Även små och medelstora företag (SMB) har uppgifter som de kan analysera för att göra bättre affärsbeslut. Business Intelligence (BI) är inte bara för företag och stora varumärken nu när det finns färdiga lösningar för dataanalys.
Tidigare behövdes data manuellt i kalkylblad, anpassade beräkningar måste skapas och data exporterades sedan till grafer för analys. Få företagsledare hade kunskaper eller önskemål och de flesta små företag hade inte datavetenskapare eller analytiker.
$config[code] not foundIdag finns det många drag-och-släppverktyg som kan dra data automatiskt och analysera och visa det i visuellt format för insiktsåtgärder. Men företagare och chefer behöver fortfarande förstå vad som analyseras för att dra giltiga slutsatser med dessa nya BI-verktyg. Medarbetare med utbildning eller analytiska sinnen på varje nivå kan få insikter från data som för närvarande är outnyttjade.
Så här använder du Business Intelligence
Vi har alla sett business intelligence i bruk utan att inse att det är vad det var. E-handel förbättringar som föreslår relaterade produkter eller upsells baserat på vad andra kunder har köpt samtidigt är exempel.
Det finns många videoklipp på YouTube som visar hur man använder lösningar för affärsunderrättelse och för att förstå kraften i datavetenskap och förutsägbar analys. Använd dessa för att fatta bättre beslut och öka din verksamhet.
Business Intelligence - Definierad
Konvergensen av stora data och analyser resulterar i handlingsbara beslut som aktiveras av Business Intelligence (BI). Genom att börja med slutmålen är det möjligt att använda affärsinformation för att öka försäljningen och vinsten och minska kostnader och kostnader.
Att använda Google Analytics för att dra konkreta slutsatser är ett exempel på affärsinformation. Små och medelstora företag idag kan gå mycket längre med hjälp av en kombination av förslag från en bok som Hyper Business Intelligence och nya verktyg som analyserar deras befintliga data.
Analytics 3.0 - Framtiden är här
Företagen är inte begränsade till traditionella analytikplattformar. Nya allt-i-ett-datavisningsprogramvarulösningar som Datapine kan dra data från flera källor, både internt och externt, till drag- och släppteknik som gör att användarna enkelt kan skapa interaktiva anpassade instrumentpaneler.
Analytics 3.0 framgår av det sätt som företag ger användarna möjlighet att anpassa sina BI-upplevelser. Realtidsövervakning ger användarna den information de behöver för att få en exakt överblick över sina företag. Resultat kan visas live i ett visuellt gränssnitt när som helst eller via regelbundet mailade rapporter. Informationen är tillgänglig 24/7 via en dator, mobiltelefon och / eller en tablett.
Mobilitet, interaktiva instrumentpaneler och enkel att använda teknik gör affärsinformation tillgänglig för alla företag. Ett exempel på hur man använder det är att dra analysdata och försäljningsdata till ett BI-verktyg för att jämföra externa annonsutgifter till intern försäljning för att mäta avkastning.
Prediktiv och prescriptiv Analytics
Enligt International Institute of Analytics:
"Det har alltid funnits tre typer av analys: beskrivande, vilken rapport om det förflutna; predictive, vilken använder modeller baserade på tidigare data för att förutsäga framtiden; och prescriptive, som använder modeller för att ange optimala beteenden och åtgärder. Analytics 3.0 innehåller alla typer, men det finns en ökad tonvikt på prescriptive analytics. "
Dessa analytiska discipliner ger medvetenhet om sannolikheten för en framtida händelse, rekommendera åtgärder som kan vidtas, vilket gör dem ideala för att fatta affärsbeslut.
Förstå stora data - Historien om Business Intelligence
Harvard Business Review ger denna Analytics 3.0-recension som innehåller mer omfattande information om historiken om data och analyser. Här är en kort sammanfattning eftersom alla företagare ska förstå vad dessa villkor betyder.
Under 1950-talet konstruerades verktyg för att samla information och identifiera trender och mönster. Dessa verktyg skulle kunna utföra uppgifter snabbare än det var mänskligt möjligt. Dataanalyser hänvisar i allmänhet till den här tidiga affärsunderrättelsen som Analytics 1.0.
Majoriteten av affärsanalysverktygen vid den tiden var små, strukturerade, interna datakällor. Det var begränsat rapporteringsförmåga och batchbehandling kunde ta flera månader. Innan Big Data anlände, använde analytikerna mer tid att samla in och förbereda data än de analyserade det. Den här tidiga eran varade i cirka 50 år, vilket ledde till att Big Data började gryningen.
I mitten av 2000-talet föddes Internetens födelse och dagens sociala medier staplar Facebook och Google. Både Google och Facebook erbjöd ny data att analysera och ett nytt sätt att samla in data. Även om begreppet Big Data inte blev vanligt fram till 2010 var det tydligt att denna nya information var mycket annorlunda än de små uppgifterna från det förflutna.
Medan ett företags egna transaktioner och interna transaktioner genererade små data togs Big Data ut externt, från nätet, samt från offentliga dataprojekt och källor. Ett exempel på Big Data är Human Genome Project. Detta nya sätt att samla in data innebar att Analytics 2.0 startade.
När Big Data kom fram, var utvecklingen av nya processer och teknik för att hjälpa företagen att vända sin insamlade data till vinst genom insikt på snabbspåret. Nya databaser (NoSQL) och bearbetningsramar (Hadoop) utvecklades. Open Source Framework Hadoop är speciellt utformad för att lagra och analysera stora datasatser. Hadops flexibilitet gör det till det perfekta verktyget för att hantera ostrukturerad data (t.ex. video, röst och rå text etc.).
Datanalytiker under Analytics 2.0-perioden behövde vara kompetenta inom informationsteknik samt analys. Med dessa kompetenser har de förberetts för de kommande tekniska framstegen under Analytics 3.0.
Analytics 3.0 är bara ett av stegen på vägen till framtiden för affärsinformation. Det ultimata målet för affärsintelligens är att analysera data och öka företagets prestationsnivå genom att ge personal och företagare den information de behöver för att fatta bättre beslut.
Hur Business Intelligence kan gynna SMB
SAP erbjuder det här fria vitboket om hur företagsintelligens kan gynna företag av alla storlekar. BI hjälper forskningsanalytiker, chefer och andra medarbetare att fatta välgrundade förvaltningsbeslut. Det möjliggör försäljningsteam och anställda som arbetar direkt med allmänheten för att motivera sina rekommendationer.
Datafoto via Shutterstock
10 kommentarer ▼
