Mi az analitika?
Az üzleti elemzések az adatok üzleti vonatkozásaira összpontosítanak – és az ennek eredményeként meghozandó döntésekre és intézkedésekre.
Elemzések áttekintése
A szervezetek, az emberek és a dolgok nap mint nap hatalmas mennyiségű adatot generálnak. Egy 24 órás időszakban összesen 294 milliárd e-mailt és 500 millió tweetet küldünk. 3,5 milliárd keresést dugunk be a Google-ba. Csatlakoztatott autóink hatalmas négy petabájtnyi adatot generálnak. Még az óráink, hűtőszekrényeink és tévéink is folyamatosan adatokat hoznak létre és osztanak meg.
Ezek az adatok olyan elemzések, amelyek robbanásveszélyes üzleti növekedést válthatnak ki. A kihívás az, hogy megtaláljuk őket, és az elemzések itt jönnek be.
Az analitika alapvető definíciója
Az analitika a számítástechnika olyan területe, amely matematikát, statisztikát és gépi tanulást használ arra, hogy értelmes mintákat találjon az adatokban. Az analitika – vagy adatelemzés – hatalmas adathalmazokon keresztüli áthaladást foglal magában, hogy új elemzéseket és ismereteket fedezzen fel, értelmezzen és osszon meg.
Mi az üzleti analitika?
Nagyon egyszerűen fogalmazva, az üzleti analitika az üzleti adatokra alkalmazott analitika. Az adatok üzleti vonatkozásaira összpontosít – és az ennek eredményeként meghozandó döntésekre és intézkedésekre.
Az üzleti analitika fontossága
Napjainkban az üzleti analitikai szoftver használata gyakran a döntő tényező, amely megkülönbözteti az iparági nyerteseket a vesztesektől. A vezető vállalatok elemzésekkel felügyelik és optimalizálják működésük minden aspektusát – a marketingtől az ellátási láncig – valós időben. Az analitikákra támaszkodnak, hogy segítsenek nekik gyors, adatvezérelt döntéseket hozni, növelni a bevételeket, új üzleti modelleket létrehozni, ötcsillagos ügyfélélményt nyújtani, képessé tenni a munkavállalókat, versenyelőnyre szert tenni, és még sok minden mást. Az analitika nélküli – vagy jó analitika nélküli – vállalatoknak egyedül kell döntéseket hozniuk és üzleti tevékenységet folytatniuk a belső ösztön és a tapasztalat alapján.
"A vezető szervezetek minden iparágban versenyképes fegyverekként kezelik az adatokat és elemzéseket.&idézőjel;
Az elemzések legfőbb üzleti előnyei a következők:
Nagyobb hatékonyság és termelékenység
Gyorsabb, hatékonyabb döntéshozatal
Jobb pénzügyi teljesítmény
Új bevételi források azonosítása és létrehozása
Javított ügyfélszerzés és -megtartás
A vállalati analitika az egyik leggyorsabban növekvő piac a vállalati szoftvertérben. A közelmúltban a Covid19-világjárvány miatt ez a növekedés még tovább erősödött, ami sok vállalkozást arra kényszerített, hogy új módszereket találjon a pénzkeresésre, a költségek csökkentésére és a zavaros „következő normális” navigációra. A Gartner1szerint az analitika, az üzleti intelligencia (BI) és az adattudomány a leggyakoribb használati esetek, amelyeket a pandémia miatt gyorsítanak fel – a dolgok internete (IoT) és a felhőalkalmazások kiáramlása a vízből. Az analitika problémamegoldó és prediktív képességei segítséget nyújtanak a szervezeteknek a sürgős, világjárványhoz kapcsolódó kihívások kezelésében, mint például a kereslet pontos előrejelzése, a kockázatos munkavállalók védelme és az ellátási lánc esetleges zavarainak azonosítása.
94
%
A vállalatok azon a véleményen vannak, hogy az analitika fontos a növekedésükhöz és a digitálisátalakuláshoz1
59
%
/ szervezet jelenleg fejlett és prediktívelemzéseket1használ
65
%
a globális vállalatok közül 2020-ban tervezi növelni analitikaikiadásait1
Négyféle analitika
Az értéken és a komplexitáson alapuló négyféle analitika
- Leíró elemzések A leíró elemzések a „Mi történt?” kérdésre válaszolnak. Ez az egyszerű elemzési forma olyan alapvető matematikai módszereket használ, mint az átlagok és a százalékos változások, hogy megmutassa, mi történt már egy vállalkozásban. A leíró analitika, más néven hagyományos üzleti intelligencia (BI), az első lépés az elemzési folyamatban, amely egy átugrási pontot hoz létre a további vizsgálathoz.
- Diagnosztikai elemzések A diagnosztikai elemzések a „Miért történt valami?” kérdésre válaszolnak. Egy lépéssel továbbviszi a leíró elemzéseket, olyan technikák használatával, mint az adatfelderítés, a részletezés és a korrelációk, hogy mélyebben belevágjon az adatokba, és azonosítsa az események és viselkedések alapvető okait.
- Prediktív elemzések A prediktív elemzések megválaszolják a „Mi fog történni a jövőben?” kérdésre. A fejlett analitika ezen ága a leíró és diagnosztikai analitika eredményeit – a kifinomult prediktív modellezéssel, a gépi tanulással és a mélytanulási technikákkal együtt – arra használja, hogy megjósolja, mi fog történni ezután.
- Előíró elemzések Előíró elemzések válaszolnak a „Milyen műveletet tegyünk?” kérdésre. Ez a legkorszerűbb analitika a leíró, diagnosztikai és prediktív elemzések eredményeire épül, és rendkívül fejlett eszközöket és technikákat használ a lehetséges döntések következményeinek felmérésére és a szcenárió legjobb cselekvési módjának meghatározására.
A különböző termékcsoportok értékesítési adatait megjelenítő elemzési szoftver.
Az üzleti analitika közös összetevői
Az üzleti analitika széles körű terület, számos különböző összetevővel és eszközzel. Néhány a leggyakoribbak közül:
Adataggregálás: Az adatok elemzése előtt azokat több különböző forrásból kell gyűjteni, rendszerezni és megtisztítani. A megbízható adatkezelési stratégia és a modern adattárház elengedhetetlen az elemzéshez.
Adatbányászat: Az adatbányászat statisztikai elemzési és gépi tanulási algoritmusokat használ a nagy adatbázisok áthaladására, az adatok több szögből történő elemzésére, valamint a korábban ismeretlen trendek, minták és kapcsolatok azonosítására.
Big Data elemzések: A Big Data analitika fejlett technikákat használ – beleértve az adatbányászatot, a prediktív analitikát és a gépi tanulást – a strukturált és strukturálatlan adatok tömeges készleteinek elemzésére adatbázisokban, adatraktárakban és Hadoop rendszerekben.
Szövegbányászat: A szövegbányászat olyan strukturálatlan szöveges adathalmazokat vizsgál, mint a dokumentumok, e-mailek, közösségi média bejegyzések, blogbejegyzések, call center szkriptek és egyéb szövegalapú források a kvalitatív és mennyiségi elemzéshez.
Előrejelzés és prediktív analitika: Az előrejelzés történeti adatokat használ a jövőbeli eredmények becsléséhez, a prediktív analitika pedig fejlett technikákat használ az eredmények előfordulásának valószínűségének meghatározására.
Szimuláció és what-if elemzés: Az előrejelzések és előrejelzések létrehozását követően a szimuláció és a what-if elemzés tesztelheti a különböző szcenáriókat, és optimalizálhatja a potenciális döntéseket azok meghozatala előtt.
Adatvizualizáció és történetmesélés: Az adatvizualizációk – például a diagramok és a grafikonok – egyszerű módot nyújtanak a trendek, a kiugró értékek és az adatminták megértésére és közlésére. Ezek a vizualizációk összefűzhetők, hogy elmeséljenek egy nagyobb adatsztorit, és iránymutatást adjanak a döntéshozatalhoz.
Elemző szoftver, amely megjeleníti a 100, fizetéskor késedelmes ügyfelet.
Példák elemzésekre
Az elemzéseket bármilyen méretű vállalkozás használja, minden iparágban – a kiskereskedelemtől és az egészségügytől a sportig. Számos elemzési megoldás egy ágazatra, vagy egy adott célra vagy üzletágra van szabva. Íme néhány példa az elemzésekre:
Pénzügyi elemzések
Hagyományosan pénzügyi elemzéseket használtak egy standard beszámolókészlet létrehozásához. Most azonban, hogy a pénzügy stratégiaibb szerepet vállalt az üzleti életben, a pénzügyi elemzések fejlődtek – a pénzügyi és működési adatokat külső adatforrásokkal kombinálva az üzleti kérdések széles körének megválaszolására. Ezek magukban foglalnak mindent a „Megfelelő lehetőségekbe fektetünk be?” Hogyan fogják befolyásolni a jövőbeli árréseinket a mai döntéseink?
Az analitikus szoftver a pénzügyi zárás támogatására használható – ahogy az a fenti eredménykimutatásban látható.
Marketingelemzések
A marketingelemzések több csatornáról – közösségi média, web, e-mail, mobil stb. – származó adatokat kapcsolnak össze, hogy a marketingfelelősök átfogó képet kapjanak programjaik teljesítményéről. A felhasználók több millió adatsort bányászhatnak a kampányok hatékonyságának javítása, a marketingüzenetek hiperszemélyre szabása, a közösségi médiában megjelenő hangulat elemzése, a potenciális ügyfelek pontosan a megfelelő időben történő megcélzása és még sok más érdekében.
Ellátási lánc elemzése
Az e-kereskedelem robbanása, a megnövekedett piaci volatilitás, a globalizáció és más erők hihetetlenül bonyolulttá tették az ellátási láncokat. Az ellátási lánc elemzése segít a szervezeteknek a zavarok elkerülésében, az áruk áramlásának fenntartásában, valamint a logisztikai lánc rugalmasságának és agilitásának javításában. Valós idejű adatokat használnak a legkülönbözőbb forrásokból – köztük a dolgok internetének érzékelőiből – a beszerzéstől, a gyártástól és a készletezéstől a szállításig és logisztikáig.
Modern analitikai technológiák
Napjainkban szinte korlátlan adattárolás és villámgyors feldolgozási sebesség váltotta ki a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás korát. Ezek a technológiák „bővítik” az analitikát – így minden korábbinál végtelenebb erővel bírnak.
Az MI és a gépi tanulási elemzések sokkal gyorsabban és sokkal pontosabban észlelhetik a mintákat, találhatják meg a kiugró értékeket, és sokkal pontosabbá tehetik a kapcsolatokat a Big Data-ban, mint korábban. A felhőn keresztül több forrásból – többek között a közösségi médiából és a dolgok internetének érzékelőiből – származó adatokat, valamint olyan felületi elemzéseket, lehetőségeket és kockázatokat használhatnak, amelyek egyébként rejtve maradnának.
A gépi tanulási algoritmusok automatizálhatják az elemzési folyamat néhány legbonyolultabb lépését is, ami azt jelenti, hogy a viszonylag képzetlen üzleti felhasználók – és nem csak az adattudósok – képesek fejlett és prediktív elemzéseket végezni. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP), amely egyfajta mesterséges intelligencia, egy lépéssel tovább viszi az önkiszolgálást, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy üzleti kérdéseket tegyenek fel az adataikról (és válaszokat kapjanak) egyszerű, beszélgetéses módon – például beírhatnak egy lekérdezést a Google-ba, vagy feltehetik Siri kérdését.
És persze mindez elérhető mobileszközökön is – így a felhasználók bárhol is találhatják meg az ad hoc lekérdezéseket.
Analitika GYIK
Fedezze fel az SAP Analytics Cloudot
Fedezze fel a könnyen használható MI-vezérelt üzleti intelligenciát, analitikát, tervezést.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába szállít.