Дори малките и средните предприятия (МСП) разполагат с данни, които биха могли да анализират, за да вземат по-добри бизнес решения. Бизнес интелигентността (BI) не е само за корпорации и големи марки, тъй като вече има готови решения за анализ на данни.
Преди това данните трябваше да се изтеглят ръчно в електронни таблици, да се създадат персонализирани изчисления, а след това данните да се експортират в графики за анализ. Малко бизнес мениджъри имаха умения или желание и повечето малки компании не разполагаха с учени или анализатори на данни.
$config[code] not foundДнес съществуват много инструменти за "плъзгане и пускане", които могат автоматично да изтеглят данни и да ги анализират и показват във визуален формат за действителни прозрения. Но собствениците на бизнес и мениджърите все още трябва да разберат какво се анализира, за да направят валидни заключения, използвайки тези нови BI инструменти. Служителите с обучение или аналитични умове на всяко ниво могат да получат информация от данните, които понастоящем не се използват.
Как да използваме бизнес разузнаването
Ние всички сме видели бизнес интелигентността в употреба, без да осъзнаваме, че е така. Примери за подобрения в електронната търговия, които предполагат свързани продукти или продажби, основани на това, което други купувачи са закупили едновременно, са примери.
В YouTube има много видеоклипове, показващи как да използвате решенията за бизнес разузнаване и да разберете силата на науката за данните и прогнозния анализ. Използвайте ги, за да вземате по-добри решения и да развивате бизнеса си.
Бизнес разузнаване - дефинирано
Сближаването на големите данни и анализи води до решения, които могат да се използват, чрез бизнес интелигентност (BI). Като се започне с крайни цели, е възможно да се използва бизнес интелигентност за увеличаване на продажбите и печалбите и намаляване на разходите и разходите.
Използването на Google Анализ за изготвяне на обосновани заключения е пример за бизнес интелигентност. Днес малките и средни фирми могат да продължат да използват по-нататък комбинация от предложения от книга като Hyper business intelligence и нови инструменти, които анализират съществуващите им данни.
Анализ 3.0 - Бъдещето е тук
Предприятията не са ограничени до традиционните платформи за анализ. Нови софтуерни решения за визуализация на данни "всичко в едно", като Datapine, могат да изтеглят данни от различни източници, както вътрешни, така и външни, в технологията "плъзгане и пускане", което позволява на потребителите лесно да създават интерактивни, потребителски табла.
Анализ 3.0 се доказва от начина, по който фирмите предоставят на потребителите възможност да персонализират своя BI опит. Мониторингът в реално време предоставя на потребителите информацията, от която се нуждаят, за да получат точен преглед на бизнеса си. Резултатите могат да се показват на живо в визуален интерфейс по всяко време или чрез редовно изпращани по имейл отчети. Информацията е достъпна 24/7 през компютър, мобилен телефон и / или таблет.
Мобилността, интерактивните табла и лесната за използване технология правят бизнес информацията достъпна за всеки бизнес. Един пример за това, как да го използвате, е да изтеглите данни за анализ и продажби в BI инструмент, за да сравните външните рекламни разходи с вътрешните продажби, за да измерите възвръщаемостта на инвестициите.
Предсказващ и стриктен анализ
Според Международния институт за анализи:
„Винаги имаше три вида анализи: описателни, които докладват за миналото; предсказуеми, които използват модели, базирани на минали данни, за да предскажат бъдещето; и предписания, които използват модели за определяне на оптимално поведение и действия. Google Анализ 3.0 включва всички типове, но има по-голям акцент върху прескриптивните анализи. "
Тези аналитични дисциплини осигуряват осведоменост за вероятността от бъдещо събитие, като препоръчват действия, които могат да бъдат предприети, което ги прави идеални за вземане на бизнес решения.
Разбиране на големите данни - историята на бизнес разузнаването
Harvard Business Review предоставя този преглед от Google Анализ 3.0, който включва по-обширна информация за историята на данните и анализите. Ето кратко резюме, тъй като всички собственици на бизнес трябва да разберат какво означават тези термини.
През 50-те години на миналия век са създадени инструменти за събиране на информация и идентифициране на тенденции и модели. Тези инструменти могат да изпълняват задачи по-бързо, отколкото е било възможно по човешки. Анализаторите на данни обикновено споменават този ранен период на бизнес анализи като Analytics 1.0.
По-голямата част от инструментите за бизнес анализ през това време бяха малки, структурирани, вътрешни източници на данни. Имаше ограничени възможности за докладване и операциите по пакетиране можеха да отнемат няколко месеца. Преди да пристигнат Големите данни, анализаторите прекарват повече време в събирането и подготвянето на данни, отколкото са го анализирали. Тази ранна ера е продължила около 50 години и в крайна сметка е довела до началото на Големите данни.
Средата на 2000-те донесе със себе си раждането на интернет, а днешните социални медии задържат Facebook и Google. Google и Facebook предлагат нови данни за анализ и нов начин за събиране на тези данни. Въпреки че терминът „големи данни“ не се е разпространил до 2010 г., стана ясно, че тази нова информация е много по-различна от тази на малките данни от миналото.
Докато собствените транзакции на компанията и вътрешните операции генерират малки данни, Big Data е изготвен външно, от мрежата, както и от обществени проекти и източници на данни. Пример за Big Data е проектът за човешкия геном. Този нов начин за събиране на данни означаваше началото на Google Анализ 2.0.
Веднъж пристигнали Big Data, развитието на нови процеси и технологии за подпомагане на компаниите при превръщането на събраните от тях данни в печалба чрез прозрение беше на бърз път. Разработени са нови бази данни (NoSQL) и рамки за обработка (Hadoop). Рамката с отворен код Hadoop е специално проектирана да съхранява и анализира масивите от големи данни. Гъвкавостта на Hadoop го прави идеалният инструмент за управление на неструктурирани данни (например, видео, глас и суров текст и т.н.).
Анализаторите на данни по време на периода на Analytics 2.0 трябваше да бъдат компетентни в областта на информационните технологии, както и аналитиката. Тези компетенции ги подготвиха за предстоящите технологични подобрения по време на Google Анализ 3.0.
Google Анализ 3.0 е само една от стъпките по пътя към бъдещето на бизнес интелигентността. Крайната цел на бизнес интелигентността е да анализира данните и да повиши нивото на ефективност на компанията, като предоставя на служителите и собствениците на предприятия необходимата им информация, за да вземат по-добри решения.
Как бизнес разузнаването може да се възползва от МСП
SAP предлага тази безплатна бяла книга за това как бизнес разузнаването може да е от полза за бизнеса от всякакъв размер. BI помага на изследователските анализатори, мениджърите и другите членове на персонала да вземат по-бързо информирани управленски решения. Тя дава възможност на екипите за продажби и служителите, които се занимават пряко с обществеността, да дадат основания за своите препоръки.
Снимка на данни чрез Shutterstock
10 Коментари ▼
