Хотите быть по-настоящему успешным бизнесом? Применяйте BI перед AI

Есть хорошие бизнесы, а есть бизнесы, которые успешны. Часто их отличает степень использования бизнес-аналитики (BI).

BI является критическим аспектом современных бизнес-операций, он относится к использованию инструментов и методов анализа данных для преобразования необработанных данных в действенные идеи, которые могут принимать обоснованные решения. В связи со взрывным ростом объемов данных в последние годы предприятиям все чаще необходимо осмысливать огромные объемы данных, которые они генерируют, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Одним из наиболее значительных преимуществ BI является то, что он помогает компаниям выявлять закономерности и тенденции в своих данных. Анализируя эту информацию, организации могут лучше понять своих клиентов, операции и рыночные тенденции. Затем эти идеи можно использовать для разработки стратегий, которые помогут предприятиям оставаться впереди конкурентов, а также выявить области неэффективности, что приведет к более эффективному распределению ресурсов и экономии средств.

С учетом того количества эфирного времени, которое в настоящее время уделяется искусственному интеллекту (ИИ), может показаться, что это окончательное решение всех этих проблем. Однако, прежде чем компания рассмотрит возможность использования искусственного интеллекта (ИИ) для принятия решений, важно сначала внедрить BI в качестве основы. BI обеспечивает надежную основу для понимания данных и принятия обоснованных решений, в то время как для эффективного использования ИИ требуются более передовые технологии, инвестиции и опыт.

Понимание бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика не является совершенно новой концепцией. Упоминания этого термина в литературе встречаются еще в 1800-х годах. Ссылки часто делались в контексте деловой хватки и проницательного принятия решений в предпринимательстве. Итак, что изменилось с тех пор до сих пор? Основной принцип надежного принятия решений в бизнесе остается прежним, но изменился наш подход к процессу принятия решений. Огромные достижения в том, как мы собираем и анализируем данные, теперь означают, что решения могут приниматься на основе информации, полученной из данных, а не полагаться только на интуицию и память.

Где применить BI в вашем бизнесе и когда обратить внимание на AI

Сценарии использования BI зависят от потребностей вашего бизнеса. Некоторые из наиболее распространенных способов использования BI включают в себя:

1. Продажи и маркетинг: BI можно использовать для анализа поведения клиентов, отслеживания тенденций продаж и выявления возможностей для роста. Это также может помочь отслеживать эффективность маркетинговых кампаний и соответствующим образом корректировать стратегии.

2. Операции: BI может помочь оптимизировать производственные процессы, улучшить управление цепочками поставок и сократить количество отходов. Он также может отслеживать ключевые операционные показатели, такие как уровень запасов и эффективность производства.

3. Финансы: BI может отслеживать финансовые показатели, анализировать рентабельность и прогнозировать доходы. Он также может отслеживать расходы и выявлять возможности экономии.

Внедрение бизнес-аналитики (BI) для принятия бизнес-решений требует тщательного планирования и выполнения, чтобы гарантировать, что информация, полученная в результате анализа данных, будет значимой и действенной. Вот несколько рекомендаций по эффективному внедрению BI:

1. Начните с четкой стратегии: начните с определения ваших бизнес-целей и вопросов, на которые вы хотите ответить с помощью BI. Это поможет вам определить данные, которые необходимо собрать и проанализировать, а также ключевые показатели эффективности, которые будут использоваться для измерения прогресса.

2. Сосредоточьтесь на качестве данных. Убедитесь, что данные, используемые для анализа, точны, надежны и актуальны. Для этого могут потребоваться инвестиции в методы управления данными, такие как очистка, проверка и стандартизация данных.

3. Выберите правильные инструменты: выберите инструменты бизнес-аналитики, которые наилучшим образом соответствуют потребностям и бюджету вашей организации. Учитывайте такие факторы, как простота использования, масштабируемость и возможность интеграции с другими системами.

4. Развивайте культуру, основанную на данных. Поощряйте культуру принятия решений на основе данных во всей организации.

5. Сотрудничайте между отделами. Работайте между отделами, чтобы убедиться, что анализ данных соответствует бизнес-целям и задачам. Это поможет убедиться, что информация, полученная с помощью BI, значима и применима к действиям.

6. Регулярно отслеживайте и корректируйте: регулярно отслеживайте показатели и ключевые показатели эффективности, установленные с помощью анализа бизнес-аналитики, и корректируйте их по мере необходимости. Это поможет гарантировать, что выводы, полученные в результате анализа данных, останутся актуальными и полезными.

7. Обеспечьте безопасность и соответствие требованиям. Внедрите соответствующие меры безопасности и соответствия для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соблюдения соответствующих нормативных требований.

BI позволяет компаниям разрабатывать метрики и ключевые показатели эффективности (KPI), которые помогают им отслеживать прогресс в достижении своих целей. Регулярно отслеживая эти показатели, организации могут скорректировать свою стратегию, чтобы убедиться, что они находятся на пути к достижению своих целей.

С другой стороны, ИИ — более сложная технология, для эффективной реализации которой требуется значительный опыт. Хотя ИИ может обеспечить расширенное понимание данных, которые могут быть невидимы при традиционном анализе BI, важно сначала создать надежную структуру BI, чтобы гарантировать, что алгоритмы ИИ будут иметь надежные и точные данные для работы.

Возможно, вы читали, что ИИ может автоматизировать ряд процессов и ролей. Видите ли вы в этом возможность или риск для своего бизнеса, маловероятно, что «настоящая» информация, предоставляемая людьми, устареет. Хотя ИИ может автоматизировать задачи, требующие поверхностных знаний, он не заменяет человеческий опыт, особенно в тех областях, где предметная область полна нюансов.

Создание базового уровня грамотности данных для успеха BI и AI

Поскольку данные становятся все более важной частью бизнес-операций, организациям необходимо повышать свою грамотность в отношении данных. Создание надежной базовой линии на вашем рабочем месте значительно улучшит понимание вашей командой возможностей, которые они могут извлечь из данных. Хотя вам не нужно, чтобы вся ваша команда стала учеными данных, поощряя их исследовать инициативы непрерывного обучения и повышения квалификации — и давая им время в течение рабочего дня, — вы улучшите их понимание процесса принятия решений на основе данных и диапазона инструментов и процессов, обеспечивающих как BI, так и AI. Имея этот надежный базовый уровень, организации могут предоставить сотрудникам возможность эффективно использовать данные для достижения успеха в бизнесе.

Будьте в курсе наших историй на LinkedIn, ТвиттерФейсбук и Инстаграм.