Ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) cũng có dữ liệu họ có thể phân tích để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Business Intelligence (BI) không chỉ dành cho các tập đoàn và thương hiệu lớn mà giờ đây đã có các giải pháp làm sẵn để phân tích dữ liệu.
Trước đây, dữ liệu phải được kéo thủ công vào bảng tính, các tính toán tùy chỉnh phải được tạo và sau đó dữ liệu được xuất thành biểu đồ để phân tích. Rất ít nhà quản lý doanh nghiệp có kỹ năng hoặc mong muốn và hầu hết các công ty nhỏ không có nhà khoa học hoặc nhà phân tích dữ liệu.
$config[code] not foundNgày nay, nhiều công cụ kéo và thả tồn tại có khả năng tự động kéo dữ liệu và phân tích và hiển thị nó ở định dạng trực quan để có cái nhìn sâu sắc có thể hành động. Nhưng chủ doanh nghiệp và người quản lý vẫn cần hiểu những gì đang được phân tích để đưa ra kết luận hợp lệ bằng cách sử dụng các công cụ BI mới này. Nhân viên có đầu óc đào tạo hoặc phân tích ở mọi cấp độ có thể hiểu biết sâu sắc về dữ liệu hiện chưa được khai thác.
Cách sử dụng thông minh trong kinh doanh
Chúng ta đều đã thấy trí tuệ kinh doanh được sử dụng mà không nhận ra đó là những gì nó đã được. Các cải tiến thương mại điện tử đề xuất các sản phẩm liên quan hoặc tăng giá dựa trên những gì người mua hàng khác đã mua cùng một lúc là ví dụ.
Có nhiều video trên YouTube cho thấy cách sử dụng các giải pháp kinh doanh thông minh và để hiểu sức mạnh của khoa học dữ liệu và phân tích dự đoán. Sử dụng chúng để đưa ra quyết định tốt hơn và phát triển doanh nghiệp của bạn.
Kinh doanh thông minh - Xác định
Sự hội tụ của dữ liệu lớn và phân tích dẫn đến các quyết định hành động được kích hoạt bởi trí tuệ kinh doanh (BI). Bằng cách bắt đầu với các mục tiêu cuối cùng, có thể sử dụng trí tuệ kinh doanh để tăng doanh thu và lợi nhuận và giảm chi phí và chi phí.
Sử dụng Google Analytics để rút ra kết luận hành động là một ví dụ về trí tuệ kinh doanh. SMB ngày nay có thể tiến xa hơn bằng cách sử dụng kết hợp các đề xuất từ một cuốn sách như Hyper business Intelligence và các công cụ mới để phân tích dữ liệu hiện có của họ.
Analytics 3.0 - Tương lai là đây
Các doanh nghiệp không giới hạn trong các nền tảng phân tích truyền thống. Các giải pháp phần mềm trực quan hóa dữ liệu tất cả trong một mới như Datapine có thể kéo dữ liệu từ nhiều nguồn, cả bên trong và bên ngoài, vào công nghệ kéo và thả cho phép người dùng dễ dàng tạo bảng điều khiển tương tác, tùy chỉnh.
Analytics 3.0 được chứng minh bằng cách các doanh nghiệp cung cấp cho người dùng khả năng cá nhân hóa trải nghiệm BI của họ. Giám sát thời gian thực cung cấp cho người dùng thông tin họ cần để có được cái nhìn tổng quan chính xác về doanh nghiệp của họ. Kết quả có thể được hiển thị trực tiếp trong giao diện trực quan bất cứ lúc nào hoặc thông qua các báo cáo được gửi qua email thường xuyên. Thông tin có thể truy cập 24/7 thông qua PC, điện thoại di động và / hoặc máy tính bảng.
Tính cơ động, bảng điều khiển tương tác và công nghệ dễ sử dụng làm cho trí tuệ kinh doanh có sẵn cho mọi doanh nghiệp. Một ví dụ về cách sử dụng nó là kéo dữ liệu phân tích và dữ liệu bán hàng vào công cụ BI để so sánh chi tiêu quảng cáo bên ngoài với doanh số nội bộ để đo lường ROI.
Phân tích dự đoán và phân tích
Theo Viện phân tích quốc tế:
Luôn luôn có ba loại phân tích: mô tả, báo cáo về quá khứ; dự đoán, sử dụng các mô hình dựa trên dữ liệu trong quá khứ để dự đoán tương lai; và quy định, trong đó sử dụng các mô hình để xác định các hành vi và hành động tối ưu. Analytics 3.0 bao gồm tất cả các loại, nhưng có sự nhấn mạnh gia tăng về phân tích theo quy định.
Các nguyên tắc phân tích này cung cấp nhận thức về xác suất của một sự kiện trong tương lai, khuyến nghị các hành động có thể được thực hiện, khiến chúng trở nên lý tưởng để đưa ra quyết định kinh doanh.
Hiểu dữ liệu lớn - Lịch sử kinh doanh thông minh
Harvard Business Review cung cấp đánh giá Analytics 3.0 này bao gồm thông tin sâu rộng hơn về lịch sử dữ liệu và phân tích. Dưới đây là một bản tóm tắt ngắn gọn vì tất cả các chủ doanh nghiệp nên hiểu những thuật ngữ này có nghĩa gì.
Trong những năm 1950, các công cụ được thiết kế để thu thập thông tin và xác định xu hướng và mẫu. Những công cụ này có thể hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn khả năng của con người. Các nhà phân tích dữ liệu thường gọi giai đoạn đầu của trí tuệ kinh doanh này là Analytics 1.0.
Phần lớn các công cụ phân tích kinh doanh tại thời điểm đó là các nguồn dữ liệu nội bộ nhỏ, có cấu trúc. Khả năng báo cáo hạn chế và các hoạt động xử lý hàng loạt có thể mất vài tháng. Trước khi Big Data đến, các nhà phân tích về cơ bản đã dành nhiều thời gian hơn để thu thập và chuẩn bị dữ liệu so với việc họ phân tích dữ liệu. Thời kỳ đầu này kéo dài khoảng 50 năm, cuối cùng dẫn đến bình minh của Dữ liệu lớn.
Giữa những năm 2000 mang theo sự ra đời của Internet và ngày nay truyền thông xã hội chủ yếu là Facebook và Google. Cả Google và Facebook đều cung cấp dữ liệu mới để phân tích và một cách mới để thu thập dữ liệu đó. Mặc dù thuật ngữ Big Data không trở nên phổ biến cho đến khoảng năm 2010, nhưng rõ ràng thông tin mới này khác nhiều so với dữ liệu nhỏ so với trước đây.
Trong khi các công ty của riêng mình giao dịch và các hoạt động nội bộ tạo ra dữ liệu nhỏ, Dữ liệu lớn được rút ra từ bên ngoài, từ Net, cũng như từ các nguồn và dự án dữ liệu công cộng. Một ví dụ về Dữ liệu lớn là Dự án Bộ gen người. Cách thu thập dữ liệu mới này biểu thị sự khởi đầu của Analytics 2.0.
Khi Big Data xuất hiện, việc phát triển các quy trình và công nghệ mới để hỗ trợ các công ty biến dữ liệu thu thập được của họ thành lợi nhuận thông qua sự hiểu biết sâu sắc đang diễn ra nhanh chóng. Cơ sở dữ liệu mới (NoQuery) và khung xử lý (Hadoop) đã được phát triển. Khung công tác mã nguồn mở Hadoop được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và phân tích các tập hợp Dữ liệu lớn. Tính linh hoạt của Hadoop làm cho nó trở thành công cụ hoàn hảo để quản lý dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: video, giọng nói và văn bản thô, v.v.).
Các nhà phân tích dữ liệu trong giai đoạn Analytics 2.0 cần có năng lực về công nghệ thông tin cũng như phân tích. Có những năng lực này đã chuẩn bị chúng cho những tiến bộ công nghệ sắp tới trong Analytics 3.0.
Analytics 3.0 chỉ là một trong những bước trên con đường dẫn đến tương lai của trí tuệ doanh nghiệp. Mục tiêu cuối cùng của trí tuệ kinh doanh là phân tích dữ liệu và tăng mức độ hiệu quả của công ty bằng cách cung cấp cho nhân viên và chủ doanh nghiệp thông tin họ cần để đưa ra quyết định tốt hơn.
Làm thế nào kinh doanh thông minh có thể mang lại lợi ích cho SMB
SAP cung cấp sách trắng miễn phí này về cách thức kinh doanh thông minh có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô. BI hỗ trợ các nhà phân tích nghiên cứu, quản lý và nhân viên khác trong việc đưa ra các quyết định quản lý sáng suốt nhanh hơn. Nó cho phép các nhóm bán hàng và nhân viên giao dịch trực tiếp với công chúng để đưa ra lý do cho các khuyến nghị của họ.
Dữ liệu ảnh qua Shutterstock
10 Bình luận
