Selbst kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen über Daten, die sie analysieren könnten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Business Intelligence (BI) ist nicht nur für Unternehmen und große Marken geeignet, da es jetzt fertige Lösungen für die Datenanalyse gibt.
Zuvor mussten Daten manuell in Kalkulationstabellen abgerufen, benutzerdefinierte Berechnungen erstellt und Daten zur Analyse in Diagramme exportiert werden. Nur wenige Manager hatten die Fähigkeiten oder den Wunsch, und die meisten kleinen Unternehmen hatten keine Datenwissenschaftler oder Analysten.
$config[code] not foundHeutzutage gibt es viele Drag-and-Drop-Tools, mit denen Daten automatisch abgerufen, analysiert und im visuellen Format angezeigt werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmer und Manager müssen jedoch immer noch verstehen, was analysiert wird, um mithilfe dieser neuen BI-Tools gültige Schlussfolgerungen ziehen zu können. Mitarbeiter, die auf jeder Ebene über Schulungen oder Analysen verfügen, können Erkenntnisse aus Daten erhalten, die derzeit nicht genutzt werden.
So verwenden Sie Business Intelligence
Wir alle haben Business Intelligence in Gebrauch gesehen, ohne zu wissen, dass es so ist. E-Commerce-Erweiterungen, die verwandte Produkte oder Upgrades basierend auf dem, was andere Käufer zur gleichen Zeit gekauft haben, vorschlagen, sind Beispiele.
Es gibt viele Videos auf YouTube, die zeigen, wie man Business-Intelligence-Lösungen verwendet und die Leistungsfähigkeit von Data Science und Predictive Analytics erkennt. Nutzen Sie diese, um bessere Entscheidungen zu treffen und Ihr Geschäft zu vergrößern.
Business Intelligence - definiert
Die Konvergenz von Big Data und Analysen führt zu umsetzbaren Entscheidungen, die durch Business Intelligence (BI) ermöglicht werden. Wenn Sie mit Endzielen beginnen, können Sie mit Business Intelligence Umsatz und Gewinn steigern sowie Kosten und Kosten reduzieren.
Ein Beispiel für Business Intelligence ist die Verwendung von Google Analytics, um umsetzbare Schlussfolgerungen zu ziehen. Kleine und mittlere Unternehmen können heute mit einer Kombination von Vorschlägen aus einem Buch wie Hyper Business Intelligence und neuen Tools, die ihre vorhandenen Daten analysieren, noch viel weiter gehen.
Analytics 3.0 - Die Zukunft ist da
Unternehmen sind nicht auf traditionelle Analyseplattformen beschränkt. Neue All-in-One-Softwarelösungen für die Datenvisualisierung wie Datapine können Daten aus verschiedenen Quellen (sowohl intern als auch extern) in die Drag-and-Drop-Technologie ziehen, sodass Benutzer interaktive, benutzerdefinierte Dashboards erstellen können.
Analytics 3.0 zeigt sich darin, wie Unternehmen Benutzern die Möglichkeit geben, ihre BI-Erlebnisse zu personalisieren. Echtzeitüberwachung bietet Benutzern die Informationen, die sie benötigen, um einen genauen Überblick über ihre Geschäfte zu erhalten. Die Ergebnisse können jederzeit live in einer visuellen Benutzeroberfläche oder über regelmäßig per E-Mail versendete Berichte angezeigt werden. Die Informationen sind rund um die Uhr über einen PC, ein Mobiltelefon und / oder ein Tablet verfügbar.
Mobilität, interaktive Dashboards und benutzerfreundliche Technologie machen Business Intelligence für jedes Unternehmen verfügbar. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von Analysedaten und Verkaufsdaten in ein BI-Tool, um die Ausgaben für externe Anzeigen mit den internen Verkäufen zu vergleichen, um den ROI zu messen.
Predictive und Prescriptive Analytics
Nach Angaben des International Institute of Analytics:
„Es gab immer drei Arten von Analysen: beschreibende, die über die Vergangenheit berichten; prädiktive, die Modelle verwenden, die auf früheren Daten basieren, um die Zukunft vorherzusagen; und vorgeschrieben, die Modelle verwenden, um optimale Verhaltensweisen und Aktionen festzulegen. Analytics 3.0 umfasst alle Typen, aber es wird zunehmend Wert auf präskriptive Analysen gelegt. “
Diese analytischen Disziplinen geben Aufschluss über die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses und empfehlen Maßnahmen, die ergriffen werden könnten, wodurch sie sich ideal für geschäftliche Entscheidungen eignen.
Big Data verstehen - Die Geschichte von Business Intelligence
Der Harvard Business Review bietet diesen Analytics 3.0-Test, der umfassendere Informationen zum Daten- und Analyseverlauf enthält. Hier ist eine kurze Zusammenfassung, da alle Unternehmer verstehen sollten, was diese Begriffe bedeuten.
In den fünfziger Jahren wurden Werkzeuge entwickelt, um Informationen zu sammeln und Trends und Muster zu erkennen. Diese Tools konnten Aufgaben schneller erledigen, als es menschlich möglich war. Datenanalysten bezeichnen diese frühe Phase von Business Intelligence im Allgemeinen als Analytics 1.0.
Zu dieser Zeit waren die meisten Business-Analyse-Tools kleine strukturierte interne Datenquellen. Die Berichterstellungsfähigkeit war begrenzt, und die Stapelverarbeitung konnte mehrere Monate dauern. Bevor Big Data eintraf, verbrachten die Analysten im Wesentlichen mehr Zeit damit, Daten zu sammeln und aufzubereiten als sie zu analysieren. Diese frühe Ära dauerte etwa 50 Jahre und führte schließlich zum Anbruch von Big Data.
Die Mitte der 2000er Jahre brachte die Geburt des Internets mit sich und heutige Social Media sind Facebook und Google. Sowohl Google als auch Facebook boten neue Daten zum Analysieren und eine neue Methode zum Sammeln dieser Daten. Obwohl der Begriff Big Data erst um das Jahr 2010 herum verbreitet wurde, war klar, dass diese neuen Informationen sich erheblich von den kleinen Daten aus der Vergangenheit unterschieden.
Während unternehmensinterne Transaktionen und interne Vorgänge kleine Daten generierten, wurden Big Data extern, aus dem Internet sowie aus öffentlichen Datenprojekten und -quellen bezogen. Ein Beispiel für Big Data ist das Human Genome Project. Diese neue Art der Datenerfassung bedeutete den Beginn von Analytics 2.0.
Nach der Einführung von Big Data war die Entwicklung neuer Verfahren und Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen sollen, ihre gesammelten Daten durch Einsicht in Gewinne umzuwandeln, auf der Überholspur. Neue Datenbanken (NoSQL) und Verarbeitungsframeworks (Hadoop) wurden entwickelt. Das Open-Source-Framework Hadoop wurde speziell zum Speichern und Analysieren von Big Data-Sets entwickelt. Die Flexibilität von Hadoop macht es zum idealen Werkzeug für die Verwaltung unstrukturierter Daten (z. B. Video, Sprache und Rohtext usw.).
Datenanalysten mussten während des Zeitraums von Analytics 2.0 sowohl in der Informationstechnologie als auch in der Analytik kompetent sein. Durch diese Kompetenzen wurden sie auf die bevorstehenden technologischen Fortschritte im Rahmen von Analytics 3.0 vorbereitet.
Analytics 3.0 ist nur einer der Schritte auf dem Weg in die Zukunft von Business Intelligence. Das ultimative Ziel von Business Intelligence ist die Analyse von Daten und die Steigerung des Leistungsniveaus eines Unternehmens, indem Mitarbeitern und Geschäftsinhabern die Informationen zur Verfügung gestellt werden, die sie für bessere Entscheidungen benötigen.
Wie Business Intelligence kleine und mittlere Unternehmen profitieren kann
SAP bietet dieses kostenlose Whitepaper an, in dem beschrieben wird, wie Business Intelligence für Unternehmen jeder Größe von Nutzen ist. BI unterstützt Research-Analysten, Manager und andere Mitarbeiter dabei, fundierte Managemententscheidungen schneller zu treffen. Auf diese Weise können Vertriebsteams und Mitarbeiter, die direkt mit der Öffentlichkeit zu tun haben, Gründe für ihre Empfehlungen angeben.
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