Блог

Основним допоміжним елементом у досягненні успіху та домінуючих позицій на ринку є релевантні дані. Коректну роботу з ними та отримання максимальної користі забезпечує бізнес-аналітика.

Бізнес-аналітика є комплексом знань, технологій та практик, які використовуються для дослідження даних і продуктивності компанії. Її основною метою є отримання необхідної інформації для ухвалення рішень на основі даних. Бізнес-аналітика може бути ефективною не лише для великих компаній, які давно запровадили її у всі робочі процеси, а й для стартапів. Багато стартапів успішно використовують бізнес-аналітику для досягнення успіху у майбутньому. Мета бізнес-аналітики у цьому випадку полягає у визначенні корисних наборів даних, робота з якими призведе до збільшення продуктивності, ефективності та доходу. Також, бізнес-аналітика надає можливість скласти точний прогноз, передбачити майбутні події, пов’язані з діями та поведінкою споживачів, тенденціями ринку, створювати більш ефективні процеси тощо. Цей інструмент використовується для аналізу даних з різних джерел: хмарні програми, CRM, соціальні мережі тощо.

Використання бізнес-аналітики стартапами для досягнення успіху:

1. Пріоритетність бізнес-аналітики

Частою помилкою дрібних компаній є думка, що через невеликий обсяг даних аналітика їм не потрібна. Проте, бізнес-аналітика може бути корисною вже на перших етапах. Доцільно одразу почати збирати дані та розробляти стратегію аналітики. Насправді стартапи володіють досить великою кількістю даних (файли, електронні листи, виклики, дані сервера, сторонні дані, дані соціальних мереж тощо). Такі типи даних часто не беруть до уваги, але вони можуть сильно вплинути на процес прийняття рішень.

2. Культура даних

Дані – це мислення. Це культурний перехід від прийняття рішень з урахуванням інтуїції до прийняття рішень з урахуванням даних. Звіт Harvard Business Review показав, що 99% керівників компаній намагаються перейти до культури, що базується на даних. Створення культури даних у компанії є ключовим чинником її успіху.

3. Вибір правильної технології

Практично всі дані знаходяться у хмарі, тому аналітична платформа також має бути тут. Існує безліч постачальників, які пропонують інструменти аналітики «в хмарі». Проте, можливості у кожного різні. Важливо підібрати аналітичну платформу з урахуванням новітніх хмарних технологій, яка буде відповідати всім вимогам та запитам певної компанії.

4. Штучний інтелект

На даний момент штучний інтелект не потребує складних маніпуляцій чи окремої команди спеціалістів для введення його у робочі процеси. Найновіші платформи бізнес-аналітики можуть автоматично використовувати можливості машинного навчання, не вимагаючи кодування і великих витрат. За допомогою інструмента можливе розпізнавання тексту, виявлення об’єктів на фотографіях, аналіз настроїв тощо.

5. Аналітика – це не лише графіки

Багато користувачів розглядають бізнес-аналітику лише у вигляді діаграм, графіків та звітів. Однак, сучасні платформи бізнес-аналітики – це набагато більше, ніж просто візуалізація. Вона включає весь конвеєр даних. Деякі платформи поєднують збір та перетворення даних з аналітикою, візуалізацією та машинним навчанням. Таке комплексне рішення є ефективнішим у процесі роботи з даними.

6. Збір усіх даних

Отримати повну картину можна у разі аналізу всіх даних. Аналітична платформа повинна приймати та обробляти всі дані, у тому числі напівструктуровані та неструктуровані джерела (наприклад, NoSQL, файли, електронні листи, аудіо, відео, соціальні мережі та багато іншого). Такий підхід допоможе приймати обґрунтовані та ефективні рішення на основі даних.

7. Інфраструктура

Важливо враховувати вартість всієї інфраструктури компанії (база даних, сховище даних, сервери тощо). Дані елементи можуть досить швидко збільшуватися, що може бути дорожче, ніж ціна платформи. Хмарні або безсерверні аналітичні платформи можуть запускати служби та функції лише у разі потреби. Це дозволяє заощадити кошти за допомогою об’єднання сховища даних у єдиний репозиторій.

8. Використання функцій бізнес-аналітики

Немає необхідності вкладати великі суми одночасно. Доцільно починати зі збору даних та автоматизації, та зі зростанням підключати візуалізацію та розширені функції.

9. Зворотній зв’язок

Доцільно призначити спеціаліста в кожному відділі компанії, який даватиме зворотній зв’язок щодо використання даних та аналітики. Кожен користувач повинен мати можливість використовувати дані та проводити подальший аналіз для виконання своїх завдань та прийняття рішень.

10. Аналітика самообслуговування

Аналітика самообслуговування надає користувачам інструменти та можливості для вирішення різних питань та оперативного пошуку необхідної інформації.