Kahit na ang mga maliliit at katamtaman na mga negosyo (SMBs) ay mayroong data na maaari nilang pag-aralan upang gumawa ng mas mahusay na mga desisyon sa negosyo. Ang katalinuhan ng negosyo (BI) ay hindi lamang para sa mga korporasyon at malalaking tatak ngayon na mayroong mga handa na solusyon para sa pagtatasa ng data.
Dati, ang data ay dapat na manu-manong hinila sa mga spreadsheet, ang mga custom na kalkulasyon ay dapat na likhain, at pagkatapos ay mai-export ang data sa mga graph para sa pagtatasa. Ang ilang mga tagapamahala ng negosyo ay may mga kasanayan o pagnanais at karamihan sa mga maliliit na kumpanya ay walang mga siyentipiko o analista ng data.
$config[code] not foundNgayon, maraming mga tool ng drag-and-drop ang umiiral na awtomatikong makakapag-pull ng data at pag-aralan at ipakita ito sa visual na format para sa naaaksyahang pananaw. Ngunit kailangan pa ring maintindihan ng mga may-ari at tagapamahala ng negosyo ang pinag-aaralan upang makumpleto ang mga wastong konklusyon gamit ang mga bagong tool ng BI. Ang mga empleyado na may pagsasanay o analytical na mga isip sa bawat antas ay makakakuha ng mga pananaw mula sa data na kasalukuyang hindi naapektuhan.
Paano Gamitin ang Intelligence ng Negosyo
Namin ang lahat ng nakita katalinuhan sa negosyo na ginagamit nang walang napagtatanto na kung ano ito ay. Ang mga pagpapahusay ng ecommerce na nagmumungkahi ng mga kaugnay na produkto o upsells batay sa kung ano ang binili ng iba pang mga mamimili sa parehong oras ay mga halimbawa.
Maraming mga video sa YouTube ang nagpapakita kung paano gagamitin ang mga solusyon sa katalinuhan sa negosyo at upang maunawaan ang kapangyarihan ng agham ng data at predictive analytics. Gamitin ang mga ito upang gumawa ng mas mahusay na desisyon at palaguin ang iyong negosyo.
Business Intelligence - Defined
Ang tagpo ng malaking data at analytics ay nagreresulta sa mga naaaksyunang desisyon na pinagana ng business intelligence (BI). Sa pamamagitan ng pagsisimula ng mga layunin sa pagtatapos, posible na gumamit ng katalinuhan sa negosyo upang madagdagan ang mga benta at kita at bawasan ang mga gastos at gastos.
Ang paggamit ng Google Analytics upang gumuhit ng mga konklusyong naaaksyunan ay isang halimbawa ng katalinuhan sa negosyo. SMBs ngayon ay maaaring pumunta sa karagdagang paggamit ng isang kumbinasyon ng mga mungkahi mula sa isang libro tulad ng Hyper katalinuhan ng negosyo, at mga bagong tool na pag-aralan ang kanilang umiiral na data.
Analytics 3.0 - Ang Kinabukasan ay Narito
Ang mga negosyo ay hindi limitado sa mga tradisyunal na platform ng analytics. Ang mga bagong all-in-one data visualization software solution tulad ng Datapine ay maaaring gumuhit ng data mula sa maraming mga mapagkukunan, parehong panloob at panlabas, sa drag and drop technology na nagpapahintulot sa mga user na madaling lumikha ng mga interactive, pasadyang mga dashboard.
Ang ebidensiya sa 3.0 ay napatunayan sa pamamagitan ng paraan ng mga negosyo na nagbibigay ng mga gumagamit na may kakayahang i-personalize ang kanilang mga karanasan sa BI. Ang real-time na pagsubaybay ay nagbibigay sa mga gumagamit ng impormasyon na kailangan nila upang makakuha ng tumpak na pangkalahatang-ideya ng kanilang mga negosyo. Maaaring ipakita ang mga resulta nang live sa isang visual na interface sa anumang oras o sa pamamagitan ng regular na mga email na ulat. Ang impormasyon ay maa-access 24/7 sa isang PC, mobile phone at / o isang tablet.
Ang kadaliang kumilos, mga interactive na dashboard at madaling gamitin na teknolohiya ay nagbibigay ng katalinuhan sa negosyo na magagamit sa bawat negosyo. Ang isang halimbawa kung paano gamitin ito ay ang pull data ng analytics at data ng benta sa isang BI tool upang ihambing ang panlabas na paggastos ng ad sa panloob na mga benta upang masukat ang ROI.
Predictive and Prescriptive Analytics
Ayon sa International Institute of Analytics:
"Mayroong palaging tatlong uri ng analytics: naglalarawang, na nag-uulat sa nakaraan; predictive, na gumagamit ng mga modelo batay sa nakaraang data upang mahulaan ang hinaharap; at prescriptive, na gumagamit ng mga modelo upang tukuyin ang pinakamainam na pag-uugali at pagkilos. Kasama sa lahat ng mga uri ng Analytics 3.0 ang Analytics, ngunit may mas mataas na diin sa prescriptive analytics. "
Ang mga analitikong disiplina ay nagbibigay ng kamalayan sa posibilidad ng isang pangyayari sa hinaharap, na nagrerekomenda ng mga aksyon na maaaring gawin, na ginagawa itong ideal para sa paggawa ng mga desisyon sa negosyo.
Pag-unawa sa Big Data - Ang Kasaysayan ng Negosyo Intelligence
Ang Review ng Harvard Business ay nagbibigay ng pagsusuri sa Analytics 3.0 na kinabibilangan ng mas malawak na impormasyon sa kasaysayan ng data at analytics. Narito ang isang maikling buod ng lahat ng may-ari ng negosyo ay dapat na maunawaan kung ano ang ibig sabihin ng mga tuntuning ito.
Noong 1950s, ang mga tool ay dinisenyo upang mangolekta ng impormasyon at makilala ang mga uso, at mga pattern. Ang mga tool na ito ay maaaring magawa ang mga gawain nang mas mabilis kaysa sa makataong posible. Karaniwang tumutukoy ang analyst ng datos sa maagang panahon ng katalinuhang pang-negosyo bilang Analytics 1.0.
Ang karamihan sa mga tool sa analytics ng negosyo noong panahong iyon ay maliit, nakabalangkas, panloob na pinagkukunan ng data. May limitadong kakayahan sa pag-uulat at mga operasyon sa pagproseso ng batch ay maaaring tumagal nang ilang buwan. Bago dumating ang Big Data, ang mga analyst ay mahalagang ginugol ang mas maraming oras sa pagkolekta at paghahanda ng data kaysa sa pag-aaral nila nito. Ang unang bahagi ng panahon ay tumagal ng tungkol sa 50 taon, sa huli humahantong sa bukang-liwayway ng Big Data.
Ang kalagitnaan ng 2000s ay nagdala dito ang kapanganakan ng Internet at ang mga social media ngayon Staples Facebook at Google. Ang parehong Google at Facebook ay nag-aalok ng mga bagong data upang pag-aralan at isang bagong paraan upang mangolekta ng data na iyon. Kahit na ang terminong Big Data ay hindi karaniwan hanggang sa paligid ng 2010, malinaw na ang bagong impormasyon na ito ay magkano ang pagkakaiba na ang maliit na data mula sa nakaraan.
Samantalang ang sariling mga transaksyon at mga panloob na operasyon ng kumpanya ay nakabuo ng maliit na data, ang Big Data ay iginuhit sa labas, mula sa Net, gayundin mula sa mga pampublikong proyekto at pinagkukunan ng data. Ang isang halimbawa ng Big Data ay ang Human Genome Project. Ang bagong paraan ng pagkolekta ng data ay nagpahayag ng pagsisimula ng Analytics 2.0.
Sa sandaling dumating ang Big Data, ang pagpapaunlad ng mga bagong proseso at teknolohiya upang tulungan ang mga kumpanya sa pagpalit ng kanilang nakolektang data sa kita sa pamamagitan ng pananaw ay nasa mabilis na pagsubaybay. Ang mga bagong database (NoSQL) at mga framework ng pagproseso (Hadoop) ay binuo. Ang open source framework Hadoop ay partikular na dinisenyo upang mag-imbak at pag-aralan ang mga hanay ng Big Data. Ang kakayahang magamit ng Hadoop ay ginagawa itong perpektong tool upang pamahalaan ang hindi natukoy na data (hal., Video, voice at raw na teksto, atbp.).
Ang mga analyst ng data sa panahon ng panahon ng Analytics 2.0 ay kinakailangan upang maging karapat-dapat sa teknolohiya ng impormasyon pati na rin ang analytics. Ang pagkakaroon ng mga kakayahang ito ay inihanda ang mga ito para sa mga darating na teknolohikal na pagsulong sa panahon ng Analytics 3.0.
Ang Analytics 3.0 ay isa lamang sa mga hakbang sa landas sa hinaharap ng katalinuhan sa negosyo. Ang tunay na layunin ng katalinuhan sa negosyo ay upang pag-aralan ang data at mapalakas ang antas ng pagganap ng kumpanya sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga miyembro ng kawani at mga may-ari ng negosyo ang impormasyong kailangan nila upang gumawa ng mas mahusay na mga desisyon.
Paano Makikinabang ang SMB sa Negosyo
Nag-aalok ang SAP ng libreng puting papel sa kung paano makikinabang ang negosyo ng negosyo sa anumang laki. Tinutulungan ng BI ang mga analyst ng pananaliksik, mga tagapamahala at iba pang mga tauhan ng kawani sa mas mabilis na paggawa ng mga pagpapasya sa pamamahala. Nagbibigay ito ng mga benta ng mga koponan at mga empleyado na direktang nakikitungo sa publiko upang magbigay ng mga dahilan para sa kanilang mga rekomendasyon
Data ng Larawan sa pamamagitan ng Shutterstock
10 Mga Puna ▼
