Čo je to analýza?
Podniková analytika sa zameriava na podnikové dôsledky dát – a na rozhodnutia a akcie, ktoré by sa mali prijať ako výsledok.
Prehľad analýz
Organizácie, ľudia a veci generujú obrovské množstvo dát každý deň. Za 24 hodín spoločne posielame 294 miliárd e-mailov a 500 miliónov tweetov. Do Google pripájame 3,5 miliardy vyhľadávaní. Naše prepojené autá generujú obrovské štyri petabajty dát. Dokonca aj naše hodinky, chladničky a televízory neustále vytvárajú a zdieľajú dáta.
Skryté vo všetkých týchto údajoch sú analýzy, ktoré môžu vyvolať výbušný rast podniku. Výzvou je nájsť ich, čo je miesto, kde prichádza analytika.
Základná definícia analýzy
Analýza je oblasť počítačovej vedy, ktorá využíva matematiku, štatistiku a strojové učenie na vyhľadávanie zmysluplných vzorov v údajoch. Analýza – alebo analýza údajov – zahŕňa preosievanie prostredníctvom masívnych súborov údajov na objavovanie, interpretáciu a zdieľanie nových postrehov a poznatkov.
Čo je to podniková analýza?
Jednoducho povedané, podniková analytika je analytika aplikovaná na obchodné údaje. Zameriava sa na podnikové dôsledky údajov – a na rozhodnutia a opatrenia, ktoré by sa mali prijať ako výsledok.
Význam obchodných analýz
V súčasnosti je používanie podnikového analytického softvéru často rozhodujúcim faktorom, ktorý odlišuje víťazov v odvetví od porazených. Vedúce spoločnosti používajú analytiku na monitorovanie a optimalizáciu všetkých aspektov svojich operácií – od marketingu až po dodávateľský reťazec – v reálnom čase. Spoliehajú sa na analytiku, ktorá im pomáha robiť rýchle rozhodnutia založené na údajoch, zvyšovať výnosy, vytvárať nové obchodné modely, poskytovať päťhviezdičkové skúsenosti zákazníkov, posilňovať postavenie zamestnancov, získať konkurenčnú výhodu a oveľa viac. Spoločnosti bez analytiky – alebo bez dobrej analýzy – sú ponechané na to, aby sa rozhodovali a podnikali na základe samotného črevného inštinktu a skúseností.
"Vedúce organizácie v každom odvetví používajú dáta a analýzy ako konkurencieschopné zbrane.&Quot;
Najväčšími obchodnými výhodami analýzy sú:
Zvýšená efektívnosť a produktivita
Rýchlejšie a efektívnejšie rozhodovanie
Lepšia finančná výkonnosť
Identifikácia a vytvorenie nových tokov výnosov
Zlepšenie získavania a udržania zákazníkov
Enterprise Analytics je jedným z najrýchlejšie rastúcich trhov v oblasti podnikového softvéru. V poslednom čase sa tento rast ešte viac zvýšil v dôsledku pandémie COVID-19, ktorá donútila mnohé podniky nájsť nové spôsoby, ako zarobiť, znížiť náklady a orientovať sa v búrlivom „ďalšom normáli“. Podľa Gartner1sú analytika, business intelligence (BI) a dátová veda najčastejšími prípadmi použitia, ktoré sa urýchľujú v dôsledku pandémie – vyfukovanie internetu vecí (IoT) a cloudové aplikácie z vody. Riešením problémov a prediktívnymi schopnosťami analytiky pomáhajú organizáciám zvládať naliehavé výzvy súvisiace s pandémiou, ako je presné prognózovanie dopytu, ochrana rizikových zamestnancov a identifikácia potenciálnych narušení dodávateľského reťazca.
94
%
Spoločnosť tvrdí, že analytika je dôležitá pre ich rast a digitálnutransformáciu1
59
%
z organizácií v súčasnosti používa pokročilé a prediktívneanalytiky1
65
%
Globálne podniky plánujú zvýšiť svoje výdavky na analytiku vroku 20201
Štyri typy analytiky
Štyri typy analýzy založené na hodnote a komplexnosti
- Popisná analýza Descriptive analytics odpovedá na otázku „Čo sa stalo?“. Táto jednoduchá forma analýzy využíva základnú matematiku, ako sú priemery a percentuálne zmeny, aby ukázala, čo sa už v podniku stalo. Descriptive analytics, nazývaná aj tradičná business intelligence (BI), je prvým krokom v procese analýzy, čím sa vytvára odrazový bod pre ďalšie skúmanie.
- Diagnostická analýza Diagnostická analýza odpovedá na otázku „Prečo sa niečo stalo?“. Blíži sa v nej deskriptívna analýza o krok ďalej pomocou techník, ako je zisťovanie údajov, rozčlenenie a korelácie, aby sa hlbšie ponorili do údajov a identifikovali hlavné príčiny udalostí a správania.
- Prediktívna analýza Prediktívna analýza odpovedá na otázku „Čo sa bude pravdepodobne diať v budúcnosti?“. Táto oblasť pokročilej analýzy využíva nálezy z deskriptívnej a diagnostickej analýzy – spolu so sofistikovaným prediktívnym modelovaním, strojovým učením a technikami hĺbkového učenia – na predpovedanie toho, čo sa bude diať ďalej.
- Predskriptívna analýza Preskriptívna analýza odpovedá na otázku „Aké kroky by sme mali podniknúť?“. Tento najmodernejší typ analytiky vychádza zo zistení z deskriptívnej, diagnostickej a prediktívnej analýzy a využíva vysoko pokročilé nástroje a techniky na posúdenie dôsledkov možných rozhodnutí a určenie najlepšieho postupu v scenári.
Analytický softvér zobrazujúci údaje o predaji pre rôzne rady produktov.
Spoločné komponenty podnikových analýz
Podniková analytika je široká oblasť s mnohými rôznymi komponentmi a nástrojmi. Niektoré z najbežnejších zahŕňajú:
Agregácia údajov: Pred analýzou údajov sa musia zhromažďovať z mnohých rôznych zdrojov, organizovať a čistiť. Pre analýzu je nevyhnutná solídna stratégia správy dát a moderný dátový sklad.
Dolovanie dát: Data Mining využíva štatistické analýzy a algoritmy strojového učenia, ktoré prechádzajú veľkými databázami, analyzujú údaje z viacerých uhlov a identifikujú predtým neznáme trendy, vzory a vzťahy.
Analýza veľkých dát: BigData Analytics využíva pokročilé techniky – vrátane dolovania dát, prediktívnej analýzy a strojového učenia – na analýzu masívnych množín štruktúrovaných a neštruktúrovaných dát v databázach, dátových skladoch a systémoch Hadoop.
Dolovanie textu: Vyťažovanie textov skúma neštruktúrované textové dátové súbory, ako sú dokumenty, e-maily, príspevky v sociálnych médiách, blogové komentáre, skripty call centra a ďalšie textové zdroje na kvalitatívnu a kvantitatívnu analýzu.
Prognózovanie a prediktívna analýza: Prognóza využíva historické údaje na odhady budúcich výsledkov a prediktívna analýza používa pokročilé techniky na určenie pravdepodobnosti výskytu týchto výsledkov.
Simulácia a hypotetická analýza: Po vytvorení prognóz a predpovedí môže simulácia a analýza hypotézy testovať rôzne scenáre a optimalizovať potenciálne rozhodnutia pred ich vykonaním.
Vizualizácia údajov a rozprávanie príbehov: Vizualizácie údajov – ako grafy a grafy – poskytujú jednoduchý spôsob, ako pochopiť a oznámiť trendy, odľahlé hodnoty a vzory v údajoch. Tieto vizualizácie je možné prepojiť, aby ste zistili väčší dátový príbeh a viedli rozhodovanie.
Analytický softvér zobrazuje 100 najlepších zákazníkov, ktorí sú po splatnosti pri platbe.
Príklady analýzy
Analytické funkcie využívajú podniky všetkých veľkostí vo všetkých odvetviach – od maloobchodu a zdravotnej starostlivosti až po šport. Mnohé analytické riešenia sú prispôsobené odvetviu alebo konkrétnemu účelu alebo podnikateľskej činnosti. Tu je len niekoľko príkladov analýzy:
Finančná analýza
Tradične sa finančná analýza používala na generovanie štandardnej množiny výkazov. Teraz, keď finančné prostriedky nadobudli strategickejšiu úlohu v podnikaní, sa však finančná analytika vyvinula – skombinovala finančné a prevádzkové údaje s externými zdrojmi údajov s cieľom riešiť širokú škálu obchodných otázok. Patrí medzi ne všetko z “Investujeme do tých správnych príležitostí?” „Ako budú naše budúce rezervy ovplyvnené rozhodnutiami, ktoré dnes prijímame?“
Analytický softvér je možné použiť na podporu finančnej uzávierky – ako je uvedené vyššie v tomto výkaze ziskov a strát.
Marketingová analýza
Marketingová analytika prepája dáta z viacerých kanálov – sociálnych médií, webu, e-mailu, mobilu a ďalších kanálov a poskytuje tak marketingovým pracovníkom komplexný prehľad o tom, ako ich programy fungujú. Používatelia môžu míňať milióny riadkov dát na zlepšenie efektivity kampaní, hyperpersonalizáciu marketingových správ, analýzu sentimentu na sociálnych médiách, zacielenie potenciálnych zákazníkov v správnom čase a oveľa viac.
Analýza logistického reťazca
Rozmach elektronického obchodu, zvýšená volatilita trhu, globalizácia a ďalšie sily spôsobili, že dodávateľské reťazce sú neuveriteľne zložité. Analýza dodávateľského reťazca pomáha organizáciám vyhnúť sa narušeniu, udržať tok tovaru a zlepšiť odolnosť a agilitu dodávateľského reťazca. Využívajú údaje v reálnom čase zo širokej škály zdrojov – vrátane senzorov Internet of Things – na optimalizáciu všetkého od získavania zdrojov, výroby a zásob až po prepravu a logistiku.
Moderné analytické technológie
V súčasnosti sa takmer neobmedzené ukladanie dát a bleskovo rýchle spracovanie využilo v dobe umelej inteligencie (AI) a strojového učenia. Tieto technológie „rozširujú“ analytiku – robia ich nekonečne výkonnejšími ako kedykoľvek predtým.
Analýzy umelej inteligencie a strojového učenia môžu zisťovať vzory, vyhľadávať odľahlé hodnoty a robiť pripojenia v Big Data oveľa rýchlejšie a s oveľa väčšou presnosťou, ako bolo možné predtým. Prostredníctvom cloudu môžu využívať viac údajov z viacerých zdrojov – vrátane sociálnych médií a senzorov internetu vecí – a povrchových prehľadov, príležitostí a rizík, ktoré by inak zostali skryté.
Algoritmy strojového učenia môžu automatizovať aj niektoré z najkomplikovanejších krokov v procese analýzy, čo znamená, že relatívne neškolení podnikoví používatelia – a nielen dátoví vedci – môžu využívať pokročilé a prediktívne analýzy. Prirodzené jazykové spracovanie (NLP), typ umelej inteligencie, posunie samoobsluhu o krok ďalej a umožní používateľom klásť obchodné otázky o svojich údajoch (a získať odpovede) jednoduchým konverzačným spôsobom – rovnako ako napísanie dotazu do Google alebo položenie otázky Siri.
A samozrejme, toto všetko je k dispozícii na mobilných zariadeniach – takže používatelia môžu získať odpovede na otázky ad hoc bez ohľadu na to, kde sa nachádzajú.
Často kladené otázky týkajúce sa analýzy
Objavenie SAP Analytics Cloud
Preskúmajte ľahko použiteľnú podnikovú inteligenciu, analytiku a plánovanie na báze AI.
Nápady nenájdete nikde inde
Zaregistrujte sa na dávku business intelligence doručenú priamo do vašej schránky.