Miniona dekada przyniosła niezwykłą, opartą na danych transformację świata biznesu. Jeśli zaś jest jedna lekcja, która szczególnie się wyróżnia, to taka, że nawet najwięksi nie są bezpieczni, a dostosowywanie się do zmian jest jedynym sposobem na rozwój. Aby posuwać się naprzód, niezbędne są spostrzeżenia oparte na danych — i właśnie tutaj pojawia się analityka biznesowa (BI).
W tym artykule dokładnie wyjaśnię, czym jest analityka biznesowa, omówię poszczególne etapy tego procesu oraz wyjaśnię, jak można go zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji (AI).
Czym jest analityka biznesowa (BI)?
Analityka biznesowa, w skrócie BI, polega na analizowaniu informacji biznesowych. Jej celem jest przedstawianie historycznego, bieżącego i predykcyjnego obrazu działalności firmy na podstawie danych.
Technologie, które napędzają niektóre z najlepszych programów do analityki biznesowej, służą do rozkładania i interpretowania dużych zbiorów danych, co może pomóc w tworzeniu nowych możliwości biznesowych. BI dostarcza kluczowych informacji kadrze kierowniczej i użytkownikom biznesowym na różnych stanowiskach i szczeblach, umożliwiając im wydajniejszą pracę. Wszechstronna strategia analityki biznesowej przynosi szereg korzyści, takich jak:
- Dokładniejsze zrozumienie wyników działalności firmy
- Lepsza komunikacja między osobami podejmującymi decyzje
- Wczesne ostrzeganie o problemach biznesowych, finansowych i operacyjnych
- Dokładne analizy porównawcze i analiza konkurencji
- Lepsze prognozowanie przepływów pieniężnych oraz trendów rynkowych i popytowych
- Usprawniony proces podejmowania decyzji
5 podstawowych etapów analityki biznesowej
Większość platform i systemów BI opiera się na tych pięciu podstawowych etapach zarządzania danymi i ich interpretowania.
Gromadzenie danych
Obejmuje ono zbieranie odpowiednich danych z różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych, takich jak arkusze kalkulacyjne, pliki, hurtownie danych, a nawet platformy przechowywania danych w chmurze.
Rozważmy przykład piekarni internetowej i załóżmy, że prowadzisz dla niej kampanię marketingową za pośrednictwem poczty elektronicznej.
Aby ocenić skuteczność kampanii i ulepszyć przyszłe kampanie, będziesz potrzebować danych o wynikach z narzędzia do marketingu e-mailowego, sprawdzić zmiany w ruchu na stronie internetowej, a być może nawet zainstalować śledzenie konwersji na swojej stronie. Kolejnym krokiem byłoby aktywne zaangażowanie bazy klientów za pomocą ankiet i formularzy opinii, aby dowiedzieć się więcej o ich preferencjach i zachowaniach zakupowych.
Wszystkie te zebrane dane dostarczą informacji potrzebnych do sformułowania celu biznesowego, takiego jak budowanie lojalności wobec marki lub pobudzanie wzrostu przychodów, oraz do zidentyfikowania sposobów jego osiągnięcia.
Have an account? Log In
Przygotowanie danych
Po zebraniu danych kolejnym krokiem jest przygotowanie ich do analizy. Obejmuje to wyeliminowanie niespójności, duplikatów i błędów, aby zapewnić czystość i dokładność końcowego zbioru danych. Organizowanie i przekształcanie to dwa kluczowe etapy pracy z nieustrukturyzowanymi danymi przed ich przeanalizowaniem.
Kontynuując wcześniejszy przykład piekarni internetowej, początkowo zebrane dane mogą obejmować wskaźniki wyników wraz z dużym asortymentem różnych reklamowanych produktów, takich jak ciasta, babeczki, wyroby cukiernicze, bułeczki i tym podobne, które należy odpowiednio skategoryzować na potrzeby analizy. Jest to ważne, aby zapewnić dokładność uzyskanych spostrzeżeń.
Analiza danych
Analiza danych to techniczny proces, dzięki któremu uzyskuje się możliwe do wykorzystania spostrzeżenia na podstawie surowych danych. Koncentruje się na węższym zakresie i wykorzystuje takie techniki jak eksploracja danych, opracowywanie algorytmów, modelowanie i symulacje, aby rozwiązywać konkretne problemy biznesowe, analizować kluczowe wskaźniki efektywności, przewidywać przyszłe trendy oraz ujawniać wzorce i spostrzeżenia.
W przypadku piekarni internetowej analiza danych może dostarczyć informacji o smakach preferowanych przez klientów, o tym, co jest popularne, a co nie, oraz o tym, czy określona pora roku lub miesiąc wpływa na sprzedaż. Te spostrzeżenia pomogą udoskonalić strategię marketingową, aby poprawić doświadczenia klientów i wyniki finansowe firmy.
Cały ten proces ma w sobie coś z Sherlocka. Niemal wcielasz się w detektywa poszukującego anomalii, trendów i wzorców, aby połączyć je w spójną historię i lepiej zrozumieć sposób myślenia swoich klientów.
Wizualizacja danych
Wizualizacja danych przekształca wszystkie informacje w różnorodne formy wizualne, takie jak wykresy, diagramy, mapy i grafy, aby ułatwić zrozumienie danych i identyfikację kluczowych spostrzeżeń. Pozwala kadrze kierowniczej dostrzegać wzorce i zależności oraz identyfikować korelacje, które mogą umknąć w wierszach i kolumnach surowych danych.
Oprogramowanie do wizualizacji danych to potężne narzędzie do przedstawiania złożonych informacji i opowiadania historii. W biznesie i wywiadzie sprzedażowym może śledzić kluczowe wskaźniki efektywności firmy i porównywać je z konkurencją. Może również oceniać skuteczność kampanii marketingowej na podstawie odpowiednich danych oraz określać, czy zmierza ona do osiągnięcia celu.
Podejmowanie decyzji
Celem BI jest dostarczanie menedżerom i kadrze kierowniczej praktycznych wniosków, które pozwalają im usprawniać procesy i podejmować lepsze decyzje. Decyzje te mogą dotyczyć zarówno podstawowych działań operacyjnych, takich jak określenie wielkości produkcji, jak i szerszych kwestii strategicznych, takich jak ustalenie, które produkty sprzedawać i na jakie rynki kierować ofertę.
Inteligencja biznesowa jest kluczowym zasobem dla firm, które wykorzystują ją do czerpania wartości ze wszystkich swoich danych i podejmowania decyzji dotyczących alokacji zasobów na podstawie danych.
5 sposobów na automatyzację BI za pomocą sztucznej inteligencji
Wykorzystując AI w BI, Twoja firma może w ciągu kilku minut uzyskać przydatne wnioski z dużych baz danych w przystępnej formie. AI pomoże rozłożyć problem na części i zasugeruje sposoby analizowania danych w celu uzyskania dodatkowych informacji. Może rozłożyć problem na części i rozwiązać go, przekształcając wnioski w praktyczne rezultaty.
Oto pięć sposobów na automatyzację BI za pomocą sztucznej inteligencji.
Automatyzacja eksploracji danych
Eksploracja danych to proces przekształcania surowych danych w dane ustrukturyzowane na potrzeby analizy. Badając wzorce i zależności ukryte w dużych zbiorach danych, można tworzyć modele do opracowywania prognoz biznesowych i przewidywań operacyjnych, sugerować nowe procedury i wiele więcej.
Sztuczna inteligencja upraszcza proces eksploracji danych, eliminując powtarzalną pracę ręczną. Identyfikuje odpowiednie zbiory danych, które mogą zawierać cenne informacje, a następnie wyodrębnia i analizuje informacje, aby wskazać wzorce lub trendy. Taką analizę trudno przeprowadzić ręcznie, ale dzięki AI można ją wykonać w ciągu kilku minut.
Na przykład linie lotnicze mogą ulepszać swoje usługi i oferty, uzyskując dostęp do danych dotyczących lotów na dużą skalę na podstawie wyszukiwań podróży i rezerwacji dokonywanych w internecie, interakcji w mediach społecznościowych oraz kontaktów z centrum telefonicznej obsługi klienta. Mogą wykorzystywać te informacje do zrozumienia zachowań klientów i dostosowywania spersonalizowanych doświadczeń związanych z podróżowaniem.
W marketingu eksplorację danych można wykorzystywać w badaniach rynku do ulepszania segmentacji odbiorców. AI może analizować takie obszary jak dane demograficzne klientów i ich preferencje, a także korelacje między nimi, aby przewidywać zachowania i maksymalizować wyniki poprzez personalizację kampanii.
Automatyzacja przetwarzania danych
Przetwarzanie danych to przekształcanie surowych danych w użyteczne informacje do różnych celów. Proces ten obejmuje zbieranie, porządkowanie, analizowanie i prezentowanie danych za pomocą różnych metod i narzędzi.
AI może usprawnić przetwarzanie danych poprzez automatyzację złożonych i powtarzalnych zadań, wyodrębnianie wniosków z dużych źródeł danych za pośrednictwem usług platform integracyjnych oraz tworzenie nowych danych lub prognoz na podstawie istniejących danych.
Ponadto AI może wykorzystywać przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizowania danych tekstowych, widzenie komputerowe do rozpoznawania obrazów i filmów oraz algorytmy uczenia maszynowego do znajdowania wzorców i trendów. Automatyzując ręczne i czasochłonne zadania, takie jak oczyszczanie danych, normalizacja, ekstrakcja cech i transformacja, AI może znacząco zwiększyć efektywność przetwarzania danych.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą również uczyć się wzorców i zależności w danych, aby je wstępnie przetwarzać. Mogą na przykład wykrywać anomalie lub niespójności w danych, przewidywać brakujące wartości, rozpoznawać i kategoryzować wartości odstające oraz przeprowadzać normalizację i transformację danych, zmniejszając tym samym potrzebę ręcznej ingerencji.
Zaawansowana analiza danych
Zaawansowana analityka odnosi się do zestawu technik i metodologii stosowanych do analizowania dużych zbiorów danych, w tym technik statystycznych, obliczeniowych i uczenia maszynowego. Odkrywając wzorce, identyfikując możliwości lub problemy, dokonując prognoz i generując wnioski, techniki te mogą pomóc w usprawnianiu procesów biznesowych.
AI pomaga identyfikować korelacje lub złożone wzorce w danych, które mogą zostać przeoczone przez analityków. Zmniejsza to ryzyko błędów ludzkich podczas analizowania danych, prowadząc do uzyskiwania dokładniejszych wniosków i prognoz. Ponadto algorytmy AI są stale trenowane, aby uczyć się na podstawie nowych danych i dostosowywać do nich, co z czasem zwiększa ich dokładność.
Automatyzacja zaawansowanej analizy danych za pomocą AI zapewnia dodatkową korzyść w postaci modelowania predykcyjnego, które może dostarczać praktycznych wniosków i prognoz dotyczących przyszłych wyników w czasie rzeczywistym.
Wykorzystując te informacje, można identyfikować potencjalne zagrożenia i zapobiegać im z wyprzedzeniem, minimalizując potencjalne straty. Modelowanie predykcyjne może również dostarczać spersonalizowane rekomendacje dla określonej grupy lub zachowania, prowadząc do uzyskiwania trafniejszych i dokładniejszych prognoz.
More Articles
Ulepszanie wizualizacji danych
Według raportu Aberdeen Group 74% firm korzysta z narzędzi do wizualizacji danych, aby dostosowywać przepływy pracy do potrzeb swoich zespołów. Gdy firmy używają odpowiednich narzędzi do wizualizacji danych, są również pięciokrotnie bardziej skłonne do podejmowania ważnych decyzji biznesowych, które zapewniają im przewagę konkurencyjną.
Chociaż wykresy kołowe, histogramy i wykresy są przydatne, bardziej złożone wizualizacje, takie jak mapy cieplne i wykresy gorączkowe, zapewniają lepszy kontekst dla danych biznesowych. Narzędzia AI i ML odgrywają kluczową rolę w umożliwianiu szczegółowej wizualizacji danych.
Na przykład AI może używać algorytmów do przekształcania danych z jednego formatu na inny, na przykład do konwertowania danych dotyczących sprzedaży na danym obszarze na wizualizacje geofizyczne. W przypadku danych szeregów czasowych system może natomiast sugerować wykresy liniowe. AI może również personalizować pulpity nawigacyjne BI dla poszczególnych użytkowników na podstawie ich ról, wcześniejszych interakcji i preferencji.
Wykorzystaj analitykę predykcyjną
Analityka predykcyjna to proces wykorzystywania danych, metod statystycznych i uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych wyników i trendów. Modele uczenia maszynowego mogą uczyć się na podstawie danych z przeszłości, aby prognozować przyszłe trendy, sprzedaż, zachowania klientów i nie tylko. Prognozy te mogą pomóc zespołowi rozwiązywać potencjalne problemy BI lub wykorzystywać nadarzające się możliwości.
Na przykład AI może przewidywać zachowania klientów, takie jak rezygnacja, utrzymanie, wartość klienta w całym okresie jego relacji z firmą oraz satysfakcja, na podstawie ich interakcji, preferencji i opinii. Taka analityka biznesowa może pomóc w ulepszaniu strategii marketingowych, sprzedażowych i obsługi klienta.
W innym przykładzie AI może przewidywać popyt, podaż i ceny na podstawie danych historycznych, trendów rynkowych i czynników zewnętrznych. Może to optymalizować zapasy, produkcję i dystrybucję, jednocześnie zwiększając rentowność i wydajność. Ponadto AI może prognozować ryzyko, oszustwa i anomalie na podstawie wzorców, reguł i sygnałów. Może to zapobiegać stratom, chronić aktywa i zapewniać zgodność z przepisami.
AI może przewidywać wyniki, scenariusze i działania na podstawie symulacji, modeli danych i optymalizacji. Może to pomóc w testowaniu hipotez i analizowaniu możliwości rozwoju.
Wskazówki i najlepsze praktyki dotyczące automatyzacji BI
Integracja AI z systemami analityki biznesowej może pomóc w uzyskaniu odpowiednich danych potrzebnych do określenia rozwoju firmy. Rozpoczynając ten proces, należy pamiętać o poniższych wskazówkach i najlepszych praktykach.
- Aby zintegrować AI i BI, najpierw opracuj plan określający cele oraz sposób pomiaru sukcesu.
- Wybierając narzędzia i platformy AI oraz BI, sprawdź ich kompatybilność, skalowalność i elastyczność, aby uniknąć silosów danych, duplikacji i niespójności.
- Rozważ udział w dedykowanym szkoleniu, aby poznać konkretne techniki dotyczące wybranego systemu. Może to być ogólny kurs BI lub coś bardziej wyspecjalizowanego, na przykład kurs Power BI albo kurs Tableau.
- Aby integracja AI i BI zakończyła się sukcesem, zapewnij odpowiednie szkolenia i wsparcie. Przekaż zespołowi wiedzę na temat korzyści, funkcji, możliwości i etycznego korzystania z tych rozwiązań.
- Uczyń swoją firmę inteligentną, określając grupę docelową raportu. Dowiedz się, co chcą wiedzieć interesariusze, i wybierz typy wizualizacji danych, typy pulpitów nawigacyjnych oraz formaty raportów, które odpowiadają na te pytania.
- Zadbaj o akceptację w całej organizacji, aby zmaksymalizować szanse na sukces.
Jeśli spodobał Ci się ten artykuł, nie zapomnij zapisać się do newslettera The CRO Club, aby otrzymywać bezpośrednio na swoją skrzynkę praktyczne porady od liderów branży.