Még a kis- és középvállalkozások (KKV-k) is rendelkeznek adatokkal, amiket elemezhetnek, hogy jobb üzleti döntéseket hozzanak. Az üzleti intelligencia (BI) nem csak a vállalatoknak és a nagy márkáknak szól, most már készen állnak az adatok elemzésére szolgáló megoldások.
Korábban az adatokat manuálisan kellett kiszedni a táblázatokba, az egyéni számításokat kellett létrehozni, majd az adatokat grafikonokba exportáltuk elemzés céljából. Kevés üzleti menedzser volt a készségek vagy vágy, és a legtöbb kisvállalkozásnak nincsenek tudósai vagy elemzői.
$config[code] not foundMa már sok olyan húzó- és csepegtető eszköz létezik, amelyek képesek az adatokat automatikusan húzni, és vizuális formátumban elemezni és megjeleníteni a cselekvésre alkalmas betekintést. Az üzleti tulajdonosoknak és a vezetőknek azonban meg kell érteniük, hogy mit elemeznek az új BI eszközök segítségével érvényes következtetések levonásához. Azok az alkalmazottak, akiknek minden szintjén képzési vagy elemzési elméjük van, betekintést nyerhetnek a jelenleg nem használt adatokból.
Az üzleti intelligencia használata
Mindannyian láttuk az üzleti intelligenciát, anélkül, hogy rájöttünk volna, hogy mi volt az. Példák az e-kereskedelmi fejlesztések, amelyek a kapcsolódó termékeket vagy az egyéb vásárlókat egyidejűleg megvásárolták.
A YouTube-on számos videó található, amelyek bemutatják, hogyan használhatók az üzleti intelligencia megoldások, és megértsék az adat-tudomány és a prediktív elemzés hatalmát. Használja ezeket, hogy jobb döntéseket hozzon és növelje üzleti tevékenységét.
Üzleti intelligencia - meghatározva
A nagy adatok és az analitika konvergenciája az üzleti intelligencia (BI) által engedélyezhető cselekvési döntésekhez vezet. A végcéloktól kezdve üzleti intelligenciát használhatunk az értékesítés és a nyereség növelése, valamint a költségek és költségek csökkentése érdekében.
Az üzleti intelligencia példája a Google Analytics használata a kereshető következtetések levonására. Az SMB-k ma már sokkal többet használhatnak egy olyan könyv javaslataival, mint például a Hyper üzleti intelligencia és az új eszközök, amelyek elemzik a meglévő adatokat.
Analytics 3.0 - A jövő itt van
A vállalkozások nem korlátozódnak a hagyományos elemzési platformokra. Az olyan új, többfunkciós adatmegjelenítő szoftver megoldások, mint a Datapine, húzhatják a különböző forrásokból származó, belső és külső forrásokat a drag and drop technológiára, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy könnyen hozzanak létre interaktív, egyéni irányítópultokat.
Az Analytics 3.0-t bizonyítja, hogy a vállalkozások képesek lesznek a felhasználók számára, hogy személyre szabhassák BI tapasztalataikat. A valós idejű monitorozás a felhasználók számára olyan információkat tartalmaz, amelyekre szükségük van ahhoz, hogy pontos áttekintést kapjanak a vállalkozásokról. Az eredményeket bármikor megjeleníthetjük vizuális felületen, vagy rendszeresen e-mailben küldött jelentésekben. Az információk 24 órában elérhetők PC-n, mobiltelefonon és / vagy tableten keresztül.
A mobilitás, az interaktív műszerfalak és a könnyen kezelhető technológia minden üzleti számára elérhetővé teszi az üzleti intelligenciát. Egy példa arra, hogy hogyan használjuk az elemzési adatok és az értékesítési adatok BI eszközre történő húzását, hogy összehasonlítsuk a külső hirdetési kiadásokat a belső értékesítéssel a ROI méréséhez.
Prediktív és előíró elemzések
A Nemzetközi Analitikai Intézet szerint:
„Mindig háromféle analitika létezett: leíró, amely a múltról számol be; prediktív, amely a múltbeli adatokon alapuló modelleket használja a jövő előrejelzésére; és előíró jellegűek, amelyek modelleket használnak az optimális viselkedés és cselekvések meghatározására. Az Analytics 3.0 minden típusát magában foglalja, de nagyobb hangsúlyt fektet az előíró elemzésre. "
Ezek az analitikus tudományok tudatosítanak egy jövőbeli esemény valószínűségéről, javasolhatnak olyan intézkedéseket, amelyek meghozhatók, ideálisvá téve az üzleti döntések meghozatalát.
A nagy adatok megértése - az üzleti intelligencia története
A Harvard Business Review biztosítja az Analytics 3.0 felülvizsgálatát, amely részletesebb információkat tartalmaz az adatok és az elemzés történetéről. Itt egy rövid összefoglaló, mivel minden vállalkozás tulajdonosának meg kell értenie, hogy mit jelentenek ezek a kifejezések.
Az 1950-es években az eszközöket az információk összegyűjtésére és a trendek és minták azonosítására tervezték. Ezek az eszközök gyorsabban tudják elvégezni a feladatokat, mint az emberileg lehetséges. Az adatelemzők általában az üzleti intelligencia korai szakaszára utalnak, mint az Analytics 1.0.
Az akkori üzleti elemzési eszközök többsége kicsi, strukturált, belső adatforrás volt. A jelentési képesség korlátozott volt, és a kötegelt feldolgozási műveletek több hónapig is eltarthattak. A Big Data megérkezése előtt az elemzők lényegesen több időt gyűjtöttek az adatok gyűjtésére és előkészítésére, mint amennyit elemeztek. Ez a korai korszak körülbelül 50 évig tartott, ami végül a Big Data hajnalához vezetett.
A 2000-es évek közepén az internet születése és a mai közösségi média a Facebookot és a Google-t kapta. Mind a Google, mind a Facebook új elemeket ajánlott fel elemzésre és egy új módszert az adatok gyűjtésére. Bár a Big Data kifejezés 2010-ig nem vált közönségesnek, nyilvánvaló volt, hogy ez az új információ sokkal különbözött, mint a múltból származó kis adatok.
Míg a cég saját tranzakciói és belső műveletei kis adatokat gyűjtöttek, a Big Data-t külsőleg, a Net-ről, valamint a nyilvános adatprojektekből és forrásokból készítették. A Big Data egyik példája az emberi genom projekt. Ez az új adatgyűjtési mód az Analytics 2.0 megjelenését jelentette.
Miután megérkezett a Big Data, az új folyamatok és technológiák kifejlesztése, amelyek segítik a vállalatokat az összegyűjtött adatoknak a betekintéssel történő hasznosításában, a gyorsított folyamatban voltak. Új adatbázisokat (NoSQL) és feldolgozási kereteket (Hadoop) fejlesztettek ki. A Hadoop nyílt forráskódú keret kifejezetten a Big Data készletek tárolására és elemzésére szolgál. A Hadoop rugalmassága tökéletes eszköz a strukturálatlan adatok kezelésére (pl. Videó, hang és nyers szöveg stb.).
Az Analytics 2.0 időszak alatt az adatelemzőknek az informatika és az analitika területén kellett kompetensek lenniük. Ezeknek a kompetenciáknak az elkészítése során az Analytics 3.0-ban a közelgő technológiai fejlesztésekre került sor.
Az Analytics 3.0 az üzleti intelligencia jövője felé vezető út egyik lépése. Az üzleti intelligencia végső célja az adatok elemzése és a vállalat teljesítményszintjének növelése azáltal, hogy a személyzet tagjai és az üzleti tulajdonosok tájékoztatást adnak a jobb döntések meghozatalához.
Hogyan érhető el az üzleti intelligencia az SMB-k számára
Az SAP ezt az ingyenes fehér könyvet mutatja be arról, hogy az üzleti intelligencia milyen méretű vállalkozások számára előnyös. A BI segíti a kutatási elemzőket, a vezetőket és az egyéb személyzet tagjait abban, hogy gyorsabban tudjanak megalapozott döntéseket hozni. Lehetővé teszi, hogy az értékesítési csoportok és a lakossággal közvetlenül foglalkozó alkalmazottak indokolják ajánlásaikat.
Adatok a Shutterstock-on keresztül
10 Megjegyzések ▼
