حتى الشركات الصغيرة ومتوسطة الحجم (SMBs) لديها بيانات يمكن تحليلها لاتخاذ قرارات تجارية أفضل. الذكاء التجاري (BI) ليس فقط للشركات والعلامات التجارية الكبرى الآن أن هناك حلول جاهزة لتحليل البيانات.
في السابق ، كان لابد من سحب البيانات يدويًا إلى جداول البيانات ، وكان لابد من إنشاء حسابات مخصصة ، ثم تصدير البيانات إلى رسوم بيانية لتحليلها. عدد قليل من مديري الأعمال لديهم المهارات أو الرغبة ومعظم الشركات الصغيرة لم يكن لديها علماء البيانات أو المحللين.
$config[code] not foundاليوم ، توجد العديد من أدوات السحب والإفلات التي يمكنها سحب البيانات تلقائيًا وتحليلها وعرضها في تنسيق مرئي للحصول على إحصاءات قابلة للتنفيذ. ولكن ما زال على أصحاب الأعمال والمديرين فهم ما يجري تحليله من أجل استخلاص استنتاجات صحيحة باستخدام أدوات استقصاء المعلومات الجديدة هذه. يمكن للموظفين الذين لديهم عقول تدريب أو تحليلية في كل مستوى الحصول على إحصاءات من البيانات غير المستغلة حاليًا.
كيفية استخدام ذكاء الأعمال
لقد رأينا جميعًا استخبارات الأعمال قيد الاستخدام دون إدراك أن هذا هو ما كان عليه. تعتبر التحسينات في التجارة الإلكترونية التي تقترح المنتجات أو المنتجات ذات الصلة استنادًا إلى ما اشتراه المتسوقون الآخرون في الوقت نفسه أمثلة على ذلك.
هناك العديد من مقاطع الفيديو على YouTube توضح كيفية استخدام حلول ذكاء الأعمال وفهم قوة علم البيانات والتحليلات التنبؤية. استخدمها لاتخاذ قرارات أفضل وتنمية نشاطك التجاري.
ذكاء الأعمال - المعرفة
يؤدي تقارب البيانات الكبيرة والتحليلات إلى اتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ من خلال ذكاء الأعمال (BI). من خلال البدء بالأهداف النهائية ، يمكن استخدام ذكاء الأعمال لزيادة المبيعات والأرباح وخفض التكاليف والنفقات.
يعد استخدام Google Analytics لاستخلاص استنتاجات قابلة للتنفيذ مثالاً على ذكاء الأعمال. يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة اليوم أن تذهب إلى أبعد من ذلك باستخدام مجموعة من الاقتراحات من كتاب مثل ذكاء الأعمال المفرط ، وأدوات جديدة لتحليل بياناتها الحالية.
تحليلات 3.0 - المستقبل هو هنا
لا تقتصر الأنشطة التجارية على منصات التحليلات التقليدية. يمكن لحلول برمجيات البيانات المرئية المتكاملة الجديدة مثل Datapine سحب البيانات من مصادر متعددة ، داخلية وخارجية على حد سواء ، إلى تقنية السحب والإفلات ، مما يتيح للمستخدمين إنشاء لوحات تحكم تفاعلية ومخصصة بسهولة.
يتضح Analytics 3.0 من الطريقة التي توفر بها الأنشطة التجارية للمستخدمين إمكانية تخصيص تجاربهم في مجال المعلومات. توفر المراقبة في الوقت الفعلي للمستخدمين المعلومات التي يحتاجون إليها للحصول على نظرة عامة دقيقة عن أعمالهم. يمكن عرض النتائج مباشرةً في واجهة مرئية في أي وقت أو عبر إرسال تقارير عبر البريد الإلكتروني بانتظام. يمكن الوصول إلى المعلومات على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع عبر الكمبيوتر الشخصي والهاتف المحمول و / أو الجهاز اللوحي.
التنقل ، ولوحات المعلومات التفاعلية والتكنولوجيا سهلة الاستخدام تجعل معلومات الأعمال متاحة لكل الأعمال. أحد الأمثلة على كيفية استخدامها هو سحب بيانات التحليلات وبيانات المبيعات إلى أداة BI لمقارنة الإنفاق الخارجي الخارجي بالمبيعات الداخلية لقياس عائد الاستثمار.
التحليلات التنبؤية والتوصيفية
وفقًا للمعهد الدولي للتحليلات:
"كانت هناك دائما ثلاثة أنواع من التحليلات: وصفية ، والتي تقدم تقريرا عن الماضي ؛ التنبؤية ، والتي تستخدم نماذج تستند إلى البيانات السابقة للتنبؤ بالمستقبل ؛ وصفي ، والتي تستخدم نماذج لتحديد السلوكيات والإجراءات المثلى. يتضمن Analytics 3.0 جميع الأنواع ، ولكن هناك تركيزًا متزايدًا على التحليلات الإلزامية ".
توفر هذه التخصصات التحليلية الوعي باحتمالية حدث مستقبلي ، وتوصي باتخاذ الإجراءات التي يمكن اتخاذها ، مما يجعلها مثالية لاتخاذ قرارات العمل.
فهم البيانات الضخمة - تاريخ ذكاء الأعمال
يقدم Harvard Business Review مراجعة Analytics 3.0 التي تتضمن معلومات أكثر شمولاً حول محفوظات البيانات والتحليلات. في ما يلي ملخص موجز لأن جميع مالكي الأنشطة التجارية يجب أن يفهموا ما تعنيه هذه المصطلحات.
خلال الخمسينيات ، تم تصميم أدوات لجمع المعلومات وتحديد الاتجاهات والأنماط. هذه الأدوات يمكن أن تنجز المهام بسرعة أكبر مما هو ممكن إنسانيا. يشير محللو البيانات عمومًا إلى هذه الفترة المبكرة من ذكاء الأعمال مثل Analytics 1.0.
كانت غالبية أدوات تحليل الأعمال في ذلك الوقت صغيرة ، منظمة ، ومصادر البيانات الداخلية. كانت هناك قدرة محدودة على إعداد التقارير وقد تستغرق عمليات معالجة الدُفعات عدة أشهر. قبل وصول شركة Big Data ، أمضى المحللون وقتًا أطول في جمع البيانات وإعدادها أكثر مما قضوا في تحليلها. استمرت هذه الحقبة المبكرة حوالي 50 عامًا ، مما أدى في النهاية إلى فجر البيانات الكبيرة.
جلبت منتصف العقد الأول من القرن العشرين معها ولادة الإنترنت واليوم وسائل التواصل الاجتماعي فيسبوك وجوجل. عرض كل من Google و Facebook بيانات جديدة لتحليلها وطريقة جديدة لجمع تلك البيانات. على الرغم من أن مصطلح "البيانات الكبيرة" لم يصبح شائعًا حتى عام 2010 تقريبًا ، إلا أنه كان من الواضح أن هذه المعلومات الجديدة كانت مختلفة تمامًا عن البيانات الصغيرة من الماضي.
في حين أن معاملات الشركة الخاصة وعملياتها الداخلية ولدت بيانات صغيرة ، تم رسم البيانات الكبيرة خارجيا ، من شبكة الإنترنت ، وكذلك من مشاريع ومصادر البيانات العامة. أحد الأمثلة على البيانات الضخمة هو مشروع الجينوم البشري. هذه الطريقة الجديدة لجمع البيانات تدل على بداية Analytics 2.0.
وبمجرد وصول البيانات الكبيرة ، كان تطوير العمليات والتقنيات الجديدة لمساعدة الشركات في تحويل بياناتها المجمعة إلى الربح من خلال البصيرة على المسار السريع. تم تطوير قواعد بيانات جديدة (NoSQL) وأطر معالجة (Hadoop). تم تصميم إطار المصدر المفتوح Hadoop خصيصًا لتخزين وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. مرونة Hadoop تجعله أداة مثالية لإدارة البيانات غير المهيكلة (على سبيل المثال ، الفيديو والصوت والنص الخام ، وما إلى ذلك).
احتاج محللو البيانات خلال فترة Analytics 2.0 إلى أن يكونوا مؤهلين لتكنولوجيا المعلومات بالإضافة إلى التحليلات. بعد هذه الكفاءات أعدهم للتقدم التكنولوجي القادم خلال Analytics 3.0.
يعد Analytics 3.0 مجرد إحدى الخطوات على مسار مستقبل ذكاء الأعمال. يتمثل الهدف النهائي للمعلومات التجارية في تحليل البيانات وتعزيز مستوى أداء الشركة من خلال تزويد الموظفين وأصحاب الأعمال بالمعلومات التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات أفضل.
كيف يمكن أن تستفيد ذكاء الأعمال من الشركات الصغيرة والمتوسطة
تقدم SAP هذه الورقة البيضاء المجانية حول كيفية استفادة الشركات من الأعمال التجارية بأي حجم. يساعد BI محللي البحوث والمديرين والموظفين الآخرين في اتخاذ قرارات إدارية مستنيرة بشكل أسرع. يمكّن فرق المبيعات والموظفين الذين يتعاملون مباشرة مع الجمهور لتقديم أسباب لتوصياتهم.
بيانات الصورة عبر Shutterstock
10 تعليقات ▼
