Hva er analyse?
Forretningsanalyse fokuserer på de forretningsmessige konsekvensene av data – og beslutningene og handlingene som bør iverksettes som et resultat.
Analyseoversikt
Organisasjoner, mennesker og ting genererer massive mengder data hver dag. I en 24-timers periode sender vi sammen 294 milliarder e-poster og 500 millioner tweets. Vi kobler 3,5 milliarder søk til Google. Våre tilkoblede biler genererer en heidundrende fire petabyte med data. Selv klokkene, kjøleskapene og TV-ene våre skaper og deler data hele tiden.
Skjult i alle disse dataene er innsikt som kan utløse eksplosiv forretningsvekst. Utfordringen er å finne dem, som er hvor analysen kommer inn.
En grunnleggende definisjon av analyser
Analyser er et felt av informatikk som bruker matematikk, statistikk og maskinlæring for å finne meningsfulle mønstre i data. Analyser – eller dataanalyser – innebærer å sikte gjennom massive datasett for å oppdage, tolke og dele ny innsikt og kunnskap.
Hva er forretningsanalyse?
Veldig enkelt, forretningsanalyse er analyser som brukes på forretningsdata. Den fokuserer på de forretningsmessige implikasjonene av data – og beslutningene og handlingene som bør iverksettes som et resultat.
Viktigheten av forretningsanalyse
I dag er bruken av programvare for forretningsanalyse ofte den avgjørende faktoren som skiller bransjens vinnere fra tapere. Ledende selskaper bruker analyser til å overvåke og optimalisere alle aspekter av driften – fra markedsføring til forsyningskjede – i sanntid. De er avhengige av analyser for å hjelpe dem med å ta raske, datadrevne beslutninger, øke inntektene, etablere nye forretningsmodeller, gi femstjerners kundeopplevelser, styrke ansatte, få et konkurransefortrinn og så mye mer. Bedrifter uten analyse – eller uten gode analyser – blir igjen for å ta beslutninger og gjøre forretninger basert på mageinstinkt og erfaring alene.
&Quot;Ledende organisasjoner i alle bransjer bruker data og analyser som konkurransedyktige våpen."
De beste forretningsfordelene med analyser er:
Forbedret effektivitet og produktivitet
Raskere, mer effektiv beslutningstaking
Bedre økonomisk ytelse
Identifisering og opprettelse av nye inntektsstrømmer
Forbedret kundeanskaffelse og -oppbevaring
Virksomhetsanalyse er et av de raskest voksende markedene i bedriftsprogramvarerommet. Nylig har denne veksten sped opp enda mer på grunn av COVID-19-pandemien, som har tvunget mange bedrifter til å finne nye måter å tjene penger, kutte kostnader og navigere den turbulente "neste normal". Ifølge Gartner1er analyse, business intelligence (BI) og datavitenskap de vanligste brukstilfellene som akselereres på grunn av pandemien – som blåser Internett of Things (IoT) og skyapplikasjoner ut av vannet. Analysens problemløsnings- og prognosefunksjoner hjelper organisasjoner med å håndtere viktige, pandemisk-relaterte utfordringer, for eksempel nøyaktig prognostisering av etterspørsel, beskyttelse av risikoutsatte medarbeidere og identifisering av potensielle avbrudd i forsyningskjeden.
94
%
av selskaper sier at analyse er viktig for deres vekst og digitaletransformasjon1
59
%
av organisasjoner bruker for øyeblikket avanserte og prognoserendeanalytiker1
65
%
av globale foretak planlegger å øke sine analyseutgifter i20201
Fire typer analyser
De fire analysetypene basert på verdi og kompleksitet
- Beskrivende analyse Beskrivende analyser svarer på spørsmålet "Hva skjedde?". Denne enkle formen for analyse bruker grunnleggende matematikk, for eksempel gjennomsnitt og prosentendringer, for å vise hva som allerede har skjedd i en bedrift. Beskrivende analyser, også kalt tradisjonell business intelligence (BI), er det første trinnet i analyseprosessen, og skaper et hoppingspunkt for videre undersøkelser.
- Diagnoseanalyse Diagnostiske analyser svarer på spørsmålet «Hvorfor skjedde noe?». Det tar beskrivende analyser et skritt videre, ved hjelp av teknikker som dataregistrering, neddrilling og korrelasjoner for å dykke dypere inn i data og identifisere hovedårsakene til hendelser og atferd.
- Prognoserende analyse Prediktiv analyse svarer på spørsmålet "Hva er sannsynlig å skje i fremtiden?". Denne grenen av avanserte analyser bruker funn fra beskrivende og diagnostiske analyser – sammen med sofistikert prediktiv modellering, maskinlæring og dype læringsteknikker – til å forutsi hva som vil skje neste.
- Prescriptive Analytics Prescriptive analyser svarer på spørsmålet "Hvilken handling skal vi gjøre?". Denne toppmoderne typen analyse bygger på funn fra beskrivende, diagnostiske og prediktive analyser og bruker svært avanserte verktøy og teknikker for å vurdere konsekvensene av mulige beslutninger og bestemme det beste tiltaket i et scenario.
Analyseprogramvare som viser salgsdata for forskjellige produktlinjer.
Felles komponenter i forretningsanalyse
Forretningsanalyse er et bredt felt med mange forskjellige komponenter og verktøy. Noen av de vanligste er:
Dataaggregering: Før data kan analyseres, må de samles inn fra mange forskjellige kilder, organiseres og ryddes. En solid datastyringsstrategi og moderne datavarehus er avgjørende for analyse.
Datautvinning: Datautvinning bruker statistiske analyser og maskinlæringsalgoritmer for å sikte gjennom store databaser, analysere data fra flere vinkler og identifisere tidligere ukjente trender, mønstre og relasjoner.
Big Data Analytics: Big Data Analytics bruker avanserte teknikker – inkludert datautvinning, prediktiv analyse og maskinlæring – til å analysere massive sett med strukturerte og ustrukturerte data i databaser, datalagre og Hadoop-systemer.
Tekstutvinning: Tekstutvinning utforsker ustrukturerte tekstdatasett som dokumenter, e-poster, innlegg i sosiale medier, bloggkommentarer, callsenterskript og andre tekstbaserte kilder for kvalitativ og kvantitativ analyse.
Prognoser og prognoseanalyser: Prognostisering bruker historiske data for å gjøre estimater om fremtidige resultater, og prognoseanalyser bruker avanserte teknikker for å fastsette sannsynligheten for at disse resultatene vil oppstå.
Simulering og hva-hvis-analyse: Når prognoser og prognoser er opprettet, kan simulering og hva-hvis-analyse teste ut forskjellige scenarier og optimalisere potensielle beslutninger før de tas.
Datavisualisering og historiefortelling: Datavisualiseringer – som diagrammer og grafer – gir en enkel måte å forstå og kommunisere trender, avvikende verdier og mønstre i data på. Disse visualiseringene kan settes sammen for å fortelle en større datahistorie og veilede beslutningstaking.
Analyseprogramvare som viser de 100 beste kundene som har forfalt ved betaling.
Eksempler på analyse
Analyser brukes av bedrifter i alle størrelser, i alle bransjer – fra detaljhandel og helsevesen til sport. Mange analyseløsninger er skreddersydd til en bransje, eller til et bestemt formål eller bransje. Her er bare noen få eksempler på analyser i dag:
Finansanalyse
Tradisjonelt ble finansanalyse brukt til å generere et standardrapportsett. Men nå som finans har tatt en mer strategisk rolle i virksomheten, har finansielle analyser utviklet seg – å kombinere finansielle og operative data med eksterne datakilder for å løse et bredt spekter av forretningsspørsmål. Disse inkluderer alt fra «investerer vi i de riktige mulighetene?» Hvordan vil våre fremtidige marginer bli påvirket av beslutningene vi tar i dag?
Analyseprogramvare kan brukes til å støtte regnskapsavslutning – som vist ovenfor i dette resultatregnskapet.
Markedsføringsanalyse
Markedsføringsanalyser kobler sammen data fra flere kanaler – sosiale medier, Internett, e-post, mobil m.m. – for å gi markedsførere omfattende innsikt i hvordan programmene deres utfører. Brukere kan minske millioner av rader med data for å forbedre effektiviteten av kampanjer, hyperpersontilpasse markedsføringsmeldinger, analysere stemning på sosiale medier, målrette potensielle kunder til nøyaktig rett tid og mye mer.
Forsyningskjedeanalyse
Eksplosjonen av e-handel, økt markedsvolatilitet, globalisering og andre krefter har gjort forsyningskjeder utrolig komplekse. Forsyningskjedeanalyse hjelper organisasjoner med å unngå avbrudd, holde varene flytende og forbedre fleksibiliteten og fleksibiliteten i forsyningskjeden. De bruker sanntidsdata fra en rekke kilder – inkludert sensorer for Tingenes Internett – til å optimalisere alt fra sourcing, produksjon og lagerbeholdning til transport og logistikk.
Moderne analyseteknologier
I dag har nesten ubegrenset datalagring og lynraske prosesseringshastigheter innledet i alderen av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Disse teknologiene er «forsterkende» analyser – noe som gjør dem uendelig kraftigere enn noen gang før.
AI-analyse og maskinlæringsanalyser kan oppdage mønstre, finne avvikende verdier og gjøre tilkoblinger i Big Data mye raskere og med langt mer nøyaktighet enn det som tidligere var mulig. Gjennom skyen kan de bruke mer data fra flere kilder – inkludert sensorer for sosiale medier og Tingenes Internett – og overflateinnsikt, muligheter og risikoer som ellers ville holdt seg skjult.
Maskinlæringsalgoritmer kan også automatisere noen av de mest kompliserte trinnene i analyseprosessen, noe som betyr at relativt uopplærte forretningsbrukere – og ikke bare dataforskere – kan bruke avanserte og prediktive analyser. Naturlig språkbehandling (NLP), en type kunstig intelligens, tar selvbetjening et skritt videre og lar brukerne stille forretningsmessige spørsmål om dataene sine (og få svar) på en enkel, samtalemessig måte – akkurat som å skrive inn en spørring i Google eller stille Siri et spørsmål.
Og selvfølgelig, alt dette er tilgjengelig på mobile enheter - slik at brukere kan få svar på ad hoc spørringer uansett hvor de er.
Ofte stilte spørsmål for analyse
Bli kjent med SAP Analytics Cloud
Utforsk enkel å bruke AI-drevet Business Intelligence, analyse, planlegging.
Ideer du ikke finner noe annet sted
Registrer deg for en dose Business Intelligence levert rett til innboksen din.