Czym jest inteligencja biznesowa? Kompletny przewodnik RevOps

Masz już opanowane analizy danych i jesteś całkiem pewien, że zbierasz właściwe informacje, aby przewidywać, dokąd zmierza Twoja firma. Ale czym jest inteligencja biznesowa? Jeśli tego nie wiesz, masz lukę w wiedzy, która kosztuje Cię pieniądze, a sytuacja może być jeszcze poważniejsza. Inteligencja biznesowa łączy inteligentną analizę danych z danymi wielkoskalowymi w czasie rzeczywistym, aby zapewnić Ci obraz tego, co dzieje się w Twojej organizacji, zamiast tego, co według oczekiwań powinno się dziać. Zrozumienie tej koncepcji przypomina wyhodowanie dodatkowej pary oczu, dzięki której możesz zobaczyć, co naprawdę dzieje się w Twojej firmie.

Ten artykuł dotyczy inteligencji biznesowej, jej działania oraz powodów, dla których warto się nią zainteresować. Jego celem jest pokazanie Ci kilku prostych sposobów na zmianę wewnętrznego systemu informacji zwrotnych, aby uzyskać lepszą (i faktycznie użyteczną) wizualizację danych oraz usprawnić proces podejmowania decyzji. Po lekturze powinieneś mieć kilka praktycznych wniosków, które możesz wdrożyć po powrocie do biura i które zmienią sposób, w jaki postrzegasz analitykę biznesową.

Czym jest inteligencja biznesowa?

Zacznijmy od tego, czym jest inteligencja biznesowa i czym różni się od analityki biznesowej, z której już korzystasz. Na początek warto zauważyć, że nie są to całkowicie odmienne koncepcje, ponieważ zarówno inteligencja biznesowa, jak i analityka biznesowa pozwalają uzyskać wyraźny obraz tego, czym zajmuje się Twoja firma oraz jak wyglądają sprzedaż, utrzymanie klientów, zapasy itd.

Obie wykorzystują duże zbiory danych i zaawansowane techniki eksploracji danych, aby wyłowić najważniejsze informacje i przedstawić Ci szerszy obraz sytuacji. Zazwyczaj obie prezentują dane w sposób zrozumiały na pewnego rodzaju interaktywnym pulpicie nawigacyjnym, a zarówno analityka biznesowa, jak i inteligencja biznesowa służą do tworzenia klarownego obrazu z przypadkowego chaosu dużej firmy, w której działania operacyjne toczą się w wielu miejscach.

Różnica dotyczy czynnika czasu. Analityka biznesowa to technika tworzenia dokładnych prognoz, które powinny sprawdzić się w przyszłości, podczas gdy dobra inteligencja biznesowa polega na obserwowaniu tego, co dzieje się teraz, w chwili obecnej. Dobra analiza sprzed trzech miesięcy mówiła Ci, czego oczekiwać od sprzedaży w tym kwartale, natomiast dobra inteligencja biznesowa informuje Cię, czy osiągasz te cele lub gdzie mogłeś zboczyć z właściwej drogi.

Pozwala to wychwycić niewielkie problemy, gdy wciąż są niewielkie, zamiast stać z założonymi rękami pod koniec roku obrotowego i zastanawiać się, dlaczego zarobiłeś połowę tego, co według prognoz miałeś zarobić. To na tyle istotna kwestia, że Departament Zasobów Wewnętrznych pomaga małym firmom konfigurować własne narzędzia BI.

Aby lepiej zrozumieć, jak wpisuje się to w działalność Twojej firmy, pomyśl o tym, jak wiele firm desperacko próbuje obecnie zatrudniać i zatrzymywać dobrych pracowników. Analityka biznesowa działu HR wykazała, że wydanie 100 000 USD na rekrutację zapewni Ci 110% pracowników potrzebnych w tym roku, a około 9% z nich z jakiegoś powodu może się naturalnie nie sprawdzić, pozostawiając Ci obsadę na poziomie 101%. Inwestujesz więc pieniądze, publikujesz ogłoszenia oraz przeprowadzasz kilka rund rozmów kwalifikacyjnych i rekrutacji. Następnie pod koniec roku okazuje się, że masz za mało pracowników i musisz odrzucać zlecenia, ponieważ pozostali pracownicy już pracują na podwójnych zmianach. Co się stało?

Okazuje się, że w Twoim biurze było zbyt zimno i wiele osób odeszło, ponieważ im to nie odpowiadało. Tak, brzmi to głupio, ale czasami rzeczywiście przyczyna jest aż tak banalna. Nie dowiedziałeś się o tym aż do 15 kwietnia, ponieważ przez całą zimę opierałeś się na modelu analitycznym, zamiast śledzić rotację pracowników w czasie rzeczywistym i przeprowadzać szczegółowe rozmowy wyjściowe, aby dowiedzieć się, dlaczego wypowiedzenia składali pracownicy biurowi, ale nie technicy terenowi. Pokazuje to niektóre z największych wyzwań związanych z inteligencją biznesową, przed którymi stoją dziś organizacje.

Rozmowy wyjściowe są bardzo prostą formą gromadzenia informacji na potrzeby inteligencji biznesowej. Gdybyś je przeprowadzał i miał dobre narzędzia do przekazywania tych informacji kierownictwu, mógłbyś wyregulować termostat we wrześniu i zaoszczędzić 50 000 USD na przyszłorocznej rekrutacji. W tym przykładzie przykłady inteligencji biznesowej pokazują Ci, co dzieje się właśnie teraz, w miarę rozwoju sytuacji, oraz dlaczego rzeczywistość odbiega od prognoz.

Rodzaje narzędzi BI

To tylko jeden bardzo prosty przykład informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym, które prowadzą do praktycznych zmian mogących zaoszczędzić Ci fortunę. Inteligencja biznesowa we współczesnej epoce znacznie wykracza poza podstawowe pytania i odpowiedzi podczas rozmów wyjściowych. Oczywiście drugą stroną medalu jest dobre raportowanie. Wszystkie korzyści płynące z inteligencji biznesowej na świecie nie przyniosą Ci żadnego pożytku, jeśli jej wnioski nie dotrą do kogoś, kto może podjąć na ich podstawie działania. 

Wykorzystywane przez Ciebie narzędzia inteligencji biznesowej do gromadzenia i prezentowania danych będą się różnić w zależności od rodzaju prowadzonej działalności, interesujących Cię wskaźników oraz, szczerze mówiąc, Twojego osobistego poziomu komfortu w korzystaniu z technologii. Inwestowanie w najnowszy, efektowny pulpit nawigacyjny z dużymi zbiorami danych, który obiecuje śledzenie zapasów z dokładnością co do sekundy podczas ich przemieszczania się przez magazyny na trzech kontynentach, jest oczywiście kuszące, ale jeśli nie potrafisz odczytać wyników, równie dobrze możesz zgadywać. Oto kilka popularniejszych sposobów, dzięki którym można uzyskać informacje na temat inteligencji biznesowej — zarówno je gromadząc, jak i odczytując w zrozumiały sposób.

Arkusze kalkulacyjne

Kiedy mówię o arkuszach kalkulacyjnych, pierwszą rzeczą, o której pomyślisz, będą Microsoft Excel i Arkusze Google — i nie będzie to błędne skojarzenie. Zwykłe arkusze kalkulacyjne są niesamowitymi narzędziami do wyświetlania ogromnych ilości danych, skalowalnymi bez ograniczeń i przedstawiającymi je w prostym formacie graficznym. Musisz śledzić jednocześnie 50 rzeczy? Dodaj kolumny. Otrzymujesz dane z 15 źródeł? Dodaj wiersze. Chcesz przełączać się między danymi dotyczącymi prowizji od sprzedaży, śledzeniem personelu, kosztami ogólnymi a ceną, którą płacisz za miedziany drut? Dodaj kilka kart i pracuj w jednym dokumencie. 

Chcesz wiedzieć, jaki jest średni zwrot z kupowanych przez Ciebie miedzianych przewodów, indeksowany według dowolnej z 37 linii produktów, które je wykorzystują? To proste. Wystarczy wpisać cenę drutu w kolumnie A, ilość używaną na produkt w kolumnie B, dodać wiersze dla każdego produktu i powiedzieć komputerowemu magikowi, aby obliczył średnią w kolumnie C dla każdego wiersza. Następnie wyeksportuj te dane do osoby zajmującej się logistyką, aby mogła wyjaśnić Ci, na co patrzysz.

Najwcześniejsze arkusze kalkulacyjne były dużymi papierowymi księgami, w których trzeba było pisać gęsim piórem czy czymś podobnym. Później stały się programami przechowywanymi na komputerze i fizycznie kopiowanymi na dyskietki (ach, to były czasy). Obecnie wszystko znajduje się w chmurze, a arkusze kalkulacyjne są udostępniane odpowiednim osobom w firmie w czasie rzeczywistym. Wystarczy wejść do arkusza, wpisać liczby lub sprawdzić bieżące dane z porannego podsumowania i oficjalnie masz kontrolę nad potrzebnymi liczbami.

Oprogramowanie do raportowania

Oprogramowanie do raportowania jest o pół stopnia wyżej od arkuszy kalkulacyjnych w chmurze, jeśli chodzi o śledzenie informacji biznesowych. Podobnie jak arkusze kalkulacyjne, programy te są wygodnym i intuicyjnym sposobem śledzenia ważnych dla Ciebie liczb, ale działają w systemie zaprojektowanym z myślą o Twoich potrzebach, a nie w zaadaptowanym arkuszu kalkulacyjnym. Niektóre z tych narzędzi to prawdziwe potwory pożerające dane. Jedno z nich, datapine, pozwala każdemu w firmie wprowadzać dane z dowolnego działu lub stanowiska, zestawiać wszystko w kategorie i wyświetlać całość w wybrany sposób. 

Możesz nawet przełączyć się do trybu SQL i uruchamiać własne niestandardowe zapytania albo po prostu pozwolić, aby zrobił to za Ciebie efektowny interfejs użytkownika. W końcu każą Ci pobrać aplikację, bo inaczej nie będziesz mógł dostosować interfejsu, ale poza tym jest to jak posiadanie Spocka jako oficera naukowego, który odczytuje odpowiednie dane i przyspiesza podejmowanie decyzji dzięki mobilnemu oprogramowaniu do analizy biznesowej.

Oprogramowanie do wizualizacji danych

W porządku, od tego miejsca robi się jeszcze ciekawiej. Oprogramowanie do wizualizacji danych przypomina nieco oprogramowanie do raportowania, z tą różnicą, że nie ma o Tobie zbyt wysokiego mniemania jako o inteligentnej istocie ludzkiej. Dobre programy do wizualizacji to w zasadzie systemy i aplikacje do raportowania, nad którymi pracował świetny zespół projektowy, naprawdę inwestując w sposób prezentowania wyników i interfejs użytkownika, aby informacje biznesowe były możliwie najłatwiejsze do zrozumienia.

Załóżmy, że masz ogromny zbiór danych od dostawców, sprzedawców, klientów przekazujących opinie, organów regulacyjnych i zespołu zajmującego się usługami finansowymi. Zgodnie z ich analizą predykcyjną powinno być w porządku zaciągnąć pożyczkę na zakup miedzi przed wzrostem cen, a następnie spłacić odsetki za pomocą pieniędzy, które klienci płacą za Twoje muzyczne ekspresy do kawy. Jednak gdy wyświetlisz wszystko w narzędziu takim jak Tableau, zobaczysz, że sprzedaż na Amazonie była słaba, rosnące stopy procentowe obciążyły Cię trudnym harmonogramem spłat, a raporty sprzedaży sztywniejsze niż zwykle utrudniają finalizowanie transakcji, co sugeruje kurczącą się bazę klientów.

Mając wszystkie te informacje wyświetlone na stronie głównej pulpitu, mówisz działowi finansowemu, aby zapomniał o pożyczkach, logistyce — aby znalazła tańszy miedziany drut, sprzedaży — aby opracowała nowe cele, a działowi badań i rozwoju — aby dokonał ponownej oceny, być może ulepszając ekspresy do kawy o cyfrowy zegar w podstawie. Podjąłeś szereg decyzji biznesowych, opierając je na obrazie swojej firmy, którego nie miałbyś bez odpowiedniej, relacyjnej wizualizacji ważnych danych z wielu lokalizacji. Do najlepszych narzędzi tego typu należą:

• Google Charts
• Tableau
• Grafana
• Chartist
• FusionCharts
• Datawrapper
• Infogram
• ChartBlocks

Analityczne przetwarzanie online (OLAP)

To całkiem ciekawe, mówisz do siebie, ale skąd mam w ogóle wiedzieć, na jakie dane patrzeć? Czy nie chodzi tu o zasadę „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”? Kto mówi Ci, które dane mają znaczenie przy podejmowaniu decyzji, a które są nieistotne?

W tym właśnie pomaga analityczne przetwarzanie online. Pomyśl o OLAP jak o inteligentnym ludzkim badaczu, który nie śpi i dokładnie wie, gdzie szukać istotnych informacji. Bez względu na rodzaj prowadzonej organizacji prawdopodobnie przechowujesz informacje z wielu źródeł, takich jak bezpośrednie opinie, ruch w witrynie, systemy wewnętrzne, dane sprzedażowe itp. Dobre narzędzie OLAP przeszukuje te źródła i przekazuje dane do oprogramowania do wizualizacji danych lub raportowania, wykorzystując podejście oparte na wielkich zbiorach danych do analizy i śledzenia w czasie rzeczywistym — to tak, jakby codziennie dzwonił do Ciebie ekspert z każdej dziedziny, aby powiedzieć Ci, co się dzieje.

Eksploracja danych

Narzędzia do eksploracji danych uzupełniają OLAP, pobierając surowe dane, których potrzebujesz na początku. Pomyśl o aplikacjach do eksploracji danych jak o patrolujących policjantach. Gdy system OLAP (porucznik) mówi swoim detektywom, aby wyszli i przeprowadzili wywiady, to właśnie programy do eksploracji danych zakładają prochowce, chwytają notesy i zaczynają zadawać pytania.

Czy Twój system OLAP musi zestawiać dane dotyczące sprzedaży, badań rynku i zapasów? To właśnie Twoje oprogramowanie do eksploracji danych bezpośrednio pobiera z tych baz danych rzeczywiste dane dotyczące sprzedaży, odpowiedzi z ankiet klientów oraz informacje magazynowe o rotacji produktów. Zanim podejmiesz inteligentne decyzje oparte na danych, potrzebujesz samych danych. Eksploracja danych jest jednym z narzędzi BI, które po cichu działają w tle, aby dostarczać innym systemom analityki biznesowej surowe informacje niezbędne do ich działania. 

Korzyści z analityki biznesowej

Rozwiązania z zakresu analityki biznesowej przynoszą wiele korzyści. Omówiliśmy już elementy uczenia maszynowego i różne platformy BI, ale być może nadal nie przekonuje Cię, dlaczego w ogóle warto je wdrażać. Nie będę też zaprzeczać, że istnieją wyzwania związane z wdrażaniem BI. Moim zdaniem zalety zdecydowanie przewyższają jednak wady.

Dlaczego więc analityka biznesowa jest tak ważna i dlaczego jest potrzebna, jeśli masz już analitykę predykcyjną oraz dobrze poukładane myślenie? 

Oto cztery powody:

Holistyczny obraz sytuacji

Po pierwsze, dobra analityka biznesowa daje Ci całościowy obraz tego, jak wszystko się rozwija. Pamiętaj, że jesteś szefem. Musisz widzieć pełny obraz sytuacji. W przeszłości oznaczało to albo utratę perspektywy przez skupienie się na szczegółach, albo pomijanie lasu przez nadmierne koncentrowanie się na pojedynczych drzewach. Dzięki samoobsługowym narzędziom analityki biznesowej możesz widzieć drzewa w odpowiednim kontekście, dzięki czemu niemal intuicyjnie rozumiesz, jak wszystko się rozwija.

Większa efektywność organizacyjna

Poszczególne części Twojej organizacji muszą się ze sobą komunikować, aby można było cokolwiek zrobić. Przypadkowe spotkania na korytarzu nie wystarczają do wymiany informacji w nowoczesnej firmie, a nawet ustrukturyzowane spotkania mają ograniczoną wartość. Sztuczna inteligencja obecna w aplikacjach BI wykorzystuje uczenie maszynowe do gromadzenia istotnych danych i przekazywania ich osobom, które ich potrzebują. Wzrost efektywności mówi sam za siebie. 

Decyzje biznesowe oparte na danych

Intuicja ma swoje miejsce w biznesie i prawdopodobnie dobrze sobie z nią radzisz, ale bez danych tylko zgadujesz. Decyzje oparte na danych zaczynają się od danych, a cały sens oprogramowania do analityki biznesowej polega na dostarczaniu Ci tych danych w formie, którą możesz przyswoić. Wiedza o tym, co robisz z dnia na dzień, daje przewagę konkurencyjną nad rywalizującymi firmami.

Lepsze doświadczenia klientów

Rozwiązania BI potrafią być przerażająco inteligentne, co pokazują, rozwiązując problemy, które jeszcze się nie wydarzyły. Inteligentne podejście do sprzedaży, marketingu, łańcuchów dostaw, systemów dostaw — i wszystkiego, co tylko przyjdzie Ci do głowy — pozwala wspólnie rozwiązywać potencjalne problemy klientów, zanim się pojawią. Przed wdrożeniem warto jednak zrozumieć wady analityki biznesowej. Twój system BI mógł wskazać problem z interfejsem internetowym kilka miesięcy wcześniej, a jego szybkie rozwiązanie mogło uchronić tysiące odwiedzających witrynę przed problemami i składaniem skarg.

3 kroki do analityki biznesowej

Gdy zrozumiesz etapy analityki biznesowej, łatwiej będzie zdecydować, co zautomatyzować. Oto typowe kroki:

Krok 1: Gromadzenie danych

Dane możesz pozyskiwać z wielu źródeł. Zacznij od zaplanowania zasilania oprogramowania BI danymi z jak największej liczby dostępnych źródeł. Dobre dane biznesowe mogą pochodzić z:

• Ankiety, kwestionariusze, sondaże itp. 
• Wyniki sprzedaży
• Oprogramowanie do śledzenia zapasów
• Inteligentne liczniki
• Wskaźniki wydajności
• Skanery IBM POS i inne systemy terenowe
• Zasadniczo wszystko inne na świecie, co tylko przyjdzie Ci do głowy 

Krok 2: Analiza danych

Analitycy danych potrzebują danych, a gdy już je mają, muszą zrozumieć, na co patrzą, jednocześnie radząc sobie z typowymi wyzwaniami związanymi z BI. Nie potrzebujesz zespołu analityków danych, aby poradzić sobie ze stosunkowo prostymi zadaniami, takimi jak lista płac w arkuszu kalkulacyjnym, ale w przypadku wszystkiego, co wykracza poza to, co można przechowywać w księdze, wybierz odpowiednie narzędzia analityczne, takie jak te wymienione powyżej. Możesz również rozważyć szkolenie, na przykład udział w kursie z zakresu analityki biznesowej.

Krok 3: Prezentacja danych

Wyniki, wyniki, wyniki. Jeśli chcesz zrozumieć to, co masz, musisz od początku odczytywać te dane w formie, która ma sens. Wybierz dobre narzędzie do wizualizacji danych, które sprawdzi się w nowoczesnym środowisku biznesowym. Świetnie nadają się do tego infografiki, podobnie jak tradycyjne wykresy i diagramy. Zasadniczo zależy to od Ciebie, a dobre narzędzia analityczne zaoferują Ci szereg opcji wizualizacji.

Składanie wszystkiego w całość

Podsumowując, czym jest analityka biznesowa? To zestaw narzędzi do analizy danych, których używasz, aby zrozumieć funkcjonowanie prowadzonej przez Ciebie nowoczesnej firmy i podejmować trafne decyzje dotyczące dalszego kierunku jej rozwoju. Subskrypcja newslettera RevOpsTeam to kolejna trafna decyzja — i powinieneś podjąć ją już teraz, aby być na bieżąco z najnowszymi technikami, narzędziami i trendami, które mogą zapewnić Twojej marce przewagę konkurencyjną niezbędną do rozwoju.