هوش تجاری، مدیران را برای تصمیم سازی و تصمیم‌گیری در مورد همه عوامل موثر بر موفقیت سازمان توانمند می‌سازد. در واقع هدف اصلی راه حل های هوش تجاری کمک به سازمان‌ها در جهت بهبود کارایی عملکرد و ارتقا مزیت رقابتی در بازار می باشد. ما می توانیم با تولید داشبوردهای مدیریتی و گزارشات حرفه ای شما را در رسیدن به بهترین تصمیم یاری کنیم.
با تحلیل عمیق اطلاعات و تجمیع آنها می توان به رتبه بندی و رسیدن به تصمیم های مناسب تر و درست تر رسید که در حقیقت این مورد هم از جمله خدمات شرکت رهیاب می باشد.
گروه‌های مختلفی از کاربران از سیستم‌های هوش‌تجاری بهره می‌برند، از متخصصان کنترل گرفته تا متخصصان مالی،کارشناسان فروش و اعضای هیأت مدیره. بخش‌هایی که بیشتر از همه از سیستم‌های هوش‌تجاری استفاده می‌کنند شرکت های بیمه، شرکت‌های بازرگانی، بانک‌ها و بخش‌های مالی، مخابرات و شرکت‌های تولیدی/صنعتی می‌باشند.
تحلیل ادعاهای خسارت و حق بیمه (Claims and Premium analysis) : سیستم‌های هوش تجاری امکان تحلیل جزئیات ادعاهای خسارت و حق بیمه در طول زمان را بر اساس محصول، سیاست بیمه، نوع ادعا و سایر مشخصات فراهم می‌کنند.
تحلیل مشتریان (Customer Analysis) : سیستم های هوش تجاری نیازمندی های مشتریان و الگوهای استفاده از محصولات را تحلیل می نمایند،، برنامه ریزی بازاریابی را با توجه به مشخصات مشتریان توسعه می دهند و ریسک پذیری را در مورد مشتریان در کسب و کار مورد نظر مورد بررسی قرار می دهند و در نهایت سرویس های ارائه شده به مشتریان را بهبود می دهند.
تحلیل ریسک (Risk Analysis) : سیستم های هوش تجاری بخش های پرخطر و پر ریسک بازار را شناسایی می‌کنند و فرصت های موجود در بخش‌های خاص از بازار را تعیین می نمایند، همچنین بخش های مختلف بازار را که می توانند به یکدیگر مربوط باشند را به یکدیگر ارتباط می دهند و سعی می نمایند تا ادعاهای خسارت پی در پی را کاهش دهند.
مدیریت اعتبار (Credit Management): سیستم های هوش تجاری بر اساس رده و نوع مشتری، الگوهای پیشروی به سمت مشکلات اعتباری را پیدا می‌کنند و از این طریق به مشتریان جهت اجتناب از مشکلات اعتباری و مدیریت باقی مانده اعتبار هشدار می دهند. علاوه بر این ابزارهای هوش تجاری اسناد اعتباری بانک ها را بررسی می نمایند و اتلاف اعتبار را کاهش می دهد.
فروش شعب (Branch Sales): سیستم های هوش تجاری فرآیند خدمات به مشتریان را بهبود می بخشد. بعلاوه هوش تجاری عملیات پیشنهاد Cross Selling به مشتریان را امکان پذیر می نماید و از این گذشته فرآیند پشتیبانی به مشتری را بهبود می بخشد که در نهایت به افزایش وفاداری مشتری می انجامد.
شناسایی و تقسیم‌بندی مشتریان (Customer Profiling and Segmentation): سیستم های هوش تجاری می توانند مشخصات محصولات پر منفعت و دسته های مشتریان سودآور را تعیین نمایند. این ابزارها مشخصات مشتریان را با جزئیات و به طور یکپارچه ارائه می دهند و در نهایت نیازمندیهای آتی مشتریان را مشخص می نمایند.
پیش‌بینی نیازمندیهای مشتریان (Customer Demand Forecasting): هوش تجاری به کمک ابزارهای قدرتمند و متدولوژی های کارآمد نیازمندیهایی فردای محصولات و سرویس‌ها را پیش بینی می نماید، روش‌هایی برای تحلیل رویگردانی مشتریان فراهم می‌کند و به ابقای مشتریان کمک می‌نماید.
فروش (Sales) : سیستم های هوش تجاری داده های حاصل از عملیات تراکنش های هر مشتری را تحلیل مینمایند.
خرید (Purchasing) : سیستم‌های هوش تجاری می‌توانند به مراکز توزیع کمک کنند که حجم‌های بیشتری از توزیع را مدیریت نمایند.
پیش‌بینی (Forecasting) : سیستم های هوش تجاری نیازمندیهای صنایع مختلف را پیش بینی و احتیاجات آنان را تعیین نمایند.
سفارشات و تامین قطعات (Ordering and Replenishment) : در سیستم های هوش تجاری با استفاده از اطلاعات، تصمیمات در مورد اقلام سفارش داده شده و مقدار آنها سریعتر اخذ می شوند.
توزیع و تدارکات کالا (Distribution and Logistics) : سیستم های هوش تجاری فرآیند توزیع و حمل و نقل محصولات را با افزایش کمی آنها با کیفیت مدیریت می نمایند.
مدیریت حمل و نقل (Transportation Management) : سیستم های هوش تجاری زمانبندی توزیع محصولات سفارش داده شده را با توجه به توانایی شرکت می تواند تنظیم نمایند.
برنامه ریزی انبار (Inventory Planning) : سیستم های هوش تجاری به شناسایی نیازمندی های انبار و متعاقباً، اطمینان از سطح معینی از سرویسس دهی کمک می کنند.
ما آماده ایم در تمام حوزه های فعالیت های فوق ارائه خدمات نماییم.
هر پروژه هوش تجاری دارای تعداد اجزاء اساسی است ، وجود این اجزاء و تکنولوژی‌های مورد استفاده در آن باعث ایجاد یک پروژه موفق هوش تجاری خواهد شد.
مطابق تصویر بالا اجزاء یک پروژه هوش تجاری عبارتند از:
منابع اطلاعاتی مهمترین جزء از اجزاء یک سیستم BI می‌باشد. چناچه سازمان شما فاقد سیستم عملیاتی باشد نباید انتظار معجزه از یک سیستم BI داشته باشد.
با توجه به اینکه داده‌های موجود در سیستم‌های عملیاتی در بانک‌های اطلاعاتی مختلف قرار گرفته‌اند برای این داده‌ها را استخراج و تحلیل نمود باید با ابزارهای ETL به این منابع اطلاعاتی مراجعه کرده و داده‌های خام از سیستم‌های اطلاعاتی استخراج نمود.
به طور خیلی ساده هدف ETL استخراج داده‌ها از منابع اطلاعاتی و انجام تبدیلات لازم به منظور درج در Data Warehouse یا انباره داده می‌باشد.
انباره داده یک بانک اطلاعاتی است که هدف آن جمع‌آوری داده‌های موجود در سیستم‌های عملیاتی است. ساختار این بانک اطلاعاتی بر اساس معماری ابعادی بوده و داده‌ها در آن به صورت دوره‌ای و در فواصل زمانی خاصی طی پروسه ETL به آن اضافه می‌شود.
برای اینکه بتوانیم تحلیل‌های مفید و سودمندی بر روی داده‌ها داشته باشیم باید بانک اطلاعاتی خاص مربوط به آن را ایجاد کنید. ساختار این نوع بانک‌های اطلاعاتی بر پایه Cube یا مکعب اطلاعاتی می‌باشد. با استفاده از این نوع ساختار می‌توان پیچیده‌ترین گزارش‌های تحلیلی را استخراج نمود.
داده‌کاوی یکی از اهداف راه‌اندازی پروژه‌های BI می‌باشد. با استفاده از استفاده از این علم می‌توان اطلاعات پنهان و همچنین الگوها و روابطی مشخص را مابین حجم زیادی از داده بدست آورد، توجه نمایید که داده کاوی فاز بعدی پروژه هوش تجاری است.
برای اینکه بتوانیم گزارش‌ها تحلیلی را Visualize کنیم باید از ابزارهای مربوط به این حوزه استفاده کنیم. از نمونه ابزارهای مربوط به این حوزه می‌توان به SSRS، Power BI، Mobile Report Publisher، Excel و… اشاره کرد.