중소기업 (SMB)도 더 나은 비즈니스 의사 결정을 위해 분석 할 수있는 데이터를 보유하고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 (BI)는 데이터 분석을위한 기성품 솔루션이 출시됨에 따라 기업 및 대형 브랜드에만 국한되지 않습니다.
이전에는 데이터를 수동으로 스프레드 시트로 가져와 사용자 정의 계산을 작성한 다음 분석을 위해 데이터를 그래프로 내 보내야했습니다. 대부분의 중소기업에는 데이터 과학자 또는 분석가가 없었으므로 기술 관리자는 기술 관리자가 아니 었습니다.
$config[code] not found오늘날에는 데이터를 자동으로 가져 와서 분석하여 실용적인 통찰력을위한 시각적 형식으로 표시 할 수있는 많은 드래그 앤 드롭 도구가 있습니다. 그러나 비즈니스 소유자와 관리자는 새로운 BI 도구를 사용하여 유효한 결론을 도출하기 위해 분석 대상을 이해해야합니다. 모든 수준에서 교육 또는 분석적 사고를 가진 직원은 현재 미개발 된 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 사용 방법
우리는 그것이 무엇인지를 깨닫지 못하고 사용되는 비즈니스 인텔리전스를 모두 보았습니다. 다른 구매자가 동시에 구매 한 상품이나 업셀을 제안하는 전자 상거래 기능 향상이 예제입니다.
YouTube에는 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 사용하고 데이터 과학 및 예측 분석의 힘을 이해하는 방법을 보여주는 많은 동영상이 있습니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 - 정의
빅 데이터와 분석의 융합은 비즈니스 인텔리전스 (BI)를 통해 실행 가능한 의사 결정을 가능하게합니다. 최종 목표부터 시작하여 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 매출과 이익을 높이고 비용과 비용을 줄일 수 있습니다.
Google 애널리틱스를 사용하여 실용적인 결론을 도출하는 것은 비즈니스 인텔리전스의 한 예입니다. 오늘날 중소기업은 Hyper 비즈니스 인텔리전스와 같은 서적의 제안과 기존 데이터를 분석하는 새로운 도구를 사용하여 훨씬 더 발전 할 수 있습니다.
Analytics 3.0 - 미래는 여기에 있습니다
기업은 기존 분석 플랫폼에 국한되지 않습니다. Datapine과 같은 새로운 올인원 데이터 시각화 소프트웨어 솔루션은 내부 및 외부의 여러 소스에서 드래그 앤 드롭 기술로 데이터를 가져와 사용자가 대화식 사용자 정의 대시 보드를 쉽게 만들 수 있도록합니다.
Analytics 3.0은 기업이 사용자에게 BI 경험을 개인화 할 수있는 능력을 제공하는 방법으로 입증됩니다. 실시간 모니터링은 사용자에게 비즈니스에 대한 정확한 개요를 파악하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 결과는 언제든지 시각적 인터페이스에서 실시간으로 표시되거나 정기적으로 전자 메일로 전송되는 보고서를 통해 표시 할 수 있습니다. 정보는 PC, 휴대 전화 및 / 또는 태블릿을 통해 연중 무휴로 액세스 할 수 있습니다.
이동성, 대화 형 대시 보드 및 사용하기 쉬운 기술로 모든 비즈니스에서 비즈니스 인텔리전스를 사용할 수 있습니다. 이를 사용하는 방법 중 하나는 분석 데이터와 영업 데이터를 BI 도구로 가져와 외부 광고 지출과 내부 매출을 비교하여 ROI를 측정하는 것입니다.
예측 및 규정 분석
국제 분석 연구소 (International Institute of Analytics)에 따르면:
"항상 3 가지 유형의 분석이있었습니다. 설명 적, 과거에 대한보고, 미래 예측을 위해 과거 데이터를 기반으로 한 모델을 사용하는 예측 적 모델; 최적의 행동과 행동을 규정하기 위해 모델을 사용하는 규범 적. 애널리틱스 3.0에는 모든 유형이 포함되어 있지만 규정 분석에 중점을두고 있습니다. "
이러한 분석 분야는 향후 이벤트 발생 가능성에 대한 인식을 제고하고 취할 수있는 조치를 제안하여 비즈니스 의사 결정에 이상적입니다.
빅 데이터 이해 - 비즈니스 인텔리전스의 역사
하버드 비즈니스 리뷰 (Harvard Business Review)는 데이터 및 분석 내역에 대한보다 광범위한 정보가 포함 된이 Analytics 3.0 검토를 제공합니다. 모든 기업주는이 용어의 의미를 이해해야하므로 간략한 개요를 제공합니다.
1950 년대에는 도구가 정보를 수집하고 경향 및 패턴을 식별하도록 설계되었습니다. 이러한 도구는 인간이 가능한 것보다 더 빨리 작업을 수행 할 수 있습니다. 데이터 분석가는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스의 초기시기 인 Analytics 1.0을 참조합니다.
당시 대부분의 비즈니스 분석 도구는 작고 구조화 된 내부 데이터 소스였습니다. 제한된보고 능력이 있었고 일괄 처리 작업에 몇 개월이 걸릴 수있었습니다. 빅 데이터가 도착하기 전에 분석가는 본질적으로 데이터를 수집하고 준비하는 데 더 많은 시간을 보냈습니다. 이 초기 시대는 약 50 년 동안 지속되어 결국 빅 데이터의 새벽을 맞이하게되었습니다.
2000 년대 중반에는 인터넷과 오늘날의 소셜 미디어 인 Facebook과 Google이 탄생했습니다. 구글과 페이스 북은 분석 할 새로운 데이터와 그 데이터를 수집하는 새로운 방법을 제공했다. Big Data라는 용어는 2010 년 전까지 만 일반적인 것이 아니었지만,이 새로운 정보는 과거의 작은 데이터와 크게 다르다는 것이 분명했습니다.
회사의 자체 거래 및 내부 운영으로 인해 작은 데이터가 생성되었지만 Big Data는 외부 데이터뿐만 아니라 공개 데이터 프로젝트 및 소스에서도 추출되었습니다. Big Data의 한 예가 Human Genome Project입니다. 이 새로운 방식의 데이터 수집은 Analytics 2.0의 등장을 의미합니다.
빅 데이터가 도착하면 기업이 수집 한 데이터를 통찰력을 통해 수익으로 전환시키는 데 도움이되는 새로운 프로세스 및 기술 개발은 빠른 속도로 진행되었습니다. 새로운 데이터베이스 (NoSQL)와 프로세싱 프레임 워크 (Hadoop)가 개발되었습니다. 오픈 소스 프레임 워크 Hadoop은 빅 데이터 세트를 저장하고 분석하도록 특별히 설계되었습니다. Hadoop의 유연성은 비정형 데이터 (예: 동영상, 음성 및 원시 텍스트 등)를 관리하는 데 완벽한 도구입니다.
애널리틱스 2.0 기간의 데이터 분석가는 정보 기술 및 분석 기술에 능통해야했습니다. 이러한 역량을 갖추게되면 Analytics 3.0에서 곧 출시 될 기술 발전에 대비할 수 있습니다.
Analytics 3.0은 비즈니스 인텔리전스의 미래를 향한 길의 단계 중 하나 일뿐입니다. 비즈니스 인텔리전스의 궁극적 인 목표는 직원 및 비즈니스 소유자에게 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하여 데이터를 분석하고 회사의 성과 수준을 향상시키는 것입니다.
비즈니스 인텔리전스가 중소 기업에 어떻게 도움이되는지
SAP는 비즈니스 인텔리전스가 어떤 규모의 비즈니스에도 도움이되는지에 대한 무료 백서를 제공합니다. BI는 조사 분석가, 관리자 및 기타 직원이 정보에 입각 한 경영 의사 결정을보다 신속하게 수행 할 수 있도록 지원합니다. 일반인과 직접 거래하는 영업 팀 및 직원이 권장 사항에 대한 이유를 제공 할 수 있습니다.
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