#BI

Мобильная бизнес-аналитика расширяет возможности бизнеса

Одним из основных условий успешного бизнеса сегодня является правильная работа с данными. Эффективная деятельность бизнеса во многом зависит от скорости принятия решений. Быстро принять обоснованное решение представляется возможным благодаря определенным манипуляциям с данными.  Важно, чтобы данные были доступны в режиме реального времени в любое время и в любом месте.

Мобильная бизнес-аналитика предполагает предоставление услуги бизнес-аналитики и анализа данных мобильным, портативным устройствам и удаленным пользователям. Инструмент работает так же, как стандартное программное BI-решение и предоставляет возможность пользователям с ограниченными вычислительными возможностями пользоваться аналогичными функциями и процессами.

Современные компании давно уже не ограничены стенами физического офиса. Развитие мобильных и портативных устройств предоставило возможность организовать «офис» в любом месте: кафе, аэропорт, другой город или страна. Бизнес становится более гибким, и внедрение мобильной бизнес-аналитики является логическим шагом. Целью введения такого инструмента является, в том числе, получение конкурентного преимущества.

Преимущества мобильной бизнес-аналитики

  1. Принятие эффективных бизнес-решений

Мобильные BI-решения созданы для поддержки мобильной коммуникации и обладают встроенной функцией обмена сообщениями. Также некоторые инструменты оснащены сложными механизмами, которые позволяют передавать богатое информационное наполнение (голос, изображение, видео). Такие функции предоставляют руководителям возможность сотрудничества и обсуждения в процессе анализа, получать полную информацию для принятия обоснованных решений.

  1. Доступ к данным в режиме реального времени

Ценным преимуществом мобильной бизнес-аналитики является наличие корпоративной информации «под рукой». Возможности пользователя не ограничиваются одним компьютером. Доступ к данным можно получить на личном мобильном устройстве в любое время и в любом месте. Такой доступ к информации способствует повышению общей производительности бизнес-операций.

  1. Настраиваемая и структурированная аналитика

Каждая компания – это индивидуальность, которая, в том числе, имеет свои предпочтения и требования к анализу данных (к самому процессу, визуализации, интеграции с другими инструментами и т. д.). Мобильные решения бизнес-аналитики созданы с возможностью настройки. С возможностью применять свои настройки руководители и другие бизнес-пользователи могут эффективно проводить анализ данных, делать выводы и находить решения и идеи.

Использование мобильных BI-приложений активно растет. Быстрый доступ к информации в режиме реального времени, гибкость, более высокая скорость и продуктивность дают возможность развития бизнеса, получения конкурентного преимущества и увеличения прибыли. Согласно прогнозам, в период с 2021 года по 2026 год рынок мобильной бизнес-аналитики будет показывать среднегодовой темп роста 22,43%.

Business Intelligence — инструмент для эффективной бизнес-деятельности

Business Intelligence представляет собой комплекс методов и технологий для сбора, обработки и анализа данных. BI соединяет бизнес-аналитику, визуализацию данных, интеллектуальный анализ данных, инфраструктуру и инструменты обработки данных, технологии для принятия обоснованных решений. Инструмент позволяет работать с данными о бизнес-деятельности, получать данные о конкурентах, определять рыночные тенденции. Это позволяет принимать взвешенные решения на основе данных, оптимизировать все процессы, в том числе улучшить качество обслуживания клиентов и удовлетворенность сотрудников, обеспечить бесперебойную эффективную деятельность и увеличить доход. Рассмотрим, как именно Business Intelligence может помочь улучшить бизнес.

  1. Принятие решений на основе данных

Business Intelligence обеспечивает эффективный процесс принятия решения, трансформируя разрозненную информацию в готовые к аналитике данные. Доступ к актуальной корпоративной информации обеспечивает оперативную реакцию на любое событие. Решения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) позволяет устранить разрыв между персонал и руководителями.

  1. Изучение и понимание потребностей клиентов

Вместе с активными изменениями рынка меняются потребности и интересы клиентов. Каждый клиент ищет лучший способ решения своих проблем. Это повлияло на рост спроса на встроенные BI-инструменты, в частности CRM. Данная система позволяет изучать процесс взаимодействия клиента с определенным брендом в режиме реального времени, а также определить лучший способ взаимодействия с ним. Аналитические данные также позволяют легко сегментировать клиентов в зависимости от их жизненного цикла, настраивать индивидуальные методы взаимодействия. Такой подход обеспечивает оптимальное использование ресурсов для привлечения новых клиентов и удержания текущей клиентской базы.

  1. Повышение эффективности анализа рынка

Business Intelligence помогает получать полную и актуальную  информацию про рынок. Пользователи имеют возможность анализировать данные о схемах покупок, выявлять информацию о клиентах, их поведении, прогнозировать тенденции рынка и т. д. Это в свою очередь способствует более эффективному планированию деятельности.

  1. Эффективная бизнес-модель

Работа со всеми данными, которыми владеет компания, в том числе маркетинговой стратегией, данными о конкурентах, рынке, покупательских привычках и т. д., позволяет создать надежную и ориентированную на результат бизнес-модель.

  1. Стратегия продаж

Для разработки индивидуальной стратегии продаж важно изучить и понять информацию по объемам продаж, годовому обороту, конкурентам, торговой политике и т. д. BI-инструменты, с помощью которых проводятся исследования этих показателей, позволяют планировать стоимость лида, оборот, будущий рост, количество продаж, а также разработать индивидуальный маркетинговый план.

  1. Рентабельность маркетинговых инвестиций

На данный момент компании использует множество каналов и способов продвижения своего продукта или услуги. BI-инструменты предоставляют возможность рассчитать окупаемость маркетинговой инициативы (email-маркетинг, продвижение в социальных сетях, приложениях, рекламные кампании Google Ads и др.) и определить наиболее эффективные маркетинговые решения и стратегии.

  1. Мобильная бизнес-аналитика

Получение актуальной информации является важной составляющей любого современного бизнеса. Доступ к данным в режиме реального времени дает возможность получить конкурентное преимущество. Полностью интегрированное мобильное решение для бизнес-аналитики позволяет получить доступ к бизнес-информации, которая необходима для принятия стратегических решений.

Задания Business Intelligence в 2022 году

Огромное количество данных, которыми владеют современные компании, открывают новые возможности для их развития. Но, они же являются источником дополнительных проблем. Основной целью Business Intelligence является обеспечения процессов сбора, обработки и анализа данных. Однако, существуют некоторые проблемы, которые усложняют задачу BI быть эффективным, действенным и полезным. Рассмотрим основные задачи Business Intelligence.

  1. Проблема интеграции данных из различных исходных систем

Количество источников данных увеличивается. Для полного и корректного анализа компаниям необходимо собирать данные из различных источников: базы данных, платформы обработки и анализа больших данных, внутренние и веб-приложения. Довольно распространенным вариантом является использование хранилища данных в качестве центрального репозитория данных бизнес-аналитики. Использование виртуализации данных или инструментов BI для интеграции данных без помещения их в систему баз данных является более гибким вариантом, но и достаточно сложным.

  1. Качество данных

Точность BI-приложений напрямую зависит от данных, на которых они основаны. Старт любых BI-инициатив предполагает доступ пользователя к высококачественным данным. Однако, многие компании в погоне собрать как можно больше данных, не уделяют внимание качеству данных. Более того, они считают, что проблемы можно решить после того, как данные будут получены. Причиной такой позиции может быть недостаток знаний пользователей о важности и необходимости эффективного управления данными. Развертывая BI-технологии имеет смысл разработать стратегия сбора правильных данных и план управления данными.

  1. Обособленные базы данных с противоречивой информацией

Распространенной проблемой BI является разрозненные системы. Успешная бизнес-аналитика требует полноты данных. Однако, разные уровни доступа и настройки безопасности усложняют процесс получения необходимых для анализа данных. Для достижения желаемого результата необходимо устранить разрозненность и упорядочить данные. Противоречивые разрозненные данные могут привести к разным версиям правды. Разные результаты для KPI и других показателей, одинаково обозначенных в разных системах, потом отображаются бизнес-пользователям. Для избежания такой ситуации имеет смысл начать с определенного уровня моделирования данных и точных определений для каждого KPI.

  1. Обучение конечного пользователя

Важно, чтобы конечный пользователь понимал цель внедрения и использования нововведения. Руководители и менеджеры компании также должны принимать активное участие в инициативах по эффективному обучению и управлению изменениями, связанными с BI-проектами. Для более широкого и быстрого внедрения изменений стоит разработать короткую и понятную программу обучения пользователей.

  1. Управление процессом использования BI-инструментов самообслуживания

Бесконтрольное развертывание самообслуживания BI может привести к хаотической среде данных с разрозненными хранилищами и противоречивыми аналитическими результатами. BI-инструменты регулярно обновляются. Бизнес-аналитикам стоит взаимодействовать с конечными пользователями, чтобы лучше понять их потребности и разработать стратегии для предоставления релевантных данных и информационных панелей с использованием готового функционала.

  1. Низкий уровень внедрения BI-инструментов

Конечные пользователи довольно часто выбирают самый простой вариант и используют Excel или SaaS. Начиная развертывания BI-технологий, важно разработать хороший пользовательский сценарий, который будет демонстрировать немедленные преимущества для бизнеса и побуждать сотрудников использовать новую систему.

  1. Дизайн информационных панелей

Затруднения в понимании информации могут происходить из-за сбоев визуализации данных. Информационная панель и анализ могут быть полезными в случае, когда конечные пользователи имеют возможность легко изучить предлагаемую информацию. Однако, сосредоточенность на получении данных и процессе аналитики отодвигает вопрос дизайна на второй план. К созданию простого и понятного визуального интерфейса стоит привлечь UX-дизайнера.

BI-инструменты для улучшения бизнес-результатов

Большинство предприятий считают, что бизнес-аналитика (Business Intelligence) является критически важным инструментом для настоящих и будущих бизнес-стратегий. По данным Forbes 54% предприятий являются приверженцами этого мнения. BI инструменты помогают преобразовывать данные, которыми владеет компания, в готовые аналитические форматы (отчеты, информационные панели и т. д.). Спектр вопросов, которые помогает решать бизнес-аналитика, очень широкий (приоритизация продукта, оптимизация цепочек поставок, оптимизация рабочего процесса и т. д.). Все BI продукты предназначены, в первую очередь, на принятие взвешенных и эффективных решений, что позволяет оптимизировать бизнес-деятельность в целом.

Рассмотрим основные инструменты бизнес-аналитики

SAP BusinessObjects представляет собой гибкую масштабируемую информационную инфраструктуру для выявления, исследования и представления данных, что позволяет принимать наилучшие бизнес-решения. Ключевыми возможностями данной системы являются:

Datapine – это универсальная платформа для визуализации данных и бизнес-аналитики. Инструмент позволяет специалистам по работе с данными и другим бизнес-пользователям использовать разные источники данных, выполнять расширенный анализ данных, создавать интуитивно понятные бизнес-панели, получать ответы и делать правильные выводы.

Microstrategy – это современное программное обеспечение для бизнес-аналитики (интегрированная отчетность, аналитика и мониторинг). Инструмент комбинирует быстрые логические и фактические возможности, обеспечивающие оценку в режиме реального времени с возможностью стороннего анализа данных. Microstrategy также позволяет обрабатывать неструктурированную текстовую информацию, которая дополнительно может быть проанализирована специалистами с помощью платформы для текстовой аналитики.

Qlik Sense представляет собой инструмент для визуализации, исследования и мониторинга данных, платформа для бизнес-аналитики с ассоциативным поиском в оперативной памяти со встроенными средствами ETL. Широкий функционал инструмента позволяет собирать данные из разрозненных источников в единую информационную систему. Ассоциативная модель данных предоставляет возможность исследовать данные в любом направлении, понимать взаимосвязи данных и видеть все взаимосвязи между ними. Эти и другие возможности Qlik Sense сделали его одним из лучших и популярных BI инструментов. DataLabs разрабатывает кастомные BI решения на основе Qlik, ориентированные на эффективное управление бизнесом. С подробной информацией модно ознакомиться здесь.

Sisense – это программный BI-инструмент, сочетающий динамические и сильные функции анализа текста. Благодаря этому пользователи имеют возможность преобразовывать текст в ценную аналитическую информацию.

Zoho Analytics – платформа для анализа данных с функцией самообслуживания, а также внутреннего и внешнего выявления информации. Инструмент позволяет загружать, синхронизировать данные из разных источников (электронные таблицы, приложения и т. д.), создавать информационные панели и отчеты и обмениваться ними. Zoho Analytics предлагает коннекторы для рациональных БД и баз данных NoSQL, подключается к облачным базам данных.

Microsoft Power BI представляет собой набор сервисов для анализа данных, позволяющие превращать несвязанные источники корпоративных данных (базы данных, данные из облачных источников, интернета, текстовые файлы, файлы Excel)  в отчеты, презентации и бизнес-планы. Power BI включает: Power BI Desktop – создание моделей данных и отчетов); Онлайн сервис Power BI (SaaS) – публикация отчетов; Power BI Mobile – просмотр отчетов на мобильных устройствах и планшетах.

Tableau – BI-инструмент для обнаружения и визуализации данных. Инструмент обеспечивает легкий процесс анализа, визуализации и обмена данными без помощи IT-специалистов. Tableau относится к категории «self service», предоставляя все возможности для самостоятельной работы пользователей.

Oracle BI представляет собой программный продукт для бизнес-аналитики (интерактивные и публикуемые отчеты, мониторинг KPI, мониторинг бизнес-процессов). Платформа поддерживает разные источники данных и объединяет в одном отчете данные из этих источников.

Основные тенденции 2022 года в сфере анализа данных и бизнес-аналитики

Незаменимым инструментом современного бизнеса являются данные. Они используются в бизнесе повсеместно: от поддержки самого процесса принятия решения до модернизации и усовершенствования продукта и услуг. 2021 год был годом интригующих достижений в области бизнес-аналитики и анализа данных. Целью было предоставить компаниям кастомное решение, основанное на разных технологических подходах, для максимально эффективного использования данных. Учитывая динамичные темпы развития данной сферы, в 2022 году можно ожидать новые решения. Рассмотрим основные тенденции развития бизнес-аналитики и анализа данных.

  1. Фабрика данных и гибридное облако

Фабрика данных (Data Fabric) – это цельная концептуальная архитектура управления информацией, предоставляющая полный и гибкий доступ для работу с ней. Особенностью фабрик данных является использование подходов и инструментов Искусственного Интеллекта, больших данных и машинного обучения с целью организовать оптимальные алгоритмы управления данными.

Последняя разработка Qlik является примером такой концепции. Qlik Forts предназначен для подключения всех данных вне зависимости от их местонахождения в облаке. Компании, использующие разные частные и общедоступные облачные платформы, имеют возможность легко соединить их и использовать все данные для эффективного рабочего процесса. Более того, данные доступны для анализа пользователю из любой точки мира. В 2022 году развитие и выведение аналитических решений на новый уровень.

  1. Автоматизация и Машинное обучение

В настоящее время большинство часто используемых алгоритмов машинного обучения хорошо и отлаженно выполняют свои функции. Специалисты в свою очередь стараются усовершенствовать разработки и сделать их еще меньше, быстрее и эффективнее. Следующий год будет посвящён разработке платформ и инструментов, которые могут использоваться любым пользователем для автоматизации любых задач.

  1. Малые данные

Для решения проблемы масштабирования, упомянутой в предыдущем пункте, стоит начать с изменения цели ИИ и машинного обучения. Целесообразно обрабатывать только самые важные данные, иными словами, перейти к малым данным. Однако, это не означает, что большие данные теряют свою ценность – они будут необходимы всегда. Сейчас уже можно наблюдать успехи реализации подхода «малых данных» в беспилотных автомобилях для быстрого реагирования на потенциальное ДТП. В 2022 можно ожидать появление новых идей с эффективным использование малых данных.

  1. От SaaS к iPaaS

Одним из трендов следующего года будет SaaS (программное обеспечение как услуга). Однако, в 2022 году будут некоторые изменения, а именно iPaaS. Инструмент представляет собой облачное решение с возможностью легкого масштабирования и интеграции больших объемов данных. Gartner дает такое определение iPaaS – это набор облачных сервисов, которые позволяют разрабатывать, выполнять и обслуживать интеграционные потоки, соединяющие какие-либо комбинации локальных и облачных сервисов, процессов, приложений и данных внутри одной или нескольких организаций. Цель каждой компании – избежать потери данных и разрозненность информации между отделами и платформами. Поэтому в следующем году ожидается прорыв в данной области.

  1. Планирование и прогнозирование

Еще в 2020 году прогнозировался рост рынка прогнозной и предписывающей аналитики на 20% в течение 5 лет. Сейчас аналитика становится более доступной для пользователей. С помощью платформ бизнес-аналитики от Qlik есть возможность легко интегрировать прогнозную аналитику в CRM, ERP и т. д. В 2022 году и последующие годы эта область будет активно развиваться и благодаря новым решениям планирование и прогнозирование будет улучшаться.

  1. Информационная грамотность

Заключительным пунктом в списке тенденций стоит информационная грамотность. Для внедрения и корректного использования всех технологий и инноваций не обойтись без знаний. В противном случае весь прогресс потеряет смысл. Современные компании, которые стремятся к динамичному развитию, должны подумать о качественном обучении своей команды. Особого внимания требуют конечные пользователи, которые часто принимают решения на основе данных.

Business Intelligence vs Business Analytics

Незаменимыми и наиболее распространенными инструментами современного бизнеса для оптимизации рабочих процессов являются Business Intelligence и Business Analytics. Чтобы понимать какую пользу может принести каждый инструмент, разберемся с определениями.

Business Intelligence представляет собой процесс сбора, хранения и изучения данных, которыми владеет компания, с целью обеспечения бесперебойной операционной деятельности. К BI относятся разные инструменты и программное обеспечение: электронные таблицы, система генерации отчетов, программное обеспечения для мониторинга, программное обеспечение для добычи и представления данных, управление событиями, онлайн обработка, разработка информационных панелей и др. BI предоставляет возможность интерпретации больших данных, выявления новых возможностей и реализации новых стратегий развития. Способность объединять внутренние и внешние данные является преимуществом BI. Это дает четкое видение и понимание актуальной ситуации, которое невозможно получить с помощью одиночных потоков данных. Внедрение BI в рабочий процесс помогает организациям понять бизнес, рынок, потребности и поведение клиентов.

Business Analytics представляет собой статистическую технологию с использованием количественных методов для получения информации, прогнозирования дефектов, разработки стратегий. К BA относятся: прогнозный анализ, идентификация связей и последовательностей агрегированных данных, корреляционный анализ, факторный анализ, визуализация данных, анализ роста, оптимизация и др. Использование BA предполагает привлечение специалистов по обработке данных, а также организацию дополнительного профильного обучения. Процесс принятия решения с помощью BA происходит посредством методов численного анализа (предиктивное моделирование, аналитическое моделирование, разъясняющее моделирование).

В чем разница между Business Intelligence и Business Analytics?

  1. Основной фокус BI – это анализ исторических и текущих данных. BI обеспечивает процесс анализа/сравнения прошедших событий, текущей ситуации и развитие бизнеса за определенный период. С помощью данного инструмента можно найти причину проблемы и определить необходимые действия для ее устранения. Основной фокус BA – это прогнозирование будущих результатов. С помощью данного инструмента можно определить последствия нерешенной проблемы в будущем, возможные стратегии и спрогнозировать результаты.
  2. BI работает с данными за прошедший период и текущими данными для определения бизнес-потребностей. BA работает только данными за прошедший период для прогнозирования бизнес-потребностей, потребностей клиентов и стимулирования продуктивности.
  3. Задача BI предоставить видение текущих бизнес-операций, информацию о текущих тенденциях и интересах клиентов. Задача BA предоставить информацию об изменениях бизнес-операций, повышении производительности, будущих потребностях клиентов.
  4. Основные BI инструменты: Qlik Sense, SAP Business Objects, TIBCO, PowerBI и др. BA инструменты: обработка текста, Google документы, MS Office инструменты, MS Visio, электронные таблицы и др.
  5. BI – это инструмент в основном крупных компаний, целью которых является обеспечение бесперебойного ведения бизнеса. BA — это инструмент небольших компаний для развития, повышения эффективности и достижения целей.
  6. Для анализа BI использует больше панелей пользовательского интерфейса, BA использует больше инструментов и программных приложений.
  7. BI методы и технологии для анализа данных: составление отчетов, аналитика в реальном времени, информационные панели, интерактивная аналитическая обработка и др. BA методы: прогнозное моделирование, моделирование данных, моделирование требований, SWOT-анализ и др.

BI и BA выполняют разные задачи и роли в процессе оптимизации бизнес-деятельности. Однако, оба инструмента являются важной и неотъемлемой частью операционной деятельности для лучшего понимания бизнеса, обеспечения эффективного процесса принятия решения, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования тенденций и получения конкурентного преимущества.

Влияние BI на эффективность компании

Еще недавно BI-приложения в основном использовались только ИТ-специалистами. С развитием технологий бизнес-аналитика стала основным инструментом многих бизнес-пользователей из разных сфер деятельности.

Основной задачей бизнес-аналитики является извлечение важных фактов из структурированных и неструктурированных данных, трансформация их в цельную информацию, позволяющая принимать эффективные бизнес-решения, повышать производительность и оптимизировать операционную деятельность организации.

Business Intelligence представляет собой технологический процесс, который путем сканирования данных и извлечения из них фактов помогает владельцам бизнеса, руководителям и другим бизнес-пользователям видеть четкую картину текущей ситуации, анализировать и разрабатывать соответствующий план действий. Благодаря этому инструменту компании имеют возможность собирать информацию из внутренних бизнес-структур и внешних источников, что позволяет улучшить внутреннюю бизнес-структуру, выявить тенденции рынка, определить проблемные места.

Широкие информационные ресурсы, которые предоставляет бизнеса-аналитика, дают компаниям возможность быстрее достигать поставленные цели. Любое взаимодействие с клиентами (голосовые сообщения, отзывы, общение в чате или посредством электронной почты) может быть тщательно проанализировано для извлечения информации о предпочтениях клиентов, технических трудностях, с которыми они сталкиваются, их реакциях на акции, покупательной способности и т. д. Такой анализ способствует улучшению всех бизнес-показателей.

Качественный процесс принятия эффективных бизнес-решений обеспечивается бизнес-аналитикой. Основные бизнес-сферы влияния бизнес-аналитики в рамках компании:

  1. Повышение производительности бизнеса

Команда бизнес-аналитиков занимается извлечением и интерпретацией данных с помощью BI-приложений. Таким образом менеджмент компании может сфокусироваться на управлении важными ресурсами и рабочей силой. Результатом такого подхода является экономия финансовых и временных затрат и оптимизация производительности бизнеса.

  1. Извлечение критически важной информации

BI обеспечивает бизнес-пользователям возможность извлекать важные данные, анализируя взаимодействия с клиентами, а также визуализировать их в удобной и понятной форме. Инструмент гарантирует предоставление подробных и достоверных отчетов всем бизнес-пользователям.

  1. Доступность информации

Внедряя бизнес-аналитику в рабочий процесс, компании получают доступ ко всем необходимым для принятия решений данным. Такой доступ пользователи могут получить в любое время.

  1. Рентабельность инвестиций

Основными преимуществами бизнес-аналитики является возможность сокращения затрат, увеличение выручки и повышение маржи. Это помогает улучшить показатель окупаемости вложенных инвестиций. Также BI помогает улучшить такие показатели, как продуктивность сотрудников, качество принятий решений, уровень удовлетворенности клиентов, эффективность бизнес-процессов и т. д.

  1. Отчетность в режиме реального времени

Качественный отчет, основанный на достоверной информации, обеспечивает менеджменту компании четкое понимание и возможность оценить бизнес-процессы. Предоставляя отчеты по критически важным данным (текущие и исторические), а также данным о будущих тенденциях, потребностях клиентов и их предпочтениях, компании имеют возможность вести эффективную деятельность.

Четкая стратегия определяет успех цифровой трансформации

В последние 10 лет цифровая трансформация происходила достаточно спокойно и медленно. Однако пандемия изменила такое течение, пролив свет на недостатки технологической инфраструктуры предприятий. Такая ситуация заставила лиц, принимающих решения, расставить свои приоритеты в сфере IT и увеличить инвестиции на цифровые решения.

Цифровая трансформация представляет собой интеграцию и внедрение передовых технологий в бизнес-процессы. Этот процесс не ограничивается лишь установкой оборудования или программного обеспечения. Он предполагает глубинные изменения и пересмотр методов управления, корпоративной культуры и внешних коммуникаций. Повышение производительности сотрудников, высокий уровень удовлетворенности клиентов, хорошая репутация и эффективная деятельность компании являются результатом цифровой трансформации.

В сфере услуг цифровая трансформация играет важную роль для понимания клиентов и оправдания их ожиданий. Процесс трансформации определяет цифровые изменения в формировании стоимости на разработку, производство, продвижение, распространение и продажи продуктов или услуг. Бизнес-пользователи могут использовать сгенерированные данные для повышения уровня обслуживания клиентов и эффективности. Это, в свою очередь, делает компании конкурентоспособными.

Рост цифровых инноваций подтолкнул руководителей бизнеса к внедрению стратегий трансформации для охвата своей целевой аудитории и согласования бизнес-предложения с потребностями клиентов. Правильный подход обеспечит понимание и создание успешной структуры цифровой трансформации.

Рассмотрим несколько шагов для успешной реализации стратегии цифровой трансформации:

Развитие технологий происходит ежедневно, что вынуждает бизнес быстро адаптироваться к любым изменениям и обновлять свои бизнес-операции. Чтобы достичь успеха и не отставать от технологического прогресса, необходимо иметь представление о возможных результатах. Важно прогнозировать, понимать и анализировать все изменения после предполагаемой трансформации, иметь представление о необходимых изменениях, их результатах и реакции клиентов на них.

После того, как определены цели и спрогнозированы результаты необходимо выбрать релевантные технологии. Здесь важно понимать, что цифровая трансформация не про бездумное инвестирование в передовые технологии. Этот процесс означает выбор «правильных» технологий, способствующих достижению поставленных целей и развитию бизнеса.

При выборе технологии важно ответить на следующие вопросы:

1. Согласовывается ли выбранная технология со стратегией цифровой трансформации и бизнес-предложением?

2. Восполнит ли технология «белые пятна» операционных процессов после внедрения?

За выбором технологий идет техническая часть стратегии, включая создание новой цифровой платформы и изменения операционной модели.

Цифровая трансформация затрагивает все сферы бизнеса как внешнюю, так и внутреннюю. Внедрение подходящей корпоративной культуры может стать камнем преткновения в этом процессе. Ключом для создания «здоровой» корпоративной культуры является коммуникация. Общение и привлечение лидеров для объяснения нового видения бизнес-процессов, проведение тренингов и консультаций позволяют каждому члену команды быстрее принять, понять нововведения и быть эффективным.

Цифровая трансформация фундаментально влияет на бизнес и требует стратегического подхода. Внедряемые технологии должны расширять основные бизнес-возможности и соответствовать ожиданиям клиентов. Важно перевести фокус на создание новых услуг или продуктов. Для понимания поведения клиентов, тенденций рынка, избежания возможных потерь стоит использовать данные и аналитику. Цифровая трансформация может проходить легко и «безболезненно». Продуманная стратегия и релевантные технологии помогут быстрее адаптироваться к изменениям и удовлетворить растущие потребности клиентов. 

Бизнес-аналитика повышает качество обслуживания клиентов

Вопрос качества обслуживания клиентов всегда актуален и имеет значительное влияние на деятельность компании в целом. С появлением пандемии COVID-19 весь мир убедился, насколько важно качество обслуживания клиентов. Практически весь оффлайн бизнес был вынужден оперативно перенести свою деятельность в онлайн и здесь организовать эффективный процесс поддержки своих клиентов. Помимо расширенной онлайн-функциональности, это потребовало ясности и простоты коммуникации.

Многие компании изначально понимали, что поддержка своих клиентов в «трудное время» обеспечит им увеличение лояльности в долгосрочной перспективе. На данный момент «пандемический сбой» продолжается и успех бизнеса напрямую зависит от его клиенториентированности, знания потребностей и интересов клиентов. Проработать эти задачи можно с помощью бизнес-аналитики.

Роль BI в бизнесе бесценна. Благодаря BI-инструментам есть возможность более глубоко понять бизнес, своих клиентов, их поведение и потребности, принимать обоснованные решения. Объединяя несколько информационных источников, бизнес-аналитика позволяет оценить текущую эффективность деятельности, выявить закономерности, определить возможные будущие проблемы и предотвратить их. По прогнозам Gartner к 2022 году сфера бизнес-аналитики вырастет до $29,48 млрд, и это еще раз доказывает её ценность.

5 задач, которые решает бизнес-аналитика:

  1. Создание единого источника истины

Современный бизнес имеет множество разных источников информации, включая ERP, CRM, сайт, социальные сети и т. д. Бизнес-аналитика собирает данные из всех источников и визуализирует их. В этом случае потребитель данных легко сможет увидеть и проанализировать полную картину взаимодействий с клиентами без необходимости ручного проверки и сбора данных.

  1. Получение информации в режиме реального времени

Проводить аналитику и принимать решения «задним числом» абсолютно неэффективно. Это влияет на взаимоотношения с клиентом, конкурентные позиции и актуальность. BI-инструменты предоставляют аналитику в режиме реального времени. С помощью данной технологии данные передаются из разных каналов и платформ сразу на информационную панель, что позволяет оперативно делать обоснованные выводы и реагировать на изменения в поведении клиентов.

  1. Принятие обоснованных решений

Основной задачей бизнес-аналитики является устранение догадок и предоставление возможности принятия компетентных решений на основе данных. Данные дашборда позволяют легко проанализировать и определить менее эффективные каналы, например, по конверсии клиентов. Это позволяет внести изменения в стратегию, перенаправить рекламный бюджет и в итоге получить наилучший результат.

  1. Омниканальность

Клиенты ожидают, что об их взаимодействиях с определенной компанией будет известно всем сотрудникам. Обращаясь в службу поддержки, клиент настроен рассказать суть своего вопроса 1 раз. Компания Aspect определила, что 89% клиентов недовольны, если им приходится повторять информацию снова и снова. В этом случае бизнес-аналитика предоставляет обзоры по всем каналам, что позволяет отследить всю историю конкретного клиента.

  1. Снижение оттока клиентов.

Показатель оттока клиентов является одним из основных индикаторов эффективности обслуживания клиентов и бизнеса в целом. Удержание существующих клиентов всегда дешевле, чем поиск и привлечение новых. BI-дашборды помогают вовремя определить проблемные зоны, что позволяет быстро внести необходимые изменения для удержания клиентов. Например, увеличение времени для решения проблемы, реструктуризация и обучение команды поддержки клиентов и т. д.

Это лишь несколько примеров того, как бизнес-аналитика может улучшить качество обслуживания клиентов. В зависимости от спецификации и индивидуальных потребностей бизнеса возможности бизнес-аналитики безграничны. Дополнительную информацию про возможности и преимущества BI-технологий можно получить на консультации DataLabs.

Инновации, которые трансформировали бизнес-аналитику

Один из самых частых вопросов, которые задуют себе владельцы бизнеса – «Как быть конкурентоспособным и превзойти конкурентов?». Еще пару лет назад основными параметрами, которые использовались для получения конкурентного преимущества, были цена, дизайн и реклама. Сейчас же они не являются единственными. Понимание клиента, его потребностей, готовности и способности платить – основные факторы, определяющие конкурентное преимущество. Ответить на все эти вопросы помогут данные и бизнес-аналитика, роль которых важна, как никогда. Выход 3 поколения BI дал возможность предоставить инструменты аналитики каждому бизнес-пользователю и раскрыть всю ценность данных. Причиной формирования текущего сценария бизнес-аналитики стали инновации.

Рассмотрим основные из них:

  1. Технологические сдвиги

Вернемся в начало 2000 годов. Появление большого количества пользователей спровоцировало появление бóльшего количества данных. Такая ситуация привела к покупке высокопроизводительных настольных ПК с CPU серверами, которые имели бóльшую память и напрямую подключенное хранилище. В качестве точки проектирования первые 2 поколения имели стек, ориентированный на обработку данных. В отличие от своих предшественников 3 поколение движется к стеку, ориентированному на сеть. Первые важные технологические сдвиги начали появляться в период консолидации крупных поставщиков: IBM и Oracle. Ранние BI-решения чаще устанавливались на настольные ПК и развернуть в глобальном масштабе корпоративные программные продукты было достаточно сложно. Со временем основной проектной точкой стал Интернет. В результате была разработана архитектура на интернет-основе, предлагающая простой процесс установки и более быстрые варианты развертывания.

  1. Данные о данных

Понимая, что аналитика является функцией всего предприятия и не ограничивается только настольными ПК, поставщики стремились разработать продукты с надлежащим управлением и безопасностью с учетом вовлечения всего предприятия. Продукты были построены на уровне метаданных, а репозиторий метаданных хранит и управляет ними.

Типы метаданных:

  1. Сторителлинг с данными

Более ранние BI-решения применяли инструменты, сфокусированные только на отчеты и дашборды. Однако, развитие архитектуры послужило функциональному развитию решений бизнес-аналитики. Квалифицированному специалисту не составит труда сделать очевидные выводы, просмотрев определенный набор данных. Но это же нельзя сказать про каждого бизнес-участника. Информация только в виде графиков и таблиц не всегда полностью понятна для пользователя. Для исчерпывающего понимания смысла данных были разработаны решения, позволяющие использовать технику сторителлинга.

GoUp Chat