Čak i mala i srednja poduzeća imaju podatke koje bi mogli analizirati kako bi donosili bolje poslovne odluke. Poslovna inteligencija (BI) nije namijenjena samo korporacijama i velikim robnim markama sada kada postoje gotova rješenja za analizu podataka.
Ranije su podaci morali biti ručno izvučeni u proračunske tablice, morali su se izraditi prilagođeni izračuni, a zatim su podaci izvezeni u grafikone radi analize. Malo je poslovnih menadžera koji su imali vještine ili želje, a većina malih tvrtki nije imala znanstvenike za podatke ili analitičare.
$config[code] not foundDanas postoje mnogi alati za povlačenje i ispuštanje koji mogu automatski povući podatke i analizirati ih i prikazati ih u vizualnom formatu za djelotvorne uvide. No vlasnici tvrtki i menadžeri još uvijek moraju razumjeti što se analizira kako bi mogli izvući valjane zaključke koristeći ove nove BI alate. Zaposlenici s obrazovnim ili analitičkim umovima na svim razinama mogu dobiti uvid iz podataka koji su trenutno neiskorišteni.
Kako koristiti poslovnu inteligenciju
Svi smo vidjeli da je poslovna inteligencija u upotrebi, ne shvaćajući da je to ono što jest. Primjeri su poboljšanja e-trgovine koja sugeriraju srodne proizvode ili upsells na temelju onoga što su drugi kupci kupili u isto vrijeme.
Na YouTubeu ima mnogo videozapisa koji prikazuju kako koristiti rješenja za poslovnu inteligenciju i razumjeti snagu znanosti o podacima i analitiku predviđanja. Pomoću njih možete donositi bolje odluke i razvijati svoje poslovanje.
Poslovna inteligencija - definirana
Konvergencija velikih podataka i analitike rezultira djelotvornim odlukama koje omogućuje poslovna inteligencija (BI). Počevši s krajnjim ciljevima, moguće je koristiti poslovnu inteligenciju za povećanje prodaje i dobiti te smanjenje troškova i troškova.
Korištenje usluge Google Analytics za donošenje izvodivih zaključaka primjer je poslovne inteligencije. Mala i srednja poduzeća danas mogu ići dalje koristeći kombinaciju prijedloga iz knjige kao što su Hyper business intelligence i novi alati koji analiziraju njihove postojeće podatke.
Analitika 3.0 - budućnost je ovdje
Tvrtke nisu ograničene na tradicionalne analitičke platforme. Nova softverska rješenja za vizualizaciju podataka kao što je Datapine mogu povući podatke iz više izvora, kako unutarnjih tako i vanjskih, u tehnologiju povlačenja i ispuštanja koja korisnicima omogućuje jednostavno kreiranje interaktivnih, prilagođenih nadzornih ploča.
Analytics 3.0 dokazuje način na koji tvrtke pružaju korisnicima mogućnost prilagodbe BI iskustva. Praćenje u stvarnom vremenu korisnicima pruža informacije koje su im potrebne za točan pregled poslovanja. Rezultati se mogu prikazati uživo u vizualnom sučelju u bilo kojem trenutku ili putem redovitih izvješća. Informacije su dostupne 24/7 putem računala, mobilnog telefona i / ili tableta.
Mobilnost, interaktivne nadzorne ploče i jednostavna tehnologija omogućuju dostupnost poslovne inteligencije svakom poslu. Jedan primjer kako ga koristiti je povući podatke za analizu i podatke o prodaji u BI alat za usporedbu vanjske potrošnje oglasa s internom prodajom kako bi se izmjerio ROI.
Prediktivna i preskriptivna analiza
Prema Međunarodnom institutu za analitiku:
„Uvijek su postojale tri vrste analitike: opisne, koje izvještavaju o prošlosti; prediktivni, koji koriste modele temeljene na prošlim podacima za predviđanje budućnosti; i preskriptivne, koje koriste modele za određivanje optimalnih ponašanja i radnji. Analytics 3.0 uključuje sve vrste, ali postoji veći naglasak na preskriptivnoj analizi. "
Te analitičke discipline pružaju svijest o vjerojatnosti budućeg događaja, preporučujući akcije koje bi se mogle poduzeti, čineći ih idealnim za donošenje poslovnih odluka.
Razumijevanje velikih podataka - povijest poslovne inteligencije
Pregled usluge Harvard Business nudi pregled usluge Google Analytics 3.0 koji sadrži opsežnije informacije o povijesti podataka i analitike. Ovdje je kratak sinopsis jer bi svi vlasnici tvrtki trebali razumjeti što ovi pojmovi znače.
Tijekom 1950-ih, alati su osmišljeni kako bi prikupili informacije i identificirali trendove i obrasce. Ovi alati mogu obavljati zadatke brže nego što je to bilo ljudski. Analitičari podataka općenito govore o tom ranom razdoblju poslovne inteligencije kao Analytics 1.0.
Većina alata za poslovnu analitiku u to vrijeme bili su mali, strukturirani, interni izvori podataka. Ograničena je mogućnost izvještavanja, a operacije skupne obrade mogu potrajati nekoliko mjeseci. Prije nego što su stigli Big Data, analitičari su u suštini trošili više vremena na prikupljanje i pripremu podataka nego na analizu. Ovo rano razdoblje trajalo je oko 50 godina, što je na kraju dovelo do početka velikih podataka.
Sredina 2000-ih donijela je rađanje Interneta, a današnji društveni mediji sadrže Facebook i Google. I Google i Facebook ponudili su nove podatke za analizu i novi način prikupljanja tih podataka. Iako pojam Big Data nije postao uobičajen sve do 2010. godine, bilo je jasno da su te nove informacije bile mnogo različite od malih podataka iz prošlosti.
Dok su vlastite transakcije i interne operacije tvrtke generirale male podatke, Big Data je izvučen izvana, iz Mreže, kao i iz javnih podataka i izvora podataka. Jedan primjer Big Data je Projekt ljudskog genoma. Ovaj novi način prikupljanja podataka označio je početak usluge Analytics 2.0.
Kada su Big Data stigli, razvoj novih procesa i tehnologija za pomoć tvrtkama u pretvaranju prikupljenih podataka u profit kroz uvid bio je na brzom putu. Razvijene su nove baze podataka (NoSQL) i okviri obrade (Hadoop). Okvir otvorenog koda Hadoop je posebno dizajniran za pohranu i analizu skupova velikih podataka. Fleksibilnost Hadoop-a čini ga savršenim alatom za upravljanje nestrukturiranim podacima (npr. Videozapis, glas i sirovi tekst itd.).
Analitičari podataka tijekom razdoblja Analyticsa 2.0 morali su biti kompetentni za informacijsku tehnologiju i analitiku. Nakon što su te kompetencije pripremljene za nadolazeća tehnološka dostignuća tijekom Analyticsa 3.0.
Analytics 3.0 samo je jedan od koraka na putu prema budućnosti poslovne inteligencije. Krajnji cilj poslovne inteligencije je analizirati podatke i povećati razinu uspješnosti tvrtke tako što zaposlenicima i vlasnicima tvrtki pružaju informacije koje su im potrebne za donošenje boljih odluka.
Kako poslovna inteligencija može imati koristi od malih i srednjih poduzeća
SAP nudi ovaj besplatni bijeli papir o tome kako poslovna inteligencija može koristiti tvrtkama bilo koje veličine. BI pomaže analitičarima istraživanja, menadžerima i ostalim članovima osoblja da brže donose informirane odluke o upravljanju. To omogućuje prodajnim timovima i zaposlenicima koji se bave izravno s javnošću da daju razloge za svoje preporuke.
Data Photo putem Shutterstocka
10 Komentari ▼
