گذر اقتصاد؛ سید محسن طباطبایی مزدآبادی دبیرکل انجمن علمی اقتصاد شهری ایران – دانشگاهها بهعنوان مراکز تولید علم، نوآوری و تربیت نیروی انسانی متخصص، در قلب تحولات اجتماعی، اقتصادی و فناورانه قرار دارند. در دنیای امروز که تصمیمگیریهای مبتنی بر داده جایگزین حدس و تجربه شده است، دانشگاهها نیز برای برنامهریزی آینده و حفظ جایگاه رقابتی خود نیازمند هوش تجاری (Business Intelligence) هستند. هوش تجاری با ترکیب داده، تحلیل، الگوریتم و فناوری، به مدیران دانشگاهی امکان میدهد مسیر رشد، توسعه و نوآوری را بهصورت علمی و آیندهنگر طراحی کنند.
در گذشته، تصمیمگیری در دانشگاهها اغلب بر اساس تجربه مدیران یا شاخصهای سنتی انجام میشد، اما امروز دادهها بهعنوان منبع اصلی قدرت و تصمیمسازی شناخته میشوند. هوش تجاری در دانشگاه یعنی جمعآوری، تحلیل و تفسیر دادههای مربوط به دانشجویان، اعضای هیئت علمی، پژوهشها، بودجه، اشتغال فارغالتحصیلان، امکانات آموزشی و حتی تعاملات بینالمللی. با تحلیل این دادهها، مدیران میتوانند مسیرهای توسعه آموزشی، پژوهشی و فناوری را پیشبینی کرده و تصمیمهایی آگاهانه اتخاذ کنند.
برای مثال، در فنلاند، سامانههای هوش تجاری به دانشگاهها کمک میکنند تا بر اساس دادههای اشتغال فارغالتحصیلان، رشتههای تحصیلی را بازطراحی کنند و برنامههای درسی را با نیازهای آینده بازار کار هماهنگ سازند. در هلند، دادههای مرتبط با عملکرد پژوهشی اعضای هیئت علمی بهصورت هوشمند تحلیل میشود تا مسیر تخصیص بودجه پژوهشی بر پایه شواهد واقعی باشد. در سنگاپور، دانشگاهها از BI برای تحلیل روند ثبتنام بینالمللی، مدیریت ظرفیتها و ارزیابی اثربخشی دورههای آموزشی استفاده میکنند. همچنین در ژاپن، هوش تجاری به شناسایی حوزههای تحقیقاتی آیندهدار و توسعه همکاریهای دانشگاهی کمک میکند. در کره جنوبی، تحلیل دادههای آموزشی به دانشگاهها کمک کرده تا مسیر دیجیتالیسازی آموزش و ترکیب هوش مصنوعی در برنامههای درسی را تسریع بخشند.
در برخی کشورهای پیشرو مانند کانادا و استرالیا، هوش تجاری در سطح ملی نیز به کار گرفته میشود. دادههای کلان از دانشگاههای مختلف تجمیع و تحلیل میشوند تا سیاستگذاران بتوانند تصویر جامعی از وضعیت علمی کشور و مسیرهای رشد آینده ترسیم کنند. این تحلیلها در تصمیمگیری دربارهی سرمایهگذاری پژوهشی، توسعه رشتههای نو، جذب نخبگان و همکاریهای بینالمللی نقش کلیدی دارند.
استفاده از هوش تجاری در آیندهنگری دانشگاه مزایای فراوانی دارد. نخست، بهبود کیفیت تصمیمگیری مدیریتی است. دادهها به مدیران کمک میکنند تا تصمیمهای خود را بر پایه تحلیل علمی و واقعی بگیرند، نه بر اساس حدس یا تجربه شخصی. دوم، پیشبینی روندهای علمی و آموزشی آینده است؛ دانشگاهها میتوانند نیازهای آینده بازار کار و فناوری را شناسایی کرده و مسیر آموزش را متناسب با آن تنظیم کنند. سوم، افزایش بهرهوری منابع است؛ با تحلیل دادههای بودجهای، پژوهشی و نیروی انسانی، میتوان از هدررفت منابع جلوگیری کرد. چهارم، بهبود تجربه دانشجو؛ از طریق تحلیل دادههای آموزشی، رضایتسنجی و عملکرد تحصیلی، دانشگاه میتواند برنامههای حمایتی دقیقتری طراحی کند. پنجم، ارتقای جایگاه بینالمللی دانشگاه از طریق تحلیل دادههای همکاریهای علمی و رتبهبندیهاست.
در مقابل، نبود هوش تجاری در نظام دانشگاهی موجب بروز مشکلات متعدد میشود. تصمیمگیریهای بدون تحلیل داده، اغلب منجر به انتخابهای نادرست، تخصیص نامناسب منابع و از دست رفتن فرصتهای رشد میشود. نبود سیستم BI باعث میشود دانشگاه نتواند روندهای آینده را بهدرستی پیشبینی کند و در رقابت جهانی عقب بماند. همچنین ضعف در شناسایی نیازهای بازار کار، سبب میشود رشتهها و آموزشها از واقعیتهای جامعه فاصله بگیرند. در نتیجه، فارغالتحصیلان ممکن است مهارتهای لازم برای اشتغال در آینده را نداشته باشند.
مدل مفهومی نقش هوش تجاری در آیندهنگری دانشگاه را میتوان بهصورت زیر ترسیم کرد:
دادههای ورودی (آموزش، پژوهش، دانشجو، بازار کار، فناوری)
↓
تحلیل دادهها و کشف الگوها (BI Tools)
↓
تصمیمسازی مبتنی بر داده (Data-Driven)
↓
برنامهریزی راهبردی دانشگاه و آیندهنگری علمی
↓
توسعه پایدار، نوآوری و بهبود جایگاه علمی
هوش تجاری نهتنها ابزاری برای تحلیل دادههای گذشته است، بلکه پلی میان واقعیت امروز و چشمانداز فرداست. دانشگاههای آیندهنگر با بهرهگیری از BI میتوانند پویایی، انعطافپذیری و خلاقیت را در ساختار خود نهادینه کنند. این ابزار به مدیران کمک میکند درک دقیقی از وضعیت فعلی، روندهای جهانی و نیازهای آتی داشته باشند و در نتیجه، دانشگاه را به نهادی یادگیرنده، نوآور و پاسخگو تبدیل نمایند.
در جمعبندی، باید گفت که هوش تجاری ستون فقرات مدیریت آیندهنگر در دانشگاههای قرن ۲۱ است. بدون BI، دانشگاهها در تصمیمگیریهای کلان دچار ابهام و خطا خواهند شد؛ اما با بهرهگیری از تحلیل دادهها، میتوانند مسیر رشد خود را بر پایه دانش و شواهد ترسیم کنند. آینده دانشگاهها متعلق به آنانی است که داده را نه بهعنوان عدد، بلکه بهعنوان منبع درک، پیشبینی و تحول میشناسند.
