Tudi mala in srednje velika podjetja (MSP) imajo podatke, ki bi jih lahko analizirali, da bi lahko sprejemali boljše poslovne odločitve. Poslovna inteligenca (BI) ni namenjena samo korporacijam in velikim blagovnim znamkam, saj obstajajo že pripravljene rešitve za analizo podatkov.
V preteklosti so morali biti podatki ročno potisnjeni v preglednice, morali so biti izdelani izračuni po meri, nato pa so bili podatki za analizo izvoženi v grafe. Le malo poslovnih menedžerjev je imelo veščine ali želje in večina malih podjetij ni imela podatkovnih znanstvenikov ali analitikov.
$config[code] not foundDanes obstaja veliko orodij za povleci in spusti, ki lahko samodejno potegne podatke in jih analizira in prikaže v vizualni obliki za vpogled v dejanja. Toda lastniki podjetij in upravljavci morajo še vedno razumeti, kaj se analizira, da bi lahko s temi novimi orodji BI pripravili veljavne sklepe. Zaposleni z izobraževalnimi ali analitičnimi možgani na vseh ravneh lahko dobijo vpogled v podatke, ki so trenutno neizkoriščeni.
Kako uporabljati poslovno inteligenco
Vsi smo videli poslovno inteligenco v uporabi, ne da bi se zavedali, kaj je to. Primeri so izboljšave v e-trgovini, ki kažejo na sorodne izdelke ali izdelke, ki temeljijo na tem, kar so drugi kupci hkrati kupili.
Na YouTubu je veliko videoposnetkov, ki prikazujejo, kako uporabljati rešitve poslovne inteligence in razumeti moč podatkovne znanosti in napovedne analitike. Uporabite jih za boljše odločitve in rast vašega podjetja.
Poslovna inteligenca - določena
Konvergenca velikih podatkov in analitike ima za posledico sprejemljive odločitve, ki jih omogoča poslovna inteligenca (BI). Z začetnimi cilji je mogoče s pomočjo poslovne inteligence povečati prodajo in dobiček ter zmanjšati stroške in izdatke.
Uporaba storitve Google Analytics za pripravo izvedljivih sklepov je primer poslovne inteligence. Danes lahko mala in srednja podjetja še naprej uporabljajo kombinacijo predlogov iz knjige, kot sta poslovna inteligenca Hyper in nova orodja, ki analizirajo njihove obstoječe podatke.
Analytics 3.0 - prihodnost je tu
Podjetja niso omejena na tradicionalne analitične platforme. Nove programske rešitve za vizualizacijo podatkov all-in-one, kot je Datapine, lahko vlečejo podatke iz več virov, tako notranjih kot zunanjih, v tehnologijo povleci in spusti, ki uporabnikom omogoča enostavno ustvarjanje interaktivnih nadzornih plošč po meri.
Analytics 3.0 je razviden iz načina, kako podjetja uporabnikom omogočajo, da prilagodijo svoje izkušnje z BI. Spremljanje v realnem času zagotavlja uporabnikom informacije, ki jih potrebujejo za natančen pregled svojega poslovanja. Rezultati se lahko prikažejo v živo v vizualnem vmesniku kadar koli ali prek redno poslanih poročil. Informacije so dostopne 24 ur na dan prek računalnika, mobilnega telefona in / ali tabličnega računalnika.
Mobilnost, interaktivne nadzorne plošče in enostavna tehnologija omogočajo poslovnemu obveščanju dostop do vsakega podjetja. Eden od primerov, kako ga uporabiti, je, da podatke analitike in podatke o prodaji povlečete v orodje BI, da primerjate zunanjo porabo oglasov z notranjo prodajo in merite donosnost naložbe.
Napovedna in predpisana analiza
Po podatkih Mednarodnega inštituta za analitiko:
»Vedno so obstajale tri vrste analitike: opisne, ki poročajo o preteklosti; napovedno, ki za napovedovanje prihodnosti uporablja modele, ki temeljijo na preteklih podatkih; in predpisujoče, ki uporabljajo modele za določitev optimalnega vedenja in dejanj. Analytics 3.0 vključuje vse vrste, vendar je poudarek na predpisani analitiki večji. "
Te analitične discipline zagotavljajo ozaveščenost o verjetnosti prihodnjega dogodka in priporočajo ukrepe, ki bi jih bilo mogoče sprejeti, zaradi česar so idealni za sprejemanje poslovnih odločitev.
Razumevanje velikih podatkov - zgodovina poslovne inteligence
Pregled podjetja Harvard Business ponuja pregled Analytics 3.0, ki vključuje obsežnejše informacije o zgodovini podatkov in analitiki. Tukaj je kratek povzetek, saj bi morali vsi lastniki podjetij razumeti, kaj ti izrazi pomenijo.
V petdesetih letih prejšnjega stoletja so bila orodja namenjena zbiranju informacij in prepoznavanju trendov ter vzorcev. Ta orodja bi lahko opravljala naloge hitreje, kot je bilo mogoče. Analitiki podatkov se na splošno nanašajo na to zgodnje obdobje poslovne inteligence kot Analytics 1.0.
Večina orodij za poslovno analitiko v tistem času so bili majhni, strukturirani notranji viri podatkov. Zmožnost poročanja je bila omejena, operacije paketne obdelave pa bi lahko trajale več mesecev. Preden so prispeli Big Data, so analitiki v bistvu porabili več časa za zbiranje in pripravo podatkov, kot so jih analizirali. To zgodnje obdobje je trajalo približno 50 let, kar je na koncu pripeljalo do zorenja velikih podatkov.
Sredi 2000 je prinesel rojstvo interneta in današnje socialne medije Facebook in Google. Tako Google kot Facebook sta ponudila nove podatke za analizo in nov način za zbiranje teh podatkov. Čeprav izraz Big Data ni postal običajen vse do leta 2010, je bilo jasno, da so bile te nove informacije precej drugačne kot majhni podatki iz preteklosti.
Medtem ko so lastne transakcije podjetja in notranje poslovanje ustvarili majhne podatke, so bili Big Data sestavljeni zunaj, iz interneta, pa tudi iz javnih podatkovnih projektov in virov. En primer velikega podatka je projekt človeškega genoma. Ta novi način zbiranja podatkov je pomenil začetek storitve Analytics 2.0.
Ko so Big Data prispeli, je razvoj novih procesov in tehnologij za pomoč podjetjem pri pretvarjanju zbranih podatkov v dobiček s pomočjo vpogleda potekal hitro. Razvite so bile nove podatkovne baze (NoSQL) in obdelovalni okviri (Hadoop). Odprtokodni okvir Hadoop je posebej zasnovan za shranjevanje in analiziranje velikih podatkovnih nizov. Prilagodljivost sistema Hadoop je idealno orodje za upravljanje nestrukturiranih podatkov (npr. Videa, glasu in surovim besedilom itd.).
Analitiki podatkov v obdobju Analytics 2.0 so morali biti usposobljeni tako za informacijsko tehnologijo kot tudi za analitiko. S temi kompetencami smo jih pripravili za prihajajoči tehnološki napredek v Analytics 3.0.
Analytics 3.0 je le eden od korakov na poti v prihodnost poslovne inteligence. Končni cilj poslovne inteligence je analizirati podatke in povečati raven uspešnosti podjetja tako, da članom osebja in lastnikom podjetij zagotovijo informacije, ki jih potrebujejo za sprejemanje boljših odločitev.
Kako lahko poslovne inteligence koristijo malim in srednje velikim podjetjem
SAP ponuja to brezplačno belo knjigo o tem, kako lahko poslovna inteligenca koristi podjetjem vseh velikosti. BI pomaga raziskovalnim analitikom, menedžerjem in drugim zaposlenim pri hitrejšem sprejemanju ozaveščenih odločitev o upravljanju. Prodajnim skupinam in zaposlenim, ki se neposredno ukvarjajo z javnostjo, omogočajo, da navedejo razloge za svoja priporočila.
Podatkovna fotografija preko Shutterstocka
10 Komentarji ▼
