Anche le piccole e medie imprese (PMI) dispongono di dati che potrebbero essere analizzati per prendere decisioni aziendali migliori. La Business Intelligence (BI) non è solo per le grandi aziende e i grandi marchi ora che ci sono soluzioni pronte per l'analisi dei dati.
In precedenza, i dati dovevano essere tirati manualmente in fogli di calcolo, dovevano essere creati calcoli personalizzati e quindi i dati venivano esportati in grafici per l'analisi. Pochi manager aziendali avevano le capacità o il desiderio e la maggior parte delle piccole imprese non aveva scienziati o analisti di dati.
$config[code] not foundOggi esistono molti strumenti di trascinamento della selezione che sono in grado di estrarre dati automaticamente e analizzarli e visualizzarli in formato visivo per ottenere informazioni utili. Ma i proprietari e i manager aziendali devono ancora capire cosa viene analizzato al fine di trarre conclusioni valide utilizzando questi nuovi strumenti di BI. I dipendenti con formazione o menti analitiche a tutti i livelli possono ottenere informazioni dai dati attualmente non sfruttati.
Come utilizzare la Business Intelligence
Abbiamo visto tutti business intelligence in uso senza renderci conto di quello che era. I miglioramenti dell'e-commerce che suggeriscono prodotti o upsell correlati in base a ciò che altri acquirenti hanno acquistato contemporaneamente sono esempi.
Ci sono molti video su YouTube che mostrano come utilizzare le soluzioni di business intelligence e capire il potere della scienza dei dati e dell'analisi predittiva. Usali per prendere decisioni migliori e far crescere la tua attività.
Business Intelligence - Definito
La convergenza di big data e analisi porta a decisioni attuabili abilitate dalla business intelligence (BI). Iniziando con gli obiettivi finali, è possibile utilizzare la business intelligence per aumentare le vendite e i profitti e ridurre costi e spese.
L'utilizzo di Google Analytics per trarre conclusioni utili è un esempio di business intelligence. Oggi le PMI possono fare molto di più utilizzando una combinazione di suggerimenti tratti da un libro come Hyper business intelligence e nuovi strumenti che analizzano i dati esistenti.
Analytics 3.0 - Il futuro è qui
Le attività commerciali non sono limitate alle piattaforme di analisi tradizionali. Le nuove soluzioni software di visualizzazione dati all-in-one come Datapine possono estrarre dati da più fonti, sia interne che esterne, in tecnologia drag and drop che consente agli utenti di creare facilmente dashboard interattivi personalizzati.
Analytics 3.0 è evidenziato dal modo in cui le aziende offrono agli utenti la possibilità di personalizzare le loro esperienze di BI. Il monitoraggio in tempo reale fornisce agli utenti le informazioni di cui hanno bisogno per ottenere una panoramica accurata delle loro attività. I risultati possono essere visualizzati in diretta in un'interfaccia visiva in qualsiasi momento o tramite rapporti inviati via email regolarmente. Le informazioni sono accessibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7 tramite PC, telefono cellulare e / o tablet.
Mobilità, dashboard interattivi e tecnologia facile da usare rendono la business intelligence disponibile per ogni azienda. Un esempio di come utilizzarlo è quello di estrarre dati di analisi e dati di vendita in uno strumento di BI per confrontare la spesa pubblicitaria esterna con le vendite interne per misurare il ROI.
Analytics predittivo e prescrittivo
Secondo The International Institute of Analytics:
"Ci sono sempre stati tre tipi di analisi: descrittiva, che riporta sul passato; predittivo, che utilizza modelli basati su dati passati per prevedere il futuro; e prescrittivo, che usa i modelli per specificare comportamenti e azioni ottimali. Analytics 3.0 include tutti i tipi, ma c'è un'enfasi maggiore sull'analisi prescrittiva. "
Queste discipline analitiche forniscono consapevolezza sulla probabilità di un evento futuro, raccomandando azioni che potrebbero essere adottate, rendendole ideali per prendere decisioni di business.
Capire i big data: la storia della business intelligence
Harvard Business Review fornisce questa recensione di Analytics 3.0 che include informazioni più ampie sulla cronologia dei dati e delle analisi. Ecco una breve sinossi in cui tutti gli imprenditori dovrebbero capire cosa significano questi termini.
Durante gli anni '50, gli strumenti furono progettati per raccogliere informazioni e identificare tendenze e modelli. Questi strumenti potrebbero svolgere compiti più rapidamente di quanto fosse umanamente possibile. Gli analisti di dati si riferiscono generalmente a questo primo periodo di business intelligence come Analytics 1.0.
La maggior parte degli strumenti di analisi aziendale in quel momento erano fonti di dati interne piccole e strutturate. Le capacità di reporting erano limitate e le operazioni di elaborazione batch potevano richiedere diversi mesi. Prima che arrivassero i Big Data, gli analisti dedicarono essenzialmente più tempo a raccogliere e preparare i dati che a analizzarli. Questa era iniziale durò circa 50 anni, portando infine all'alba dei Big Data.
La metà degli anni 2000 portò con sé la nascita di Internet e oggi i punti di social media su Facebook e Google. Sia Google che Facebook hanno offerto nuovi dati da analizzare e un nuovo modo di raccogliere tali dati. Sebbene il termine Big Data non sia diventato comune fino al 2010, era chiaro che questa nuova informazione era molto diversa dai piccoli dati del passato.
Mentre le transazioni e le operazioni interne di una società hanno generato piccoli dati, i Big Data sono stati disegnati esternamente, dalla rete, nonché da progetti e fonti di dati pubblici. Un esempio di Big Data è il Progetto genoma umano. Questo nuovo modo di raccolta dei dati ha significato l'inizio di Analytics 2.0.
Una volta arrivati i Big Data, lo sviluppo di nuovi processi e tecnologie per aiutare le aziende a trasformare i loro dati raccolti in profitti attraverso l'intuizione era sulla buona strada. Sono stati sviluppati nuovi database (NoSQL) e framework di elaborazione (Hadoop). Il framework open source Hadoop è progettato specificamente per archiviare e analizzare set di Big Data. La flessibilità di Hadoop lo rende lo strumento perfetto per gestire i dati non strutturati (ad es. Video, voce e testo non elaborato, ecc.).
Gli analisti di dati durante il periodo di Analytics 2.0 dovevano essere competenti in materia di tecnologia dell'informazione e di analisi. Avere queste competenze li ha preparati per i prossimi progressi tecnologici durante Analytics 3.0.
Analytics 3.0 è solo uno dei passaggi sul percorso verso il futuro della business intelligence. L'obiettivo finale della business intelligence è quello di analizzare i dati e aumentare il livello di prestazioni di un'azienda fornendo ai membri dello staff e ai titolari delle aziende le informazioni necessarie per prendere decisioni migliori.
In che modo la Business Intelligence può avvantaggiare le PMI
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Foto di dati tramite Shutterstock
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