Ce este analiza?
Business analytics se concentrează pe implicațiile de afaceri ale datelor – și deciziile și acțiunile care trebuie luate ca rezultat.
Imagine generală funcții analitice
Organizațiile, oamenii și lucrurile generează în fiecare zi cantități masive de date. Într-o perioadă de 24 de ore, trimitem colectiv 294 de miliarde de e-mailuri și 500 de milioane de tweet-uri. Conectăm 3,5 miliarde de căutări în Google. Mașinile noastre conectate generează patru petabytes de date. Chiar și ceasurile, frigiderele și televizoarele noastre creează și partajează în mod constant date.
Ascunse în toate aceste date sunt perspective care pot declanșa o creștere explozivă a afacerii. Provocarea constă în găsirea lor, acolo unde intervine analiza.
O definiție de bază a funcțiilor analitice
Analytics este un domeniu al informaticii care utilizează matematica, statisticile și învățarea automată pentru a găsi modele semnificative în date. Analiza – sau analiza datelor – implică analizarea unor seturi de date masive pentru a descoperi, interpreta și partaja noi perspective și cunoștințe.
Ce este business analytics?
Foarte simplu spus, business analytics este analiza aplicată datelor de afaceri. Acesta se concentrează pe implicațiile de afaceri ale datelor – și deciziile și acțiunile care ar trebui luate ca rezultat.
Importanța funcțiilor analitice de afaceri
Astăzi, utilizarea software-ului de analiză de afaceri este adesea factorul decisiv care diferențiază câștigătorii din industrie de perdanți. Companiile de top utilizează funcțiile analitice pentru a monitoriza și optimiza fiecare aspect al operațiunilor lor – de la marketing la lanțul de aprovizionare – în timp real. Acestea se bazează pe funcții analitice pentru a le ajuta să ia decizii rapide, bazate pe date, să crească veniturile, să stabilească noi modele de afaceri, să ofere experiențe clienților de cinci stele, să responsabilizeze angajații, să obțină un avantaj competitiv și multe altele. Companiile fără funcții analitice – sau fără funcții analitice bune – sunt lăsate să ia decizii și să facă afaceri bazate doar pe instinctul intestinal și pe experiență.
"Organizațiile lider din fiecare industrie au date și funcții analitice ca arme competitive.&cotație;
Cele mai importante beneficii de business ale funcțiilor analitice sunt:
Eficiență și productivitate îmbunătățite
Luarea deciziilor mai rapidă și mai eficientă
Performanțe financiare mai bune
Identificarea și crearea de noi fluxuri de venituri
Îmbunătățirea achiziției și reținerii clienților
Enterprise analytics este una dintre piețele cu cea mai rapidă creștere din spațiul software al întreprinderii. Recent, această creștere s-a accelerat și mai mult din cauza pandemiei de COVID-19, care a forțat multe firme să găsească noi modalități de a face bani, de a reduce costurile și de a naviga „următorul normal” turbulent. Potrivit Gartner1, funcțiile analitice, business intelligence (BI) și știința datelor sunt cele mai frecvente cazuri de utilizare care sunt accelerate din cauza pandemiei – suflarea din apă a internetului obiectelor (IoT) și a aplicațiilor cloud . Capacitățile de rezolvare a problemelor și de predicție ale funcțiilor analitice ajută organizațiile să gestioneze provocările urgente legate de pandemie, cum ar fi prognozarea exactă a cererii, protejarea angajaților expuși riscului și identificarea potențialelor întreruperi ale lanțului de aprovizionare.
94
%
dintre companii spun că analiza este importantă pentru creșterea lor șitransformarea digitală1
59
%
din organizații utilizează în prezentanalize avansate și predictive1
65
%
dintre companiile globale intenționează să își crească cheltuielile de analiză în20201
Patru tipuri de funcții analitice
Cele patru tipuri de funcții analitice bazate pe valoare și complexitate
- Funcții analitice descriptive Descriptive analytics răspunde la întrebarea „Ce s-a întâmplat?”. Această formă simplă de funcții analitice utilizează matematica de bază, cum ar fi mediile și modificările procentuale, pentru a arăta ce s-a întâmplat deja într-o afacere. Analiza descriptivă, denumită și business intelligencetradițional (BI), este primul pas din procesul analitic, creând un punct de plecare pentru investigații ulterioare.
- Analize diagnostice Diagnostic analytics răspunde la întrebarea „De ce s-a întâmplat ceva?”. Este nevoie de o analiză descriptivă cu un pas mai departe, utilizând tehnici precum descoperirea datelor, defalcarea și corelațiile pentru a aprofunda datele și pentru a identifica cauzele principale ale evenimentelor și comportamentelor.
- Funcții analitice predictive Predictive analytics răspunde la întrebarea „Ce se va întâmpla probabil în viitor?”. Această ramură a funcțiilor analitice avansate utilizează rezultatele analizelor descriptive și de diagnosticare – împreună cu modelarea predictivă sofisticată, învățarea automată și tehnicile de învățare profundă – pentru a prezice ce se va întâmpla în continuare.
- Funcții analitice prescriptive Analiza prescriptivă răspunde la întrebarea „Ce măsuri ar trebui să luăm?”. Acest tip de funcții analitice de ultimă generație se bazează pe constatările din analizele descriptive, diagnostice și predictive și utilizează instrumente și tehnici extrem de avansate pentru a evalua consecințele posibilelor decizii și pentru a determina cea mai bună cale de acțiune într-un scenariu.
Software de analiză care afișează date de vânzări pentru diferite linii de produse.
Componente comune funcții analitice de afaceri
Business analytics este un domeniu larg, cu multe componente și instrumente diferite. Unele dintre cele mai comune includ:
Agregarea datelor: Înainte ca datele să poată fi analizate, acestea trebuie colectate din mai multe surse diferite, organizate și curățate. O strategie solidă de gestionare a datelor și un depozit de date modern sunt esențiale pentru funcții analitice.
Data mining: Data mining utilizează algoritmi de analiză statistică și învățare automată pentru a separa baze de date mari, pentru a analiza date din mai multe unghiuri și pentru a identifica tendințele, modelele și relațiile necunoscute anterior.
Funcții analitice Big Data: funcțiile analitice Big Data utilizează tehnici avansate – inclusiv data mining, funcții analitice predictive și învățare automată – pentru a analiza seturi masive de date structurate și nestructurate în baze de date, depozite de date și sisteme Hadoop.
Mineritul de text: Mineritul de text explorează seturi de date text nestructurate, cum ar fi documente, e-mailuri, postări pe rețelele sociale, comentarii pe blog, scripturi call center și alte surse bazate pe text pentru analiza calitativă și cantitativă.
Prognozare și funcții analitice predictive: Prognozarea utilizează datele istorice pentru a face estimări despre rezultatele viitoare, iar funcțiile analitice predictive utilizează tehnici avansate pentru a determina probabilitatea ca aceste rezultate să aibă loc.
Simulare și analiză simulare: odată ce prognozele și previziunile au fost create, simularea și analiza de simulare pot testa diferite scenarii și pot optimiza deciziile potențiale înainte de a fi luate.
Vizualizarea și relatarea datelor: Vizualizările de date – cum ar fi diagramele și graficele – oferă o modalitate ușoară de a înțelege și de a comunica tendințe, valori atipice și modele în date. Aceste vizualizări pot fi strânse împreună pentru a spune o poveste de date mai mare și pentru a ghida luarea deciziilor.
Software de analiză care arată primii 100 de clienți care sunt întârziați la plată.
Exemple de funcții analitice
Funcțiile analitice sunt utilizate de întreprinderi de toate dimensiunile, în toate industriile – de la comerț cu amănuntul și asistență medicală la sport. Multe soluții analitice sunt adaptate la un domeniu de activitate sau la un anumit scop sau domeniu de activitate. Iată doar câteva exemple de funcții analitice de astăzi:
Funcții analitice financiare
În mod tradițional, analiza financiară a fost utilizată pentru a genera un set standard de rapoarte. Dar acum că finanțele și-au asumat un rol mai strategic în cadrul afacerii, a evoluat analiza financiară – combinând datele financiare și operaționale cu sursele de date externe pentru a aborda o gamă largă de întrebări de afaceri. Acestea includ totul de la „Investim în oportunitățile potrivite?” „Cum vor fi afectate viitoarele noastre marje de deciziile pe care le luăm astăzi?”
Software-ul de analiză poate fi utilizat pentru a susține închiderea financiară - așa cum se vede mai sus în această declarație de venit.
Funcții analitice de marketing
Analizele de marketing conectează date de pe mai multe canale – social media, web, e-mail, mobil și multe altele – pentru a oferi specialiștilor în marketing o perspectivă cuprinzătoare asupra performanței programelor lor. Utilizatorii pot extrage milioane de rânduri de date pentru a îmbunătăți eficiența campaniilor, pentru a hiperpersonaliza mesajele de marketing, pentru a analiza sentimentul pe rețelele de socializare, pentru a viza clienții potențiali la momentul potrivit și multe altele.
Funcții analitice lanț de aprovizionare
Explozia comerțului electronic, volatilitatea crescută a pieței, globalizarea și alte forțe au făcut ca lanțurile de aprovizionare să fie incredibil de complexe. Analizele lanțului de aprovizionare ajută organizațiile să evite perturbările, să mențină fluxul de bunuri și să îmbunătățească reziliența și agilitatea lanțului de aprovizionare. Aceștia utilizează date în timp real dintr-o mare varietate de surse – inclusiv senzori Internet of Things – pentru a optimiza totul, de la aprovizionare, producție și inventar, până la transport și logistică.
Tehnologii analitice moderne
Astăzi, stocarea aproape nelimitată a datelor și vitezele de procesare rapide au dus la epoca inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate. Aceste tehnologii „augmentează” analizele – făcându-le infinit mai puternice ca niciodată.
AI și funcțiile analitice de învățare automată pot detecta modele, găsi valori atipice și pot face conexiuni în Big Data mult mai rapid și cu mult mai multă acuratețe decât a fost posibil anterior. Prin intermediul cloudului, aceștia pot accesa mai multe date din mai multe surse – inclusiv senzorii pentru rețelele sociale și internetul obiectelor – și pot oferi informații de suprafață, oportunități și riscuri care altfel ar rămâne ascunse.
Algoritmii de învățare automată pot automatiza, de asemenea, unii dintre cei mai complicați pași din procesul de analiză, ceea ce înseamnă că utilizatorii de afaceri relativ neinstruiți - și nu doar oamenii de știință de date - pot utiliza funcții analitice avansate și predictive. Procesarea limbajului natural (NLP), un tip de inteligență artificială, duce autoservirea cu un pas mai departe și permite utilizatorilor să pună întrebări de afaceri cu privire la datele lor (și să obțină răspunsuri) într-un mod ușor, conversațional – la fel ca și tastarea unei interogări în Google sau punerea unei întrebări către Siri.
Și, desigur, toate acestea sunt disponibile pe dispozitive mobile – astfel încât utilizatorii pot obține răspunsuri la întrebări ad hoc, indiferent unde se află.
Întrebări frecvente despre funcții analitice
Descoperiți SAP Analytics Cloud
Explorați inteligența, funcțiile analitice și planificarea bazate pe AI, ușor de utilizat.
Idei pe care nu le vei găsi nicăieri altundeva
Înregistrați-vă pentru o doză de business intelligence livrată direct în căsuța dvs. de mesaje primite.