Dokonca aj malé a stredné podniky (SMB) majú údaje, ktoré by mohli analyzovať, aby mohli prijímať lepšie obchodné rozhodnutia. Business Intelligence (BI) nie je len pre firmy a veľké značky teraz, že existujú hotové riešenia pre analýzu dát.
Predtým sa údaje museli manuálne vytiahnuť do tabuliek, mali by sa vytvoriť vlastné výpočty a potom sa údaje vyexportovali do grafov na analýzu. Len málo obchodných manažérov malo zručnosti alebo túžby a väčšina malých firiem nemala vedcov údajov alebo analytikov.
$config[code] not foundV súčasnosti existuje veľa nástrojov pre presunutie myšou, ktoré dokážu automaticky vytiahnuť dáta a analyzovať a zobraziť ich vo vizuálnom formáte pre informácie, ktoré sa dajú spustiť. Vlastníci a manažéri podnikov však stále potrebujú pochopiť, čo sa analyzuje, aby sa pomocou týchto nových nástrojov BI mohli čerpať správne závery. Zamestnanci so vzdelaním alebo analytickým myslením na všetkých úrovniach môžu získať informácie z údajov, ktoré sú v súčasnosti nevyužité.
Ako používať službu Business Intelligence
Všetci sme videli, že sa používajú biznis inteligencie bez toho, aby si uvedomili, že to je to, čo to bolo. Vylepšenia elektronického obchodu, ktoré naznačujú súvisiace produkty alebo upsells založené na tom, čo iní zákazníci kúpili súčasne, sú príklady.
Na YouTube je mnoho videí, ktoré ukazujú, ako používať riešenia business intelligence a chápať silu dátovej vedy a prediktívnej analýzy. Použite ich na lepšie rozhodovanie a rozširovanie svojej firmy.
Business Intelligence - definované
Konvergencia veľkých údajov a analýz vedie k rozhodnutiam, ktoré umožňujú podnikateľské spravodajstvo (BI). Začať s koncovými cieľmi je možné použiť business intelligence na zvýšenie predaja a ziskov a zníženie nákladov a výdavkov.
Použitie nástroja Google Analytics na vyvodenie akceptovateľných záverov je príkladom business intelligence. SMB dnes môžu ísť oveľa ďalej pomocou kombinácie návrhov z knihy, ako napríklad obchodná inteligencia Hyper, a nové nástroje, ktoré analyzujú ich existujúce údaje.
Analytics 3.0 - Budúcnosť je tu
Podniky sa neobmedzujú na tradičné platformy na analýzu. Nové riešenia softvéru na vizualizáciu údajov typu all-in-one, ako je Datapine, dokážu vytiahnuť dáta z viacerých zdrojov, interného i externého, do technológie "drag and drop", ktorá používateľom umožňuje ľahko vytvárať interaktívne, vlastné panely.
Služba Analytics 3.0 dokazuje spôsob, akým podniky poskytujú používateľom možnosť personalizovať svoje skúsenosti s programom BI. Monitorovanie v reálnom čase poskytuje používateľom informácie, ktoré potrebujú, aby získali presný prehľad o svojich podnikoch. Výsledky je možné zobraziť naživo v vizuálnom rozhraní kedykoľvek alebo prostredníctvom pravidelne odosielaných e-mailových správ. Informácie sú dostupné 24 hodín denne prostredníctvom počítača, mobilného telefónu a / alebo tabletu.
Mobilita, interaktívne panely a ľahko použiteľné technológie umožňujú obchodnej inteligencii prístup ku každej firme. Jedným z príkladov, ako ho použiť, je vytiahnuť údaje o analytike a údaje o predaji do nástroja BI na porovnanie výdavkov na externé reklamy s internými predajmi na meranie NI.
Prediktívna a predbežná analýza
Podľa Medzinárodného inštitútu Analytics:
"Vždy existovali tri typy analýz: opisné, ktoré oznamujú minulosť; prediktívne, ktoré používajú modely založené na minulých údajoch na predpovedanie budúcnosti; a predpisy, ktoré používajú modely na určenie optimálneho správania a činností. Služba Analytics 3.0 zahŕňa všetky typy, ale kladie sa dôraz na normatívnu analýzu. "
Tieto analytické disciplíny poskytujú povedomie o pravdepodobnosti budúcej udalosti a odporúčajú opatrenia, ktoré by mohli byť prijaté, čo je ideálne na prijímanie obchodných rozhodnutí.
Pochopenie veľkých údajov - história podnikovej inteligencie
Harvard Business Review poskytuje tento prehľad služby Analytics 3.0, ktorý obsahuje rozsiahlejšie informácie o histórii údajov a analýz. Tu je stručný prehľad, pretože všetci majitelia podnikov by mali pochopiť, čo tieto pojmy znamenajú.
V 50. rokoch boli nástroje navrhnuté na zhromažďovanie informácií a identifikáciu trendov a vzorov. Tieto nástroje by mohli plniť úlohy rýchlejšie, ako bolo možné ľudsky. Analytici údajov vo všeobecnosti odkazujú na toto skoré obdobie business intelligence ako Analytics 1.0.
Väčšina nástrojov na analýzu podnikania bola v tom čase malé, štruktúrované interné zdroje údajov. Obmedzená oznamovacia schopnosť a operácie spracovania šarží môžu trvať niekoľko mesiacov. Pred príchodom Big Data analytici v podstate strávili viac času zhromažďovaním a príprave údajov, než analyzovali. Táto skorá éra trvala asi 50 rokov, čo nakoniec viedlo k úsvitu Big Data.
V polovici roka 2000 priniesol s ňou narodenie internetu a dnešné sociálne médiá spočíva Facebook a Google. Spoločnosť Google aj spoločnosť Facebook ponúkli nové údaje na analýzu a nový spôsob zhromažďovania týchto údajov. Hoci termín Big Data sa nestal bežným až do roku 2010, bolo jasné, že tieto nové informácie boli veľmi odlišné od malých údajov z minulosti.
Zatiaľ čo vlastné transakcie a interné operácie spoločnosti vytvárajú malé údaje, Big Data sa čerpala externe z internetu, ako aj z verejných dátových projektov a zdrojov. Jedným príkladom Big Data je Projekt ľudského genómu. Tento nový spôsob zhromažďovania údajov znamenal nástup Analytics 2.0.
Akonáhle prišiel Big Data, vývoj nových procesov a technológií, ktoré pomáhajú spoločnostiam v transformácii zozbieraných údajov do zisku prostredníctvom prehľadov, bolo na rýchlejšej úrovni. Boli vyvinuté nové databázy (NoSQL) a spracovacie rámce (Hadoop). Rámec open source Hadoop je špeciálne určený na ukladanie a analýzu súborov veľkých dát. Flexibilita aplikácie Hadoop z nej robí perfektný nástroj na správu neštruktúrovaných dát (napr. Video, hlas a surový text atď.).
Analytici údajov počas obdobia služby Analytics 2.0 mali byť kompetentní v oblasti informačných technológií, ako aj analytických nástrojov. Týmito kompetenciami sme ich pripravili na nadchádzajúci technologický pokrok v rámci služby Analytics 3.0.
Služba Analytics 3.0 je len jedným z krokov na ceste k budúcnosti podnikovej inteligencie. Kľúčovým cieľom business intelligence je analyzovať údaje a zvýšiť výkonnosť spoločnosti tým, že poskytne zamestnancom a vlastníkom podnikov informácie, ktoré potrebujú na lepšie rozhodnutia.
Ako môže Business Intelligence využívať malé a stredné podniky
SAP ponúka tento bezplatný biely papier o tom, ako môže obchodná inteligencia využívať podniky všetkých veľkostí. BI pomáha výskumným analytikom, manažérom a ostatným zamestnancom rýchlejšie informovať manažérske rozhodnutia. Umožňuje predajným tímom a zamestnancom, ktorí priamo komunikujú s verejnosťou, poskytnúť dôvody pre svoje odporúčania.
Dátová fotografia pomocou aplikácie Shutterstock
10 komentárov ▼
