Dokonce i malé a střední podniky (SMB) mají údaje, které by mohly analyzovat, aby mohli přijímat lepší obchodní rozhodnutí. Business Intelligence (BI) není jen pro firmy a velké značky, protože nyní existují hotová řešení pro analýzu dat.
Předtím musely být data manuálně vytaženy do tabulek, musely být vytvořeny vlastní výpočty a poté byla data exportována do grafů pro analýzu. Jen málo obchodních manažerů mělo dovednosti nebo touhu a většina malých firem neměla vědecké pracovníky nebo analytiky.
$config[code] not foundV současné době existuje mnoho nástrojů pro přetažení, které dokáží automatické stahování dat a jejich analýzu a zobrazení ve vizuálním formátu pro informace, které lze provést. Majitelé a manažeři podnikání však stále potřebují pochopit, co je analyzováno, aby bylo možné pomocí těchto nových nástrojů BI vyvodit správné závěry. Zaměstnanci s tréninkem nebo analytickými mysli na všech úrovních mohou získat údaje z aktuálně nevyužitých dat.
Jak používat Business Intelligence
Všichni jsme viděli obchodní inteligenci v provozu, aniž by si uvědomili, že to je to, čím to bylo. Vylepšení elektronického obchodu, které navrhují související produkty nebo upsells na základě toho, co jiní nakupují současně, jsou příklady.
Na YouTube je mnoho videí, které ukazují, jak používat řešení business intelligence a jak porozumět síle datové vědy a prediktivní analýzy. Využijte je k tomu, abyste lépe rozhodovali a rozvíjeli své podnikání.
Business Intelligence - Definováno
Sbližování velkých dat a analýz má za následek rozhodování, která je umožněna podnikatelskou inteligencí (BI). Počínaje konečnými cíli je možné využít business intelligence pro zvýšení prodeje a zisku a snížení nákladů a výdajů.
Použití Google Analytics k vyvozování praktických závěrů je příkladem business intelligence. Malé a střední podniky dnes mohou mnohem dále využívat kombinaci návrhů z knihy, jako je obchodní inteligence Hyper, a nové nástroje, které analyzují jejich stávající data.
Analytics 3.0 - Budoucnost je tady
Podniky se neomezují pouze na tradiční platformy pro analýzu. Nové softwarové řešení pro vizualizaci dat typu all-in-one, jako je Datapine, dokáží vytáhnout data z více zdrojů, a to jak interních, tak externích, do technologie "drag and drop", která umožňuje uživatelům snadno vytvářet interaktivní, vlastní panely.
Služba Analytics 3.0 je důkazem toho, jak podniky poskytují uživatelům možnost personalizovat své zkušenosti s BI. Monitorování v reálném čase poskytuje uživatelům informace, které potřebují k získání přesného přehledu o jejich podnikání. Výsledky lze kdykoli zobrazit ve vizuálním rozhraní nebo prostřednictvím pravidelně zasílaných zpráv. Informace jsou přístupné nepřetržitě prostřednictvím počítače, mobilního telefonu a / nebo tabletu.
Mobilita, interaktivní panely a snadno použitelné technologie zpřístupňují business intelligence všem podnikům. Jedním z příkladů, jak je použít, je vytáhnout údaje o analýze a údaje o prodeji do nástroje BI pro porovnání externích výdajů na reklamy s interními prodeji za účelem měření návratnosti investic.
Prediktivní a předepisující analýza
Podle Mezinárodního institutu Analytics:
"Vždy existovaly tři typy analytických metod: popisné, které popisují minulost; které používají modely založené na minulých datech, aby předpověděly budoucnost; a normativní, které používají modely k určení optimálního chování a činností. Analytics 3.0 zahrnuje všechny typy, ale kladen větší důraz na normativní analýzu. "
Tyto analytické disciplíny poskytují povědomí o pravděpodobnosti budoucí události a doporučují akce, které by mohly být podniknuty, což je ideální pro obchodní rozhodnutí.
Pochopení velkých dat - historie podnikové inteligence
Společnost Harvard Business Review poskytuje tento přehled služby Analytics 3.0, který obsahuje rozsáhlejší informace o historii dat a analýz. Zde je stručná synopse, protože všichni vlastníci by měli pochopit, co tyto pojmy znamenají.
Během padesátých let byly nástroje navrženy tak, aby shromažďovaly informace a identifikovaly trendy a vzorce. Tyto nástroje by mohly plnit úkoly rychleji, než bylo lidsky možné. Analytici údajů obecně odkazují na toto počáteční období business intelligence jako Analytics 1.0.
Většina nástrojů pro obchodní analýzu v té době byla malá, strukturovaná interní zdroj dat. Byla omezená možnost podávání zpráv a zpracování šarží mohlo trvat několik měsíců. Než Big Data dorazila, analytici v podstatě strávili více času shromažďováním a přípravou dat, než analyzovali. Tato počáteční doba trvala přibližně 50 let, což nakonec vedlo k úsvitu Big Data.
V polovině roku 2000 přinesla narození internetu a dnešní sociální média skládají Facebook a Google. Google i Facebook nabízejí nová data pro analýzu a nový způsob shromažďování těchto dat. Ačkoli výraz Big Data se nestal běžným až do roku 2010, bylo jasné, že tato nová informace byla hodně odlišná od drobných dat z minulosti.
Zatímco vlastní transakce a interní operace společnosti vedly k vytvoření malých dat, Big Data byla čerpána externě ze sítě, stejně jako z veřejných projektů a zdrojů. Jedním z příkladů Big Data je Projekt lidského genomu. Tento nový způsob shromažďování dat znamenal nástup Analytics 2.0.
Jakmile Big Data dorazila, vývoj nových procesů a technologií, které pomohly společnostem přeměnit shromážděná data na zisky prostřednictvím vhledů, bylo na rychlé cestě. Byly vyvinuty nové databáze (NoSQL) a rámce zpracování (Hadoop). Rámec open source Hadoop je speciálně navržen pro ukládání a analýzu souborů velkých dat. Flexibilita Hadoopu je dokonalým nástrojem pro správu nestrukturovaných dat (např. Videa, hlasu a surového textu atd.).
Analytici dat během období Analytics 2.0 potřebovali být kompetentní jak v oblasti informačních technologií, tak i v oblasti analýzy. S těmito kompetencemi jsme je připravili během nadcházejícího technologického pokroku v průběhu služby Analytics 3.0.
Analytics 3.0 je jen jedním z kroků na cestě k budoucnosti business intelligence. Konečným cílem business intelligence je analyzovat data a zvyšovat výkonnost společnosti tím, že poskytne zaměstnancům a majitelům firem informace, které potřebují pro lepší rozhodování.
Jak může mít Business Intelligence prospěch pro malé a střední podniky
SAP nabízí tento bezplatný bílý papír o tom, jak může podniková inteligence využívat podniky jakékoli velikosti. BI pomáhá výzkumným analytikům, manažerům a ostatním zaměstnancům rychleji informovat manažerská rozhodnutí. Umožňuje prodejním týmům a zaměstnancům, kteří se přímo zabývají veřejností, poskytnout důvody pro jejich doporučení.
Data Fotografie přes Shutterstock
10 komentářů ▼
