سازمان‌ها هر روز مقادیر عظیمی از داده تولید و استفاده می‌کنند. وقتی این داده‌ها تحلیل جامع می‌شوند و بینش‌های عملی ارائه می‌دهند که کسب‌وکار شما را سودآورتر می‌کند، به دارایی استراتژیک تبدیل می‌شوند که می‌توانید از آن بهره ببرید. این تحلیل‌ها همچنین به شناسایی مشکلات بالقوه سازمانی کمک می‌کنند و فرصت‌هایی برای سرمایه‌گذاری روی روندهای نوظهور ارائه می‌دهند و اهمیت تحلیل داده و هوش تجاری را برجسته می‌کنند.
با وجود اینکه تحلیل داده و هوش تجاری رایج‌ترین راه‌حل‌های مدیریت داده در حوزه کسب‌وکار هستند، اهداف متمایزی دارند. در این مقاله، جزئیات کلیدی هوش تجاری در مقابل تحلیل داده و نقش‌های منحصربه‌فرد آن‌ها را کاوش خواهید کرد.
تحلیل داده چیست و چگونه اطلاعات خام را تبدیل می‌کند؟
تحلیل داده فرآیند فنی تبدیل داده خام به بینش‌های عملی است که استراتژی‌های تجاری را هدایت و کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد. این شامل استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای کشف الگوها، روندها و روابط است که ممکن است به راحتی آشکار نباشند. بینش‌های تحلیل داده می‌توانند فرصت‌های کشف‌نشده را آشکار کنند و کاوش ایده‌های کسب‌وکار جانبی را آسان‌تر سازند.
فرآیند تحلیل داده معمولاً شامل موارد زیر است:
- جمع‌آوری داده: جمع‌آوری داده‌های مرتبط از منابع پراکنده مانند پایگاه‌های داده داخلی، معاملات مشتری، رسانه‌های اجتماعی یا ترافیک وب‌سایت. بررسی‌های اعتبارسنجی ساده اطمینان می‌دهند داده با انواع و فرمت‌های مورد انتظار مطابقت دارد.
- پاک‌سازی و آماده‌سازی داده: اجرای تکنیک‌های پیش‌پردازش مانند پاک‌سازی داده، تبدیل، رمزگذاری یا کاهش برای آماده‌سازی داده برای تحلیل.
- کاوش و تحلیل داده: استفاده از مدل‌سازی آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های محاسباتی دیگر روی داده‌های استاندارد.
- تجسم داده: نمایش نتایج از طریق نمودارها، گراف‌ها یا داشبوردها برای استخراج آسان‌تر بینش‌های داده‌محور.
- تفسیر و گزارش‌دهی: نتیجه‌گیری از تجسم‌ها و ارائه یافته‌ها به ذی‌نفعان از طریق گزارش‌ها یا ارائه‌ها.
انواع تحلیل داده
تحلیل داده شامل چهار دسته اصلی است:
تحلیل توصیفی رویدادهای گذشته را خلاصه می‌کند و پایه‌ای برای درک آنچه در عملیات تجاری رخ داده فراهم می‌کند. تحلیل تشخیصی به “چرا” پشت روندها می‌پردازد و از تکنیک‌های پیشرفته مانند تحلیل علت ریشه‌ای و مطالعات همبستگی استفاده می‌کند. تحلیل پیش‌بینی نتایج آینده را با استفاده از داده‌های تاریخی، مدل‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آماری پیش‌بینی می‌کند تا روندهای بازار و رفتار مشتری را anticipate کند. تحلیل تجویزی اقدامات خاصی را بر اساس بینش‌های تحلیلی توصیه می‌کند و الگوریتم‌های بهینه‌سازی و مدل‌های شبیه‌سازی را برای هدایت تصمیم‌های استراتژیک ادغام می‌کند.
کاربردهای تحلیل داده
بخش‌بندی مشتری: شناسایی بخش‌های مشتری بر اساس داده‌های رفتاری، جغرافیا یا جمعیت‌شناسی برای سفارشی‌سازی بازاریابی و بهبود توسعه محصول. نگهداری پیش‌بینی: در تولید، خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کنید تا نگهداری فعال و کاهش زمان توقف امکان‌پذیر شود در حالی که تخصیص منابع بهینه می‌شود. مدیریت زنجیره تأمین: تقاضا را پیش‌بینی کنید، استراتژی‌های موجودی و قیمت‌گذاری را بهینه کنید و لجستیک را برای کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته streamline کنید. تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای شناسایی الگوهای مشکوک در معاملات مالی مستقر کنید تا ریسک را کاهش دهید و دارایی‌های مشتری را محافظت کنید. موتورهای شخصی‌سازی: سیستم‌های توصیه پویا ایجاد کنید که با ترجیحات و رفتارهای مشتری فردی در بلادرنگ تطبیق یابند.
هدف تحلیل داده
هدف اصلی تحلیل داده تبدیل داده به فرمت قابل استفاده، بهبود تصمیم‌گیری، شناسایی فرصت‌های رشد و نوآوری و کسب مزیت رقابتی است. ادغام تحلیل متن بینش‌های ارزشمند را از داده‌های بدون ساختار مانند ایمیل‌ها، نقدها و گفتگوهای رسانه‌های اجتماعی استخراج می‌کند. تحلیل داده روی بینش‌های پیش‌بینی و تجویزی تمرکز دارد که فرآیندها و عملیات آینده را بهینه می‌کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تغییرات بازار را anticipate و به طور فعال به فرصت‌های نوظهور پاسخ دهند.
هوش تجاری چیست و چگونه تصمیم‌گیری را پشتیبانی می‌کند؟
هوش تجاری (BI) فرآیند مبتنی بر فناوری است که از ابزارهای تجسم مانند داشبوردها برای نمایش شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIها) و معیارهای تجاری دیگر استفاده می‌کند. داده‌های سازمانی را به مدیران اجرایی و کاربران نهایی دیگر به نحوی آسان‌فهم ارائه می‌دهد و تصمیم‌های آگاهانه و پذیرش ذی‌نفعان را تسهیل می‌کند. در حالی که BI بسیاری از فرآیندها را با تحلیل داده به اشتراک می‌گذارد، کاربرد آن عمدتاً روی نظارت عملکرد فعلی و ارائه زمینه تاریخی برای برنامه‌ریزی استراتژیک تمرکز دارد.
کاربردهای هوش تجاری
مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
ابزارهای BI را با سیستم‌های CRM ادغام کنید تا تعاملات مشتری (مانند ارزش طول عمر مشتری و churn) را تحلیل کنید و خدمات و رضایت را از طریق نقشه‌برداری دقیق سفر مشتری بهبود بخشید.
گزارش‌دهی مالی
گزارش‌های مالی دقیق شامل صورت‌های سود و زیان، ترازنامه‌ها، تحلیل‌های جریان نقدی و گزارش‌های واریانس تولید کنید که انطباق نظارتی و برنامه‌ریزی استراتژیک را پشتیبانی می‌کنند
کارایی عملیاتی
بودجه‌های پروژه، کارایی تولید و تخصیص منابع را نظارت کنید تا فرآیندها را بهبود بخشید در حالی که عملکرد را در برابر معیارهای تعیین‌شده و استانداردهای صنعت پیگیری کنید.
مدیریت عملکرد فروش
معیارهای فروش، عملکرد منطقه و دستیابی به سهمیه را پیگیری کنید در حالی که استراتژی‌های برتر و نواحی نیازمند مداخله را شناسایی می‌کنید.
هوش بازار
عملکرد رقبا، روندهای سهم بازار و معیارهای صنعت را نظارت کنید تا موقعیت‌یابی استراتژیک و پاسخ‌های رقابتی را آگاه کنید.
هدف هوش تجاری
BI به رهبران تجاری تصویر واضحی از عملکرد دپارتمان فعلی می‌دهد و نواحی برتر و نواحی نیازمند پشتیبانی را برجسته می‌کند. به پیگیری پیشرفت پروژه، ارزیابی عملکرد رقبا، درک مخاطبان هدف و روندهای خرید و توسعه استراتژی‌های داده‌محور برای موفقیت کمک می‌کند. پلتفرم‌های BI مدرن همچنین قابلیت‌های نظارت بلادرنگ را ادغام می‌کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازند به سرعت به مسائل عملیاتی پاسخ دهند و از فرصت‌های نوظهور بهره ببرند.
تحلیل داده و هوش تجاری در عمل چگونه مقایسه می‌شوند؟
تفاوت کلیدی: هوش تجاری روی استفاده از داده‌های تاریخی برای تولید بینش‌های عملی و پشتیبانی تصمیم‌گیری تمرکز دارد، در حالی که تحلیل داده داده خام را تحلیل می‌کند تا الگوها، روندها و پیش‌بینی‌های آینده را کشف کند.
هرچند هر دو هدف استخراج بینش از داده را دارند، در رویکرد و پیاده‌سازی متفاوتند:
| جنبه | هوش تجاری (BI) | تحلیل داده |
| هدف | مدیریت و نظارت عملکرد فعلی | شناسایی روندها و پیش‌بینی نتایج آینده |
| تمرکز | گذشته و حال (توصیفی) | آینده‌محور (پیش‌بینی و تجویزی) |
| تکنیک‌ها | پرس‌وجو، گزارش‌دهی، تحلیل پایه | آمار پیشرفته، یادگیری ماشین، کاوش داده |
| ابزارها | Tableau، Power BI، QlikView | پایتون، R، TensorFlow، ابزارهای تحلیلی دیگر |
| داده | عمدتاً ساختارمند (انبارهای داده) | ساختارمند، نیمه‌ساختارمند، بدون ساختار |
| سهولت استفاده | شهودی، مانع فنی پایین | نیاز به مهارت‌های علوم داده |
| بازه زمانی | فوری و کوتاه‌مدت | استراتژیک بلندمدت |
| کاربران | کاربران تجاری، مدیران، مدیران اجرایی | دانشمندان داده، تحلیل‌گران |
| رویکرد | پیگیری KPI، داشبوردها | آزمون فرضیه، مدل‌سازی |
درک این تفاوت‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند قابلیت‌های مناسب را برای پیشرفت leverage کنند و استراتژی داده خود را با اهداف تجاری خاص و نیازهای کاربران هم‌راستا سازند.
هوش تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه استراتژی تجاری مدرن را تحول می‌دهد؟
هوش تصمیم‌گیری تکامل هوش تجاری سنتی است که تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را با استدلال خودکار ترکیب می‌کند تا شکاف بین بینش‌های داده و اقدام استراتژیک را پر کند. برخلاف BI متداول که روی گزارش آنچه رخ داده تمرکز دارد، پلتفرم‌های هوش تصمیم‌گیری سناریوهای پیچیده را تحلیل می‌کنند، نتایج را شبیه‌سازی می‌کنند و اقدامات خاص را با امتیازهای اطمینان توصیه می‌کنند.
سیستم‌های هوش تصمیم‌گیری مدرن از قابلیت‌های استدلال پیشرفته و مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی برای حل مشکلات تجاری پیچیده از طریق مراحل منطقی که شناخت انسانی را mirror می‌کنند، بهره می‌برند. این پلتفرم‌ها اهداف استراتژیک را به اقدامات قابل اجرا تجزیه می‌کنند و توصیه‌هایی مانند “هزینه بازاریابی را ۱۲٪ در منطقه X تنظیم کنید با ۸۹٪ دقت” بر اساس تحلیل جامع شرایط بازار، رفتار مشتری و محدودیت‌های عملیاتی ارائه می‌دهند.
اجزای کلیدی هوش تصمیم‌گیری
آگاهی زمینه‌ای و تطبیق صنعت سیستم‌های هوش تصمیم‌گیری محدودیت‌های سازمانی مانند انطباق نظارتی، گلوگاه‌های زنجیره تأمین و محدودیت‌های بودجه را تحلیل می‌کنند تا توصیه‌ها را برای زمینه‌های تجاری خاص سفارشی کنند. در خرده‌فروشی، سازمان‌ها از هوش تصمیم‌گیری برای بهینه‌سازی تخصیص موجودی در اوج تقاضای فصلی استفاده می‌کنند. در مراقبت‌های بهداشتی، در حالی که هوش مصنوعی و هوش تصمیم‌گیری برای کاربردهای عملیاتی کاوش می‌شوند، کاربرد آن‌ها در توصیه استراتژی‌های توزیع دارو صریحاً هم‌راستا با راهنماهای FDA و محدودیت‌های ظرفیت بیمارستان هنوز استاندارد نیست.
اجرای تصمیم خودمختار پلتفرم‌های پیشرفته هوش تصمیم‌گیری عامل‌های خودمختار را مستقر می‌کنند که تصمیم‌های تأییدشده را به طور مستقل اجرا می‌کنند و تأخیر پاسخ را کاهش می‌دهند و تطبیق بلادرنگ با تغییرات بازار را امکان‌پذیر می‌سازند. این سیستم‌ها نتایج را به طور مداوم نظارت می‌کنند و استراتژی‌ها را بر اساس بازخورد عملکرد تنظیم می‌کنند و چارچوب‌های تصمیم‌گیری خودبهبود ایجاد می‌کنند که چابکی سازمانی را افزایش می‌دهند.
پردازش تقویت‌شده کوانتومی راه‌حل‌های نوظهور هوش تصمیم‌گیری شروع به آزمایش قابلیت‌های محاسبات کوانتومی برای تحلیل سناریو سریع‌تر کرده‌اند، با کاربردهای اولیه در مالی و مدل‌سازی محیطی. در حالی که این فناوری‌ها وعده شبیه‌سازی ریسک‌ها و تأثیرات پیچیده فراتر از رسیدن سیستم‌های سنتی را دارند، ادغام در مقیاس هنوز در مراحل اولیه است و به طور گسترده محقق نشده.
مزیت رقابتی از پیاده‌سازی‌های هوش تصمیم‌گیری قابل توجه است، با سازمان‌هایی که چرخه‌های تصمیم‌گیری سریع‌تر، دقت پیش‌بینی بهبودیافته و بازگشت سرمایه قابل توجه گزارش می‌دهند. این فناوری بینش‌های استراتژیک را با امکان دسترسی کاربران غیرفنی به قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته از طریق رابط‌های زبان طبیعی دموکراتیک می‌کند و وابستگی به تیم‌های علوم داده تخصصی را کاهش می‌دهد در حالی که دقت تحلیلی را حفظ می‌کند.
دوقلوهای دیجیتال و اینترنت اشیاء چه نقشی در هوش تجاری پیشرفته ایفا می‌کنند؟
دوقلوهای دیجیتال رویکرد انقلابی به هوش تجاری است که حسگرهای اینترنت اشیاء، تحلیل هوش مصنوعی و شبیه‌سازی بلادرنگ را ترکیب می‌کند تا نسخه‌های مجازی از دارایی‌های فیزیکی، سیستم‌ها یا فرآیندها ایجاد کند. این فناوری سازمان‌ها را قادر می‌سازد عملیات را از طریق حلقه‌های بازخورد مداوم بین محیط‌های فیزیکی و دیجیتال نظارت، تحلیل و بهینه‌سازی کنند و نحوه درک و مدیریت سیستم‌های پیچیده توسط کسب‌وکارها را تحول دهد.
اکوسیستم دوقلو دیجیتال سه جزء اصلی را ادغام می‌کند: جذب داده اینترنت اشیاء از دستگاه‌های لبه مانند حسگرهای کارخانه و دوربین‌های ترافیک، تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی که جریان‌های داده بلادرنگ را پردازش می‌کند تا ناهنجاری‌ها را detect و خرابی‌ها را پیش‌بینی کند، و موتورهای شبیه‌سازی مبتنی بر ابر که سناریوها را با استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی چندفیزیکی مدل می‌کنند. این ادغام نمایش جامع از عملکرد عملیاتی ایجاد می‌کند که فراتر از داشبوردهای BI سنتی گسترش می‌یابد.
کاربردهای صنعتی و ارزش استراتژیک
تولید و نگهداری پیش‌بینی سازمان‌های صنعتی دوقلوهای دیجیتال را برای mirror عملکرد تجهیزات مستقر می‌کنند و از تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات و بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری استفاده می‌کنند. این رویکرد زمان توقف برنامه‌ریزی‌نشده را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد در حالی که تخصیص منابع را در اختلالات زنجیره تأمین بهینه می‌کند و صرفه‌جویی هزینه قابل توجه و بهبود کارایی عملیاتی ایجاد می‌کند.
شهرهای هوشمند و برنامه‌ریزی شهری دولت‌های محلی از دوقلوهای دیجیتال برای نظارت مصرف انرژی، بهینه‌سازی مسیرهای مدیریت زباله و آزمایش سیاست‌های ترافیک از طریق شبیه‌سازی قبل از پیاده‌سازی استفاده می‌کنند. حسگرهای اینترنت اشیاء با مدل‌های هوش مصنوعی ادغام می‌شوند تا سناریوهای پذیرش انرژی تجدیدپذیر را شبیه‌سازی کنند و تأثیر تغییرات زیرساختی را ارزیابی کنند و ابتکارات توسعه شهری پایدار را پشتیبانی کنند.
مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی شخصی‌سازی‌شده سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی دوقلوهای دیجیتال از سیستم‌های قلبی-عروقی بیماران ایجاد می‌کنند تا نتایج درمان را شبیه‌سازی کنند و پروتکل‌های مراقبت را بهینه کنند. عامل‌های هوش مصنوعی هشدارهای بلادرنگ برای ناهنجاری‌های فیزیولوژیکی ارائه می‌دهند و استراتژی‌های مداخله زودهنگام را امکان‌پذیر می‌سازند که بازگشت به بیمارستان را کاهش می‌دهند و نتایج بیمار را از طریق رویکردهای مراقبت شخصی‌سازی‌شده بهبود می‌بخشند.
مزایای عملیاتی و تسریع نوآوری
دوقلوهای دیجیتال استراتژی‌های نگهداری پیش‌بینی را امکان‌پذیر می‌سازند که زمان توقف برنامه‌ریزی‌نشده پرهزینه را حذف می‌کنند، با شرکت‌های هواپیمایی و تولیدی که میلیون‌ها از طریق مدیریت بهینه ناوگان و تجهیزات صرفه‌جویی می‌کنند. این فناوری چرخه‌های نوآوری را با اجازه آزمایش سناریوها به صورت مجازی قبل از تعهد منابع به پیاده‌سازی‌های فیزیکی تسریع می‌کند، به ویژه ارزشمند در شرکت‌های خودروسازی که شبکه‌های شارژ خودروهای الکتریکی را توسعه می‌دهند و برنامه‌ریزان شهری که استراتژی‌های پاسخ به پاندمی را ارزیابی می‌کنند.
ادغام دوقلوهای دیجیتال با هوش تجاری فرصت‌های بی‌سابقه برای بهینه‌سازی داده‌محور ایجاد می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد سناریوهای پیچیده را شبیه‌سازی کنند، نتایج را پیش‌بینی کنند و عملیات را به نحوه‌ای که رویکردهای BI سنتی نمی‌توانند، بهینه کنند. این همگرایی اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی و فناوری شبیه‌سازی آینده عملیات تجاری هوشمند را نمایندگی می‌کند.
آیا سازمان‌ها باید در هوش تجاری یا تحلیل داده سرمایه‌گذاری کنند؟
اغلب، بهترین پاسخ هر دو است. تحلیل داده کاوش و کشف را تسهیل می‌کند، در حالی که هوش تجاری بینش‌ها را به طرح‌های قابل اجرا ترجمه می‌کند. ترکیب آن‌ها نمایش جامع از داده‌های سازمانی فراهم می‌کند و تصمیم‌های فعال را در هر سطح پشتیبانی می‌کند.
رویکرد استراتژیک شامل درک نحوه تکمیل این قابلیت‌ها در مسیر بلوغ داده سازمان است. هوش تجاری قابلیت‌های گزارش‌دهی و نظارت پایه را فراهم می‌کند که دید عملیاتی را تضمین می‌کند، در حالی که تحلیل داده بینش‌های پیش‌بینی و تجویزی مورد نیاز برای مزیت رقابتی و نوآوری را ارائه می‌دهد.
سازمان‌ها باید زیرساخت داده فعلی، قابلیت‌های فنی و اهداف تجاری را هنگام تعیین اولویت‌های سرمایه‌گذاری در نظر بگیرند. شرکت‌هایی با انبارهای داده تثبیت‌شده و الزامات گزارش‌دهی واضح اغلب از پیاده‌سازی‌های BI قوی ابتدا بهره می‌برند، در حالی که سازمان‌هایی که با چالش‌های پیش‌بینی پیچیده روبرو هستند یا تمایز رقابتی می‌جویند، ممکن است قابلیت‌های تحلیل پیشرفته را اولویت دهند.
موفق‌ترین سازمان‌های داده‌محور هر دو قابلیت را به عنوان بخشی از استراتژی داده یکپارچه که شخصیت‌های کاربر و موردهای استفاده مختلف را پشتیبانی می‌کند، پیاده می‌کنند. کاربران تجاری از ابزارهای BI برای نظارت عملیاتی و پیگیری عملکرد استفاده می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده و تحلیل‌گران از پلتفرم‌های تحلیل پیشرفته برای کشف و مدل‌سازی بهره می‌برند و اکوسیستم جامع ایجاد می‌کنند که نیازهای سازمانی متنوع را خدمت‌رسانی می‌کند.
نتیجه
داده منبع ارزشمند است؛ استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مناسب پتانسیل آن را حداکثر می‌کند. با درک نقش‌های متمایز هوش تجاری در مقابل تحلیل داده، می‌توانید استراتژی داده قوی بسازید، فرهنگ داده‌محور پرورش دهید و همکاری در سراسر سازمان را تقویت کنید.
همگرایی هوش تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی، دوقلوهای دیجیتال و پلتفرم‌های ادغام پیشرفته آینده عملیات تجاری داده‌محور را نمایندگی می‌کند. سازمان‌هایی که قابلیت‌های نظارت BI سنتی را با بینش‌های تحلیل پیش‌بینی ترکیب می‌کنند و در عین حال از پلتفرم‌های ادغام مدرن مانند Airbyte بهره می‌برند، بهترین موقعیت برای سرمایه‌گذاری روی فرصت‌های نوظهور و ناوبری چالش‌های رقابتی خواهند داشت.
موفقیت در منظره داده‌محور امروز نیازمند دید استراتژیک و اجرای تاکتیکی است. درک نحوه تکمیل رویکردهای تحلیلی مختلف، سرمایه‌گذاری در زیرساخت فناوری مناسب و پرورش قابلیت‌های سازمانی که تصمیم‌گیری داده‌محور را پشتیبانی می‌کنند، توانایی سازمان شما را برای تبدیل اطلاعات خام به مزیت رقابتی پایدار تعیین خواهد کرد.
سؤالات متداول
بین ابزارهای هوش تجاری و تحلیل داده، کدام برای فردی با زمینه غیرفنی مناسب‌تر است؟
ابزارهای هوش تجاری عموماً مناسب‌تر هستند و رابط‌های کاربرپسند و داشبوردهای شهودی برای تجسم و گزارش‌دهی ارائه می‌دهند.
شباهت بین هوش تجاری و تحلیل داده چیست؟
هر دو هدف کشف دانش و الگوها از داده را برای آگاه کردن تصمیم‌گیری دارند، حتی اگر رویکردهایشان متفاوت باشد.
تفاوت بین تحلیل‌گر داده و توسعه‌دهنده BI چیست؟
تحلیل‌گران داده داده‌های پیچیده را تفسیر می‌کنند تا بینش‌های عملی ارائه دهند. توسعه‌دهندگان BI ابزارهای BI را طراحی و مدیریت می‌کنند تا تجسم و گزارش‌دهی را تسهیل کنند.
