Chiar și întreprinderile mici și mijlocii (SMB) au date pe care ar putea să le analizeze pentru a lua decizii de afaceri mai bune. Inteligența business (BI) nu este doar pentru corporații și mărci mari acum că există soluții gata pentru analiza datelor.
Anterior, datele trebuiau să fie trase manual în foi de calcul, să se creeze calcule personalizate și apoi datele să fie exportate în grafice pentru analiză. Puțini manageri de afaceri aveau abilitățile sau dorințele și majoritatea companiilor mici nu aveau oameni de știință sau analisti.
$config[code] not foundAstăzi, există multe instrumente de tragere și plasare care pot să tragă automat datele și să le analizeze și să le afișeze în format vizual pentru informații pertinente. Dar proprietarii de afaceri și managerii încă mai trebuie să înțeleagă ce este analizat pentru a trage concluzii valide folosind aceste noi instrumente BI. Angajații cu spirit de antrenament sau analitice la fiecare nivel pot obține informații din datele care nu sunt utilizate în prezent.
Cum să utilizați Intelligence Business
Toți am văzut inteligența de afaceri în uz, fără să ne dăm seama că a fost ceea ce a fost. Îmbunătățirile de comerț electronic care sugerează produse sau promoții similare în funcție de ce au cumpărat alți cumpărători în același timp sunt exemple.
Există multe videoclipuri pe YouTube care arată cum să utilizați soluțiile de business intelligence și să înțelegeți puterea științei datelor și a analizelor predictive. Folosiți-le pentru a lua decizii mai bune și pentru a vă dezvolta afacerea.
Business Intelligence - definită
Convergența datelor mari și a rezultatelor analizelor conduce la decizii care pot fi luate în considerare de BI. Începând cu obiectivele finale, este posibil să utilizați informațiile business intelligence pentru a crește vânzările și profiturile și pentru a reduce costurile și cheltuielile.
Utilizarea serviciului Google Analytics pentru a trage concluzii de acțiune este un exemplu de inteligență a afacerilor. IMM-urile de astăzi pot merge mult mai mult folosind o combinație de sugestii dintr-o carte precum Hyper Business Intelligence și noi instrumente care analizează datele existente.
Google Analytics 3.0 - Viitorul este aici
Întreprinderile nu se limitează la platformele tradiționale de analiză. Noile soluții software de vizualizare a datelor, cum ar fi Datapine, pot trage date din mai multe surse, atât interne, cât și externe, în tehnologie de tragere și plasare care permite utilizatorilor să creeze cu ușurință tablouri de bord interactive și personalizate.
Google Analytics 3.0 este evidențiat de modul în care companiile oferă utilizatorilor posibilitatea de a-și personaliza experiențele BI. Monitorizarea în timp real oferă utilizatorilor informațiile de care au nevoie pentru a obține o imagine de ansamblu exactă a afacerilor acestora. Rezultatele pot fi afișate live într-o interfață vizuală în orice moment sau prin intermediul unor rapoarte trimise în mod regulat prin e-mail. Informațiile sunt accesibile 24/7 prin intermediul unui PC, al unui telefon mobil și / sau al unui comprimat.
Mobilitatea, tablourile de bord interactive și tehnologia ușor de utilizat fac din business intelligence disponibilă pentru fiecare afacere. Un exemplu de utilizare a acestuia este de a extrage datele de analiză și datele de vânzări într-un instrument BI pentru a compara cheltuielile externe publicitare cu vânzările interne pentru a măsura rentabilitatea investiției.
Analiza predictivă și prescriptivă
Potrivit Institutului Internațional de Analytics:
"Au existat întotdeauna trei tipuri de analize: descriptive, care raportează despre trecut; predictive, care utilizează modele bazate pe datele anterioare pentru a prezice viitorul; și prescriptive, care utilizează modele pentru a specifica comportamente și acțiuni optime. Google Analytics 3.0 include toate tipurile, dar există un accent sporit asupra analizei prescriptive. "
Aceste discipline analitice oferă o conștientizare a probabilității unui eveniment viitor, recomandând acțiunile care ar putea fi luate, făcându-le ideale pentru a lua decizii de afaceri.
Înțelegerea datelor mari - Istoria inteligenței de afaceri
Harvard Business Review oferă această revizuire Analytics 3.0, care include informații mai detaliate despre istoricul datelor și analizelor. Iată un scurt rezumat, deoarece toți proprietarii de afaceri ar trebui să înțeleagă ce înseamnă acești termeni.
În anii 1950, instrumentele au fost concepute pentru a colecta informații și pentru a identifica tendințele și modelele. Aceste instrumente ar putea îndeplini sarcinile mai repede decât era posibil din punct de vedere uman. Analiștii de date se referă în general la această perioadă timpurie de business intelligence ca Analytics 1.0.
Majoritatea instrumentelor de analiză de afaceri de atunci erau mici, structurate, surse interne de date. Capacitatea de raportare a fost limitată, iar operațiunile de procesare discontinuă ar putea dura câteva luni. Înainte de a sosi Big Data, analiștii au petrecut mai mult timp pentru colectarea și pregătirea datelor decât au analizat-o. Această epocă timpurie a durat aproximativ 50 de ani, ducând în cele din urmă la zorii Big Data.
La mijlocul anilor 2000 a adus cu ea nașterea internetului, iar media socială de astăzi este însoțită de Facebook și Google. Atât Google, cât și Facebook au oferit date noi pentru analiză și o nouă modalitate de colectare a acestor date. Deși termenul Big Data nu a devenit obișnuit până în jurul anului 2010, era clar că această nouă informație era mult diferită de datele mici din trecut.
Întrucât tranzacțiile proprii ale unei companii și operațiunile interne au generat date mici, Big Data a fost realizată extern, din rețea, precum și din proiecte și surse de date publice. Un exemplu de date mari este Proiectul genomului uman. Acest nou mod de colectare a datelor a însemnat debutul Analytics 2.0.
Odată ce Big Data a sosit, dezvoltarea de noi procese și tehnologii pentru a ajuta companiile să își transforme datele colectate în profit prin cunoaștere a fost rapidă. Au fost dezvoltate noi baze de date (NoSQL) și cadre de procesare (Hadoop). Cadrul open source Hadoop este conceput special pentru stocarea și analizarea seturilor de date mari. Flexibilitatea aplicației Hadoop îl transformă într-un instrument perfect pentru a gestiona date nestructurate (de ex., Video, voce și text brut etc.).
Analiștii de date din timpul perioadei Analytics 2.0 aveau nevoie de competențe în domeniul tehnologiei informației, precum și al analizelor. Având aceste competențe, le-au pregătit pentru progresele tehnologice viitoare pe parcursul analizei Google Analytics 3.0.
Analytics 3.0 este doar unul dintre pașii pe calea către viitorul business intelligence. Scopul final al business intelligence este de a analiza datele și de a spori nivelul de performanță al unei companii, oferind membrilor personalului și proprietarilor de afaceri informațiile necesare pentru a lua decizii mai bune.
Modul în care Business Intelligence poate aduce beneficii IMM-urilor
SAP oferă această hârtie albă gratuită cu privire la modul în care inteligența afacerilor poate aduce beneficii întreprinderilor de orice dimensiune. BI ajută analiștii în cercetare, managerii și ceilalți membri ai personalului să ia mai rapid decizii de management informate. Permite echipelor de vânzări și angajaților care se ocupă direct de public să le motiveze recomandările.
Date Foto prin Shutterstock
10 Comentarii ▼
