Selv små og mellomstore bedrifter (SMB) har data de kan analysere for å gjøre bedre forretningsbeslutninger. Business Intelligence (BI) er ikke bare for bedrifter og store merker nå som det er ferdige løsninger for dataanalyse.
Tidligere måtte data manuelt trekkes inn i regneark, tilpassede beregninger måtte opprettes, og dataene ble eksportert til grafer for analyse. Få forretningsledere hadde ferdigheter eller ønske, og de fleste små bedrifter hadde ikke datavitenskapere eller analytikere.
$config[code] not foundI dag finnes det mange drakk-og-slipp-verktøy som er i stand til å trekke data automatisk og analysere og vise det i visuelt format for handlingsbar innsikt. Men bedriftseiere og ledere trenger fortsatt å forstå hva som analyseres for å trekke gyldige konklusjoner ved hjelp av disse nye BI-verktøyene. Ansatte med trening eller analytiske tanker på alle nivåer kan få innsikt fra data som ikke er benyttet.
Slik bruker du Business Intelligence
Vi har alle sett business intelligence i bruk uten å innse at det er hva det var. E-handel forbedringer som foreslår relaterte produkter eller upsells basert på hva andre kunder har kjøpt samtidig er eksempler.
Det er mange videoer på YouTube som viser hvordan du bruker forretningsmessige løsninger og forstår kraften til datavitenskap og prediktiv analyse. Bruk disse til å ta bedre beslutninger og utvide virksomheten din.
Business Intelligence - Definert
Konvergensen av store data og analyser resulterer i tiltakbare beslutninger aktivert av business intelligence (BI). Ved å starte med sluttmål er det mulig å bruke forretningsmessig intelligens for å øke salget og overskuddet og redusere kostnader og utgifter.
Ved å bruke Google Analytics til å trekke konkrete konklusjoner er et eksempel på forretningsinformasjon. SMBer i dag kan gå mye videre med en kombinasjon av forslag fra en bok som Hyper Business Intelligence, og nye verktøy som analyserer eksisterende data.
Analytics 3.0 - Fremtiden er her
Bedrifter er ikke begrenset til tradisjonelle analytiske plattformer. Nye alt-i-ett-datavisningsprogramvareløsninger som Datapine kan trekke data fra flere kilder, både interne og eksterne, i dra og slipp-teknologi, slik at brukerne enkelt kan lage interaktive, tilpassede dashboards.
Analytics 3.0 er vist ved hvordan bedrifter gir brukerne muligheten til å tilpasse sine BI-opplevelser. Realtidsovervåking gir brukerne den informasjonen de trenger for å få en nøyaktig oversikt over sine virksomheter. Resultatene kan vises i et visuelt grensesnitt når som helst eller via regelmessige e-postmeldinger. Informasjon er tilgjengelig 24/7 via en PC, mobiltelefon og / eller en nettbrett.
Mobilitet, interaktive instrumentpaneler og brukervennlig teknologi gjør forretningsmessig intelligens tilgjengelig for alle bedrifter. Et eksempel på hvordan du bruker det, er å trekke analysedata og salgsdata inn i et BI-verktøy for å sammenligne eksterne annonsedrifter til internt salg for å måle avkastning.
Prediktiv og prescriptiv Analytics
Ifølge International Institute of Analytics:
"Det har alltid vært tre typer analytics: descriptive, som rapporterer om fortiden; prediktiv, som bruker modeller basert på tidligere data for å forutsi fremtiden; og prescriptive, som bruker modeller for å spesifisere optimale atferd og handlinger. Analytics 3.0 inneholder alle typer, men det er økt vekt på prescriptive analytics. "
Disse analytiske disiplene gir bevissthet om sannsynligheten for en fremtidig begivenhet, og anbefaler handlinger som kan gjøres, slik at de er ideelle for å gjøre forretningsbeslutninger.
Forstå store data - Historien om forretningsmessig intelligens
Harvard Business Review gir denne Analytics 3.0-vurderingen som inneholder mer omfattende informasjon om historien om data og analyser. Her er en kort oppsummering da alle bedriftseiere skal forstå hva disse begrepene betyr.
I løpet av 1950-tallet ble verktøy utviklet for å samle inn informasjon og identifisere trender og mønstre. Disse verktøyene kunne utføre oppgaver raskere enn det var menneskelig mulig. Dataanalytikere refererer generelt til denne tidlige forretningsinteressens som Analytics 1.0.
De fleste av virksomhetsanalysenes verktøy var på den tiden små, strukturerte, interne datakilder. Det var begrenset rapporteringsevne og batchbehandlingsoperasjoner kunne ta flere måneder. Før Big Data ankom, brukte analytikere mer tid på å samle inn og forberede data enn de analyserte det. Denne tidlige æra varet i omtrent 50 år, og til slutt førte til oppkomsten av Big Data.
I midten av 2000-tallet ble det født Internett og dagens sosiale medier stifter Facebook og Google. Både Google og Facebook tilbød nye data for å analysere og en ny måte å samle inn dataene på. Selv om begrepet Big Data ikke ble vanlig til rundt 2010, var det klart at denne nye informasjonen var mye forskjellig fra de små dataene fra fortiden.
Mens selskapets egne transaksjoner og interne operasjoner genererte små data, ble Big Data trukket eksternt, fra nettet, samt fra offentlige dataprosjekter og kilder. Et eksempel på Big Data er Human Genome Project. Denne nye måten å samle inn data angir starten på Analytics 2.0.
Når store data ankom, var utviklingen av nye prosesser og teknologier for å hjelpe bedrifter med å konvertere dataene til profitt gjennom innsikt, på den raske sporet. Nye databaser (NoSQL) og behandlingsrammer (Hadoop) ble utviklet. Open Source Framework Hadoop er spesielt utviklet for å lagre og analysere Big Data-sett. Hadops fleksibilitet gjør det til det perfekte verktøyet for å håndtere ustrukturerte data (for eksempel video, stemme og rå tekst, etc.).
Dataanalytikere i Analytics 2.0-perioden trengte å være kompetente innen informasjonsteknologi, samt analyser. Å ha disse kompetansene forberedte dem på de kommende teknologiske fremskrittene under Analytics 3.0.
Analytics 3.0 er bare ett av trinnene på veien til fremtiden for business intelligence. Det endelige målet med forretningsinformasjon er å analysere data og øke bedriftens ytelsesnivå ved å gi ansatte og bedriftseiere den informasjonen de trenger for å ta bedre beslutninger.
Hvordan Business Intelligence kan nytte SMBer
SAP tilbyr dette gratis, hvite papiret om hvordan forretningsmessig intelligens kan være til nytte for bedrifter av enhver størrelse. BI assisterer forskningsanalytikere, ledere og andre medarbeider om å gjøre informerte styringsbeslutninger raskere. Det gjør det mulig for salgsteam og ansatte å handle direkte med publikum for å gi grunner til deres anbefalinger.
Data Photo via Shutterstock
10 kommentarer ▼
