Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) bile daha iyi işletme kararları almak için analiz edebilecekleri veriye sahiptir. İş zekası (BI) sadece şirketler için değil, artık büyük markalar için veri analizi için hazır çözümler bulunmaktadır.
Önceden, verilerin elektronik tablolara manuel olarak alınması, özel hesapların oluşturulması ve ardından verilerin analiz için grafiklere aktarılması gerekiyordu. Çok az sayıda işletme yöneticisinin beceri ya da isteği vardı ve çoğu küçük şirketin veri bilimcisi ya da analisti yoktu.
$config[code] not foundGünümüzde, verileri otomatik olarak çekebilen ve uygulanabilir bilgiler için analiz edip görsel biçimde görüntüleyebilen birçok sürükle ve bırak aracı bulunmaktadır. Ancak işletme sahipleri ve yöneticileri, bu yeni BI araçlarını kullanarak geçerli sonuçlar çıkarmak için neyin analiz edildiğini anlamalıdır. Her seviyede eğitim veya analitik zihinle çalışanlar, şu anda kullanılmayan verilerden içgörü alabilir.
İş Zekası Nasıl Kullanılır?
İş zekasının, kullanımın ne olduğunu anlamadan kullanıldığını gördük. Diğer müşterilerin aynı anda satın aldığı şeylere dayanarak ilgili ürünler veya satışlar öneren e-ticaret geliştirmeleri örnektir.
YouTube'da iş zekası çözümlerinin nasıl kullanılacağını ve veri biliminin ve tahmine dayalı analitikin gücünü anlamak için birçok video var. Daha iyi kararlar almak ve işinizi büyütmek için bunları kullanın.
İş Zekası - Tanımlanmış
Büyük verilerin ve analitiklerin bir araya gelmesi, iş zekası (BI) tarafından sağlanan eyleme dönüştürülebilir kararlarla sonuçlanır. Son hedeflerle başlayarak, satış ve karı artırmak ve maliyetleri ve masrafları azaltmak için iş zekasını kullanmak mümkündür.
İşlem yapılabilir sonuçlar çıkarmak için Google Analytics’i kullanmak bir iş zekası örneğidir. Günümüzde KOBİ'ler, Hyper iş zekası gibi bir kitaptan gelen öneriler ve mevcut verilerini analiz eden yeni araçlar kullanarak çok daha ileri gidebilirler.
Analytics 3.0 - Gelecek Burada
İşletmeler geleneksel analitik platformlarıyla sınırlı değildir. Datapine gibi yeni hepsi bir arada veri görselleştirme yazılımı çözümleri, kullanıcıların dahili ve harici birçok kaynaktan verileri sürükleyip bırakma teknolojisine çekerek kullanıcıların kolayca etkileşimli, özel panolar oluşturmasını sağlar.
Analytics 3.0, işletmelerin kullanıcılara BI deneyimlerini kişiselleştirme becerisi sağlama şekilleriyle kanıtlanır. Gerçek zamanlı izleme, kullanıcılara işletmelerine doğru bir genel bakış için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlar. Sonuçlar, herhangi bir zamanda görsel bir arayüzde veya düzenli olarak e-posta ile gönderilen raporlarla canlı olarak görüntülenebilir. Bilgiye bir PC, cep telefonu ve / veya bir tablet aracılığıyla 7/24 erişilebilir.
Mobilite, etkileşimli gösterge panoları ve kullanımı kolay teknoloji, iş zekasını her işletmeye uygun kılar. Nasıl kullanılacağına bir örnek, yatırım getirisini ölçmek için harici reklam harcamalarını dahili satışlarla karşılaştırmak amacıyla analitik verilerini ve satış verilerini bir BI aracına çekmek.
Tahmini ve Reçeteli Analitik
Uluslararası Analitik Enstitüsü'ne göre:
“Her zaman üç tür analitik olmuştur: geçmişe dair rapor veren açıklayıcı; öngörücü, geleceği tahmin etmek için geçmiş verilere dayalı modeller kullanan; ve en uygun davranış ve eylemleri belirtmek için modelleri kullanan kural koyucu. Analytics 3.0, tüm türleri içerir, ancak kuralcı analitik üzerinde artan bir vurgu vardır. ”
Bu analitik disiplinler, gelecekteki bir olayın olasılığı konusunda farkındalık sağlar, gerçekleştirilebilecek aksiyonları önerir, onları iş kararları için ideal yapar.
Büyük Veriyi Anlamak - İş Zekası Tarihi
Harvard Business Review, veri geçmişi ve analitik hakkında daha kapsamlı bilgiler içeren bu Analytics 3.0 incelemesini sunar. İşte tüm işletme sahiplerinin bu terimlerin ne anlama geldiğini anlamaları gerektiği için kısa bir özet.
1950'lerde, bilgi toplamak ve eğilimleri ve kalıpları tanımlamak için araçlar tasarlandı. Bu araçlar, insanca mümkün olandan daha hızlı bir şekilde görevleri başarabilir. Veri analistleri genellikle bu erken iş zekası dönemine Analytics 1.0 olarak atıfta bulunur.
İş analitiği araçlarının çoğunluğu o zamanlar küçük, yapılandırılmış, iç veri kaynaklarıydı. Sınırlı raporlama yeteneği vardı ve toplu işleme işlemleri birkaç ay sürebilir. Büyük Veri gelmeden önce, analistler temelde analiz ettiklerinden daha fazla veri toplamak ve hazırlamak için zaman harcadılar. Bu erken dönem yaklaşık 50 yıl sürdü ve sonunda Büyük Veri'nin şafağına yol açtı.
2000'lerin ortaları, İnternet'in doğuşunu beraberinde getirdi ve bugünün sosyal medyası Facebook ve Google'ı zımbaladı. Hem Google hem de Facebook, analiz etmek için yeni veriler ve bu verileri toplamanın yeni bir yolunu sundu. Büyük Veri terimi 2010 yılına kadar yaygın olmamakla birlikte, bu yeni bilginin geçmişten gelen küçük verilerden çok farklı olduğu açıktı.
Bir şirketin kendi işlemleri ve iç işlemleri küçük veriler oluştururken, Big Data, Net'ten olduğu kadar kamuya açık veri projelerinden ve kaynaklardan da elde edildi. Büyük Verilere bir örnek İnsan Genom Projesidir. Bu yeni veri toplama yöntemi, Analytics 2.0'ın başlangıcına işaret ediyordu.
Büyük Veri geldiğinde, şirketlere toplanan verilerini içgörü yoluyla kar elde etmelerine yardımcı olacak yeni süreçler ve teknolojilerin geliştirilmesi hızla yoldaydı. Yeni veritabanları (NoSQL) ve işleme çerçeveleri (Hadoop) geliştirilmiştir. Açık kaynaklı çerçeve Hadoop, Büyük Veri setlerini depolamak ve analiz etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Hadoop'un esnekliği, yapılandırılmamış verileri (ör. Video, ses ve ham metin vb.) Yönetmek için mükemmel bir araçtır.
Analytics 2.0 döneminde veri analistlerinin, bilgi teknolojisinin yanı sıra analitik konusunda da yetkin olması gerekiyordu. Bu uzmanlıklara sahip olmak, onları Analytics 3.0'daki yaklaşmakta olan teknolojik gelişmelere hazırladı.
Analytics 3.0, iş zekasının geleceğine giden yoldaki adımlardan sadece bir tanesidir. İş zekasının nihai amacı, çalışanlara ve iş sahiplerine daha iyi kararlar almak için ihtiyaç duydukları bilgileri sunarak verileri analiz etmek ve bir şirketin performans seviyesini artırmaktır.
İş Zekası KOBİ'lerden Nasıl Yararlanabilir?
SAP, kurumsal zekanın her boyuttaki işletmeye nasıl fayda sağlayabileceği hakkında ücretsiz bir bildiri sunar. BI, araştırma analistlerine, yöneticilere ve diğer personel üyelerine bilgili yönetim kararlarını daha hızlı vermede yardımcı olur. Doğrudan kamuoyu ile ilgilenen satış ekiplerinin ve çalışanların önerileri için sebepler sağlamalarını sağlar.
Shutterstock Üzerinden Veri Fotoğrafı
10 Yorumlar ▼
