Jopa pienillä ja keskisuurilla yrityksillä (SMB) on tietoja, joita he voisivat analysoida tekemään parempia liiketoimintapäätöksiä. Business intelligence (BI) ei ole vain yrityksille ja suurille tuotemerkeille nyt, kun on olemassa valmiita ratkaisuja datan analysointiin.
Aiemmin tiedot oli vedettävä manuaalisesti laskentataulukoihin, mukautetut laskelmat oli luotava, ja sitten tiedot vietiin kaavioihin analysointia varten. Harvoilla yritysjohtajilla oli taitoja tai toiveita, ja useimmilla pienillä yrityksillä ei ollut tiedetieteilijöitä tai analyytikkoja.
$config[code] not foundNykyään on olemassa monia veto- ja pudotustyökaluja, jotka pystyvät vetämään tietoja automaattisesti ja analysoimaan ja näyttämään sitä visuaalisesti näyttökelpoisia oivalluksia varten. Yritysten omistajien ja johtajien on kuitenkin ymmärrettävä, mitä analysoidaan, jotta voidaan tehdä asianmukaisia johtopäätöksiä näiden uusien BI-työkalujen avulla. Työntekijät, joilla on koulutusta tai analyyttistä mieltä kaikilla tasoilla, voivat saada tietoa sellaisista tiedoista, joita ei ole vielä käytetty.
Business Intelligencen käyttäminen
Olemme kaikki nähneet liiketoimintatietoa käyttämättä ymmärtämättä, mitä se oli. Esimerkkejä ovat verkkokaupan parannukset, jotka viittaavat niihin liittyviin tuotteisiin tai palveluihin, jotka perustuvat siihen, mitä muut ostajat ovat ostaneet samanaikaisesti.
YouTubessa on monia videoita, joissa kerrotaan, miten liiketoimintatiedonratkaisuja voidaan käyttää ja ymmärtää tietojenkäsittelyn ja ennusteanalyysin voimaa. Käytä näitä parempien päätösten tekemiseen ja liiketoiminnan kasvattamiseen.
Business Intelligence - määritelty
Suurten tietojen ja analytiikan konvergenssi johtaa liiketoimintatietojen (BI) mahdollistamiin toimiin. Lopputuloksista alkaen on mahdollista käyttää liiketoimintatietoa myyntin ja voittojen lisäämiseksi sekä kustannusten ja kulujen vähentämiseksi.
Google Analyticsin käyttäminen vetokelpoisten johtopäätösten tekemiseen on esimerkki liiketoimintatiedusteluista. Pk-yritykset voivat nykyään mennä paljon pidemmälle käyttämällä joukkoa ehdotuksia, kuten esimerkiksi Hyper-liiketoiminnan tiedustelu, ja uusia työkaluja, jotka analysoivat niiden olemassa olevia tietoja.
Analytics 3.0 - Tulevaisuus on täällä
Yritykset eivät rajoitu perinteisiin analyysialustoihin. Uudet all-in-one-datan visualisointiohjelmistot, kuten Datapine, voivat vetää tietoja useista lähteistä, sekä sisäisistä että ulkoisista, veto- ja pudotusteknologiaan, jolloin käyttäjät voivat helposti luoda interaktiivisia, mukautettuja ohjauspaneeleja.
Analytics 3.0: n todistaa se, miten yritykset tarjoavat käyttäjille mahdollisuuden mukauttaa BI-kokemuksiaan. Reaaliaikainen seuranta antaa käyttäjille tietoja, joita he tarvitsevat saadakseen tarkan katsauksen yrityksistään. Tulokset voidaan näyttää elävän visuaalisen käyttöliittymän kautta milloin tahansa tai säännöllisesti lähetetyissä raporteissa. Tiedot ovat käytettävissä ympäri vuorokauden tietokoneella, matkapuhelimella ja / tai tabletilla.
Liikkuvuus, vuorovaikutteiset kojelaudat ja helppokäyttöinen teknologia tekevät liiketoimintatietojen saatavuuden jokaiselle yritykselle. Yksi esimerkki siitä, miten sitä käytetään, on vetää analyyttisen datan ja myynnin tiedot BI-työkaluun vertaamaan ulkoisia mainoskuluja sisäiseen myyntiin ROI: n mittaamiseksi.
Ennustava ja ennakoiva analytiikka
Kansainvälisen Analytics-instituutin mukaan:
”Analytiikkaa on aina ollut kolme: kuvaileva, joka raportoi menneisyydestä; ennustava, joka käyttää aiempiin tietoihin perustuvia malleja tulevaisuuden ennustamiseksi; ja ohjeelliset, jotka käyttävät malleja optimaalisen käyttäytymisen ja toimien määrittämiseen. Analytics 3.0 sisältää kaikki tyypit, mutta ennakoivaa analytiikkaa korostetaan entistä enemmän. "
Nämä analyyttiset tieteenalat tarjoavat tietoisuutta tulevan tapahtuman todennäköisyydestä ja suosittelevat toimintoja, jotka voitaisiin toteuttaa, mikä tekee niistä ihanteelliset liiketoimintapäätösten tekemiseksi.
Isojen tietojen ymmärtäminen - Business Intelligencen historia
Harvard Business Review tarjoaa tämän Analytics 3.0 -katsauksen, joka sisältää laajempaa tietoa datan ja analytiikan historiasta. Tässä on lyhyt yhteenveto, koska kaikkien yritysten omistajien on ymmärrettävä, mitä nämä termit tarkoittavat.
1950-luvulla työkalut on suunniteltu tiedon keräämiseen ja trendien ja kuvioiden tunnistamiseen. Nämä työkalut voisivat suorittaa tehtäviä nopeammin kuin oli inhimillisesti mahdollista. Tietojen analyytikot viittaavat yleensä tähän liiketoimintatiedon alkuvaiheeseen Analytics 1.0: na.
Suurin osa tuolloin liiketoiminta-analyysityökaluista oli pieniä, jäsenneltyjä, sisäisiä tietolähteitä. Raportointikyky oli rajallinen ja eräkäsittelytoimenpiteet voivat kestää useita kuukausia. Ennen kuin Big Data saapui, analyytikot käyttivät enemmän aikaa tietojen keräämiseen ja valmisteluun kuin ne analysoivat sitä. Tämä varhainen aikakausi kesti noin 50 vuotta, mikä johti suurten tietojen aamuun.
2000-luvun puolivälissä syntyi Internetin syntyminen, ja nykypäivän sosiaalisen median tuotteet ovat Facebookissa ja Googlessa. Sekä Google että Facebook tarjosivat uusia tietoja analysoitavaksi ja uuden tavan kerätä tietoja. Vaikka termi Big Data ei tullut yleiseksi vasta noin vuoteen 2010, oli selvää, että tämä uusi tieto oli paljon erilainen kuin aikaisemmat pienet tiedot.
Kun yrityksen omat liiketoimet ja sisäiset toiminnot tuottivat pieniä tietoja, Big Data otettiin ulkopuolelta, verkosta sekä julkisista dataprojekteista ja lähteistä. Yksi esimerkki suurista tiedoista on Human Genome Project. Tämä uusi tiedonkeruumenetelmä merkitsi Analytics 2.0: n alkamista.
Kun Big Data saapui, uusien prosessien ja tekniikoiden kehittäminen auttamaan yrityksiä kääntämään kerättyjä tietoja voittoon oivaltamalla. Uusia tietokantoja (NoSQL) ja käsittelykehyksiä (Hadoop) kehitettiin. Avoin lähdekehys Hadoop on suunniteltu erityisesti tallentamaan ja analysoimaan Big Data -sarjoja. Hadoopin joustavuus tekee siitä täydellisen työkalun strukturoimattomien tietojen hallintaan (esim. Video, ääni ja raaka teksti jne.).
Analyytikot 2,0 -jakson aikana tarvitsivat tietotekniikkaa ja analytiikkaa. Näiden osaamisten valmistelu valmisteli niitä tuleville teknologian kehitykselle Analytics 3.0: n aikana.
Analytics 3.0 on vain yksi vaihe liiketoimintatietojen tulevaisuuteen. Liiketoimintatietojen lopullinen tavoite on analysoida tietoja ja tehostaa yrityksen suorituskykyä antamalla henkilöstölle ja omistajille tietoa, jota he tarvitsevat parempien päätösten tekemiseksi.
Miten Business Intelligence voi hyötyä pk-yrityksistä
SAP tarjoaa tämän ilmaisen valkoisen kirjan siitä, miten liiketoimintatieto voi hyötyä kaikenkokoisista yrityksistä. BI auttaa tutkimusanalyytikkoja, johtajia ja muita henkilöstön jäseniä tekemään päätöksentekoa koskevia päätöksiä nopeammin. Sen avulla myyntitiimit ja työntekijät, jotka käsittelevät suoraan kansalaisia, voivat perustella suosituksensa.
Data Photo Shutterstockin kautta
10 Kommentit ▼
