Malah perniagaan kecil dan sederhana (SMB) mempunyai data yang mereka dapat menganalisis untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih baik. Perisikan perniagaan (BI) bukan hanya untuk syarikat dan jenama besar sekarang bahawa terdapat penyelesaian siap untuk analisis data.
Sebelum ini, data terpaksa secara manual ditarik ke dalam spreadsheet, pengiraan adat perlu dibuat, dan kemudian data dieksport ke dalam graf untuk analisis. Beberapa pengurus perniagaan mempunyai kemahiran atau keinginan dan kebanyakan syarikat kecil tidak mempunyai saintis atau penganalisis data.
$config[code] not foundHari ini, terdapat banyak alat drag-and-drop yang dapat menarik data secara automatik dan menganalisis dan memaparkannya dalam format visual untuk wawasan yang boleh dilakukan. Tetapi pemilik perniagaan dan pengurus masih perlu memahami apa yang sedang dianalisis untuk membuat kesimpulan yang sah menggunakan alat BI baru ini. Kakitangan yang mempunyai latihan atau minda analitik di setiap peringkat boleh mendapat gambaran daripada data yang tidak diterokai pada masa ini.
Cara Menggunakan Perisikan Perniagaan
Kami semua telah melihat perisikan perniagaan yang digunakan tanpa menyedari bahawa itu adalah apa yang berlaku. Peningkatan e-dagang yang mencadangkan produk berkaitan atau upsells berdasarkan apa yang dibeli oleh pembeli lain pada masa yang sama adalah contoh.
Terdapat banyak video di YouTube yang menunjukkan cara menggunakan penyelesaian perisikan perniagaan dan untuk memahami kuasa sains data dan analisis ramalan. Gunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengembangkan perniagaan anda.
Perisikan Perniagaan - Ditakrifkan
Konvergensi data besar dan analitik menghasilkan keputusan yang dapat dilakukan yang dibolehkan oleh risikan perniagaan (BI). Dengan memulakan dengan matlamat akhir, adalah mungkin untuk menggunakan perisikan perniagaan untuk meningkatkan jualan dan keuntungan dan mengurangkan kos dan perbelanjaan.
Menggunakan Google Analytics untuk membuat kesimpulan yang boleh ditindaklanjuti adalah contoh kecerdasan perniagaan. SMB hari ini boleh pergi jauh menggunakan gabungan cadangan daripada buku seperti perisikan perniagaan Hyper, dan alat baru yang menganalisis data mereka yang sedia ada.
Analytics 3.0 - Masa Depan Di Sini
Perniagaan tidak terhad kepada platform analisis tradisional. Penyelesaian perisian visualisasi semua-dalam-satu baru seperti Datapine boleh menarik data dari pelbagai sumber, baik dalaman dan luaran, ke dalam teknologi drag dan drop yang membolehkan pengguna membuat dengan mudah membuat papan pemuka yang interaktif, dengan mudah.
Analytics 3.0 dibuktikan dengan cara perniagaan memberi pengguna keupayaan untuk memperibadikan pengalaman BI mereka. Pemantauan masa nyata menyediakan pengguna dengan maklumat yang mereka perlukan untuk mendapatkan gambaran yang tepat mengenai perniagaan mereka. Hasilnya boleh dipaparkan secara langsung di antara muka visual pada bila-bila masa atau melalui laporan secara emel. Maklumat boleh diakses 24/7 melalui PC, telefon bimbit dan / atau tablet.
Mobiliti, papan pemuka interaktif dan teknologi mudah digunakan menjadikan perisikan perniagaan tersedia untuk setiap perniagaan. Satu contoh cara menggunakannya ialah untuk menarik data analitik dan data jualan ke dalam alat BI untuk membandingkan perbelanjaan iklan luar ke jualan dalaman untuk mengukur ROI.
Analitik Ramalan dan Penasihat
Menurut Institut Analisis Antarabangsa:
"Selalu ada tiga jenis analisis: deskriptif, yang melaporkan pada masa lalu; ramalan, yang menggunakan model berdasarkan data masa lepas untuk meramalkan masa depan; dan preskriptif, yang menggunakan model untuk menentukan tingkah laku dan tindakan yang optimum. Analytics 3.0 merangkumi semua jenis, tetapi terdapat peningkatan penekanan terhadap analisis preskriptif. "
Disiplin analitik ini memberikan kesedaran tentang kebarangkalian peristiwa masa depan, mengesyorkan tindakan yang boleh diambil, menjadikannya ideal untuk membuat keputusan perniagaan.
Memahami Data Besar - Sejarah Perisikan Perniagaan
Kajian Perniagaan Harvard menyediakan ulasan Analytics 3.0 ini yang merangkumi maklumat yang lebih luas mengenai sejarah data dan analisis. Berikut adalah sinopsis ringkas kerana semua pemilik perniagaan harus memahami apa maksud ini.
Semasa tahun 1950-an, alat direka untuk mengumpul maklumat dan mengenal pasti trend, dan corak. Alat-alat ini boleh menyelesaikan tugas dengan lebih cepat daripada kemungkinan manusia. Penganalisis data biasanya merujuk kepada tempoh kecerdasan perniagaan awal ini seperti Analytics 1.0.
Sebilangan besar alat analisis perniagaan pada masa itu adalah sumber data yang kecil, berstruktur, dan dalam. Terdapat keupayaan pelaporan terhad dan operasi pemprosesan batch boleh mengambil masa beberapa bulan. Sebelum Big Data tiba, penganalisis pada dasarnya menghabiskan lebih banyak masa mengumpul dan menyediakan data daripada mereka menganalisisnya. Era awal ini bertahan kira-kira 50 tahun, akhirnya membawa kepada subjek Big Data.
Pada pertengahan 2000, ia membawa kelahiran Internet dan media sosial hari ini Facebook dan Google. Kedua-dua Google dan Facebook menawarkan data baru untuk menganalisis dan cara baru untuk mengumpul data tersebut. Walaupun istilah Big Data tidak menjadi biasa hingga sekitar tahun 2010, jelas bahawa maklumat baru ini jauh berbeza dengan data kecil dari masa lalu.
Manakala transaksi dan operasi dalaman syarikat menghasilkan data kecil, Big Data ditarik secara luaran, dari Net, serta dari projek dan sumber data awam. Satu contoh Big Data adalah Projek Genom Manusia. Cara pengumpulan data baru ini menandakan permulaan Analytics 2.0.
Apabila Big Data tiba, proses pembangunan dan teknologi baru untuk membantu syarikat-syarikat dalam mengubah data yang mereka kumpulkan ke keuntungan melalui wawasan adalah pada landasan yang cepat. Rangka pangkalan data baru (NoSQL) dan pemprosesan pemprosesan (Hadoop) telah dibangunkan. Rangka kerja sumber terbuka Hadoop direka khusus untuk menyimpan dan menganalisis data Big set. Fleksibiliti Hadoop menjadikannya alat sempurna untuk mengurus data yang tidak terstruktur (mis., Video, suara dan teks mentah, dsb.).
Penganalisis data semasa tempoh Analitik 2.0 diperlukan untuk menjadi kompeten dalam teknologi maklumat serta analitik. Mempunyai kecekapan ini menyediakan mereka untuk kemajuan teknologi yang akan datang semasa Analytics 3.0.
Analytics 3.0 hanyalah salah satu langkah di jalan untuk masa depan kecerdasan perniagaan. Matlamat utama perisikan perniagaan adalah untuk menganalisis data dan meningkatkan tahap prestasi syarikat dengan menyediakan kakitangan dan pemilik perniagaan maklumat yang mereka perlukan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Bagaimana Perisikan Perniagaan Dapat Memanfaatkan SMBs
SAP menawarkan kertas putih percuma ini mengenai bagaimana kecerdasan perniagaan dapat memberi manfaat kepada perniagaan dari sebarang saiz. BI membantu penganalisis penyelidikan, pengurus dan kakitangan lain membuat keputusan pengurusan yang lebih cepat. Ia membolehkan pasukan jualan dan pekerja berurusan secara langsung dengan orang awam untuk memberikan sebab-sebab cadangan mereka.
Photo Data melalui Shutterstock
10 Komen ▼
