هوش تجاری چیست؛ ۱۰ مزیت و ۴ مثال واقعی آن

با توجه به گسترش تجارت الکترونیک در تمام جوامع، برای سبقت گرفتن از رقبای داخلی و خارجی هر روز نیاز بیشتری برای کشف ترفندهای حرفه‌ای حس می‌شود. در این مقاله شما را با مزایا و معایب هوش تجاری آشنا خواهیم کرد و ۴ مثال واقعی از بسترهای هوش تجاری را بررسی خواهیم کرد.

BI (هوش تجاری) مجموعه‌ای از فرآیندها، معماری‌ها و تکنولوژی‌هایی را در بردارد که داده‌های خام را به اطلاعات معناداری تبدیل می‌کنند که عملیات تجاری سودآوری را رقم می‌زنند.

BI مجموعه‌ای از نرم‌افزارها و خدمات داده‌ها را به هوش و دانشِ قابل اجرا تبدیل می‌کند. BI تأثیر مستقیمی بر تصمیمات تجاری استراتژی، تاکتیکی و عملیاتی سازمان می‌گذارد. BI با استفاده از داده‌های تاریخی بجای فرضیات و احساسات از تصمیم‌گیری حقیقت محور پشتیبانی می‌کند. ابزار BI تحلیل داده را انجام می‌دهد و گزارشات، خلاصه‌ها، داشبوردها، نقشه‌ها، نمودارها و گراف‌ها را تهیه می‌کند تا اطلاعات دقیقی درباره ماهیت کسب‌وکار به کاربران عرضه کند.

چرا BI اهمیت دارد؟

• اندازه‌گیری: ایجاد KPI (شاخص‌های عملکرد کلیدی) براساس داده‌های تاریخی
• شناسایی و تعیین معیارهای فرآیندهای متفاوت
• با سیستم‌های BI سازمان‌ها می‌توانند گرایشات بازار و مشکلات کسب‌و‌کار را شناسایی کنند
• BI به تجسم داده کمک می‌کند و کیفیت داده‌ها و در نتیجه کیفیت تصمیم‌گیری را بالا می‌برد
• نه تنها تشکیلات اقتصادی بلکه SME (شرکت‌های کوچک و متوسط) نیز می‌تواند از سیستم‌های BI استفاده کند

سیستم‌های هوش تجاری چگونه اجرا می‌شوند؟

مراحل عبارتند از:

مرحله ۱) داده‌های خام از پایگاه‌های داده شرکت استخراج می‌شوند. این داده‌ها در میان سیستم‌های گوناگون منتشر می‌شوند.

مرحله۲) داده‌ها پاکسازی شده و به مخزن داده منتقل می‌شوند. سپس جدول کشیده می‌شود و مکعب‌های داده تشکیل می‌شوند.

مرحله۳) با استفاده از سیستم BI کاربر می‌تواند سئوال بپرسد، گزارشات تک کاره را درخواست کند یا تحلیل‌های دیگر را انجام دهد.

مثال‌های واقعی از استفاده از BI در کسب‌وکارها

۱.شرکت HelloFresh گزارش‌دهی بازاریابی دیجیتالی را در رأس کار خود قرار داد تا تبدیلات را افزایش دهد

شرکت: HelloFresh

مشکل: گزارش‌دهی بازاریابی دیجیتالی وقتگیر، دستی و ناکارآمد بود.

راه حل: برای شرکت مواد غذایی HelloFresh راه حل هوش تجاری متمرکز توانست روزانه 10 تا 20 ساعت کاری را برای تیم تحلیل بازاریابی ذخیره کند زیرا فرآیندهای گزارش‌دهی را بصورت خودکار انجام داد. همچنین به تیم بازاریابی بزرگتر قدرت داد تا کمپین‌های بازاریابی دیجیتالی منطقه‌ای و انفرادی را به راه بیندازد.

شرکت HelloFresh براساس تحلیل انبوه رفتار مشتریان سه شخصیت خرید را ایجاد کرد. توانایی مشاهده و ردیابی داده‌های زمان واقعی به این معنا است که تیم می‌تواند به رفتارهای مشتریان واکنش نشان دهد و کمپین‌های بازاریابی را بهینه کند. در نتیجه آن‌ها با افزایش نرخ تبدیل و بهبود بقای مشتریان مواجه می‌شوند.

۲.شرکت REI نرخ عضویت در خرده فروش تعاونی را افزایش داد

شرکت: REI

مشکل: دشواری در ردیابی معیارهای عضویت با 90 تترابایت داده

راه حل: در این مثال خرده فروشی تعاونی REI از بستر هوش تجاری برای تحلیل عضویت در تعاونی استفاده می‌کند. اعضای تعاونی برای بیش از 90 درصد از خریدهایش از حساب کاربری REI استفاده می‌کنند، بنابراین باید معیارهایی مثل اکتساب، بقا (حفظ) و فعال‌سازی مجدد ردیابی شوند. تمام این اطلاعات بیش از 90 تترابایت داده را تشکیل می‌دهد. توانایی تجزیه تمام این داده‌ها به این معنا است که تیم‌های عملیاتی می‌توانند مشخص کنند که آیا باید سرمایه‌گذاری بیشتری در خرده‌فروشی آجر و ملات انجام شود یا بر کسب تجربیات دیجیتالیِ اعضای شرکت سرمایه‌گذاری شود. این امر باعث رضایت بیشتر مشتری می‌شود و روابط مثبتی با برند برقرار می‌کند.

کلینتون فولر، رئیس بخش تحلیل پیشرفته و مشتریان در REI گفت: «با جذب اعضای جدید در سال 2017 شاهد چرخش کاملی بودیم»

این تیم همچنین از بستر BI برای تحلیل بخش‌بندی مشتریان استفاده می‌کند که به تصمیم‌گیری در زمینه روش‌های حمل و نقل، مدیریت چرخه حیات اعضا و طبقه‌بندی محصولات کمک می‌کند.

۳.شرکت بطری سازی کوکاکولا بهره‌وری عملیاتی‌اش را به حداکثر رساند

شرکت: شرکت بطری سازی کوکاکولا (CCBC) بزرگترین شریک بطری سازی مستقلِ کوکاکولا

مشکل: فرآیندهای گزارش دهی دستی دسترسی به فروش‌های زمان واقعی و داده‌های عملیاتی را محدود می‌کردند

راه حل: تیم هوش تجاری کوکاکولا به گزارش‌دهی تمام فروش‌ها و عملیات تحویل در شرکت می‌پردازد. این تیم به کمک بستر BI توانست فرآیندهای گزارش‌دهی دستی را به حالت خودکار دربیاورد و بیش از 260 ساعت در سال ذخیره کند – بیش از شش هفته کارِ 40 ساعته.

اتوماسیون گزارش و یکپارچه سازی‌های دیگر سیستم تشکیلات باعث شد داده‌های مربوط به مدیریت رابطه مشتریان (CRM) از طریق داشبوردهای موبایل به دستان تیم‌های فروش برگردانده شوند؛ این داشبوردها اطلاعات بموقع و قابل اجرا و یک مزیت رقابتی متمایز را عرضه می‌کنند.

اجرای شخصی BI درواقع مشارکت‌های کارآمد بین کاربران تجاری و IT را تقویت می‌کند و در نتیجه تخصص شرکت‌کنندگان را به حداکثر می‌رساند. تحلیلگران و IT می‌توانند بر استراتژی تصویر بزرگ و ابداعات طولانی مدت مثل مدیریت داده تشکیلات تمرکز کنند، تا تحقیق و گزارش‌دهی دستی.

۴.شرکت چیپوتل یک نمای یکپارچه از عملیات رستوران ایجاد کرد

شرکت: چیپوتل

مشکل: منابع داده مختلف مانع از آن شدند که تیم‌ها یک نمای یکپارچه از رستوران‌ها داشته باشند.

راه حل: شرکت غذای مکزیکی چیپوتل یک رستوران زنجیره‌ای آمریکایی با بیش از 2400 مکان در سراسر دنیا است. چیپوتل راه‌حل BI سنتی‌اش را با یک بستر BI سلف‌سرویس مدرن جایگزین کرد. این کار موجب شد این شرکت یک نمای متمرکز از عملیات بوجود آورد، به گونه‌ای که توانست اثربخشی عملیاتی رستوران را در یک مقیاس ملی ردیابی کند.

حالا که کارکنان دسترسی بیشتری به داده‌ها دارند، سرعت تحویل گزارش برای پروژه‌های استراتژیک از سه ماه یکبار به ماهیانه تبدیل شده (سه برابر شده) و هزاران ساعت را ذخیره کرده است. زاک سیپل رئیس بخش هوش تجاری گفت: «این بلیطِ انتقال تمام معیارها و درک به مرحله بعدی بود».

۵.مدارس دولتی دِس موینز دانش‌آموزانِ در معرض خطر را شناسایی کرده و به آن‌ها کمک کردند

سازمان: مدارس دولتی دِس موینز

مشکل: گزارش‌دهی اکسل دستی به این معنا بود که مدیران نمی‌توانستند داده‌های بروز مثل داده‌های مشارکت را مشاهده کنند که مانع از مداخله بموقع می‌شد.

راه حل: مدارس دولتی دِس موینز (DMPS) از تحلیل پیشرفته جهت ارتقاء نرخ‌های مداخله ترک تحصیل و درک بهتر تأثیر روش‌های تدریس گوناگون بر بازده‌های دانش‌آموزان استفاده کردند. تیم تحقیق و مدیریت داده DMPS از مدل رگرسیون خطی چندگانه – با نام مستعار ضریب ترک تحصیل – برای اندازه‌گیری شاخص‌های دانش‌آموزان استفاده کرد تا پیش‌بینی کند که کدام دانش‌آموزان ممکن است در معرض خطر ترک تحصیل قرار داشته باشند. آن‌ها از یک بستر هوش تجاری برای اهرم‌سازی این مدل استفاده کردند. تجسم داده به کارکنان کمک کرد تا دانش‌آموزان در معرض خطر را شناسایی کنند و آن‌ها را مورد توجه قرار دهند.

تیم تحقیق و مدیریت داده داشبوردهایی را تنظیم کرد که تحلیل‌های زمان واقعی را به 7000 معلم و کارمند DMPS ارائه می‌دادند؛ بنابراین آن‌ها می‌توانستند زودتر مداخله کنند و نرخ موفقیت مداخله به طور چشم‌گیری افزایش پیدا کرد. تحلیل‌های زمان واقعی با پنج سال داده‌های تاریخی پشتیبانی شدند. این یعنی کارکنان توانستند در داده‌های تاریخی کنکاش کنند تا بینش‌های مربوط به دانش‌آموزان فعلی را تأیید نمایند.

چهار نوع کاربر BI

در پایین چهار عامل کلیدی وجود دارد که از سیستم هوش تجاری استفاده می‌کنند:

۱.تحلیلگر داده حرفه‌ای

تحلیلگر داده یک آمارشناس است که همیشه باید در اعماق داده کنکاش کند. سیستم BI بینش‌های جدیدی را بدست می‌آورد تا استراتژی‌های تجاری منحصربفردی را توسعه دهد.

۲.کاربران IT

کاربران IT همیشه نقش غالبی در حفظ زیرساخت BI ایفا می‌کنند.

۳.رئیس شرکت

مدیرعامل یا مدیر ارشد اجرایی می‌تواند بهره کسب‌وکار را با ارتقاء بهره‌وری عملیاتی در کسب‌وکارش افزایش دهد.

۴.کاربران تجاری

کاربران هوش تجاری در سراسر سازمان یافت می‌شوند. اصولأ دو نوع کاربر تجاری وجود دارد:

• کاربر هوش تجاری اتفاقی (تصادفی)
• کاربر قدرت

تفاوت بین هردوی آن‌ها این است که یک کاربر قدرت توانایی کار با مجموعه داده‌های پیچیده را دارد، درحالیکه کاربر اتفاقی باید از داشبوردها برای ارزیابی مجموعه‌های داده از پیش تعیین شده استفاده کند.

مزایای هوش تجاری

۱.بینش‌های ارزشمندی را وارد کسب‌وکارتان می‌کند

مزایا و عملکرد نرم‌افزار هوش تجاری باعث شده این نرم‌افزار بتواند داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کند تا بینش‌های قابل اجرایی را در کسب‌وکارتان تزریق کند. افراد حرفه‌ای می‌توانند گزارشاتی را درمورد مجموعه‌های داده گوناگون تولید کنند، مثل هزینه‌ها، فرآیندهای عملیات، استخدام کارکنان و خدمات مشتریان. انواع بیشماری از گزارشات وجود دارد که می‌توانید با استفاده از ابزار BI تهیه کنید.

تمام بسترهای BI قابیت‌های گزارش‌دهیِ از پیش قالب‌بندی شده‌ای را ارائه می‌دهند که داده‌ها را برای KPIها جمع‌آوری می‌کنند. کسب‌وکارها می‌توانند گزارشات BI سلف‌سرویس یا سفارشی را تولید کنند که از تصاویر عالیِ BI برای مجموعه داده‌های تخصصی و منحصربفرد سازمان استفاده می‌کنند. اگر هیچ یک از این گزینه‌ها چیزی که کاربر می‌خواهد را به او ارائه ندهد، کاربر می‌تواند یک گزارش تک کاره را اجرا کند. این گزارش کاملأ توسط کاربران تهیه می‌شود و معمولأ بر یک KPI بسیار ویژه که گزارشات دیگر آن را مورد هدفگذاری قرار نداده‌اند تمرکز دارد.

۲.اطلاعات مهم را تصویرسازی می‌کند

تفسیر گزارشات عملیاتی کار دشواری است و توانایی سازمان برای تشخیص معیارهای کلیدی و اقدام براساس آن‌ها را کاهش می‌دهد. یکی از مزایای کلیدی نرم‌افزار BI این است که قابلیت‌های تجسم داده عالی را ارائه می‌دهد و کاربران را قادر می‌سازد تا تصاویر داده حسی را ایجاد کنند که به آسانی درک و تفسیر می‌شوند.

۳.داده کاوی

ابزار تحلیل BI به طرز استثنایی برای داده کاوی قدرتمند مناسبند. داده کاوی درواقع فرآیند جستجوی الگوها در داده‌ها است تا گرایشات شناسایی شده و بینش‌هایی بدست بیاید. می‌توان داده کاوی را به پنج مرحله تقسیم کرد: جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، سازماندهی، تحلیل و ارائه (نمایش). برخی از پلتفرم‌های BI می‌توانند تمام این مراحل را برای یک سازمان اجرا کنند، اگرچه بقیه به پشتیبانی از سوی ابزار تحلیل تجارت، سیستم‌های تحلیل داده بزرگ یا پلتفرم‌های ذخیره‌سازی داده نیاز دارند.

BI مقادیر زیادی داده را تحلیل و پردازش کرده و ارائه می‌دهد، درحالیکه برنامه‌های دیگر نمی‌توانند آن‌ها را مدیریت کنند. BI با راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده، پایگاه‌های داده در منزل (مثل سرورهای SQL) و همچنین داده های ساختاربندی شده و ساختاربندی نشده یکپارچه می‌شود. این امر منجر به دسترسی راحت به اطلاعات ارزشمند و فرآیندهای تصمیم‌گیری ارتقا یافته‌ای می‌شود که در غیر این صورت کسب‌وکارها این اطلاعات را از دست می‌دادند.

۴.وضع (تعیین) معیار

تفکر سریع و تصمیم‌گیری کارآمد در دستیابی به موفقیت در یک کسب‌وکار حائز اهمیتند. اغلب مسئولین اجرای یک کسب‌وکار زمان کافی برای انجام پروژه‌های تحقیقاتی بزرگ مقیاس و توسعه یک صنعت خاص یا انتشار یک محصول را ندارند. استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری مثل این است که همیشه یک پروژه تحقیقات عمیق در دست اجرا داشته باشید که اطلاعاتی را برای تصمیم‌گیری‌های مهم جمع‌آوری می‌کند.

وضع (تعیین) معیار یک ابزار تحلیل داده ارزشمند است که کسب‌وکارها برای اندازه‌گیری بهره‌وری، درآمد و موفقیت کلی‌شان نسبت به رقبای دیگر از آن استفاده می‌کنند. سازمان‌ها اغلب با وضع معیار دست و پنجه نرم می‌کنند اما BI این فرآیند را ساده می‌کند و اطلاعات و گزارشات قابل اجرایی را ارائه می‌دهد که به آسانی درک می‌شوند. به همین دلیل وضع معیار یکی از کلیدی‌ترین نیازمندی‌های BI است که کاربران در بستر BI به دنبال آنند.

۵.مدیریت عملکرد

BI همچنین به ردیابی، مدیریت و اجرای اهداف عملکردی کمک می‌کند. کسب‌وکارها با استفاده از ابزار BI می‌توانند اهداف داده محور مثل اهداف فروش یا زمان تحویل هدف را وارد کنند، سپس پیشرفت را به طور روزانه ردیابی نمایند. مکانیزم ردیابی «مدیریت عملکرد» نامیده می‌شود و کارآمدترین و راحت‌ترین مدیریت اهداف را ارائه می‌دهد.

BI اطلاعات را به راحتی در دسترس قرار می‌دهد در صورتی که ردیابی و سازمانی آن‌ها معمولأ ساعت‌ها یا هفته‌ها طول می‌کشید. یک مزیت دیگر هوش تجاری این است که با استفاده از داشبوردها و داده‌های زمان واقعی کاربران می‌توانند اطلاعات مهم را سازماندهی کنند و لحظه به لحظه بروزرسانی انجام دهند. این کار موجب می‌شود زمان زیادی ذخیره گردد و در نتیجه می‌توانید فورأ به مشکلات رسیدگی کنید.

۶. هوش فروش

یکی از مهم‌ترین مزایای BI این است که سطح آگاهی را بالا می‌برد. کسانی که نرم‌افزار هوش تجاری را طراحی می‌کنند می‌دانند که شرکت‌ها نمی‌توانند از فرصت‌هایی که از آن‌ها اطلاع ندارند استفاده کنند. بنابراین آن‌ها نرم‌افزاری را تولید می‌کنند که این فرصت‌ها را برای آن‌ها محرز می‌کند و جزئیاتی را برای شرکت ارائه می‌دهد. گزارشات و داده‌های تولید شده توسط سیستم‌های هوش تجاری برای پشتیبانی از درخواست‌های شما با داده‌های سخت در زمان مذاکره با مشتریان فوق‌العاده عمل می‌کنند.

BI همچنین برای تصمیم‌گیری‌های فروش سریع با داده‌های زمان واقعی و گزارشات BI موبایل بسیار سودمند است. یک سیستم هوش تجاری ممکن است قدرتمندترین ابزاری باشد که در زمان متقاعد کردن مشتریان، فروشندگان یا عرضه‌کنندگان محصولات و خدمات در اختیار دارید.

۷.ساده‌سازی و پیرایش عملیات

یک مزیت دیگر نرم‌افزار هوش تجاری که چندان مورد ستایش قرار نگرفته توانایی آن برای از بین بردن ضایعات است. هر چیزی که ارزشی را به شرکتتان اضافه نمی‌کند به عنوان ضایعات در نظر گرفته می‌شود که شامل کارهای عملیاتی و اداری است که با سیستم BI بصورت خودکار درمی‌آید. BI کاری را انجام می‌دهد که کارمندان بخش ثبت داده یا تحلیلگران داده معمولأ مجبور به انجام آن بودند، مثل سازماندهی داده، حذف اطلاعات تکراری یا زائد و تکالیف تکراری دیگر.

این به نفع هوش تجاری است: اولأ کارمندان می‌توانند وقت کافی را به تکالیف مهمتر اختصاص دهند که بهره‌وری را بالا می‌برد. همچنین زمان و پول را ذخیره می‌کند و خطای انسانی را کاهش می‌دهد. بعلاوه، کارکنان می‌توانند بررسی کنند که سازمان چه برخوردی با کارکنان فعلی دارد.

۸.کارهای حدسی را از بین می‌برد

بدون نرم‌افزار هوش تجاری شرکت‌ها اصولأ مجبورند در زمان تصمیم‌گیری‌های مهم مربوط به مدیریت، تأمین مالی و تلاش‌های بازاریابی و غیره از حدس و گمان استفاده کنند. با نرم‌افزار هوش تجاری تصمیماتی که رهبران شرکت می‌گیرند بیشتر داده‌محور هستند و اغلب یک مزیت رقابتی را برای سازمان بوجود می‌آورند.

BI از یک ساختار داده برای تشویق تصمیم‌گیریِ داده‌محور استفاده می‌کند و به شما کمک می‌کند تا بهترین برنامه را شناسایی کنید – نه فقط آن را حدس بزنید. این منبع تجارت نه تنها سودآوری بیشتری را رقم می‌زند، بلکه مقدار زیادی استرس و عدم قطعیت را از یک کسب‌وکار خارج می‌کند.

۹.مدیریت موجودی را بهبود می‌بخشد

مزایای سیستم‌های هوش تجاری حتی تا خرید، تدارکات و مدیریت موجودی نیز ادامه پیدا می‌کنند. کاربران می‌توانند گزارشاتی را درباره انبار تهیه کنند تا ببینند چه زمانی می‌توانند اقلام جدید را خریداری کنند.

BI همچنین خروج موجودی‌ها را ردیابی می‌کنند، بنابراین بهتر می‌توانید برای گرایشات خرید آتی آماده شوید و ضایعات اقلام را کاهش دهید.

۱۰.به یک حاشیه رقابتی دست پیدا می‌کند

کسب‌وکارهای زیادی به طور روزافزون از BI استفاده می‌کنند. براساس Forbes، 53 درصد از شرکت‌های مصاحبه شده از نوعی BI استفاده می‌کنند – از فقط 17 درصد در سال 2015. می‌توان پیش‌بینی کرد که در 10 تا 20 سال آینده استفاده از BI به یک هنجار تبدیل می‌شود. این امر صحت دارد زیرا بازار BI به فراگیری و جذابیت دست پیدا کرده است. آینده BI درخشان است.

معایب سیستم BI

۱.قیمت

هوش تجاری می‌تواند برای شرکت‌های کوچک و متوسط پرهزینه باشد. استفاده از این نوع سیستم ممکن است برای تبادلات تجاری روتین گران باشد.

۲.پیچیدگی

یک مشکل دیگر BI پیچیدگی آن در اجرای ذخیره‌سازی داده است. این کار به حدی پیچیده است که تکنیک‌های تجاری نمی‌توانند با آن مقابله کنند.

۳.کاربرد محدود

مثل تمام تکنولوژی‌های ارتقا یافته BI نیز در ابتدا با توجه به توانایی خرید شرکت‌های ثروتمند ساخته شد. بنابراین، سیستم BI هنوز برای بسیاری از شرکت‌های کوچک و متوسط قابل تهیه نیست.

۴.اجرای وقتگیر

تقریبأ یک ساعت و نیم طول می‌کشد تا سیستم ذخیره‌سازی داده کاملأ اجرا شود. بنابراین، این فرآیند وقتگیر است.

گرایشات در هوش تجاری

در پایین برخی از گرایشات تحلیل و هوش تجاری را مشاهده می‌کنید که باید از آن‌ها اطلاع داشته باشید:

۱.هوش مصنوعی

گزارش گارتنر نشان می‌دهد که هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی اکنون تکالیف پیچیده‌ای را انجام می‌دهند که فقط به دست انسان انجام می‌شد. این قابلیت در گزارش‌دهی داشبورد و تحلیل داده زمان واقعی استفاده می‌شود.

۲.BI مشارکتی

نرم‌افزار BI همراه با ابزار مشارکتی از جمله رسانه‌های اجتماعی و تکنولوژی‌های جدید دیگر باعث می‌شود کار و اشتراک‌گذاری میان تیم‌های تصمیم‌گیری جمعی ارتقا پیدا کند.

۳.BI تعبیه شده

BI تعبیه شده نرم‌افزار BI یا برخی از ویژگی‌های آن را در کسب‌وکارهای دیگر ادغام می‌کند تا قابلیت گزارش‌دهی آن را ارتقا و توسعه دهد.

۴.تحلیل ابری

کاربردهای BI به زودی به ابر نیز عرضه می‌شوند و کسب‌وکارهای بیشتری به این تکنولوژی روی می‌آورند. براساس پیش‌بینی‌های انجام شده طی چند سال استفاده از تحلیل مبتنی بر ابر 4.5 برابر سریع‌تر رشد خواهد کرد.

خلاصه

• BIمجموعه‌ای از فرآیندها، معماری‌ها و تکنولوژی‌هایی است که داده‌های خام را به اطلاعات معناداری تبدیل می‌کند که اقدامات سودآوری را برای شرکت رقم می‌زنند.
• سیستم‌های BI به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا گرایشات بازار و مشکلات کسب‌وکار را شناسایی کنند.
• تکنولوژی BI برای تحلیلگر داده، کارکنان IT، کاربران تجاری و رئیس شرکت قابل استفاده است.
• سیستم BI به سازمان کمک می‌کند تا میدان دید، بهره‌وری و پاسخگویی را بهبود ببخشد.

مشکلات BI عبارتند از:

• وقتگیر است.
• پرهزینه است.
• فرآیندی بسیار پیچیده است.