Gebruikmaken van het Bondgenootschap

Na lang geleden een business intelligence-oplossing te hebben geïmplementeerd, blijf je recente trends volgen om te begrijpen wat de markt te bieden heeft. Tijdens uw onderzoek moet u hebben gemerkt dat business intelligence vaak hand in hand gaat met data-analyse. Betekent dit dat u uw bestaande BI-oplossing kunt verrijken door veelbelovende trends in data-analyse te volgen? Is de synergie van BI en DA mogelijk? Laten we dit uitzoeken.

BI en data-analyse

Business intelligence en data-analyse – twee kanten van dezelfde medaille

Een snelle zoekactie op internet is voldoende om te begrijpen dat deze twee termen inconsistent worden gebruikt: verschillende leveranciers, dienstverleners en andere marktspelers houden zich aan hun interne definities. Dat is de reden waarom sommige bronnen business intelligence en data-analyse als twee verschillende concepten beschouwen, terwijl andere bronnen deze termen door elkaar gebruiken. We definiëren ze als volgt:

Bedrijfsinformatie (BI) is een op technologie gebaseerd proces voor het analyseren van gegevens en het presenteren van bruikbare inzichten om zakelijke gebruikers te helpen weloverwogen beslissingen te nemen. De implementatie van BI omvat drie hoofdfasen:

  • Een datawarehouse ontwikkelen
  • Ontwerpen van online analytical processing (OLAP) kubussen
  • Gegevens visualiseren.

Gegevensanalyse is een verzamelnaam die business intelligence omvat, evenals geavanceerde benaderingen en methoden voor het verzamelen, verwerken en analyseren van datasets om trends, afhankelijkheden en correlaties te identificeren. De term is breed en is van toepassing op zowel het bedrijfsleven als de wetenschap. Gegevensanalyse omvat:

  • Datamining
  • Voorspellende en prescriptieve analyses
  • Big data-analyse, enz.

Hoe de synergie van BI en DA te bereiken

Data-analyse is meestal onzichtbaar voor zakelijke eindgebruikers en maakt gebruik van gecompliceerde algoritmen en statistische benaderingen om extra inzichten te bieden, die vervolgens de gebruikelijke rapporten kunnen verrijken. Hier delen we enkele illustratieve voorbeelden van hoe business intelligence en data-analyse kunnen samenwerken.

  1. Cohortanalyse maakt het mogelijk bezoekers van online winkels niet als een geheel te beschouwen, maar opgesplitst in verschillende gebruikersgroepen die vergelijkbare gedragspatronen vertonen. Dergelijke groepen kunnen een dimensie worden voor de OLAP-kubus. Zakelijke besluitvormers kunnen ze vergelijken op basis van verkoop, winst, het aantal bestellingen per maand, enz. Om gepersonaliseerde marketingactiviteiten te ontwerpen.
  2. Regressie analyse maakt het mogelijk de relatie tussen variabelen te identificeren. De afhankelijkheid (of het gebrek aan afhankelijkheid) tussen hen kan bedrijven extra inzichten geven, in tegenstelling tot alleen historische data. Zo is het interessant om te kijken naar het totaal aantal klachten en de top 10 klachten. Maar met regressieanalyse kom je er misschien ook achter of de wachttijd en het aantal klachten met elkaar samenhangen.
  3. Tijdreeksanalyse wordt toegepast op historische gegevens om prognoses te maken. Stel dat u de verkoop wilt voorspellen. Hiervoor heeft u verkoopcijfers van verschillende voorgaande jaren nodig, uitgesplitst per maand. Op basis van deze gegevens zal een analytisch systeem trends in het verleden, maandelijkse groei / afname en eventuele herhalende patronen identificeren en de best mogelijke schatting voor de toekomst maken.

Trends in data-analyse zijn zeker de aandacht waard

Laten we eens kijken trends in gegevensanalyse en ontdek hoe ze u kunnen helpen uw bestaande BI-oplossing te verrijken. Overigens kun je dezelfde trend vinden in zowel BI- als data-analyselijsten (herinner je je de inconsistentie van de termen die we hierboven noemden ‘). De implementatie van sommige initiatieven zal weinig pijn veroorzaken, terwijl andere aanzienlijke veranderingen in de technologiestapel, benaderingen en methoden vereisen.

1. Op machine learning gebaseerde kunstmatige intelligentie

Laten we het hier hebben over het probleem van klantverloop. Traditionele BI-oplossingen helpen u te begrijpen hoeveel klanten u vorige week / kwartaal / maand hebben verlaten. Als je naar de churn-tarieven kijkt, begin je natuurlijk na te denken over hoe je deze klanten terug kunt halen. Toch is het moment voorbij – de klanten zijn al overgestapt op uw concurrenten en nu moet u uw best doen om ze terug te winnen.

Met op machine learning gebaseerde AIkunnen bedrijven lang van tevoren klantsegmenten met een hoog risico identificeren. Het analysesysteem kan de activiteiten van klanten over alle kanalen heen beoordelen en signaleren of hun gedrag eruitziet alsof ze zullen vertrekken. Een klant neemt bijvoorbeeld vaker contact op met het ondersteuningscentrum dan de gemiddelde klant, of ze gebruiken uw diensten minder vaak of hun gemiddelde uitgaven nemen aanzienlijk af. Natuurlijk zal de reeks symptomen specifiek zijn voor elke branche. En u moet degenen identificeren die essentieel zijn voor uw bedrijf, elk symptoom beoordelen en uw analysesysteem laten leren. Hierdoor informeert uw systeem u ruim van tevoren over een mogelijk verloop, zodat u acties kunt ondernemen, zoals gerichte marketingcampagnes.

2. Voorspellende analyses

Het is geweldig om tijdige en nauwkeurige rapporten te hebben die historische gegevens weergeven. Veel bedrijven vinden dit echter onvoldoende. Bedrijven moeten in feite ook begrijpen wat er in de toekomst waarschijnlijk zal gebeuren om vandaag preventieve maatregelen te nemen. Hier, voorspellende analyse komt te hulp.

Stel je een fabrikant van outdoorkleding voor die zijn assortiment plant voor het volgende winterseizoen. Ze kunnen kijken naar eerdere verkopen opgesplitst per categorie en de productievolumes dienovereenkomstig plannen. Maar zal het inzichtelijk zijn? Als alternatief kunnen ze een tijdreeksanalyse toepassen die we hierboven hebben beschreven.

Omdat mode in een stroomversnelling komt, heeft de fabrikant nog meer inzichten nodig om de vraag van de klant te voorspellen, het winterassortiment te bepalen en het productievolume voor elk item te plannen. Zo kan de producent aanvullend de weersvoorspellingen analyseren (hoe kouder de winter, hoe minder driekwart jassen in het assortiment moeten zitten) en de trends die populair worden op social media.

3. Big data

Als uw bedrijf aan de vooravond staat van een belangrijke verandering die moet worden verzameld, verwerkt en geanalyseerd big data (zoals het installeren van sensoren op uw machines om preventief onderhoud te bevorderen of het lanceren van een e-store naast fysieke winkels, enz.), Uw analysesysteem zou ook deze nieuwe uitdaging moeten aankunnen. Een traditionele BI-oplossing moet worden uitgebreid. Big data vereist een speciale technologiestack, zoals Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, etc. Om waardevolle inzichten uit big data sets te halen, heb je een breed scala aan data-analysemethoden en -technieken tot je beschikking, bijvoorbeeld patroonvergelijking .

Nog een laatste opmerking

Als je een BI-oplossing hebt geïmplementeerd, betekent dit niet dat je het plafond hebt bereikt. De markt is altijd in ontwikkeling en biedt nieuwe aan zakelijke inlichtingendiensten. Er zijn altijd manieren om de bestaande oplossing te verbeteren.

Beperk uzelf bij het bekijken van de recente trends niet tot alleen business intelligence. Bekijk ook de lijst die beschikbaar is voor data-analyse. Voor sommige bedrijven kan traditionele business intelligence volstaan, maar sommige bedrijven vinden het misschien redelijk verrijk de bestaande oplossing met data-analyse om meer inzichten te krijgen.

Streeft u naar geïnformeerde besluitvorming? We zetten uw historische en realtime gegevens om in bruikbare inzichten en stellen prognoses op.

follow:
admin

admin

Related Posts

Datakans klopt! Moet je antwoorden?

Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel. Als zakenmensen krijgen we vaak te maken met wat misschien een geweldige

Datakans klopt! Moet je antwoorden?

Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel. Als zakenmensen krijgen we vaak te maken met wat misschien een geweldige