هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار مبتنی بر داده: از استخراج تا بینش‌های استراتژیک

این دوره، رویکردی عملی و جامع به هوش تجاری (Business Intelligence – BI) و تحلیل کسب‌وکار (Business Analytics – BA) ارائه می‌دهد. برخلاف دوره‌های صرفاً ابزارمحور، این دوره بر چرخه کامل تبدیل داده به بینش‌های قابل اقدام، از جمع‌آوری و پاکسازی داده تا مدل‌سازی، گزارش‌دهی و داشبوردسازی با تاکید بر پایتون و ابزارهای BI محبوب تمرکز دارد. هدف، توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و عملیاتی در سازمان‌ها با استفاده از تحلیل داده است. این دوره بر جنبه متفاوتی از کار با داده تمرکز دارد: استفاده از داده‌ها برای تحلیل عملکرد گذشته و حال کسب‌وکار و ارائه گزارش‌های قابل فهم به مدیران. هوش تجاری (BI) به جای پیش‌بینی آینده (مانند یادگیری ماشین)، به دنبال پاسخ به سوالاتی مانند “چه اتفاقی افتاد؟” و “چرا؟” است. شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی مانند انبار داده (Data Warehouse)، فرآیندهای ETL، مدل‌سازی داده برای تحلیل و ساخت داشبوردهای تعاملی مدیریتی آشنا می‌شوند.

مدرس دوره:

دکتر محمد رضا عاطفی
دکتر حمیدرضا یزدانی

مدت زمان دوره:

240 ساعت

پیشنیاز دوره:

ندارد

اهداف دوره:

  • درک مفاهیم BI و :BA تسلط بر مفاهیم کلیدی هوش تجاری، تحلیل کسب‌وکار و نقش آن‌ها در تصمیم‌گیری سازمانی.
  • مدل‌سازی داده برای :BI کسب مهارت در طراحی مدل‌های داده‌ای مناسب برای انبارهای داده (Data Warehouses) و دیتا مارت‌ها (Data Marts).
  • استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL): توانایی طراحی و پیاده‌سازی فرآیندهای ETL با استفاده از پایتون.
  • تحلیل داده و گزارش‌دهی: کسب مهارت در تحلیل اکتشافی داده، تجسم‌سازی داده‌ها و ساخت داشبوردهای تعاملی با پایتون و ابزارهای BI.
  • پشتیبانی از تصمیم‌گیری: توانایی ارائه بینش‌های مبتنی بر داده به ذینفعان و پشتیبانی از تصمیمات استراتژیک و تاکتیکی.
  • یادگیری اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی موثر و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs).
  • کسب تجربه عملی در ساخت داشبوردهای تعاملی با ابزارها.

پس از اتمام این دوره می توانید:

  • نیازهای هوش کسب و ک ار یک سازمان را تحلیل و مستند کنید.
  • فرآیندهای ETL را برای ادغام و پاکسازی داده‌ها پیاده‌سازی کنید.
  • می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، در یک ساختار بهینه برای تحلیل ذخیره کنید،
  • شاخص‌های کلیدی عملکرد کسب‌وکار را تعریف و محاسبه کنید
  • داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های تحلیلی را با استفاده از ابزارهای BI و پایتون ایجاد کنید.
  • بینش‌های کلیدی را از داده‌ها استخراج کرده و آن‌ها را به طور موثر به ذینفعان کسب‌وکار ارائه دهید.
  • پروژه‌های هوش تجاری را از ابتدا تا انتها مدیریت کنید و به بهبود تصمیم‌گیری سازمانی کمک کنید.
  • شما قادر خواهید بود یک سیستم هوش تجاری کوچک را طراحی کنید.

مخاطبان این دوره:

این دوره برای تحلیل‌گران داده، تحلیل‌گران کسب‌وکار، مدیران محصول و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند داده‌های سازمانی را به بینش‌های عملیاتی و استراتژیک تبدیل کنند، ایده‌آل است. این دوره یک پل عالی بین دنیای فنی داده و دنیای کسب‌وکار ایجاد می‌کند.

سرفصل های دوره:

  1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل کسب‌وکار:
    • تعریف BI و BA و تفاوت آن‌ها.
    • نقش BI در تصمیم‌گیری استراتژیک و عملیاتی.
    • چرخه حیات هوش تجاری.
    • ابزارهای و پلتفرم‌های پرکاربرد BI در صنعت.
  2. معماری انبارهای داده (Data Warehousing):
    • مفاهیم Data Warehouse، Data Mart و Data Lake.
    • طراحی شمای ستاره‌ای (Star Schema) و شمای برفی (Snowflake Schema).
    • مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling) و فاکت‌های (Facts) و ابعاد (Dimensions).
  3. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
    • SQL برای تحلیل داده.
    • مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases) برای BI.
  4. استخراج، تبدیل، بارگذاری: (ETL)
    • فرایندهای ETL و اهمیت آن‌ها.
    • استخراج داده از منابع مختلف (CSV, Excel, APIs, Databases) .
    • پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها.
    • بارگذاری داده در پایگاه‌های داده و انبارهای داده.
    • استفاده از کتابخانه‌های پایتون ETL.
  5. تجسم‌سازی داده و داشبوردسازی:
    • اصول طراحی داشبورد موثر و بصری.
    • انتخاب نمودارهای مناسب برای انواع مختلف داده.
    • داشبوردسازی تعاملی با کتابخانه‌های پایتون.
    • معرفی ابزارهای BI مانند Power BI
  6. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) در BI مقدماتی:
    • مقدمه‌ای بر رگرسیون و طبقه‌بندی برای پیش‌بینی روندهای کسب‌وکار.
    • پیش‌بینی فروش، تقاضا و رفتار مشتری با مدل‌های ساده.
  7. KPIها و معیارهای کسب‌وکار:
    • تعریف و انتخاب شاخص‌های کلیدی عملکرد (Key Performance Indicators – KPIs).
    • روش‌های محاسبه و نظارت بر KPIها.
    • سنجش اثربخشی استراتژی‌ها.
  8. گزارش‌دهی و ارائه نتایج BI:
    • اصول گزارش‌دهی موثر به ذینفعان غیرفنی.
    • تکنیک‌های داستان‌گویی با داده‌ها (Data Storytelling).
    • ابزارهای ارتباطی برای ارائه بینش‌ها.
  9. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در BI:
    • مفاهیم امنیت داده در سیستم‌های BI.
    • رعایت مقررات حریم خصوصی (GDPR, CCPA) در تحلیل داده.
  10. پروژه عملی ۱: طراحی و پیاده‌سازی ETL برای یک مجموعه داده تجاری.
  11. پروژه عملی ۲: ساخت یک داشبورد تعاملی با پایتون برای تحلیل عملکرد فروش.
  12. کارگاه‌های عملی: حل مسائل کسب‌وکار با تحلیل داده.
  13. نظارت بر کیفیت داده و حکمرانی داده (Data Governanceمقدماتی.
  14. بحث مطالعه موردی: موفقیت‌ها و شکست‌ها در پروژه‌های BI.
  15. پروژه نهایی: طراحی یک راه‌حل BI کامل برای یک سناریوی کسب‌وکار واقعی.

ابزار های دوره:

پایتون و ابزارهای BI

منابع دوره:

کتاب‌ها:

“Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics” by Olap M. O’Brien

“The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling” by Ralph Kimball and Margy Ross

“Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” by Cole Nussbaumer Knaflic

“Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics” by Olap M. O’Brien

“The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling” by Ralph Kimball and Margy Ross

“Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” by Cole Nussbaumer Knaflic

 

دوره‌های آنلاین معتبر:

Coursera: “Business Intelligence Concepts, Tools, and Applications” (University of Colorado System)

edX: “Data Science and Business Analytics” (The University of Texas at Austin)

Udacity: “Business Analyst Nanodegree”

پرسش و پاسخ:

  • آیا این دوره نیاز به برنامه‌نویسی سنگین دارد؟تمرکز اصلی بر مفاهیم BI و SQL است، اما برای ساخت داشبورد و فرآیندهای ETL از پایتون استفاده خواهد شد. بنابراین آشنایی با پایتون ضروری است.
  • آیا این دوره به یادگیری ماشین می‌پردازد؟خیر، این دوره کاملاً بر تحلیل‌های توصیفی و تشخیصی (Descriptive/Diagnostic Analytics) متمرکز است و با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده سروکار ندارد.
  • آیا ابزارهای خاصی مانند پاور بی آی آموزش داده می‌شود؟بلی، اگر چه دوره بر اصول و پیاده‌سازی با ابزارهای متن‌باز (پایتون) تمرکز دارد تا شرکت‌کنندگان مفاهیم را به صورت پایه‌ای بیاموزند و به یک ابزار خاص وابسته نباشند. اما در عین حال پاور بی آی مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

تمایل دارید در دوره شرکت کنید؟
فرم زیر را پر کنید. ما در اسرع وقت با شما تماس خواهیم گرفت.