مقالات هوش تجاری

هوش تجاری در سازمان یکی از ابزارهای کلیدی برای بهبود تصمیم گیری و افزایش بهره وری است. این سیستم با جمع آوری، پردازش و تحلیل داده ها به مدیران و مسئولان سازمان ها این امکان را می دهد تا به اطلاعاتی دقیق و به روز دسترسی داشته باشند و بر اساس آن تصمیم های آگاهانه تری بگیرند. هوش تجاری در سازمان به بهینه سازی فرآیندها کمک می کند و باعث می شود که سازمان ها بتوانند عملکرد خود را بهبود بخشند و در بازارهای رقابتی جایگاه بهتری کسب کنند. این ابزار از طریق تحلیل های پیشرفته و گزارشات جامع نظیر ریپورت های Power BI یا Tableau ، نقاط قوت و ضعف سازمان را شناسایی کرده و به آن ها کمک می کند تا استراتژی های مؤثرتری طراحی کنند. علاوه بر این، هوش تجاری می تواند به سازمان ها در شناسایی فرصت های جدید و همچنین پیش بینی تهدیدات احتمالی کمک کند، که این امر منجر به بهبود عملکرد کلی و افزایش سودآوری سازمان ها می شود. به طور خلاصه، هوش تجاری در سازمان ها با ارائه تحلیل های دقیق و شفاف، نقش بسزایی در بهبود کیفیت تصمیم گیری و افزایش کارایی دارد. مزایای هوش تجاری در مدیریت سازمان هوش تجاری در مدیریت سازمان با استفاده از ابزارها و تکنیک های مختلف، مزایای قابل توجهی را برای سازمان ها فراهم می کند که در ادامه به برخی از این مزایا پرداخته می شود. تحلیل و بهره وری با نرم افزار تبلو نرم افزار تبلو (Tableau) یکی از محبوب ترین ابزارهای هوش تجاری است که به سازمان ها امکان تحلیل داده ها و ایجاد داشبوردهای تعاملی را می‌دهد. با استفاده از تبلو، مدیران می توانند داده ها را به صورت بصری نمایش داده و روندها و الگوهای مخفی را شناسایی کنند. به عنوان مثال، در یک سازمان خدمات مالی، داده های مرتبط با تراکنش های مشتریان و رفتارهای مالی آن ها می تواند تحلیل شده و الگوهایی برای کاهش ریسک مالی و بهبود تجربه مشتری شناسایی شود. این قابلیت، هوش تجاری در مدیریت سازمان را به یک ابزار حیاتی برای تصمیم گیری های سریع و دقیق تبدیل کرده است. تجزیه و تحلیل جامع سازمان با BI تجزیه و تحلیل جامع با استفاده از هوش تجاری (BI) به سازمان ها این امکان را می دهد که از داده های تاریخی برای پیش بینی روندهای آینده و بهبود عملکرد استفاده کنند. در حوزه بانکداری، استفاده از BI در صنعت بانکداری می تواند به بانک ها کمک کند تا رفتار مشتریان را تحلیل کرده و استراتژی های بهینه برای جذب و نگهداری مشتریان پیاده سازی کنند. کاربرد هوش تجاری در بانکداری می تواند شامل شناسایی مشتریان با ارزش و توسعه محصولات مالی متناسب با نیازهای آن ها باشد. بهینه سازی فرآیندها با تجزیه و تحلیل پیشرفته یکی دیگر از مزایای هوش تجاری در مدیریت سازمان، بهینه سازی فرآیندها از طریق تجزیه و تحلیل پیشرفته است. این تجزیه و تحلیل به سازمان ها کمک می کند تا نقاط ضعف و قوت در فرآیندهای داخلی خود را شناسایی کرده و برای بهبود عملکرد و کاهش هزینه ها اقدامات لازم را انجام دهند. به عنوان مثال، در صنعت بیمه، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شرکت های بیمه کمک کند تا فرآیندهای رسیدگی به مطالبات را بهینه سازی کنند و از این طریق تجربه بهتری برای مشتریان خود فراهم آورند. کاربرد هوش تجاری در صنعت بیمه می تواند شامل کاهش زمان پردازش مطالبات و بهبود دقت در ارزیابی ریسک باشد. شفافیت و درک عمیق با گزارش های هوش تجاری ایجاد داده های بصری و گزارش های دقیق از طریق هوش تجاری، به سازمان ها کمک می کند تا درک عمیق تری از عملکرد خود داشته باشند و تصمیمات بهتری بگیرند. استفاده از ابزارهای هوش تجاری مانند Power BI و دیگر ابزارهای تصویری سازی داده، مدیران را قادر می سازد تا به راحتی به داده های کلیدی دسترسی پیدا کنند و آن ها را تحلیل کنند. برای مثال، در یک شرکت تولیدی، استفاده از داشبوردهای بصری می تواند به مدیران کمک کند تا وضعیت موجودی ها، سطح تولید، و عملکرد فروش را به طور دقیق پیگیری کرده و برنامه ریزی های موثرتری برای آینده انجام دهند. کاربرد هوش تجاری در صنایع مخلتف جمع آوری بینش های عملی هوش تجاری به سازمان ها این امکان را می دهد که از طریق جمع آوری و تحلیل داده ها، بینش های عملی و ارزشمندی درباره عملکرد خود به دست آورند. این بینش ها می توانند به مدیران کمک کنند تا فرآیندهای تصمیم گیری را بهبود بخشند و استراتژی های کسب و کار خود را با دقت بیشتری تنظیم کنند. به عنوان مثال ، در یک شرکت پخش ، استفاده از سیستم BI می تواند به مدیران درباره وضعیت موجودی ، تحقق اهداف فروش ماهانه و سالانه و همچنینی بهینه سازی فرآیند توزیع و وصول مطالبات بینش دهد. درک عمیق سازمانی هوش تجاری در مدیریت سازمان باعث ایجاد یک دیدگاه جامع و یکپارچه از تمامی فعالیت های سازمانی می شود. با استفاده از این ابزارها، سازمان ها می توانند داده های خود را از منابع مختلف تجمیع کنند و به یک درک عمیق از عملکرد خود برسند. هوش تجاری در صنعت تجارت الکترونیک، جمع آوری و تحلیل داده ها از طریق هوش تجاری و نرم افزارهایی مانند SSAS می تواند به مدیران کمک کند تا عملکرد سایت، نرخ تبدیل و رضایت مشتری را به طور دقیق تر ارزیابی کنند. دستیابی به اهداف فروش و بازاریابی یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش تجاری در مدیریت سازمان، دستیابی به اهداف فروش و بازاریابی است. هوش تجاری به سازمان ها کمک می‌کند تا به طور دقیق تری بازار هدف خود را شناسایی کرده و استراتژی های بازاریابی موثرتری ایجاد کنند. یک شرکت فناوری می تواند از هوش تجاری برای تحلیل داده های مشتریان و شناسایی بهترین استراتژی های تبلیغاتی و فروش استفاده کند. پیش‌بینی رفتار مشتری و روند بازار هوش تجاری می‌تواند به سازمان ها کمک کند تا رفتار مشتریان خود را بر اساس پارامتر های مختلف مانند زمان و موقعیت جغرافیایی پیش بینی کنند و از این طریق استراتژی های موثرتری برای جذب و نگهداری مشتریان پیاده سازی کنند. برای مثال، هوش تجاری

هوش تجاری در فروش به معنای استفاده از داده ها و تحلیل های پیشرفته برای بهبود فرآیندهای فروش است. این نوع از هوش تجاری به کسب و کارها کمک می کند تا با تحلیل داده های موجود، الگوها و روندهای مشتریان را شناسایی کرده و تصمیم گیری های دقیق‌تری را در مورد استراتژی‌های فروش اتخاذ کنند. به کمک هوش تجاری در فروش، شرکت‌ها می‌توانند به راحتی میزان فروش خود را پیش بینی کنند، مشتریان هدف را بهتر شناسایی کنند و استراتژی های مناسبی برای افزایش نرخ تبدیل و حفظ مشتریان به کار گیرند. این تکنولوژی با استفاده از ابزارهای تحلیل داده و داشبوردهای گزارش دهی، اطلاعات دقیقی را در اختیار مدیران فروش قرار می‌دهد تا بتوانند به سرعت واکنش‌های مناسب نشان دهند و بهینه سازی عملکرد تیم فروش خود را تسهیل کنند. در واقع، هوش تجاری در فروش به عنوان یک ابزار قدرتمند، امکان تحلیل عملکرد فروش در گذشته، پیش بینی نیازهای آینده و اجرای راهبردهای بهتر را فراهم می کند که نهایتا به رشد و توسعه کسب و کار منجر می شود. مزایای هوش تجاری در بازاریابی با BI جمعیت شناسی مناسب را تعیین و هدف گذاری کنید یکی از اولین و مهم ترین مزایای هوش تجاری در بازاریابی، توانایی شناسایی و هدف گذاری دقیق بر اساس جمعیت‌شناسی است. با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، بازاریابان می‌توانند اطلاعات دقیقی درباره مشتریان فعلی و بالقوه خود به دست آورند. این اطلاعات می‌تواند شامل سن، جنسیت، محل زندگی، شغل و بسیاری دیگر از فاکتورهای جمعیت‌شناختی باشد. برای مثال، اگر یک شرکت آرایشی بخواهد محصول جدیدی را به بازار معرفی کند، می‌تواند با تحلیل داده‌های جمعیت‌شناسی، مشخص کند که کدام گروه از مشتریان به احتمال زیاد به خرید این محصول علاقه‌مند خواهند بود. این اطلاعات به بازاریابان کمک می‌کند تا منابع خود را به طور کارآمدتری تخصیص دهند و بازده سرمایه‌گذاری خود را افزایش دهند.   با BI سوال بازاریابی مناسب مطرح کنید هوش تجاری در بازاریابی به بازاریابان این امکان را می‌دهد که سوالات بازاریابی خود را به طور دقیق‌تری مطرح کنند. با تحلیل داده‌ها، بازاریابان می‌توانند الگوهای رفتاری مشتریان را شناسایی کرده و بفهمند که چه عواملی باعث می‌شود مشتریان تصمیم به خرید بگیرند. برای مثال، اگر داده‌ها نشان دهند که مشتریان به تخفیف‌های بزرگ بیشتر واکنش نشان می‌دهند، بازاریابان می‌توانند کمپین‌هایی را طراحی کنند که بیشتر روی ارائه تخفیف‌های جذاب تمرکز دارند. یا اگر داده‌ها نشان دهند که مشتریان پس از مشاهده ویدئوهای آموزشی درباره محصولات تصمیم به خرید می‌گیرند، بازاریابان می‌توانند بر تولید محتوای ویدئویی تمرکز بیشتری کنند. این سوالات کمک می‌کنند که استراتژی‌های بازاریابی به گونه‌ای طراحی شوند که با نیازها و ترجیحات مشتریان همخوانی بیشتری داشته باشند. با BI گزارشات بازاریابی و تجاری را ساده کنید یکی دیگر از مزایای هوش تجاری در بازاریابی، ساده‌سازی فرآیند تهیه گزارشات بازاریابی و تجاری است. با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، مانند Microsoft Power BI، تبلو و Qlik View ،  بازاریابان می توانند داده های خود را به صورت بصری نمایش دهند و به راحتی تحلیل های مورد نیاز خود را انجام دهند. این ابزارها می توانند به بازاریابان کمک کنند تا نتایج کمپین های خود را به سرعت ارزیابی کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، بازاریابان می توانند گزارش هایی را تهیه کنند که نشاندهنده بازده سرمایه گذاری (ROI) کمپین های مختلف است و به آن ها کمک می کند تا بفهمند کدام استراتژی ها بیشترین بازدهی را دارند. این ویژگی‌ها به بازاریابان اجازه می‌دهد تا به سرعت نقاط قوت و ضعف کمپین‌های خود را شناسایی کرده و تغییرات لازم را اعمال کنند. به علاوه، ابزارهای هوش تجاری می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا گزارشات خود را به صورت خودکار تهیه کرده و زمان بیشتری برای تمرکز بر روی تحلیل داده‌ها و بهبود استراتژی‌های خود داشته باشند. اهمیت استفاده از هوش تجاری در فروش هوش تجاری ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی فرآیندهای فروش است که از طریق تحلیل دقیق داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. استفاده از هوش تجاری در فروش منجر به جمع‌آوری و تحلیل بینش‌های عملی، درک عمیق‌تر از نیازهای سازمان، دستیابی به اهداف فروش و بازاریابی، پیش‌بینی رفتار مشتری، افزایش بهره‌وری و تسریع در نرخ بازگشت سرمایه می‌شود. در ادامه، هر یک از این مزایا را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.   جمع آوری بینش های عملی یکی از اصلی‌ترین مزایای هوش تجاری در فروش، توانایی جمع‌آوری و تحلیل بینش‌های عملی است. این فرآیند به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌های متنوعی را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند و سپس آن‌ها را تحلیل کرده و به بینش‌های قابل استفاده تبدیل کنند. برای مثال، از طریق ابزارهایی مانند Microsoft Power BI، می‌توان داده‌های مربوط به رفتار مشتریان در کانال‌های مختلف فروش را تحلیل کرد و الگوهای مهم را شناسایی کرد. این بینش‌ها می‌توانند به تیم‌های فروش کمک کنند تا نیازها و توقعات مشتریان را بهتر درک کرده و استراتژی‌های فروش خود را بهبود بخشند. درک عمیق سازمانی استفاده از هوش تجاری در فروش به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به درک عمیق‌تری از عملکرد داخلی خود دست یابند. این درک عمیق به آن‌ها اجازه می‌دهد تا ضعف‌ها و نقاط قوت را شناسایی کرده و فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند. برای مثال، با استفاده از SQL Server Analysis Services (SSAS)، می‌توان داده‌های فروش را مدل‌سازی کرده و تحلیل‌های دقیقی انجام داد که نشان‌دهنده عملکرد تیم‌های فروش و روندهای کلی بازار است. این تحلیل‌ها به مدیران فروش کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به بهبود فرآیندهای فروش کمک کنند. دستیابی به اهداف فروش و بازاریابی هوش تجاری به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا اهداف فروش و بازاریابی خود را به‌صورت موثرتری دنبال کنند. با تحلیل داده‌های مشتریان و بازار، سازمان‌ها می‌توانند اهداف دقیق‌تری تعیین کنند و استراتژی‌های موثرتری برای دستیابی به این اهداف تدوین کنند. برای مثال، استفاده از ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau می‌تواند به تیم‌های فروش کمک کند تا گزارش‌های دقیقی از عملکرد کمپین‌های بازاریابی تهیه کنند و تصمیمات بهتری برای بهبود این کمپین‌ها بگیرند. پیش بینی رفتار و روند خریدار با استفاده از هوش تجاری در فروش، سازمان‌ها می‌توانند رفتار و روند خریداران را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با تغییرات بازار همگام باشند و استراتژی‌های فروش خود را بر

هوش تجاری در بازار سهام و بورس هوش تجاری (BI) مجموعه ای از ابزارها و فرآیندها است که به سازمان ها کمک می کند داده های خام را به اطلاعات قابل استفاده و تصمیم گیری تبدیل کنند. هوش تجاری در بورس و بازار سهام نقش بسیار مهمی دارد، زیرا با تحلیل داده های مالی و روندهای بازار، سرمایه گذاران و تحلیلگران می توانند تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این ابزارها اطلاعاتی مانند تغییرات قیمت، حجم معاملات و شاخص های کلیدی را به صورت دقیق و لحظه ای در اختیار کاربران قرار می دهند. در بازار سهام ، هوش تجاری به شناسایی فرصت های سرمایه گذاری، تحلیل ریسک و پیش بینی تغییرات آینده کمک می کند. با استفاده از BI، شرکت ها و سرمایه گذاران می توانند به داده های دقیق تر دسترسی پیدا کرده و به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند، که در نهایت منجر به بهبود عملکرد و کاهش ریسک های مالی می شود.   مزایای هوش تجاری در بازار سهام استفاده از هوش تجاری در بازار سهام به سرمایه گذاران کمک می کند تا با تحلیل داده های مالی و شناخت روندهای بازار، تصمیمات بهتری بگیرند. در این بخش به سه مزیت کلیدی هوش تجاری در بازار سرمایه می پردازیم : داشبوردها : داشبوردهای هوش تجاری ابزارهایی بصری هستند که اطلاعات پیچیده مالی را به صورت ساده و قابل فهم نمایش می دهند. در بازار سهام، داشبوردها به سرمایه گذاران امکان می دهند تا به صورت لحظه ای شاخص ها ، قیمت سهام و نوسانات بازار را رصد کنند. این ابزار به تحلیل گران کمک می کند تا با دسترسی سریع به داده های کلیدی، تغییرات مهم را شناسایی و در سریع ترین زمان بر اساس دیتای Real Time تصمیم گیری کنند. تجزیه و تحلیل : یکی از مهم ترین کاربردهای هوش تجاری در بازار سهام ، قابلیت تجزیه و تحلیل دقیق است. این ابزار به سرمایه گذاران اجازه می دهد که داده های تاریخی را بررسی کنند و روندهای بازار را پیش بینی کنند. تحلیل گران می توانند از این قابلیت برای شناسایی فرصت های سرمایه گذاری و ارزیابی ریسک استفاده کنند. کاربرد هوش تجاری در کسب و کار نیز شامل تحلیل داده ها برای بهبود تصمیمات مدیریتی است.   گزارش دهی دقیق : هوش تجاری امکان گزارش دهی دقیق و خودکار را فراهم می کند. سرمایه گذاران می توانند گزارش های مالی و معاملاتی را به صورت دقیق و منظم دریافت کنند. این قابلیت بهبود تصمیم گیری و کاهش ریسک های مالی را تضمین می کند. همچنین، کاربرد هوش تجاری در فروش به شرکت ها کمک می کند تا از داده های دقیق برای بهینه سازی استراتژی های فروش خود بهره ببرند. رابطه هوش تجاری و بازارهای مالی ایران در سال های اخیر ، هوش تجاری نقش مهمی در توسعه و رشد بازارهای مالی ایران ایفا کرده است. با افزایش حجم داده ها و پیچیدگی های تحلیل های مالی، نیاز به ابزارهای پیشرفته برای مدیریت و تحلیل داده ها بیش از پیش احساس می شود. هوش تجاری به تحلیل گران و سرمایه گذاران کمک می کند تا با دسترسی به اطلاعات جامع و به روز ، تصمیمات بهتری بگیرند و ریسک های مرتبط با سرمایه گذاری را کاهش دهند. در این میان، سامانه های هوشمند مانند ویستا سامانه آسا با ارائه ابزارهای پیشرفته به کاربران این امکان را می دهند تا به طور مؤثری داده های بازار را تحلیل و ارزیابی کنند. ویستا سامانه آسا : ویستا سامانه آسا یکی از پیشرفته ترین سامانه های تحلیلی در بازارهای مالی ایران است که با بهره گیری از هوش تجاری، امکانات متنوعی را برای سرمایه گذاران و تحلیلگران ارائه می دهد. این سامانه به کاربران اجازه می دهد تا اطلاعات مربوط به معاملات سهام، شاخص ها، و تغییرات بازار را به صورت دقیق و لحظه ای دریافت کنند. از مزایای کلیدی سامانه آسا می توان به رابط کاربری ساده و کاربرپسند، دسترسی به گزارش های جامع مالی، و امکان سفارشی سازی داشبوردها اشاره کرد. یکی از ویژگی های بارز آسا، داشبوردهای تحلیلی پیشرفته آن است که به کاربران این امکان را می دهد تا به طور هم زمان چندین شاخص و نمودار مالی را دنبال کرده و تحلیل کنند. همچنین، قابلیت های پیشرفته گزارش دهی این سامانه به کاربران کمک می کند تا به سرعت گزارش های مورد نیاز خود را تولید و تحلیل کنند. سامانه آسا با کاربردهای هوش تجاری در حوزه مالی، تجربه ای جامع و بهینه برای تحلیلگران و سرمایه گذاران فراهم می کند و به بهبود فرآیندهای تصمیم گیری و مدیریت ریسک کمک شایانی می کند. کاربرد هوش تجاری در بازار سهام هوش تجاری (BI) در بازار سهام ابزاری قدرتمند برای تحلیل ، پیش بینی و مدیریت داده های مالی است که به سرمایه گذاران و تحلیلگران کمک می کند تصمیمات بهتری بگیرند. در ادامه، کاربردهای کلیدی هوش تجاری در بازار سهام را بررسی می کنیم. جمع آوری و تجمیع داده ها : هوش تجاری قادر است حجم عظیمی از داده های مالی را از منابع مختلف مانند معاملات سهام، شاخص ها و گزارش های مالی جمع آوری کرده و در یک پلتفرم واحد تجمیع کند. این تجمیع داده ها به سرمایه گذاران کمک می کند تا به اطلاعات جامع و به روز دسترسی داشته باشند و تصمیمات بهتری بگیرند. تجزیه و تحلیل داده ها و بصری سازی : با استفاده از هوش تجاری، داده های پیچیده مالی به صورت نمودارها و داشبوردهای تعاملی نمایش داده می شوند. این بصری سازی داده ها به تحلیلگران کمک می کند تا به راحتی الگوها و روندهای بازار را شناسایی کرده و تحلیل کنند. این فرآیند سرعت تصمیم گیری و دقت تحلیل ها را افزایش می دهد. نظارت بر بازار و هشدار های لحظه ای : هوش تجاری به کاربران امکان می دهد تا بازار سهام را به صورت لحظه ای نظارت کنند و هشدارهای اتوماتیک دریافت کنند. این هشدارها می توانند بر اساس تغییرات قیمت، نوسانات غیرمنتظره یا سایر شاخص های کلیدی تنظیم شوند. این قابلیت باعث می شود که سرمایه گذاران بتوانند به موقع به تغییرات بازار واکنش نشان دهند. مدیریت ریسک و بهینه سازی پورتفولیو : یکی از کاربردهای مهم هوش تجاری در

تعریف داده های سری زمانی داده های سری زمانی مجموعه‌ای از اطلاعات هستند که به ترتیب زمانی ثبت می‌شوند. این داده‌ها ممکن است در بازه‌های ثانیه‌ای، دقیقه‌ای، ساعتی، روزانه، ماهانه یا سالانه ثبت شوند. داده‌های زمانی به ما امکان می‌دهند تا الگوها، روندها و تغییرات دوره‌ای را در طول زمان تشخیص دهیم و بر اساس آنها پیش‌بینی‌هایی برای آینده انجام دهیم. به عنوان مثال، تحلیل داده‌های زمانی در بازارهای مالی می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا زمان بهینه برای خرید یا فروش سهام را تعیین کنند. در حوزه‌هایی مانند هواشناسی، داده‌های زمانی می‌توانند برای پیش‌بینی وضعیت آب و هوا استفاده شوند.   داده‌های زمانی همچنین در صنایع مختلفی مانند تولید، بهداشت و حمل و نقل نیز به کار می‌روند. در تولید، این داده‌ها می‌توانند به شناسایی الگوهای تولید و تشخیص مشکلات کمک کنند. در بخش بهداشت، داده‌های زمانی می‌توانند برای نظارت بر روند بیماری‌ها و بهبود کیفیت خدمات بهداشتی استفاده شوند. در حمل و نقل، تحلیل داده‌های زمانی می‌تواند به بهبود مدیریت ترافیک و برنامه‌ریزی سفرها کمک کند. اجزای کلیدی داده های سری زمانی برای تحلیل و پیش‌بینی مؤثر داده‌های سری زمانی، درک اجزای کلیدی آنها ضروری است. در زیر به توضیح هر یک از این اجزا پرداخته شده است: روند (Trend) : روند به تغییرات بلندمدت و کلی در داده‌ها اشاره دارد. این جزء نشان می‌دهد که نقاط داده در طول زمان به کدام سمت حرکت می‌کنند، خواه این حرکت به سمت افزایش، کاهش یا پایداری نسبی باشد. تشخیص روند به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا جهت کلی حرکت داده‌ها را درک کنند. فصلی (Seasonality) : فصلی‌بودن به الگوهای تکرارشونده و منظم در داده‌ها گفته می‌شود که در بازه‌های زمانی مشخص رخ می‌دهند. این الگوها می‌توانند روزانه، هفتگی، ماهانه یا سالانه باشند. به عنوان مثال، افزایش فروش در دوره‌های خاصی از سال مانند تعطیلات نوروز یا کریسمس نمونه‌ای از فصلی‌بودن است. شناسایی الگوهای فصلی به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا برای رویدادهای تکراری برنامه‌ریزی کنند. چرخه‌ای (Cyclic) : الگوهای چرخه‌ای به نوساناتی در داده‌ها اشاره دارند که به صورت نامنظم و بدون یک دوره زمانی ثابت رخ می‌دهند. این الگوها ممکن است به دلیل تغییرات اقتصادی یا سایر عوامل کلان تأثیرگذار بر داده‌ها به وجود بیایند. نوسانات تصادفی (Residual or Random Fluctuations) : نوسانات تصادفی به تغییرات غیرقابل پیش‌بینی در داده‌ها اشاره دارند که پس از حذف روند، فصلی‌بودن و الگوهای چرخه‌ای باقی می‌مانند. این نوسانات ناشی از عوامل غیرمنتظره، خطاهای اندازه‌گیری یا نویز هستند و معمولاً اطلاعات کمی برای تحلیل‌های عمیق‌تر ارائه می‌دهند. تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی تحلیل اکتشافی داده‌ها یا Exploratory Data Analysis (EDA) برای داده‌های سری زمانی، فرایندی حیاتی است که قبل از شروع پیش‌بینی‌های آینده باید انجام شود. EDA شامل بصری‌سازی داده‌ها و شناسایی روندها، الگوهای فصلی، نقاط پرت (Outliers) و مقادیر گمشده (Missing values) است. استفاده از تکنیک‌هایی مانند نمودارهای خطی، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای خودهم‌بستگی و تجزیه می‌تواند به کشف بینش‌های ارزشمند کمک کند و راهنمایی برای تحلیل‌های بیشتر فراهم آورد. این فرایند به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا یک درک جامع از داده‌ها پیدا کنند و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند. برای مثال، با استفاده از نمودار خطی می‌توان تغییرات داده‌ها را در طول زمان مشاهده کرده و الگوهای فصلی یا روندهای اصلی را شناسایی کرد. نمودارهای خودهم‌بستگی می‌توانند نشان دهند که داده‌های فعلی تا چه حد تحت‌تأثیر مقادیر گذشته‌شان هستند که این اطلاعات در مدل‌سازی پیش‌بینی‌های آینده بسیار مفید است.   EDA همچنین می‌تواند شامل تجزیه داده‌ها به اجزای مختلف مانند روند، فصلی‌بودن و نوسانات تصادفی باشد. این تجزیه به تحلیلگران کمک می‌کند تا الگوهای مختلف موجود در داده‌ها را بهتر درک کنند و مدل‌های دقیق‌تری برای پیش‌بینی‌های آینده ایجاد کنند. به عنوان مثال، شناسایی روندهای بلندمدت و الگوهای فصلی می‌تواند به تحلیلگران کمک کند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از تغییرات آینده ارائه دهند. توسعه تکنیک‌های آماری برای داده های سری زمانی در طول قرن بیستم، به ویژه پس از دهه ۱۹۲۰، پیشرفت‌های قابل توجهی در تکنیک‌های آماری برای تحلیل داده‌های سری زمانی رخ داد. این تکنیک‌ها به طور گسترده‌ای در تحلیل و پیش‌بینی داده‌های مرتبط با زمان مورد استفاده قرار گرفتند. در ادامه به بررسی برخی از روش‌های موجود برای پیش‌بینی داده‌های سری زمانی می‌پردازیم: میانگین متحرک (Moving Average) : این روش برای صاف کردن نوسانات کوتاه‌مدت و شناسایی روندها یا چرخه‌های بلندمدت استفاده می‌شود. با محاسبه میانگین داده‌ها در یک بازه زمانی ثابت، داده‌های جدیدی ایجاد می‌شوند که نوسانات تصادفی را کاهش می‌دهند و تحلیل را دقیق‌تر می‌کنند. خودرگرسی (Autoregressive) : مدل‌های خودرگرسی برای پیش‌بینی مقادیر آینده از داده‌های گذشته و روابط خطی میان آنها استفاده می‌کنند. درجه مدل AR تعداد دوره‌های زمانی گذشته‌ای را که برای پیش‌بینی به کار می‌روند، تعیین می‌کند. این مدل بر این فرض استوار است که مقادیر آینده به طور مستقیم با مقادیر گذشته مرتبط هستند. میانگین متحرک خودرگرسی تلفیقی (ARIMA) : مدل‌های ARIMA که مخفف Autoregressive Integrated Moving Average است، ترکیبی از مدل‌های AR و MA هستند و با فرآیند تفاضل‌گیری برای رسیدن به ایستایی داده‌ها کامل می‌شوند. این مدل برای داده‌هایی که دارای روندها یا الگوهای فصلی غیرثابت هستند، بسیار مناسب است. تفاضل‌گیری کمک می‌کند تا روندهای خطی یا فصلی حذف شده و مدل دقیق‌تری برای پیش‌بینی ارائه شود.   هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing) : مدل‌های هموارسازی نمایی به داده‌های اخیر وزن بیشتری نسبت به داده‌های قدیمی‌تر اختصاص می‌دهند. این روش برای داده‌هایی که دارای الگوهای فصلی پیچیده هستند یا وقتی که رفتار داده‌ها به سرعت تغییر می‌کند، بسیار موثر است. چالش های داده های سری زمانی تحلیل داده‌های سری زمانی با مجموعه‌ای از چالش‌های منحصر به فرد همراه است. در ادامه به بررسی دقیق‌تر این چالش‌ها می‌پردازیم: مقدارهای گمشده : در سری‌های زمانی، ممکن است به دلایل مختلفی برخی از داده‌ها از دست رفته باشند؛ مانند خرابی دستگاه‌های اندازه‌گیری یا اشتباهات انسانی. برای حفظ یکپارچگی داده‌ها، می‌توان از روش‌هایی مانند تکنیک‌های پیش‌بینی یا استفاده از میانگین برای پرکردن این خلأها استفاده کرد. نقاط پرت : نقاط پرت به داده‌هایی اشاره دارند که به طور قابل توجهی از میانگین کلی منحرف هستند و می‌توانند تحلیل‌ها را مخدوش کنند. شناسایی و مدیریت این نقاط پرت ضروری است تا از نتایج نادرست جلوگیری شود. غیرایستایی : داده‌های غیرایستا دارای روندها و الگوهای فصلی هستند

بینش و تجزیه و تحلیل های دقیق تنها زمانی حاصل می‌شوند که داده‌های شما باکیفیت باشند؛ در غیر این صورت، تجزیه و تحلیل ها بی‌اثر خواهند بود. پاک‌سازی داده ها، یا پالایش داده‌ها، یکی از اساسی‌ترین اقداماتی است که به شما کمک می‌کند تا از داده‌های باکیفیت برای اتخاذ تصمیمات صحیح استفاده کنید. این فرآیند شامل حذف خطاها، اصلاح ناهماهنگی‌ها و اطمینان از صحت و دقت داده‌هاست، که در نهایت به بهبود عملکرد تحلیل‌ها و افزایش دقت بینش‌های کسب‌شده منجر می‌شود. با پاک‌سازی موثر داده‌ها، می‌توانید به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و کارآمدتر دست یابید. پاک سازی داده ها چیست؟ پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی است که در آن داده‌های نادرست، خراب، با فرمت اشتباه، تکراری یا ناقص از یک مجموعه داده حذف یا اصلاح می‌شوند. هنگام ترکیب چندین منبع داده، ممکن است داده‌ها تکراری یا به اشتباه برچسب‌گذاری شوند. اگر داده‌ها نادرست باشند، نمی‌توان به نتایج و الگوریتم‌ها اعتماد کرد، حتی اگر در ظاهر درست به نظر برسند. به عنوان مثال، فرض کنید یک فروشگاه آنلاین اطلاعات مشتریان خود را از چندین منبع مختلف جمع‌آوری می‌کند. ممکن است برخی مشتریان با نام‌های مختلف در سیستم ثبت شده باشند، یا شماره تماس‌ها در فرمت‌های مختلف ذخیره شده باشند. در چنین مواردی، پاک‌سازی داده‌ها ضروری است تا اطلاعات یکپارچه و دقیقی برای تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌ها فراهم شود. فرآیند پاک‌سازی داده‌ها بسته به نوع و منبع داده‌ها متفاوت است، اما بسیار مهم است که یک الگوی استاندارد برای پاک‌سازی داده‌ها داشته باشید تا هر بار از صحت و دقت این فرآیند اطمینان حاصل کنید. این الگو می‌تواند شامل شناسایی و حذف داده‌های تکراری، اصلاح فرمت‌ها و برچسب‌گذاری صحیح داده‌ها باشد.   اهمیت پاک سازی داده ها : پاک‌سازی داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از کیفیت داده‌های خود اطمینان حاصل کنند و بر اساس اطلاعات صحیح و دقیق تصمیم‌گیری کنند. بدون پاک‌سازی داده‌ها، تحلیل‌ها و الگوریتم‌ها می‌توانند نتایج نادرستی ارائه دهند که منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه می‌شود. تصور کنید یک شرکت بیمه اطلاعات مشتریان خود را از طریق فرم‌های آنلاین و تلفنی جمع‌آوری می‌کند. ممکن است برخی مشتریان شماره تماس خود را به صورت “0912-1234567” و برخی دیگر به صورت “09121234567” وارد کرده باشند. پاک‌سازی داده‌ها در اینجا به معنای اصلاح فرمت‌ها و اطمینان از یکپارچگی داده‌هاست تا بتوان تحلیل‌های دقیقی انجام داد. تفاوت بین پاک‌سازی داده ها و تبدیل داده ها چیست؟ پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی است که در آن داده‌های نادرست، خراب، تکراری یا ناقص از مجموعه‌داده‌ها حذف می‌شوند تا دقت و کیفیت داده‌ها بهبود یابد. این فرآیند تضمین می‌کند که داده‌ها برای تحلیل و تصمیم‌گیری قابل اعتماد باشند. از سوی دیگر، تبدیل داده‌ها فرآیند تبدیل داده‌ها از یک فرمت یا ساختار به فرمت یا ساختاری دیگر است. این فرآیند ممکن است شامل تغییر نوع داده‌ها، تغییر فرمت‌های تاریخی، یا تبدیل داده‌ها به قالب‌های استاندارد باشد تا بتوانند به طور مؤثر در سیستم‌های مختلف استفاده شوند. مثال عملی تصور کنید یک شرکت بین‌المللی اطلاعات مشتریان خود را از کشورهای مختلف جمع‌آوری می‌کند. در برخی کشورها، تاریخ‌ها به فرمت “روز/ماه/سال” (DD/MM/YYYY) و در برخی دیگر به فرمت “ماه/روز/سال” (MM/DD/YYYY) ثبت شده‌اند. برای استفاده موثر از این داده‌ها در تحلیل‌های جهانی، تبدیل داده‌ها ضروری است تا همه تاریخ‌ها به یک فرمت استاندارد تبدیل شوند.   مراحل و نحوه پاک سازی داده ها به چه صورت است؟ پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی پیچیده و حیاتی است که به بهبود کیفیت و دقت داده‌ها کمک می‌کند. تکنیک‌های مورد استفاده برای پاک‌سازی داده‌ها ممکن است بسته به نوع داده‌ها و نیازهای سازمان متفاوت باشد. با این حال، مراحل پایه‌ای وجود دارد که می‌توانید برای تضمین کیفیت داده‌های خود دنبال کنید: مرحله یک : حذف مشاهدات تکراری یا نامربوط اولین گام در پاک‌سازی داده‌ها، حذف مشاهدات تکراری یا نامربوط است. داده‌های تکراری معمولاً در طول جمع‌آوری داده‌ها رخ می‌دهند، به‌ویژه زمانی که داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند. به عنوان مثال، فرض کنید یک شرکت اطلاعات مشتریان خود را از فرم‌های آنلاین و تماس‌های تلفنی جمع‌آوری می‌کند. ممکن است اطلاعات یک مشتری دوبار ثبت شده باشد. با حذف این داده‌های تکراری، کیفیت داده‌ها بهبود می‌یابد. مشاهدات نامربوط نیز داده‌هایی هستند که به تحلیل شما ارتباطی ندارند. فرض کنید شما قصد تحلیل داده‌های مشتریان از دهه اخیر را دارید؛ داده‌های مربوط به دهه‌های قبل‌تر نامربوط بوده و باید حذف شوند. این کار تحلیل را کارآمدتر می‌کند و مجموعه‌داده‌ای قابل مدیریت‌تر و مؤثرتر ایجاد می‌کند. مرحله دو : رفع خطاهای ساختاری خطاهای ساختاری زمانی رخ می‌دهند که در طی سنجش یا انتقال داده‌ها، مشکلاتی مانند نام‌گذاری‌های عجیب، اشتباهات تایپی یا استفاده نادرست از حروف بزرگ به وجود می‌آید. این ناهماهنگی‌ها می‌توانند باعث اشتباه در برچسب‌گذاری دسته‌بندی‌ها شوند. به عنوان مثال، اگر در یک مجموعه‌داده نام شهر “تهران” به صورت‌های “Tehran” و “TEHRAN” ثبت شده باشد، این ناهماهنگی‌ها باید اصلاح شوند تا داده‌ها یکپارچه باشند.   مرحله سه : اصلاح داده‌های پرت ناخواسته مشاهداتی که به وضوح با سایر داده‌ها همخوانی ندارند، باید شناسایی و بررسی شوند. این داده‌های پرت ممکن است کارایی تحلیل‌های شما را کاهش دهند. فرض کنید در یک مجموعه‌داده فروش، یک مقدار بسیار زیاد یا بسیار کم نسبت به بقیه داده‌ها وجود داشته باشد. باید بررسی شود که آیا این داده‌های پرت به تحلیل شما ارتباطی دارند یا خیر. وجود یک داده پرت همیشه به معنی نادرست بودن آن نیست؛ بنابراین، ابتدا باید اعتبارسنجی شود و در صورت لزوم حذف شود. مرحله چهار : مدیریت داده‌های گمشده داده‌های گمشده نباید نادیده گرفته شوند، زیرا بسیاری از الگوریتم‌ها مقادیر گمشده را نمی‌پذیرند. برای مدیریت داده‌های گمشده چند راه وجود دارد: حذف داده‌های گمشده : این روش ساده‌ترین راه است، اما ممکن است به از دست رفتن اطلاعات مهم منجر شود. قبل از حذف داده‌های گمشده باید دقت کنید که آیا این اطلاعات حیاتی هستند یا خیر. جایگزینی داده‌های گمشده با مقادیر تخمینی : می‌توانید داده‌های گمشده را با مقادیر تخمینی جایگزین کنید. این روش می‌تواند به حفظ یکپارچگی داده‌ها کمک کند، اما باید با دقت انجام شود تا از صحت داده‌ها اطمینان حاصل شود. به عنوان مثال، اگر در یک مجموعه‌داده فروش، مقدار فروش یک ماه گمشده باشد، می‌توان از میانگین فروش ماه‌های قبل و بعد برای تخمین استفاده کرد. استفاده از روش‌های پیشرفته : برخی روش‌های پیشرفته مانند رگرسیون خطی یا الگوریتم‌های

در این مقاله به بررسی برخی از موقعیت‌های شغلی در تیم‌های داده می‌پردازیم و توانایی‌های لازم برای هر یک از این موقعیت‌ها را بررسی می‌کنیم. هر کسب‌وکاری تیم داده خود را به‌گونه ای متفاوت تشکیل می‌دهد و هیچ الگوی ساختاری یکسانی برای همه وجود ندارد. متخصصان داده توانایی ایفای نقش در موقعیت‌های شغلی متنوعی را دارند، اما معمولاً بر روی یک بخش متمرکز می‌شوند و مهارت‌های خاصی را دنبال می‌کنند. اگر به حرفه ای در زمینه هوش تجاری و داده ها علاقه‌مند هستید، بررسی موقعیت‌های شغلی ای که در ادامه به آنها میپردازیم ، می‌تواند به شما کمک کند تا مسیر مناسبی برای دستیابی به اهداف شغلی خود انتخاب کنید. تحلیلگر داده تحلیلگران داده معمولاً مسئول جمع‌آوری، پردازش و ارزیابی داده‌هایی هستند که سازمان‌ها تولید می‌کنند. وظایف آن‌ها شامل تفسیر و تجزیه و تحلیل اطلاعات، تهیه گزارش‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه‌داده‌های مختلف است. تحلیلگران داده تمایل دارند در جنبه تجاری فعالیت‌ها نقش داشته باشند، از جمله ارائه یافته‌های خود به سهامداران اصلی شرکت. آن‌ها اغلب از نزدیک با مدیران محصول همکاری می‌کنند و در نهایت، به سازمان خود در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه و آگاهانه کمک می‌کنند. برای موفقیت به عنوان یک تحلیلگر داده ، باید درک عمیقی از SQL (Structured Query Language)، مهارت‌های مصورسازی داده و تجربه کار با آمار و برنامه نویسی آماری داشته باشید. همچنین باید بدانید چگونه از نرم‌افزارهای صفحه گسترده، پایگاه‌های داده و برنامه‌های ذخیره‌سازی داده استفاده کنید. علاوه بر این، مهارت‌هایی مانند تفکر نقادانه و داستان‌سرایی نیز بسیار مهم هستند، زیرا تحلیلگران باید بتوانند از داده‌ها نتیجه‌گیری کنند و یافته‌های خود را به اعضای سازمان گزارش دهند. مسیر شغلی تحلیلگر داده فضای زیادی برای رشد و پیشرفت دارد. از آنجایی که تحلیلگران داده نیازمند ترکیبی از دانش فنی و مهارت‌های نرم‌افزاری هستند، می‌توانند به نقش‌های مدیریتی نیز ارتقا یابند و پس از چند سال تجربه، به سمت‌هایی مانند مدیریت تجزیه و تحلیل دست پیدا کنند.   دانشمند داده (Data Scientist) : در حالی که تحلیلگران داده به بررسی داده‌های تاریخی می‌پردازند، دانشمندان داده با مدل‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجویزی سروکار دارند. به‌عنوان مثال، یک دانشمند داده ممکن است با طراحی مدل‌های یادگیری ماشین به پیش‌بینی داده‌های سازمانی بپردازد. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند محصولات شرکت، تقاضای بازار یا مسائل داخلی مانند پیش‌بینی کلاهبرداری را شامل شوند. مهارتها و تواناییها : برای موفقیت در این نقش، دانشمندان داده باید مهارت‌های زیر را داشته باشند: زبان‌های برنامه‌نویسی : تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R. پایگاه‌داده : توانایی کار با SQL و ایجاد پرس‌وجوهای پیچیده برای استخراج داده‌ها. مصورسازی داده : قابلیت مصورسازی داده‌ها به‌صورت باکیفیت و قابل درک برای مخاطبان غیرتخصصی. ریاضیات و آمار : دانش قوی در زمینه ریاضیاتی مانند جبر خطی، محاسبات چندمتغیره و آمار، به‌ویژه هنگام کار با مدل‌های یادگیری ماشین. وظایف و مسئولیتها : دانشمندان داده به مدل‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل تجویزی می‌پردازند و به سازمان‌ها در پیش‌بینی روندهای آینده کمک می‌کنند. این شامل طراحی مدل‌های یادگیری ماشین، پیش‌بینی تقاضا، تحلیل محصولات و پیش‌بینی مسائل داخلی مانند کلاهبرداری است. مسیر شغلی : مسیر شغلی دانشمند داده مشابه مسیر شغلی تحلیلگر داده است، اما با تمرکز بیشتر بر روی مدل‌سازی و پیش‌بینی. همانند مهندسی نرم‌افزار، همه دانشمندان داده در نهایت به مدیریت افراد ختم نمی‌شوند و ممکن است به سمت‌های تخصصی‌تر و فنی‌تر در زمینه داده‌ها و یادگیری ماشین حرکت کنند.   توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI Developer) توسعه‌دهندگان هوش تجاری (BI Developers) نقشی کلیدی و بینابینی بین وظایف تحلیلی مانند دانشمندان داده و تحلیلگران داده، و وظایف مهندسی مانند مهندسین داده و تجزیه‌وتحلیل دارند. در این موقعیت شغلی، تمرکز بر هوش تجاری از اهمیت بالایی برخوردار است. در حالی که کار توسعه‌دهندگان هوش تجاری در برخی موارد با تحلیلگران داده همپوشانی دارد، تمرکز اصلی آن‌ها بر داده‌هایی است که به‌طور مستقیم بر تصمیمات و نتایج کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند. وظایف و مسئولیتها : وظایف اصلی توسعه‌دهندگان هوش تجاری شامل ایجاد و ردیابی معیارهایی مانند شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و استفاده دقیق و مؤثر از ابزارهای هوش تجاری است. آن‌ها مسئول ساختن و نگهداری گزارش‌ها، داشبوردها و سیستم‌های تحلیل داده هستند که به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار کمک می‌کنند. مهارت‌های مورد نیاز : یک توسعه‌دهنده هوش تجاری موفق باید دارای پایه‌ای قوی در فناوری‌های پایگاه‌داده و توانایی ایجاد پرسمان‌های پیچیده و عملکردی، معمولاً با استفاده از SQL، باشد. علاوه بر این، باید توانایی شناسایی و درک نیازهای اطلاعاتی همکاران خود را داشته باشد و این اطلاعات را به بهترین نحو ارائه دهد. توسعه‌دهندگان هوش تجاری باید نیازهای سازمان خود را پیش‌بینی کنند و آگاه باشند که چگونه نتایج تجزیه‌وتحلیل می‌تواند به موفقیت‌های بزرگ‌تر منجر شود.   مهندس داده (Data Engineer) مهندسان داده مسئول تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی و عملیاتی هستند. آن‌ها معمولاً خطوط ارتباطی داده‌ها را ایجاد می‌کنند تا اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری و ادغام کنند. وظایف آن‌ها شامل پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی است. هدف اصلی مهندسان داده این است که دسترسی به داده‌ها را آسان کنند و اکوسیستم کلان‌داده سازمان را بهینه سازند. برخلاف تحلیلگران داده و دانشمندان داده که تمرکزشان بیشتر بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌هاست، مهندسان داده بر روی زیرساخت‌ها و فرایندهای جمع‌آوری، ادغام و بهینه‌سازی داده‌ها تمرکز دارند. مهندسان داده بیشتر با جنبه‌های فنی و عملیاتی داده‌ها سر و کار دارند، در حالی که تحلیلگران و دانشمندان داده بیشتر به تفسیر و استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری می‌پردازند. وظایف و مسئولیتهای یک Data Engineer به شرح زیر است : ایجاد خطوط ارتباطی داده : مهندسان داده مسئول ایجاد زیرساخت‌های لازم برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف هستند. ادغام و پاک‌سازی داده‌ها : آن‌ها داده‌ها را ادغام و پاک‌سازی می‌کنند تا برای استفاده در تحلیل‌ها آماده شوند. بهینه‌سازی اکوسیستم Big Data : هدف مهندسان داده این است که داده‌ها به‌صورت کارآمد و بهینه در دسترس باشند. پشتیبانی از تیم‌های تحلیل و علم داده : با فراهم‌سازی داده‌های واضح و دقیق، مهندسان داده به تحلیلگران و دانشمندان داده کمک می‌کنند تا تصمیمات تجاری مطمئن تری بگیرند. مهارت‌های مورد نیاز کدنویسی : مهارت‌های کدنویسی قوی در زبان‌هایی مانند Python، SQL و Java برای مهندسان داده حیاتی است. آشنایی با خطوط ارتباطی داده : درک عمیق از عناصر مختلف

هوش تجاری در کسب و کار یکی از مهم ترین ابزارهای مدرن است که به تحلیل و استفاده بهینه از داده ها برای تصمیم گیری های استراتژیک کمک می کند. این مفهوم به معنای فرآیند جمع آوری، پردازش و تحلیل داده های مرتبط با عملکرد کسب و کار است تا اطلاعات قابل استفاده ای فراهم شود که می‌تواند به بهبود کارایی و افزایش بهره وری منجر شود. در دنیای رقابتی امروز، استفاده از هوش تجاری در کسب و کار به مدیران این امکان را می‌دهد که با تحلیل دقیق داده ها، تصمیمات بهتری بگیرند و به نیازهای بازار به سرعت واکنش نشان دهند. ابزارهای هوش تجاری شامل گزارش دهی، داشبوردهای مدیریتی، داده کاوی و تحلیل پیش بینی است که همه آن ها برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های خام استفاده می‌شوند. مزایای مهم هوش تجاری در مدیریت کسب و کار هوش تجاری در مدیریت کسب و کار ابزاری قدرتمند برای بهینه سازی فرآیندهای تصمیم گیری و بهبود عملکرد سازمان ها است. یکی از مزایای اصلی هوش تجاری، توانایی آن در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های گسترده و متنوع از منابع مختلف است که این امکان را فراهم می‌آورد تا مدیران به اطلاعات دقیق و قابل‌اعتمادی دسترسی داشته باشند. با استفاده از این داده‌ها، مدیران می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند و استراتژی‌های موثرتری برای رشد و توسعه کسب و کار خود طراحی کنند. یکی از مهم‌ترین مزایای هوش تجاری در مدیریت کسب و کار، توانایی آن در شناسایی الگوها و روندهای بازار است. با تحلیل داده‌های موجود، هوش تجاری می‌تواند به مدیران کمک کند تا تغییرات در رفتار مشتریان را پیش‌بینی کنند و به سرعت به این تغییرات واکنش نشان دهند. این امر به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا فرصت‌های جدید را شناسایی کرده و از آن‌ها بهره‌برداری کنند. علاوه بر این، هوش تجاری بهبود فرآیندهای داخلی کسب و کار را نیز تسهیل می‌کند. با شناسایی ناکارآمدی ها و مشکلات در فرآیندهای تولید و عملیات ، مدیران می‌توانند تغییرات لازم را اعمال کنند و بهره وری سازمان را افزایش دهند. برای مثال با استفاده از یک سیستم هوش تجاری قوی شما می توانید فرآیند توزیع و میزان بار هر وسیله نقلیه خود را هم به بهینه ترین حد ممکن برسانید! هوش تجاری در مدیریت کسب و کار ابزارهای مختلفی مانند داشبوردهای مدیریتی و گزارش دهی های دقیق ارائه می دهد که به مدیران این امکان را می‌دهد تا عملکرد سازمان را به صورت Real-Time نظارت کنند و به سرعت به هرگونه تغییرات پاسخ دهند. این قابلیت برای شرکت‌هایی که در بازارهای رقابتی (نظیر اسنپ و تپسی) فعالیت می‌کنند، بسیار ارزشمند است، زیرا به آن ها کمک می‌کند تا با دقت بیشتری به نیازها و خواسته‌های مشتریان پاسخ دهند و در نتیجه، سهم بیشتری از بازار را به خود اختصاص دهند.   علاوه بر این، کاربرد هوش تجاری در فروش نیز بسیار حائز اهمیت است. با تحلیل داده های Historical و پیش بینی روندهای آینده بازار، هوش تجاری می‌تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا ترند را به خوبی تحلیل کرده و بهترین تصمیمات را بگیرند و ریسک های مالی خود را کاهش دهند. در حوزه بورس نیز، هوش تجاری نقش مهمی ایفا می‌کند. با تحلیل داده‌های فروش، مدیران می‌توانند الگوهای خرید مشتریان را شناسایی کرده و استراتژی‌های بازاریابی موثرتری طراحی کنند (برای مثال استفاده از تحلیل RFM) تا فروش خود را افزایش دهند. اهمیت هوش تجاری بر هوشمندسازی کسب و کار افزایش دقت و سرعت در تصمیم‌گیری هوشمندی کسب و کار در هوش تجاری به معنای استفاده از ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای افزایش دقت و سرعت در تصمیم‌گیری‌های سازمانی است. با بهره‌گیری از این ابزارها، مدیران قادر خواهند بود تا اطلاعات وسیعی از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و با تحلیل داده‌های واقعی، تصمیماتی سریع‌تر و کارآمدتر بگیرند. این امر به ویژه در صنایعی که نیاز به واکنش سریع به تغییرات بازار دارند، مانند تجارت الکترونیک و بانکداری، بسیار حائز اهمیت است. سفارشی‌سازی تجربیات مشتری یکی دیگر از اهمیت‌های هوشمندسازی کسب و کار با استفاده از هوش تجاری، قابلیت سفارشی‌سازی تجربیات مشتری است. ابزارهای هوش تجاری در سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های مربوط به مشتریان خود را تحلیل کرده و بر اساس الگوهای رفتاری آن‌ها، محصولات و خدماتی شخصی‌سازی شده ارائه دهند. این نوع رویکرد می‌تواند بهبود قابل توجهی در رضایت مشتریان و وفاداری آن‌ها به برند ایجاد کند. بهبود عملکرد مالی و کاهش هزینه‌ها هوشمندسازی کسب و کار با هوش تجاری به بهبود عملکرد مالی سازمان کمک می‌کند. با شناسایی نواحی کم‌بازده و تحلیل دقیق هزینه‌ها و درآمدها، مدیران می‌توانند استراتژی‌های مالی بهینه‌تری اتخاذ کنند. همچنین، این روش می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش بهره‌وری در تمام بخش‌های سازمان شود.   تقویت تحلیل ریسک و پیش‌بینی‌های آینده هوش تجاری در هوشمندسازی کسب و کار، امکان تحلیل دقیق‌تر ریسک‌ها و انجام پیش‌بینی‌های دقیق‌تر را فراهم می‌کند. از طریق تحلیل داده‌های گذشته و شناسایی الگوهای مشابه، شرکت‌ها می‌توانند روندهای آینده را بهتر پیش‌بینی کنند و استراتژی‌های مناسبی برای مقابله با چالش‌های آتی تدوین نمایند. این نوع تحلیل به ویژه در بخش‌هایی مانند بورس و بانکداری که ریسک‌های مالی بالایی دارند، اهمیت زیادی دارد. توسعه فرهنگ داده محور به کارگیری هوش تجاری به توسعه فرهنگ داده محور در سازمان ها کمک می‌کند. با تکیه بر داده های دقیق و تحلیل های علمی مثل تحلیل کوهورت ، به جای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر حدس و گمان، سازمان‌ها می‌توانند به سطح جدیدی از کارایی و بهره‌وری دست یابند. این فرهنگ‌سازی نه تنها منجر به افزایش اعتماد در میان کارکنان می‌شود، بلکه می‌تواند به ایجاد یک محیط کاری پویا و نوآورانه کمک کند. مراحل پیاده سازی هوش تجاری در کسب و کار شناسایی نیازمندی ها و اهداف اولین مرحله در پیاده‌سازی پروژه هوش تجاری در کسب و کار، شناسایی نیازمندی‌ها و اهداف کسب و کار است. باید مشخص کنید که چه نوع داده‌هایی نیاز است جمع‌آوری شود و این داده‌ها چگونه می‌توانند، به اهداف سازمان کمک کنند. این مرحله شامل بررسی دقیق فرآیندها، مشکلات فعلی و نقاط ضعف و قوت سازمان است. جمع‌آوری و استخراج داده‌ها (ETL) با استفاده از SSIS بعد از تعیین نیازمندی‌ها، داده‌های مورد نیاز باید از منابع مختلف استخراج و به یک پایگاه داده مرکزی منتقل شوند. ابزار SQL Server Integration Services (SSIS) برای

پروژه های هوش تجاری ، همانند هر ابزار پیشرفته دیگری، نیازمند مدیریت هوشمندانه و اصولی هستند تا به نتایج مطلوب و سودآور دست یابند. داشتن دانش فنی بیشتر به تنهایی موفقیت شما را تضمین نمی‌کند؛ بلکه موفقیت در این حوزه نیازمند اجتناب از برخی اشتباهات رایج است که می‌توانند به شکست پروژه منجر شوند. در این مقاله، به بررسی تعدادی از مهم ترین عواملی که ممکن است موفقیت شما را تهدید کنند و باعث ناکامی در پروژه های هوش تجاری شوند، پرداخته شده است. توجه به این عوامل و مدیریت صحیح آن ها می‌تواند به حفظ مسیر درست پروژه و دستیابی به اهداف موردنظر کمک کند. اهمیت پشتیبانی اجرایی در موفقیت پروژه‌های هوش تجاری هیچ پروژه پیچیده‌ای بدون هدایت و نظارت مستمر به موفقیت نخواهد رسید. بااین‌حال، بسیاری از شرکت‌ها این اصل مهم را نادیده می‌گیرند و از ادغام آن در فرایندهای تحلیلی خود غافل می‌مانند. این کمبود پشتیبانی اجرایی می‌تواند باعث شکست کامل پروژه یا انحراف آن از مسیر اصلی شود. موفقیت در پروژه‌های هوش تجاری به شدت وابسته به انتخاب و مدیریت دقیق متریک‌های مرتبط است. برای اطمینان از پیشرفت صحیح، نقش مدیران ارشد فناوری اطلاعات در انتخاب، پیاده‌سازی، و نظارت بر این متریک‌ها و همچنین نرم افزارها و ابزارهای مورد نیاز برای پیگیری آن‌ها بسیار حیاتی است. عدم حضور و پشتیبانی اجرایی در این مراحل می تواند به نتایج نامطلوب و عدم تحقق اهداف پروژه منجر شود.   چالش ها و خطرات استفاده از فناوری های منسوخ در پروژه های هوش تجاری فناوری هایی نظیر SAP و Oracle زمانی در اوج نوآوری های هوش تجاری قرار داشتند و به عنوان پیشروان این حوزه شناخته می‌شدند. اما امروزه این پلتفرم ها با چالش هایی مواجه‌اند که ناشی از قدمت تکنولوژی و عدم همخوانی با نیازهای جدید است. این سیستم‌ها همچنان در حوزه‌هایی مانند آماده‌سازی داده‌ها، برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) کاربرد دارند، اما بر پایه مدل های کسب و کاری و استانداردهای تکنولوژیکی دهه های گذشته طراحی شده‌اند. یکی از مشکلات اساسی این فناوری ها این است که برای استفاده در فضای ابری (Cloud) طراحی نشده‌اند، که امروزه به یکی از الزامات اصلی تبدیل شده است. با تغییرات سریع در جریان کاری سازمان ها، فناوری های هوش تجاری نیز باید همگام با این تغییرات پیشرفت کنند. به جای تکیه بر پلتفرم های قدیمی، کسب و کارها باید پروژه های خود را بر اساس ابزارهای مدرن تر و انعطاف پذیرتر مانند مصورسازی داده ها ، دسترسی به تلفن همراه و داشبوردهای کشیدنی و رها کردنی (drag-and-drop) طراحی کنند. به عنوان مثال ، ابزارهای جدیدتر مانند Tableau یا Power BI با تمرکز بر این ویژگی ها طراحی شده‌اند و به طور قابل توجهی عملکرد و بهره وری تیم های داده را افزایش می‌دهند.   مدیریت هوشمندانه شاخص های کلیدی عملکرد : خطرات استفاده بیش از حد از KPI ها شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs) ابزارهای مهمی برای ارزیابی موفقیت و شناسایی مشکلات در پروژه های هوش تجاری هستند. اما آیا می‌توان از این ابزارهای ارزشمند بیش از حد استفاده کرد؟ پاسخ این سؤال مثبت است. به کارگیری تعداد زیادی از KPIs می‌تواند به جای کمک، باعث پیچیدگی و سردرگمی شود. بر اساس نظر کارشناسان مالی، استفاده بیش از حد از شاخص های کلیدی عملکرد یکی از اشتباهات رایج در پیاده‌سازی داشبوردهای الکترونیکی است. شاخص‌های کلیدی عملکرد پیچیده به تجزیه و تحلیل بیشتری نیاز دارند و این مسئله می‌تواند فرایندهای هوش تجاری را پیچیده و زمان‌بر کند. برای مثال، اگر یک شرکت به‌جای تمرکز بر چند شاخص اصلی، ده‌ها KPI را دنبال کند، تیم‌ها ممکن است در تحلیل و تفسیر این داده‌ها با مشکلاتی مواجه شوند و نتوانند تصمیمات مؤثری اتخاذ کنند. برای جلوگیری از این مشکل، بهتر است تعداد شاخص‌های کلیدی عملکرد خود را محدود کنید و آن‌ها را در بازه‌های زمانی مشخص مدیریت کنید. با تمرکز بر KPI که اطلاعات حیاتی و دست‌اول را به‌طور دقیق ارائه می‌دهند، می‌توانید کارایی خود را بهبود بخشید. استفاده از نرم‌افزارهای KPI نیز می‌تواند به مدیریت بهتر داشبوردها و گزارش‌ها کمک کند و به شما نشان دهد که کدام شاخص‌ها بیشترین تأثیر مثبت را بر عملکرد شما دارند. اهمیت روش های جمع آوری داده در هوش تجاری یکی از چالش های اصلی در پروژه های هوش تجاری، نبود متدولوژی مشخص برای جمع‌آوری داده‌ها است. اینکه داده ها از کجا و چگونه به دست می‌آیند، تأثیر مستقیمی بر اعتبار و صحت آن ها دارد. اگر متدولوژی مناسبی برای اکتساب داده ها وجود نداشته باشد، ممکن است داده های نادرست یا ناقص وارد سیستم شوند، که این امر می‌تواند منجر به نتایج نامعتبر و تصمیم گیری های اشتباه شود. قبل از انتخاب روش جمع آوری داده ها ، باید بررسی کنید که چه عواملی باعث می‌شوند تا روش انتخابی شما برتر باشد. این می‌تواند شامل بررسی پیچیدگی های الگوریتم های داده یا ارزیابی دقیق منابع داده باشد. درک عمیق‌تر از این متدولوژی ها نه تنها به بهبود کیفیت داده‌ها کمک می‌کند، بلکه احتمال موفقیت پروژه های هوش تجاری را نیز افزایش می‌دهد.   اهمیت حذف داده‌های کم‌کیفیت برای تصمیم‌گیری دقیق داده های با کیفیت پایین نه تنها می‌توانند به نتایج نادرست در تحلیل‌ها منجر شوند، بلکه هزینه های مالی و زمانی زیادی را نیز بر کسب و کارها تحمیل می‌کنند. تحلیل های نادرست که بر اساس داده های کم کیفیت انجام می‌شوند، می‌توانند شما را به تصمیم گیری های اشتباه هدایت کنند و در نهایت به عملکرد ضعیف سازمان منجر شوند. به همین دلیل، حذف داده های کم کیفیت از مجموعه داده ها یکی از مهم ترین گام ها در فرایند تحلیل دا ه‌ها است. برای بهبود دقت و صحت تحلیل ها ، از ابزارهایی استفاده کنید که قابلیت پاک سازی و فیلتر کردن داده ها را دارند. این ابزارها می‌توانند به شما کمک کنند تا داده های نامعتبر یا نامرتبط را از داده های باکیفیت جدا کرده و بدین ترتیب کیفیت کلی مجموعه داده های خود را افزایش دهید. به عنوان مثال ، نرم‌افزارهای هوش تجاری مدرن مانند Tableau و Power BI دارای قابلیت های پیشرفته ای برای پاک سازی داده ها هستند که می‌توانند به بهبود تحلیل ها کمک کنند. اهمیت UX در مصورسازی داده ها تجربه کاربری

شاخص کلیدی عملکرد (KPI) یک معیار قابل اندازه‌گیری است که عملکرد یک شرکت را در زمینه درآمدزایی و سودآوری نشان می‌دهد. پیگیری KPIها می‌تواند نشان دهد که آیا یک کسب‌وکار به اهداف بلندمدت خود دست یافته است یا خیر. صرف‌نظر از وسعت، سابقه و صنعت، هر شرکتی باید از وضعیت مالی خود آگاه باشد. در حالی که حسابداران با هزینه‌ها، درآمدها و بودجه سروکار دارند، مدیران نیز باید از شاخص‌های مالی کلیدی مطلع باشند. سریع‌ترین و کارآمدترین راه برای نظارت بر عملکرد سازمان، راه‌اندازی داشبورد KPI است که معیارهای مالی را به‌صورت تصویری نمایش می‌دهد. گزارش کامل KPIهای مالی، به‌روزرسانی های واقعی درباره ارقام مهم مالی یک شرکت مانند جریان نقدی عملیاتی، نسبت جاری، نرخ سوخت سرمایه و دیگر معیارهای کلیدی ارائه می‌دهد. با استفاده از این معیارهای مالی پرکاربرد، می‌توانیم مجموعه‌ای کامل از شاخص‌های مهم بودجه را که بیشتر شرکت‌ها باید ارزیابی کنند، توضیح دهیم. این معیارها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا عملکرد مالی خود را دقیق‌تر رصد کنند و تصمیمات بهتری برای آینده بگیرند. جریان نقد عملیاتی (Operating Cash Flow – OCF) جریان نقد عملیاتی (Operating Cash Flow یا OCF) نشان‌دهنده میزان کل پولی است که از فعالیت‌های روزانه یک شرکت به دست می‌آید. این معیار مالی به‌طور مستقیم به این نکته اشاره می‌کند که آیا شرکت می‌تواند جریان نقد مثبت مورد نیاز برای رشد و توسعه خود را حفظ کند یا برای پوشش تمامی هزینه‌ها به سرمایه خارجی نیاز دارد. محاسبه OCF با تنظیم درآمد خالص (Net Income) برای عواملی مانند استهلاک (Depreciation)، تغییرات در سرمایه (Capital Expenditures) و تغییر در حساب های دریافتنی (Accounts Receivable) انجام می‌شود. این تعدیلات به شما امکان می‌دهند تا تصویر دقیقی از نقدینگی واقعی تولیدشده از عملیات اصلی شرکت داشته باشید. به عبارت دیگر، جریان نقد عملیاتی نقدینگی خالصی را که از فعالیت‌های عملیاتی جاری به دست می‌آید، نشان می‌دهد. برای تحلیل دقیق تر جریان نقد عملیاتی، می‌توانید این معیار را با کل سرمایه به کار رفته (Total Capital Employed) مقایسه کنید. این مقایسه به شما کمک می‌کند تا ارزیابی کنید که آیا کسب‌وکار شما قادر است سرمایه کافی برای حفظ حساب‌ها در وضعیت مثبت تولید کند یا خیر. در اینجا هدف اصلی این است که اطمینان حاصل شود که سرمایه‌گذاری‌های شرکت به تولید نقدینگی بازمی‌گردد و این نقدینگی برای پوشش هزینه‌ها و سرمایه‌گذاری‌های جدید کافی است.   حاشیه سود خالص (Net Profit Margin) حاشیه سود خالص (Net Profit Margin) یک معیار مالی است که نشان می‌دهد یک شرکت چقدر در تبدیل درآمد به سود کارآمد است. این شاخص کلیدی عملکرد (KPI) که غالباً به صورت درصد بیان می‌شود، نشان می‌دهد که چگونه هر دلار به دست آمده توسط شرکت به سود خالص تبدیل می‌شود. حاشیه سود خالص نمایانگر سودآوری کلی یک کسب‌وکار است و نشان می‌دهد که شرکت در بلندمدت با چه سرعتی می‌تواند رشد کند. این معیار برای تحلیل سلامت مالی و توانایی شرکت در مدیریت هزینه‌ها و افزایش درآمد بسیار مفید است. فرمول محاسبه حاشیه سود خالص به صورت زیر است : Net Profit Margin = (Net Profit / Revenue) × 100 این فرمول به شما کمک می‌کند تا درصدی از درآمد که به عنوان سود خالص باقی می‌ماند را محاسبه کنید. برای مثال، اگر حاشیه سود خالص یک شرکت ۱۵٪ باشد، به این معناست که از هر ۱۰۰ دلار درآمد، ۱۵ دلار به سود خالص تبدیل می‌شود. تجزیه و تحلیل حاشیه سود خالص می‌تواند به مدیران و سرمایه‌گذاران کمک کند تا درک بهتری از کارآیی عملیاتی و توانایی شرکت در تولید سود به دست آورند. این معیار همچنین می‌تواند به مقایسه عملکرد مالی شرکت با رقبا و میانگین صنعت کمک کند.   سرمایه در گردش (Working Capital) شاخص کلیدی عملکرد سرمایه در گردش (Working Capital)، توانایی یک سازمان را برای پاسخگویی به تعهدات مالی کوتاه‌مدت اندازه‌گیری می‌کند. سرمایه در گردش شامل دارایی‌هایی مانند وجه نقد، سرمایه‌گذاری‌های کوتاه‌مدت و حساب‌های دریافتنی است که نشان‌دهنده نقدینگی شرکت و توانایی آن در تولید سریع پول نقد می‌باشد. سرمایه در گردش به عنوان پول نقد فوری موجود برای شرکت تعریف می‌شود. این معیار با تحلیل دارایی‌های موجود و مقایسه آن‌ها با بدهی‌های کوتاه‌مدت، سلامت مالی شرکت را بررسی می‌کند. سرمایه در گردش با کسر بدهی‌های جاری (Current Liabilities) از دارایی‌های جاری (Current Assets) محاسبه می‌شود و شامل دارایی‌هایی مانند وجه نقد، سرمایه‌گذاری‌های کوتاه‌مدت و حساب‌های دریافتنی است. فرمول محاسبه سرمایه در گردش به صورت زیر است : Working Capital = Current Assets – Current Liabilities این فرمول نشان می‌دهد که چه مقدار از دارایی‌های جاری شرکت پس از پرداخت بدهی‌های کوتاه‌مدت باقی می‌ماند. دارایی‌های جاری شامل وجه نقد، موجودی کالا، حساب‌های دریافتنی و سایر دارایی‌های قابل تبدیل به پول نقد در کمتر از یک سال است. بدهی‌های جاری نیز شامل تعهدات مالی کوتاه‌مدت مانند حساب‌های پرداختنی، وام‌های کوتاه‌مدت و هزینه‌های جاری می‌باشد.   گردش موجودی کالا (Inventory Turnover) گردش موجودی کالا نشان‌دهنده تعداد دفعاتی است که یک شرکت موجودی خود را در طول یک دوره زمانی مشخص به فروش می‌رساند و جایگزین می‌کند. این شاخص می‌تواند به شناسایی مشکلات موجودی، مانند موجودی مازاد یا کمبود موجودی، کمک کند. گردش موجودی کالا بالاتر نشان‌دهنده کارایی بیشتر در مدیریت موجودی و توانایی بهتر در فروش کالاها است، در حالی که گردش موجودی کالا پایین‌تر می‌تواند نشان‌دهنده مشکلاتی مانند موجودی مازاد یا کاهش تقاضا باشد. برای محاسبه گردش موجودی کالا دو فرمول وجود دارد: گردش موجودی کالا = فروش / موجودی گردش موجودی کالا = هزینه کالاهای فروخته شده / موجودی میانگین فرمول اول گردش موجودی کالا را با استفاده از فروش (Sales) محاسبه می‌کند، در حالی که فرمول دوم از هزینه کالاهای فروخته شده (Cost of Goods Sold یا COGS) استفاده می‌کند و میانگین موجودی (Average Inventory) را به کار می‌برد. استفاده از COGS معمولاً دقیق‌تر است زیرا تأثیر تغییرات قیمت و تخفیفات را بهتر نشان می‌دهد. انحراف بودجه (Budget Variance) انحراف بودجه (Budget Variance) یک شاخص کلیدی عملکرد (KPI) مهم در مدیریت پروژه است که نشان می‌دهد بودجه‌های پیش‌بینی شده چگونه با کل بودجه واقعی تفاوت دارند. این معیار برای ارزیابی این که آیا هزینه‌ها و درآمدها مطابق با انتظارات اولیه هستند یا خیر، مورد استفاده قرار می‌گیرد. انحراف بودجه می‌تواند به شکل مثبت یا منفی بروز کند : انحراف بودجه مثبت