Det siste tiåret har vært vitne til en bemerkelsesverdig datadrevet forvandling i næringslivet. Og hvis det er én lærdom som har utmerket seg, er det at selv de store aktørene ikke er trygge, og at tilpasning til endringer er den eneste måten å vokse på. For å komme videre er datadrevet innsikt nødvendig, og det er her forretningsintelligens (BI) kommer inn.
I denne artikkelen skal jeg svare på hva forretningsintelligens egentlig er, gå gjennom de ulike trinnene det innebærer, og forklare hvordan du kan automatisere prosessen ved hjelp av kunstig intelligens (AI).
Hva er forretningsintelligens (BI)?
Forretningsintelligens, eller BI kort sagt, handler om å analysere forretningsinformasjon. Målet med BI er å gi historiske, nåværende og prediktive perspektiver på virksomhetens drift gjennom data.
Teknologiene som driver noe av den beste programvaren for forretningsintelligens, forsøker å bryte ned og tolke stordata, noe som kan bidra til å utvikle nye forretningsmuligheter. BI gir ledere og forretningsbrukere på tvers av funksjoner og nivåer viktig informasjon, slik at de kan jobbe smartere. En helhetlig strategi for forretningsintelligens gir flere fordeler, for eksempel:
- En mer nøyaktig forståelse av virksomhetens resultater
- Bedre kommunikasjon mellom beslutningstakere
- Tidlig varsling om forretningsmessige, økonomiske og driftsmessige problemer
- Nøyaktig referansemåling og konkurranseanalyse
- Bedre prognoser for kontantstrøm, marked og etterspørsel
- Forbedret beslutningsprosess
De 5 grunnleggende trinnene i forretningsintelligens
De fleste BI-plattformer og BI-systemer følger disse fem grunnleggende trinnene for å håndtere og skape mening ut av dataene.
Datainnsamling
Dette innebærer å samle inn relevante data fra ulike interne og eksterne kilder, for eksempel regneark, filer, datavarehus eller til og med skylagringsplattformer.
La oss se på eksempelet med et nettbasert bakeri og anta at du kjører en e-postmarkedsføringskampanje for dette bakeriet.
For å evaluere hvor vellykket kampanjen din er og forbedre fremtidige kampanjer, trenger du resultatdata fra e-postmarkedsføringsverktøyet, undersøke endringer i trafikken på nettstedet og kanskje til og med installere konverteringssporing for nettstedet ditt. Et steg videre vil være å aktivt engasjere kundebasen din gjennom spørreundersøkelser og tilbakemeldingsskjemaer for å lære mer om preferansene og kjøpsatferden deres.
Alle disse innsamlede dataene vil gi deg informasjonen du trenger for å formulere et forretningsmål, som å bygge merkelojalitet eller stimulere inntektsvekst, og identifisere måter å oppnå det på.
Have an account? Log In
Dataforberedelse
Når du har samlet inn dataene, er neste steg å klargjøre dem for analyse. Dette innebærer å luke ut uoverensstemmelser, duplikater og feil for å sikre at det endelige datasettet er rent og nøyaktig. Organisering og transformasjon er de to viktigste trinnene når du arbeider med ustrukturerte data før du analyserer dem.
Med utgangspunkt i det tidligere eksempelet med et nettbasert bakeri kan den første datainnsamlingen din inneholde resultatmålinger sammen med et stort varelager av ulike produkter du annonserte, for eksempel kaker, cupcakes, bakverk, scones osv., som må kategoriseres riktig for analyse. Dette er viktig for å sikre at innsikten din er nøyaktig.
Dataanalyse
Dataanalyse er den tekniske prosessen der du henter handlingsrettet innsikt fra rådata. Den har et smalere fokus og bruker teknikker som datautvinning, algoritmeutvikling, modellering og simuleringer for å løse spesifikke forretningsproblemer, analysere viktige resultatindikatorer, forutsi fremtidige trender og avdekke mønstre og innsikt.
For det nettbaserte bakeriet kan dataanalyse gi deg innsikt i hvilke smaker kundene dine foretrekker, hva som er populært, hva som ikke er det, om en bestemt årstid eller måned påvirker salget ditt, og mer. Denne innsikten vil hjelpe deg med å finjustere markedsføringsstrategien din for å forbedre kundeopplevelsen og resultatet.
Hele prosessen har litt Sherlock-stemning over seg. Du er nesten som en detektiv som leter etter avvik, trender og mønstre for å sette sammen en historie og komme inn i psyken til kundebasen din.
Datavisualisering
Datavisualisering tar all informasjonen og omgjør den til en rekke visuelle formater, som diagrammer, grafer, kart og plott, for å forstå dataene og identifisere viktig innsikt. Det gjør det mulig for ledere å forstå mønstre og sammenhenger og identifisere korrelasjoner som du kanskje overser i rader og kolonner med rådata.
Programvare for datavisualisering er et kraftig verktøy for å formidle kompleks informasjon og fortelle en historie. Innen forretningsvirksomhet og salgsintelligens kan den spore en bedrifts KPI-er på tvers av nøkkelindikatorer og sammenligne dem med konkurrentenes. Den kan også vurdere effektiviteten til en markedsføringskampanje basert på relevante måltall og avgjøre om den ligger an til å nå målet sitt.
Beslutningstaking
Formålet med BI er å gi ledere og beslutningstakere handlingsrettet innsikt, slik at de kan forbedre prosesser og ta bedre beslutninger. Disse beslutningene kan variere fra grunnleggende operasjoner, som å fastsette produksjonsmengden, til bredere strategiske vurderinger, som å identifisere hvilke produkter som skal selges og hvilke markeder man skal rette seg mot.
Forretningsintelligens er en avgjørende ressurs for selskaper som bruker det til å hente ut verdi fra alle dataene sine og ta datadrevne beslutninger om fordelingen av ressursene sine.
5 måter å automatisere BI med kunstig intelligens på
Ved å bruke AI i BI kan bedriften din få nyttig innsikt fra store databaser i et lettfattelig format i løpet av få minutter. AI hjelper deg med å bryte ned problemet og foreslå måter å utforske dataene på for å avdekke mer innsikt. Den kan bryte ned et problem og løse det ved å omsette innsikt til handlingsrettede resultater.
Her er fem måter du kan automatisere BI med kunstig intelligens på.
Automatiser datautvinning
Datautvinning er en prosess der rådata konverteres til strukturerte data for analyse. Ved å studere mønstre og sammenhenger som er skjult i store datasett, kan du lage modeller for å utarbeide forretningsprognoser og operasjonelle prediksjoner, foreslå nye prosedyrer og mer.
Kunstig intelligens forenkler datautvinningsprosessen ved å eliminere repetitivt manuelt arbeid. Den identifiserer relevante datasett som kan inneholde verdifull informasjon, og henter ut og analyserer informasjon for å fremheve eventuelle mønstre eller trender. Denne analysen er vanskelig å utføre manuelt, men kan gjøres på få minutter med AI.
Flyselskaper kan for eksempel forbedre tjenestene og tilbudene sine ved å få tilgang til flydata i stor skala fra søk etter reiser og bestillinger, samt interaksjoner på nettet, i sosiale medier og med kundesentre. De kan bruke denne innsikten til å forstå kundeatferd og skreddersy personlige reiseopplevelser.
Innen markedsføring kan datautvinning brukes i markedsundersøkelser for å forbedre målgruppesegmenteringen. AI kan analysere områder som kundenes demografi og preferanser, samt hvordan disse henger sammen, for å forutsi atferd og maksimere resultatene gjennom å tilpasse kampanjene.
Automatiser databehandling
Databehandling er konverteringen av rådata til nyttig informasjon for ulike formål. Denne prosessen innebærer å samle inn, organisere, analysere og presentere data ved hjelp av ulike metoder og verktøy.
AI kan forbedre databehandlingen ved å automatisere komplekse og repetitive oppgaver, hente ut innsikt fra store datakilder gjennom integrasjonsplattformtjenester og produsere nye data eller prediksjoner basert på eksisterende data.
I tillegg kan AI bruke naturlig språkbehandling (NLP) til å analysere tekstdata, maskinsyn til å gjenkjenne bilder og videoer og maskinlæringsalgoritmer til å finne mønstre og trender. Ved å automatisere manuelle og tidkrevende oppgaver som datarensing, normalisering, funksjonsuttrekking og transformasjon kan AI forbedre effektiviteten i databehandlingen betydelig.
Maskinlæringsalgoritmer kan også lære mønstre og sammenhenger i data for å forhåndsbehandle dem. De kan for eksempel oppdage avvik eller uoverensstemmelser i data, forutsi manglende verdier, gjenkjenne og kategorisere uteliggere og utføre datanormalisering og -transformasjon, og dermed redusere behovet for manuell inngripen.
Avansert dataanalyse
Avansert analyse viser til et sett med teknikker og metoder som brukes til å analysere store datasett, inkludert statistiske, beregningsbaserte og maskinlæringsbaserte teknikker. Ved å avdekke mønstre, identifisere muligheter eller utfordringer, foreta prediksjoner og generere innsikt kan disse teknikkene bidra til bedre forretningsprosesser.
AI bidrar til å identifisere korrelasjoner eller komplekse mønstre i data som menneskelige analytikere kanskje ikke oppdager. Dette reduserer risikoen for menneskelige feil under dataanalysen og fører til mer nøyaktig innsikt og bedre prediksjoner. I tillegg trenes AI-algoritmer kontinuerlig til å lære og tilpasse seg nye data, noe som forbedrer nøyaktigheten over tid.
Automatisering av avansert dataanalyse med AI har den ekstra fordelen at det muliggjør prediktiv modellering, som kan gi handlingsrettet innsikt og prediksjoner i sanntid om fremtidige resultater.
Ved hjelp av denne innsikten kan du identifisere potensielle risikoer og redusere dem på forhånd, slik at potensielle tap minimeres. Prediktiv modellering kan også gi personlige anbefalinger for en bestemt gruppe eller atferd, noe som fører til sterkere og mer nøyaktige prediksjoner.
More Articles
Forbedre datavisualisering
Ifølge en rapport fra Aberdeen Group bruker 74 % av selskaper verktøy for datavisualisering til å tilpasse arbeidsflyter etter teamets behov. Når selskaper bruker de riktige verktøyene for datavisualisering, er de også fem ganger mer tilbøyelige til å ta viktige forretningsbeslutninger som gir dem et konkurransefortrinn.
Selv om sektordiagrammer, histogrammer og grafer er nyttige, gir mer komplekse visualiseringer, som varmekart og feberdiagrammer, bedre kontekst for forretningsdata. AI- og ML-verktøy spiller en avgjørende rolle når det gjelder å muliggjøre detaljert datavisualisering.
AI kan for eksempel bruke algoritmer til å transformere data fra ett format til et annet, for eksempel ved å konvertere salgstall for områder til geofysiske visualiseringer. Når systemet håndterer tidsseriedata, kan det foreslå linjediagrammer. AI kan også tilpasse BI-dashbord for individuelle brukere basert på rollene deres, tidligere interaksjoner og preferanser.
Ta i bruk prediktiv analyse
Prediktiv analyse er prosessen med å bruke data, statistiske metoder og maskinlæring til å forutsi fremtidige resultater og trender. Maskinlæringsmodeller kan lære av tidligere data for å forutsi fremtidige trender, salg, kundeatferd og mer. Disse prognosene kan hjelpe teamet ditt med å håndtere potensielle BI-problemer eller gripe muligheter.
AI kan for eksempel forutsi kundeatferd, som kundefrafall, kundebevaring, livstidsverdi og tilfredshet, basert på kundenes interaksjoner, preferanser og tilbakemeldinger. Denne forretningsanalysen kan bidra til å forbedre strategier for markedsføring, salg og kundeservice.
I et annet eksempel kan AI forutsi etterspørsel, tilbud og priser basert på historiske data, markedstrender og eksterne faktorer. Dette kan optimalisere lagerbeholdning, produksjon og distribusjon, samtidig som lønnsomheten og effektiviteten økes. AI kan dessuten forutsi risiko, svindel og avvik basert på mønstre, regler og signaler. Dette kan forhindre tap, beskytte eiendeler og sikre overholdelse av regelverk.
AI kan forutsi resultater, scenarier og handlinger basert på simuleringer, datamodeller og optimalisering. Dette kan bidra til å teste hypoteser og utforske alternativer for ekspansjon.
Tips og beste praksis for automatisering av BI
Ved å integrere AI med systemer for forretningsintelligens kan du få de riktige dataene for å fastslå virksomhetens vekst. Ha disse tipsene og den beste praksisen i bakhodet når du starter prosessen.
- For å integrere AI og BI bør du først utarbeide en plan som beskriver målene dine og hvordan du skal måle suksess.
- Når du velger AI- og BI-verktøy og plattformer, bør du kontrollere kompatibiliteten, skalerbarheten og fleksibiliteten deres for å unngå datasiloer, duplisering og inkonsekvens.
- Vurder å ta et eget opplæringskurs for å lære spesifikke teknikker for systemet du har valgt. Dette kan være et generelt BI-kurs eller noe mer spesialisert, som et Power BI-kurs eller et Tableau-kurs.
- For å lykkes med AI- og BI-integreringen bør du sørge for omfattende opplæring og støtte. Lær teamet ditt om fordelene, funksjonene, egenskapene og den etiske bruken av løsningene.
- Gjør virksomheten din intelligent ved å identifisere målgruppen for rapporten. Finn ut hva interessentene dine ønsker å vite, og velg typer datavisualisering, dashbordtyper og rapportformater som besvarer disse spørsmålene.
- Sørg for støtte fra hele organisasjonen for å maksimere sjansene for suksess.
Hvis du likte denne artikkelen, må du ikke glemme å abonnere på nyhetsbrevet fra The CRO Club for å motta nyttige råd fra bransjeledere direkte i innboksen din.
