Даже малые и средние предприятия (SMB) имеют данные, которые они могут анализировать, чтобы принимать лучшие бизнес-решения. Бизнес-аналитика (BI) теперь предназначена не только для корпораций и крупных брендов, поскольку есть готовые решения для анализа данных.
Ранее данные нужно было вручную переносить в электронные таблицы, создавать собственные расчеты, а затем данные экспортировать в графики для анализа. У немногих руководителей бизнеса были навыки или желание, и у большинства небольших компаний не было ученых или аналитиков данных.
$config[code] not foundСегодня существует множество инструментов перетаскивания, которые могут автоматически извлекать данные, анализировать и отображать их в визуальном формате для практического понимания. Но владельцы бизнеса и менеджеры по-прежнему должны понимать, что анализируется, чтобы сделать обоснованные выводы с помощью этих новых инструментов BI. Сотрудники с обучением или аналитическим мышлением на каждом уровне могут получить представление о данных, которые в настоящее время не используются.
Как использовать бизнес-аналитику
Мы все видели, как используется бизнес-аналитика, не понимая, что это было именно так. Примерами могут служить улучшения электронной коммерции, которые предполагают наличие сопутствующих товаров или продаж, основанных на том, что покупатели покупали одновременно.
На YouTube есть много видеороликов, показывающих, как использовать решения для бизнес-аналитики и понять возможности науки о данных и прогнозной аналитики. Используйте их, чтобы принимать лучшие решения и развивать свой бизнес.
Бизнес-аналитика - Определено
Конвергенция больших данных и аналитики приводит к действенным решениям, основанным на бизнес-аналитике (BI). Начав с конечных целей, можно использовать бизнес-аналитику для увеличения продаж и прибыли и снижения затрат и издержек.
Использование Google Analytics для создания действенных выводов является примером бизнес-аналитики. Сегодня малые и средние предприятия могут пойти гораздо дальше, используя комбинацию предложений из книги, таких как Hyper Business Intelligence, и новых инструментов, которые анализируют их существующие данные.
Analytics 3.0 - будущее уже здесь
Бизнес не ограничивается традиционными аналитическими платформами. Новые универсальные программные решения для визуализации данных, такие как Datapine, могут извлекать данные из нескольких источников, как внутренних, так и внешних, в технологию перетаскивания, позволяя пользователям легко создавать интерактивные настраиваемые информационные панели.
Аналитика 3.0 подтверждается тем, как компании предоставляют пользователям возможность персонализировать свои бизнес-процессы. Мониторинг в режиме реального времени предоставляет пользователям информацию, необходимую им для получения точного обзора их бизнеса. Результаты могут быть отображены в реальном времени в визуальном интерфейсе в любое время или с помощью регулярно отправляемых по электронной почте отчетов. Информация доступна 24/7 через ПК, мобильный телефон и / или планшет.
Мобильность, интерактивные информационные панели и простые в использовании технологии делают бизнес-аналитику доступной для любого бизнеса. Один из примеров того, как его использовать, - это перенести аналитические данные и данные о продажах в инструмент BI, чтобы сравнить расходы на внешнюю рекламу с внутренними продажами для измерения рентабельности инвестиций.
Прогнозирующая и предписывающая аналитика
По данным Международного института аналитики:
«Всегда существовало три типа аналитики: описательная, которая сообщает о прошлом; прогнозирующий, который использует модели на основе прошлых данных для прогнозирования будущего; и предписывающие, которые используют модели для определения оптимального поведения и действий. Аналитика 3.0 включает все типы, но повышенное внимание уделяется предписывающей аналитике ».
Эти аналитические дисциплины обеспечивают понимание вероятности будущего события, рекомендуют действия, которые могут быть предприняты, что делает их идеальными для принятия деловых решений.
Понимание больших данных - история бизнес-аналитики
Harvard Business Review предоставляет обзор Analytics 3.0, который содержит более обширную информацию об истории данных и аналитике. Вот краткий обзор, поскольку все владельцы бизнеса должны понимать, что означают эти термины.
В течение 1950-х годов были разработаны инструменты для сбора информации и выявления тенденций и моделей. Эти инструменты могли выполнять задачи быстрее, чем это было возможно для человека. Аналитики данных обычно называют этот ранний период бизнес-аналитики аналитикой 1.0.
Большинство инструментов бизнес-аналитики в то время представляли собой небольшие структурированные внутренние источники данных. Возможности отчетности были ограничены, и операции пакетной обработки могли занимать несколько месяцев. До появления больших данных аналитики тратили больше времени на сбор и подготовку данных, чем на их анализ. Эта ранняя эра длилась около 50 лет, что в конечном итоге привело к рассвету больших данных.
С середины 2000-х годов появилось рождение Интернета, а сегодняшние социальные сети скрепляют Facebook и Google. И Google, и Facebook предложили новые данные для анализа и новый способ сбора этих данных. Хотя термин «большие данные» не стал общепринятым вплоть до 2010 года, стало ясно, что эта новая информация сильно отличается от небольших данных из прошлого.
В то время как собственные транзакции и внутренние операции компании генерировали небольшие данные, большие данные извлекались извне, из сети, а также из общедоступных проектов и источников данных. Одним из примеров больших данных является проект «Геном человека». Этот новый способ сбора данных ознаменовал начало Google Analytics 2.0.
Как только появились большие данные, разработка новых процессов и технологий, которые помогли бы компаниям превратить собранные данные в прибыль благодаря пониманию, быстро развивалась. Были разработаны новые базы данных (NoSQL) и платформы обработки (Hadoop). Среда с открытым исходным кодом Hadoop специально разработана для хранения и анализа наборов больших данных. Гибкость Hadoop делает его идеальным инструментом для управления неструктурированными данными (например, видео, голосом и необработанным текстом и т. Д.).
Аналитики данных в период Analytics 2.0 должны были быть компетентными в области информационных технологий, а также аналитики. Наличие этих компетенций подготовило их к предстоящим технологическим достижениям в Analytics 3.0.
Analytics 3.0 - это лишь один из шагов на пути к будущему бизнес-аналитики. Конечная цель бизнес-аналитики - анализировать данные и повышать уровень производительности компании, предоставляя сотрудникам и владельцам бизнеса информацию, необходимую для принятия более правильных решений.
Как бизнес-аналитика может принести пользу МСП
SAP предлагает этот бесплатный технический документ о том, как бизнес-аналитика может принести пользу предприятиям любого размера. BI помогает аналитическим аналитикам, менеджерам и другим сотрудникам быстрее принимать обоснованные управленческие решения. Это позволяет отделам продаж и сотрудникам, работающим непосредственно с общественностью, обосновывать свои рекомендации.
Фото данных через Shutterstock
10 комментариев ▼
