אפילו עסקים קטנים ובינוניים (SMB) יש נתונים שהם יכולים לנתח כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר. בינה עסקית (BI) היא לא רק עבור תאגידים מותגים גדולים עכשיו שיש פתרונות מוכנים לניתוח נתונים.
בעבר, הנתונים היו צריכים להיות מושכים ידנית לתוך גיליונות אלקטרוניים, חישובים מותאמים אישית היה צריך להיות שנוצר, ולאחר מכן הנתונים היה מיוצא גרפים לניתוח. מנהלי עסקים מעטים היו בעלי כישורים או תשוקה, ולרוב החברות הקטנות לא היו נתונים מדענים או אנליסטים.
$config[code] not foundכיום, רבים גרור ושחרר כלים קיימים כי הם מסוגלים למשוך נתונים באופן אוטומטי ולנתח ולהציג אותו בפורמט חזותי עבור תובנות לפעולה. אבל בעלי עסקים ומנהלים עדיין צריכים להבין מה הוא מנתח על מנת להסיק מסקנות תקפות באמצעות אלה כלים חדשים BI. עובדים עם הכשרה או מוחות אנליטיים בכל רמה יכולים לקבל תובנות מנתונים שאינם מנוצלים כרגע.
כיצד להשתמש בינה עסקית
כולנו ראינו מודיעין עסקי בשימוש מבלי להבין שזה מה שזה היה. שיפורים מסחר אלקטרוני המציעים מוצרים קשורים או upsells על סמך מה קונים אחרים רכשו בו זמנית הן דוגמאות.
ישנם סרטונים רבים ב- YouTube המציגים כיצד להשתמש בפתרונות בינה עסקית ולהבין את העוצמה של מדע הנתונים ואת האנליזה החזויית. השתמש אלה כדי לקבל החלטות טובות יותר לגדול העסק שלך.
בינה עסקית - מוגדר
ההתכנסות של נתונים גדולים וניתוח גורמת להחלטה ניתנת להחלטה על ידי בינה עסקית (BI). על ידי התחלה עם מטרות סוף, ניתן להשתמש בינה עסקית כדי להגדיל את המכירות ואת הרווחים ולהפחית עלויות והוצאות.
השימוש ב- Google Analytics כדי להסיק מסקנות ניתנות לפעולה הוא דוגמה למודיעין העסקי. SMBs היום יכול ללכת הרבה יותר באמצעות שילוב של הצעות מתוך ספר כגון הייפר בינה עסקית, וכלים חדשים לנתח את הנתונים הקיימים שלהם.
Analytics 3.0 - העתיד הוא כאן
עסקים אינם מוגבלים לפלטפורמות מסורתיות של Analytics. חדש All-in-1 נתונים להדמיה פתרונות תוכנה כמו Datapine יכול למשוך נתונים ממקורות מרובים, הן פנימיים וחיצוניים, לתוך גרור ושחרר הטכנולוגיה המאפשרת למשתמשים ליצור בקלות, לוחות מחוונים מותאמים אישית אינטראקטיביים.
Analytics 3.0 מעידה על האופן שבו עסקים מספקים למשתמשים את היכולת להתאים אישית את חוויות ה- BI שלהם. ניטור בזמן אמת מספק למשתמשים את המידע הדרוש להם כדי לקבל סקירה מדויקת של העסק שלהם. תוצאות ניתן להציג בשידור חי בממשק חזותי בכל עת או באמצעות דוחות בדוא"ל באופן קבוע. המידע נגיש 24/7 באמצעות מחשב, טלפון סלולרי ו / או טאבלט.
ניידות, לוחות מחוונים אינטראקטיביים וקל לשימוש בטכנולוגיה להפוך את המודיעין העסקי זמין לכל עסק. דוגמה אחת לאופן השימוש בו היא למשוך נתוני ניתוח ונתוני מכירות לכלי BI כדי להשוות בין הוצאות פרסום חיצוניות למכירות פנימיות כדי למדוד את החזר ה- ROI.
ניתוח חזוי ומרשם
על פי המכון הבינלאומי של Analytics:
"מאז ומתמיד היו שלושה סוגים של ניתוחים: תיאוריים, שמדווחים על העבר; מנבא, אשר משתמשים מודלים המבוססים על נתוני העבר לחזות את העתיד; ו prescriptive, אשר משתמשים מודלים כדי לציין התנהגויות אופטימלי ומעשים. Analytics 3.0 כולל את כל הסוגים, אך יש דגש רב יותר על ניתוח אנליטי ".
דיסציפלינות אנליטיות אלה מספקות מודעות לסבירות לאירוע עתידי, וממליצות על פעולות שניתן לנקוט בהן, מה שהופך אותן לאידיאליות לקבלת החלטות עסקיות.
הבנת נתונים גדולים - ההיסטוריה של בינה עסקית
Harvard Business Review מספק סקירה זו של Analytics 3.0 שכוללת מידע נרחב יותר על ההיסטוריה של נתונים וניתוח נתונים. הנה תקציר קצר כמו כל בעלי עסקים צריכים להבין מה פירוש המונחים האלה.
בשנות החמישים נועדו כלים לאסוף מידע ולזהות מגמות ודפוסים. כלים אלה יכולים לבצע משימות מהר יותר מאשר היה אפשרי אנושית. מנתחי נתונים מתייחסים בדרך כלל לתקופה מוקדמת זו של מודיעין עסקי כ- Analytics 1.0.
רוב כלי הניתוח העסקי באותה תקופה היו מקורות נתונים פנימיים קטנים, מובנים. היתה יכולת דיווח מוגבלת פעולות עיבוד אצווה יכול לקחת כמה חודשים. לפני שהגיעו נתונים גדולים, האנליסטים ביצעו למעשה זמן רב יותר באיסוף נתונים ובהכנתם מאשר בניתוחם. תקופה מוקדמת זו נמשכה כ -50 שנה, והובילה בסופו של דבר לשחר של ביג דאטה.
אמצע שנות ה -2000 הביא עמו את לידת האינטרנט ואת המדיה החברתית של היום, פייסבוק וגוגל. Google ו- Facebook הציעו נתונים חדשים לניתוח ודרך חדשה לאסוף נתונים אלה. למרות המונח נתונים גדולים לא הפך נפוץ עד בסביבות 2010, היה ברור כי מידע חדש זה היה שונה בהרבה, כי נתונים קטנים מן העבר.
הואיל והפעילות העסקית של החברה ופעילותה הפנימית יצרה נתונים קטנים, נתוני ביג דטה צוירו חיצונית, מהאינטרנט, וכן מפרויקטים ונתונים ציבוריים. דוגמה אחת של נתונים גדולים הוא פרויקט הגנום האנושי. דרך חדשה זו לאיסוף נתונים מסמלת את תחילתו של Analytics 2.0.
לאחר שהגיעו נתונים גדולים, הפיתוח של תהליכים וטכנולוגיות חדשים כדי לסייע לחברות בהפיכת הנתונים שנאספו לרווח באמצעות תובנה היה על המסלול המהיר. מאגרי מידע חדשים (NoSQL) ומסגרות עיבוד (Hadoop) פותחו. מסגרת הקוד הפתוח Hadoop תוכננה במיוחד לאחסן ולנתח ערכות נתונים גדולים. הגמישות של Hadoop הופכת אותו לכלי מושלם לניהול נתונים לא מובנים (למשל, וידאו, קול וטקסט גולמי, וכו ').
מנתחי נתונים במהלך תקופת 2.0 של Analytics נדרשו להיות מוסמכים בטכנולוגיות מידע וכן בניתוח נתונים. לאחר הכשרויות האלה הכין אותם לקראת ההתקדמות הטכנולוגית הקרובה במהלך Analytics 3.0.
Analytics 3.0 הוא רק אחד השלבים בדרך אל העתיד של הבינה העסקית. המטרה האולטימטיבית של הבינה העסקית היא לנתח נתונים ולהגביר את רמת הביצועים של החברה על ידי מתן אנשי צוות ובעלי עסקים את המידע הדרוש להם כדי לקבל החלטות טובות יותר.
כיצד בינה עסקית יכול להועיל SMBs
SAP מציעה את הספר הלבן חינם על האופן שבו המודיעין העסקי יכול להועיל לעסקים בכל גודל. BI מסייעת לאנליסטים למחקר, למנהלים ולאנשי צוות אחרים בקבלת החלטות ניהול מושכלות מהר יותר. הוא מאפשר לצוותי מכירות ועובדים העוסקים ישירות בציבור לספק סיבות להמלצותיהם.
צילום נתונים באמצעות Shutterstock
10 תגובות ▼
