برترین های هوش تجاری در سال 2025

زمان مطالعه: 10 دقیقه

هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) در حال تبدیل شدن به قلب تپنده تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در کسب ‌و کارهاست. با توجه به پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی و افزایش حجم داده‌ها، برترین های هوش تجاری در سال ۲۰۲۵، بر روی عملیاتی کردن داده‌ها، خودکارسازی، افزایش دسترسی و استفاده از هوش مصنوعی در سطح سازمان تمرکز خواهند داشت.

کسب و کارها با کمک هوش تجاری می‌توانند با اختلالات در حال تحول کنار بیایند، مدل‌های کسب و کار خود را تقویت کنند و برای بحران‌های احتمالی آینده آماده شوند. ابزارهای مدرن هوش تجاری (BI)، فرصت‌های زیادی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد تا دیدگاه‌ها، نوآوری‌ها و کارایی‌های جدید را کشف کنند و در انجام عملیات روزانه خود فعال‌تر شوند.

حتما به خاطر دارید که در مطالب گذشته راجع به هوش تجاری صحبت کردیم و گفتیم BI، یک فرایند تکنولوژی محور برای تحلیل داده‌هاست که در نهایت به مدیران، تصمیم‌گیرندگان و صاحبان کسب و کار، اطلاعات عملی ارائه می‌دهد. شما به عنوان یک مدیر، با هوش تجاری می‌توانید بفهمید که چه عواملی در موفقیت یا شکست پروژه‌هایتان موثر است و چه عواملی میزان سود شما را افزایش یا کاهش می‌دهد.

برترین های هوش تجاری در سال 2025

برترین ترندهای هوش تجاری عبارتند از:

• هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

• تجزیه و تحلیل پیشرفته (Augmented analytics)

• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی (Predictive analytics)

• مدیریت داده (Data governance)

• بصری‌سازی داده‌ها (Data visualization)

• تحلیل زمان واقعی و پیش‌بینی کننده (Real-time and Predictive Analytics)

• امنیت داده‌ (Data Security)

• پردازش زبان طبیعی (NLP-Natural Language Processing)

• دموکراتیک سازی داده‌ (Data Democratization)

• هوش تجاری مشارکتی (Collaborative BI)

• هوش تجاری سلف‌ سرویس (Self-Service BI)

•  داستان‌ سرایی داده‌ها (Data Storytelling)

• مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)

• کشف داده‌ (Data Discovery)

• تجسم داده‌ (Data Visualization)

• حاکمیت داده (Data Sovereignty)

• سواد داده (Data Literacy)

• اتوماسیون داده (Data Automation)

مانند هر فناوری دیگری، برترین های هوش تجاری یا BI همچنان در حال تکامل هستند. مثلا در ابتدا BI محدود به صفحات گسترده‌ای پر از اعداد بود. اما امروز این فناوری، امکان تجسم روشن و اقدامات فوری را فراهم می‌کند. با این حال، آنچه برای درک ارزش واقعی BI، اهمیت دارد، این است که در جریان آخرین ترندهای هوش تجاری قرار بگیرید و بفهمید چگونه می‌توانید با ادغام آنها، یک نقشه راه برای پذیرش فناوری در سراسر کسب و کار ایجاد کنید. امروز به بررسی برترین های  هوش تجاری در سال 2025 می‌پردازیم.

هوش مصنوعی (AI)

یکی از ترندهای هوش تجاری یا BI، هوش مصنوعی است. هر چند هوش مصنوعی (AI) و هوش تجاری (BI)، همیشه به صورت جداگانه مورد استفاده قرار گرفته‌اند، اما در سال 2024، سازمان‌ها قصد دارند به طور فزاینده این دو فناوری را برای کشف دیدگاه‌های عمیق‌تر و امکان تصمیم‌گیری بهتر ترکیب کنند. ترکیب AI و BI کسب و کارها را قادر می‌سازد تا با سرعت هر چه بیشتر فرایندهای تجاری و فناوری اطلاعات را شناسایی و خودکارسازی کنند. همچنین، از مقیاس پذیری و چابکی مطمئن باشند. بنابراین، می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را با حداقل مداخلات انسانی تجزیه و تحلیل‌کنند. این قابلیت‌ها علاوه بر تسریع روند تجزیه و تحلیل داده‌ها، آنها را دقیق‌تر، درست‌تر و کارآمدتر می‌کند.

تجزیه و تحلیل پیشرفته (Augmented analytics)

این رویکرد، نسل جدیدی از تحلیل داده‌هاست که با ترکیب هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، فرایند تحلیل را هوشمند و خودکارسازی می‌کند. به‌جای آنکه تحلیلگر به‌صورت دستی داده‌ها را فیلتر و بررسی کند، سیستم BI به‌طور خودکار الگوها، ناهنجاری‌ها یا روندهای پنهان را کشف کرده و حتی پیشنهادهایی برای تصمیم‌گیری بهتر ارائه می‌دهد. این فناوری باعث می‌شود افراد غیرمتخصص نیز بتوانند تنها با طرح پرسش به زبان طبیعی، به تحلیل‌های دقیق و بینش‌های ارزشمند دست پیدا کنند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی (Predictive analytics)

تحلیل پیش‌بینی بر اساس الگوهای تاریخی داده‌ها کار می‌کند تا رفتار یا رویدادهای آینده را پیش‌بینی کند. با استفاده از مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سازمان‌ها می‌توانند پیش‌بینی کنند که مثلاً فروش در ماه آینده چگونه خواهد بود، یا احتمال از دست رفتن مشتریان چقدر است. ارزش اصلی این ترند در این است که تصمیم‌گیری‌ها را از حالت واکنشی به حالت پیش‌دستانه و پیش‌بینانه تبدیل می‌کند.

مدیریت داده (Data governance)

مدیریت داده مجموعه‌ای از سیاست‌ها، فرایندها و استانداردهاست که تضمین می‌کند داده‌های سازمان دقیق، ایمن، به‌روز و قابل اعتماد هستند. در دنیایی که تصمیمات کلیدی بر پایه داده‌ها گرفته می‌شود، وجود چارچوب حاکمیت قدرتمند برای کنترل دسترسی، حفظ کیفیت، رعایت حریم خصوصی و انطباق با مقررات، ضروری است. بنابراین مدیریت داده، اساس موفقیت سایر ترندهای BI محسوب می‌شود.

بصری‌سازی داده‌ها (Data visualization)

بصری‌سازی داده‌ها، علم تبدیل داده‌های خام به نمودارها، داشبوردها و داستان‌های قابل فهم است. هدف این است که بینش‌های پنهان در اعداد به شکل بصری و شهودی نمایش داده شوند تا تصمیم‌گیرندگان بتوانند سریع‌تر و دقیق‌تر واکنش نشان دهند. ابزارهای مدرن BI با استفاده از گرافیک‌های تعاملی و حتی واقعیت افزوده (AR)، تجربه دیداری داده‌محور را جذاب‌تر و کارآمدتر می‌کنند.

تحلیل زمان واقعی و پیش‌بینی کننده (Real-time and Predictive Analytics)

در سال 2025، کسب و کارها از ترکیب تحلیل‌های پیش‌بینی کننده و زمان واقعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان تولید استفاده می‌کنند. این رویکرد دو جانبه به سازمان‌ها امکان می‌دهد که برای تهدیدات غیرقابل توجیه، از قبل آماده شده و واکنش‌ها را بر اساس موقعیت‌ها در زمان واقعی تغییر دهند. به این ترتیب، قادر هستند عملیات فعلی خود را بهینه سازی کرده و با کشف بینش‌های بهتر، اجرای فرایندهای دقیق‌تر و شناسایی راههای جدید برای رشد کسب و کار، نوآوری را فعال کنند.

امنیت داده‌ (Data Security)

مقررات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سال 2025، یکی دیگر از برترین های هوش تجاری و از موضوعات مهمی ست که هر روز سخت‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. اکنون زمان آن است که سازمان‌ها تلاش‌های مستمری انجام دهند، برای اینکه بدانند:

• داده‌ها از کدام منبع به دست می‌آیند؟

• چه کسانی به آنها دسترسی دارند؟

• چگونه از آنها استفاده می‌شود؟

• چگونه طبقه‌بندی می‌شوند؟

•  چه مدت می‌توان آنها را ذخیره کرد؟

این روند، به دلیل تعداد و پیچیدگی منابع داده و انواع داده‌هایی که نیاز به پشتیبانی دارند، با رشد تصاعدی طرح‌های تحلیلی هدایت می‌شود. برای اطمینان از امنیت داده‌ها، کسب و کارها وظیفه دارند تلاش‌هایی برای ایجاد استراتژی‌های حاکم بر داده‌ها انجام دهند تا میان ثبات و شفافیت داده‌ها تعادل ایجاد شود. این موضوع، پایه‌ای برای تصمیم‌گیری دقیق، اخلاقی و مبتنی بر شواهد ایجاد می‌کند. همچنین، ضمن حفظ حریم خصوصی، از استفاده‌های غیرمجاز نیز جلوگیری می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP-Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی (NLP)، شاخه‌ای میان رشته‌ای از زبان شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به تعامل میان رایانه و زبان انسان، نحوه برنامه‌ریزی رایانه‌ها برای پردازش و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های زبان طبیعی مربوط می‌شود.

NLP، یکی از قدرتمندترین شاخه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را در قالب گفتار و نوشتار، درک و تفسیر کنند. کسب و کارها در سال 2025، از پردازش زبان طبیعی (NLP) در پروژه‌های BI جهت مدیریت مقادیر قابل توجهی از داده‌های متنی بدون ساختاری که از منابع مختلف جمع‌آوری کرده‌اند، استفاده خواهند کرد.

دموکراتیک سازی داده‌ (Data Democratization)

از دیگر ترندهای هوش تجاری، دموکراتیک سازی داده‌هاست. این فرایند مداوم، به همه افراد یک سازمان، (بدون توجه به دانش فنی آنها)، امکان می‌دهد تا به راحتی با داده‌ها کار کنند، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها را انجام دهند و تجارب مشتریان را ایجاد کنند.

بسیاری از فناوری‌های جدید BI، مانند دموکراتیک سازی داده‌ها برای کمک به کارکنان غیر انحصاری در درک داده‌هایی که با آنها کار می‌کنند، در نظر گرفته شده است. اینجاست که دموکراتیک سازی داده‌ها به عنوان جایگزینی برای عملیات سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها معرفی می‌شود. دموکراتیک سازی، داده‌های کسب و کار را برای تمام سطوح سازمان (نه فقط برای تیم‌های تحلیلی و مدیران ارشد)، قابل دسترس خواهد کرد.

همچنین، با دادن ابزارهای لازم به کارکنان برای درک داده‌های در دسترس، آنها می‌توانند فرصت‌های تجاری را بهتر درک کنند و تصمیمات موثرتری بگیرند. دموکراتیک سازی داده‌ها، کشف بینش‌ها و دیدگاه‌های پنهان کسب و کار را آسان‌تر می‌کند. چرا که کارکنان بیشتری با تخصص‌های مختلف به داده‌ها دسترسی دارند.

هوش تجاری مشارکتی (Collaborative BI)

BI مشارکتی، شامل ترکیبی از BI و سایر ابزارهای تکنولوژیکی است که تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، به اشتراک گذاری داده‌ها و گزارش دهی را آسان‌تر می‌کند. از آنجا که فناوری BI مشارکتی، منجر به مشارکت افراد در فرایند تصمیم‌گیری می‌شود و حل مشکلات به صورت جمعی را امکانپذیر می‌کند، می‌توانید مطمئن باشید که تصمیمات کارآمد و موثری گرفته خواهد شد. با توجه به مزایایی که BI مشارکتی به کسب و کارها ارائه می‌دهد، می‌توانید مطمئن باشید که محبوبیت آن در سال 2024 نیز ادامه خواهد یافت.

هوش تجاری سلف‌ سرویس (Self-Service BI)

هوش تجاری سلف ‌سرویس، رویکردی است که به کاربران غیر‌فنی (مثل مدیران، کارشناسان فروش یا بازاریابی) اجازه می‌دهد بدون نیاز به متخصص داده یا IT، خودشان به داده‌ها دسترسی پیدا کرده، گزارش بسازند و تحلیل انجام دهند. هدف این ترند، دموکراتیزه‌کردن داده‌ها است، تا جایی که هر فرد بتواند به‌جای انتظار برای گزارش از واحد IT، مستقیماً از طریق داشبوردهای ساده و تعاملی پاسخ سوالات خود را از داده‌ها بگیرد. این رویکرد تصمیم‌گیری‌ها را سریع‌تر و سازمان‌ را چابک‌تر می‌کند.

 داستان‌ سرایی داده‌ها (Data Storytelling)

این ترند، ترکیبی از تحلیل عددی، تصویرسازی و روایت انسانی است تا پیام داده‌ها را به زبانی قابل درک و تأثیرگذار منتقل کند. در واقع، به جای نمایش صرف نمودار و جدول، تحلیل‌گر با استفاده از متن، گرافیک و لحن روایت‌گرانه توضیح می‌دهد که «چه اتفاقی افتاده»، «چرا اتفاق افتاده» و «چه باید کرد». با این روش، داده‌ها نه تنها دیده می‌شوند بلکه درک و احساس نیز می‌شوند. داستان سرایی داده‌ها، ابزاری مؤثر برای جلب همراهی مدیران و تصمیم‌گیرندگان محسوب می‌شود.

مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)

مدیریت کیفیت داده‌ها به مجموعه فرایندها و ابزارهایی گفته می‌شود که به شما اطمینان می‌دهند داده‌های مورد استفاده در سازمان کامل، دقیق، یکپارچه و بدون خطا هستند. حتی بهترین الگوریتم‌های تحلیلی نیز در صورت تغذیه با داده‌های ناقص یا اشتباه، خروجی ضعیفی خواهند داشت. مدیریت کیفیت داده‌ها، شامل وظایفی همچون شناسایی داده‌های تکراری، رفع ناسازگاری‌ها، پاک‌سازی ورودی‌ها و نظارت مستمر بر سلامت داده‌هاست تا خروجی BI کاملا قابل اعتماد باشد.

کشف داده‌ (Data Discovery)

کشف داده‌، شامل جمع‌آوری و ارزیابی داده‌ها از منابع مختلف است و معمولا برای درک روندها و الگوهای موجود در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. کشف داده‌ها معمولا با هوش تجاری (BI) همراه است. چرا که با گردآوری داده‌های نامتجانس و تفکیک شده برای تجزیه و تحلیل، در به اطلاع رساندن تصمیمات تجاری به شما کمک می‌کند. بنابراین، فرایند کشف داده، شامل اتصال چندین منبع داده، پاکسازی و آماده سازی، به اشتراک گذاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای به دست آوردن دیدگاه‌های مورد نیاز در فرایندهای تجاری است. در واقع، داشتن انبوهی از داده‌ها بی فایده است، مگر آنکه بتوانید راهی برای استخراج دیدگاه‌های مورد نظرتان از این داده‌ها پیدا کنید.

کشف داده‌ها با استفاده از تصاویر بصری، مسیرهای تحلیلی را به روی طیف گسترده‌تری از مخاطبان باز می‌کند و انتظار می‌رود که در سال‌ 2025 و سالهای بعد از آن نیز، به رشد خود ادامه دهد.

تجسم داده‌ (Data Visualization)

تجسم داده، نمایش داده‌ها با استفاده از گرافیک‌های رایج مانند نمودار، نقشه، اینفوگرافیک‌ و انیمیشن‌ است. این نمایش بصری اطلاعات، روابط پیچیده میان داده‌ها و بینش‌های مبتنی بر داده را به شیوه‌ای قابل درک ارائه می‌دهد.

تجسم داده‌ها یکی از مراحل فرایند علم داده است که می‌گوید داده‌ها پس از جمع‌آوری، پردازش و مدل سازی، برای نتیجه‌گیری باید تصویرسازی شوند. همچنین بخشی از رشته DPA محسوب می‌شود که هدف آن شناسایی، مکان یابی، دستکاری، قالب بندی و ارائه داده‌ها به کارآمدترین و موثرترین روش ممکن است.

در سال 2024، داشبوردهای KPI، همچنان یک ابزار ارتباطی بصری اصلی است که با تبدیل شدن به مرکز تحلیلی یک پروژه، همکاری میان تیم‌ها را افزایش می‌دهد. از آنجا که معمولا افراد داده‌های بصری را بهتر پردازش می‌کنند، روند کشف داده‌ها به عنوان یکی از برترین های هوش تجاری یا BI در سال 2025، افزایش خواهد یافت.

حاکمیت داده (Data Sovereignty)

این مفهوم به مجموعه‌ای از فرآیندها، سیاست‌ها و نقش‌هایی اشاره می‌کند که ارزش‌گذاری، ایجاد، مصرف و کنترل داده‌های تجاری را در سطح استراتژیک و عملیاتی تضمین می‌کند. همچنین، نقش‌ها و مسئولیت‌هایی بر عهده دارد، در رابطه با اینکه:

•  چه کسی می‌تواند داده‌ها را دستکاری کند؟

• در چه موقعیتی می‌تواند این کار را انجام دهد؟

• با چه ابزارها و روش‌هایی این کار را انجام می‌دهد؟

در  گذشته با وجود قوانین سختگیرانه GDPR، سازمان‌ها موظف بودند نیاز به فرایندهای حاکمیتی را افزایش دهند تا از یک محیط امن برای داده‌های حساس مطمئن شوند. از آنجا که سازمان‌ها در هر اندازه‌ای، همیشه در معرض انواع حملات و شکاف‌ها قرار می‌گیرند، حجم عظیمی از اطلاعات حساس مشتریان، تامین کنندگان، کارمندان و…، همیشه در معرض سوء استفاده قرار دارد. بنابراین، اجرای یک طرح حاکمیتی مناسب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ضمن مطابقت با مقررات دولتی، محیط مناسبی برای استفاده از داده‌های با کیفیت و دستیابی به اهداف خود ایجاد کنند.

در محیط به شدت رقابتی امروز که حجم داده‌های جمع‌آوری شده هر لحظه بیشتر می‌شود، اعمال حاکمیت موثر داده‌ها ضروری است. چرا که ضمن کمک به سازمان‌ها در افزایش مطابقت با محیط، در به حداقل رساندن خطرات، بهبود ارتباطات داخلی و خارجی، کاهش هزینه‌ها و دستیابی به اهداف استراتژیک نیز به آنها کمک می‌کند.

سواد داده (Data Literacy)

این روزها، داده‌ها به پایه‌های اصلی تصمیم‌‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها تبدیل شده‌اند، بنابراین توانایی درک و استفاده از آنها به عنوان یک ابزار مشارکتی برای موفقیت هر سازمانی ضروری است. سواد داده، از دیگر ترندهای هوش تجاری و از گرایش‌های مربوط به تجزیه و تحلیل داده‌هاست که در سال 2025 باید به آن توجه کنید.

سواد داده یا Data Literacy، به معنی توانایی خواندن، نوشتن، درک و انتقال داده‌ها در یک زمینه خاص است که بر اساس تکنیک‌ها، ابزارها، فناوری‌ها و روش‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها پیاده سازی شده است. بنابراین در سال 2024 سواد داده در افزایش ارزش کسب و کار اهمیت زیادی دارد.

رهبران کسب و کار، مسئول ارائه آموزش‌ها و ابزارهای مورد نیاز به افراد سازمان هستند تا آنها بتوانند با داده‌ها و نتایج تجزیه و تحلیل‌ها کار کنند. به خاطر داشته باشید که برای دستیابی به یک فرایند سواد داده‌ای موفق، ارزیابی دقیقی از مهارت‌های کارکنان و مدیران لازم است، تا نقاط ضعف و شکاف‌ها به طور کامل شناسایی شوند. با آموزش مناسب و ابزارهای مناسب در دراز مدت، کاربران در تمامی سطوح قادر به انجام تحلیل‌های پیشرفته و استفاده از داده‌ها به عنوان زبان اصلی خود خواهند بود.

اتوماسیون داده (Data Automation)

موضوعات هوش تجاری بدون اتوماسیون داده‌ها کامل نمی‌شوند. ابزارها و منابع متفاوت، بخشی از تنگناهایی محسوب می‌شوند که امروزه کسب و کارها با آنها روبرو هستند. راه‌حل‌های هوش تجاری (BI)، با ادغام تمام داده‌هایی که یک سازمان را مدیریت می‌کند، روش‌هایی را برای کشف، تجزیه و تحلیل، اندازه‌گیری، نظارت و ارزیابی داده‌ها در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد. روند اتوماسیون داده به اقداماتی اشاره می‌کند که در آن کسب و کارها با استفاده از ابزارها و فناوری‌های متعدد مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، ابزارهای کم کد و بدون کد، تا آنجا که ممکن است فرایندها را خودکارسازی می‌کنند.

انتظار می‌رود اتوماسیون به بخش مهمی از توسعه کسب و کار در سال 2024 تبدیل شود. چرا که برخی سازمان‌ها سعی می‌کنند تا هوش مصنوعی را با نتایج واقعی کسب و کار مرتبط کنند که این موضوع، به مسائل امنیتی و حاکمیتی منجر خواهد شد. در صورت حمایت از ابتکارات، فناوری‌ها و ابزارهای مرتبط، کسب و کارها با هوش مصنوعی رونق می‌گیرند و می‌توانند چندین فرایند را خودکارسازی کرده و عملیات خود را کارآمدتر و موثرتر کنند.

مزایای استفاده از هوش تجاری چیست؟

همان طور که می‌دانید، هوش تجاری یا BI، مجموعه‌ای از ابزارها و فرایندهاست که داده‌های خام را به بینش‌های کاربردی برای تصمیم‌گیری بهتر تبدیل می‌کند. استفاده از BI ، هم در سطح استراتژیک و هم در سطح عملیاتی مزایای زیادی به همراه دارد. اکنون به برخی از این مزایا اشاره می‌کنیم:

• بهبود تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

• افزایش سرعت و شفافیت گزارش‌گیری

• افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها

• شناسایی فرصت‌ها و الگوهای پنهان

• بهبود رضایتمندی مشتریان

• هماهنگی و هم‌راستایی درون ‌سازمانی

سخن پایانی

برترین های هوش تجاری (BI) نشان می‌دهند که این حوزه در حال حرکت به سمت تصمیم‌گیری فعال و خودکار است. این تغییر با ادغام گسترده هوش مصنوعی (AI) برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده و ارائه بینش‌های لحظه‌ای هدایت می‌شود. همزمان با اینکه ابزارهای سلف‌سرویس به کاربران عادی اجازه می‌دهند بدون دخالت تیم‌های فنی، تحلیل انجام دهند، در نهایت، داستان‌سرایی داده‌ها و مدیریت کیفیت داده‌ها شما را مطمئن می‌کنند که این بینش‌های پیچیده به‌درستی تفسیر شده و بر اساس داده‌های قابل اعتماد شکل گرفته‌اند تا سرعت و دقت تصمیم‌گیری سازمان افزایش یابد.