Net mažos ir vidutinės įmonės (MVĮ) turi duomenų, kuriuos jie galėtų analizuoti, kad galėtų priimti geresnius verslo sprendimus. Verslo intelektas (BI) yra ne tik korporacijoms ir dideliems prekių ženklams dabar, kai yra paruoštų sprendimų duomenų analizei.
Anksčiau duomenys turėjo būti renkami rankiniu būdu į skaičiuokles, turėjo būti sukurti individualūs skaičiavimai, o tada duomenys buvo eksportuojami į grafikus analizei. Nedaug verslo vadybininkų turėjo įgūdžių ar noro, o dauguma mažų įmonių neturėjo duomenų mokslininkų ar analitikų.
$config[code] not foundŠiandien egzistuoja daug įrankių, kurie gali automatiškai patraukti duomenis ir analizuoti bei rodyti juos vizualiniu formatu, kad būtų galima įžvalgiai matyti. Tačiau verslo savininkams ir valdytojams vis dar reikia suprasti, kas yra analizuojama, kad naudojant šias naujas BI priemones būtų galima padaryti tinkamas išvadas. Darbuotojai, turintys mokymus ar analitinius protus kiekviename lygyje, gali gauti informacijos apie šiuo metu nepanaudotus duomenis.
Kaip naudotis „Business Intelligence“
Mes visi matėme verslo žvalgybos duomenis, nesupratę, kas tai buvo. Pavyzdžiai yra el. Prekybos patobulinimai, kuriuose siūlomi susiję produktai ar papildomos paslaugos, remiantis tuo, ką kiti pirkėjai tuo pačiu metu įsigijo.
„YouTube“ yra daug vaizdo įrašų, rodančių, kaip naudoti verslo žvalgybos sprendimus ir suprasti duomenų mokslo ir nuspėjamosios analizės galias. Naudokite šiuos sprendimus, kad priimtumėte geresnius sprendimus ir augintumėte savo verslą.
Verslo intelektas - apibrėžta
Didelių duomenų ir analitikos konvergencija lemia verslo analizės (BI) įgalinamus sprendimus. Pradedant galutiniais tikslais, galima panaudoti verslo žvalgybos duomenis, siekiant padidinti pardavimus ir pelną, sumažinti išlaidas ir išlaidas.
„Google Analytics“ naudojimas norint padaryti priimtinas išvadas yra verslo žvalgybos pavyzdys. Šiuo metu MVĮ gali daug toliau naudotis naudodami knygos, pvz., „Hyper business intelligence“, ir naujų priemonių, analizuojančių jų turimus duomenis, derinį.
„Analytics 3.0“ - ateitis yra čia
Įmonės neapsiriboja tradicinėmis analitinėmis platformomis. Nauji „All-in-One“ duomenų vizualizavimo programinės įrangos sprendimai, tokie kaip „Datapine“, gali nuvilkti duomenis iš kelių šaltinių, tiek vidinių, tiek išorinių, į „drag and drop“ technologiją, leidžiančią vartotojams lengvai kurti interaktyvias, pritaikytas prietaisų skydas.
„Analytics 3.0“ įrodo, kad įmonės suteikia vartotojams galimybę pritaikyti savo BI patirtį. Stebėjimas realiuoju laiku suteikia vartotojams informaciją, reikalingą norint gauti tikslią savo verslo apžvalgą. Rezultatai gali būti rodomi gyvai vaizdinėje sąsajoje bet kuriuo metu arba reguliariai siunčiant el. Informacija yra prieinama 24 valandas per parą per kompiuterį, mobilųjį telefoną ir / arba planšetinį kompiuterį.
Judrumas, interaktyvios informacijos skydai ir paprasta naudoti technologija leidžia verslui susipažinti su kiekvienu verslu. Vienas iš pavyzdžių, kaip jį naudoti, yra traukti analizės duomenis ir pardavimo duomenis į BI įrankį, kad būtų galima palyginti išorės skelbimų išlaidas su vidaus pardavimais, kad būtų galima įvertinti IG.
Nuspėjamoji ir prielaidinė analizė
Pasak Tarptautinio analizės instituto:
„Visuomet buvo trijų tipų analitika: aprašomoji, kuri praneša apie praeitį; nuspėjamieji, kurie prognozuoja ateitį remdamiesi ankstesniais duomenimis paremtais modeliais; ir nurodomuosius, kuriuose naudojami modeliai, siekiant nustatyti optimalų elgesį ir veiksmus. „Analytics 3.0“ apima visus tipus, tačiau vis daugiau dėmesio skiriama prielaidų analizei. “
Šios analitinės disciplinos supažindina su būsimo įvykio tikimybe, rekomenduoja imtis veiksmų, kurie galėtų būti priimti, kad jie būtų idealūs verslo sprendimų priėmimui.
Didžiųjų duomenų supratimas - verslo žvalgybos istorija
„Harvard Business Review“ pateikia šią „Analytics 3.0“ apžvalgą, kurioje pateikiama išsamesnė informacija apie duomenų ir analizės istoriją. Čia pateikiama trumpa santrauka, nes visi verslo savininkai turėtų suprasti, ką reiškia šie terminai.
1950-aisiais metais buvo sukurtos priemonės rinkti informaciją ir nustatyti tendencijas bei modelius. Šios priemonės galėtų atlikti užduotis greičiau, nei buvo įmanoma žmogui. Duomenų analitikai paprastai nurodo šį ankstyvą verslo žvalgybos laikotarpį kaip „Analytics 1.0“.
Tuo metu dauguma verslo analizės priemonių buvo nedideli, struktūrizuoti, vidiniai duomenų šaltiniai. Ataskaitų teikimo gebėjimai buvo riboti ir partijos apdorojimo operacijos gali užtrukti kelis mėnesius. Prieš atvykstant Big Data, analitikai iš esmės praleido daugiau laiko rinkdami ir rengdami duomenis, nei analizavo. Ši ankstyvoji eros truko apie 50 metų, galiausiai nulėmė didelių duomenų aušrą.
2000 m. Viduryje atsirado internetas ir šiandienos socialinės žiniasklaidos kabeliai „Facebook“ ir „Google“. „Google“ ir „Facebook“ pasiūlė analizuoti naujus duomenis ir naują būdą rinkti šiuos duomenis. Nors terminas „Big Data“ nepasikeitė iki 2010 m., Buvo aišku, kad ši nauja informacija buvo daug kitokia nei mažų praeities duomenų.
Kadangi įmonės sandoriai ir vidaus operacijos generavo nedidelius duomenis, „Big Data“ buvo iš išorės, iš tinklo, taip pat iš viešųjų duomenų projektų ir šaltinių. Vienas iš didelių duomenų pavyzdžių yra žmogaus genomo projektas. Šis naujas duomenų rinkimo būdas reiškė „Analytics 2.0“ pradžią.
Kai atvyko „Big Data“, naujų procesų ir technologijų kūrimas, padedantis įmonėms surinkti surinktus duomenis į pelną, buvo greitesnis. Sukurtos naujos duomenų bazės (NoSQL) ir apdorojimo sistemos (Hadoop). Atvirojo kodo sistema „Hadoop“ yra specialiai sukurta saugoti ir analizuoti „Big Data“ rinkinius. „Hadoop“ lankstumas yra puikus įrankis valdyti nestruktūruotus duomenis (pvz., Vaizdo, balso ir neapdorotus tekstus ir tt).
„Analytics 2.0“ laikotarpiu duomenų analitikai turėjo būti kompetentingi informacinių technologijų ir analitikos srityse. Šių kompetencijų parengimas parengė būsimus technologinius pasiekimus „Analytics 3.0“.
„Analytics 3.0“ yra tik vienas iš žingsnių į verslo žvalgybos ateities kelią. Galutinis verslo žvalgybos tikslas yra analizuoti duomenis ir padidinti įmonės veiklos lygį, suteikiant darbuotojams ir verslo savininkams informaciją, reikalingą geresniems sprendimams priimti.
Kaip verslo žvalgyba gali būti naudinga MVĮ
SAP siūlo šią nemokamą baltąją knygą apie tai, kaip verslo žvalgyba gali būti naudinga bet kokio dydžio įmonėms. BI padeda mokslinių tyrimų analitikams, vadovams ir kitiems darbuotojams sparčiau priimti informuotus valdymo sprendimus. Tai leidžia pardavimų komandoms ir darbuotojams, tiesiogiai dirbantiems su visuomene, pateikti savo rekomendacijų priežastis.
Duomenų nuotrauka per „Shutterstock“
10 Pastabos ▼
