یادگیری ماشین شاخه‌ای پیشرفته از هوش مصنوعی است. این شاخه تحلیل داده‌ را به صورت خودکار انجام می‌دهد. در یادگیری ماشین، سیستم توانایی یادگیری خودکار و بهبود تجربه‌ی برنامه‌ریزی صریح را دارد. تمرکز یادگیری ماشین بر آن دسته از برنامه‌های رایانه‌ای است که می‌توانند به داده‌ها و تجربیات گذشته دسترسی پیدا کنند و از آن‌ها برای پیش‌بینی وقایع آینده و داده‌های جدید الگوبرداری کنند.
یادگیری ماشین پیش‌بینی‌هایی براساس تجزیه و تحلیل ارائه می‌دهد. در این پیش‌بینی‌ها جزئیات دقیقی از رفتارهای آینده لحاظ می‌شود.

✅@Nemoudar

شاخص‌های کلیدی عملکرد مجموعه‌ای از مقادیر قابل سنجش، برای ارزیابی عملکرد سازمان ها و واحد های آن ها است. به عبارتی این اقدامات برای ارزیابی موفقیت یک سازمان / یا دپارتمان ، در دستیابی به اهداف، مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شاخص‌ها به بررسی دستیابی به اهداف استراتژیک، مالی و عملیاتی شرکت کمک می‌کند.
شاخص‌های کلیدی عملکرد در چندین سطح استفاده می‌شود. در سطح‌های بالا ممکن است عملکرد کلی شرکت‌ها مورد توجه باشد، در حالی که در سطح‌های پایین ممکن است روی فرآیندهای بخش‌هایی از جمله فروش، بازاریابی، منابع انسانی، پشتیبانی و سایر موارد متمرکز شود.

✅@Nemoudar

این گزارش کاربر را قادر می‌کند با استفاده از جستجو، فیلتر کردن، مرتب سازی و سایر دستکاری‌های داده، ظاهر نهایی گزارش به محتوای دلخواه کاربر درآید. در واقع گزارش تعاملی بر شخصی بودن داده‌ها توجه زیادی کرده است.
بیشتر گزارش‌های تعاملی شامل یک نوار جستجو ، منوی عملکردها ، منوی عنوان ستون و نمادهای ویرایش در ستون اول هر ردیف است.
شما تنها با یک کلیک در صفحه به تمام اطلاعات مورد نیاز دسترسی دارید.
این ویژگی‌ها اهمیت استفاده از گزارش‌ تعاملی را برای یک مجموعه نشان می‌دهد.

✅@Nemoudar

اهمیت BI زمانی خودش را نشان می‌دهد که می‌فهمیم با توجه نکردن به داده‌ها چه سرمایه‌ی‌ عظیمی را از دست می‌دهیم.
نمودار با تیمی حرفه‌ای تحلیل این اطلاعات ارزشمند را در اختیارتان قرار می‌دهد.
برای پیشرفت در کسب و کار خود فقط کافی است به ما اعتماد کنید.

✅@Nemoudar

معماری هوش تجاری اصطلاحی است که برای توصیف استاندارد و سیاست‌های بررسی داده‌ها در سازماندهی داده‌ها به کار می‌رود. این استانداردها و تحلیل‌ها با کمک تکنیک‌ها و فناوری‌های رایانه‌ای ایجاد می‌شود. از این طریق می‌توان سیستم‌های هوش تجاری را برای تجسم، گزارش و تجزیه و تحلیل داده‌های آنلاین برنامه‌ریزی کرد. این داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های کامپیوتری در نهایت به تحلیل و داشبوردهای سازمانی تبدیل می‌شوند. 
معماری هوش تجاری از چندین مولفه تشکیل شده است. هر یک از این مولفه‌ها هدف خاص خود را دارند.
یکی از اجزای معماری هوش تجاری، انبار داده است. سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی، تمیز کردن و استخراج داده‌ها به وسیله یک مخزن مرکزی انجام می‌گیرد که به آن انبار داده می‌گویند. انبار داده اساسی‌ترین مولفه در معماری هوش تجاری است.

برای مطالعه مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-data-warehouse/

✅ @Nemoudar

تحلیلگر داده معمولا با پردازش و تحلیل داده‌های گذشته، به توضیح روندهای مربوط به داده‌های مدنظر می‌پردازد. این در حالی است که دانشمند داده، نه تنها به بررسی و تحلیل داده‌های گذشته می‌پردازد، بلکه از الگوریتم‌های پیشرفته‌ی یادگیری ماشین نیز استفاده می‌کند تا روند داده‌ها در آینده را نیز پیش‌بینی کند. اما این اقدامات مراحل مشخصی دارند. 
پیدا کردن داده، آماده‌سازی داده، ایجاد طرح اولیه برای مدلسازی الگوریتم‌ها به ترتیب از مراحل اولیه علم داده است.
پس از این مراحل، دید عمیقی نسبت به داده‌های موجود دارید و الگوریتم‌های مورد استفاده‌ی خود را مشخص کرده‌اید. در گام بعدی باید نسبت به پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها و ساخت یک مدل اقدام کنید.
در مراحل بعدی ساخت مدل، عملیاتی کردن اطلاعات و بررسی مدل‌ها آخرین مرحله بررسی و تحلیل نتایج است.

برای مطالعه مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-data-science/

✅@Nemoudar

استراتژی هوش تجاری یک نقشه راه است. در واقع به کسب‌وکارها کمک می­‌کند عملکرد خود را اندازه­‌گیری کنند. برای هم­گام شدن با تغییرات رفتار مشتریان در بازار، شناسایی ارزش اطلاعات مشتری برای سازمان‌­ها بسیار اهمیت دارد. اطلاعات مشتری باعث بوجود آمدن تغییرات می‌شود. به همین دلیل سازمان‌ها می‌‌توانند چشم‌­اندازهای استراتژیک خود را در طول زمان تغییر دهند. 
با کمک این استراتژی مزیت‌های رقابتی خود را پیدا می‌کنید و با تحلیل اطلاعات، به نیازهای مشتری پاسخ می‌دهید.
هم‌سو شدن با تغییرات رفتار مشتری، حرکت جلوتر از رقبا و حفظ مزیت رقابتی سازمان دلایلی است که نیاز هر سازمان به هوش تجاری و استراتژی هوش تجاری را نشان می‌دهد.

برای اطلاع از مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-a-business-intelligence-strategy/

✅ @Nemoudar

مقایسه داده‌ها به صورت نوشتاری کار راحتی نیست و دید دقیقی از اختلاف آن‌ها نسبت به هم نمی‌دهد. به همین دلیل بهترین راه نمایش داده‌ها با استفاده از نمودارها و ویژوال‌ها است. آن‌ها کار را خیلی ساده می‌کنند و به راحتی مفاهیم را انتقال می‌دهند.
امروزه ابزارهای قدرتمندی برای نمایش داده وجود دارد. یکی از ابزارها نمودارها هستند. نمودارها و ویژوال‌ها با توجه به کاربردشان به 11 نوع کلی تقسیم می‌شوند. نکته مهم در استفاده از نمودارها این است، که مخاطب و هدف خود را از استفاده از نمودار مشخص کنیم و بر اساس آن ویژوال مورد نظر را انتخاب کنیم. 
یکی از انواع ویژوال‌ها، مقایسه است. این نوع نمودارها برای مقایسه یک یا چند مورد، گروه یا رخداد استفاده می‌شوند. برای مثال مقایسه قیمت پیشنهادی شرکت‌کنندگان در یک مناقصه یا بررسی هزینه سالانه بخش‌ها مختلف یک سازمان با استفاده از این نوع نمودار‌ها انجام می‌شود. نمودارهای مقایسه در انواع بررسی‌های هر سازمان کمک میکند.باید توجه کنید که این مجموعه شامل چندین نمودار است که با توجه به هدف مجموعه از آن‌ها استفاده کنید. 

✅ @Nemoudar

برای مطالعه بیشتر و آشنایی با دیگر گروه‌های نمودار بر رو لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/power-bi-visuals/

✅ @Nemoudar

علم داده ترکیبی از ابزارها، الگوریتم‌ها، اصول و قوانین یادگیری ماشین (Machine Learning) است. هدف نهایی آن دستیابی به الگوهای موجود در داده‌های خام است. 
تحلیلگر داده معمولا با پردازش و تحلیل داده‌های گذشته، روندهای مربوط به داده‌ها را توضیح می‌دهد. اما دانشمند داده، نه تنها به بررسی و تحلیل داده‌های گذشته می‌پردازد، بلکه از الگوریتم‌های پیشرفته‌ی یادگیری ماشین نیز استفاده می‌کند تا روند داده‌ها در آینده را پیش‌بینی کند. می‌توان گفت یک دانشمند داده می‌بایست از زوایای مختلفی به داده‌ها نگاه کند.
علم داده برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی آینده با استفاده از تحلیل و پیش‌بینی علی و معلولی (Predictive Causal Analytics)، تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)، پیش‌بینی با استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning for Making Predictions) و الگویابی با استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning for Pattern Discovery) اجرا می‌شود.

برای مطالعه مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.nemoudar.com/blog/what-is-data-science/

✅ @Nemoudar

یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ی یادگیری ماشین است. این بخش با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌هایی که عمل‌کرد مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند، کار می‌کند.
حجم داده‌ای که هر روزه تولید می‌شود سرسام آور است. به همین دلیل باید از یادگیری عمیق استفاده شود.همانطور که ما با استفاده از تجربیات خود فرآیند یادگیری را انجام می‌دهیم، الگوریتم یادگیری عمیق سیستم هم بارها و بارها یک وظیفه را انجام داده و هر سری سرعت خود را در بهبود نتیجه افزایش می‌دهد. ما زمانی به یادگیری عمیق مراجعه می‌کنیم، که شبکه عصبی هوش مصنوعی دارای لایه‌های متنوع و عمق زیادی باشد. تقریبا برای هر مشکلی که نیاز به تفکر دارد، یادگیری عمیق می‌تواند کمک کند.
یادگیری عمیق به ماشین‌ها این قابلیت را می‌دهد تا مشکلات پیچیده را حتی با دسترسی به داده‌های متنوع و بدون ساختار حل کنند. برای مثال ترجمه و درک زبان انسان، وسایل نقلیه بدون سرنشین، تشخیص چهره، پزشکی و داروسازی و مواردی دیگر از قابلیت‌های یادگیری عمیق است.

برای اطلاع از مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-deep-learning/

✅ @Nemoudar

در روند استخراج ارزش از داده‌ها، باید یک مدل عملکردی برای حل مسائل کسب‌وکارها طراحی شود. برای رسیدن به آن لازم است بدانید کجای مسیر بلوغ داده قرار دارید. امروزه رسیدن به بلوغ داده برای هر سازمانی الزامی است. مراحل بلوغ داده:
آگاهی به داده (Data Aware)
گزارش‌های کسب‌وکارها به صورت تکی گرفته می‌شوند. به همین دلیل قابل اعتماد نیستند. در این مرحله با مدل‌سازی و جمع‌آوری داده، در منحنی بلوغ پیشرفت می‌کنید.
چیرگی بر داده‌ها (Data Proficient)
در اینجا، کیفیت داده بررسی می‌شود. KPI‌های سازمان پیگیری می‌شوند. این اقدام‌ها منجر به دریافت گزارش‌های تحلیلی استاندارد از طریق پلتفرم‌های مختلفی می‌شود.
درک داده‌ها (Data Savvy)
در این مرحله سازمان‌ها از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده می‌کنند. این همان جایی است که اعضای کلیدی سازمان به مرحله بعدی می‌روند تا مخزن‌های داده‌ را تجزیه کنند. 
داده محور (Data Driven)
نداشتن داده به معنای نداشتن توانایی تصمیم‌گیری است. IT تمامی منابع داده را یکپارچه‌ کرده و پلتفرمی پیشرفته برای تحلیل پیاده‌ می‌کند. در این مرحله کسب‌وکار شما می‌داند که از تحلیل‌ها در کجا و چگونه استفاده کند.

برای مطالعه مطالب بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/data-maturity-model/

✅ @Nemoudar

تعریف داشبورد در بحث هوش تجاری به نحوی به داشبورد ماشین و هواپیما شباهت دارد. هر سازمان به علت حجم بالای اطلاعات، نیاز دارد تا اطلاعات مفید را فیلتر کند؛ آن‌هایی که حیاتی‌تر است و دسترسی به آن‌ها در تصمیم‌گیری سریع کمک می‌کند.
داشبورد مدیریتی نمایش گرافیکی داده‌ها است. مجموعه­‌ای از اطلاعاتی را که برای تصمیم­‌گیری مدیران اهمیت دارد، در نمودارهای مختلف نمایش می‌­دهد. به داشبورد مدیریتی، داشبورد استراتژیک نیز می­‌گویند. در این داشبوردها از اطلاعات به لحظه استفاده می‌شود. داشبورد گونه‌ای طراحی شده که مدیران در یک نگاه بیشترین اطلاعات را دریافت کند. مدیران باید بدانند که در کسب‌وکارشان  چه اتفاقی می‌­افتد. این در حالی است که نباید اختلالی در عملیات روزانه ‌‌آن‌ها ایجاد شود. تنها در این صورت است که مدیران می‌توانند بر اساس داده‌ها تصمیم بگیرند و در جهت داده‌محور شدن سازمان گام بردارند.
هر سازمانی باید بر اساس نیاز خود، شاخص هایی برای داشبورد مدیریتی تعریف کند. شاخص‌هایی که مستقیم با اهداف سازمان ارتباط داشته باشند. همچنین باید به صورت عددی باشند که به آسانی بتوان آن‌ها را تفسیر کرد.

✅ @Nemoudar

برای مطالعه مطالب بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.nemoudar.com/blog/management-dashboard-and-features/

✅ @Nemoudar

#job #استخدام
✅ @Nemoudar

هر سازمان در فرآیند پیاده‌سازی هوش تجاری ممکن است با چالش‌های مختلفی رو‌به‌رو شود. پس بهتر است پیش از اجرا، با این چالش‌ها کمی آشنا شویم.
1)اطمینان از کیفیت داده‌ها
کیفیت و کامل بودن داده‌ها مهم‌ترین فاکتورها در موفقیت راهکارهای هوش تجاری هستند. برای تمامی سازمان‌ها، ارزیابی‌ و اطمینان از اعتبار داده‌ها امری حیاتی است. داده‌ها به اشکال متفاوتی در هوش کسب و کار استفاده می‌شوند. پس اگر ارزیابی این دادها به بهترین شکل انجام نشود، مشکلات کیفیت داده نمایان نخواهد شد. 
2) آموزش
هر کسب و کاری الزامات خاص خود را دارد، سامانه‌ی هوش تجاری یکی از الزامات کسب‌ و کارها است. اما کار کردن با هوش تجاری هم مانند دیگر سیستم‌ها نیازمند توانایی‌های خاصی است. دادن آموزش‌های لازم به افراد مرتبط با این سیستم برای مدیریت سامانه‌ی هوش تجاری در هر سازمانی ضروری است. سازمان‌ها باید بر درک دارایی‌های خود تمرکز کنند.
در پست‌های بعدی شما را با دیگر چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری آشنا می‌کنیم.

برای مطالعه مطالب بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/top-challenges-in-business-intelligence/

✅ @Nemoudar

#job #استخدام
✅ @Nemoudar

#job #استخدام
✅ @Nemoudar