Co to jest analityka?
Analityka biznesowa koncentruje się na biznesowych implikacjach danych – oraz decyzjach i działaniach, które powinny zostać podjęte w rezultacie.
Przegląd analiz
Organizacje, ludzie i rzeczy codziennie generują ogromne ilości danych. W ciągu 24 godzin wysyłamy łącznie 294 miliardy e-maili i 500 milionów tweetów. Podłączamy 3,5 miliarda wyszukiwań do Google. Nasze połączone samochody generują cztery petabajty danych. Nawet nasze zegarki, lodówki i telewizory stale tworzą i udostępniają dane.
Ukryte we wszystkich tych danych są spostrzeżeniami, które mogą wywołać gwałtowny rozwój firmy. Wyzwanie polega na ich znalezieniu, czyli tam, gdzie przychodzi analityka.
Podstawowa definicja analityki
Analityka to dziedzina informatyki, która wykorzystuje matematykę, statystyki i uczenie maszynowe do znajdowania znaczących wzorców w danych. Analityka – lub analiza danych – obejmuje przesiewanie ogromnych zbiorów danych w celu odkrywania, interpretowania i dzielenia się nowymi spostrzeżeniami i wiedzą.
Czym są analizy biznesowe?
Mówiąc prościej, analityka biznesowa ma zastosowanie do danych biznesowych. Koncentruje się na konsekwencjach biznesowych danych – oraz decyzjach i działaniach, które powinny zostać podjęte w rezultacie.
Znaczenie analiz biznesowych
Obecnie korzystanie z oprogramowania do analiz biznesowych jest często decydującym czynnikiem wyróżniającym zwycięzców z branży na tle przegranych. Wiodące firmy wykorzystują analitykę do monitorowania i optymalizacji każdego aspektu swojej działalności — od marketingu po łańcuch dostaw — w czasie rzeczywistym. Opierają się na analizach, które pomagają im podejmować szybkie decyzje oparte na danych, zwiększać przychody, opracowywać nowe modele biznesowe, zapewniać klientom doświadczenia pięciogwiazdkowe, wzmacniać pozycję pracowników, zdobywać przewagę nad konkurencją i wiele więcej. Firmy, które nie korzystają z analityki lub dobrej analityki, są pozostawione do podejmowania decyzji i prowadzenia działalności w oparciu o instynkt jelitowy i doświadczenie w pojedynkę.
" Wiodące organizacje w każdej branży wykorzystują dane i analizy jako broń konkurencyjną.&Cytat;
Najważniejsze korzyści biznesowe analityki to:
Większa wydajność i produktywność
Szybsze i skuteczniejsze podejmowanie decyzji
Lepsze wyniki finansowe
Identyfikacja i tworzenie nowych źródeł przychodów
Lepsze pozyskiwanie i zatrzymywanie klientów
Analizy korporacyjne to jeden z najszybciej rozwijających się rynków w obszarze oprogramowania dla przedsiębiorstw. W ostatnim czasie wzrost ten wzrósł jeszcze bardziej ze względu na pandemię COVID-19, która zmusiła wiele firm do znalezienia nowych sposobów zarabiania pieniędzy, cięcia kosztów i poruszania się po burzliwej „następnej normalności”. Według Gartner1, analityka, business intelligence (BI) i data science to najczęstsze przypadki użycia, które są przyspieszane ze względu na pandemię – rozdmuchiwanie Internetu rzeczy (IoT) i aplikacji chmurowych poza wodę. Funkcje analityczne w zakresie rozwiązywania problemów i przewidywania pomagają organizacjom sprostać pilnym wyzwaniom związanym z pandemią, takim jak dokładne prognozowanie popytu, ochrona zagrożonych pracowników i identyfikacja potencjalnych zakłóceń w łańcuchu dostaw.
94
%
firm twierdzi, że analityka jest ważna dla ich rozwoju itransformacji cyfrowej1
59
%
organizacji korzysta obecnie zzaawansowanych analiz predykcyjnych1
65
%
globalnych przedsiębiorstw planuje zwiększyć wydatki na analitykę w20201 r.
Cztery rodzaje analiz
Cztery rodzaje analiz w oparciu o wartość i złożoność
- Analizy opisowe Analiza opisowa odpowiada na pytanie „Co się stało?”. Ta prosta forma analityki wykorzystuje podstawową matematykę, taką jak średnie i zmiany procentowe, aby pokazać, co już wydarzyło się w firmie. Analityka opisowa, zwana również tradycyjną Business Intelligence (BI), jest pierwszym krokiem w procesie analitycznym, tworząc punkt wyjścia do dalszego badania.
- Analizy diagnostyczne Analiza diagnostyczna odpowiada na pytanie „Dlaczego coś się stało?”. Analiza opisowa jest o krok dalej, wykorzystując takie techniki jak wykrywanie danych, drążenie danych i korelacje w celu głębszego zagłębienia się w dane i zidentyfikowania pierwotnych przyczyn zdarzeń i zachowań.
- Analizy predykcyjne Analityka predykcyjna odpowiada na pytanie „Co może się wydarzyć w przyszłości?”. Ta gałąź zaawansowanych analiz wykorzystuje wyniki analiz opisowych i diagnostycznych – wraz z zaawansowanym modelowaniem predykcyjnym, uczeniem maszynowym i technikami głębokiego uczenia się – aby przewidzieć, co będzie dalej.
- Analizy preskryptywne Analityka preskryptywna odpowiada na pytanie „Jakie działania powinniśmy podjąć?”. Ten nowoczesny rodzaj analiz opiera się na wynikach analiz opisowych, diagnostycznych i predykcyjnych i wykorzystuje zaawansowane narzędzia i techniki do oceny konsekwencji możliwych decyzji i określenia najlepszego kierunku działania w danym scenariuszu.
Oprogramowanie analityczne prezentujące dane sprzedaży dla różnych linii produktów.
Wspólne składniki analiz biznesowych
Analityka biznesowa to szeroka dziedzina z wieloma różnymi komponentami i narzędziami. Niektóre z najczęstszych to:
Agregacja danych: Przed analizą danych należy je zebrać z wielu różnych źródeł, uporządkować i wyczyścić. Solidna strategia zarządzania danymi i nowoczesna hurtownia danych są niezbędne do analiz.
Eksploracja danych: Eksploracja danych wykorzystuje algorytmy analizy statystycznej i uczenia maszynowego do przeszukiwania dużych baz danych, analizowania danych pod wieloma kątami oraz identyfikowania nieznanych wcześniej trendów, wzorców i relacji.
Analizy Big Data: analitykaBig Data wykorzystuje zaawansowane techniki — w tym eksplorację danych, analizy predykcyjne i uczenie maszynowe — do analizy ogromnych zbiorów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w bazach danych, hurtowniach danych i systemach Hadoop.
Eksploracja tekstu: eksploracja tekstów bada nieustrukturyzowane zbiory danych tekstowych, takie jak dokumenty, e-maile, posty w mediach społecznościowych, komentarze na blogach, skrypty call center i inne źródła tekstowe do analizy jakościowej i ilościowej.
Prognozowanie i analizy predykcyjne: Prognozowanie wykorzystuje dane historyczne do szacowania przyszłych wyników, a analityka predykcyjna wykorzystuje zaawansowane techniki w celu określenia prawdopodobieństwa wystąpienia tych wyników.
Symulacja i analiza symulacyjna: po utworzeniu prognoz i prognoz symulacja i analiza „co, jeśli” może przetestować różne scenariusze i zoptymalizować potencjalne decyzje przed ich podjęciem.
Wizualizacja i opowiadanie historii danych: Wizualizacje danych – takie jak wykresy i wykresy – zapewniają łatwy sposób zrozumienia i przekazania trendów, wartości odstających i wzorców w danych. Wizualizacje te mogą być połączone, aby przedstawić szerszą historię danych i ułatwić podejmowanie decyzji.
Oprogramowanie analityczne prezentujące 100 najważniejszych klientów, którzy zalegli z płatnością.
Przykłady analiz
Analityka jest wykorzystywana przez firmy każdej wielkości, we wszystkich branżach – od handlu detalicznego i opieki zdrowotnej po sport. Wiele rozwiązań analitycznych jest dostosowanych do branży lub określonego celu lub dziedziny działalności. Oto kilka przykładów analiz:
Analizy finansowe
Tradycyjnie analityka finansowa była wykorzystywana do generowania standardowego zestawu raportów. Teraz jednak, gdy finanse przejęły bardziej strategiczną rolę w biznesie, analizy finansowe ewoluowały – łącząc dane finansowe i operacyjne z zewnętrznymi źródłami danych, aby rozwiązać wiele problemów biznesowych. Obejmują one wszystko od „Czy inwestujemy we właściwe możliwości?” „W jaki sposób nasze przyszłe marginesy będą miały wpływ na podejmowane dziś decyzje?”
Oprogramowanie analityczne może być używane do obsługi zamknięcia finansowego – jak widać powyżej w niniejszym rachunku zysków i strat.
Analizy marketingowe
Analityka marketingowa łączy dane z wielu kanałów – mediów społecznościowych, sieci Web, poczty elektronicznej, urządzeń mobilnych i innych – aby zapewnić specjalistom ds. marketingu kompleksowy wgląd w wydajność ich programów. Użytkownicy mogą wydobywać miliony wierszy danych, aby poprawić skuteczność kampanii, hiperpersonalizować wiadomości marketingowe, analizować nastroje w mediach społecznościowych, docierać do potencjalnych klientów dokładnie w odpowiednim czasie i wiele więcej.
Analizy łańcucha dostaw
Eksplozja handlu elektronicznego, zwiększona zmienność rynku, globalizacja i inne siły sprawiły, że łańcuchy dostaw stały się niezwykle złożone. Analizy łańcucha dostaw pomagają organizacjom uniknąć zakłóceń, utrzymać przepływ towarów oraz zwiększyć odporność i elastyczność łańcucha dostaw. Wykorzystują one dane pozyskiwane w czasie rzeczywistym z wielu różnych źródeł — w tym czujników Internetu rzeczy — aby zoptymalizować wszystko, począwszy od pozyskiwania, produkcji i zapasów, a skończywszy na transporcie i logistyce.
Nowoczesne technologie analityczne
Obecnie niemal nieograniczone przechowywanie danych i błyskawiczne prędkości przetwarzania zapoczątkowały erę sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego. Technologie te „rozszerzają” analitykę – czynią je nieskończenie potężniejszymi niż kiedykolwiek wcześniej.
Sztuczna inteligencja i analizy uczenia maszynowego mogą wykrywać wzorce, znajdować wartości odstające i tworzyć połączenia w Big Data znacznie szybciej i z większą dokładnością niż było to wcześniej możliwe. Za pośrednictwem chmury mogą korzystać z większej ilości danych z większej liczby źródeł, w tym z czujników mediów społecznościowych i Internetu rzeczy, a także analiz powierzchniowych, możliwości i zagrożeń, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą również zautomatyzować niektóre z najbardziej skomplikowanych kroków w procesie analitycznym, co oznacza, że stosunkowo nieprzeszkoleni użytkownicy biznesowi — a nie tylko analitycy danych — mogą korzystać z zaawansowanych i predykcyjnych analiz. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rodzaj sztucznej inteligencji, idzie o krok dalej i pozwala użytkownikom zadawać pytania biznesowe dotyczące swoich danych (i uzyskać odpowiedzi) w łatwy, konwersacyjny sposób – tak jak wpisywanie zapytania do Google lub zadawanie pytania Siri.
I oczywiście wszystko to jest dostępne na urządzeniach mobilnych – dzięki czemu użytkownicy mogą uzyskać odpowiedzi na zapytania ad hoc bez względu na to, gdzie się znajdują.
Analizy — Często zadawane pytania
Poznaj SAP Analytics Cloud
Poznaj łatwe w użyciu rozwiązania Business Intelligence, analizy i planowanie oparte na sztucznej inteligencji.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby otrzymać dawkę rozwiązań Business Intelligence dostarczanych bezpośrednio na Twoją skrzynkę odbiorczą.