Nawet małe i średnie przedsiębiorstwa (MSP) dysponują danymi, które mogą analizować, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe. Business Intelligence (BI) nie jest tylko dla korporacji i dużych marek teraz, gdy istnieją gotowe rozwiązania do analizy danych.
Wcześniej dane musiały być ręcznie pobierane do arkuszy kalkulacyjnych, należało utworzyć niestandardowe obliczenia, a następnie dane zostały wyeksportowane do wykresów w celu analizy. Niewielu menedżerów miało umiejętności lub chęci, a większość małych firm nie posiadała danych ani analityków.
$config[code] not foundObecnie istnieje wiele narzędzi typu "przeciągnij i upuść", które są w stanie automatycznie pobierać dane, analizować je i wyświetlać w formacie wizualnym, aby uzyskać przydatne informacje. Właściciele firm i menedżerowie muszą jednak zrozumieć, co jest analizowane, aby wyciągnąć prawidłowe wnioski za pomocą tych nowych narzędzi BI. Pracownicy posiadający wykształcenie lub umysły analityczne na każdym poziomie mogą uzyskać wgląd w dane, które są aktualnie niewykorzystywane.
Jak korzystać z Business Intelligence
Wszyscy widzieliśmy inteligencję biznesową w użyciu, nie zdając sobie sprawy, że tak właśnie było. Udoskonalenia e-commerce, które sugerują produkty powiązane lub sprzedaż dodatkową w oparciu o to, co kupowali inni kupujący w tym samym czasie, są przykładami.
W serwisie YouTube znajduje się wiele filmów wideo pokazujących, jak korzystać z rozwiązań Business Intelligence i zrozumieć moc danych i analiz predykcyjnych. Skorzystaj z nich, aby podejmować lepsze decyzje i rozwijać swój biznes.
Business Intelligence - zdefiniowane
Konwergencja dużych zbiorów danych i danych analitycznych skutkuje podejmowaniem decyzji, które umożliwiają Business Intelligence (BI). Rozpoczynając od celów końcowych, możliwe jest wykorzystanie analiz biznesowych do zwiększenia sprzedaży i zysków oraz zmniejszenia kosztów i wydatków.
Wykorzystanie Google Analytics do wyciągnięcia praktycznych wniosków to przykład inteligencji biznesowej. W dzisiejszych czasach małe i średnie firmy mogą pójść o wiele dalej za pomocą kombinacji wskazówek z książki, takich jak Hyper Business Intelligence, oraz nowych narzędzi analizujących ich istniejące dane.
Analytics 3.0 - Przyszłość jest tutaj
Firmy nie ograniczają się do tradycyjnych platform analitycznych. Nowe kompleksowe rozwiązania do wizualizacji danych, takie jak Datapine, mogą pobierać dane z wielu źródeł, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych, do technologii przeciągania i upuszczania, umożliwiając użytkownikom łatwe tworzenie interaktywnych, niestandardowych pulpitów nawigacyjnych.
Usługa Analytics 3.0 jest potwierdzona sposobem, w jaki firmy zapewniają użytkownikom możliwość personalizowania ich doświadczeń w zakresie BI. Monitorowanie w czasie rzeczywistym dostarcza użytkownikom informacji niezbędnych do uzyskania dokładnego przeglądu ich działalności. Wyniki można wyświetlać na żywo w interfejsie graficznym w dowolnym momencie lub za pośrednictwem regularnie przesyłanych e-mailem raportów. Informacje są dostępne 24 godziny na dobę przez komputer, telefon komórkowy i / lub tablet.
Mobilność, interaktywne kokpity menedżerskie i łatwa w użyciu technologia udostępniają Business Intelligence każdej firmie. Jednym z przykładów wykorzystania tego jest pobieranie danych analitycznych i danych o sprzedaży do narzędzia BI, aby porównać wydatki na reklamę zewnętrzną z wewnętrzną sprzedażą w celu pomiaru zwrotu z inwestycji.
Prognozowanie i preskrypcja Analytics
Według The International Institute of Analytics:
"Zawsze istniały trzy rodzaje analiz: opisowe, które opisują przeszłość; metoda predykcyjna, która wykorzystuje modele oparte na danych z przeszłości do przewidywania przyszłości; i normatywne, które wykorzystują modele do określania optymalnych zachowań i działań. Analytics 3.0 obejmuje wszystkie typy, ale większy nacisk kładzie się na analizę preskryptywną. "
Te dyscypliny analityczne podnoszą świadomość prawdopodobieństwa przyszłego wydarzenia, zalecając działania, które można podjąć, co czyni je idealnymi do podejmowania decyzji biznesowych.
Zrozumienie dużych zbiorów danych - Historia Business Intelligence
Harvard Business Review zapewnia przegląd Analytics 3.0, który zawiera obszerniejsze informacje na temat historii danych i analiz. Oto krótkie streszczenie, ponieważ wszyscy właściciele firm powinni zrozumieć, co oznaczają te terminy.
W latach 50. zaprojektowano narzędzia do zbierania informacji oraz określania trendów i wzorców. Narzędzia te mogą wykonywać zadania szybciej niż było to możliwe. Analitycy danych ogólnie odnoszą się do tego wczesnego okresu analizy biznesowej jako Analytics 1.0.
Większość narzędzi analityki biznesowej w tym czasie stanowiły małe, uporządkowane, wewnętrzne źródła danych. Wystąpiła ograniczona zdolność raportowania, a operacje przetwarzania wsadowego mogły potrwać kilka miesięcy. Zanim przybyli Big Data, analitycy spędzili więcej czasu na gromadzeniu i przygotowywaniu danych niż na analizie. Ta wczesna era trwała około 50 lat, ostatecznie prowadząc do początku Big Data.
W połowie 2000 roku przyniósł narodziny Internetu, a dzisiejsze media społecznościowe zszywają Facebook i Google. Zarówno Google, jak i Facebook zaoferowały nowe dane do analizy oraz nowy sposób gromadzenia tych danych. Chociaż termin Big Data nie stał się powszechny aż do około 2010 roku, było jasne, że ta nowa informacja znacznie różniła się od małych danych z przeszłości.
Podczas gdy własne transakcje własne firmy i operacje wewnętrzne generowały niewielkie dane, Big Data pochodziła z sieci zewnętrznej, a także z projektów i źródeł danych publicznych. Jednym z przykładów Big Data jest Human Genome Project. Ten nowy sposób gromadzenia danych oznacza początek Analytics 2.0.
Po pojawieniu się Big Data rozwój nowych procesów i technologii pomagających firmom w przekształcaniu gromadzonych danych w zysk poprzez wgląd był na szybkim etapie. Opracowano nowe bazy danych (NoSQL) i struktury przetwarzania (Hadoop). Ramy open source Hadoop są specjalnie zaprojektowane do przechowywania i analizy zestawów Big Data. Elastyczność Hadoop sprawia, że jest to doskonałe narzędzie do zarządzania niestrukturalnymi danymi (np. Wideo, głos i surowy tekst itp.).
Analitycy danych w okresie Analytics 2.0 musieli mieć kompetencje w zakresie technologii informatycznych i analitycznych. Posiadanie tych kompetencji przygotowało ich na nadchodzące postępy technologiczne w Analytics 3.0.
Analytics 3.0 to tylko jeden z kroków na drodze do przyszłości business intelligence. Ostatecznym celem analizy biznesowej jest analiza danych i podniesienie poziomu wydajności firmy, dostarczając członkom personelu i właścicielom firm informacji potrzebnych do podejmowania lepszych decyzji.
Jak Business Intelligence może przynieść korzyści małym i średnim przedsiębiorstwom
Firma SAP oferuje tę darmową białą księgę na temat tego, jak business intelligence może przynieść korzyści przedsiębiorstwom każdej wielkości. BI pomaga analitykom, menedżerom i pozostałym pracownikom w szybszym podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących zarządzania. Umożliwia zespołom handlowym i pracownikom bezpośrednio kontaktującym się ze społeczeństwem uzasadnienie ich zaleceń.
Dane Zdjęcie za pośrednictwem Shutterstock
10 komentarzy ▼
