مایا GBI

امروزه تقریباً هر سازمانی حجم زیادی از داده تولید می‌کند؛ از اطلاعات فروش و مشتریان گرفته تا داده‌های مالی، منابع انسانی، موجودی، عملکرد شعب و اطلاعات عملیاتی. اما داشتن داده به‌تنهایی مزیت رقابتی ایجاد نمی‌کند. ارزش واقعی زمانی شکل می‌گیرد که سازمان بتواند این داده‌ها را سریع، دقیق و قابل فهم تحلیل کند و از نتایج آن برای تصمیم‌گیری استفاده کند.

اینجاست که هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) اهمیت پیدا می‌کند.

هوش تجاری به سازمان کمک می‌کند داده‌های مختلف را جمع‌آوری، تحلیل و به اطلاعات قابل استفاده برای تصمیم‌گیری تبدیل کند. در سال‌های اخیر نیز ترکیب هوش مصنوعی و هوش تجاری مسیر جدیدی ایجاد کرده است که با عنوان هوش تجاری مولد یا Generative Business Intelligence (Generative BI / Gen BI) شناخته می‌شود. در این رویکرد، کاربران می‌توانند به جای کار با گزارش‌های پیچیده یا نوشتن Query، سؤال خود را با زبان طبیعی مطرح کنند و از داده‌های سازمان پاسخ و تحلیل دریافت کنند.

در این مقاله بررسی می‌کنیم هوش تجاری چیست، BI چگونه کار می‌کند، هوش تجاری با هوش مصنوعی چه تفاوتی با BI سنتی دارد، هوش تجاری مولد چیست و چگونه می‌توان با زبان طبیعی با داده‌های سازمان گفتگو کرد. در ادامه نیز با مایا GBI به عنوان یک راهکار هوش تجاری مولد آشنا می‌شویم.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری یا Business Intelligence (BI) مجموعه‌ای از فرآیندها، فناوری‌ها و ابزارهایی است که به سازمان کمک می‌کند داده‌های کسب‌وکار را جمع‌آوری و تحلیل کرده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کند.

به زبان ساده، هوش تجاری تلاش می‌کند فاصله میان:

داده خام → اطلاعات → تحلیل → بینش → تصمیم

را کوتاه‌تر کند.

برای مثال، یک شرکت ممکن است حجم زیادی از اطلاعات فروش داشته باشد؛ اما یک مدیر به جای مشاهده هزاران ردیف داده، به پاسخ سؤال‌هایی مانند این نیاز داشته باشد:

فروش این ماه چقدر بوده است؟

کدام محصول بیشترین رشد فروش را داشته است؟

کدام شعبه عملکرد ضعیف‌تری داشته است؟

درآمد در مقایسه با فصل گذشته چه تغییری کرده است؟

BI کمک می‌کند این داده‌ها به گزارش، شاخص، نمودار و تحلیل تبدیل شوند تا مدیران و کارشناسان بتوانند تصویر روشن‌تری از وضعیت کسب‌وکار داشته باشند.

BI مخفف چیست؟

BI مخفف Business Intelligence و به معنی هوش تجاری یا هوش کسب‌وکار است.

هدف اصلی BI این است که داده‌های کسب‌وکار به اطلاعاتی تبدیل شوند که برای تصمیم‌گیری کاربرد داشته باشند.

در مدل‌های سنتی BI، کاربران معمولاً از گزارش‌های مدیریتی، داشبوردها، نمودارها، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و ابزارهای تحلیل داده استفاده می‌کنند.

امروزه با ورود هوش مصنوعی، نحوه تعامل کاربران با BI نیز در حال تغییر است و استفاده از زبان طبیعی برای پرس‌وجو و تحلیل داده‌ها به یکی از رویکردهای مهم در BI مدرن تبدیل شده است.

هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟

فرآیند هوش تجاری را می‌توان به چند مرحله اصلی تقسیم کرد:

۱. جمع‌آوری داده

داده‌های سازمان از منابع مختلف دریافت می‌شوند؛ مانند:

• ERP

• CRM

• نرم‌افزارهای مالی

• پایگاه‌های داده

• فایل‌های Excel

• سامانه‌های عملیاتی

• سیستم‌های فروش

• اطلاعات مشتریان

منابع داده در سازمان‌ها معمولاً متعدد و پراکنده هستند و یکی از چالش‌های اصلی BI، ایجاد دسترسی مناسب به این داده‌هاست.

۲. یکپارچه‌سازی داده‌ها

داده‌ها باید در فرآیندی مشخص آماده شوند تا بتوان از آن‌ها در تحلیل‌های مختلف استفاده کرد.

۳. تحلیل داده

پس از آماده‌سازی، داده‌ها برای شناسایی روندها، تغییرات، الگوها و شاخص‌های مهم تحلیل می‌شوند.

۴. نمایش نتایج

نتایج می‌توانند در قالب:

• گزارش

• نمودار

• داشبورد

• شاخص‌های مدیریتی

• تحلیل متنی

نمایش داده شوند.

۵. تصمیم‌گیری

در نهایت، اطلاعات و تحلیل‌های حاصل در اختیار مدیران و کارشناسان قرار می‌گیرد تا تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند.

تفاوت داده، اطلاعات و بینش چیست؟

در مسیر داده تا تصمیم، سه مفهوم مهم وجود دارد:

داده

داده خام است؛ برای مثال تعداد فروش روزانه، مبلغ تراکنش‌ها یا تعداد مشتریان.

اطلاعات

وقتی داده‌ها سازمان‌دهی و پردازش شوند، می‌توانند اطلاعات ایجاد کنند؛ برای مثال «فروش این ماه نسبت به ماه قبل ۱۵ درصد افزایش داشته است».

بینش

بینش یعنی درک این‌که این تغییر چه معنایی برای کسب‌وکار دارد؛ برای مثال «افزایش فروش عمدتاً ناشی از رشد فروش یک گروه محصول در شعبه‌های شمالی بوده است».

هوش تجاری مدرن تلاش می‌کند مسیر رسیدن از داده به بینش قابل استفاده را کوتاه‌تر کند.

داشبورد مدیریتی چیست؟

داشبورد مدیریتی یکی از ابزارهای شناخته‌شده در هوش تجاری است که شاخص‌ها و اطلاعات مهم کسب‌وکار را در یک محیط قابل مشاهده نمایش می‌دهد.

برای مثال، داشبورد مدیر فروش ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• فروش روزانه

• فروش ماهانه

• رشد فروش

• تعداد مشتریان

• میانگین ارزش خرید

• عملکرد شعب

• محصولات پرفروش

داشبوردها برای مشاهده سریع وضعیت کسب‌وکار بسیار مفید هستند؛ اما در بسیاری از سازمان‌ها مدیران علاوه بر مشاهده داشبورد، سؤال‌های جدید و موردی نیز دارند.

مثلاً:

«چرا فروش این ماه کاهش پیدا کرده است؟»

یا:

«کاهش فروش در کدام منطقه بیشتر بوده است؟»

اینجاست که BI مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تجربه متفاوتی ایجاد کند.

هوش تجاری با هوش مصنوعی چیست؟

هوش تجاری با هوش مصنوعی (AI-Powered Business Intelligence) به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای افزایش توانایی BI در تحلیل، تعامل با داده‌ها و تولید بینش گفته می‌شود.

هوش مصنوعی می‌تواند به فرآیندهایی مانند موارد زیر کمک کند:

• تحلیل داده‌ها

• کشف الگوها

• شناسایی روندها

• تولید خلاصه‌های تحلیلی

• ایجاد نمودار و گزارش

• پرس‌وجوی داده با زبان طبیعی

• شناسایی ناهنجاری‌ها

• ارائه توضیحات ساده و قابل فهم

استفاده از زبان طبیعی یکی از مهم‌ترین تغییرات BI مدرن است؛ زیرا کاربران می‌توانند بدون دانستن SQL یا ساختار پیچیده داده، سؤال خود را به زبان معمولی مطرح کنند.

هوش تجاری مولد چیست؟

هوش تجاری مولد یا Generative Business Intelligence که با نام‌های Generative BI، Gen BI یا هوش تجاری مولد نیز شناخته می‌شود، به استفاده از هوش مصنوعی مولد در فرآیندهای هوش تجاری گفته می‌شود.

در این رویکرد، کاربر می‌تواند با زبان طبیعی با داده‌های سازمان تعامل داشته باشد. سیستم سؤال را تحلیل می‌کند، داده‌های مرتبط را شناسایی می‌کند و نتیجه را می‌تواند به شکل پاسخ متنی، نمودار، گزارش یا تحلیل ارائه دهد.

به بیان ساده:

BI سنتی:
کاربر معمولاً گزارش یا داشبورد مشخصی را باز می‌کند و داده‌ها را بررسی می‌کند.

Generative BI:
کاربر سؤال خود را مطرح می‌کند و سیستم تلاش می‌کند داده و تحلیل مرتبط را در اختیار او قرار دهد.

این تغییر، تجربه استفاده از BI را از «کار با گزارش» به سمت گفتگو با داده می‌برد.

Chat with Data یا گفتگو با داده چیست؟

یکی از مهم‌ترین مفاهیم در هوش تجاری مولد، امکان گفتگو با داده است.

فرض کنید مدیر فروش می‌خواهد بداند عملکرد کسب‌وکار چگونه تغییر کرده است. به جای جستجو در چند داشبورد می‌تواند بپرسد:

«فروش این ماه نسبت به ماه گذشته چقدر تغییر کرده است؟»

سپس سؤال دیگری مطرح کند:

«کدام محصولات بیشترین افزایش فروش را داشته‌اند؟»

و بعد:

«علت اصلی کاهش فروش در برخی شعبه‌ها چیست؟»

در یک محیط مکالمه‌ای، این سؤالات می‌توانند در قالب یک فرآیند تعاملی برای تحلیل داده مطرح شوند.

این مدل از تعامل، یکی از ویژگی‌های کلیدی Generative BI است و هدف آن کاهش فاصله میان سؤال کسب‌وکار و داده موردنیاز برای پاسخ است.

تحلیل داده با زبان طبیعی چیست؟

تحلیل داده با زبان طبیعی (Natural Language Analytics) به کاربر اجازه می‌دهد سؤال یا درخواست تحلیلی خود را به زبان معمولی مطرح کند.

برای مثال:

«فروش سه ماه اخیر را به تفکیک شعب نشان بده.»

یا:

«پنج محصولی که بیشترین رشد فروش را داشته‌اند کدام‌اند؟»

یا:

«میانگین فروش هر ماه در سال گذشته چقدر بوده است؟»

سیستم می‌تواند درخواست را به یک عملیات تحلیلی تبدیل کرده و نتیجه را به شکل قابل فهم ارائه دهد.

فناوری Natural Language Query (NLQ) یکی از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی در BI است و به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به نوشتن Queryهای پیچیده با داده‌ها تعامل داشته باشند.

تفاوت BI سنتی و Generative BI چیست؟

BI سنتی همچنان برای ایجاد داشبوردها، گزارش‌ها و تحلیل‌های ساختاریافته بسیار ارزشمند است. تفاوت اصلی در نحوه تعامل کاربر با داده است.

Generative BI قرار نیست الزاماً جای تمام ابزارهای BI سنتی را بگیرد؛ بلکه می‌تواند یک لایه تعاملی و هوشمند روی داده و تحلیل ایجاد کند.

مزایای استفاده از هوش تجاری با هوش مصنوعی

استفاده از AI در BI می‌تواند دسترسی به تحلیل داده را برای طیف گسترده‌تری از کاربران ساده کند:

کاهش وابستگی به گزارش‌های از پیش ساخته‌شده

کاربر برای هر سؤال جدید لزوماً نباید منتظر ساخت یک گزارش اختصاصی باشد.

ساده‌تر شدن تحلیل داده

کاربر می‌تواند به جای کار با Query یا ساخت دستی گزارش، سؤال خود را با زبان طبیعی مطرح کند.

افزایش سرعت رسیدن به بینش

هرچه فاصله بین سؤال و پاسخ کمتر شود، تصمیم‌گیری نیز می‌تواند سریع‌تر انجام شود.

شناسایی بهتر روندها و الگوها

AI می‌تواند برای شناسایی تغییرات، روندها و الگوهای موجود در داده‌ها به کار گرفته شود.

دسترسی بیشتر افراد به تحلیل

یکی از اهداف مهم Generative BI این است که تحلیل داده را از یک فعالیت کاملاً تخصصی به قابلیتی در دسترس‌تر برای کاربران کسب‌وکار تبدیل کند.

هوش تجاری برای مدیران چه کاربردی دارد؟

مدیران معمولاً به جای مشاهده تمام جزئیات داده، به شاخص‌ها، روندها، تغییرات و دلایل احتمالی آن‌ها نیاز دارند.

برای مثال، مدیرعامل می‌تواند بپرسد:

«درآمد شرکت در شش ماه گذشته چه روندی داشته است؟»

مدیر فروش:

«کدام منطقه کمترین رشد فروش را داشته است؟»

مدیر مالی:

«هزینه‌های عملیاتی در این فصل نسبت به فصل قبل چقدر تغییر کرده است؟»

مدیر منابع انسانی:

«کدام واحد بیشترین افزایش در هزینه نیروی انسانی داشته است؟»

در یک راهکار BI مجهز به هوش مصنوعی، چنین سؤالاتی می‌توانند مستقیماً به نقطه شروع تحلیل تبدیل شوند.

هوش تجاری برای شرکت‌های تولیدی

در شرکت‌های تولیدی، داده‌ها معمولاً در بخش‌های مختلفی مانند تولید، فروش، انبار، خرید و مالی قرار دارند.

BI می‌تواند برای تحلیل مواردی مانند:

• میزان تولید

• موجودی

• فروش

• مصرف مواد اولیه

• عملکرد خطوط تولید

• هزینه‌ها

• عملکرد محصولات

استفاده شود.

مایا GBI می‌تواند به عنوان یک لایه تحلیلی و مکالمه‌ای در کنار منابع داده سازمان مورد استفاده قرار گیرد.

هوش تجاری برای فروش و بازاریابی

در بخش فروش، حجم زیادی از داده درباره مشتریان، محصولات، شعب، کانال‌های فروش و درآمد وجود دارد.

سؤالات مهم می‌توانند شامل این موارد باشند:

کدام محصول بیشترین فروش را داشته است؟

کدام مشتریان بیشترین سهم درآمد را ایجاد کرده‌اند؟

فروش کدام شعبه در ماه اخیر کاهش داشته است؟

عملکرد هر کانال فروش چگونه تغییر کرده است؟

وقتی پاسخ چنین سؤالاتی سریع‌تر در دسترس باشد، مدیران و کارشناسان می‌توانند زمان بیشتری را صرف تحلیل و برنامه‌ریزی کنند.

هوش تجاری برای بانک‌ها و مؤسسات مالی

بانک‌ها و مؤسسات مالی با حجم گسترده‌ای از داده‌های تراکنش، مشتری، شعب، محصولات مالی و شاخص‌های عملکرد سروکار دارند.

راهکارهای هوش تجاری و تحلیل داده می‌توانند برای بررسی عملکرد شعب، تحلیل مشتریان، شاخص‌های مالی و سایر داده‌های سازمانی استفاده شوند.

در چنین محیط‌هایی، دسترسی کنترل‌شده، امنیت داده و حاکمیت داده اهمیت زیادی دارد و انتخاب راهکار BI باید متناسب با الزامات سازمان انجام شود. معماری‌های مدرن Generative BI نیز بر استفاده از داده‌های سازمانی همراه با کنترل‌های امنیتی و حاکمیتی تأکید دارند.

هوش تجاری برای شرکت‌های بیمه

شرکت‌های بیمه نیز داده‌های متنوعی در اختیار دارند، از جمله اطلاعات مشتریان، پرونده‌ها، درآمد، محصولات و عملکرد واحدها.

BI می‌تواند به تحلیل این داده‌ها و ایجاد دید بهتر نسبت به عملکرد کسب‌وکار کمک کند.

هوش تجاری برای هلدینگ‌ها و سازمان‌های بزرگ

در هلدینگ‌ها، داده‌ها ممکن است در شرکت‌ها و واحدهای مختلف پراکنده باشند.

یکی از چالش‌های مهم چنین سازمان‌هایی ایجاد دیدی یکپارچه نسبت به عملکرد مجموعه است.

یک راهکار هوش تجاری می‌تواند با اتصال به منابع مختلف، امکان تحلیل شاخص‌های کلیدی در سطوح مختلف سازمان را فراهم کند.

مایا GBI چیست؟

مایا GBI یک راهکار هوش تجاری مولد (Generative Business Intelligence) مبتنی بر هوش مصنوعی است که به کاربران کمک می‌کند با زبان طبیعی با داده‌های سازمان تعامل داشته باشند.

در مایا GBI، کاربر می‌تواند سؤال خود را مطرح کند و سیستم با بررسی داده‌های مرتبط، نتیجه را در قالب پاسخ، تحلیل، نمودار، داشبورد یا گزارش ارائه کند.

به این ترتیب، مسیر زیر کوتاه‌تر می‌شود:

سؤال → داده → تحلیل → تصمیم

مایا GBI چگونه کار می‌کند؟

فرض کنید داده‌های سازمان در ERP، CRM، پایگاه‌های داده و فایل‌های Excel قرار دارد.

مدیر می‌پرسد:

«فروش این ماه نسبت به ماه گذشته چقدر تغییر کرده است؟»

سپس:

«کدام محصولات بیشترین رشد فروش را داشته‌اند؟»

و در ادامه:

«کدام شعبه در سه ماه اخیر بیشترین کاهش فروش را داشته است؟»

مایا GBI درخواست کاربر را تحلیل می‌کند، داده مرتبط را بررسی می‌کند و نتیجه را در قالبی قابل فهم ارائه می‌دهد.

هدف این است که کاربر برای دریافت پاسخ هر سؤال، مجبور نباشد میان چندین گزارش و داشبورد جست‌وجو کند.

قابلیت‌های مایا GBI

گفتگو با داده

کاربران می‌توانند سؤال‌های خود را با زبان طبیعی مطرح کنند و از داده‌های سازمان پاسخ بگیرند.

تحلیل هوشمند داده

مایا GBI می‌تواند برای بررسی روندها، تغییرات و الگوهای موجود در داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

اتصال به منابع مختلف داده

مایا GBI می‌تواند در کنار منابعی مانند:

• ERP

• CRM

• پایگاه‌های داده

• فایل‌های Excel

برای ایجاد تجربه یکپارچه‌تر تحلیل داده مورد استفاده قرار گیرد.

داشبورد مدیریتی

شاخص‌ها و اطلاعات مهم کسب‌وکار می‌توانند در قالب داشبوردهای مدیریتی نمایش داده شوند.

گزارش‌گیری سریع

کاربران می‌توانند برای دریافت اطلاعات و گزارش‌های موردنیاز، از تجربه مکالمه‌ای و ابزارهای تحلیلی استفاده کنند.

شناسایی روندها و تغییرات

تحلیل تغییرات و روندهای داده می‌تواند به مدیران کمک کند تصویر روشن‌تری از وضعیت کسب‌وکار داشته باشند.

استقرار سازمانی و On-Premise

برای سازمان‌هایی که به کنترل بیشتر بر زیرساخت و داده‌های خود نیاز دارند، امکان استقرار راهکار در زیرساخت داخلی سازمان فراهم است.

مایا GBI در چه منابع داده‌ای قابل استفاده است؟

یکی از چالش‌های اصلی در سازمان‌ها، پراکندگی داده است.

داده ممکن است در:

ERP + CRM + نرم‌افزار مالی + Database + Excel

قرار داشته باشد.

راهکار هوش تجاری زمانی ارزش بیشتری ایجاد می‌کند که بتواند به منابع موردنیاز سازمان متصل شود و داده‌های مرتبط را در فرآیند تحلیل به کار بگیرد.

معماری‌های جدید Generative BI نیز معمولاً بر اتصال به منابع مختلف داده، از پایگاه‌های داده و انبارهای داده گرفته تا سیستم‌های عملیاتی و منابع دیگر، تأکید دارند.

چرا مایا GBI؟

یک سیستم هوش تجاری نباید فقط تعداد بیشتری نمودار و گزارش تولید کند. ارزش اصلی آن زمانی ایجاد می‌شود که بتواند دسترسی به اطلاعات را ساده‌تر کند و به کاربران کمک کند سؤال‌های واقعی کسب‌وکار را سریع‌تر بررسی کنند.

مایا GBI به سازمان‌ها کمک می‌کند:

• دسترسی به داده‌های سازمانی را ساده‌تر کنند.

• زمان تهیه گزارش‌های تحلیلی را کاهش دهند.

• با داده‌ها به زبان طبیعی تعامل داشته باشند.

• روندها و تغییرات مهم را بهتر بررسی کنند.

• از داده‌های پراکنده در فرآیندهای تحلیلی استفاده کنند.

• وابستگی به گزارش‌های ثابت و از پیش آماده را کاهش دهند.

• تصمیم‌گیری داده‌محور را در بخش‌های مختلف سازمان تقویت کنند.

• از ظرفیت هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات کسب‌وکار استفاده کنند.

مایا GBI قرار نیست جای مدیر یا تحلیلگر را بگیرد؛ بلکه می‌تواند به عنوان دستیار هوشمند تحلیل داده در کنار آن‌ها قرار گیرد تا زمان کمتری صرف پیدا کردن اطلاعات و زمان بیشتری صرف تحلیل و تصمیم‌گیری شود.

آیا هوش تجاری مولد جایگزین تحلیلگر داده می‌شود؟

این سؤال یکی از مهم‌ترین موضوعات در استفاده از هوش مصنوعی در BI است.

هدف Generative BI لزوماً حذف نقش تحلیلگر نیست. در بسیاری از سازمان‌ها، تحلیلگران همچنان برای تعریف شاخص‌ها، مدل‌سازی داده، اعتبارسنجی نتایج، طراحی ساختارهای تحلیلی و تفسیر پیچیده داده‌ها نقش مهمی دارند.

هوش تجاری مولد بیشتر تلاش می‌کند دسترسی به تحلیل را ساده‌تر و سریع‌تر کند و بخشی از کارهای تکراری پرس‌وجو، گزارش‌گیری و بررسی اولیه داده را تسهیل کند. این رویکرد می‌تواند به کاربران غیرتخصصی نیز امکان تعامل راحت‌تر با داده‌ها بدهد.

امنیت و حاکمیت داده در هوش تجاری با AI

وقتی هوش مصنوعی مستقیماً با داده‌های سازمانی کار می‌کند، امنیت، دسترسی، حاکمیت داده و کنترل اطلاعات اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند.

سازمان‌ها باید مشخص کنند:

• چه داده‌هایی در اختیار سیستم قرار می‌گیرند؟

• چه کاربرانی به چه اطلاعاتی دسترسی دارند؟

• داده‌ها در کجا پردازش می‌شوند؟

• چه سیاست‌هایی برای کنترل دسترسی وجود دارد؟

• نتایج تحلیل چگونه اعتبارسنجی می‌شوند؟

معماری‌های سازمانی Generative BI نیز بر اهمیت امنیت و کنترل‌های حاکمیتی در کنار استفاده از AI تأکید دارند.

به همین دلیل، هنگام انتخاب نرم افزار هوش تجاری با هوش مصنوعی نباید فقط به قابلیت‌های ظاهری توجه کرد؛ زیرساخت، امنیت، کیفیت داده و نحوه کنترل دسترسی نیز باید بررسی شوند.

آینده هوش تجاری چیست؟

نسل جدید BI به سمت تجربه‌ای حرکت می‌کند که در آن کاربر به جای جستجوی گزارش، سؤال می‌پرسد.

در این مدل، داشبوردها و گزارش‌های سنتی همچنان اهمیت خود را حفظ می‌کنند، اما یک لایه مکالمه‌ای و هوشمند نیز روی داده قرار می‌گیرد.

کاربر می‌تواند بپرسد:

«چه اتفاقی افتاده است؟»

سپس:

«چرا این اتفاق افتاده است؟»

و در ادامه:

«کدام بخش بیشترین تأثیر را داشته است؟»

این حرکت از داشبوردهای ثابت به سمت تحلیل مکالمه‌ای، جستجوی داده با زبان طبیعی و Generative BI یکی از روندهای مهم تحول BI است.

از داده تا تصمیم با مایا GBI

داده‌های سازمان زمانی ارزشمند هستند که بتوان از آن‌ها برای پاسخ به سؤال‌های واقعی کسب‌وکار استفاده کرد.

مایا GBI تلاش می‌کند همین مسیر را کوتاه‌تر کند: کاربر سؤال خود را مطرح می‌کند، داده‌های مرتبط بررسی می‌شوند و نتیجه در قالبی قابل فهم در اختیار او قرار می‌گیرد.

در این رویکرد، دیگر مسئله فقط داشتن یک انبار بزرگ از داده یا مجموعه‌ای از داشبوردها نیست؛ مسئله اصلی این است که افراد بتوانند در زمان مناسب، اطلاعات مناسب را پیدا کنند و آن را به بینش قابل استفاده تبدیل کنند.

در آخر

هوش تجاری چیست؟ هوش تجاری یا BI رویکردی برای جمع‌آوری، تحلیل و استفاده از داده‌های کسب‌وکار با هدف بهبود تصمیم‌گیری است.

با ورود هوش مصنوعی، BI نیز در حال تغییر است. هوش تجاری با هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل داده را ساده‌تر و در دسترس‌تر کند و Generative BI یا هوش تجاری مولد یک گام جلوتر می‌رود و امکان تعامل مکالمه‌ای با داده‌ها را فراهم می‌کند.

در این مدل، کاربر لازم نیست همیشه SQL بداند یا میان ده‌ها گزارش و داشبورد جستجو کند. او می‌تواند سؤال خود را با زبان طبیعی مطرح کند و سیستم تلاش کند داده و تحلیل موردنیاز را ارائه دهد.

مایا GBI نیز با همین رویکرد طراحی شده است؛ یک راهکار هوش تجاری مولد که به کاربران کمک می‌کند با داده‌های سازمان گفتگو کنند، سؤال بپرسند، تحلیل دریافت کنند و سریع‌تر به اطلاعات موردنیاز برسند.

مایا GBI از سؤال تا داده، از داده تا تحلیل، و از تحلیل تا تصمیم.

برای آشنایی بیشتر با این راهکار می‌توانید صفحه درباره مایا را مشاهده کنید یا برای دریافت اطلاعات بیشتر با کارشناسان مایا تماس بگیرید.