برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-for-e-commerce/

✅ @Nemoudar

هوش تجاری به کسب و کارها کمک می‌کند بهترین داده‌ها را جمع‌آوری کرده و در بحث فروش به کار بگیرند. تا به اینجا به بررسی 3 تاثیر هوش تجاری بر افزایش فروش پرداخته‌ایم.
در این پست به سراغ مورد چهارم می‌رویم.
4)منبعی واحد برای گزارش‌ها
اکثر کمپانی‌ها داده‌ی بخش‌های مختلف را در نرم‌افزار‌های متفاوت نگهداری و تحلیل می‌کنند. در بعضی موارد نتایج بررسی هر کدام از ابزارها با دیگری تناقض دارد. که این اتفاق خوبی نیست.
هوش تجاری می‌تواند تمام داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، و آن‌ها را یکجا ارائه دهد.
تفاوتی ندارد برای CRM، ERP یا BPMS از چه ابزاری استفاده می‌کنید. یک سیستم هوش تجاری کامل، این توانایی را دارد که تمام داده‌ها را به بهترین شکل تجمیع کند.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar

تا به این‌جا از اهمیت تحلیل داده برای تمام شرکت‌ها آگاه شدیم و فهمیدیم گاهی اوقات سازمان‌ها در تحلیل آن دچار اشتباهاتی می‌شوند. در ادامه به بررسی موارد نهایی از این اشتباهات رایج می‌پردازیم.
* جدا کردن تیم‌های علم داده و مهندسی داده یا ادغام تیم‌های مهندسی داده و دانشمندان داده
از نظر برخی از مدیران می‌توان مهندس داده و دانشمند داده را در یک گروه قرار داد. اما آن‌ها دارای مهارت‌های متفاوتی هستند. با این حال، تیم‌های مهندسی داده و علم داده باید تا جایی‌ که ممکن است در کنار هم کار کنند. مهندس داده باید ببیند که از کارش استفاده می‌شود. آن‌ها بهبودهایی را که به نفع دانشمندان داده است، شناسایی می‌کنند. دانشمندان داده برای مهندسان داده، زمان زیادی را ذخیره می‌کنند.
* از دست دادن داده‌های خوب
در همه‌جا پتانسیل‌های از دست رفته زیادی وجود دارد. سازمان‌هایی که به درستی داده‌ محور نشوند، ارزش داده‌های زیادی را از دست می‌دهند. باید همیشه به طور دقیق بر داده‌های ارزشمند نظارت داشته باشیم. شناسایی داده‌های کارامد کار سختی نیست.
✅ @Nemoudar

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/5-mistakes-in-analytics/

✅ @Nemoudar

گاهی اوقات برای درک بهتر یک مفهوم، بهتر است به سراغ این برویم که چه چیزهایی نیست. در این پست با هم می بینیم هوش تجاری چه چیزهایی نیست.
1)محصول (Product)
گرچه خیلی از محصولات می‌توانند به پیاده‌سازی هوش تجاری کمک کنند، اما هوش تجاری یک محصول برای حل تمام مشکلات نیست!
2)تکنولوژی (Technology)
ابزارها و تکنولوژی‌های متنوعی در ارتباط با هوش تجاری وجود دارد. ابزارهایی مانند مصورسازی داده‌ها و سیستم‌های داده محور مختلف. اما بدانید که هوش تجاری فقط تکنولوژی نیست!
3)متدولوژی (Methodology)
هوش تجاری یک متدولوژی ضروری و مناسب برای اجرای پروژه‌های  موفق است. اما متدولوژی باید با راهکارهای فنی و تغییرات سازمانی ترکیب شود. پس هوش تجاری فقط یک متدولوژی هم نیست!
شاید بهتر باشد بگوییم هوش تجاری مجموعه‌ای است از تمامی این مفاهیم. در واقع هوش تجاری شامل تجزیه و تحلیل داده در زمینه‌ی فرآیندهای کلیدی کسب و کار است. این تحلیل‌ها باعث می‌شوند در کسب و کار خود هوشمندانه‌تر تصمیم بگیریم. در نهایت بهره‌وری و کارایی سازمان هم افزایش می‌یابد. 
✅ @Nemoudar

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar

Power BI مجموعه‌ای از سرویس‌ها برای تحلیل اطلاعات کسب و کار است. این سرویس دسترسی راحت به اطلاعات را برای کارشناسان حوزه‌ی هوش تجاری فراهم می‌کند. قطعا این سرویس تا به امروز بهترین پلتفرم برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوش تجاری در هر سازمانی است. ارائه اولیه این ابزار در سال 2013 بود که امکان پردازش میلیون‌ها داده را به راحتی و با سرعت بالا فراهم می‌کرد.
این محصول باعث شد تا مایکروسافت از نظر گارتنر و فارستر(از معتبرترین موسسات‏ تحقیقاتی در حوزه IT)، در این چند سال گذشته به طور پیاپی، در عرصه‌ی هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده پیشگام باشد.
این سیستم برای تمام کاربران، با سطوح مختلف از دانش IT، گزینه‌های مناسبی ارائه داده است. از Self-service BI برای گزارش‌گیری بدون نیاز به دانش IT تا اتصال به انواع مختلف منابع اطلاعاتی و استخراج داده‌ها برای کاربرانی با دانش بیشتر. توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوش تجاری(BI Developers) نیز می‌توانند از Power BI برای پیاده‌سازی مدل‌ها و سناریوهای پیچیده در یک سیستم جامع هوش تجاری(Enterprise BI System) استفاده کنند.

✅ @Nemoudar

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/power-bi-intro/
✅@Nemoudar

مایکروسافت همچنان هم برای افراد علاقه‌مند به حوزه‌ی هوش تجاری پیشنهادهایی دارد. با هم به بررسی آخرین موارد این پیشنهادها می‌پردازیم.

فریم‌ورک برای چت‌بات (Bot Frameworks)
بات فریم‌ورک‌ها کدهای اسکلتی با هدف ساخت بات‌ها ایجاد شده‌اند. فریم‌ورک‌ها معمولا با LUIS و QnA Maker استفاده می‌شوند. این ابزار قابلیت‌های گسترده‌ای دارد؛ مانند انتخاب‌های چندگزینه‌ای برای مشتریان، شخصی‌سازی چت‌بات خود و صحبت کردن به زبان طبیعی که بسیار نزدیک به قابلیت‌های انسانی است.
برای استفاده از بات فریم‌ورک‌ها می‌توان از راه‌های SDK، پیش نویس Visual Studio و یا ایجاد و استقرار Web App Bot در Azure استفاده کرد.

فریم‌ورک یادگیری ماشین (ML.NET)
این فریم‌ورک‌ها کدهای اسکلتی ژنریک هستند که به شما اجازه ساخت اپلیکیشن خود را می‌دهند. NETجدیدترین کتابخانه یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان است که از C# و F# در ویندوز، لینوکس یا macOS پشتیبانی می‌کند.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/microsoft-and-machine-learning/
✅ @Nemoudar

هوش تجاری مجموعه‌ای از فرآیندها، معماری و تکنولوژی‌هایی است که با تبدیل داده‌های خام به اطلاعات معنی‌دار، تصمیم‌گیری‌های سازمان شما را بهبود می‌بخشد.
هوش تجاری مستقیم بر تصمیمات استراتژیک، تاکتیکی و اجرایی تاثیر دارد. هدف این سیستم استفاده از تمام داده‌ها برای تصمیم‌گیری است؛ به جای فرضیات و احساسات درونی، این امکان را داریم تا بر اساس حقیقت تصمیم‌گیری کنیم.
اهداف سیستم‌های هوش تجاری به صورت خلاصه:
1)تصمیم‌گیری کلان مبتنی بر تجربیات گذشته‌ی سازمان
2)یکپارچگی تمام داده‌های سازمان در یک سیستم
3)تحلیل آسان داده‌ها و دسترسی به اطلاعات در حداقل زمان ممکن
3)سرعت‌ بخشیدن و افزایش کیفیت تصمیم‌گیری
4)تشخیص، پیش بینی و مقایسه روند‌ها

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/what-is-business-intelligence/
✅ @Nemoudar

تبدیل شدن به دانشمند داده راه‌های زیادی دارد. اما برای این کار باید تلاش کنید و زمان لازم را صرف کنید. اگر واقعا به این حوزه علاقه‌مند هستید، باید راه‌های رسیدن به این موقعیت را به خوبی بشناسید. 
در این پست آخرین مراحل تبدیل شدن به دانشمند داده را می‌آموزیم.
*سعی کنید با داده‌های خام کار کنید تا کار کردن با داده‌های خام را یاد بگیرید.
*حداقل ۱ یا ۲ پروژه‌ی اساسی را تکمیل کنید. می‌توانید یک آنالیز بسیار دقیق را با توجه کامل به جزئیات انجام دهید، یا گروهی از داده‌ها را مدلسازی کنید. همچنین می‌توانید یک اپلیکیشن طراحی کنید. با این کار یاد خواهید گرفت که چگونه ایده‌پردازی کنید، چگونه ایده‌ی خود را عملی کنید. لازم است چگونگی جمع‌آوری داده و کامل کردن پروژه‌ را بیاموزید.
*در مسابقات Kaggle شرکت کنید و مهارت‌های خود را بسنجید.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/the-roadmap-to-become-a-data-scientist/
✅ @Nemoudar

هوش تجاری با ویژگی‌های خاص خود، می‌تواند باعث افزایش فروش شود. در این پست تاثیر دیگر هوش تجاری را بر این فاکتور بررسی می‌کنیم.
*پوشش تمام بخش‌ها
نباید تصور کرد هوش تجاری فقط برای مسائل مالی و فروش کاربرد دارد. در واقع می‌توانید از این سیستم در تمام بخش‌های سازمان استفاده کنید.
برای مثال با آنالیز بخش مارکتینگ خود نصمیم‌گیری درباره کمپین‌ها به راحتی انجام می‌شود. با تعریف شاخص‌هایی در بخش منابع انسانی برای ارزیابی میزان رضایت شغلی کارمندان شرکت اقدام کنید. ایجاد داشبورد‌ها هم تمام نیازهای شما را پوشش می‌دهد.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-and-sales/
✅ @Nemoudar

برای داشتن سازمانی داده‌محور، باید برای داده‌ها و تحلیل آن‌ها برنامه مشخصی داشت. تصمیم‌گیری‌ها باید بر اساس داده گرفته شوند. امروزه سازمان‌ها پتانسیل داده ‌محور کردن کسب و کار و استراتژی‌های خود را بیشتر از هر زمان دیگری در اختیار دارند.
تبدیل شدن به کسب و کار دیجیتالی، اولویت بیشتر سازمان‌ها است. اما این نوع از تجارت‌ها بدون دسترسی به داده و تحلیل درست آن موفق نخواهند شد.
تعیین اهداف داده محور در بسیاری از سازمان‌ها با ایجاد تغییرات بزرگی همراه است. این تغییرات آسان نیستند و حتی می‌توانند ذات کسب و کار شما را متحول کنند. داده‌ها و تحلیل آن باید در تمام بخش‌های سازمان نفوذ کنند.
باید توجه داشته باشید که این تغییرات بدون مدیریتی درست که بر روند این برنامه‌ها تمرکز داشته باشد، غیرممکن است. 
داده محور شدن یک برنامه‌ی گروهی است که باید در تمام ابعاد سازمان اجرا شود. کسب و کارها باید درک کنند مهارت‌هایی وجود دارد که باید در تمامی بخش‌های سازمان پرورش یابد. 

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/data-driven-organization/

✅ @Nemoudar

در این پست نقشه‌ی راه و مهارت‌های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش تجاری را بررسی کنیم. این مهارت‌ها به چند دسته‌ی کلی تقسیم می‌شوند.
*مهارت‌های تخصصی
از مهارت‌های اساسی برای تبدیل شدن به متخصص هوش تجاری، مهارت‌های مرتبط با دیتابیس است. شما لازم است که با ساخت دیتابیس و موارد مربوط به آن به صورت تخصصی آشنا باشید.
*مهارت‌های برنامه‌نویسی
حتی کوچکترین کسب و کارها ممکن است دارای داده‌های فراوانی باشند. در نتیجه، کار با این حجم بالا از داده و خودکارسازی فرآیندهای مرتبط، نیاز به دانش زبان برنامه‌نویسی دارد. از شما انتظار می‌رود که بر روی زبان‌هایی مانند Pythonو SQL تمرکز کنید.تنها راه حرفه‌ای شدن در Python، شروع به یادگیری موارد مختلف و عمیق شدن در مباحث آن است به گونه‌ای که به طور کامل نسبت به مفاهیم آن تسلط پیدا کنید.
*یادگیری Tableau و یا Power BI
دانش اکسل و یا SQL بسیار عالی و کاربردی است. با این وجود داشتن تخصص در کار با ابزارهای جدید، فرآیندهای تحلیل داده را ساده‌تر می‌کند. Power BI و Tableau به قابلیت‌های پیشرفته‌‌ای برای تحلیل داده‌های کسب و کار و تحلیل آن‌ها مجهز هستند.
✅ @Nemoudar

مهمترین نکته این است که استفاده از این گزارش‌ها بسیار ساده است. بدون دانش IT یا تخصص مهمی می‌توان از این داده‌ها استفاده کرد.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/roadmap-to-become-a-business-intelligence-analyst/

✅ @Nemoudar

📚لیست آپدیت شده کتاب هایی که می‌توانید به رایگان از وبسایت نمودار دانلود کنید.

🔰برای دانلود کافی است روی عنوان هر کتاب کلیک کنید


🔰1.Introducing Microsoft Power BI
🔰2. Microsoft Power BI Cookbook
🔰3. Data Science in the Cloud
🔰4. Business Ratios and Formulas
🔰5. Power Query for Power BI and Excel
🔰6. Multidimensional Expressions-MDX
🔰7. Supercharge Power BI
🔰8. Power BI from Rookie to Rock Star
🔰9. Introduction to Stochastic Processes with R
🔰10. Data Science in the Cloud
🔰11. Begining DAX with Power BI
🔰12.What You Need To Know About R
🔰13.Bad Data
🔰14.Data Lake For Enterprisses
🔰15. Big Data Management And Processing
🔰16.Data Science for Dummies
🔰17.Beginning Power BI
🔰18.Querying Data with Transact-SQL Server 2016
🔰19. Enhance Your Microsoft Power BI Experience with R
🔰20. Practical MDX Queries
🔰21. KPI Mega Library
🔰22. M is for (Data) Monkey

#Book

✅@Nemoudar

یکی از جنبه‌های مهم در استفاده از هوش تجاری داشتن فرهنگ هوش تجاری است. ساخت یک فرهنگ هوش تجاری به سازمان شما کمک می‌کند که داده‌ها را به ماهیت سازمان خود تبدیل کنید و از آن به صورت یک شاخص استفاده کنید. این کار باعث داشتن دیدی عمیق‌تر نسبت به سازمان می‌شود.
هدف از فرهنگ هوش تجاری، تبدیل شدن هوش تجاری به جزئی جدایی‌ناپذیر از سازمان است. در این پست، به اولین عنصر اصلی برای ساخت یک فرهنگ هوش تجاری می‌پردازیم.
*استقبال از ایده‌ها و تغییرات
یکی از مهم‌ترین ارکان یک فرهنگ موثر هوش تجاری، در دسترس بودن داده‌هاست. دسترسی به داده‌ها در سازمان شما باعث می‌شود تعداد بیشتری از افراد تیم، بتوانند بر روی بازدهی و سوددهی شرکت تاثیر بگذارند.
سعی کنید شرایط را به گونه‌ای مدیریت کنید که تیم شما در سریع‌ترین زمان ممکن بتواند نیازهای خود را پیدا کند و با آموزش مناسب آن‌ها، بستر موفقیتشان را فراهم سازید. اجازه دهید تک تک اعضای تیم ایده‌ها و افکار خود را بیان کنند تا ابتکارات جدیدی برای سازمان رقم بخورد.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/effective-business-intelligence-culture/
✅ @Nemoudar

هدف استفاده از هوش تجاری کمک به سازمان‌های اجرایی، مدیران و سایر کارکنان برای تصمیم‌‌گیری بهتر و آگاهانه‌تر است. شرکت‌ها با استفاده از هوش تجاری می‌توانند هزینه‌های خود را کاهش دهند. شناسایی فرصت‌های جدید مربوط به کسب و کار خود و پیدا کردن نقاط ضعف آن زمینه‌هایی است که در آن هوش تجاری به بهبود کسب و کار شما می‌پردازد.
سیستم‌های هوش‌تجاری با جمع‌آوری سوابق و اطلاعات گذشته‌ و کنونی سازمان شما، راه‌های تصمیم‌گیری درست را در اختیارتان قرار می‌دهد. علاوه بر این، می‌توان گفت هدف استفاده از هوش تجاری، دستیابی به چشم‌اندازی از آینده نسبت به کسب و کار شما است. 
هوش تجاری را می‌توان در زمینه‌ها و بخش‌های مختلفی از سازمان به کار برد. فروش، تولید، امور مالی و بسیاری از زمینه‌های دیگر به کار گرفت. سیستم هوش تجاری تنها برای در اختیار گذاشتن اطلاعات فروش شما در سال گذشته و یا دیروز نیست. بلکه شما را آگاه می‌کند که چه فاکتورهایی باعث شده‌اند مقدار فروش شما در یک تاریخ مشخص، با مقدار فروش شما در همان تاریخ مشخص سال‌های قبل متفاوت شود. 
✅ @Nemoudar

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/business-intelligence-goals/

استفاده از هوش تجاری دارای دو جنبه‌ی سخت‌افزار و نرم‌افزاری است. اما در کنار آن‌ها جنبه‌ی مهم فرهنک هوش تجاری وجود دارد. با استفاده از فرهنگ هوش تجاری، یک سازمان موفق بر روی استفاده و بهبود توانایی نیروهای خود تمرکز می‌کند و هدف از آن، تبدیل شدن هوش تجاری به جزئی جدایی‌ناپذیر از سازمان است. در این پست یکی دیگر از عناصر اصلی برای ساخت فرهنگ هوش تجاری می‌پردازیم.
*همکاری 
همکاری و کار تیمی از ویژگی‌های سازمان‌هایی است که به صورت موفقیت‌آمیز از فرهنگ هوش تجاری استفاده می‌کنند. روش صحیح این است که افراد تیم در موارد لازم و روبرویی با چالش‌ها، از کمک تیم خود استفاده کنند. هر یک از افراد با توجه به مهارتی که دارند در مواجهه با چالش‌ها برخورد متفاوتی دارند. در نتیجه، با همکاری تیمی، سازمان شما می‌تواند به دید بسیار کامل‌تر و عمیق‌تری نسبت به داده‌ها دست پیدا کند.

برای مطالعه بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید.
https://www.nemoudar.com/blog/effective-business-intelligence-culture/

✅ @Nemoudar

امروزه تصمیم‌گیری بر مبنای داده اصلی‌ترین رمز موفقیت کسب و کارها است. با تکامل هوش تجاری اطلاعات مفیدی در زمینه‌های مختلف کسب و کار خود به ویژه بازاریابی در اختیار دارید. اما  هوش تجاری چگونه در همه‌ی فعالیت‌های بازاریابی نقش مهمی ایفا می‌کند؟
*طرح سوال مناسب در حوزه‌ی بازاریابی 
با توجه به حجم بالای داده‌ها و سرعت تولید آن، یافتن داده‌ی مناسب و تصمیم‌گیری درست برمبنای آن می‌تواند یک مشکل بزرگ باشد. هوش تجاری معیارها و شاخص‌های مناسب، مرتبط با هدف تجاری شما تعریف می‌کنند.
*تعریف و هدف‌گیری مشخصات جمعیتی مناسب
موفقیت هر کمپین بازاریابی به توانایی ارسال پیام مناسب در زمان مناسب به مصرف‌کننده‌ی مناسب بستگی دارد. هوش تجاری می‌تواند دیدگاه جامعی نسبت به الگوهای خرید و اطلاعات مصرف‌کننده به شما بدهد. 
*ساده کردن گزارش‌های بازاریابی
شرکت‌های تجاری برای به دست آوردن ارزش واقعی داده‌ها، نیازمند تحلیل‌های دقیق و به ‌موقع هستند. تیم‌های بازاریابی که زمان زیادی را صرف ساخت گزارش‌های تجاری غیراستاندارد می‌کنند، در موقعیت ضعیف‌تری نسبت به رقبای خود قرار
دارند.
✅ @Nemoudar