Mitä analyysit ovat?
Liiketoiminta-analyysit keskittyvät datan liiketoimintavaikutuksiin – ja päätöksiin ja toimiin, jotka on tehtävä.
Analyysien yleistiedot
Organisaatiot, ihmiset ja asiat tuottavat valtavia määriä dataa päivittäin. 24 tunnin aikana lähetämme yhdessä 294 miljardia sähköpostia ja 500 miljoonaa twiittiä. Liitämme 3,5 miljardia hakua Googleen. Yhdistetyt automme tuottavat huikeat neljä petatavua dataa. Jopa kellot, jääkaapit ja televisiot luovat ja jakavat jatkuvasti dataa.
Nämä tiedot on piilotettu tietoihin, jotka voivat laukaista räjähdysmäisen liiketoiminnan kasvun. Haasteena on löytää ne, mihin analytiikka tulee.
Analytiikan perusmääritelmä
Analytiikka on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käyttää matematiikkaa, tilastoja ja koneoppimista löytääkseen merkityksellisiä malleja datasta. Analytiikka – tai data-analytiikka – tarkoittaa suurten tietojoukkojen seulomista uusien näkemysten ja tietämyksen löytämiseksi, tulkitsemiseksi ja jakamiseksi.
Mikä on liiketoiminta-analytiikka?
Yksinkertaisesti sanottuna liiketoiminta-analytiikka on liiketoimintadataan sovellettavaa analytiikkaa. Se keskittyy datan liiketaloudellisiin vaikutuksiin – ja päätöksiin ja toimiin, jotka on tehtävä.
Liiketoiminta-analytiikan merkitys
Nykyään liiketoiminta-analyysiohjelmiston käyttö on usein ratkaiseva tekijä, joka erottaa alan voittajat häviäjistä. Johtavat yritykset käyttävät analytiikkaa seuratakseen ja optimoidakseen toimintojensa kaikkia osa-alueita – markkinoinnista toimitusketjuun – reaaliajassa. He luottavat analytiikkaan, joka auttaa heitä tekemään nopeita, tietopohjaisia päätöksiä, kasvattamaan tuottoa, luomaan uusia liiketoimintamalleja, tarjoamaan viiden tähden asiakaskokemuksia, voimaannuttamaan työntekijöitä, saamaan kilpailuetua ja paljon muuta. Yritykset, joilla ei ole analytiikkaa – tai ilman hyvää analytiikkaa – jäävät tekemään päätöksiä ja harjoittamaan liiketoimintaa pelkän vaiston ja kokemuksen pohjalta.
Analytiikan tärkeimmät liiketoimintahyödyt ovat:
Tehokkuuden ja tuottavuuden parantaminen
Nopeampi ja tehokkaampi päätöksenteko
Taloudellisen suorituskyvyn parantaminen
Uusien tulolähteiden tunnistaminen ja luominen
Parannettu asiakkaiden hankinta ja sitoutuminen
Yritysanalytiikka on yksi yrityksen ohjelmistotilojen nopeimmin kasvavista markkinoista. Viime aikoina kasvu on nopeutunut entisestään covid-19-pandemian vuoksi, mikä on pakottanut monet yritykset löytämään uusia tapoja ansaita rahaa, leikata kustannuksia ja navigoida myrskyisässä ”seuraavaksi normaalissa”. Gartner1 :n mukaan analytiikka, Business Intelligence (BI) ja datatiede ovat yleisimpiä pandemian aiheuttamia käyttötapauksia – esineiden internetin (IoT) ja pilvisovellusten puhaltaminen vedestä. Analytiikan ongelmanratkaisu- ja ennustustoiminnot auttavat organisaatioita selviytymään kiireellisistä pandemioihin liittyvistä haasteista, kuten kysynnän tarkasta ennustamisesta, riskialttiiden työntekijöiden suojelusta ja mahdollisten toimitusketjun häiriöiden tunnistamisesta.
94
%
Yritysten mukaan analytiikka on tärkeää kasvulle ja digitaalisellemuutokselle1
59
%
/ organisaatiossa käyttää tällä hetkellä edistyneitä jaennusteanalyyseja1
65
%
Maailmanlaajuisista yrityksistä aikoo lisätä analyysimenojaan vuonna20201
Neljästä analyysityypistä
Arvoon ja monimutkaisuuteen perustuvat neljä analyysityyppiä
- Kuvaileva analytiikka Kuvaileva analytiikka vastaa kysymykseen ”Mitä tapahtui?”. Tässä yksinkertaisessa analyysimuodossa käytetään perusmatematiikkaa, kuten keskiarvoja ja prosentuaalisia muutoksia, näyttämään, mitä yrityksessä on jo tapahtunut. Kuvaileva analytiikka, jota kutsutaan myös perinteiseksi liiketoimintatietoksi (BI), on analytiikkaprosessin ensimmäinen vaihe, joka luo hyppäyspisteen lisätutkimukselle.
- Diagnostiikka-analyysit Diagnostiikka-analytiikka vastaa kysymykseen ”Miksi jotain tapahtui?”. Kuvaileva analytiikka vie askeleen eteenpäin käyttämällä tekniikoita, kuten tietojen löytämistä, porautumista ja korrelaatioita, jotta voidaan sukeltaa syvemmälle tietoihin ja tunnistaa tapahtumien ja käyttäytymisen perimmäiset syyt.
- Ennakoivat analyysit Ennakoiva analytiikka vastaa kysymykseen ”Mitä tulevaisuudessa todennäköisesti tapahtuu?”. Tämä edistyneen analytiikan haara käyttää kuvaus- ja diagnostiikka-analyysien löydöksiä – yhdessä kehittyneen ennustemallinnuksen, koneoppimisen ja syväoppimistekniikoiden kanssa – ennustamaan, mitä tapahtuu seuraavaksi.
- Ohjaavat analyysit Ohjaava analytiikka vastaa kysymykseen ”Mihin toimiin meidän pitäisi ryhtyä?”. Tämä huipputason analytiikka perustuu kuvaus-, diagnostiikka- ja ennusteanalytiikan löydöksiin ja käyttää pitkälle kehitettyjä työkaluja ja tekniikoita arvioidakseen mahdollisten päätösten seurauksia ja määrittääkseen parhaan toimintatavan skenaariossa.
Analyysiohjelmisto, joka näyttää eri tuotelinjojen myyntitiedot.
Liiketoiminta-analyysien yhteiset komponentit
Liiketoiminta-analytiikka on laaja ala, jossa on monia eri komponentteja ja työkaluja. Yleisimpiä ovat mm.
Tietojen koonti: Ennen kuin dataa voidaan analysoida, se on kerättävä useista eri lähteistä, organisoitava ja puhdistettava. Vahva tiedonhallintastrategia ja nykyaikainen tietovarasto ovat olennaisia analytiikan kannalta.
Tiedonlouhinta: Tiedonlouhinta käyttää tilastollisia analyysi- ja koneoppimisalgoritmeja suurten tietokantojen seulomiseen, tietojen analysointiin useista näkökulmista ja aiemmin tuntemattomien trendien, mallien ja suhteiden tunnistamiseen.
Big Data -analytiikka: Big Data -analytiikka käyttää kehittyneitä tekniikoita, kuten tiedonlouhintaa, ennakoivaa analytiikkaa ja koneoppimista, analysoimaan massiivista jäsenneltyä ja rakenteetonta dataa tietokannoissa, tietovarastoissa ja Hadoop-järjestelmissä.
Tekstinlouhinta: Tekstinlouhinta tutkii strukturoimattomia tekstiaineistoja, kuten asiakirjoja, sähköposteja, sosiaalisen median julkaisuja, blogin kommentteja, puhelinpalvelukeskuksen skriptejä ja muita tekstipohjaisia lähteitä kvalitatiivista ja kvantitatiivista analyysia varten.
Ennustaminen ja ennakoiva analytiikka: Ennustaminen käyttää historiatietoja arvioidakseen tulevia tuloksia, ja ennusteanalytiikassa käytetään edistyneitä tekniikoita näiden tulosten todennäköisyyden määrittämiseen.
Simulointi ja mitä jos -analyysi: Kun ennusteet ja ennusteet on luotu, simulointi ja mitä jos -analyysi voi testata eri skenaarioita ja optimoida mahdolliset päätökset ennen niiden tekemistä.
Tietojen visualisointi ja tarinankerronta: Tietojen visualisoinnit – kuten kaaviot ja kaaviot – tarjoavat helpon tavan ymmärtää ja välittää trendejä, poikkeavia arvoja ja malleja datassa. Nämä visualisoinnit voidaan yhdistää suuremman tietotarinan kertomiseksi ja päätöksenteon ohjaamiseksi.
Analyysiohjelmisto näyttää 100 parasta asiakasta, jotka ovat myöhässä maksun yhteydessä.
Esimerkkejä analytiikasta
Analytiikkaa käyttävät kaikenkokoiset yritykset kaikilla toimialoilla vähittäiskaupasta ja terveydenhuollosta urheiluun. Monet analytiikkaratkaisut räätälöidään toimialan, tietyn tarkoituksen tai toimialan mukaan. Tässä on vain muutamia esimerkkejä analytiikasta tänään:
Rahoitusanalyysit
Perinteisesti talousanalyyseja käytettiin vakioraporttijoukon luomiseen. Nyt kun taloushallinto on ottanut strategisemman roolin liiketoiminnassa, taloushallinnon analytiikka on kehittynyt – yhdistämällä taloudelliset ja operatiiviset tiedot ulkoisiin tietolähteisiin, jotta voidaan vastata monenlaisiin liiketoimintakysymyksiin. Näitä ovat kaikki ”Panostammeko oikeisiin mahdollisuuksiin?” Miten tänään tekemämme päätökset vaikuttavat tuleviin marginaaleihin?
Analyysiohjelmistoja voidaan käyttää tilinpäätöksen tukemiseen, kuten edellä on esitetty tässä tuloslaskelmassa.
Markkinointianalyysit
Markkinointianalytiikka yhdistää dataa useista eri kanavista – sosiaalisesta mediasta, webistä, sähköpostista, mobiilista ja muusta – antaakseen markkinoijille kattavan näkemyksen siitä, miten heidän ohjelmansa toimivat. Käyttäjät voivat kerätä miljoonia tietorivejä kampanjoiden tehokkuuden parantamiseksi, markkinointiviestien hyperpersonoimiseksi, sosiaalisen median asenteen analysoimiseksi, potentiaalisten asiakkaiden kohdentamiseksi täsmälleen oikeaan aikaan ja paljon muuta.
Toimitusketjuanalyysit
Sähköisen kaupankäynnin räjähdysmäinen kasvu, markkinoiden epävakaus, maailmanlaajuistuminen ja muut voimat ovat tehneet toimitusketjuista uskomattoman monimutkaisia. Toimitusketjuanalytiikka auttaa organisaatioita välttämään häiriöitä, pitämään tavarat virtaavina ja parantamaan toimitusketjun sietokykyä ja ketteryyttä. He käyttävät reaaliaikaista dataa useista eri lähteistä, kuten esineiden internetin antureista, optimoidakseen kaiken hankintalähteen määrityksestä, tuotannosta ja varastoinnista kuljetukseen ja logistiikkaan.
Nykyaikaiset analytiikkateknologiat
Nykyään lähes rajattomasti datan tallennusta ja salamannopeaa prosessointinopeutta on käytetty tekoälyn (AI) ja koneoppimisen aikakaudella. Nämä teknologiat ”lisäävät” analytiikkaa – tekevät niistä äärettömän tehokkaampia kuin koskaan ennen.
Tekoäly- ja koneoppimisanalytiikka voivat havaita kuvioita, löytää poikkeavia tekijöitä ja luoda yhteyksiä Big Dataan paljon nopeammin ja paljon tarkemmin kuin aiemmin oli mahdollista. Pilven kautta he voivat hyödyntää enemmän dataa useampista lähteistä – mukaan lukien sosiaalisen median ja esineiden internetin sensorit – sekä pintaoivalluksista, mahdollisuuksista ja riskeistä, jotka muutoin jäisivät piiloon.
Koneoppimisalgoritmit voivat myös automatisoida joitakin analyysiprosessin monimutkaisimmista vaiheista, mikä tarkoittaa, että suhteellisen kouluttamattomat yrityskäyttäjät – eivätkä vain datatutkijat – voivat käyttää edistynyttä ja ennakoivaa analytiikkaa. Luonnollinen kielen käsittely (NLP), eräänlainen tekoäly, vie itsepalvelun askeleen pidemmälle ja antaa käyttäjille mahdollisuuden esittää liiketoimintakysymyksiä tiedoistaan (ja saada vastauksia) helposti ja keskustelevasti – aivan kuten kirjoittamalla kyselyn Googleen tai kysymällä Sirille kysymyksen.
Ja tietenkin kaikki tämä on saatavilla mobiililaitteissa – joten käyttäjät voivat saada vastauksia ad hoc -kyselyihin riippumatta siitä, missä he ovat.
Analyysien usein kysytyt kysymykset
Tutustu SAP Analytics Cloudiin
Tutustu helppokäyttöisiin tekoälyyn perustuviin liiketoimintatietoihin, analytiikkaan ja suunnitteluun.
Ideoita, joita et löydä mistään muualta
Saat käyttöösi annoksen Business Intelligence -tietoja suoraan saapuneiden kansioosi.