصویری
ارائه گزارش های دقیق و تحلیل های تصویری قابل فهم برای مدیران و تیم های مختلف سازمان.
مهارت‌های لازم برای یک متخصص هوش تجاری شامل موارد زیر میباشد.
1.تسلط بر ابزارهای هوش تجاری:
توانایی کار با نرم افزارهای مختلف مانند Tableau، Power BI، QlikView و...
2.مهارت های تحلیل داده:
توانایی تحلیل دقیق داده ها و استخراج اطلاعات مفید از آنها.
3.فهم عمیق از کسب و کار:
شناخت عمیق از فرآیندها و نیازهای کسب و کار.
4.مهارت های ارتباطی:
توانایی ارائه گزارش ها و تبدیل داده های پیچیده به اطلاعات قابل فهم برای دیگران.
5.مدیریت زمان و پروژه:
توانایی مدیریت پروژه های هوش تجاری و تحلیل داده.
6.تسلط بر تکنولوژی های مرتبط:
آشنایی با پایگاه های داده، زبان های برنامه نویسی و تکنولوژی های مورد استفاده در این حوزه.
هوش تجاری در کشور ایران
فرایند هوش تجاری در ایران همانند سایر کشورها در چند دهه اخیر به تدریج به اهمیت بیشتری دست یافته است. در حوزه تجارت، تصمیم گیری های استراتژیک و تحلیل داده ها، تاثیر زیادی داشته است. این تحول تدریجی بوده و به طور گسترده در دهه های اخیر در ایران نیز به طور متنوعی در صنایع و سازمان ها مورد استفاده قرار گرفته است.
به عنوان مثال:
بانکداری و مالی
بسیاری از بانک ها و موسسات مالی در ایران از این فرایند برای تحلیل داده های مالی، رفتار مشتریان و بهبود خدمات مالی استفاده می کنند.
بیمه
شرکت های بیمه از این فرایند برای پیش بینی و بهبود فرآیندهای خود استفاده می کنند.
سازمان های دولتی
در بخش های مختلف دولتی نیز استفاده از این فرایند برای بهبود فرآیندها، تحلیل داده ها و اتخاذ تصمیم های بهتر مورد استفاده قرار می گیرد.
بخش خصوصی و شرکت های بزرگ
شرکت‌های خصوصی و صنایع مختلف نیز از این فرایند برای بهبود فرآیندهای تولید، مدیریت موجودی، تحلیل بازار و...
تاریخچه فرایند هوش تجاری در ایران نیز مانند بسیاری از کشورها، از دهه های گذشته به وجود آمده است. با توسعه فناوری اطلاعات و استفاده از نرم افزارهای تجاری و ابزارهای هوش تجاری، سازمان ها و شرکت های ایرانی نیز در جهت بهبود فرآیندها، بهبود تصمیم گیری ها و بهره وری بیشتر از داده ها اقداماتی را در این زمینه انجام داده اند.
خلاصه مقاله
فرایند هوش تجاری ، مجموعه فعالیت ها، فناوری ها و ابزارهایی است که به سازمان ها کمک می کند تا از داده های خود برای تصمیم گیری های بهتر استفاده کنند.
متخصصان هوش تجاری در فرایند کسب و کار و تجارت ها تسلط دارند که تفاوت ان ها با متخصصان علم داده در این است که، متخصصان علم داده بر داده های بزرگ و زبان های برنامه نویسی و... تمرکز دارند. متخصصان این فرایند باید بر کسب و کار و تجارت ها، استراتژی ها و... مهارت داشته و بتوانند با بیان بسیار نرم اطلاعات و گزارش ها را به صورت شفاف به دیگران منتقل کنند.