Pat maziem un vidējiem uzņēmumiem (MVU) ir dati, ko viņi varētu analizēt, lai pieņemtu labākus uzņēmējdarbības lēmumus. Uzņēmējdarbības inteliģence (BI) nav tikai korporācijām un lieliem zīmoliem, tagad ir pieejami risinājumi datu analīzei.
Iepriekš dati bija jāievelk manuāli izklājlapās, jāizveido pielāgoti aprēķini, un pēc tam dati tika eksportēti grafikā analīzei. Maz uzņēmumu vadītājiem bija prasmes vai vēlme, un vairumam mazo uzņēmumu nebija datu zinātnieku vai analītiķu.
$config[code] not foundŠodien pastāv daudzi vilkšanas un nomešanas rīki, kas spēj vilkt datus automātiski un analizēt un attēlot to vizuālā formā, lai iegūtu rīcību. Taču uzņēmumu īpašniekiem un vadītājiem vēl ir jāsaprot, kas tiek analizēts, lai, izmantojot šos jaunos BI rīkus, izdarītu derīgus secinājumus. Darbinieki ar apmācību vai analītisku prātu visos līmeņos var iegūt ieskatu par datiem, kas pašlaik nav izmantoti.
Kā lietot biznesa inteliģenci
Mēs visi esam redzējuši biznesa inteliģenci, neapzinoties, ka tā bija tā. Piemēri ir e-komercijas uzlabojumi, kas piedāvā saistītus produktus vai papildinājumus, pamatojoties uz to, ko citi pircēji ir iegādājušies vienlaicīgi.
YouTube ir daudz video, kas parāda, kā izmantot biznesa informācijas risinājumus un saprast datu zinātnes un prognozējošās analīzes spēku. Izmantojiet tos, lai pieņemtu labākus lēmumus un attīstītu savu biznesu.
Biznesa inteliģence - definēta
Lielo datu un analītikas konverģences rezultātā tiek pieņemti lēmumi, kas pieņemami, izmantojot biznesa inteliģenci (BI). Sākot ar gala mērķiem, ir iespējams izmantot biznesa inteliģenci, lai palielinātu pārdošanas apjomu un peļņu un samazinātu izmaksas un izdevumus.
Lietišķās informācijas piemērs ir Google Analytics izmantošana, lai izdarītu pieņemamus secinājumus. Mūsdienās MVU var daudz vairāk izmantot kombināciju no grāmatas, piemēram, Hyper biznesa informācijas, un jauniem instrumentiem, kas analizē to esošos datus.
Analytics 3.0 - nākotne ir šeit
Uzņēmumi neaprobežojas tikai ar tradicionālajām analīzes platformām. Jauni all-in-one datu vizualizācijas programmatūras risinājumi, piemēram, Datapine, var vilkt datus no vairākiem avotiem - gan iekšējiem, gan ārējiem - vilkšanas un nomešanas tehnoloģijā, kas ļauj lietotājiem viegli izveidot interaktīvas, pielāgotas informācijas paneļus.
Analytics 3.0 liecina, ka uzņēmumi sniedz lietotājiem iespēju personalizēt savas BI pieredzes. Reālā laika monitorings sniedz lietotājiem nepieciešamo informāciju, lai iegūtu precīzu pārskatu par saviem uzņēmumiem. Rezultātus var parādīt tiešraidē vizuālajā interfeisā jebkurā laikā vai regulāri nosūtot e-pasta ziņojumus. Informācija ir pieejama 24 stundas diennaktī, izmantojot datoru, mobilo tālruni un / vai planšetdatoru.
Mobilitāte, interaktīvie paneļi un viegli lietojama tehnoloģija padara biznesa inteliģenci pieejamu ikvienam uzņēmumam. Viens no piemēriem, kā to izmantot, ir vilkt analītikas datus un pārdošanas datus BI rīkā, lai salīdzinātu ārējos reklāmas izdevumus ar iekšējo pārdošanu, lai noteiktu ROI.
Jutīgā un preskriptīvā analīze
Saskaņā ar Starptautisko Analytics institūtu:
„Vienmēr ir bijuši trīs analītikas veidi: aprakstošs, kas ziņo par pagātni; prognozēt, kas izmanto modeļus, kuru pamatā ir iepriekšējie dati, lai prognozētu nākotni; un preskriptīvi, kas izmanto modeļus, lai noteiktu optimālu uzvedību un rīcību. Analytics 3.0 ietver visus veidus, bet ir palielināts uzsvars uz preskriptīvo analītiku. "
Šīs analītiskās disciplīnas sniedz izpratni par nākotnes notikuma varbūtību, ieteikt veikt pasākumus, kas padara tos ideālus biznesa lēmumu pieņemšanai.
Lielo datu izpratne - biznesa inteliģences vēsture
Harvard Business Review sniedz šo Analytics 3.0 pārskatu, kas ietver plašāku informāciju par datu un analītikas vēsturi. Šeit ir īss kopsavilkums, jo visiem uzņēmumu īpašniekiem vajadzētu saprast, ko šie termini nozīmē.
1950. gados instrumenti tika izstrādāti, lai apkopotu informāciju un identificētu tendences un modeļus. Šie rīki varētu izpildīt uzdevumus ātrāk, nekā tas bija iespējams cilvēkam. Datu analītiķi parasti atsaucas uz šo agrīno biznesa informācijas periodu kā Analytics 1.0.
Tajā laikā lielākā daļa biznesa analīzes rīku bija nelieli, strukturēti, iekšējie datu avoti. Ziņošanas spēja bija ierobežota, un partijas apstrādes darbības var ilgt vairākus mēnešus. Pirms Big Data ierašanās analītiķi būtībā vairāk laika veltīja datu vākšanai un sagatavošanai, nekā to analizēja. Šis agrīnais laikmets ilga apmēram 50 gadus, un tas noveda pie lielo datu dawn.
2000.gadu vidū radās internets, un šodienas sociālie mediji saista Facebook un Google. Gan Google, gan Facebook piedāvāja analizēt jaunus datus un jaunu veidu, kā savākt šos datus. Lai gan termins „Lielie dati” nebija izplatīts līdz 2010. gadam, bija skaidrs, ka šī jaunā informācija bija daudz atšķirīga no pagātnes mazajiem datiem.
Tā kā uzņēmuma pašu darījumi un iekšējās operācijas radīja nelielus datus, Big Data tika sagatavots ārēji, no Net, kā arī no publiskiem datu projektiem un avotiem. Viens no lielajiem datiem ir cilvēka genoma projekts. Šis jaunais datu vākšanas veids nozīmēja Analytics 2.0 sākumu.
Tiklīdz Big Data ieradās, jaunu procesu un tehnoloģiju izstrāde, lai palīdzētu uzņēmumiem savākto datu pārvēršanā peļņā, izmantojot ieskatu, bija paātrināta. Tika izstrādātas jaunas datubāzes (NoSQL) un apstrādes sistēmas (Hadoop). Atvērtā koda sistēma Hadoop ir īpaši izstrādāta, lai saglabātu un analizētu Big Data kopas. Hadoop elastīgums padara to par ideālu instrumentu nestrukturētu datu pārvaldīšanai (piemēram, video, balss un neapstrādāts teksts utt.).
Datu analītiķiem Analytics 2.0 perioda laikā bija jābūt kompetentiem gan informācijas tehnoloģijās, gan analītikā. Šo kompetenču sagatavošana sagatavoja tos gaidāmajiem tehnoloģiskajiem sasniegumiem Analytics 3.0 laikā.
Analytics 3.0 ir tikai viens no soļiem ceļā uz biznesa inteliģences nākotni. Biznesa inteliģences galvenais mērķis ir analizēt datus un palielināt uzņēmuma darbības līmeni, nodrošinot darbiniekiem un uzņēmumu īpašniekiem informāciju, kas vajadzīga, lai pieņemtu labākus lēmumus.
Kā biznesa inteliģence var sniegt priekšrocības MVU
SAP piedāvā šo bezmaksas balto grāmatu par to, kā biznesa inteliģence var gūt labumu no jebkura lieluma uzņēmumiem. BI palīdz pētniecības analītiķiem, vadītājiem un citiem darbiniekiem, veicot informētus vadības lēmumus ātrāk. Tas ļauj pārdošanas komandām un darbiniekiem, kas tieši nodarbojas ar sabiedrību, pamatot savus ieteikumus.
Datu fotoattēls, izmantojot Shutterstock
10 Komentāri ▼
