Zelfs kleine en middelgrote bedrijven (SMB's) beschikken over gegevens die ze kunnen analyseren om betere zakelijke beslissingen te nemen. Business intelligence (BI) is niet alleen voor bedrijven en grote merken nu er kant-en-klare oplossingen zijn voor data-analyse.
Voorheen moesten gegevens handmatig in spreadsheets worden getrokken, aangepaste berekeningen moesten worden gemaakt en vervolgens werden gegevens geëxporteerd naar grafieken voor analyse. Weinig bedrijfsmanagers hadden de vaardigheden of het verlangen en de meeste kleine bedrijven hadden geen datawetenschappers of analisten.
$config[code] not foundTegenwoordig bestaan er veel hulpprogramma's voor slepen en neerzetten waarmee gegevens automatisch kunnen worden opgehaald en geanalyseerd en weergegeven in visueel formaat voor bruikbare inzichten. Maar ondernemers en managers moeten nog steeds begrijpen wat er wordt geanalyseerd om met deze nieuwe BI-tools geldige conclusies te trekken. Medewerkers met opleidingen of analytische geesten op elk niveau kunnen inzicht krijgen in gegevens die momenteel nog niet zijn gebruikt.
Hoe Business Intelligence te gebruiken
We hebben allemaal business intelligence in gebruik gezien zonder te beseffen dat het was wat het was. E-commerce-verbeteringen die gerelateerde producten of upsells suggereren op basis van wat andere klanten tegelijkertijd hebben gekocht, zijn voorbeelden.
Er zijn veel video's op YouTube die laten zien hoe je business intelligence-oplossingen kunt gebruiken en de kracht van data science en voorspellende analyses begrijpen. Gebruik deze om betere beslissingen te nemen en uw bedrijf te laten groeien.
Business Intelligence - Gedefinieerd
De convergentie van big data en analyse resulteert in uitvoerbare beslissingen die mogelijk worden gemaakt door business intelligence (BI). Door te beginnen met einddoelen is het mogelijk om business intelligence te gebruiken om de omzet en winst te verhogen en kosten en uitgaven te verlagen.
Het gebruik van Google Analytics om bruikbare conclusies te trekken, is een voorbeeld van business intelligence. MKB-bedrijven kunnen tegenwoordig veel verder gaan met een combinatie van suggesties uit een boek, zoals Hyper Business Intelligence, en nieuwe tools die hun bestaande gegevens analyseren.
Analytics 3.0 - De toekomst is er
Bedrijven zijn niet beperkt tot traditionele analyseplatforms. Nieuwe all-in-one software voor datavisualisatie, zoals Datapine, kan gegevens uit meerdere bronnen, zowel intern als extern, naar drag-and-droptechnologie slepen, zodat gebruikers eenvoudig interactieve, aangepaste dashboards kunnen maken.
Analytics 3.0 komt tot uiting in de manier waarop bedrijven gebruikers de mogelijkheid bieden hun BI-ervaringen te personaliseren. Real-time monitoring biedt gebruikers de informatie die ze nodig hebben om een nauwkeurig overzicht van hun activiteiten te krijgen. De resultaten kunnen op elk gewenst moment of via regelmatig gemailde rapporten live in een visuele interface worden weergegeven. Informatie is 24/7 toegankelijk via een pc, mobiele telefoon en / of tablet.
Mobiliteit, interactieve dashboards en gebruiksvriendelijke technologie maken business intelligence voor elk bedrijf beschikbaar. Een voorbeeld van hoe u dit kunt gebruiken, is door analytische gegevens en verkoopgegevens naar een BI-tool te halen om externe advertentie-uitgaven te vergelijken met interne verkoop om de ROI te meten.
Voorspellende en prescriptieve analyses
Volgens The International Institute of Analytics:
"Er zijn altijd drie soorten analyses geweest: beschrijvend, die rapporteren over het verleden; voorspellend, die modellen gebruiken die gebaseerd zijn op gegevens uit het verleden om de toekomst te voorspellen; en prescriptief, die modellen gebruiken om optimale gedragingen en acties te specificeren. Analytics 3.0 omvat alle typen, maar er is meer nadruk op prescriptieve analyses. "
Deze analytische disciplines geven inzicht in de waarschijnlijkheid van een toekomstige gebeurtenis, bevelen acties aan die kunnen worden genomen, waardoor ze ideaal zijn voor het nemen van zakelijke beslissingen.
Big Data begrijpen - De geschiedenis van Business Intelligence
Harvard Business Review biedt deze Analytics 3.0-evaluatie met uitgebreidere informatie over de geschiedenis van gegevens en analyses. Hier is een korte samenvatting aangezien alle ondernemers moeten begrijpen wat deze termen betekenen.
In de jaren 1950 werden hulpmiddelen ontworpen om informatie te verzamelen en trends en patronen te identificeren. Deze tools zouden taken sneller kunnen uitvoeren dan menselijk mogelijk was. Gegevensanalisten verwijzen over het algemeen naar deze vroege periode van bedrijfsinformatie als Analytics 1.0.
Het merendeel van de business analytics-tools in die tijd waren kleine, gestructureerde interne gegevensbronnen. Er was beperkte rapportagemogelijkheid en batchverwerking kon enkele maanden duren. Voordat Big Data arriveerde, besteedden analisten in essentie meer tijd aan het verzamelen en voorbereiden van gegevens dan aan het analyseren ervan. Dit vroege tijdperk duurde ongeveer 50 jaar en leidde uiteindelijk tot het ontstaan van Big Data.
Het midden van de jaren 2000 bracht de geboorte van het internet met zich mee en de huidige sociale media van Facebook en Google zijn nietjes. Zowel Google als Facebook boden nieuwe data aan om te analyseren en een nieuwe manier om die gegevens te verzamelen. Hoewel de term Big Data pas rond 2010 algemeen werd, was het duidelijk dat deze nieuwe informatie heel anders was dan de kleine gegevens uit het verleden.
Terwijl de eigen transacties en interne verrichtingen van een bedrijf kleine gegevens genereerden, werd Big Data extern getrokken, van het net, evenals van openbare dataprojecten en -bronnen. Een voorbeeld van Big Data is het Human Genome Project. Deze nieuwe manier van gegevensverzameling betekende het begin van Analytics 2.0.
Zodra Big Data arriveerde, was de ontwikkeling van nieuwe processen en technologieën om bedrijven te helpen hun verzamelde gegevens om te zetten in winst door inzicht, op het goede spoor. Nieuwe databases (NoSQL) en verwerkingsstructuren (Hadoop) werden ontwikkeld. Het open source framework Hadoop is speciaal ontworpen om Big Data-sets op te slaan en te analyseren. De flexibiliteit van Hadoop maakt het de perfecte tool om ongestructureerde gegevens te beheren (bijvoorbeeld video, spraak en onbewerkte tekst, enz.).
Gegevensanalisten tijdens de Analytics 2.0-periode moesten bekwaam zijn op het gebied van informatietechnologie en analyse. Met deze competenties hebben ze voorbereid op de komende technologische vooruitgang tijdens Analytics 3.0.
Analytics 3.0 is slechts een van de stappen op het pad naar de toekomst van Business Intelligence. Het uiteindelijke doel van Business Intelligence is om gegevens te analyseren en het prestatieniveau van een bedrijf te verbeteren door medewerkers en bedrijfseigenaren de informatie te bieden die ze nodig hebben om betere beslissingen te nemen.
Hoe Business Intelligence kan profiteren van het MKB
SAP biedt dit gratis whitepaper over hoe business intelligence bedrijven van elke omvang kan helpen. BI helpt onderzoeksanalisten, managers en andere personeelsleden bij het sneller nemen van weloverwogen managementbeslissingen. Het stelt verkoopteams en werknemers die direct met het publiek omgaan in staat om redenen te geven voor hun aanbevelingen.
Gegevensfoto via Shutterstock
10 Opmerkingen ▼
