Ακόμη και οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις (SMB) διαθέτουν δεδομένα που θα μπορούσαν να αναλύσουν για να λαμβάνουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις. Η επιχειρηματική ευφυΐα (BI) δεν είναι μόνο για εταιρίες και μεγάλες μάρκες τώρα που υπάρχουν έτοιμες λύσεις για την ανάλυση δεδομένων.
Προηγουμένως, τα δεδομένα έπρεπε να τραβηχτούν με το χέρι σε υπολογιστικά φύλλα, έπρεπε να δημιουργηθούν προσαρμοσμένοι υπολογισμοί και στη συνέχεια τα δεδομένα εξήχθησαν σε γραφήματα για ανάλυση. Λίγοι διευθυντές επιχειρήσεων είχαν τις δεξιότητες ή την επιθυμία και οι περισσότερες μικρές εταιρείες δεν είχαν ερευνητές δεδομένων ή αναλυτές.
$config[code] not foundΣήμερα υπάρχουν πολλά εργαλεία αντιστάθμισης και απόθεσης που μπορούν να τραβήξουν δεδομένα αυτόματα και να τα αναλύσουν και να τα εμφανίσουν σε οπτική μορφή για ενημερωτικές πληροφορίες. Ωστόσο, οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων και οι διαχειριστές πρέπει να κατανοήσουν τι αναλύεται, προκειμένου να αντλήσουν έγκυρα συμπεράσματα χρησιμοποιώντας αυτά τα νέα εργαλεία BI. Οι εργαζόμενοι με κατάρτιση ή αναλυτικά μυαλά σε κάθε επίπεδο μπορούν να αποκτήσουν γνώση από δεδομένα που είναι αναξιοποίητα.
Πώς να χρησιμοποιήσετε την επιχειρηματική ευφυΐα
Έχουμε δει όλα τα επιχειρησιακά ευφυΐα στη χρήση χωρίς να συνειδητοποιήσουμε ότι είναι αυτό που ήταν. Οι βελτιώσεις ηλεκτρονικού εμπορίου που υποδεικνύουν σχετικά προϊόντα ή αναβαθμίσεις βάσει των άλλων αγοραστών που έχουν αγοράσει ταυτόχρονα είναι παραδείγματα.
Υπάρχουν πολλά βίντεο στο YouTube που δείχνουν πώς να χρησιμοποιείτε λύσεις επιχειρηματικής ευφυΐας και να κατανοείτε τη δύναμη της επιστήμης των δεδομένων και των προγνωστικών αναλύσεων. Χρησιμοποιήστε τα για να λάβετε καλύτερες αποφάσεις και να αναπτύξετε την επιχείρησή σας.
Επιχειρησιακή ευφυΐα - Καθορισμένη
Η σύγκλιση μεγάλων δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων οδηγεί σε αποφάσεις δυνάμενες να υποβληθούν σε ενέργεια, οι οποίες επιτρέπονται από την επιχειρησιακή ευφυΐα (BI). Ξεκινώντας από τους τελικούς στόχους, είναι δυνατή η χρήση επιχειρηματικών πληροφοριών για την αύξηση των πωλήσεων και των κερδών και τη μείωση του κόστους και των εξόδων.
Η χρήση του Google Analytics για την εξαγωγή συμπερασματικών συμπερασμάτων αποτελεί παράδειγμα επιχειρηματικής ευφυΐας. Οι ΜΜΕ σήμερα μπορούν να προχωρήσουν πολύ περισσότερο χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό προτάσεων από ένα βιβλίο όπως το Hyper business intelligence και νέα εργαλεία που αναλύουν τα υπάρχοντα δεδομένα τους.
Το Analytics 3.0 - Το μέλλον είναι εδώ
Οι επιχειρήσεις δεν περιορίζονται στις παραδοσιακές πλατφόρμες ανάλυσης. Νέες λύσεις λογισμικού απεικόνισης δεδομένων all-in-one, όπως το Datapine, μπορούν να τραβήξουν δεδομένα από πολλαπλές πηγές, τόσο εσωτερικές όσο και εξωτερικές, σε τεχνολογία μεταφοράς και πτώσης, επιτρέποντας στους χρήστες να δημιουργούν εύκολα διαδραστικές, προσαρμοσμένες πίνακες ελέγχου.
Το Analytics 3.0 αποδεικνύεται από τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις παρέχουν στους χρήστες τη δυνατότητα να προσαρμόσουν τις εμπειρίες τους στο BI. Η παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο παρέχει στους χρήστες τις πληροφορίες που χρειάζονται για την ακριβή επισκόπηση των δραστηριοτήτων τους. Τα αποτελέσματα μπορούν να προβληθούν ζωντανά σε μια οπτική διεπαφή ανά πάσα στιγμή ή μέσω τακτικών μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Οι πληροφορίες είναι προσβάσιμες 24 ώρες το εικοσιτετράωρο, μέσω υπολογιστή, κινητού τηλεφώνου ή / και tablet.
Η κινητικότητα, οι διαδραστικοί πίνακες ελέγχου και η εύκολη στη χρήση τεχνολογία καθιστούν την επιχειρηματική ευφυΐα διαθέσιμη σε κάθε επιχείρηση. Ένα παράδειγμα για το πώς θα το χρησιμοποιήσετε είναι να τραβήξετε δεδομένα αναλυτικών δεδομένων και πωλήσεων σε ένα BI εργαλείο για να συγκρίνετε τις δαπάνες εξωτερικών διαφημίσεων με τις εσωτερικές πωλήσεις για να μετρήσετε την απόδοση επένδυσης (ROI).
Πρόβλεψη και συντακτική ανάλυση
Σύμφωνα με το Διεθνές Ινστιτούτο Analytics:
"Υπήρχαν πάντα τρεις τύποι αναλυτικών στοιχείων: περιγραφικοί, οι οποίοι αναφέρουν το παρελθόν. πρόβλεψη, τα οποία χρησιμοποιούν μοντέλα βασισμένα σε προηγούμενα δεδομένα για να προβλέψουν το μέλλον. και προδιαγραφικά, τα οποία χρησιμοποιούν μοντέλα για να καθορίσουν τις βέλτιστες συμπεριφορές και ενέργειες. Το Analytics 3.0 περιλαμβάνει όλους τους τύπους, αλλά υπάρχει μεγαλύτερη έμφαση στις προδιαγραφικές αναλύσεις. "
Αυτοί οι αναλυτικοί κλάδοι παρέχουν συνείδηση της πιθανότητας ενός μελλοντικού γεγονότος, συνιστώντας δράσεις που θα μπορούσαν να ληφθούν, καθιστώντας τις ιδανικές για λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
Κατανόηση των μεγάλων δεδομένων - Η ιστορία της επιχειρηματικής ευφυΐας
Η ανασκόπηση της επιχείρησης Harvard παρέχει αυτήν την αναθεώρηση του Analytics 3.0, η οποία περιλαμβάνει πιο εκτεταμένες πληροφορίες σχετικά με το ιστορικό δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων. Ακολουθεί μια σύντομη σύνοψη, καθώς όλοι οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων πρέπει να κατανοήσουν τι σημαίνουν αυτές οι ενδείξεις.
Κατά τη διάρκεια της δεκαετίας του 1950, τα εργαλεία σχεδιάστηκαν για να συλλέγουν πληροφορίες και να εντοπίζουν τις τάσεις και τα πρότυπα. Αυτά τα εργαλεία θα μπορούσαν να ολοκληρώσουν τα καθήκοντά τους ταχύτερα απ 'ό, Οι αναλυτές δεδομένων αναφέρουν γενικά αυτήν την πρώιμη περίοδο επιχειρηματικής ευφυΐας ως Analytics 1.0.
Η πλειοψηφία των εργαλείων επιχειρηματικής ανάλυσης εκείνης της εποχής ήταν μικρές, δομημένες, εσωτερικές πηγές δεδομένων. Υπήρξε περιορισμένη δυνατότητα αναφοράς και οι διαδικασίες επεξεργασίας παρτίδας ενδέχεται να διαρκέσουν αρκετούς μήνες. Πριν φτάσουν τα Big Data, οι αναλυτές ουσιαστικά ξόδεψαν περισσότερο χρόνο συλλογής και προετοιμασίας δεδομένων από ό, τι το έκαναν να το αναλύσουν. Αυτή η πρώιμη εποχή διήρκεσε περίπου 50 χρόνια, οδηγώντας τελικά στην αυγή του Big Data.
Τα μέσα της δεκαετίας του 2000 έφεραν μαζί της τη γέννηση του Διαδικτύου και τα σημερινά κοινωνικά μέσα συσσωρεύουν το Facebook και το Google. Τόσο η Google όσο και το Facebook προσφέρουν νέα δεδομένα για ανάλυση και έναν νέο τρόπο συλλογής αυτών των δεδομένων. Αν και ο όρος Big Data δεν έγινε κοινός μέχρι το 2010, ήταν σαφές ότι αυτή η νέα πληροφορία ήταν πολύ διαφορετική από τα μικρά δεδομένα από το παρελθόν.
Ενώ οι συναλλαγές και οι εσωτερικές συναλλαγές μιας εταιρείας παρήγαγαν μικρά δεδομένα, το Big Data αντλήθηκε εξωτερικά από το δίκτυο, καθώς και από δημόσια έργα και πηγές. Ένα παράδειγμα Big Data είναι το Σχέδιο Ανθρώπινου Γονιδιώματος. Αυτός ο νέος τρόπος συλλογής στοιχείων σήμανε την έναρξη του Analytics 2.0.
Μόλις έφτασε το Big Data, η ανάπτυξη νέων διαδικασιών και τεχνολογιών για να βοηθήσουν τις εταιρείες να μετατρέψουν τα συλλεγμένα δεδομένα τους στο κέρδος μέσω της διορατικότητας ήταν στο γρήγορο δρόμο. Δημιουργήθηκαν νέες βάσεις δεδομένων (NoSQL) και πλαίσια επεξεργασίας (Hadoop). Το πλαίσιο ανοιχτού κώδικα Hadoop έχει σχεδιαστεί ειδικά για την αποθήκευση και την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων. Η ευελιξία του Hadoop το καθιστά το τέλειο εργαλείο για τη διαχείριση μη δομημένων δεδομένων (π.χ. βίντεο, φωνής και ακατέργαστου κειμένου κ.λπ.).
Οι αναλυτές δεδομένων κατά τη διάρκεια της περιόδου Analytics 2.0 χρειάστηκαν να είναι ικανοί τόσο στην τεχνολογία των πληροφοριών όσο και στην ανάλυση. Έχοντας αυτές τις ικανότητες, τους προετοίμασε για τις επερχόμενες τεχνολογικές εξελίξεις κατά τη διάρκεια του Analytics 3.0.
Το Analytics 3.0 είναι μόνο ένα από τα βήματα στην πορεία προς το μέλλον της επιχειρηματικής ευφυΐας. Ο απώτερος στόχος της επιχειρηματικής ευφυΐας είναι να αναλύει τα δεδομένα και να ενισχύει το επίπεδο απόδοσης μιας επιχείρησης παρέχοντας στα μέλη του προσωπικού και στους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων τις πληροφορίες που χρειάζονται για να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις.
Πώς η επιχειρηματική ευφυΐα μπορεί να ωφελήσει τα ΜΜΕ
Η SAP προσφέρει αυτή την ελεύθερη λευκή βίβλο για το πώς η επιχειρηματική ευφυΐα μπορεί να ωφελήσει τις επιχειρήσεις οποιουδήποτε μεγέθους. Το BI βοηθά τους αναλυτές της έρευνας, τους διευθυντές και τα άλλα μέλη του προσωπικού να λαμβάνουν ταχύτερα ενημερωμένες αποφάσεις διαχείρισης. Επιτρέπει στις ομάδες πωλήσεων και στους υπαλλήλους που ασχολούνται άμεσα με το κοινό να αιτιολογούν τις συστάσεις τους.
Φωτογραφία δεδομένων μέσω Shutterstock
10 Σχόλια ▼
