Analitik nedir?
İş analitiği, verilerin işletme üzerindeki etkilerine ve sonuç olarak alınması gereken kararlara ve işlemlere odaklanır.
Analitiklere genel bakış
Organizasyonlar, kişiler ve şeyler her gün çok miktarda veri üretiyor. Biz 24 saatlik bir sürede toplam 294 milyar e-posta ve 500 milyon tweet gönderiyoruz. Google'a 3.5 milyar arama taktık. Bağlı arabalarımız dört petabayt veriyi kırar. Saatlerimiz, sürüngenlerimiz ve TV’lerimiz bile sürekli veri yaratıyor ve paylaşıyor.
Tüm bu verilerde gizlenen bilgiler, patlayıcı iş büyümesini tetikleyebilen içgörülerdir. Zorluk, analizlerin geldiği yer olan bunları bulmakta.
Analitiklerin temel tanımı
Analitik, verilerde anlamlı kalıplar bulmak için matematik, istatistik ve makine öğrenimi kullanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Analitikler veya veri analitikleri - yeni içgörüler ve bilgiler keşfetmek, yorumlamak ve paylaşmak için büyük veri kümelerine göz atmayı içerir.
İş analitikleri nedir?
Çok basittir, iş analitikleri iş verilerine uygulanan analitiklerdir. Verilerin işletmeye yönelik etkilerine ve sonuç olarak alınması gereken kararlara ve işlemlere odaklanır.
İş analitiklerinin önemi
Günümüzde iş analitiği yazılımının kullanımı genellikle sektör kazananları kaybedenlerden ayıran karar faktörüdür. Önde gelen şirketler analitikleri, pazarlamadan tedarik zincirine kadar operasyonlarının her yönünü gerçek zamanlı olarak izlemek ve optimize etmek için kullanır. Hızlı, veri odaklı kararlar almalarına, gelir elde etmelerine, yeni iş modelleri oluşturmalarına, beş yıldızlı müşteri deneyimleri sunmalarına, çalışanlara güç katmalarına, rekabet avantajı kazanmalarına yardımcı olmak için analitiklere güvenirler. Analitiği olmayan veya iyi analitiği olmayan şirketler, karar vermek ve tek başına duyu içgüdüsüne ve deneyimine dayalı iş yapmak için bırakılır.
"Her sektörde önde gelen kuruluşlar, veri ve analitikleri rekabet silahları olarak destekliyor.&teklif;
Analitiklerin en önemli iş avantajları şunlardır:
Daha fazla verimlilik ve verimlilik
Daha hızlı ve daha etkili karar alma
Daha iyi finansal performans
Yeni gelir akışlarının tanımlanması ve oluşturulması
Geliştirilmiş müşteri kazanımı ve elde tutma
Kurumsal analitik, kurumsal yazılım alanında en hızlı büyüyen pazarlardan biridir. Son zamanlarda bu büyüme, COVID-19 pandemisi nedeniyle daha da çoğaldı, bu da birçok işletmeyi para kazanmanın, maliyetleri düşürmenin ve “bir sonraki normal” türbülansını gezmenin yeni yollarını bulmaya zorladı. Gartner1 'e göre analitik, iş zekası (BI) ve veri bilimi, pandemi nedeniyle hızlandırılan - Nesnelerin İnterneti (IoT) ve bulut uygulamalarını sudan çıkararak en yaygın kullanım vakalarıdır. Analitiklerin sorun çözme ve tahmine dayalı özellikleri, kurumların talebi doğru şekilde tahmin etme, risk altındaki çalışanları koruma ve olası tedarik zinciri aksaklıklarını belirleme gibi acil, pandemiyle ilgili sorunları ele almasına yardımcı oluyor.
94
%
oranında şirket, analitiklerin büyümeleri ve dijitaldönüşümleri açısından önemli olduğunu söylüyor 1
59
%
/ kuruluş şu anda gelişmiş ve tahmine dayalıanalitikler1kullanıyor
65
%
global işletmelerin tanesi20201'de analitik harcamalarını artırmayı planlıyor
Dört analitik türü
Değer ve karmaşıklığa dayalı dört analitik türü
- Tanımlayıcı analitikler Tanımlayıcı analitikler "Ne oldu?" sorusunu yanıtlar. Bu basit analitik biçimi, bir işletmede neler olduğunu göstermek için ortalamalar ve yüzde değişiklikleri gibi temel matematiği kullanır. Geleneksel iş zekası (BI) olarak da adlandırılan açıklayıcı analitikler, daha fazla araştırma için atlama noktası oluşturarak analitik sürecinin ilk adımıdır.
- Tanı analitiği Tanı analitikleri "Neden bir şey oldu?" sorusunu yanıtlıyor. Veri keşfi, ayrıntı seviyesini artırma ve korelasyonlar gibi teknikleri kullanarak verileri daha ayrıntılı şekilde incelemek ve olayların ve davranışların temel nedenlerini belirlemek için tanımlayıcı analitikleri bir adım daha ileriye götürür.
- Öngörücü analitikler Tahmine dayalı analitikler, "Gelecekte ne olacak?" sorusunu yanıtlar. Bu gelişmiş analitik dalı, daha sonra ne olacağını tahmin etmek için gelişmiş tahmin modelleme, öğrenen makineler ve derin öğrenme tekniklerinin yanı sıra tanımlayıcı ve tanılama analitiklerinden elde edilen bulguları kullanır.
- Reçete analitikleri Hazırlanan analitikler, “Ne gibi bir eylem yapmalıyız?” sorusunu yanıtlıyor. Bu son teknoloji analiz türü tanımlayıcı, tanılama ve tahmine dayalı analitiklerden elde edilen bulgular üzerine gelişir ve olası kararların sonuçlarını değerlendirmek ve bir senaryodaki en iyi eylem planını belirlemek için yüksek düzeyde gelişmiş araçlar ve teknikler kullanır.
Farklı ürün hatları için satış verilerini gösteren analitik yazılım.
İş analitiklerinin ortak bileşenleri
İş analitiği, birçok farklı bileşen ve araca sahip geniş bir alandır. En yaygın olanlardan bazıları şunları içerir:
Veri özetleme: Veriler analiz edilmeden önce birçok farklı kaynaktan toplanmalı, düzenlenmeli ve temizlenmelidir. Analitikler için sağlam bir veri yönetimi stratejisi ve modern veri ambarı gereklidir.
Veri madenciliği: Veri madenciliği ; büyük veri tabanlarını etkilemek, birden fazla açıdan verileri analiz etmek ve önceden bilinmeyen eğilimleri, modelleri ve ilişkileri belirlemek için istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanır.
Big Data analitiği: Big Data analitiği veri madenciliği, tahmine dayalı analitikler ve öğrenen makineler dahil olmak üzere veritabanlarında, veri depolarında ve Hadoop sistemlerinde çok sayıda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümesini analiz etmek için gelişmiş tekniklerden yararlanır.
Metin madenciliği: Metin madenciliği; belgeler, e-postalar, sosyal medya gönderileri, blog yorumları, çağrı merkezi komut dosyaları gibi yapılandırılmamış metin veri kümelerini ve niteliksel ve niceliksel analiz için diğer metin tabanlı kaynakları inceler.
Tahmin ve tahmine dayalı analizler: Tahmin, gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak için geçmiş verileri kullanır ve tahmine dayalı analitikler, bu sonuçların gerçekleşme olasılığını belirlemek için gelişmiş teknikler kullanır.
Simülasyon ve what-if analizi: Tahminler ve tahminler oluşturulduktan sonra simülasyon ve what-if analizleri farklı senaryoları test edebilir ve olası kararları önceden optimize edebilir.
Veri görselleştirme ve hikaye anlatma: Veri görselleştirmeleri (grafikler ve grafikler gibi) eğilimleri, aykırı değerleri ve veri modellerini anlamanın ve iletmenin kolay bir yolunu sunar. Bu görselleştirmeler, daha büyük bir veri hikayesi anlatmak ve karar vermeye yön vermek için bir araya getirilebilir.
Ödeme vadesi geçmiş ilk 100 müşteriyi gösteren analitik yazılım.
Analitik örnekleri
Analitikler, perakende ve sağlık hizmetlerinden spora kadar tüm sektörlerde her ölçekteki işletmeler tarafından kullanılır. Birçok analitik çözümü bir sektöre veya belirli bir amaca ya da iş koluna göre uyarlanır. Bugün yalnızca birkaç analitik örneği:
Finansal analitikler
Geleneksel olarak, standart bir rapor kümesi oluşturmak için finansal analitik kullanılırdı. Ancak finans, işletmeyle daha stratejik bir rol üstlenmiş durumda, finansal ve operasyonel verileri harici veri kaynaklarıyla birleştirerek çok çeşitli iş sorularını yanıtlamak için finansal analitikler gelişti. Bunlar arasında “Doğru fırsatlara yatırım yapıyor muyuz?” "Bugün aldığımız kararlardan gelecekteki marjlarımız nasıl etkilenecek?"
Analitik yazılımları, yukarıda bu gelir tablosunda görüldüğü gibi mali kapanışı desteklemek için kullanılabilir.
Pazarlama analitiği
Pazarlama analitiği, pazarlamacılara programlarının nasıl performans gösterdiğine ilişkin kapsamlı analizler sunmak için birden fazla kanaldan (sosyal medya, Web, e-posta, mobil ve daha fazlası) alınan verileri birbirine bağlar. Kullanıcılar kampanyaların etkinliğini artırmak, pazarlama mesajlarını hiper kişiselleştirmek, sosyal medya üzerindeki duyguları analiz etmek, potansiyel müşterileri tam olarak doğru zamanda hedeflemek ve çok daha fazlasını yapmak için milyonlarca satır veri üretebilir.
Tedarik zinciri analitikleri
E-ticaretin patlaması, pazar volatilitelerinin artması, küreselleşme ve diğer güçler tedarik zincirlerini inanılmaz derecede karmaşık hale getirdi. Tedarik zinciri analitiği, kurumların aksaklıkları önlemesine, malların akmasını engellemesine ve tedarik zinciri dayanıklılığını ve çevikliğini geliştirmesine yardımcı olur. Kaynak yaratma, üretim, stok ve nakliye ile lojistik arasındaki her şeyi optimize etmek için Nesnelerin İnterneti sensörleri de dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan elde edilen gerçek zamanlı verileri kullanırlar.
Modern analitik teknolojileri
Günümüzde neredeyse sınırsız veri depolama ve hafif hızlı işleme hızları yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi çağında yayılmıştır. Bu teknolojiler "artırıcı" analitiklerdir ve bunları her zamankinden son derece daha güçlü hale getirir.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi analitiği, örnekleri algılayabilir, aykırı değerleri bulabilir ve Büyük Veri'deki bağlantıları öncekinden çok daha hızlı ve çok daha doğru hale getirebilir. Bulut sayesinde, sosyal medya ve Nesnelerin İnterneti sensörleri dahil olmak üzere daha fazla kaynaktan elde edilen daha fazla veriye, aksi takdirde gizli kalacak yüzey içgörülerinden, fırsatlardan ve risklerden yararlanabilirler.
Makine öğrenmesi algoritmaları, analitik sürecindeki en karmaşık adımlardan bazılarını otomatikleştirebilir. Bu da veri bilimcileri değil nispeten eğitimsiz iş kullanıcıları anlamına gelir. Bu da gelişmiş ve tahmine dayalı analitikleri kullanabilir. Bir tür yapay zeka olan doğal dil işleme (NLP), self servisi bir adım daha ileri götürür ve kullanıcıların, Google'a sorgu yazmak veya Siri'ye soru sormak gibi kolay, etkileşimli bir şekilde verilerinin (ve cevaplarının) iş sorularını sormasını sağlar.
Elbette tüm bunlar mobil cihazlarda kullanılabilir. Böylece kullanıcılar nerede olurlarsa olsunlar ad hoc sorgulara yanıt alabilirler.
Analitikler SSS
SAP Analytics Cloud'u Keşfedin
Kullanımı kolay ve yapay zeka odaklı iş zekası, analitikler, planlama.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.