در زیست بوم امروزی، استفاده موثر از هوش تجاری و تحلیل کسب و کار، تفاوت اساسی بین شرکت های موفق و نا موفق را رقم می‌زند.
چرا؟ چون تمام بخش های کسب و کار تغییر می‌کنند و رقابت هم در آن‌ها بیشتر می‌شود ولی مزایایی که هوش تجاری و استفاده درست از روش‌های تحلیل داده‌ها به همراه دارند می‌تواند کلید عملکرد موفق در این رقابت‌ها باشد.
برای مثال، در حوزه بازاریابی، روش‌های تبلیغ مرسوم مثل هزینه های سنگین برای تلویزیون، رادیو و چاپ تبلیغات بدون سنجش نرخ بازگشت سرمایه (ROI) دیگر اثر بخشی گذشته خود را ندارند. عدم تمایل مصرف کننده نسبت به تبلیغات هدفدار مختص به خود روز به روز بیشتر می‌شود.
شرکت هایی که بیشترین موفقیت را در هر دو استراتژی بازاریابی B2C و B2B دارند، از داده ها و روش های پژوهشی کمک می‌گیرند تا پویش های کاملاً ویژه ای را تدارک ببیند و پیامی اختصاصی را به چشم‌اندازهای مورد هدف خود برسانند. همه چیز بررسی می‌شود و پویش هایی که موفق عمل می‌کنند سرمایه بیشتری را جذب می‌کنند و بقیه پویش ها متوقف می‌شوند.
کاربرد اصلی هوش تجاری کمک به واحد‌های کسب و کاری، مدیران، مدیران اجرایی ارشد و دیگر افراد عملیاتی برای اتخاذ تصمیم هایی با آگاهی بهتر و با پشتوانه داده های دقیق است. اینکار نهایتاً به آن ها کمک می‌کند تا فرصت‌های کسب و کاری جدید را دریابند، هزینه ها را کاهش دهند و یا فرایند های ناکارآمد نیازمند به مهندسی دوباره را شناسایی کنند.
هوش تجاری از الگوریتم هایی برای استخراج رهنمود های قابل اجرا از داده های شرکت استفاده می‌کند و راهنمایی برای تصمیم‌گیری های استراتژیک است. کاربران را تحلیل کرده و آن‌ها را به صورت داشبوردها و گزارش های مدیریتی ارائه می‌کنند و اطلاعات پیچیده را به صورتی ساد ه‌تر، کاربر پسندتر و جامع تر عرضه می‌کنند. هوش تجاری را می‌توان «تحلیل توصیفی» نیز نامید چون تنها وضعیت گذشته و حال را نشان می‌دهد، پیشنهادی برای آینده ندارد و وضعیت قبلی و فعلی را مشخص می‌کند. مسئولیت انجام اقدامات همچنان در کنترل مدیران اجرایی است.
متدلوژی «تست، بررسی داده‌ها، اصلاح» درون مایه هوش تجاری است. بحث اصلی استفاده از داده ها برای دست یافتن به درکی بهتر از واقعیت است به گونه‌ای که شرکت بتواند (به جای تکیه بر درک شهود یا انفعال) تصمیمات استراتژیک بهتری را اتخاذ کند. تحلیل کسب و کار، فراتر از استفاده صرف از فناوری با هدف جمع آوری و تحلیل داده‌ها است. بلکه مقصود استفاده از آن‌ها، رسیدن به ذهنیتی آزمایشگر است که در این صورت فرد مشتاقانه داده‌ها را هدایتگری برای فرآیند تصمیم‌گیری در شرکت می‌داند.
اگر شما از هوش تجاری استفاده می کنید، پس احتمالاً تاثیری را که تا الآن BI بر تحلیل داده ها در شرکتتان گذاشته متوجه شده اید. اما آیا افراد دیگر هم این تاثیر را احساس کرده اند؟ زمان آن رسیده که ما بیشترین سرمایه گذاری های BI خود را در جهت تعمیم دادن آن به هر فرد در سرتاسر سازمان خود تخصیص دهیم. بخش های فروش، بازاریابی و منابع انسانی می توانند با ابزارهای تحلیلی کارشان را بهتر انجام دهند، به عنوان نمونه آن ها می توانند اطلاعات قابل رقابت را در فضای ابری با هم به اشتراک بگذارند، یا درباره پیش بینی فروش با یکدیگر همکاری بکنند یا به داده های استخدامی مصاحبه ها دسترسی داشته باشند
امسال را سالی مهم جهت انجام خانه تکانی های اساسی برای کاهش هزینه های غیرضروری در نظر بگیرید. جدیدا تکنولوژی هایی که در سطح شرکت های بزرگ قابل استفاده هستند، پرداخت هزینه ی کمتر و انجام کارهای بیشتر را برای ما ممکن کرده اند. آن‌ها همچنین این انعطاف را دارند تا با تغییر نیازمندی‌های کسب و کار، بدون صرف هزینه خاصی خود را با شرایط جدید منطبق سازند. اخیرا ما شاهد استفاده ی زیاد از IT در بخش های مختلف سازمان ها بوده ایم. در هر سازمان، هر بخش تمایل دارد تا راهکارهای خود را برای استخراج داده و ارائه‌ی گزارش به کار گیرد. اما هدف سازمان از این راه حل‌ها ایجاد تصاویر واقعی سازمان و دادن گزارش مناسب به مدیران است. این گزارش‌ها درباره‌ی این موضوع است که هر بخش از سازمان چه دستاوردهایی داشته اند. سازمان‌هایی که نتوانسته‌اند راه حل های مناسبی برای استخراج و جمع آوری داده و اطلاعات شان پیدا کنند، بخشی از داده‌های خود را از دست داده اند. لذا نتوانسته اند تصویر درستی از سازمان خود ارائه دهند. اما در مقابل سازمان هایی که در استخراج داده موفق بوده‌اند، در تصمیم گیری هم موفق بوده اند. پس برای موفقیت لازم است کاری کنیم که داده‌های بخش های مختلف پنهان نمانند. سازمان های بسیاری از «ابزارهای مجزا» برای تحقق هوش تجاری و نیازمندی های تحلیلی خود استفاده می کنند. با این حال این مدل به دلیل هزینه ی بالای آموزش و نگهداری، ناکارآمد بوده و همچنین محدودیت هایی در زمینه ی همکاری تیمی ایجاد می کند
ما معتقدیم که در سال جاری بهتر است سازمان ها اولویت خود را یافتن ابزاری قرار دهند که بتواند به راحتی از برنامه های موبایلی، استخراج داده ها و تحلیل درون حافظه ای پشتیبانی نماید. سازمان های پیشرو و تفکرمحور به دنبال یک ابزار جامع و یکپارچه برای هر فرد خواهند بود که تمامی نیازهای آن ها را برطرف کرده و زمان توسعه و نگهداری را کاهش دهد.
بر کسی پوشیده نیست که کلان داده همچنان دارد به ماهیت شناوری و پویایی خود ادامه می‌دهد. در سال های ۲۰۱۴ و ۲۰۱۵ تمرکز شرکت‌ها بر روی داشتن برنامه ایی بود که بتوانند اطلاعات را از کلان داده‌ها استخراج کنند. اما از سال ۲۰۱۷ به بعد، سازمان ها نیاز دارند تا مطمئن شوند هر سرمایه گذاری تحلیلی که آن ها انجام می دهند، به شدت انعطاف پذیر است. امروزه سازمان ها به این قابلیت نیاز دارند تا هزاران گزارش را بدون پاک شدن گزارش‌های قبلی، مجددا دسته بندی و بررسی کنند. راه‌حل های تحلیلی هر جنبه از سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهند. به هر اندازه که افراد بیشتری، راه حل‌های تحلیلی را اتخاذ می‌کنند، این تحلیل‌ها در سازمان فراگیرتر می‌شوند. همین موضوع باعث شده است که شرکت‌ها در سال ۲۰۱۷ به بعد تلاش‌های خود را برای ساخت برنامه‌های موبایلی و دسکتاپی بیشتر کنند. برنامه‌های موبایلی و دسکتاپ، تحلیل ها و تصمیم گیری بر مبنای گزارش های دقیق و به روز را در سازمان فراگیرتر خواهد کرد و باعث خواهد شد که داده‌ها و گزارش‌ها به بخش اصلی کسب و کار شما تبدیل شود.
مدیران ارشد باید بدانند کارمندان چگونه با کار و محل کارشان تعامل داشته و از چه تکنولوژی هایی در چه زمان و چگونه استفاده می‌کنند. سازمان هایی که این اطلاعات را دارند می‌توانند تصمیمات بهتری را در امور مختلف بگیرند و تعیین کنند که در کجا باید هزینه ها را کاهش دهند.