Det senaste decenniet har inneburit en anmärkningsvärd datadriven förändring i näringslivet. Och om det finns en lärdom som stått ut är det att inte ens de stora aktörerna går säkra, och att anpassning till förändring är det enda sättet att växa. För att gå framåt behövs datadrivna insikter, och det är där affärsanalys (BI) kommer in i bilden.
I den här artikeln ska jag svara på exakt vad affärsanalys är, gå igenom de olika steg som ingår och förklara hur du kan automatisera processen med hjälp av artificiell intelligens (AI).
Vad är affärsanalys (BI)?
Affärsanalys, eller BI i korthet, handlar om att analysera företagsinformation. Målet med BI är att genom data ge historiska, aktuella och förutsägande perspektiv på verksamheten.
Teknikerna som driver några av de bästa programvarorna för affärsanalys syftar till att bryta ner och tolka stordata, vilket kan bidra till att utveckla nya affärsmöjligheter. BI tillhandahåller viktig information till chefer och företagsanvändare inom olika funktioner och på olika nivåer, så att de kan arbeta smartare. En väl genomarbetad strategi för affärsanalys leder till flera fördelar, till exempel:
- En mer korrekt förståelse av verksamhetens resultat
- Bättre kommunikation mellan beslutsfattare
- Tidig varning om affärsmässiga, ekonomiska och operativa problem
- Korrekt benchmarking och konkurrensanalys
- Bättre prognoser för kassaflöde samt marknads- och efterfrågetrender
- Förbättrad beslutsprocess
De 5 grundläggande stegen inom affärsanalys
De flesta BI-plattformar och BI-system följer dessa fem grundläggande steg för att hantera och skapa förståelse för data.
Datainsamling
Detta innebär att samla in relevanta data från olika interna och externa källor, till exempel kalkylblad, filer, datalager eller till och med molnlagringsplattformar.
Låt oss utgå från exemplet med ett nätbageri och anta att du genomför en e-postmarknadsföringskampanj för bageriet i fråga.
För att utvärdera kampanjens framgång och förbättra framtida kampanjer behöver du resultatdata från verktyget för e-postmarknadsföring, undersöka förändringar i webbplatstrafiken och kanske även installera konverteringsspårning på din webbplats. Ett ytterligare steg vore att aktivt engagera dig med din kundbas genom enkäter och feedbackformulär för att lära dig mer om deras preferenser och köpbeteende.
All denna insamlade data ger dig den information som behövs för att formulera ett affärsmål, till exempel att bygga varumärkeslojalitet eller driva intäktstillväxt, och identifiera sätt att uppnå det.
Have an account? Log In
Databeredning
När du har samlat in data är nästa steg att förbereda den för analys. Det innebär att utesluta inkonsekvenser, dubbletter och fel för att säkerställa att den slutliga datamängden är ren och korrekt. Organisering och omvandling är de två viktigaste stegen när du hanterar ostrukturerad data innan du analyserar den.
Om vi bygger vidare på det tidigare exemplet med ett nätbageri kan din inledande datainsamling omfatta resultatmått tillsammans med ett stort lager av olika produkter som du annonserat, till exempel tårtor, cupcakes, bakverk, scones med mera, som behöver kategoriseras korrekt för analys. Detta är viktigt för att säkerställa att dina insikter är korrekta.
Dataanalys
Dataanalys är den tekniska process genom vilken du får användbara insikter från rådata. Den har ett mer avgränsat fokus och använder tekniker som datautvinning, algoritmutveckling, modellering och simuleringar för att lösa specifika affärsproblem, analysera viktiga resultatindikatorer, förutsäga framtida trender samt upptäcka mönster och insikter.
När det gäller nätbageriet kan dataanalys ge dig insikter i vilka smaker dina kunder föredrar, vad som är populärt, vad som inte är det, om en viss årstid eller månad påverkar din försäljning och mycket mer. Dessa insikter hjälper dig att förfina din marknadsföringsstrategi för att förbättra kundupplevelsen och ditt resultat.
Hela processen har en lite Sherlock Holmes-aktig känsla. Du är nästan som en detektiv som letar efter avvikelser, trender och mönster för att väva samman en berättelse och förstå din kundbas psykologi.
Datavisualisering
Datavisualisering omvandlar all information till en mängd visuella format, till exempel diagram, grafer, kartor och figurer, för att göra det lättare att förstå data och identifiera viktiga insikter. Det gör det möjligt för chefer att förstå mönster och samband samt identifiera korrelationer som du kanske missar i rader och kolumner med rådata.
Programvara för datavisualisering är ett kraftfullt verktyg för att förmedla komplex information och berätta en historia. Inom affärsverksamhet och försäljningsanalys kan den spåra ett företags KPI:er inom viktiga indikatorer och jämföra dem med konkurrenternas. Den kan också bedöma effektiviteten hos en marknadsföringskampanj baserat på relevanta mätvärden och avgöra om den är på rätt väg för att nå sitt mål.
Beslutsfattande
Syftet med BI är att ge chefer och företagsledare handlingsbara insikter, så att de kan förbättra processer och fatta bättre beslut. Dessa beslut kan sträcka sig från grundläggande verksamhet, till exempel att fastställa produktionsvolymen, till bredare strategiska överväganden, såsom att identifiera vilka produkter som ska säljas och vilka marknader som ska bearbetas.
Business intelligence är en avgörande tillgång för företag som använder det för att skapa värde från all sin data och fatta datadrivna beslut om fördelningen av sina resurser.
5 sätt att automatisera BI med artificiell intelligens
Genom att använda AI i BI kan ditt företag få användbara insikter från stora databaser i ett lättförståeligt format på några minuter. AI hjälper dig att bryta ner problemet och föreslå sätt att utforska data för att få fram fler insikter. Den kan bryta ner ett problem och lösa det genom att omvandla insikter till handlingsbara resultat.
Här är fem sätt att automatisera BI med artificiell intelligens.
Automatisera datautvinning
Datautvinning är en process där rådata omvandlas till strukturerade data för analys. Genom att studera mönster och samband som är dolda i stora datamängder kan du skapa modeller för att göra affärsprognoser och operativa förutsägelser, föreslå nya rutiner och mycket mer.
Artificiell intelligens förenklar datautvinningsprocessen genom att eliminera repetitivt manuellt arbete. Den identifierar relevanta datamängder som kan innehålla värdefull information och extraherar och analyserar information för att synliggöra mönster eller trender. Denna analys är svår att utföra manuellt men kan genomföras på några minuter med AI.
Flygbolag kan till exempel förbättra sina tjänster och erbjudanden genom att få tillgång till flygdata i stor skala från sökningar och bokningar av resor via interaktioner på webben, i sociala medier och med callcenter. De kan använda dessa insikter för att förstå kundernas beteende och skräddarsy personliga reseupplevelser.
Inom marknadsföring kan datautvinning användas i marknadsundersökningar för att förbättra målgruppssegmenteringen. AI kan analysera områden som kundernas demografi och preferenser samt hur dessa hänger samman, för att förutsäga beteenden och maximera resultaten genom att anpassa kampanjer.
Automatisera databearbetning
Databearbetning innebär att rådata omvandlas till användbar information för olika ändamål. Denna process omfattar insamling, organisering, analys och presentation av data med hjälp av olika metoder och verktyg.
AI kan förbättra databearbetningen genom att automatisera komplexa och repetitiva uppgifter, extrahera insikter från stora datakällor genom tjänster för integrationsplattformar och producera nya data eller förutsägelser baserade på befintliga data.
Dessutom kan AI använda naturlig språkbehandling (NLP) för att analysera textdata, datorseende för att känna igen bilder och videor samt maskininlärningsalgoritmer för att hitta mönster och trender. Genom att automatisera manuella och tidskrävande uppgifter som datarensning, normalisering, funktionsutvinning och transformering kan AI avsevärt förbättra effektiviteten i databearbetningen.
Maskininlärningsalgoritmer kan också lära sig mönster och samband i data för att förbehandla den. De kan till exempel upptäcka avvikelser eller inkonsekvenser i data, förutsäga saknade värden, känna igen och kategorisera extremvärden samt utföra datanormalisering och datatransformering, vilket minskar behovet av manuella ingripanden.
Avancerad dataanalys
Avancerad analys avser en uppsättning tekniker och metoder som används för att analysera stora datamängder, däribland statistiska, beräkningsbaserade och maskininlärningsbaserade tekniker. Genom att upptäcka mönster, identifiera möjligheter eller problemområden, göra förutsägelser och generera insikter kan dessa tekniker bidra till bättre affärsprocesser.
AI hjälper till att identifiera samband eller komplexa mönster i data som mänskliga analytiker kan missa. Detta minskar risken för mänskliga fel vid dataanalys, vilket leder till mer exakta insikter och förutsägelser. Dessutom tränas AI-algoritmer kontinuerligt för att lära sig av och anpassa sig till nya data, vilket förbättrar noggrannheten över tid.
Automatisering av avancerad dataanalys med AI har den extra fördelen att den möjliggör prediktiv modellering, som kan ge handlingsbara insikter och förutsägelser i realtid om framtida resultat.
Med hjälp av dessa insikter kan du identifiera potentiella risker och minska dem i förväg, vilket minimerar möjliga förluster. Prediktiv modellering kan också ge personliga rekommendationer för en specifik grupp eller ett specifikt beteende, vilket leder till starkare och mer exakta förutsägelser.
More Articles
Förbättra datavisualiseringen
Enligt en rapport från Aberdeen Group använder 74 % av företagen verktyg för datavisualisering för att anpassa arbetsflöden efter teamets behov. När företag använder rätt verktyg för datavisualisering är det också fem gånger mer sannolikt att de fattar viktiga affärsbeslut som ger dem en konkurrensfördel.
Även om cirkeldiagram, histogram och grafer är användbara ger mer komplexa visualiseringar, som värmekartor och feberdiagram, bättre kontext för affärsdata. AI- och ML-verktyg spelar en avgörande roll för att möjliggöra detaljerad datavisualisering.
AI kan till exempel använda algoritmer för att omvandla data från ett format till ett annat, exempelvis genom att konvertera försäljningssiffror per område till geofysiska visualiseringar. När systemet hanterar tidsseriedata kan det föreslå linjediagram. AI kan också anpassa BI-instrumentpaneler för enskilda användare baserat på deras roller, tidigare interaktioner och preferenser.
Använd prediktiv analys
Prediktiv analys är processen att använda data, statistiska metoder och maskininlärning för att förutsäga framtida resultat och trender. Maskininlärningsmodeller kan lära sig av tidigare data för att förutsäga framtida trender, försäljning, kundbeteenden och mycket mer. Dessa förutsägelser kan hjälpa ditt team att hantera potentiella BI-problem eller ta vara på möjligheter.
AI kan till exempel förutsäga kundbeteenden, såsom kundbortfall, kundlojalitet, livstidsvärde och nöjdhet, baserat på deras interaktioner, preferenser och feedback. Denna affärsanalys kan bidra till att förbättra strategier för marknadsföring, försäljning och service.
I ett annat exempel kan AI förutsäga efterfrågan, utbud och prissättning baserat på historiska data, marknadstrender och externa faktorer. Detta kan optimera lagerhållning, produktion och distribution samtidigt som lönsamheten och effektiviteten ökar. Dessutom kan AI förutsäga risker, bedrägerier och avvikelser baserat på mönster, regler och signaler. Detta kan förebygga förluster, skydda tillgångar och säkerställa efterlevnad av regler.
AI kan förutsäga resultat, scenarier och åtgärder baserat på simuleringar, datamodeller och optimering. Detta kan hjälpa till att testa hypoteser och utforska expansionsalternativ.
Tips och bästa praxis för automatisering av BI
Genom att integrera AI med affärsintelligenssystem kan du få rätt data för att fastställa företagets tillväxt. Tänk på dessa tips och bästa praxis när du påbörjar processen.
- För att integrera AI och BI bör du först utforma en plan som beskriver dina mål och hur du ska mäta framgång.
- När du väljer AI- och BI-verktyg och plattformar bör du kontrollera deras kompatibilitet, skalbarhet och flexibilitet för att undvika datasiloer, duplicering och inkonsekvens.
- Överväg att genomgå en särskild utbildning för att lära dig specifika tekniker för det system du har valt. Det kan vara en allmän BI-kurs eller något mer specialiserat, som en Power BI-kurs eller en Tableau-kurs.
- För en lyckad AI- och BI-integration bör du erbjuda omfattande utbildning och stöd. Informera ditt team om lösningarnas fördelar, funktioner, användningsområden och etiska användning.
- Gör ditt företag intelligent genom att identifiera målgruppen för din rapport. Ta reda på vad dina intressenter vill veta och välj typer av datavisualisering, typer av instrumentpaneler och rapportformat som besvarar dessa frågor.
- Säkerställ stöd från hela organisationen för att maximera chanserna att lyckas.
Om du tyckte om den här artikeln, glöm inte att prenumerera på nyhetsbrevet från The CRO Club för att få användbara råd från branschledare direkt i din inkorg.
