Selv små og mellemstore virksomheder (SMB'er) har data, de kan analysere for at træffe bedre forretningsbeslutninger. Business Intelligence (BI) er ikke kun for virksomheder og store mærker nu, da der er færdige løsninger til dataanalyse.
Tidligere skulle dataene manuelt trækkes i regneark, der skulle oprettes brugerdefinerede beregninger, og data blev eksporteret til grafer til analyse. Få forretningsledere havde færdigheder eller ønske, og de fleste små virksomheder havde ikke datavidenskabere eller analytikere.
$config[code] not foundI dag findes der mange træk-og-slip-værktøjer, der kan trække data automatisk og analysere og vise det i visuelt format til brugbare indsigter. Men virksomhedsejere og ledere skal stadig forstå, hvad der analyseres for at drage gyldige konklusioner ved hjælp af disse nye BI-værktøjer. Medarbejdere med træning eller analytiske sind på alle niveauer kan få indsigt fra data, der for øjeblikket ikke er udnyttet.
Sådan bruger du Business Intelligence
Vi har alle set business intelligence i brug uden at indse, det er hvad det var. E-handel forbedringer, der foreslår relaterede produkter eller upsells baseret på, hvad andre kunder har købt på samme tid er eksempler.
Der er mange videoer på YouTube, der viser, hvordan du bruger business intelligence-løsninger og forstår strømmen af datalogi og predictive analytics. Brug disse til at træffe bedre beslutninger og øge din forretning.
Business Intelligence - Defineret
Konvergensen mellem store data og analyser resulterer i handlingsbeslutninger, der aktiveres af business intelligence (BI). Ved at starte med slutmålene er det muligt at bruge business intelligence til at øge salget og overskuddet og reducere omkostninger og omkostninger.
Brug af Google Analytics til at trække konkrete konklusioner er et eksempel på business intelligence. SMB'er i dag kan gå meget længere ved hjælp af en kombination af forslag fra en bog som Hyper Business Intelligence og nye værktøjer, der analyserer deres eksisterende data.
Analytics 3.0 - Fremtiden er her
Virksomheder er ikke begrænset til traditionelle analytiske platforme. Nye all-in-one data-visualiseringssoftwareløsninger som Datapine kan trække data fra flere kilder, både internt og eksternt, til træk og slipteknologi, der gør det muligt for brugerne nemt at oprette interaktive brugerdefinerede instrumentbræt.
Analytics 3.0 fremgår af den måde, virksomheder giver brugerne mulighed for at personliggøre deres BI-oplevelser. Realtidsovervågning giver brugerne de oplysninger, de har brug for for at få et præcist overblik over deres virksomheder. Resultaterne kan til enhver tid vises live i en visuel grænseflade eller via regelmæssigt mailede rapporter. Information er tilgængelig 24/7 via en pc, mobiltelefon og / eller en tablet.
Mobilitet, interaktive instrumentpaneler og nem at bruge teknologi gør business intelligence tilgængelig for enhver virksomhed. Et eksempel på, hvordan man bruger det, er at trække analytikdata og salgsdata til et BI-værktøj til at sammenligne eksterne annonceudgifter til internt salg for at måle investeringsafkast.
Predictive og Prescriptive Analytics
Ifølge Det Internationale Institut for Analytics:
"Der har altid været tre typer analyser: beskrivende, som rapporterer om fortiden; predictive, som bruger modeller baseret på tidligere data til at forudsige fremtiden; og præskriptive, som bruger modeller til at angive optimale adfærd og handlinger. Analytics 3.0 indeholder alle typer, men der er øget vægt på præskriptiv analyse. "
Disse analytiske discipliner giver opmærksomhed om sandsynligheden for en fremtidig begivenhed og anbefaler handlinger, der kan træffes, hvilket gør dem ideelle til at træffe forretningsbeslutninger.
Understanding Big Data - Historien om Business Intelligence
Harvard Business Review giver denne analyse af Analytics 3.0, som indeholder mere omfattende oplysninger om data- og analyses historie. Her er en kort synopsis, da alle virksomhedsejere skal forstå, hvad disse udtryk betyder.
I løbet af 1950'erne blev værktøjer designet til at indsamle information og identificere tendenser og mønstre. Disse værktøjer kunne udføre opgaver hurtigere, end det var menneskeligt muligt. Dataanalytikere henviser generelt til denne tidlige forretningsinterview som Analytics 1.0.
Størstedelen af forretningsanalyseværktøjerne på det tidspunkt var små, strukturerede, interne datakilder. Der var begrænset rapporteringsevne og batchbehandlingsoperationer kunne tage flere måneder. Før Big Data ankom, brugte analytikere mere tid på at indsamle og forberede data, end de analyserede det. Denne tidlige æra varede omkring 50 år, hvilket efterhånden førte til begyndelsen af Big Data.
I midten af 2000'erne blev der født internettet, og nutidens sociale medier hæfter Facebook og Google. Både Google og Facebook tilbød nye data til analyse og en ny måde at indsamle data på. Selv om udtrykket Big Data ikke blev almindeligt indtil omkring 2010, var det klart, at denne nye information var meget anderledes end de små data fra fortiden.
Mens en virksomheds egne transaktioner og interne operationer genererede små data, blev Big Data trukket eksternt fra nettet samt fra offentlige dataprojekter og -kilder. Et eksempel på Big Data er Human Genome Project. Denne nye metode til dataindsamling tegnede udbruddet af Analytics 2.0.
Når Big Data ankom, var udviklingen af nye processer og teknologier til at hjælpe virksomheder med at omdanne deres indsamlede data til fortjeneste gennem indsigt på hurtige spor. Nye databaser (NoSQL) og forarbejdningskonstruktioner (Hadoop) blev udviklet. Open Source Framework Hadoop er specielt designet til at gemme og analysere Big Data-sæt. Hadops fleksibilitet gør det til det perfekte værktøj til at håndtere ustrukturerede data (f.eks. Video, stemme og rå tekst osv.).
Dataanalytikere i Analytics 2.0-perioden skulle være kompetente inden for informationsteknologi og analytikere. Med disse kompetencer har de forberedt dem til de kommende teknologiske fremskridt under Analytics 3.0.
Analytics 3.0 er blot et af trinene på vejen til fremtiden for business intelligence. Det ultimative mål for business intelligence er at analysere data og øge virksomhedens præstationsniveau ved at give medarbejdere og virksomhedsejere de oplysninger, de har brug for til at træffe bedre beslutninger.
Hvordan Business Intelligence kan gavne SMB'er
SAP tilbyder dette gratis hvidbog om, hvordan business intelligence kan gavne virksomheder af enhver størrelse. BI hjælper forskningsanalytikere, ledere og andre medarbejdere med at træffe velinformerede ledelsesbeslutninger hurtigere. Det gør det muligt for salgsteam og medarbejdere at handle direkte med offentligheden for at begrunde deres anbefalinger.
Data Foto via Shutterstock
10 kommentarer ▼
