Основные компоненты системы бизнес-аналитики

150 миллионов отправленных электронных писем, 20,8 миллиона сообщений в WhatsApp, 2,78 миллиона просмотров на YouTube, 2,4 миллиона поисковых запросов — это цифры не за год, месяц или неделю. Эти числа определяют действие, которое происходит в Интернете через минуту! Этот взрыв данных, происходящий вокруг нас, предоставляет бизнесу множество направлений и возможностей для адаптации своих продуктов и услуг в соответствии с потребностями и предпочтениями пользователей. В результате каждый бизнес или предприятие производит порцию данных, которые обычно собираются и накапливаются и часто рассматриваются как бесценный актив для их бизнес-стратегии или маркетинговых нужд.

Но какая польза от данных, если нет способов и средств для извлечения ценной информации, тенденций и закономерностей? Без надлежащей бизнес-аналитики и анализа данные будут только создавать много беспорядка и не будут иметь смысла для заинтересованных сторон. Это происходит потому, что у большинства из них недостаточно знаний о том, как извлечь полезную и значимую информацию из этих накопленных данных. Следовательно, из-за отсутствия опыта и компетентности они часто не могут принять каких-либо плодотворных решений для улучшения своей компании. Чтобы решить эту проблему, многие компании применяют расширенную аналитику и бизнес-аналитику, чтобы успешно преодолеть разрыв между компанией и ее необработанными данными.

Важность бизнес-аналитики

Целевая бизнес-аналитика — это верный способ помочь компании решить, что лучше всего подходит для ее бизнеса. Он быстро становится эффективным способом, с помощью которого компания может принимать правильные решения и опережать своих конкурентов. Теперь компании делают упор на бизнес-аналитику, которая извлекается из необработанных данных с помощью специализированных компьютерных программ, и обучают своих сотрудников тому, как использовать и распространять информацию, которую они получают из этих структурированных данных.

Используя бизнес-аналитику, компании могут составить свой бюджет и попытаться изучить новые возможности для бизнеса, которые могут ускорить их рост. Но также верно и то, что BI — это не просто инструмент для анализа корпоративных данных. Он также используется менеджерами и аналитиками для выявления некомпетентных бизнес-процессов, которые требуют переоценки и повторного рассмотрения. Это связано с потерей доходов и повышает эффективность бизнеса. На рынке представлен ряд инструментов BI, включая Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau и IBM.

Компания может использовать любой из этих инструментов и наблюдать за изменениями в своем бизнесе, используя всю мощь аналитических данных, соответствующих золотому стандарту. При правильном использовании хорошая система BI может внести удивительно хорошие изменения в состояние компании и позволить ей повысить вовлеченность пользователей и повысить конверсию продаж. Но в равной степени верно и то, что неумелая реализация может привести к плохим результатам для организации. Таким образом, организация должна приложить некоторые усилия, чтобы правильно оценить систему бизнес-аналитики, которая может успешно удовлетворить все их потребности.

Основные компоненты системы BI

Чтобы начать работу с основами, мы составили список основных компонентов, из которых можно сделать надежную и надежную систему бизнес-аналитики.

1. Хранилище данных:

В эту цифровую эпоху объем генерируемых данных превысил все оценки. Множество статистических данных утверждали, что каждый день предприятия генерируют около 2,5 квинтиллионов байт данных. Другим важным фактором является то, что более 90% данных, доступных сегодня, были созданы только за последние пару лет. Компания должна знать, как тщательно использовать эти накопленные необработанные данные.

Данные, которые обычно поступают из нескольких систем OLTP и других разнообразных источников, необходимо накапливать в базе данных, которую затем можно передавать с помощью инструментов аналитики и визуализации. Целью хранилища данных является объединение всех структурированных данных из одного или нескольких ресурсов, чтобы их можно было сравнивать и анализировать для бизнес-аналитики, когда это необходимо. Склад должен храниться в безопасном месте, чтобы его можно было легко извлечь и беспрепятственно управлять им.

Oracle, Microsoft, IBM и SAP, а также Amazon AWS называют себя лидерами в области систем управления базами данных. Основным преимуществом использования хранилища данных является возможность анализа данных из нескольких ресурсов. Вот почему хранилище данных используется для выполнения аналитической работы для огромного объема и достоверности данных компании.

2. Большие данные:

В эпоху конкуренции компаниям необходимо принимать правильные решения в нужное время. Критических бизнес-проблем можно избежать, эффективно используя бизнес-аналитику и анализируя доступные данные. Наличие крупномасштабных данных, извлеченных из нескольких источников, таких как сайты социальных сетей, веб-сайты, опросы, сигналы RFID и GPS, — вот что такое большие данные. Хотя рынок заполнен несколькими инструментами, ориентированными на технологии баз данных, они не в состоянии справиться с большими объемами или скоростью, обычно связанными с большими данными. Именно здесь вступают в действие специализированные инструменты аналитики, такие как R и Hadoop, для предоставления качественной информации. Аналитика больших данных изменила восприятие компаний и оказала беспрецедентное влияние на их ежедневные бизнес-операции. Некоторые из преимуществ, которые можно получить от анализа больших данных, включают:

• Снижение затрат. Технологии больших данных, такие как Hadoop и облачная аналитика, существенно снизили затраты на ИТ-инфраструктуру. Инвестируя в эти технологии, прогрессивная компания может легко перевесить получаемые выгоды по сравнению с понесенными затратами. Используя эти технологии, теперь можно легко хранить и анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных с минимальными затратами по сравнению с традиционными методами.
• Повышенная эффективность. Hadoop намного эффективнее, так как дает компаниям возможность быстро использовать данные, а также дает аналитическую информацию. На самом деле это намного быстрее, чем старые, традиционные инструменты ETL, которые отнимали много времени и, следовательно, им требовалось время для загрузки данных из источника в целевую систему BI. Такие современные инструменты бизнес-аналитики повышают эффективность компании и помогают ей быстро принимать решения на основе данных.

Глядя на растущее влияние онлайн-экосистемы и смещение предпочтений пользователей в сторону мобильных устройств и Интернета, анализ больших данных больше не вариант, а критически важный фактор успеха. Этот эффективный инструмент помогает им принимать правильные бизнес-решения. Низкая стоимость, масштабируемость, сильная ИТ-поддержка и выдающееся конкурентное преимущество сделали большие данные одной из самых популярных технологий нашей эпохи.

3. Веб-скрейпинг:

С парсингом веб-страниц процесс извлечения целевых данных становится проще. В результате последующие этапы осмысленной обработки и анализа, а также создания бизнес-аналитики становятся более плавными и эффективными. Благодаря возможности сканировать как неструктурированные данные, так и контент в социальных сетях, вы можете широко использовать возможности своих систем бизнес-аналитики.

Вы можете слушать, что люди говорят о вашем бренде, точно настраивать управление репутацией, улучшать свою личность в Интернете, а также разрабатывать и развертывать стратегические маркетинговые кампании, которые повышают вероятность успешных конверсий для вашего бизнеса. Из веб-скрейпинга могут появиться самые разные приложения — сервисы-агрегаторы, службы объявлений, сравнительные сайты, маркетологи, финансовые группы и бизнес-аналитики — все они считают очень эффективным использование ценностного предложения веб-скрейпинга и интеллектуального анализа данных, чтобы добавить необходимое преимущество в свой бизнес. .

4. Панель бизнес-аналитики:

Информационная панель — это, по сути, визуальное отображение наиболее важной и актуальной информации, которую можно просмотреть одним кратким обзором. Вся необходимая информация объединена и размещена на одном экране, чтобы пользователи могли просматривать и читать ее с первого взгляда. Вот некоторые из ключевых характеристик, определяющих эффективную информационную панель BI:

• Все данные и визуализации умещаются на одном экране компьютера. Таким образом, нет необходимости прокручивать их.
• Он отображает наиболее важные показатели эффективности, которые необходимо контролировать на регулярной основе.
• Панели мониторинга очень просты для понимания и использования, потому что они имеют более простой язык дизайна.
• Отображаемые данные могут автоматически обновляться без ручного труда. Но также верно и то, что частота обновлений будет варьироваться от организации к организации.

5. Отчетность бизнес-аналитики:

Отчетность в бизнес-аналитике означает представление данных конечным пользователям таким образом, чтобы они могли легко понять и проанализировать их в интересах своего бизнеса. Обычно отчет представляет собой текст и числа в виде таблицы, кроме того, он оптимизирован для печати и поддерживает другие форматы документов, такие как PDF. В каждом решении для бизнес-аналитики отчеты играют решающую роль, поскольку они помогают компаниям осмысливать собранные данные.

Это делается для того, чтобы повысить свою конкурентоспособность на рынке. На рынке доступны различные инструменты бизнес-аналитики и отчетности с открытым исходным кодом. В настоящее время бизнес-аналитика стала неотъемлемым компонентом компании, если они хотят прочно закрепить свое имя в эпоху конкуренции. Те, кто хочет извлечь максимум из BI, должны знать и иметь практические знания об этих фундаментальных компонентах хорошей системы BI.