Τι είναι τα analytics;
Τα επιχειρηματικά analytics επικεντρώνονται στις επιχειρηματικές επιπτώσεις των δεδομένων - και στις αποφάσεις και τις ενέργειες που πρέπει να ληφθούν ως αποτέλεσμα.
Επισκόπηση αναλυτικής
Οργανισμοί, άνθρωποι και πράγματα παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων κάθε μέρα. Σε ένα 24ωρο, στέλνουμε συλλογικά 294 δισεκατομμύρια ηλεκτρονικά μηνύματα και 500 εκατομμύρια tweets. Συνδέουμε 3,5 δισεκατομμύρια αναζητήσεις στην Google. Τα συνδεδεμένα αυτοκίνητά μας παράγουν ένα τεράστιο τέσσερα δεδομένα. Ακόμα και τα ρολόγια, τα ψυγεία και οι τηλεοράσεις μας δημιουργούν συνεχώς και μοιράζονται δεδομένα.
Κρυμμένες σε όλα αυτά τα δεδομένα είναι οι πληροφορίες που μπορούν να προκαλέσουν εκρηκτική επιχειρηματική ανάπτυξη. Η πρόκληση είναι να τους βρείτε, όπου έρχονται τα analytics.
Ένας βασικός ορισμός της αναλυτικής
Η Αναλυτική είναι ένα πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που χρησιμοποιεί μαθηματικά, στατιστικά και μηχανική μάθηση για να βρει σημαντικά μοτίβα στα δεδομένα. Τα analytics – ή data analytics – περιλαμβάνουν το κοσκίνισμα μαζικών συνόλων δεδομένων για να ανακαλύψουν, να ερμηνεύσουν και να μοιραστούν νέες πληροφορίες και γνώσεις.
Τι είναι τα business analytics;
Πολύ απλά, τα business analytics είναι τα analytics που εφαρμόζονται στα επιχειρηματικά δεδομένα. Επικεντρώνεται στις επιχειρηματικές επιπτώσεις των δεδομένων – και στις αποφάσεις και τις ενέργειες που πρέπει να ληφθούν ως αποτέλεσμα.
Η σημασία των επιχειρηματικών αναλύσεων
Σήμερα, η χρήση του λογισμικού business analytics είναι συχνά ο αποφασιστικός παράγοντας που διακρίνει τους νικητές του κλάδου από τους χαμένους. Οι κορυφαίες εταιρείες χρησιμοποιούν τα analytics για να παρακολουθούν και να βελτιστοποιούν κάθε πτυχή των λειτουργιών τους – από το μάρκετινγκ έως την εφοδιαστική αλυσίδα – σε πραγματικό χρόνο. Βασίζονται στα analytics για να τους βοηθήσουν να λάβουν γρήγορες αποφάσεις βάσει δεδομένων, να αυξήσουν τα έσοδα, να δημιουργήσουν νέα επιχειρηματικά μοντέλα, να παρέχουν πελατειακές εμπειρίες πέντε αστέρων, να ενδυναμώσουν τους υπαλλήλους, να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και πολλά άλλα. Οι εταιρείες χωρίς analytics – ή χωρίς καλά analytics – αφήνονται να λαμβάνουν αποφάσεις και να δραστηριοποιούνται με βάση μόνο το ένστικτο και την εμπειρία του εντέρου.
"Οι κορυφαίοι οργανισμοί σε κάθε κλάδο χειρίζονται τα δεδομένα και τα analytics ως ανταγωνιστικά όπλα.&προσφ.;
Τα κορυφαία επιχειρηματικά οφέλη των analytics είναι:
Βελτιωμένη αποδοτικότητα και παραγωγικότητα
Ταχύτερη και αποτελεσματικότερη λήψη αποφάσεων
Καλύτερη οικονομική απόδοση
Αναγνώριση και δημιουργία νέων ροών εσόδων
Βελτιωμένη απόκτηση και διατήρηση πελατών
Το Enterprise analytics είναι μία από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες αγορές στον χώρο του επιχειρηματικού λογισμικού. Πρόσφατα, αυτή η ανάπτυξη έχει αυξηθεί ακόμη περισσότερο λόγω της πανδημίας COVID-19, η οποία έχει αναγκάσει πολλές επιχειρήσεις να βρουν νέους τρόπους να βγάλουν χρήματα, να μειώσουν το κόστος και να πλοηγηθούν στην ταραχώδη “επόμενη φυσιολογική”. Σύμφωνα με την Gartner1, τα analytics, το business intelligence (BI) και η επιστήμη των δεδομένων είναι οι πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης που επιταχύνονται λόγω της πανδημίας – ανατίναξη εφαρμογών Internet of Things (IoT) και cloud έξω από το νερό. Οι δυνατότητες επίλυσης προβλημάτων και πρόβλεψης των analytics βοηθούν τους οργανισμούς να διαχειριστούν επείγουσες προκλήσεις που σχετίζονται με την πανδημία, όπως την ακριβή πρόβλεψη της ζήτησης, την προστασία των εργαζομένων σε κίνδυνο και τον εντοπισμό πιθανών διαταραχών στην εφοδιαστική αλυσίδα.
94
%
των εταιρειών αναφέρουν ότι τα analytics είναι σημαντικά για την ανάπτυξή τους και τον ψηφιακόμετασχηματισμό1
59
%
από οργανισμούς χρησιμοποιούν προηγμένες και προγνωστικέςαναλύσεις1
65
%
των παγκόσμιων επιχειρήσεων προγραμματίζουν να αυξήσουν τις δαπάνες τους για τα analytics το20201
Τέσσερις τύποι analytics
Οι τέσσερις τύποι αναλύσεων με βάση την αξία και την πολυπλοκότητα
- Περιγραφική αναλυτική Τα περιγραφικά analytics απαντούν στο ερώτημα “Τι συνέβη;”. Αυτή η απλή μορφή ανάλυσης χρησιμοποιεί βασικά μαθηματικά, όπως μέσους όρους και ποσοστιαίες αλλαγές, για να δείξει τι έχει ήδη συμβεί σε μια επιχείρηση. Η περιγραφική ανάλυση, που ονομάζεται επίσης παραδοσιακή επιχειρηματική ευφυΐα (BI), είναι το πρώτο βήμα στη διαδικασία analytics, δημιουργώντας ένα σημείο εκκίνησης για περαιτέρω έρευνα.
- Διαγνωστικά analytics Τα διαγνωστικά analytics απαντούν στο ερώτημα “Γιατί συνέβη κάτι;”. Παίρνει την περιγραφική ανάλυση ένα βήμα παραπέρα, χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η ανακάλυψη δεδομένων, η ανάλυση και οι συσχετίσεις για να εμβαθύνει στα δεδομένα και να εντοπίσει τις βασικές αιτίες των γεγονότων και των συμπεριφορών.
- Προγνωστική αναλυτική Το Predictive analytics απαντά στο ερώτημα «Τι είναι πιθανό να συμβεί στο μέλλον;». Αυτός ο κλάδος των προηγμένων analytics χρησιμοποιεί ευρήματα από περιγραφικά και διαγνωστικά analytics - μαζί με εξελιγμένη προγνωστική μοντελοποίηση, μηχανική μάθηση και τεχνικές βαθιάς μάθησης - για να προβλέψει τι θα συμβεί στη συνέχεια.
- Προγραφικά analytics Τα δεσμευτικά analytics απαντούν στο ερώτημα “Τι δράση πρέπει να αναλάβουμε;”. Αυτός ο σύγχρονος τύπος ανάλυσης βασίζεται σε ευρήματα από την περιγραφική, διαγνωστική και προγνωστική ανάλυση και χρησιμοποιεί εξαιρετικά προηγμένα εργαλεία και τεχνικές για να αξιολογήσει τις συνέπειες των πιθανών αποφάσεων και να καθορίσει την καλύτερη πορεία δράσης σε ένα σενάριο.
Λογισμικό αναλυτικής που εμφανίζει δεδομένα πωλήσεων για διαφορετικές γραμμές προϊόντος.
Συνηθισμένα συστατικά των επιχειρηματικών αναλύσεων
Η επιχειρηματική ανάλυση είναι ένα ευρύ πεδίο με πολλά διαφορετικά συστατικά και εργαλεία. Μερικά από τα πιο κοινά περιλαμβάνουν:
Συγκέντρωση δεδομένων: Πριν αναλυθούν τα δεδομένα, πρέπει να συλλεχθούν από πολλές διαφορετικές πηγές, να οργανωθούν και να καθαριστούν. Μια σταθερή στρατηγική διαχείρισης δεδομένων και μια σύγχρονη αποθήκη δεδομένων είναι απαραίτητες για την ανάλυση.
Εξόρυξη δεδομένων: Ηεξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί στατιστική ανάλυση και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να κοσκινίσει μέσα από μεγάλες βάσεις δεδομένων, να αναλύσει δεδομένα από πολλαπλές γωνίες και να εντοπίσει προηγουμένως άγνωστες τάσεις, μοτίβα και σχέσεις.
Τα Big Data analytics: Τα Big Data analytics χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνικές - συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων, της προγνωστικής ανάλυσης και της μηχανικής μάθησης - για να αναλύσουν μαζικά σύνολα δομημένων και μη δομημένων δεδομένων σε βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων και συστήματα Hadoop.
Εξόρυξη κειμένου: Η εξόρυξη κειμένου διερευνά μη δομημένα σύνολα δεδομένων κειμένου, όπως έγγραφα, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, δημοσιεύσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, σχόλια ιστολογίου, δέσμες ενεργειών τηλεφωνικού κέντρου και άλλες πηγές που βασίζονται σε κείμενο για ποιοτική και ποσοτική ανάλυση.
Πρόβλεψη και προγνωστική ανάλυση: Η πρόβλεψη χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να κάνει εκτιμήσεις σχετικά με τα μελλοντικά αποτελέσματα και η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί προηγμένες τεχνικές για να καθορίσει την πιθανότητα εμφάνισης αυτών των αποτελεσμάτων.
Προσομοίωση και ανάλυση what-if: Μόλις δημιουργηθούν προβλέψεις και προβλέψεις, η προσομοίωση και η ανάλυση what-if μπορούν να ελέγξουν διαφορετικά σενάρια και να βελτιστοποιήσουν πιθανές αποφάσεις πριν ληφθούν.
Οπτικοποίηση και αφήγηση δεδομένων: Οι απεικονίσεις δεδομένων – όπως γραφήματα και γραφήματα – παρέχουν έναν εύκολο τρόπο για να κατανοήσετε και να επικοινωνήσετε τις τάσεις, τις τιμές εκτός εύρους και τα μοτίβα στα δεδομένα. Αυτές οι οπτικοποιήσεις μπορούν να συνδυαστούν για να αφηγηθούν μια μεγαλύτερη ιστορία δεδομένων και να καθοδηγήσουν τη λήψη αποφάσεων.
Λογισμικό που δείχνει τους κορυφαίους 100 πελάτες που είναι ληξιπρόθεσμοι σε πληρωμή.
Παραδείγματα analytics
Τα analytics χρησιμοποιούνται από επιχειρήσεις όλων των μεγεθών, σε όλους τους κλάδους – από το λιανικό εμπόριο και την υγειονομική περίθαλψη έως τον αθλητισμό. Πολλές λύσεις analytics είναι προσαρμοσμένες σε έναν κλάδο, ή σε έναν συγκεκριμένο σκοπό ή τομέα δραστηριότητας. Εδώ είναι μερικά μόνο παραδείγματα των analytics σήμερα:
Οικονομικά αναλυτικά στοιχεία
Παραδοσιακά, οι οικονομικές αναλύσεις χρησιμοποιήθηκαν για τη δημιουργία ενός πρότυπου συνόλου αναφορών. Αλλά τώρα που τα χρηματοοικονομικά έχουν αναλάβει έναν πιο στρατηγικό ρόλο με την επιχείρηση, η χρηματοοικονομική ανάλυση έχει εξελιχθεί - συνδυάζοντας οικονομικά και λειτουργικά δεδομένα με εξωτερικές πηγές δεδομένων για την αντιμετώπιση ενός ευρέος φάσματος επιχειρηματικών ζητημάτων. Αυτά περιλαμβάνουν τα πάντα από το “Επενδύουμε στις σωστές ευκαιρίες;” Πώς θα επηρεαστούν τα μελλοντικά μας περιθώρια από τις αποφάσεις που λαμβάνουμε σήμερα;
Το λογισμικό analytics μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την υποστήριξη του οικονομικού κλεισίματος - όπως φαίνεται παραπάνω σε αυτή την κατάσταση εσόδων.
Marketing analytics
Το marketing analytics συνδέει δεδομένα από πολλά κανάλια - μέσα κοινωνικής δικτύωσης, Web, e-mail, κινητά και άλλα - για να δώσει στους εμπόρους ολοκληρωμένη εικόνα για το πώς λειτουργούν τα προγράμματά τους. Οι χρήστες μπορούν να εξορύξουν εκατομμύρια σειρές δεδομένων για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα των καμπανιών, να εξατομικεύσουν τα μηνύματα μάρκετινγκ, να αναλύσουν το συναίσθημα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, να στοχεύσουν πιθανούς πελάτες την κατάλληλη στιγμή και πολλά άλλα.
Αναλύσεις εφοδιαστικής αλυσίδας
Η έκρηξη του ηλεκτρονικού εμπορίου, η αυξημένη αστάθεια της αγοράς, η παγκοσμιοποίηση και άλλες δυνάμεις έχουν καταστήσει τις αλυσίδες εφοδιασμού απίστευτα περίπλοκες. Η ανάλυση εφοδιαστικής αλυσίδας βοηθάει τους οργανισμούς να αποφύγουν τη διακοπή, να διατηρήσουν τη ροή των αγαθών και να βελτιώσουν την ανθεκτικότητα και την ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας. Χρησιμοποιούν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από μια μεγάλη ποικιλία πηγών - συμπεριλαμβανομένων αισθητήρων για να βελτιστοποιήσουν τα πάντα, από την προμήθεια, την παραγωγή και το απόθεμα μέχρι τη μεταφορά και την εφοδιαστική.
Σύγχρονες τεχνολογίες analytics
Σήμερα, σχεδόν απεριόριστη αποθήκευση δεδομένων και αστραπιαίες ταχύτητες επεξεργασίας έχουν εγκαινιαστεί στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης. Αυτές οι τεχνολογίες «αυξάνουν» τα analytics – καθιστώντας τα απείρως πιο ισχυρά από ποτέ.
Τα AI και τα machine learning analytics μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα, να βρουν τιμές εκτός εύρους και να κάνουν συνδέσεις στα Μεγάλα Δεδομένα πολύ πιο γρήγορα και με πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι ήταν παλαιότερα δυνατό. Μέσω του υπολογιστικού νέφους, μπορούν να αξιοποιήσουν περισσότερα δεδομένα από περισσότερες πηγές – συμπεριλαμβανομένων των αισθητήρων των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και του Διαδικτύου των πραγμάτων – καθώς και επιφανειακές πληροφορίες, ευκαιρίες και κινδύνους που διαφορετικά θα παρέμεναν κρυμμένοι.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν επίσης να αυτοματοποιήσουν μερικά από τα πιο περίπλοκα βήματα στη διαδικασία analytics, που σημαίνει ότι οι σχετικά μη εκπαιδευμένοι επιχειρηματικοί χρήστες - και όχι μόνο οι επιστήμονες δεδομένων - μπορούν να χειριστούν προηγμένα και προγνωστικά analytics. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης, προχωρά ένα βήμα παραπέρα στην αυτοεξυπηρέτηση και επιτρέπει στους χρήστες να θέτουν επιχειρηματικές ερωτήσεις για τα δεδομένα τους (και να παίρνουν απαντήσεις) με εύκολο, συζητητικό τρόπο – όπως ακριβώς πληκτρολογώντας ένα ερώτημα στην Google ή κάνοντας μια ερώτηση Siri.
Και φυσικά, όλα αυτά είναι διαθέσιμα σε κινητές συσκευές - έτσι οι χρήστες μπορούν να λάβουν απαντήσεις σε ερωτήματα ανεξάρτητα από το πού βρίσκονται.
Συχνότερες ερωτήσεις αναλυτικής
Ανακαλύψτε το SAP Analytics Cloud
Ανακαλύψτε την εύκολη χρήση της business intelligence βάσει AI, των analytics και του προγραμματισμού.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.