Hva er Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence-verktøy og -prosesser analyserer og konverterer forretningsdata til anvendelig innsikt.
default
{}
default
{}
primary
default
{}
secondary
Oversikt over forretningsanalyse
De fleste bedrifter samler inn store mengder forretningsdata hver dag – de strømmer inn fra ERP-programvaren (Enterprise Resource Planning), e-handelsplattformen, forsyningskjeden og mange andre interne og eksterne kilder. For å gjøre disse dataene om til nyttig innsikt trenger de et moderne Business Intelligence-system (BI) som integreres sømløst med ulike datakilder, noe som gir datatilgang og -analyse i sanntid.
Business Intelligence er både en disiplinert prosess og en rekke verktøy som forvandler rådata til klar og anvendelig veiledning for datadrevet beslutningstaking. Moderne forretningsanalyse gir disse innsiktene raskere og med langt mer fleksibilitet som gjør det mulig for brukere med selvbetjeningsanalyse å utforske data og svare på spørsmål uten å vente på IT.
Business Intelligence-definisjon
Business Intelligence refererer til prosesser og verktøy organisasjoner bruker til å analysere forretningsdataene sine, gjøre dem om til handlingsrettet innsikt og hjelpe alle med å ta bedre informerte beslutninger og oppnå KPI-er. Business Intelligence fungerer ved å samle inn, rense, integrere, lagre og analysere data, og deretter presentere innsikt ved hjelp av dashboards, rapporter og visualiseringer som kan deles i hele firmaet. Teamene bruker denne innsikten til å overvåke ytelsen og identifisere trender, og organisasjoner bruker dem til å veilede beslutninger, optimalisere prosesser og forbedre forretningsresultatene.
Også kjent som et beslutningsstøttesystem (DSS), er business intelligence noen ganger kalt "beskrivende analyse" fordi den beskriver hvordan en bedrift presterer i dag og hvordan den presterte tidligere. Det svarer på spørsmål som "Hva skjedde?" og "Hva må endres?"—men det kommer ikke inn på hvorfor noe skjedde eller hva som kan skje videre.
BI-programvare som sammenligner resultatregnskap over flere år.
Forretningsanalyse vs. forretningsanalyse
Business Intelligence og forretningsanalyse brukes ofte om hverandre fordi de deler mange av de samme målene og verktøyene. I stedet for å tegne harde linjer mellom dem, tenk på det på denne måten:
- Business Intelligence fokuserer på hva som skjedde tidligere og hva som skjer nå (beskrivende analyser).
- Forretningsanalyse graver seg dypere inn i hvorfor ting skjedde og hva som kan komme neste gang (prediksjonsanalyse).
Business Intelligence gir grunnleggende oversikt over virksomheten, og hjelper teamene med å forstå nåværende og historiske resultater. Forretningsanalyse bygger på dette grunnlaget ved å utforske underliggende drivere, identifisere mønstre og bruke prognoseteknikker for å forutse fremtidige resultater og anbefale handlinger. I praksis arbeider de to sammen som et kontinuum – alt fra beskrivende innsikt til diagnostisk, prediktiv og foreskrivende analyse.
Viktigere enn etiketten som brukes, er å sikre at organisasjoner har de riktige verktøyene for å svare på forretningsspørsmålene sine, løse problemet og nå målene sine. Dette er grunnen til at mange store programvareleverandører nå kombinerer business intelligence- og forretningsanalysefunksjoner på én enkelt dataplattform. Denne tilnærmingen gir teamene alt de trenger på ett sted – og gjør skillet mellom begrepene mindre relevant.
Hvordan Business Intelligence fungerer (trinn for trinn)
Business Intelligence-prosessen inkluderer seks primære trinn for å samle inn, analysere og behandle forretningsdata, og deretter levere anvendelig innsikt.
- Samle inn: Samle inn data fra operative systemer, applikasjoner og eksterne kilder for å fange opp råinformasjonen som trengs for analyse.
- Rens og integrer: Forbered dataene ved å korrigere feil, standardisere formater og kombinere flere kilder til et enhetlig, pålitelig datasett.
- Lagre: Organiser og vedlikehold de forberedte dataene i et sentralt lager – for eksempel et datavarehus eller en skyplattform – slik at den er pålitelig og lett tilgjengelig.
- Analyser: Bruk analytiske metoder for å avdekke mønstre, trender og innsikt som støtter beslutningstaking.
- Visualiser og del: Presenter innsikt gjennom dashboards, rapporter og visualiseringer som gjør funnene tydelige og enkle å forstå for interessenter.
- Akt: Bruk innsikten til å veilede beslutninger, optimalisere prosesser og fremme målbare forretningsresultater.
Viktige fordeler med Business Intelligence
Et vellykket business intelligence-program lyser på måter å øke fortjenesten og ytelsen, oppdage problemer, optimalisere operasjoner og mer. Her er bare noen av de mange fordelene med Business Intelligence:
Beslutningstaking
- Motta støtte for faktabasert beslutningstaking. Business Intelligence-verktøy hjelper ledere, ledere og arbeidere med å avdekke innsikt som er relevante for deres roller og ansvarsområder – og bruke dem til å ta beslutninger basert på fakta, ikke gjetting.
- Oppnå og vedlikehold konkurransefortrinn. Med rettidig Business Intelligence kan organisasjoner raskt identifisere og handle ut fra nye trender og muligheter. De kan også vurdere sine egne evner, styrker og svakheter sammenlignet med konkurrenter og bruke denne informasjonen til sin fordel.
KPI-overvåkning
- Mål og spor ytelse. Dashboards gjør det enkelt å overvåke KPI-er for forretningsanalyse, spore fremdriften mot mål og sette varsler for å vite hvor og når du skal fokusere forbedringsinitiativer.
- Identifiser og sett målepunkter. Business Intelligence-løsninger gjør det mulig for organisasjoner å sammenligne prosesser og ytelsesmålinger med bransjestandarder, fastslå hvor forbedringer trengs, sette meningsfylte referanseverdier og overvåke fremdriften mot mål.
Effektivitet
- Spotproblemer slik at de kan løses. Med Business Intelligence kan brukere oppdage potensielle forretningsproblemer – for eksempel flaskehalser i produksjon eller distribusjon, oppadgående trender i kundeavgang, økende lønnskostnader og mer – før de forårsaker økonomisk skade.
- Drift mer effektivt. Med Business Intelligence-systemer kan alle bruke mindre tid på å søke etter informasjon, analysere data og generere rapporter. De kan også identifisere områder med overlapping, duplisering eller ineffektivitet på tvers av avdelinger eller datterselskaper for å effektivisere driften.
- Gjør data og rapportering tilgjengelige for alle. Business Intelligence-programvaren tilbyr intuitive grensesnitt, dra-og-slipp-rapporter og rollebaserte dashbord som teammedlemmer kan bruke selv – uten behov for koding eller andre tekniske ferdigheter.
Kundeinnsikt
- Forbedre kunde- og medarbeideropplevelser. Business Intelligence-brukere kan bruke mine data til å oppdage mønstre i kunde- og medarbeideratferd, analysere tilbakemeldinger og bruke innsikt til å skreddersy og forbedre opplevelser.
Lønnsomhet
- Øke inntekter og lønnsomhet. Til syvende og sist fører Business Intelligence-data til en bedre forståelse av hvor det finnes risikoer og muligheter, slik at teamene kan gjøre lønnsomme justeringer.
Nøkkelkomponenter for BI-system
Et Business Intelligence-system samler flere sammenkoblede komponenter som klargjør, strukturerer og sentraliserer data for å transformere dem til meningsfull, anvendelig innsikt, noe som kan hjelpe KI-systemer med å yte bedre. Det er mange forskjellige komponenter i et Business Intelligence-system. Her er noen av de vanligste:
BI-rapportering
Business Intelligence-rapportering – som presenterer data og innsikt for sluttbrukere på en måte som er enkel å forstå og handle på – er grunnleggende for alle bedrifter. Rapporter bruker sammendrag og visuelle elementer, for eksempel diagrammer og grafer, til å vise brukertrender over tid, relasjoner mellom variabler m.m. De er også interaktive, slik at brukerne kan dele opp tabeller eller drille dypere inn i data etter behov. Rapporter kan automatiseres og sendes ut på en vanlig, forhåndsbestemt tidsplan – eller ad hoc og genereres underveis.
Utfører spørring
Med spørringsverktøy kan brukerne stille forretningsspørsmål og få svar via intuitive grensesnitt. Med moderne spørringsverktøy kan det være like enkelt å sende inn en spørring som å spørre Google (eller til og med Siri) om et spørsmål, for eksempel «Hvor skjer forsendelsesforsinkelser?», «Fikk kvartalsvise salg sine mål?», og "Hvor mange widgets ble solgt i går?"
BI-dashbord
Dashboards er et av de mest populære Business Intelligence-verktøyene. De bruker kontinuerlig oppdaterte diagrammer, grafer, tabeller og andre datavisualiseringer til å spore forhåndsdefinerte KPI-er og andre forretningsmålinger. Business Intelligence-dashbord gir også en rask oversikt over ytelse i nær sanntid. Ledere og ansatte kan bruke interaktive funksjoner til å tilpasse hvilken informasjon de vil vise, drille inn i data for videre analyse og dele resultater med andre interessenter.
BI-dashboard som viser den økonomiske ytelsen på tvers av land og forretningsenheter.
Datavisualisering
Muligheten til å visualisere data og se dem i kontekst, er ett område der Business Intelligence virkelig skinner. Diagrammer, grafer, kart og andre visuelle formater gir data liv på en måte som raskt og enkelt kan forstås. Trender og avvikende verdier er tydeligere. Farger og mønstre maler et bilde av historien bak data på en måte som kolonner og rader i et regneark aldri kunne. Datavisualisering brukes i et Business Intelligence-system – i rapporter, som svar på spørringer og i dashboards.
OLAP
Online analytisk prosessering (OLAP) er en teknologi som driver dataoppdagelsesfunksjonene i mange business intelligence-systemer. OLAP muliggjør rask, flerdimensjonal analyse på tvers av store mengder informasjon som er lagret i et datavarehus eller annet sentralt datalager.
Dataforberedelse
Dataklargjøring innebærer å kompilere flere datakilder og generelt forberede dem for dataanalyse. Ved hjelp av en prosess som kalles ekstrakt, transformasjon og lasting (ETL), blir rådata renset, kategorisert og deretter lastet inn i et datavarehus. Vellykkede Business Intelligence-systemer automatiserer mange av disse prosessene og gjør det mulig å definere dimensjoner og måltall.
Datavarehus
Et datavarehus inneholder aggregerte data fra flere kilder som er renset og formatert, slik at Business Intelligence og andre analyseverktøy kan få tilgang til dem.
Disse Business Intelligence-komponentene fungerer som et integrert økosystem, og de effektiviserer ikke bare analysen, men forbedrer også KI-uttrekk ved å levere konsistente, godt organiserte data som KI-modeller kan tolke mer nøyaktig og effektivt.
Eksempler på Business Intelligence i aksjon
Dagens Business Intelligence-verktøy gjør det enklere for alle i en organisasjon å få tilgang til, analysere og handle på nåværende og historiske data. Her er noen eksempler på forretningsanalyse på ulike forretningsområder:
- Business Intelligence for markedsføring: Markedsførere kan bruke Business Intelligence til å spore kampanjeresultater, for eksempel åpne priser for e-post, klikkrate og konvertering av målsider – og deretter skreddersy fremtidige kampanjer for å gjøre dem mer effektive.
- Business Intelligence for Finance: Finansavdelinger kan konsolidere finansdata og overvåke kontantstrøm, marginer, utgifter, inntektsstrømmer og mer i sanntid. De kan holde et skarpt øye med lønnsomheten og ta beslutninger som forbedrer bunnlinjen.
- Business Intelligence for HR: HR-team kan bruke Business Intelligence til å overvåke målinger som tid og fremmøte, produktivitetsgrader, utskifting av ansatte og engasjement. De kan bruke Business Intelligence til å ta bedre ansettelsesbeslutninger, identifisere opplæringsbehov, optimalisere personaltidsplaner og mer.
- Business Intelligence for operasjoner: Operasjonsteam kan spore produksjonsresultater, utstyrsytelse, syklustider og flaskehalser for å forbedre gjennomstrømningen og opprettholde konsekvent kvalitet.
- Business Intelligence for forsyningskjeden: Forsyningskjedeteam kan overvåke beholdningsnivåer, leverandørytelse, ledetider og forsendelsesforsinkelser for å redusere forstyrrelser og øke den generelle robustheten.
- Business Intelligence for produktbruk: Produktteam kan analysere bruksmønstre, innføring av funksjoner og kundeatferd for å begrense produktdesign, prioritere forbedringer og forbedre kundetilfredsheten.
Tradisjonell vs. moderne BI
Business Intelligence har eksistert i over 30 år. Tradisjonell Business Intelligence ble drevet av IT der brukerne sendte inn spørsmål til IT-teamet som ga svar tilbake til virksomheten i form av en statisk rapport. Hvis det var oppfølgingsspørsmål, ble de sendt på nytt til IT og vanligvis plassert bak i køen.
Denne tidkrevende prosessen er erstattet av moderne Business Intelligence, som er langt mer interaktiv. Med "moderne" menes forretningsanalyse som kjører i skyen, oppdaterer data i sanntid, muliggjør selvbetjening, integrerer analyser direkte i applikasjoner og arbeidsflyter, og bruker KI til å hjelpe med raskere, smartere innsikt.
Moderne, selvbetjente Business Intelligence-verktøy lar forretningsbrukere selv spørre etter data, konfigurere dashboards, generere rapporter og dele funn fra alle nettlesere eller mobile enheter – alt med minimal IT-involvering. Nylig har KI-teknologi og maskinlæringsteknologi gjort denne prosessen enda enklere og raskere ved å automatisere mange Business Intelligence-prosesser, inkludert dataoppdagelse og oppretting av rapporter og visualiseringer.
I økende grad velger bedrifter skybaserte Business Intelligence-verktøy som kobler til flere datakilder og er tilgjengelige 24/7 fra hvor som helst. Og de velger løsninger som tilbyr innebygd Business Intelligence – Business Intelligence som er innebygd direkte i arbeidsflyter og prosesser, slik at brukerne kan ta bedre beslutninger i øyeblikket og i kontekst.
De mest moderne business intelligence-plattformene kombinerer i dag Business Intelligence, avanserte og prediktive analyser og planleggingsverktøy i en enkelt analysesky-løsning. De utvides av AI og maskinlæringsteknologier, de kan være innebygd i alle prosesser, og de demokratiserer forretningsintelligens og analyse ved å gjøre dem enkle å bruke for alle, ikke bare IT-avdelinger eller profesjonelle analytikere.
BI vs. dataanalyse vs. datavitenskap
Selv om business intelligence, dataanalyse og datavitenskap ofte er blandet opp, har hver funksjon et annet formål:
- Business Intelligence svarer på «hva som skjedde» og «hva som skjer nå», noe som gir teamene et klart og virkelig tidsbilde av ytelsen slik at de kan handle raskt.
- Dataanalyse går dypere, utforsker mønstre, årsaker og relasjoner, slik at organisasjoner forstår hvorfor ting oppstår og hva som kan skje videre.
- Datavitenskap går enda lenger ved hjelp av avanserte statistiske modeller, maskinlæring og intelligent automatisering for å forutsi fremtidige resultater, simulere scenarier og bygge systemer som kan handle med minimal menneskelig intervensjon.
Tenk på dem på denne måten: Hvis organisasjonen din var en bil på en reise, er Business Intelligence dashbordet som forteller deg din nåværende hastighet, drivstoffnivå og varsellys; dataanalyse er mekanikeren som ser under panseret for å finne ut hvorfor noe skjer og hvordan du forbedrer ytelsen; og datavitenskap er ingeniøren som designer avanserte systemer som forutsier hva som vil bryte før det gjør og automatisere deler av selve kjøringen.
Sammen danner Business Intelligence, dataanalyse og datavitenskap et kontinuum: Business Intelligence gir et viktig syn på «hva og hva nå», analyser avdekker «hvorfor og hva som er det neste», og datavitenskap gir prediksjonskraften til «hva du skal gjøre».
Felles BI-utfordringer (og hvordan unngå dem)
Selv de beste Business Intelligence-verktøyene kan bli korte hvis noen få grunnleggende problemer blir uadressert. Her er noen av de vanligste utfordringene og hvordan du kan unngå dem.
Dårlig datakvalitet
Dårlige data fører til mistillit, feil og upålitelige analyser. Forhindre dette ved å sette sterk datavalidering, rensingsrutiner og eierskapsprosesser på plass, slik at teamene kan stole på informasjonen de bruker.
Inkonsistente KPI-definisjoner
Hvis teamene definerer målinger på en annen måte, vil dashboards og rapporter fortelle historier som er i konflikt. Opprett en delt KPI-ordliste, og sørg for at alle bruker de samme reglene, formlene og datakildene.
Siloed data
Når data er fanget i separate systemer, kan Business Intelligence-verktøy ikke levere et fullstendig bilde. Koble til kjernedatakilder, integrere dem i et enhetlig miljø og sikre regelmessig synkronisering.
Lav brukerinnføring
Business Intelligence fungerer bare hvis folk faktisk bruker den. Tilby introduksjonsprogram, rollebasert opplæring og enkle grensesnitt som oppmuntrer ansatte til å stole på Business Intelligence for daglige beslutninger.
Hull i styring
Uten klar styring, kan datatilgang, bruk og kvalitet raskt gli. Definer hvem som eier hvilke data, fastsett retningslinjer for tilgang og sikkerhet, og kontroller styringsrutiner regelmessig for å holde Business Intelligence-miljøet sunt.
Vanlige spørsmål
Business Intelligence er fokusert på å analysere tidligere og nåværende data for å male et bilde av den nåværende tilstanden til virksomheten, og hjelper teamene med å forstå betydningen av forretningsintelligens i praktiske termer. Datavitenskap tar en tverrfaglig tilnærming til å analysere de samme dataene, ved hjelp av statistiske algoritmer og modeller for å avdekke skjult og prediktiv innsikt fra strukturerte og ustrukturerte data. Tenk på dem på denne måten:
- Business Intelligence fokuserer på dashboards, KPI-er og ytelsesovervåkning, og støtter tidligere faser av Business Intelligence.
- Datavitenskap fokuserer på prognosemodeller og automatisering.
Business Intelligence-verktøy er prosesser, teknologier og applikasjoner som arbeider sammen for å omdanne rådata til meningsfull og anvendelig innsikt. De støtter mange typer Business Intelligence, inkludert funksjoner for:
- Forberede og kombinere data fra flere kilder, slik at de er rene, konsistente og klare for analyse.
- Intuitiv spørring for å la brukere stille spørsmål og få svar raskt, samt rapporteringsverktøy som oppsummerer informasjon i klare, strukturerte formater.
- Utforske trender, overvåke ytelse og forstå relasjoner i dataene gjennom interaktive dashboards og visualiseringer.
- Støtte for sikker tilgang, datakvalitetskontroll og konsistente definisjoner i hele organisasjonen gjennom sterke styringsfunksjoner.
Sammen gjør Business Intelligence-verktøy det mulig for team å få tilgang til pålitelig informasjon, analysere den i kontekst og ta informerte beslutninger med tillit, men uten komplekse tekniske ferdigheter.
En business intelligence-analytiker er ansvarlig for å gjøre organisasjonsdata om til klar innsikt som støtter bedre beslutningstaking. Denne personen bidrar til å tolke betydningen av Business Intelligence for organisasjonen ved å:
- Definere og vedlikeholde KPI-er slik at teamene måler suksess konsekvent.
- Forberede data for analyse ved å sikre at de er nøyaktige, organiserte og tilgjengelige.
- Bygge rapporter og interaktive dashboards som hjelper interessenter med å overvåke ytelsen og forstå trender, mønstre og potensielle problemer.
- Oversette historien bak dataene – forklare hva som skjer, hvorfor det betyr noe, og hvilke handlinger som kan forbedre resultatene.
- Vedlikehold av de underliggende datamodellene, støtter styringspraksis og samarbeider med forretningsteam for å sikre at analysen samsvarer med strategiske mål.
Denne rollen viser ofte et eksempel på forretningsanalyse i handling gjennom dag-til-dag-analyse og rapportering.
En business intelligence-utvikler designer, bygger og vedlikeholder det tekniske grunnlaget som gjør analyser mulig på tvers av en organisasjon. Denne personen:
- Utvikler robuste datamodeller og pipeliner for forretningsanalyse som integrerer, renser og strukturerer data fra flere kilder, slik at de kan analyseres på en pålitelig måte og i stor skala.
- Optimaliserer spørringer og underliggende datastrukturer for å sikre at dashboards lastes raskt inn og leverer nøyaktig, oppdatert informasjon.
- Oversetter forretningskrav til tekniske løsninger, oppretter og vedlikeholder dokumentasjon og støtter styringsrutiner for å holde datadefinisjonene konsistente.
Selv om moderne business intelligence-verktøy tilbyr en bruksklar selvbetjeningsopplevelse som gjør det mulig for forretningsanalytikere og avanserte brukere med teknisk bakgrunn å avdekke den innsikten som trengs for å håndtere utfordringer, er Business Intelligence-utviklere fortsatt avgjørende for å styre og skalere leveringen av pålitelige bedriftsrapporter og dashboards til daglige forretningsbrukere – informasjonsarbeidere og beslutningstakere – uten slik teknisk bakgrunn. Business Intelligence-utviklerens arbeid muliggjør de mer tekniske typene forretningsintelligens som er avhengig av optimaliserte datamodeller og pipeliner.
Business Intelligence-rapportering er praksisen med å gjøre analyserte data om til strukturerte rapporter som er enkle å forstå, og som hjelper organisasjoner med å spore KPI-er, overvåke trender over tid og ta informerte beslutninger. Disse rapportene illustrerer betydningen av business intelligens ved å tilby klare visninger av ytelse på ulike stadier av Business Intelligence, fra beskrivende sammendrag til dypere trendovervåking. Organisasjoner kan planlegge og levere Business Intelligence-rapporter regelmessig eller generere dem på forespørsel ved hjelp av selvbetjeningsverktøy som lar brukerne utforske data etter behov.
Business Intelligence-rapportering omfatter vanligvis tabeller, diagrammer og visuelle sammendrag som presenterer informasjon konsekvent og tydelig, og som enkelt kan deles på tvers av organisasjonen. Dette gjør det enkelt for interessenter i alle funksjoner å få tilgang til innsikt, sammenligne ytelse og dele funn.
Et beslutningsstøttesystem er et datamaskinbasert sett med verktøy og applikasjoner som hjelper ledere og team med å ta informerte beslutninger ved å samle data, analytiske modeller og strukturerte metoder for å evaluere alternativer. DSS-løsninger bruker informasjon fra ulike kilder, for eksempel operative systemer, dokumenter, historiske datasett og analytiske modeller til overflateinnsikt, sammenligne scenarier, fremheve risikoer og veilede neste trinn.
Business Intelligence mater ofte inn i en DSS ved å levere rene, organiserte og rettidige data sammen med dashboards, rapporter og analytiske funn som DSS kan bruke til å støtte dypere analyse. I praksis bygger en DSS på grunnleggende forretningsanalyse for å hjelpe beslutningstakere med å forstå alternativer, forutsi resultater og velge det beste handlingsforløpet, noe som utvider de senere fasene av forretningsanalyse til dypere modellering og prognostisering.
SAP PRODUCT
Øke smartere beslutningstaking
Øk verdien og resultatene ved hjelp av sanntidsinnsikt generert av Business Intelligence (BI).