Det seneste årti har været vidne til en bemærkelsesværdig datadrevet forvandling i erhvervslivet. Og hvis der er én lektie, der har stået tydeligt frem, er det, at selv de store ikke er sikre, og at tilpasning til forandringer er den eneste måde at vokse på. For at komme videre er datadrevne indsigter nødvendige, og det er her, forretningsintelligens (BI) kommer ind i billedet.
I denne artikel vil jeg præcist besvare, hvad forretningsintelligens er, gennemgå de forskellige faser, det indebærer, og forklare, hvordan du kan automatisere processen ved hjælp af kunstig intelligens (AI).
Hvad er forretningsintelligens (BI)?
Forretningsintelligens, eller BI, som det forkortes, handler om at analysere virksomhedsoplysninger. Målet med BI er gennem data at give historiske, aktuelle og forudsigende perspektiver på virksomhedens drift.
Teknologierne bag nogle af de bedste softwareløsninger til forretningsintelligens forsøger at nedbryde og fortolke store datamængder, hvilket kan bidrage til at udvikle nye forretningsmuligheder. BI leverer vigtige oplysninger til ledere og forretningsbrugere på tværs af funktioner og niveauer, så de kan arbejde smartere. En alsidig strategi for forretningsintelligens resulterer i flere fordele, såsom:
- En mere præcis forståelse af virksomhedens resultater
- Bedre kommunikation blandt beslutningstagere
- Tidlige advarsler om forretningsmæssige, økonomiske og driftsmæssige problemer
- Præcis benchmarking og konkurrenceanalyse
- Bedre forudsigelse af pengestrømme samt markeds- og efterspørgselstendenser
- En forbedret beslutningsproces
De 5 grundlæggende faser i forretningsintelligens
De fleste BI-platforme og BI-systemer følger disse fem grundlæggende faser i håndteringen af data og skabelsen af mening ud fra dem.
Dataindsamling
Dette indebærer indsamling af relevante data fra forskellige interne og eksterne kilder, såsom regneark, filer, datalagre eller endda cloudlagringsplatforme.
Lad os tage udgangspunkt i eksemplet med et onlinebageri og antage, at du kører en e-mailmarketingkampagne for det pågældende bageri.
For at evaluere din kampagnes succes og forbedre fremtidige kampagner skal du bruge resultatdata fra e-mailmarketingværktøjet, se på ændringer i trafikken på hjemmesiden og måske endda installere konverteringssporing på din hjemmeside. Et skridt videre ville være aktivt at engagere dig i din kundebase gennem spørgeskemaer og feedbackformularer for at få mere at vide om deres præferencer og købsadfærd.
Alle disse indsamlede data giver dig de oplysninger, du har brug for til at formulere et forretningsmål, såsom at opbygge kundeloyalitet eller sætte gang i omsætningsvæksten, og identificere måder at nå det på.
Have an account? Log In
Dataforberedelse
Når du har indsamlet dataene, er det næste trin at forberede dem til analyse. Det indebærer at udelukke uoverensstemmelser, dubletter og fejl for at sikre, at det endelige datasæt er rent og præcist. Organisering og transformation er de to vigtigste trin, når du arbejder med ustrukturerede data, før du analyserer dem.
Hvis vi bygger videre på det tidligere eksempel med et onlinebageri, kan din indledende dataindsamling omfatte resultatmålinger samt et stort lager af forskellige produkter, du annoncerede for, såsom kager, cupcakes, wienerbrød, scones osv., som skal kategoriseres korrekt til analysen. Dette er vigtigt for at sikre, at dine indsigter er præcise.
Dataanalyse
Dataanalyse er den tekniske proces, hvorigennem du udleder handlingsorienterede indsigter fra rådata. Den har et mere snævert fokus og anvender teknikker som dataudvinding, algoritmeudvikling, modellering og simuleringer til at løse specifikke forretningsproblemer, analysere centrale resultatindikatorer, forudsige fremtidige tendenser og afdække mønstre og indsigter.
Hvad angår onlinebageriet, kan dataanalyse give dig indblik i, hvilke smage dine kunder foretrækker, hvad der er populært, hvad der ikke er, om en bestemt sæson eller måned påvirker dit salg og meget mere. Disse indsigter hjælper dig med at finjustere din markedsføringsstrategi for at forbedre kundeoplevelsen og din bundlinje.
Hele processen har lidt Sherlock-stemning over sig. Du er næsten som en detektiv, der leder efter afvigelser, tendenser og mønstre for at væve en historie sammen og trænge ind i din kundebases tankegang.
Datavisualisering
Datavisualisering omdanner alle oplysningerne til en række visuelle formater såsom diagrammer, grafer, kort og plot for at forstå dataene og identificere vigtige indsigter. Det gør det muligt for ledere at forstå mønstre og relationer samt identificere sammenhænge, som du måske overser i rækker og kolonner med rådata.
Software til datavisualisering er et effektivt værktøj til at formidle komplekse oplysninger og fortælle en historie. Inden for forretning og salgsindsigt kan det spore en virksomheds KPI'er på tværs af vigtige indikatorer og sammenligne dem med konkurrenternes. Det kan også vurdere effektiviteten af en markedsføringskampagne baseret på relevante målinger og afgøre, om den er på rette vej til at nå sit mål.
Beslutningstagning
Formålet med BI er at give ledere og chefer handlingsrettet indsigt, så de kan forbedre processer og træffe bedre beslutninger. Disse beslutninger kan spænde fra grundlæggende drift, såsom fastlæggelse af produktionsmængden, til bredere strategiske overvejelser, såsom identifikation af, hvilke produkter der skal sælges, og hvilke markeder der skal målrettes.
Forretningsintelligens er et afgørende aktiv for virksomheder, der bruger det til at skabe værdi ud af alle deres data og træffe datadrevne beslutninger om fordelingen af deres ressourcer.
5 måder at automatisere BI med kunstig intelligens på
Ved at bruge AI i BI kan din virksomhed få nyttig indsigt fra store databaser i et letforståeligt format på få minutter. AI hjælper dig med at nedbryde problemet og foreslå måder at udforske dataene på for at opnå mere indsigt. Den kan nedbryde et problem og løse det ved at omsætte indsigt til handlingsrettede resultater.
Her er fem måder, hvorpå du kan automatisere BI med kunstig intelligens.
Automatiser dataudvinding
Dataudvinding er en proces, hvor rå data omdannes til strukturerede data til analyse. Ved at undersøge mønstre og relationer, der er skjult i store datasæt, kan du oprette modeller til at lave forretningsprognoser og driftsmæssige forudsigelser, foreslå nye procedurer og meget mere.
Kunstig intelligens forenkler processen med dataudvinding ved at eliminere gentaget manuelt arbejde. Den identificerer relevante datasæt, der kan indeholde værdifulde oplysninger, og udtrækker og analyserer oplysninger for at fremhæve eventuelle mønstre eller tendenser. Denne analyse er vanskelig at udføre manuelt, men kan gennemføres på få minutter med AI.
Flyrejseselskaber kan for eksempel forbedre deres tjenester og tilbud ved at få adgang til flydata i stor skala fra søgninger efter rejser og bookinger samt interaktioner på nettet, sociale medier og i callcentre. De kan bruge denne indsigt til at forstå kundeadfærd og skræddersy personlige rejseoplevelser.
Inden for markedsføring kan dataudvinding bruges i markedsundersøgelser til at forbedre målgruppesegmenteringen. AI kan analysere områder som kundernes demografi og præferencer samt deres indbyrdes sammenhænge for at forudsige adfærd og maksimere resultaterne ved at personalisere kampagner.
Automatiser databehandling
Databehandling er omdannelsen af rå data til nyttige oplysninger til forskellige formål. Denne proces omfatter indsamling, organisering, analyse og præsentation af data ved hjælp af forskellige metoder og værktøjer.
AI kan forbedre databehandlingen ved at automatisere komplekse og gentagne opgaver, udtrække indsigt fra store datakilder gennem tjenester fra integrationsplatforme og producere nye data eller forudsigelser baseret på eksisterende data.
Derudover kan AI bruge naturlig sprogbehandling (NLP) til at analysere tekstdata, computersyn til at genkende billeder og videoer samt maskinlæringsalgoritmer til at finde mønstre og tendenser. Ved at automatisere manuelle og tidskrævende opgaver som datarensning, normalisering, funktionsudtræk og transformation kan AI i væsentlig grad forbedre effektiviteten af databehandlingen.
Maskinlæringsalgoritmer kan også lære mønstre og relationer i data for at forbehandle dem. De kan for eksempel registrere anomalier eller uoverensstemmelser i data, forudsige manglende værdier, genkende og kategorisere afvigere samt udføre datanormalisering og -transformation, hvilket reducerer behovet for manuel indgriben.
Avanceret dataanalyse
Avanceret analyse henviser til et sæt teknikker og metoder, der bruges til at analysere store datasæt, herunder statistiske, beregningsmæssige og maskinlæringsbaserede teknikker. Ved at afdække mønstre, identificere muligheder eller problemområder, lave forudsigelser og generere indsigt kan disse teknikker bidrage til at forbedre forretningsprocesserne.
AI hjælper med at identificere sammenhænge eller komplekse mønstre i data, som menneskelige analytikere måske overser. Det reducerer risikoen for menneskelige fejl under dataanalysen og fører til mere præcis indsigt og bedre forudsigelser. Desuden trænes AI-algoritmer løbende i at lære og tilpasse sig nye data, hvilket forbedrer nøjagtigheden over tid.
Automatisering af avanceret dataanalyse med AI har den ekstra fordel, at det muliggør prædiktiv modellering, som kan give handlingsrettet indsigt og forudsigelser i realtid om fremtidige resultater.
Ved hjælp af denne indsigt kan du identificere potentielle risici og afbøde dem på forhånd, så potentielle tab minimeres. Prædiktiv modellering kan også give personlige anbefalinger til en bestemt gruppe eller adfærd, hvilket fører til stærkere og mere præcise forudsigelser.
More Articles
Forbedr datavisualiseringen
Ifølge en rapport fra Aberdeen Group bruger 74 % af virksomhederne værktøjer til datavisualisering til at tilpasse arbejdsgange, så de imødekommer deres teams behov. Når virksomheder bruger de rigtige værktøjer til datavisualisering, er de også fem gange mere tilbøjelige til at træffe vigtige forretningsbeslutninger, der giver dem en konkurrencemæssig fordel.
Selvom cirkeldiagrammer, histogrammer og grafer er nyttige, giver mere komplekse visualiseringer såsom varmekort og feberdiagrammer bedre kontekst om forretningsdata. AI- og ML-værktøjer spiller en afgørende rolle i at gøre detaljeret datavisualisering mulig.
AI kan for eksempel bruge algoritmer til at omdanne data fra ét format til et andet, såsom at konvertere salgstal for områder til geofysiske visualiseringer. Når systemet håndterer tidsseriedata, kan det foreslå linjediagrammer. AI kan også tilpasse BI-dashboards til individuelle brugere baseret på deres roller, tidligere interaktioner og præferencer.
Brug prædiktiv analyse
Prædiktiv analyse er processen med at bruge data, statistiske metoder og maskinlæring til at forudsige fremtidige resultater og tendenser. Maskinlæringsmodeller kan lære af tidligere data for at forudsige fremtidige tendenser, salg, kundeadfærd og meget mere. Disse forudsigelser kan hjælpe dit team med at håndtere potentielle BI-problemer eller udnytte muligheder.
AI kan for eksempel forudsige kundeadfærd såsom kundefrafald, fastholdelse, livstidsværdi og tilfredshed baseret på kundernes interaktioner, præferencer og feedback. Denne forretningsanalyse kan hjælpe med at forbedre marketing-, salgs- og servicestrategier.
I et andet eksempel kan AI forudsige efterspørgsel, udbud og priser baseret på historiske data, markedstendenser og eksterne faktorer. Det kan optimere lagerbeholdning, produktion og distribution, samtidig med at rentabilitet og effektivitet øges. Derudover kan AI forudsige risici, svindel og anomalier baseret på mønstre, regler og signaler. Det kan forhindre tab, beskytte aktiver og sikre overholdelse af regler.
AI kan forudsige resultater, scenarier og handlinger baseret på simuleringer, datamodeller og optimering. Det kan hjælpe med at teste hypoteser og undersøge muligheder for ekspansion.
Tips og bedste praksis til automatisering af BI
Integration af AI med business intelligence-systemer kan hjælpe dig med at få de rigtige data til at fastslå din virksomheds vækst. Vær opmærksom på disse tips og bedste praksisser, når du starter processen.
- For at integrere AI og BI skal du først udarbejde en plan, der beskriver dine mål, og hvordan du vil måle succes.
- Når du vælger AI- og BI-værktøjer og -platforme, skal du kontrollere deres kompatibilitet, skalerbarhed og fleksibilitet for at undgå datasiloer, duplikering og inkonsistens.
- Overvej at tage et dedikeret kursus for at lære specifikke teknikker til det system, du har valgt. Det kan være et generelt BI-kursus eller noget mere specialiseret som et Power BI-kursus eller et Tableau-kursus.
- For at opnå en vellykket integration af AI og BI skal du tilbyde omfattende oplæring og support. Oplys dit team om løsningernes fordele, funktioner, egenskaber og etiske anvendelse.
- Gør din virksomhed intelligent ved at identificere målgruppen for din rapport. Find ud af, hvad dine interessenter ønsker at vide, og vælg typer af datavisualisering, dashboardtyper og rapportformater, der besvarer disse spørgsmål.
- Sørg for opbakning i hele organisationen for at maksimere chancerne for succes.
Hvis du kunne lide denne artikel, så glem ikke at tilmelde dig The CRO Club-nyhedsbrevet for at modtage brugbare råd fra brancheledere direkte i din indbakke.
