Что такое бизнес-аналитика (BI)?
Бизнес-аналитика (BI) относится к процедурной и технической инфраструктуре, которая собирает, хранит и анализирует данные, полученные в результате деятельности компании. BI - это широкий термин, охватывающий интеллектуальный анализ данных, анализ процессов, сравнение производительности и описательную аналитику. BI анализирует все данные, сгенерированные бизнесом, и представляет легко усваиваемые отчеты, показатели производительности и тенденции, которые используются для принятия управленческих решений.
Бизнес-аналитика (BI) объяснил
Потребность в BI была обусловлена концепцией, согласно которой менеджеры с неточной или неполной информацией будут в среднем принимать худшие решения, чем если бы у них была более качественная информация. Создатели финансовых моделей распознают это как «мусор в мусоре». BI пытается решить эту проблему, анализируя текущие данные, которые в идеале представлены на панели быстрых метрик, предназначенных для поддержки принятия лучших решений.
Большинство компаний могут извлечь выгоду от внедрения решений BI; Менеджеры с неточной или неполной информацией, в среднем, склонны принимать худшие решения, чем если бы у них была лучшая информация.
Растущее поле бизнес-аналитики
Чтобы быть полезным, BI должен стремиться повысить точность, своевременность и объем данных. Эти требования означают поиск новых способов сбора информации, которая еще не записана, проверку информации на наличие ошибок и структурирование информации таким образом, чтобы сделать возможным широкий анализ.
На практике, однако, компании имеют неструктурированные данные или в различных форматах, которые не облегчают сбор и анализ. Таким образом, фирмы-разработчики программного обеспечения предоставляют решения для бизнес-аналитики для оптимизации информации, получаемой из данных. Это программные приложения уровня предприятия, предназначенные для унификации данных и аналитики компании.
Хотя программные решения продолжают развиваться и становятся все более изощренными, ученым по-прежнему необходимо найти компромисс между скоростью и глубиной отчетности. Некоторые из выводов, полученных из больших данных, заставляют компании изо всех сил пытаться охватить все, но аналитики данных обычно могут отфильтровывать источники, чтобы найти выборку точек данных, которые могут представлять работоспособность процесса или бизнес-сферы в целом. Это может снизить необходимость сбора и переформатирования всего для анализа, что экономит время на анализ и увеличивает скорость отчетности.
Ключевые вынос
- BI представляет техническую инфраструктуру, которая собирает, хранит и анализирует данные компании. BI анализирует данные и создает отчеты и информацию, которые помогают менеджерам принимать более правильные решения. Программные компании разрабатывают решения BI для компаний, которые хотят более эффективно использовать свои данные.
Бизнес-аналитика (BI) объяснил
Потребность в BI была обусловлена концепцией, согласно которой менеджеры с неточной или неполной информацией будут в среднем принимать худшие решения, чем если бы у них была более качественная информация. Создатели финансовых моделей распознают это как «мусор в мусоре». BI пытается решить эту проблему, анализируя текущие данные, которые в идеале представлены на панели быстрых метрик, предназначенных для поддержки принятия лучших решений.
Преимущества бизнес-аналитики
Есть много причин, почему компании принимают BI. Многие используют его для поддержки таких разных функций, как найм, соблюдение, производство и маркетинг. BI является основной ценностью бизнеса; трудно найти сферу деятельности, в которой не было бы полезной информации для работы.
Некоторые из многих преимуществ, которые могут получить компании после внедрения BI в свои бизнес-модели, включают более быструю, точную отчетность и анализ, повышение качества данных, повышение удовлетворенности сотрудников, снижение затрат и увеличение доходов, а также способность принимать более эффективные бизнес-решения.
Быстрый факт
BI был создан для того, чтобы помочь предприятиям избежать проблемы «мусора и мусора», что является результатом неточного или недостаточного анализа данных.
Если, например, вы отвечаете за графики производства для нескольких заводов по производству напитков и продажи демонстрируют сильный рост по сравнению с предыдущим месяцем в конкретном регионе, вы можете утвердить дополнительные смены почти в реальном времени, чтобы ваши фабрики могли удовлетворить спрос.
Точно так же вы можете быстро отключить это же производство, если прохладное лето начнет сказываться на продажах. Это манипулирование производством является ограниченным примером того, как BI может увеличить прибыль и снизить затраты при правильном использовании.
