12 branscher som använder BI för att fatta beslut 2026

En korrumperad bankir, Sir Henry Furnese, var den första dokumenterade personen som beskrevs använda affärsintelligens. År 1865 använde Richard Millar uttrycket ”affärsintelligens” för att beskriva hur Sir Henry använde färsk information om den politiska marknaden för att vinna ett vad mot sina konkurrenter. 

Sedan dess har BI långsamt införts i flera andra branscher för legitima ändamål, med en kraftig ökning under 1990-talet. Även om BI fortfarande befinner sig i ett tidigt skede använder flera branscher det för att förbättra sina affärsresultat. I den här artikeln går jag igenom hur 12 stora branscher drar nytta av BI. 

Vad är affärsintelligens (BI)?

Affärsintelligens är processen att samla in och använda korrekta data och empiriska belägg för att fatta välgrundade beslut. Den omfattar inläsning av data från olika källor, omvandling och bearbetning av data samt visualisering för analys. 

BI omfattar även att genomföra experiment för att testa hypoteser och segmentera användare för skräddarsydd analys. 

Hur kan BI hjälpa företag att fatta beslut?

Det är viktigt att känna till att BI används omväxlande för att beskriva både ett system och en process. Idealt sett är BI processen att använda data för att fatta affärsbeslut. Människor hänvisar dock ofta till BI-verktyg som enbart BI. Därför syftar jag på både processen och de system som används varje gång jag använder termen BI. 

BI snabbar upp beslutsprocessen i fem grundläggande steg:

1. Dataintegration och datainsamling: Programvara för affärsintelligens läser automatiskt in miljontals datapunkter (stordata) från många källor, vilket gör relevanta data tillgängliga för snabbare beslut. Vissa verktyg läser även in data i realtid och genomför automatiskt ändringar.
2. Datalagring: Vissa BI-plattformar har inbyggda datalager för datalagring.
3. Databeredning och dataomvandling: BI-system har skript- och kodningsmiljöer för att förbereda och omvandla data. Du kan också använda funktioner utan kod eller med lite kod, till exempel ett dra-och-släpp-verktyg, för att omvandla data utan BI-specialister och utvecklare. 
4. Datavisualisering: Med hjälp av diagram, grafer och interaktiva instrumentpaneler kan du använda BI-verktyg för att visualisera dina omvandlade data. Det gör det enklare att genomföra analyser och förstå dina data.
5. Dataexperiment: Vissa BI-verktyg, som Amplitude, har inbyggda experimentplattformar där du segmenterar data och genomför tester av hypoteser. 

Dessutom använder företag BI-principer och rutiner för att fatta bättre datadrivna beslut. Några utmaningar med BI är överbelastning av data och kostnader, men med rätt system och en väl genomtänkt strategi för affärsintelligens kan du hantera dessa problem.

Vilka branscher använder affärsintelligens?

BI har många fördelar och används därför i många branscher, men i det här avsnittet går jag igenom de 12 mest framträdande. 

De flesta av dessa branscher använder BI av samma huvudsakliga anledning: för att samla in data från olika källor som är relevanta för deras branscher, analysera dessa data, fatta bättre datadrivna affärsbeslut och förbättra affärsprocesserna. 

Skillnaden ligger i datakällorna och typen av affärsbeslut.

1. Finansiella tjänster

Finansbranschen omfattar banker, kreditföreningar, aktiemäklare, redovisningsföretag, försäkringsbolag och andra aktörer. Finansspecialister använder BI i följande syften:

• Ekonomistyrning och analys: BI läser in och konsoliderar rådata som behövs för att skapa, planera och hantera finansiella tillgångar i en organisation. Experter samlar in dessa data från källor som Excel, CRM-system, ekonomistyrningssystem, löneprogram, faktureringssystem med mera.  

Efter insamlingen använder yrkesverksamma BI för att analysera kundbeteende,  prognoser, tidigare resultat, riskprofiler, intäktsanalys och så vidare. 

Det är till exempel ett viktigt verktyg inom utlåningssektorn för att bedöma kreditrisker. Eftersom låneförsummelserna har ökat alarmerande är det inte förvånande att kreditgivare vill skydda sig. Så här fungerar det. 

Banker eller peer-to-peer-långivare integrerar BI-programvara med sin egen plattform. Därefter tar verktyget emot information om sökande, till exempel kreditvärdighet, inkomst, anställning och utlåningshistorik. Dessa uppgifter visar om de sökande löper hög risk att inte betala tillbaka eller inte. 

Programvaran segmenterar de sökande, jämför deras data och hjälper bankerna att avgöra om de sökande är behöriga. 

• Exakta prognoser och rapporter: BI genererar automatiskt rapporter baserade på vissa parametrar efter analysen. Du kan till exempel automatiskt generera månads- eller kvartalsutdrag för kunder. På så sätt sparar du tid och minskar det manuella arbetet. 

Det tog en dag eller mindre för Tandia att skapa ekonomiska rapporter med BankBI, vilket vanligtvis tog flera dagar. De kunde sammanställa data från flera källor och analysera den enkelt i stället för att använda Excel-ark.  

Ett annat anmärkningsvärt användningsområde är uppdateringar i realtid. Finansbranschen lämnar inget utrymme för felaktigheter, vilket BI-system ser till att förhindra. De flesta kan ansluta till molntjänster, databaser, programmeringsgränssnitt (API), webbappar och många andra kanaler för att hämta data sömlöst. 

Anta att du vill följa aktiekurser och handelsvolymer. Din BI-lösning kan omedelbart ansluta till aktiemarknads-API:er, som Yahoo Finance, och hämta de data som behövs.

Glide Invest stötte på problem med en så omfattande dataimport. De hämtade kundinformation från Zoho CRM, Zoho Desk och till och med Facebook. Men de kunde inte kombinera den på ett enkelt och snabbt sätt. 

Lösningen var Zoho Analytics, en programvara som automatiserade datainsamling från flera kanaler och visade den på en central instrumentpanel inom några minuter.

• Efterlevnad av dataskyddsregler: Finansbranschen är hårt reglerad eftersom valutarelaterade frågor är så känsliga. BI-verktyg säkerställer att institutionerna följer de lagar som reglerar dem. Till exempel anger den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) att konsumentuppgifter måste "behandlas lagligt, korrekt och på ett öppet sätt i förhållande till individer".

En bank konfigurerar BI-system för att logga aktiviteter och följa denna förordning. Systemen skapar en tidsstämpel och registrerar datumen då personalen får åtkomst till kundinformation.

Banken segmenterar också kunderna, krypterar deras data och begränsar åtkomsten till behörig personal. Om en obehörig person försöker komma åt den utlöses en varning.

2. E-handel

Ägare av nätbutiker använder BI på flera sätt för att förbättra verksamheten. Några av dem är följande:

• Datasammanställning: Företag använder BI för att samla in kund- och försäljningsdata, till exempel namn, adresser, köphistorik, data från leveranskedjan, avvisningsfrekvens och klickfrekvens. Systemet hämtar uppgifterna från mobilappar, kassasystem (POS-system) i fysiska butiker, sociala medier och andra kanaler. Därefter visas de på en och samma plats. Verktyg som ScienceSoft har till och med funktioner som hämtar kommentarer, recensioner och andra mjuka data från webben. 
• Dataanalys: BI tillhandahåller de verktyg som behövs för att analysera data, till exempel verktyg för datavisualisering och artificiell intelligens. Det gör det möjligt för e-handelsägare att förstå kunders och konkurrenters beteende och fatta bättre beslut. BI används för datautvinning, där du går igenom stora datamängder för att identifiera mönster i data.  
• Försäljningsprognoser: BI kan fungera som en kristallkula för att prognostisera försäljningen och göra prognoser. Genom att samla in tidigare och aktuell kunddata kan du förstå deras köpmönster och förutsäga vad de sannolikt kommer att köpa i framtiden. Om din programvara visar att de spenderar pengar på vinterkappor lagerför du fler av dem och riktar annonserna mot det.   Med verktyg som Powerbi kan du utveckla och träna dina maskininlärningsmodeller för att göra försäljningsprognoser. 
• Personalisering: det gynnar både e-handelsägare och kunder. För företagsägarna blir lagerhanteringen smidig. Du kan följa vilka produkter som har hög efterfrågan och fylla på lagret efter behov. För kunderna kan du erbjuda bättre rekommendationer baserat på deras demografi och andra mätvärden.
• Rapportering och samarbete: E-handelsteam använder BI-systemens rapporterings- och instrumentpanelfunktioner för att dela insikter med kollegor och intressenter. Interna team samarbetar bättre eftersom de kan visa data samtidigt, vilket säkerställer att de arbetar mot samma övergripande mål. Du kan också automatiskt följa relevanta nyckeltal på din instrumentpanel.

3. Utbildning

Skolor förbättrar elevstödet, läroplanerna och resursfördelningen med BI. Det är fördelaktigt i antagningsprocessen, särskilt för högre utbildningsinstitutioner som hanterar ett stort inflöde av ansökningar per termin. Administratörer får veta vilka kurser som bör prioriteras och kan skapa ett schema för populära alternativ.

St James’ Independent Schools hade tidigare svårt att sortera elevdata och dela den med berörda parter. Med SchoolsBi delade de upp datan i parametrar som tydligt visade elevernas närvaro, beteenden och disciplinära åtgärder. South East London Academy Trust (SELCAT) tyckte också att det blev enklare att besvara angelägna frågor om resurser och planering.

BI anpassar förväntningarna efter de tillgängliga resurserna och ser till att ni inte slösar med resurser. Ni vet vilka frågor som bör ställas och kan fatta beslut som påverkar alla positivt. Till exempel:

• Hur många lektioner deltar eleverna i?
• Hur många lärare finns tillgängliga? 
• När ska lärarna ta ledigt? 
• Har de kapacitet att ta på sig mer arbete? 
• Vilka kostnader uppstår för att återanställa dem om de säger upp sig eller blir avskedade?
• När skulle vi behöva en vikarie?

Även plattformar för nätbaserat lärande använder plattformar för beslutsstöd för att följa hur elever interagerar med deras plattformar. Hur många elever använder anteckningar i programmet? Påverkar videolängden engagemanget? Vilka faktorer påverkar engagemanget? Allt detta bidrar till prediktiv analys, där plattformar för nätbaserat lärande förutser hur deras programvara kan förbättras för bättre läranderesultat.

Inbyggda visualiseringsverktyg används också för att förklara resultat för beslutsfattare.

4. Myndigheter och NGO:er

Konkreta data behövs för att genomföra förändringar i städer eller i hela landet. Det hjälper också till att hantera oförutsedda omständigheter. När en kris uppstår är myndigheter bättre rustade att snabbt bemöta situationen. 

Under covid-19-pandemin använde Taiwan datavetenskap, avancerad analys och databaskopplingar mellan myndigheter för att få djupgående insikter om fall och utveckla säkerhetspolicyer. Tack vare sin tidiga insats bromsade de den första virusvågen och förhindrade ett katastrofalt lokalt utbrott. 

Men myndighetssektorn är bredare än den verkar. Den omfattar militär, rättsväsende, folkhälsa, kollektivtrafik, offentlig utbildning och många fler områden.  Därför finns det en överlappning mellan hur BI används inom myndigheter och i andra branscher.

Myndigheter och NGO:er använder ofta BI för att utvärdera sina beslutsprocesser, resultatluckor, framgångar och misslyckanden. De fastställer KPI:er som stämmer överens med deras mål och följer framstegen mot att uppnå dem. 

För att minska brottsligheten måste myndigheter först granska det totala antalet anmälda fall, typer av brott, överfall per antal invånare och den genomsnittliga svarstiden för brottsbekämpande myndigheter, bland andra faktorer. Därefter kan arbetet med att utforma policyer börja.

Regelbunden analys visar om de gör framsteg eller inte. Högre siffror innebär att de behöver ompröva och utforma bättre policyer. Lägre nivåer innebär att deras nuvarande strategi fungerar. 

För icke-statliga organisationer (NGOs) är målet att samla in pengar till initiativ. Men alla är inte givare. BI-data hjälper dem att analysera personer med större potential och anpassa en kampanj som tilltalar målgruppen. 

Efteråt kan de förse givare, förmånstagare och allmänheten med transparenta uppgifter om utgifterna jämfört med den ursprungliga budgeten. Det var användningen av sådana datadrivna lösningar som hjälpte FN:s livsmedelsprogram att effektivisera sina processer och spara över $130M.

5. Hotell- och besöksnäringen

Högsäsong och lågsäsong kan avgöra om hotell, rekreations-, turism- och underhållningstjänster blir framgångsrika eller inte. Det är svårt att hantera dessa perioder med tanke på efterfrågevariationerna. 

Även om frestelsen att satsa på överdriven annonsering och för många anställda är stark, förbrukar det budgeten och kan till och med leda till marknadströtthet. BI säkerställer däremot en balans mellan konkurrenskraftiga priser och kundupplevelsen. 

Företagare kan ange ett dynamiskt prisintervall i sitt system, och programvaran vet hur priserna ska justeras utifrån efterfrågan. Dessa ändringar sker i realtid och synkront, så att varje bokningsplattform visar samma sak och kunderna inte blir förvirrade.

1 834 hotell använde Qlik för att lösa sin största utmaning: att samla in realtidsdata om tillgång och efterfrågan på rum. På så sätt sparade de också två dagar som de annars skulle ha behövt lägga på att sammanställa data. 

6. Mode och detaljhandel

Trender, konkurrens och snabba förändringar kännetecknar modebranschen. Designers utsätts ständigt för press att skapa säsongens nästa "it"-look. BI hjälper dem att hålla sig uppdaterade genom att följa försäljningsregister, ERP, sociala medier och modepublikationer för att identifiera aktuella marknadstrender. 

Om färgen svart är ett populärt ämne i alla kanaler får designers en avisering i programvaran. Så småningom kretsar deras kreativa process kring att skapa modeplagg med den trendiga färgen.

Överlagring av lager är ett annat stort problem som BI löser. Varumärken använder artificiell intelligens, programvarans efterfrågeprognoser och synkronisering mellan alla kanaler för att effektivisera verksamheten, förhindra överblivna produkter och undvika kostnader. Kundprospektering, kundlojalitet

7. Personal

Personalansvariga använder BI vid talanganskaffning för att granska och jämföra meritförteckningar samt för automatisering av rekryteringen. Därefter väljer de ut de främsta jobbkandidaterna utifrån fördefinierade kriterier. De övervakar också personalomsättning och medarbetarfeedback för att skapa en intern kultur som ökar personalbevarandet. Andra användningsområden för BI inom HR omfattar

• Utbildning och utveckling: HR-chefer utformar utbildningsprogram och mäter deras effektivitet med BI-programvara.
• Utvärderingar och belöningar: Chefer övervakar medarbetarnas utveckling och belönar dem. 
• Fusioner & förvärv (M&A): företag som går samman kan slå samman befintliga data, såsom medarbetarnas demografi, ersättningar, roller och prestationshistorik, till ett enhetligt system. 

8. Tillverkning

Tillverkare använder BI för att fatta kostnadseffektiva beslut. Programvaran sammanställer data från flera lager, leverantörer och partner och samlar den i en enda lättillgänglig källa. 

Avdelningarna kan nå den när som helst och minska effekterna av flaskhalsar. De får veta när utrustning eller medarbetare står stilla och kan reagera omedelbart så att produktionen fortsätter. 

Externt övervakar tillverkare partner- eller leverantörsnyckeltal för att bedöma relationerna. Exempelvis leveransernas punktlighet, produktkvalitet och kostnader. När det gäller riskhantering kontrollerar BI väderprognoser, lagernivåer och kundtrender för att identifiera potentiella flaskhalsar.

Denna framförhållning hjälper tillverkare att skapa reservplaner och undvika störningar. På liknande sätt använde Capital CS Phocas för att snabbt förutsäga dramatiska förändringar på stålmarknaden.

BI hjälper också tillverkare att följa lagstiftningen. Du konfigurerar vad programvaran ska hålla utkik efter, såsom avfallshantering, energiförbrukning, arbetsplatsolyckor och oegentligheter kring skatter. 

När du överskrider en gräns eller närmar dig ett regelbrott skickar programvaran varningsmeddelanden. På så sätt upptäcker du problemen innan de eskalerar, i stället för efteråt.

9. Medier och underhållning

En av de största utmaningarna inom underhållningsbranschen är datamångfald och datahantering, ett problem som Multimedio löste med en BI-lösning. Medier förekommer i form av musik, poddar, filmer eller långvariga TV-serier och i mycket stora volymer. Att sortera igenom dessa data är krävande och tidsödande.

BI-verktyg kan förena och organisera dem på rätt sätt. Strömningstjänster använder också BI för att ge användarna filmrekommendationer. De samlar in data om vilka program du tittar på, hur länge du tittar och vilka kategorier de tillhör. Så när du tittar på äventyrsfilmer får du aviseringar om att se nya äventyrsfilmer.

För biografer och teaterföreställningar hjälper det till med prisoptimering och biljettförsäljning. De får veta vilka genrer som presterar bättre och vad människor föredrar att se under olika säsonger.

10. Hälso- och sjukvård

BI används inom hälso- och sjukvården inom läkemedelstjänster, medicinsk forskning, distansmedicin, patientvård och personalutbildning. En av fördelarna med CRM-programvara för hälso- och sjukvården är att den tillhandahåller funktioner för data och analys. Att integrera hälso- och sjukvård med affärsanalys är ofta svårt på grund av hur känsliga journalerna är. 

Eftersom det finns sekretessbestämmelser mellan patienter och läkare kan många organisationer vara oroliga för dataintrång och integritetsöverträdelser. Lyckligtvis kan de finjustera sin programvara så att den följer lagar och förordningar som lagen om portabilitet och ansvarsskyldighet för sjukförsäkring (HIPAA).

BI främjar individanpassade behandlingar. Först sammanför vårdgivare utspridda data från elektroniska patientjournaler, labbresultat och patienthistorik. Sedan får de användbara insikter, till exempel sjukdomsmönster, risker och den bästa behandlingsplanen framåt. ThoughtSpot gjorde det möjligt för Accelerated Pharma Leader att få tillgång till data, vilket underlättade deras beslut om läkemedelsprövningar. 

Att studera dessa mönster gör det också möjligt för dem att upptäcka oregelbundenheter eller falska symtom. Därigenom kan de mäta verkliga kontra falska fall och spara tid och resurser.

11. Telekommunikation

Lösningar för business intelligence löser många problem för telekomleverantörer. De håller utkik efter nätverksbelastning, anslutningsproblem och andelen tappade samtal som avbryter kundsamtal och leder till kundbortfall. 

Verizon såg det som ett sätt att segmentera kunder, förstå dem och vidarekoppla deras samtal till rätt specialist. Tableau hjälpte dem att minska supportköerna och onödiga upprepade samtal.

BI analyserar också användarnas samtalsmönster och bidrar till system för bedrägeridetektering. Leverantörer kan upptäcka fall av SIM-kortskloning och andra avvikelser. 

De övervakar ovanliga användarmönster, till exempel överdrivet många internationella samtal, uppringning av olika nummer samtidigt, flera SIM-kort som använder samma identitet och så vidare.

12. Transport

BI hjälper flygbolag att öka sina intäktsströmmar. Ett bra exempel är hur Dubai Airports använde Tableau för att locka fler flygbolag, utöka sina flygrutter och tillgodose kundernas behov.

Att identifiera dessa behov krävde omfattande databearbetning, som utfördes manuellt och tog flera dagar för att analysera data. Risken att förbise potentiella möjligheter var också stor.

Med stöd av BI-programvara effektiviserade de dataanalysen och tillgodosåg kundernas behov snabbt.

Andra transportsektorer använder BI för ruttoptimering och flottstyrning. Leveranstjänster använder ofta BI för att bedöma väderförhållanden och GPS-data när de rekommenderar de bästa rutterna för förare.

Inom flottstyrning samlar programvaran in sensor- och GPS-data för att utvärdera förares prestationer. Företagsägare använder information om hastighet, inbromsning och bränsleförbrukning för att fatta beslut som minskar underhållskostnaderna. En av fördelarna med programvara för ruttplanering är att den ofta erbjuder dessa funktioner också.

Lägg till BI i ditt företag 

Efter att ha läst om hur dessa 12 branscher använder BI kanske du vill hoppa på BI-tåget. Hoppa dock inte på trenden utan att först tydligt definiera din BI-strategi och förstå nackdelarna med BI.

Börja med att identifiera din BI-mognadsnivå, förstå varför du behöver en BI-lösning, fastställa SMART-mål, sätta din budget, välja ett BI-verktyg utifrån dina behov (helst självbetjäningsverktyg för BI) och därefter mäta dina framsteg och iterera.

Om du letar efter BI-resurser för att höja din eller ditt teams kompetens kan du ta en titt på dessa BI-kurser, BI-böcker, registrera dig för dessa BI-nyhetsbrev eller lära dig av dessa BI-exempel.

När du ändå är här kan du läsa vår artikel om försäljningsintelligens och prenumerera på vårt nyhetsbrev för att hålla dig uppdaterad om viktig information om BI och andra sätt att förbättra intäktsstrategin.  Gå med i vår gemenskap av intelligenta företagsledare som du själv, som brinner för RevOps, och få de senaste nyheterna direkt i din inkorg.