Чак и мала и средња предузећа (СМБс) имају податке које би могли анализирати како би доносили боље пословне одлуке. Пословна интелигенција (БИ) није само за корпорације и велике робне марке сада када постоје готова рјешења за анализу података.
Раније су подаци морали бити ручно повучени у прорачунске табеле, требало је креирати прилагођене израчуне, а затим су подаци извезени у графиконе за анализу. Мало пословних менаџера је имало вештине или жеље и већина малих компанија није имала научнике или аналитичаре.
$config[code] not foundДанас постоје многи алати за повлачење и испуштање који су у стању да аутоматски повуку податке и анализирају их и прикажу у визуелном формату за разумне увиде. Међутим, власници и менаџери бизниса још увек морају да разумеју шта се анализира како би могли да донесу валидне закључке користећи ове нове БИ алате. Запослени са обуком или аналитичким умовима на сваком нивоу могу добити увид из података који су тренутно неискоришћени.
Како користити пословну интелигенцију
Сви смо видели да је пословна интелигенција у употреби, а да не схвата да је то оно што јесте. Примјери су побољшања у е-трговини која сугерирају сродне производе или производе на темељу онога што су други купци истовремено купили.
На ИоуТубе-у има много видеозаписа који приказују како се користе решења за пословну интелигенцију и разумију снагу науке о подацима и аналитику предвиђања. Користите их за доношење бољих одлука и развој вашег пословања.
Дефиниција пословне интелигенције
Конвергенција великих података и аналитике резултира доношењем одлучних одлука које омогућава пословна интелигенција (БИ). Почевши од крајњих циљева, могуће је користити пословну интелигенцију за повећање продаје и профита и смањење трошкова и трошкова.
Употреба услуге Гоогле Аналитицс за доношење закључака који се могу извести је примјер пословне интелигенције. Мала и средња предузећа данас могу много више користити комбинацију приједлога из књиге као што су Хипер бусинесс интеллигенце и нови алати који анализирају своје постојеће податке.
Аналитика 3.0 - Будућност је овде
Предузећа нису ограничена на традиционалне аналитичке платформе. Нова софтверска решења за визуелизацију података као што је Датапине могу да извлаче податке из више извора, како унутрашњих тако и спољашњих, у технологију повлачења и отпуштања која корисницима омогућава једноставно креирање интерактивних, прилагођених контролних табли.
Аналитику 3.0 доказује начин на који компаније пружају корисницима могућност да персонализују своја БИ искуства. Праћење у реалном времену пружа корисницима информације које су им потребне да би добили тачан преглед свог пословања. Резултати се могу приказати уживо у визуелном интерфејсу у било ком тренутку или путем редовних е-маил извештаја. Информације су доступне 24 сата на дан, 7 дана у недељи, путем рачунара, мобилног телефона и / или таблета.
Мобилност, интерактивне надзорне плоче и технологија једноставна за употребу чине пословну интелигенцију доступном сваком послу. Један пример како да га користите је да повучете аналитичке податке и податке о продаји у БИ алатку да бисте упоредили потрошњу екстерних огласа са интерном продајом да бисте мерили РОИ.
Предиктивна и пресцриптиве Аналитицс
Према Међународном институту за аналитику:
„Увек су постојале три врсте аналитике: дескриптивне, које извјештавају о прошлости; предиктивни, који користе моделе засноване на прошлим подацима за предвиђање будућности; и прескриптивне, које користе моделе за одређивање оптималних понашања и акција. Аналитицс 3.0 укључује све типове, али постоји већи нагласак на прескриптивној анализи. ”
Ове аналитичке дисциплине пружају свјесност о вјеројатности будућег догађаја, препоручујући акције које се могу подузети, чинећи их идеалним за доношење пословних одлука.
Разумевање великих података - историја пословне интелигенције
Харвард Бусинесс Ревиев нуди преглед Аналитицс 3.0 који садржи опсежније информације о историји података и аналитике. Ево кратког кратког прегледа, јер би сви власници бизниса требали разумјети што ови појмови значе.
Током 1950-их, алати су дизајнирани да прикупљају информације и идентификују трендове и обрасце. Ови алати могу обављати задатке брже него што је то било људски. Аналитичари података генерално говоре о овом раном периоду пословне интелигенције као Аналитицс 1.0.
Већина алата за пословну аналитику у то време били су мали, структурирани, интерни извори података. Постојала је ограничена могућност извештавања и операције групне обраде могу да трају неколико месеци. Прије него што су стигли велики подаци, аналитичари су у суштини трошили више времена на прикупљање и припрему података него што су то чинили. Ово рано доба трајало је око 50 година, што је на крају довело до почетка великих података.
Средина 2000-их донела је са собом рођење Интернета, а данашњи друштвени медији чине Фацебоок и Гоогле. И Гоогле и Фацебоок понудили су нове податке за анализу и нови начин прикупљања тих података. Иако појам Биг Дата није постао уобичајен све до 2010. године, било је јасно да је ова нова информација била много другачија од малих података из прошлости.
Док су сопствене трансакције и интерне операције компаније генерисале мале податке, Биг Дата је извлачен споља, из Мреже, као и из јавних података и извора података. Један примјер Биг Дата-а је Пројект људског генома. Овај нови начин прикупљања података означио је почетак аналитике 2.0.
Када су Биг Дата стигли, развој нових процеса и технологија за помоћ компанијама у претварању прикупљених података у профит кроз увид био је на брзом путу. Развијене су нове базе података (НоСКЛ) и процесни оквири (Хадооп). Оквир отвореног кода Хадооп је посебно дизајниран за складиштење и анализу скупова великих података. Флексибилност Хадооп-а чини га савршеним алатом за управљање неструктурираним подацима (нпр. Видео, глас и сирови текст, итд.).
Аналитичари података током периода Аналитицс 2.0 морали су да буду компетентни у области информационих технологија, као и аналитике. Имајући ове компетенције припремили су их за надолазећа технолошка достигнућа током Аналитицс 3.0.
Аналитицс 3.0 је само један од корака на путу ка будућности пословне интелигенције. Крајњи циљ пословне интелигенције је да анализира податке и подстакне ниво перформанси компаније тако што члановима особља и власницима предузећа дају информације које су им потребне за доношење бољих одлука.
Како пословна интелигенција може имати користи од малих и средњих предузећа
САП нуди овај бесплатни бијели папир о томе како пословна интелигенција може користити пословним субјектима било које величине. БИ помаже аналитичарима истраживања, менаџерима и другим члановима особља да брже доносе информисане одлуке о управљању. То омогућава продајним тимовима и запосленима који се директно баве јавношћу да дају разлоге за своје препоруке.
Дата Пхото преко Схуттерстоцка
10 Цомментс ▼
