Hvad er analyser?
Virksomhedsanalyser fokuserer på de forretningsmæssige konsekvenser af data – og de beslutninger og handlinger, der bør træffes som følge heraf.
Analyseoversigt
Organisationer, mennesker og ting genererer massive mængder data hver dag. I en 24-timers periode sender vi samlet 294 milliarder e-mails og 500 millioner tweets. Vi kobler 3,5 milliarder søgninger ind i Google. Vores forbundne biler genererer en kæmpestor fire petabyte data. Selv vores ure, køleskabe og tv'er opretter og deler konstant data.
Skjult i alle disse data er indsigt, der kan udløse eksplosiv vækst i virksomheden. Udfordringen er at finde dem, og det er her analyserne kommer ind i billedet.
En grundlæggende definition af analyser
Analytics er et område inden for datalogi, der bruger matematik, statistik og maskinindlæring til at finde meningsfulde mønstre i data. Analyser – eller dataanalyser – involverer gennemgang af massive datasæt for at opdage, fortolke og dele ny indsigt og viden.
Hvad er virksomhedsanalyser?
Meget enkelt sagt, business analytics er analyser, der anvendes til forretningsdata. Den fokuserer på de forretningsmæssige konsekvenser af data – og de beslutninger og handlinger, der bør træffes som følge heraf.
Betydningen af forretningsanalyser
I dag er brugen af business analytics software ofte den afgørende faktor, der adskiller branchens vindere fra tabere. Ledende virksomheder bruger analyser til at overvåge og optimere alle aspekter af deres aktiviteter – fra markedsføring til forsyningskæde – i realtid. De er afhængige af analyser for at hjælpe dem med at træffe hurtige, datadrevne beslutninger, øge omsætningen, etablere nye forretningsmodeller, give femstjernede kundeoplevelser, styrke medarbejdere, opnå en konkurrencemæssig fordel og meget mere. Virksomheder uden analyser – eller uden gode analyser – er overladt til at træffe beslutninger og drive forretning baseret på tarminstinkt og erfaring alene.
"Førende organisationer i alle brancher bruger data og analyser som konkurrencedygtige våben.&Quot;
De største forretningsmæssige fordele ved analyser er:
Forbedret effektivitet og produktivitet
Hurtigere og mere effektiv beslutningstagning
Bedre finansielle resultater
Identifikation og oprettelse af nye indtægtsstrømme
Forbedret kundeerhvervelse og -fastholdelse
Enterprise analytics er et af de hurtigst voksende markeder i Enterprise Software Space. For nylig er denne vækst vokset endnu mere på grund af covid-19-pandemien, som har tvunget mange virksomheder til at finde nye måder at tjene penge på, reducere omkostningerne og navigere rundt i det turbulente "næste normale". Ifølge Gartner1er analyser, business intelligence (BI) og data science de mest almindelige anvendelseseksempler, der accelereres på grund af pandemien – hvilket blæser Internet of Things (IoT) og cloud-applikationer ud af vandet. Analysernes problemløsnings- og prognosefunktioner hjælper organisationer med at håndtere presserende pandemirelaterede udfordringer som f.eks. præcist at forudsige efterspørgslen, beskytte medarbejdere i risikogruppen og identificere potentielle afbrydelser i forsyningskæden.
94
%
af virksomheder siger, at analyser er vigtige for deres vækst og digitaletransformation1
59
%
af organisationer bruger i øjeblikket avancerede ogprognoseanalyser1
65
%
af globale virksomheder planlægger at øge deres analyseudgifter i20201
Fire typer analyser
De fire typer analyser baseret på værdi og kompleksitet
- Beskrivende analyser Beskrivende analyser besvarer spørgsmålet "Hvad skete der?". Denne simple form for analyser bruger grundlæggende matematik, såsom gennemsnit og procentvise ændringer, til at vise, hvad der allerede er sket i en virksomhed. Beskrivende analyser, også kaldet traditionel business intelligence (BI), er det første skridt i analyseprocessen, hvilket skaber et springpoint til yderligere undersøgelse.
- Diagnoseanalyser Diagnostiske analyser besvarer spørgsmålet "Hvorfor skete der noget?". Det tager beskrivende analyser et skridt videre ved hjælp af teknikker som dataopdagelse, drill-down og korrelationer for at fordybe sig i data og identificere grundårsagerne til hændelser og adfærd.
- Prognoseanalyser Predictive Analytics besvarer spørgsmålet "Hvad vil der sandsynligvis ske i fremtiden?". Denne gren af avancerede analyser bruger resultater fra beskrivende og diagnostiske analyser – sammen med sofistikeret prognosemodellering, maskinindlæring og dybe læringsteknikker – til at forudsige, hvad der vil ske derefter.
- Præskriptive analyser Præskriptive analyser besvarer spørgsmålet "Hvad skal vi gøre?". Denne avancerede type analyser bygger på resultater fra deskriptive, diagnostiske og prædiktive analyser og anvender meget avancerede værktøjer og teknikker til at vurdere konsekvenserne af mulige beslutninger og bestemme den bedste fremgangsmåde i et scenario.
Analysesoftware, der viser salgsdata for forskellige produktlinjer.
Fælles komponenter i forretningsanalyser
Forretningsanalyse er et bredt felt med mange forskellige komponenter og værktøjer. Nogle af de mest almindelige omfatter:
Dataaggregering: Før data kan analyseres, skal de indsamles fra mange forskellige kilder, organiseres og ryddes op. En solid datastyringsstrategi og moderne datawarehouse er afgørende for analyser.
Data mining: Data mining bruger statistiske analyse- og maskinindlæringsalgoritmer til at gennemgå store databaser, analysere data fra flere vinkler og identificere tidligere ukendte tendenser, mønstre og relationer.
Big Data analytics: Big Data analytics bruger avancerede teknikker – herunder data mining, prædiktive analyser og machine learning – til at analysere massive sæt af strukturerede og ustrukturerede data i databaser, datalagre og Hadoop systemer.
Tekstmining: Tekstmining udforsker ustrukturerede tekstdatasæt som dokumenter, e-mails, indlæg på sociale medier, blogkommentarer, callcenter-scripts og andre tekstbaserede kilder til kvalitativ og kvantitativ analyse.
Prognoser og prognoseanalyser: Prognoser bruger historiske data til at foretage estimater over fremtidige resultater, og prognoseanalyser bruger avancerede teknikker til at bestemme sandsynligheden for, at disse resultater vil forekomme.
Simulering og what-if-analyse: Når prognoser og forudsigelser er blevet oprettet, kan simulering og what-if-analyse teste forskellige scenarier og optimere potentielle beslutninger, før de træffes.
Datavisualisering og historiefortælling: Datavisualiseringer – som diagrammer og grafer – giver en nem måde at forstå og kommunikere tendenser, afvigelser og datamønstre på. Disse visualiseringer kan samles for at fortælle en større datahistorie og guide beslutningstagningen.
Analysesoftware, der viser top 100-kunder, der er overforfaldne ved betaling.
Eksempler på analyser
Analyser bruges af virksomheder i alle størrelser, i alle brancher – fra detailhandel og sundhedspleje til sport. Mange analyseløsninger er skræddersyet til en branche eller til et bestemt formål eller forretningsområde. Her er blot et par eksempler på analyser i dag:
Finansanalyse
Traditionelt blev finansanalyser brugt til at generere et standardsæt af rapporter. Men nu, hvor finansverdenen har påtaget sig en mere strategisk rolle i forhold til virksomheden, har finansiel analyse udviklet sig – og kombinerer finansielle og operationelle data med eksterne datakilder for at løse en lang række forretningsspørgsmål. Det drejer sig bl.a. om alt fra “Investerer vi i de rigtige muligheder?” "Hvordan vil vores fremtidige marginer blive påvirket af de beslutninger, vi træffer i dag?"
Analysesoftware kan bruges til at understøtte regnskabsafslutning – som det ses ovenfor i denne resultatopgørelse.
Marketinganalyser
Marketinganalyser forbinder data fra flere kanaler – sociale medier, web, e-mail, mobil og meget mere – for at give marketingfolk omfattende indsigt i, hvordan deres programmer klarer sig. Brugere kan udvinde millioner af rækker af data for at forbedre effektiviteten af kampagner, hyperpersonalisere marketingmeddelelser, analysere følelser på sociale medier, målrette potentielle kunder på det helt rigtige tidspunkt og meget mere.
Forsyningskædeanalyser
Eksplosionen af e-handel, øget markedsvolatilitet, globalisering og andre kræfter har gjort forsyningskæder utroligt komplekse. Forsyningskædeanalyser hjælper organisationer med at undgå afbrydelser, holde varestrømme og forbedre forsyningskædens modstandsdygtighed og smidighed. De bruger realtidsdata fra en lang række kilder – herunder Internet of Things-sensorer – til at optimere alt fra sourcing, produktion og lager til transport og logistik.
Moderne analyseteknologier
I dag har næsten ubegrænset datalagring og lynhurtige behandlingshastigheder indvarslet i alderen af kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring. Disse teknologier er "augmenting" analyser - hvilket gør dem uendeligt mere kraftfulde end nogensinde før.
AI-analyser og maskinindlæringsanalyser kan registrere mønstre, finde afvigelser og gøre forbindelser i Big Data meget hurtigere og med langt større nøjagtighed, end det tidligere var muligt. Gennem skyen kan de udnytte flere data fra flere kilder – herunder sociale medier og Internet of Things-sensorer – og overfladeindsigt, muligheder og risici, der ellers ville forblive skjult.
Algoritmer til maskinindlæring kan også automatisere nogle af de mest komplicerede trin i analyseprocessen, hvilket betyder, at relativt utrænede forretningsbrugere – og ikke kun dataforskere – kan bruge avancerede og prædiktive analyser. Naturlig sprogbehandling (NLP), en type kunstig intelligens, tager selvbetjeningen et skridt videre og giver brugerne mulighed for at stille forretningsmæssige spørgsmål om deres data (og få svar) på en nem, konversationel måde – ligesom at skrive en forespørgsel ind i Google eller stille Siri et spørgsmål.
Og alt dette er naturligvis tilgængeligt på mobile enheder – så brugerne kan få svar på ad hoc-forespørgsler, uanset hvor de befinder sig.
Analytics-ofte stillede spørgsmål
Oplev SAP Analytics Cloud
Udforsk nem at bruge AI-drevet business intelligence, analyser, planlægning.
Ideer, du ikke finder andre steder
Tilmeld dig en dosis business intelligence leveret direkte i din indbakke.