Co je to analytika?
Podnikové analýzy se zaměřují na obchodní důsledky dat – a rozhodnutí a opatření, která by měla být přijata jako výsledek.
Přehled analýz
Organizace, lidé a věci každý den generují obrovské množství dat. Za 24 hodin posíláme dohromady 294 miliard e-mailů a 500 milionů tweetů. Do Googlu zapojíme 3,5 miliardy vyhledávání. Naše připojené vozy generují neuvěřitelné čtyři petabajty dat. Dokonce i naše hodinky, ledničky a televizory neustále vytvářejí a sdílejí data.
Ve všech těchto datech jsou skryté analýzy, které mohou vyvolat explozivní růst podniku. Výzva spočívá v jejich nalezení, což je místo, kde přichází analytika.
Základní definice analytiky
Analytika je oblast informatiky, která používá matematiku, statistiku a strojové učení k nalezení smysluplných vzorů v datech. Analytika – neboli datová analýza – zahrnuje prokládání masivních datových sad za účelem objevování, interpretace a sdílení nových poznatků a znalostí.
Co je to podniková analytika?
Velmi jednoduše řečeno, podniková analytika je analýza aplikovaná na obchodní data. Zaměřuje se na obchodní důsledky dat – a rozhodnutí a opatření, která by měla být přijata jako výsledek.
Význam podnikových analytických nástrojů
Dnes je používání analytického softwaru pro podnikání často rozhodujícím faktorem, který odlišuje vítěze v oboru od poražených. Přední společnosti používají analytické nástroje ke sledování a optimalizaci všech aspektů svých operací – od marketingu po dodavatelský řetězec – v reálném čase. Spoléhají se na analytické nástroje, které jim pomohou činit rychlá rozhodnutí založená na datech, zvyšovat tržby, vytvářet nové obchodní modely, poskytovat zákazníkům pětihvězdičkové zkušenosti, posilovat postavení zaměstnanců, získat konkurenční výhodu a mnoho dalšího. Společnosti bez analytických nástrojů – nebo bez dobrých analytických nástrojů – jsou ponechány na rozhodování a podnikání na základě střevního instinktu a zkušeností.
Mezi hlavní obchodní výhody analytických nástrojů patří:
Zvýšená efektivita a produktivita
Rychlejší a efektivnější rozhodování
Lepší finanční výkonnost
Identifikace a tvorba nových toků příjmů
Lepší získávání a udržení zákazníků
Podnikové analytické nástroje jsou jedním z nejrychleji rostoucích trhů v oblasti podnikového softwarového prostoru. V poslední době tento růst ještě více vzrostl v důsledku pandemie COVID-19, která donutila mnoho podniků najít nové způsoby, jak vydělat peníze, snížit náklady a přejít k bouřlivému „dalšímu normálu“. Podle Gartner1jsou analytika, business intelligence (BI) a datová věda nejčastějšími případy použití, které jsou urychlovány v důsledku pandemie – vyfouknutí internetu věcí (IoT) a cloudových aplikací z vody. Řešení problémů a prediktivní schopnosti analytických nástrojů pomáhají organizacím zvládat naléhavé problémy související s pandemií, jako je přesné předpovídání poptávky, ochrana rizikových zaměstnanců a identifikace potenciálních narušení dodavatelského řetězce.
94
%
z firem tvrdí, že analytika je důležitá pro jejich růst a digitálnítransformaci1
59
%
z organizací v současné době používá pokročilé a prediktivníanalytiky1
65
%
globální podniky plánují zvýšit své výdaje na analytické nástroje vroce 20201
Čtyři typy analytických nástrojů
Čtyři typy analýz založené na hodnotě a složitosti
- Popisná analýza Popisná analytika odpovídá na otázku „Co se stalo?“. Tato jednoduchá forma analytiky využívá základní matematiku, jako jsou průměry a procentuální změny, aby ukázala, co se již v byznysu stalo. Descriptive Analytics, nazývaná také tradiční business intelligence (BI), je prvním krokem v analytickém procesu, který vytváří bod pro další zkoumání.
- Diagnostické analýzy Diagnostická analytika odpovídá na otázku „Proč se něco stalo?“. O krok dál trvá deskriptivní analýza, která využívá techniky, jako je zjišťování dat, rozčlenění a korelace, aby se hlouběji ponořila do dat a identifikovala hlavní příčiny událostí a chování.
- Prediktivní analýza Prediktivní analýza odpovídá na otázku „Co se bude pravděpodobně dít v budoucnosti?“. Tato oblast pokročilých analýz využívá poznatky z deskriptivní a diagnostické analýzy – spolu se sofistikovaným prediktivním modelováním, strojovým učením a technikami hlubokého učení – k predikci toho, co bude následovat.
- Preskriptivní analýza Na otázku „Jaké kroky bychom měli podniknout?“ odpovídá normativní analytika. Tento moderní typ analýz vychází z poznatků z deskriptivní, diagnostické a prediktivní analýzy a používá vysoce pokročilé nástroje a techniky k posouzení důsledků možných rozhodnutí a určení nejlepšího postupu ve scénáři.
Analytický software zobrazující prodejní data pro různé produktové řady.
Společné komponenty podnikových analytických nástrojů
Obchodní analytika je široké pole s mnoha různými komponentami a nástroji. Mezi nejběžnější patří:
Agregace dat: Než lze data analyzovat, musí být shromážděna z mnoha různých zdrojů, organizována a vyčištěna. Pro analýzu je nezbytná solidní strategie správy dat a moderní datový sklad.
Dolování dat: Dolování dat využívá statistické analýzy a algoritmy strojového učení k proplétání rozsáhlých databází, analýze dat z více úhlů a k identifikaci dosud neznámých trendů, vzorů a vztahů.
Analýza velkých dat: Analýzavelkých dat využívá pokročilé techniky – včetně dolování dat, prediktivní analýzy a strojového učení – k analýze rozsáhlých souborů strukturovaných a nestrukturovaných dat v databázích, datových skladech a systémech Hadoop.
Vydolování textu: Vydolování textu zkoumá nestrukturované textové datové sady, jako jsou dokumenty, e-maily, příspěvky na sociálních médiích, komentáře blogu, skripty call centra a další textové zdroje pro kvalitativní a kvantitativní analýzu.
Prognóza a prediktivní analýza: Prognóza používá historická data k odhadu budoucích výsledků a prediktivní analýza používá pokročilé techniky k určení pravděpodobnosti, že k těmto výsledkům dojde.
Simulace a hypotetická analýza: Po vytvoření prognóz a prognóz mohou simulace a analýza co kdyby testovat různé scénáře a optimalizovat potenciální rozhodnutí před jejich provedením.
Vizualizace dat a vyprávění příběhů: Vizualizace dat – jako jsou diagramy a grafy – poskytují snadný způsob, jak pochopit a sdělit trendy, odlehlé hodnoty a vzory v datech. Tyto vizualizace mohou být spojeny k vyprávění většího datového příběhu a vedení rozhodování.
Analytický software zobrazující prvních 100 zákazníků po splatnosti.
Příklady analýz
Analytika je využívána podniky všech velikostí, ve všech odvětvích – od maloobchodu a zdravotnictví až po sport. Mnoho analytických řešení je přizpůsobeno odvětví nebo konkrétnímu účelu nebo oboru podnikání. Zde je jen několik příkladů analytiky dnes:
Finanční analýza
Tradičně se finanční analytika používala pro generování standardní sady sestav. Ale nyní, když finance převzaly strategičtější roli s podnikem, finanční analytika se vyvinula – kombinace finančních a provozních dat s externími zdroji dat pro řešení široké škály obchodních otázek. Patří mezi ně vše od „Investujeme do správných příležitostí?“ „Jak budou naše budoucí marže ovlivněny rozhodnutími, která činíme dnes?“
Analytický software lze použít na podporu finanční uzávěrky – jak je vidět výše v tomto výsledovce.
Marketingová analytika
Marketingová analytika propojuje data z více kanálů – sociálních médií, webu, e-mailu, mobilu a dalších – a poskytuje tak marketérům komplexní přehled o tom, jak jejich programy fungují. Uživatelé mohou vytěžit miliony řádků dat, aby zlepšili efektivitu kampaní, hyperpersonalizovali marketingové zprávy, analyzovali smýšlení na sociálních médiích, cílili na potenciální zákazníky přesně ve správný čas a mnohem více.
Analýzy dodavatelského řetězce
Výbuch elektronického obchodování, zvýšená volatilita trhu, globalizace a další síly učinily dodavatelské řetězce neuvěřitelně složitými. Analýzy dodavatelského řetězce pomáhají organizacím předcházet výpadkům, udržovat tok zboží a zlepšovat odolnost a agilitu dodavatelského řetězce. Využívají data v reálném čase z nejrůznějších zdrojů – včetně senzorů Internetu věcí – k optimalizaci všeho od zajišťování zdrojů, výroby a zásob až po dopravu a logistiku.
Moderní analytické technologie
V dnešní době téměř neomezené ukládání dat a bleskově vysoké rychlosti zpracování narostly ve věku umělé inteligence (AI) a strojového učení. Tyto technologie „rozšiřují“ analytiku, díky níž jsou nekonečně výkonnější než kdykoli předtím.
Analýza umělé inteligence a strojového učení dokáže detekovat vzory, najít odlehlé hodnoty a zrychlit připojení v Big Data s mnohem větší přesností, než bylo dříve možné. Prostřednictvím cloudu mohou využívat více dat z více zdrojů – včetně senzorů sociálních médií a internetu věcí – a analýzy povrchů, příležitosti a rizika, která by jinak zůstala skrytá.
Algoritmy strojového učení mohou také automatizovat některé z nejsložitějších kroků v procesu analýzy, což znamená, že relativně nevyškolení podnikoví uživatelé – a nejen datoví vědci – mohou využívat pokročilé a prediktivní analýzy. Zpracování přirozeného jazyka (NLP), typ umělé inteligence, posouvá samoobsluhu o krok dále a umožňuje uživatelům klást obchodní otázky svých dat (a získat odpovědi) snadným, konverzačním způsobem – stejně jako napsat dotaz do Googlu nebo položit Siri otázku.
A samozřejmě, to vše je k dispozici na mobilních zařízeních – takže uživatelé mohou získat odpovědi na ad hoc dotazy bez ohledu na to, kde se nacházejí.
Časté dotazy k analytickým funkcím
Objevte SAP Analytics Cloud
Prozkoumejte snadno použitelné business intelligence, analytické nástroje a plánování založené na umělé inteligenci.
Nápady, které jinde nenajdete
Zaregistrujte se pro dávku business intelligence doručenou přímo do vaší schránky.