در زیست‌بوم امروزی، استفاده موثر از هوش تجاری و تحلیل کسب و کار، تفاوت اساسی بین شرکت‌های موفق و ناموفق را رقم می‌زند. چرا؟ چون تمام بخش‌های 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 هزینه‌های سنگین برای تلویزیون، رادیو و چاپ تبلیغات بدون سنجش نرخ بازگشت سرمایه (ROI) دیگر اثربخشی گذشته خود را ندارند. عدم تمایل مصرف کننده نسبت به تبلیغات هدفدار مختص به خود روز به روز بیشتر می‌شود.
شرکت‌هایی که بیشترین موفقیت را در هر دو استراتژی بازاریابی B2C و B2B دارند، از داده‌ها و روش‌های پژوهشی کمک می‌گیرند تا پویش‌های کاملاً ویژه‌ای را تدارک ببیند و پیامی اختصاصی را به چشم‌اندازهای مورد هدف خود برسانند. همه چیز بررسی می‌شود و پویش‌هایی که موفق عمل می‌کنند سرمایه بیشتری را جذب می‌کنند و بقیه پویش‌ها متوقف می‌شوند.
چرا هوش تجاری اینقدر مهم است؟
کاربرد اصلی هوش تجاری کمک به واحد‌های کسب و کاری، مدیران، مدیران اجرایی ارشد و دیگر افراد عملیاتی برای اتخاذ تصمیم‌هایی با آگاهی بهتر و با پشتوانه داده‌های دقیق است. اینکار نهایتاً به آنها کمک می‌کند تا فرصت‌های کسب و کاری جدید را دریابند، هزینه‌ها را کاهش دهند و یا فرایندهای ناکارآمد نیازمند به مهندسی دوباره را شناسایی کنند.
هوش تجاری از نرم‌افزارها و الگوریتم‌هایی برای استخراج رهنمودهای قابل اجرا از داده‌های شرکت استفاده می‌کند و راهنمایی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک است. کاربران هوش تجاری داده‌ها را تحلیل کرده و آنها را به صورت داشبوردها و گزارش‌های هوش تجاری ارائه می‌کنند و اطلاعات پیچیده را به صورتی ساده‌تر، کاربرپسندتر و جامع‌تر 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 داده‌ها 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.
در آخر اینکه هوش تجاری و تحلیل کسب و کار، فراتر از استفاده صرف از فناوری با هدف جمع‌آوری 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.
مزایای هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری و تحلیل کسب و کاری مزایای فراوان و متنوعی دارند اما همه آنها یک ویژگی مشترک دارند؛ این استراتژی‌ها قدرت به همراه می‌آورند. قدرتِ آگاهی به همراه می‌آورند. مهم نیست که چه واحد کسب و کاری از آنها استفاده کند چون در هر صورت این قابلیت را دارند که سازمان شما و روش کسب و کاری شما را عمیقاً متحول کنند. در اینجا ۶ مزیت اصلی هوش تجاری را بیان می‌کنیم:
- درک موثرتری از مشتریان خود داشته باشید
- در کارایی و درآمد پیشرفت کنید
- می‌توانید لیدها[1] را درجه‌بندی کنید
- روندهای فروش را شناسایی کنید
- خدمات شخصی‌سازی شده را راحت‌تر ارائه کنید
- کارایی عملکردی را بهبود دهید
در این مطلب شما را با ۶ نمونه عملی از مزایای هوش تجاری آشنا می‌کنیم و برای اینکار از نمونه‌های مطالعاتی واقعی بهره می‌بریم. پس از خواندن این مطلب احساس می‌کنید که برای ایجاد فرهنگ با محوریت داده‌ها در شرکت باید تلاش خود را دو برابر کنید و در ضمن مستندات محکمی هم برای متقاعد کردن هم‌تیمی‌های مردد خود خواهید داشت.
مزایای هوش تجاری: ۶ نمونه مطالعاتی
در اینجا شش نمونه مطالعاتی نشان دهنده مزایای مختلف هوش تجاری را ارائه می‌کنیم.
1- درک موثرتری از مشتریان خود خواهید داشت
اولیت مزیت هوش تجاری که ما در اینجا آن را بررسی می‌کنیم رابطه آن با مشتریان است. گورو آندره چاپرون که فردی شناخته شده در بازاریابی ایمیلی است می‌گوید: «کسب و کاری که بیشترین موفقیت را دارد، کسب و کاری است که به بهترین درک را از مشتریان خود دارد.» این نمونه مطالعاتی مربوط به شرکت وراستل، شرکت مخابراتی آلمانی است که درستی نقل قول بالا را نشان می‌دهد و اینکه چطور این شرکت از مزایای بزرگ روش‌های تحلیل کسب و کار استفاده کرده است.
وراستل عملکرد خوبی در بازار داشت اما با افزایش رقابت و فشار قیمت‌ها روبه‌رو بود، وضعیتی که مدیریت ارشد شرکت را مجبور به بررسی روش‌هایی جدید برای کاهش میزان افت اشتراک سالانه مشترکان خود کرد. جدای از همه این‌ها، ادامه روند فروش خدمات به مشتریان فعلی بسیار آسانتر از جذب مشتریان کاملاً جدید است.
شرکت وراستل پس از بررسی دقیق این موضوع دریافت که باید نیازها و اولویت‌های مشتریان خود را به صورت جامع‌تری درک کند تا تجدید ساختاری را به شکل بهتری اجرایی کند. آنها از روش‌های دستی استفاده می‌کردند اما باید روش اجرایی خود را ارتقاء می‌دادند. نقش تحلیل کسب و کار در اینجا خود را نشان می‌دهد.
تا جایی که در نمونه مطالعاتی نیوکلیس ریسرچ اینطور بیان می‌شود که: «بکارگیری [تحلیل کسب و کار] وراستل را قادر ساخت تا درک عمیق‌تر از اولویت‌ها و رفتارهای مشتریان داشته باشد و بتواند اثربخشی خود در بازاریابی را بهبود دهد.»
یکی از یافته‌های مهم آنها این بود که مشترکان آنها واقعاً دوست نداشتند که با مرکز تماس پشتیبانی برون‌سپاری شده روبه‌رو باشند، مشترکان فقط می‌خواستند در زمان بروز مشکل به شکل مستقیم با خود شرکت وراستل صحبت کنند. وراستل توانست با حذف مرکز تماس برون‌سپاری شده و برگرداندن آن به درون شرکت نرخ بازیابی مشترکان خود را افزایش دهد. به عبارت دیگر شرکت وراستل با درک بهتر نیازهای مشتریان خود از طریق تحلیل تحقیقات بازار توانست نرخ افت سالانه جذب مشترکان این صنعت در کشور آلمان را در کمترین سطح خود حفظ کند.
وراستل با بهبود روش پشتیبانی مشتریان توانست به میزان قابل توجهی تعداد تماس‌های دریافتی مربوط به شکایات کلی را کاهش دهد. همین امر موجب کاهش زمان انتظار مشترکان برای پشتیبانی شد و به نوبه خود سطح رضایتمندی مشتریان را افزایش داد. تمام این‌ها KPI-های مهم مشتریان هستند که باید به صورت منظم ردیابی و سنجش شوند تا بتوان خدمات را بهبود داد و مشتریان را حفظ کرد.
از همه این‌ها مهمتر اینکه وراستل با استفاده از پلتفرمی برای هوش تجاری توانست هزینه‌های اضافی فناوری اطلاعاتی خود در چند حوزه را کاهش دهد. از آنجایی که آنها خودشان ابزاری برای هوش تجاری داشتند دیگر نیازی نبود که شرکت وراستل پول زیادی به منظور تهیه گزارش به شرکت‌های خارجی بدهد.
نتایج؟
نرخ بازگشت سرمایه آنها ۶۲ درصد بیشتر شد و توانستند هزینه‌های خود را طی ۱.۹ سال بازیابی کنند و سپس به صورت سالانه سودی ۴۵۴.۰۷۵ یورویی را به دست آورند.
۲- پیشرفت در کارایی و درآمد
مکنزی نمونه مطالعاتی را در این زمینه برای رستوران زنجیره‌ای فست‌فودی با هزاران شعبه در سراسر جهان بررسی کرده است. این شرکت تمرکز خود را بر پرسنل و تحلیل عمیق‌تر داده‌های مرتبط با کارکنان خود گذاشت تا اینکه بتواند محرک‌های آنها را شناسایی کند و دریابد که برای بهبود عملکرد کسب و کاری آنها چه کاری می‌تواند انجام دهد.
بعد از اینکه شرکت از روش‌های قدیمی خود خسته شد به دنبال روش‌های دیگری برای بهبود تجربه مشتریان خود بود و در عین حال نرخ بالای تغییر و تحول سالانه کارکنان خود را رصد می‌کرد، نرخی که مقداری بالاتر از میانگین رقیبان را نشان می‌داد. مدیریت ارشد اعتقاد داشت که ردیابی این تغییر و تحول کلید بهبود تجربه مشتریان خواهد بود و اینکه به درآمدهای بالاتری ختم خواهد شد.
شرکت کار خود را با تعریف اهداف و یافتن راهی برای تبدیل رفتار و تجربه کارکنان به داده‌ها شروع کرد تا بتواند آنها را بر حسب خروجی‌های عملی مدل کند. اهداف چند تا بودند: رشد درآمد، رضایتمندی مشتری و سرعت خدمات. سپس سه حوزه را مورد تحلیل و بررسی قرار دادند: انتخاب و بکارگیری کارکنان، مدیریت روزانه کارکنان و در آخر رفتار و تعاملات کارکنان در رستوران‌ها.
آنها از داده‌های جمع‌آوری شده برای ساخت مدل‌های یادگیری منطقی-رگرسیونی و نظارت نشده استفاده کردند تا رابطه بالقوه بین محرک‌ها و خروجی‌ها را کشف کنند. سپس بیش از صدها فرضیه را تست کردند و پس از تجربه آنها فرضیه‌های زیادی از این میان مورد حمایت مدیران ارشد معتقد به این روش‌ها قرار گرفتند. تجربه قدرتمندی بود چون با مدرک به مدیران ارشد نشان داد چیزی که به آن معتقد بودند درست بوده و برای سال‌ها بکار رفته است.
نتایج؟
تمام رهنمودهای جمع‌آوری شده اعتقادات و تجربه آنها را به چالش کشید اما چیزی که مسلم بود نتایج به دست آمده پس از پیاده‌سازی سنجه‌های جدید مطابق با یافته‌ها بود: نمره رضایتمندی مشتریان در طی چهار ماه بیش از ۱۰۰ درصد افزایش یافت، سرعت خدمات ۳۰ ثانیه افزایش یافت، کناره‌گیری نیروهای استخدامی جدید به میزان قابل توجهی کم شد و فروش به اندازه ۵ درصد رشد داشت.
3- می‌توانید لیدها را درجه‌بندی کنید (و روی بهترین‌ها تمرکز کنید)
سومین مزیت تحلیل کسب و کار مدیریت لیدها است. مثالی که ما در اینجا بررسی می‌کنیم مربوط به بخش توسعه دانشگاه ایالتی میشیگان است که با یک دو راهی روبه‌رو بود: آنها مسئول جمع‌آوری هدایا از فارغ‌التحصیلان بودند اما تلاش‌های آنها نشان می‌داد که تمرکز کافی را ندارند.
با وجود ده‌ها هزار دانشجویی که هر ساله فارغ‌التحصیل می‌شدند و ۴۵۰ هزار فارغ‌التحصیل قبلی، آنها چطور می‌توانستند دریابند که برای جمع‌آوری کمک‌های مالی باید به کدام یک از افراد مراجعه کنند؟ راهکار ساده اینکار همان تحلیل کسب و کار است.
نیوکلیس ریسرچ به عنوان نمونه مطالعاتی دیگر خود در این باره اینطور بیان می‌کند: «استفاده از یک مدل تحلیلی [یعنی نرم‌افزار تحلیل داده‌ها] که نمره وابستگی را برای اهدا کنندگان بالقوه‌ای بر اساس ۱۷۰ متغیر مختلف محاسبه می‌کند و اینکه رهنمودی دقیق را نسبت به ویژگی بالقوه از تمایل یک دانشجوی فارغ‌التحصیل نسبت به اهدای کمک برای تیم مشخص می‌کند.»
با اینکه ایالت میشیگان قبلاً هم از داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های قبلی خود استفاده می‌کرد اما زمانی که به استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری روی آورد توانست صرفه‌جویی زیادی در زمان و زحمات داشته باشد.
آنها مهمترین مزایای خودشان را اینطور بیان می‌کنند:
- بهبود بهره‌وری مدیر و معاون مدیر
- بهبود روئیت‌پذیری نسبت به الگوهای اهدا کنندگان
- بهبود بهره‌وری کلی کاربر
بهبود بهره‌وری مدیر و کاربر به این خاطر است که دیگر زمان‌شان را صرف تبیین تحلیل داده‌ها نمی‌کنند و به جای آن می‌توانند به اقدامات مطابق با تحلیل‌ها بپردازند. بهبود روئیت‌پذیری نسبت به الگوهای اهدا کنندگان از تحلیل‌های زیاد حاصل شد و دانشگاه ایالتی میشیگان را قادر ساخت که پول اهدایی بیشتری را از فارغ‌التحصیلان خود به دست آورد.
نتایج؟
صرفه‌جویی سالانه ۳۴.۴۳۴ دلاری به خاطر اینکه دیگر لازم نبود کارکنان زمان خود را صرف تحلیل‌های دستی کنند. دیگر مزایای هوش تجاری این مطالعه در ادامه ارائه شده‌اند:
4- روندهای فروش را شناسایی کنید
باشگاه مشهور بسکتبال بوستون سلتیکس امیدوار بود که با بهره‌گیری از ابزارهای تحلیلی بتواند چگونگی تکامل بازار خود را درک کند و همچنین بازیکنان خود را ارزیابی کند.
به لطف داده‌هایی که آنها از مشتریان (طرفداران) خود جمع‌آوری کردند و تحلیل آنها توانستند مشتریان را شناسایی کنند و اینکه آنها کجا می‌نشینند و چقدر هزینه می‌کنند. این رهنمودها برای تیم فروش ارزشمند است چون می‌توانند به صورت لحظه‌ای داده‌ها را رصد کنند و ببینند که چه استفاده‌ای می‌توان از آنها کرد. اینکار به آنها کمک کرد تا تبلیغاتی را برای فروش بیشتر بلیت‌ها تهیه کنند و همچنین بر اساس این روندهای فروش بتوانند درآمدهای به دست آمده را تحلیل کنند.
علاوه بر آن، نمایش داده‌ها به آنها کمک کرد تا بدانند یک صندلی مشخص در طول فصل چقدر درآمد برای آنها دارد و اینکه بتوانند مناطق مختلف استادیوم را با هم مقایسه کنند. با در نظر گرفتن اینکه تیم سلتیکس ساختار قیمت‌گذاری پیچیده‌ای برای بلیت‌ها دارد (بیش از صد قیمت مختلف بر حسب بسته و بخش انتخابی، افراد، دانشجویان، بازی‌های رقابتی و غیره)، اهمیت موضوع در آن است که بتواند در چشم به هم زدنی وضعیت یک صندلی خاص را بررسی کرده و تصمیم‌گیری درباره تبلیغات آن را در سریعاً انجام دهد.
مثالی ساده عبارت است از اینکه: اگر تعداد زیادی صندلی با قیمت پایین برای بازی بعدی خالی مانده باشد، تیم فروش می‌تواند ایمیل اختصاصی را برای دانشجویان آن منطقه ارسال کند.
نتایج؟
بنابر گفته موری، معاون ارشد عملیاتی در بوستون سلتیکس، بر اساس تحلیل‌ها از این گونه تبلیغات معمولاً بیش از ۱۰ هزار دلار درآمد به دست می‌آید. اما این تنها شروع کار است: به لطف تحلیل برنامه نشستن طرفداران، تیم فروش می‌تواند برای فصل بعد و برای دامنه‌های قیمتی مختلف ردیف‌ها را از نو تنظیم کند.
هدف اینکار قطعاً برای درآمد بیشتر است اما تنها هدف آن نیست. پولی که آنها از این تحلیل‌ها در می‌آورند صرف بازیکنان و تمرین آنها می‌شود و بنابراین بازیکنان و در نتیجه بازی آنها روز به روز بهتر می‌شود.
5- می‌توانید خدمات شخصی‌سازی شده را راحت‌تر ارائه کنید
پنجمین مزیت هوش تجاری که در این مطلب بررسی می‌شود شخصی‌سازی خدمات است. سانتام[2]، بزرگترین ارائه دهنده سیاست‌های بیمه‌ای کوتاه مدت آفریقای جنوبی با معضل سطوح بالایی از جعل و تقلب دست و پنجه نرم می‌کرد. با وجودی که شرکت عملکرد کاملاً موفقیت‌آمیزی داشت و درآمد سالانه آن بیش از ۱.۸۸ میلیارد دلار بود اما آنها با سطوح بالایی از تقلب‌های بیمه‌ای مواجه بودند که چیزی بین ۶ تا ۱۰ درصد رقم درآمد سالانه آنها بود.
این رقم تقلب بسیار بالا است و هیچ راه‌حل آسانی هم برای آن به ذهن نمی‌رسد. سانتام به منظور حل این معضل به تحلیل داده‌ها روی آورد تا بتواند فرآیند جستجوی دقیق هر گونه شکایت از نشانه‌های وجود تقلب احتمالی را به صورت خودکار انجام دهد و در عین حال سطوح بالایی از ارائه خدمات به مشتریان را حفظ کند.
همانطور که در این نمونه مطالعاتی بیان شده است، با تنظیم قوانین کسب و کاری که بر اساس داده‌های موجود بودند، سانتام توانست نمره ریسکی را به هر شکایت تخصیص دهد. چنین روندی سبب شد که سانتام بتواند تقسیم‌بندی این شکایات را به صورت خودکار انجام دهد. اینکار به بازرسان اجازه می‌داد تا بر روی تقلب‌ها و موارد احتمالی تمرکز کنند که بیشتری درجه ریسک را برای سانتام به همراه داشتند.
وقتی که سانتام هزینه‌های اولیه خود مربوط به پروژه «اثبات مفهوم اولیه پیشنهادی» با تحلیل کسب و کار برگرداند، تصمیم گرفت که این تحلیل‌ها را برای تمام شکایات بکار گیرد. این فرآیند به کشف یک اتحادیه مجرمانه سازمان‌یافته منجر شد که به صورت سیستماتیک تقلبات بیمه‌ای را بر ضد شرکت سانتام اجرایی می‌کرد. این اتفاق تنها پس از ۴ ماه از آغاز به کار نرم‌افزار تحلیل کسب و کار رخ داد.
علاوه بر آن، سانتام با استفاده از تحلیل کسب و کار توانست زمان زیادی را صرفه‌جویی کند چون دیگر لازم نبود که کارکنان این شرکت زمان زیادی را صرف بررسی شکایت‌ها کنند.
همانطور که این نمونه مطالعاتی بیان می‌کند: «دیگر نیازی نبود که موارد با ریسک پایین از مرحله ارزیابی جامع صلاحیت عبور کنند، فرآیندی که اجرای آن حداقل به سه روز زمان نیاز داشت.» به دبنال آن، روند حدود ۵۰ درصد از این شکایات از طریق دسته‌بندی‌های پیشرفته تسریع شد. ۵۴.۰۰۰ شکایت یعنی ۱۵ درصد از کل شکایات در کمتر از یک ساعت مدیریت می‌شدند. و اینکار ۹۵ درصد در زمان صرفه‌جویی می‌کرد. افزایش بهره‌وری که منجر به «کاهش ۳۰ ارزیاب طی دوره سه ساله شد، صرفه‌جویی ۳.۶۶ میلیون دلاری را رقم زد.»
نتایج؟
نرخ بازگشت سرمایه قابل توجه ۲۴۴ درصدی که در آن بازگشت سرمایه سانتام با استفاده از هوش تجاری تنها در ۳.۷ ماه اتفاق افتاد و بسیاری از مزایای دیگر هوش تجاری را نیز برای آنها به همراه داشت.
6- بهبود کارایی عملکردی
مرکز پزشکی جفرسون قبل از اینکه قدم در مسیر استفاده از هوش تجاری بگذارد راهی برای سنجش بهره‌وری کارکنان خود نداشت. آنها می‌خواستند مراقبت از بیماران را بهبود دهند و در عین حال هزینه‌ها را کم کنند و کلید اجرای این کار سنجش بهره‌وری بود. تنها سنجه‌های آنها صورت‌های مالی و تدارک داده‌ها برای تهیه گزارش‌های کاغذی پراکنده بود، دریغ از آنکه تا این گزارش‌ها به دست مدیران برسد دو ماه از عمر اطلاعات می‌گذشت. جدای از آن، طبق گفته موری مهیو، مشاور معاون بخش مدیریت اطلاعات و پشتیبانی تصمیم‌گیری، برخی از گزارش‌ها کاملاً اشتباه بودند.
بنابراین آنها تصمیم گرفتند که سیستم هوش تجاری را پیاده‌سازی کنند که به آنها کمک می‌کرد داده‌ها را از نرم‌افزار حسابرسی بیماران، نرم‌افزار حقوق و بسیاری موارد دیگر به دست آورند و وضعیت فعلی را تحلیل نمایند. بدین صورت متخصصان سلامت مشغول به کار در آنجا می‌توانستند به گزارش‌های لحظه‌ای از این دست که کدام بیمار در چه تختی قرار دارد و گزارش‌های مالی هفتگی و ماهانه دسترسی داشته باشند: بدین صورت وضعیت به شکل قابل توجهی تغییر کرد.
سپس مرکز پزشکی جفرسون تصمیم گرفت که پا را فراتر بگذارد و یک برنامه تشویقی برای مدیران پیاده‌سازی کرد که بخش‌های مختلف را بر اساس سنجه‌هایی مثل میزان دلار هزینه شده به ازای هر روز بیمار، هزینه‌ها، تدارکات استفاده شده، ساعات کاری و اضافه‌کار کارکنان ارزیابی می‌کرد. پایش تمام این شاخصه‌ها کمک زیادی به مدیران در درک کارکرد واحدهای‌شان و تشخیص کارایی یا عدم کارایی‌شان کرد.
نتایج؟
به لطف سیستم پیاده‌سازی شده برای هوش تجاری تعداد زیادی از اختلافات و معضلات عملیاتی آشکار شدند و بدین ترتیب می‌شد به درستی به حل آنها پرداخت. برای مثال مقایسه تعداد ترکیبی نفر-ساعت مورد نیاز برای کار و ارائه خدمات با میانگین کشوری نشان داد که مشکلی وجود دارد چون مقدار آن بسیار بیشتر از میانگین بود.
البته همیشه بین بهره‌وری و مراقبت از بیماران مناقشه‌ای وجود دارد که مجموعه باید از آن آگاه باشد؛ اما نهایتاً بهبود عملکردها سبب صرفه‌جویی در هزینه می‌شود و می‌توان از آن برای سرمایه‌گذاری در برنامه‌های سلامتی دیگر بهره برد که بیماران هم از آن سود ببرند.
هوش تجاری و تحلیل کسب و کار به بازگشت سرمایه منجر می‌شوند
هوش تجاری کلید پایش روندهای کسب و کاری، شناسایی رویدادهای مهم و رسیدن به تصویر کامل از اتفاقاتی است که در سازمان شما رخ می‌دهند و همه این‌ها به لطف جمع‌آوری داده‌ها است. بهینه‌سازی فرآیندها، افزایش بازدهی عملیاتی، خلق درآمدهای جدید و بهبود تصمیم‌گیری‌های شرکت مهم است.
ما در رقابتی‌ترین بازار کسب و کاری تاریخ قرار داریم. پیشرفت‌های فناوری و اقتصاد جهانی با هم ترکیب شده‌اند تا فشار این رقابت را افزایش دهند و در آن شرکت‌های ضعیف‌تر بلعیده شده و یا با شکست مواجه می‌شوند.
با در نظر گرفتن مطالب بیان شده شرکت شما نمی‌تواند مخالف استفاده از ابزارهای هوش تجاری باشد. مخصوصاً وقتی که ما ۶ نمونه مطالعاتی را بررسی کردیم و بازگشت سرمایه باور نکردنی آنها را نشان دادیم که حاصل استفاده از این ابزارها و مزایای زیاد تحلیل کسب و کار بود. بازگشت‌های سرمایه ناشی از هوش تجاری می‌تواند به شکل‌های مختلفی رخ دهد. باید بدانید که چه در ذهن مشتریان شما می‌گذرد، بهترین مشتریان آینده شما چه کسانی خواهند بود و اینکه چطور به بهترین شکل ممکن بتوانید به آنها خدمت کنید. تمام این موارد را می‌توان با داده‌ها پاسخ داد که برای اینکار شما به ابزارهای هوش تجاری و تحلیل کسب و کار نیاز دارید. اما باید مراقب مسیر‌های اشتباه باشید و به خاطر داشته باشید که: ابزارهایی برای هوش تجاری وجود دارند که جزء بهترین‌ها هستند و باید از آنها آگاه باشید و ابزارهایی هم جزء بدترین‌ها هستند و باید از آنها دوری کنید.
وقتی که شرکت شما مجبور است برای تهیه گزارش‌های داده‌ها به کارکنان داخلی یا خارجی تکیه داشته باشد، نمی‌توانید به چیزی که بیشترین نیاز را به آن دارید برسید؛ یعنی فرهنگ سازمانی مبتنی بر داده‌ها، که تصمیم‌گیری‌ها را با در نظر گرفتن شفاف واقعیت‌ها اعتبارسنجی می‌کند.
