data analytics

Основні властивості сучасних аналітичних та BI-платформ

Процес вибору та придбання ПЗ для аналізу даних та BI може бути досить ємним та складним, що вимагає особливої уваги та певних витрат часу. На даний момент на ринку існує безліч пропозицій від різних постачальників аналітичних платформ. Для того, щоб зробити правильний вибір постачальника, необхідно враховувати кілька факторів: бюджет, вартість певного інструменту аналізу даних та його функціональність, завдяки якій будуть покриті потреби компанії та досягнуті цілі. Перед придбанням інструменту також варто мати чітке розуміння, хто є його безпосереднім користувачем.

Нижче наведені основні властивості, які необхідно враховувати при пошуку та виборі аналітичних та BI платформ:

  1. Автоматичні висновки: сучасні аналітичні платформи повинні використовувати методи автоматичного навчання. Це дозволить кінцевим користувачам отримувати інформацію та розуміти найважливіші показники;
  2. Підготовка даних: якісний інструмент генерує аналітичні моделі на основі даних користувача (метрики, групи, категорії, структури тощо), а також інтегрує дані з різних джерел;
  3. Візуалізація даних: візуалізація необхідна більш зрозумілого відображення даних. Користувачі можуть творчо підходити до процесу візуалізації, що дозволить легко та точно розуміти інформацію, робити висновки та приймати рішення;
  4. Керованість: аналітична платформа повинна включати функцію перевірки даних, а також моніторингу та контролю процесом обміну та просуванням інформації;
  5. Зручність використання: сучасні аналітичні та BI-платформи зручні для користувачів будь-якого рівня, не потребують спеціальних знань, працюють рівно та чітко.

Дані та аналітика для розвитку бізнесу

Визначальним фактором у досягненні успіху чи невдачі у бізнесі дедалі частіше стають дані та ефективність взаємодії з ними. На цей момент інформацію можна отримати з різних джерел за допомогою доступних технологій для її вилучення. Сьогодні ми спостерігаємо перехід від «інтуїтивної» моделі ухвалення рішень до бізнес-моделі, де всі рішення приймаються на основі достовірних даних. Така тенденція охопить усі галузі у 2023 році та наступних роках. Це логічно, оскільки такий підхід додає більше впевненості у правильності прийнятих рішень та діях.

Світ даних та аналітики дуже динамічний, де постійно з’являються нові технології для більш швидкого та точного доступу до інформації. Нові тенденції сприяють розгляду способів використання їх у бізнесі та у суспільстві в цілому.

Найбільш важливі тенденції використання даних та аналітики з метою розвитку бізнесу у 2023 році:

  1. Демократизація даних

Розширення можливостей роботи з даними для всіх учасників команди є однією з найважливіших тенденцій цього року. Під демократизацією даних розуміють забезпечення покращеного доступу до даних для кожного члена команди з метою виконання обов’язків та завдань. Крім доступу до даних, необхідно організувати процес навчання для набуття необхідних знань та навичок. Це допоможе якісно використовувати дані, робити правильні висновки та виявляти нові ідеї та можливості. Зі свого боку, це передбачає нові форми доповненої роботи (передача додатками, інструментами та пристроями інтелектуальних ідей кожному співробітнику для отримання кращих результатів).

Розуміння клієнтів, розробка якісного продукту та послуги, оптимізація внутрішніх операцій, скорочення витрат можливі за допомогою даних. Дедалі більше компаній розуміють це. Однак, можливість працювати з даними та приймати рішення на основі них повинна бути доступна для всіх відділів компанії та всього персоналу (технічного та нетехнічного).

Як приклад можна навести використання юристами інструментів обробки природної мови (NLP) для сканування сторінок документів. Або ж використання продавцями-консультантами ручних терміналів для отримання доступу до історії покупок в режимі реального часу, що дозволить їм краще рекомендувати продукти та робити додаткові продажі. Дослідження інституту McKinsey показало, що компанії, які надають розширений доступ для своїх співробітників, підтверджують позитивний вплив аналітики на дохід.

  1. Штучний інтелект

Найбільший вплив на життєдіяльність бізнесу та життя в цілому в майбутньому матиме штучний інтелект. Основними його завданнями будуть покращення точності прогнозів, скорочення часу, необхідного на повсякденну та повторювану роботу (збір, очищення даних тощо), надання користувачам більше можливостей діяти, ґрунтуючись на дані, незалежно від ролей та технічних знань.

ШІ націлений зробити процеси аналізу даних та отримання цінної інформації більш швидкими та зрозумілими, використовуючи програмні алгоритми. Сьогодні у бізнесі найчастіше використовуються принципи машинного навчання та технології ШІ. Вони включають NLP, що дозволяє комп’ютерам розуміти людську мову та спілкуватися з нами, комп’ютерний зір для розуміння та обробки візуальної інформації за допомогою камер, генеративний ШІ для створення текстів, зображення, звуків та відео.

  1. Хмара та Data-as-a-Service (DaaS)

Робота технології Data-as-a-Service реалізується завдяки хмарі. Компанії мають доступ до джерел даних, зібраних та оброблених третіми сторонами через хмарні послуги. Оплата таких послуг відбувається по факту використання послуг або підписки. В результаті, у компаній немає необхідності створювати власні дорогі системи збору та зберігання даних для багатьох типів додатків. Крім цього, DaaS-провайдери пропонують інструменти для аналітики як послугу.

  1. Дані в режимі реального часу

Працюючи з даними для пошуку нових рішень та ідей, критично важливо розуміти актуальну ситуацію, тобто те, що відбувається безпосередньо зараз. Застарілі дані (вчора, минулого тижня тощо) не приносять у цьому випадку жодної користі. Саме дані у режимі реального часу є цінним джерелом інформації для бізнесу.

Робота з такими даними передбачає складнішу інфраструктуру даних та аналітику, що відповідно збільшує обсяг витрат. Проте, отримання можливості діяти «тут і зараз» на основі даних (аналіз даних про відвідування сайту, визначення кращих пропозицій та акцій для кожного клієнта, відстеження транзакцій та багато іншого) є сильною перевагою. Facebook аналізує сотні гігабайт даних за секунду для різних варіантів використання, зокрема показ реклами, запобігання фальшивим новинам тощо. У національному парку Південної Африки проводиться аналіз відеозаписів у режимі реального часу з метою виявлення браконьєрів.

  1. Регулювання та управління даними

Уряди багатьох країн беруть до уваги питання безпеки даних. Приймаються закони з метою регулювання використання персональних та інших типів даних. На даний момент існують такі регламенти захисту даних: GDPR (Європа), PIPEDA (Канада), PIPL (Китай). За прогнозами Gartner, у найближчому майбутньому 65% населення світу буде охоплено правилами, схожими на GDPR.

Це торкнеться кожної компанії незалежно від її локації. Їхні внутрішні процеси обробки та зберігання даних повинні будуть певним чином задокументовані. Також це означає, що компаніям доведеться пройти перевірку наскільки вони знають і розуміють якою інформацією вони володіють, які дані збирають і зберігають, і з якою метою вони використовуються. Безперечно, це може стати додатковою роботою. Однак у довгостроковій перспективі стане перевагою. Довіряючи свої дані компанії, клієнтам важливо бути впевненими у їхній безпеці. Зі свого боку, компанії можуть використовувати дані клієнтів для вдосконалення своїх продуктів або послуг, а також розробки нових з урахуванням актуальних потреб клієнтів.

Дані як ключовий елемент процесу прийняття бізнес-рішень

Дані є невід’ємною частиною життя сучасної людини. Практично кожна дія людини генерує великі обсяги даних. Найбільш цінним застосуванням цих даних є їхнє використання компаніями для ухвалення бізнес-рішень. Наприклад, перегляд профілів претендентів у LinkedIn для прийняття на роботу цільового кандидата, дослідження та виявлення пріоритетного ринку для просування продукту та ін.

Найбільш серйозні бізнес-додатки для роботи з даними автоматизовані та застосовуються для вирішення більш складних та важливих завдань.

Ці процеси відбуваються автоматично без втручання працівників.

Традиційними помічниками бізнес-лідерів є досвід та інтуїція. Однак, незважаючи на цінність цих якостей, бізнес, який використовує дані в процесі прийняття рішень у 19 разів прибутковіший. Дані допомагають приймати ефективніші бізнес-рішення, що призводить до досягнення поставленої мети.

Багато компаній стверджують, що орієнтуються на дані, оскільки зараз це дуже модно. Але на практиці це не зовсім так. Вони беруть до уваги дані лише у тому випадку, якщо вони збігаються з переконаннями та інтуїцією бізнес-лідера. Бізнес із моделлю ведення діяльності на основі використання даних передбачає, що дані – це єдина точка істини. Ухвалення рішень будь-якої складності відбувається в результаті аналізу даних.

Існує 4 основні області, де дані є необхідними для прийняття ефективних рішень:

  1. Рішення, пов’язані з клієнтами, ринками та конкурентами

Дані допоможуть дізнатися краще про поведінку клієнтів, відстежувати зміни у звичках та інтересах, робити цільову пропозицію, відповідати очікуванням клієнтів та випереджати конкурентів.

  1. Рішення, пов’язані з фінансами

Менеджмент компанії має можливість детально вивчити тенденції продажу, цикли руху коштів, прогнози прибутку та зміни цін на акції. Це дозволяє приймати виважені рішення щодо розподілу бюджету, що, зі свого боку, сприяє економії витрат та зростанню.

  1. Рішення, пов’язані з внутрішньою операційною діяльністю

Спільне використання даних та Штучного Інтелекту дозволяє оптимізувати роботу обладнання, налаштувати процес профілактичного обслуговування. Це дозволить заздалегідь визначати, де можуть виникнути поломки та потрібен ремонт. Володіючи цю інформацію, можна спланувати оптимальний процес заміни/ремонту обладнання та мінімізувати час простою.

  1. Рішення, пов’язані з людським ресурсом

Дані допомагають вивчити склад і якість команди, визначити нестачу певних фахівців, рівень кваліфікації, відповідність компенсації за певний вид роботи, скільки у співробітників завжди є спокуса піти до конкурента та забрати із собою досвід та навички. Так, за допомогою даних Google визначив 8 основних якостей хорошого менеджера, зокрема хороший тренер, чітке бачення команди. Такий аналіз дозволив менеджменту компанії приймати обґрунтовані рішення щодо просування співробітників кар’єрними сходами.

Machine Learning & Big Data

Серед інших сучасних термінів та понять найбільш актуальними є машинне навчання (ML) та Big Data. Ці 2 терміни досить часто використовуються разом, хоча й мають принципову різницю. Під час розробки бізнес-стратегії даних важливо розуміти цю різницю.

Подібність машинного навчання і Big Data полягає в тому, що обидва терміни відносяться до сфери теоретичних академічних досліджень та практичних бізнес-додатків, що базуються на даних. Це наукова дисципліна, яка вивчає інформацію та можливі способи її використання.

Дані є основним двигуном технологічного прогресу. Вони допомагають створювати нові інструменти та платформи, які сприяють зміні світу за допомогою аналітики, більш точного моделювання та прогнозування. Ситуація з розробкою вакцини від Covid-19 стала прикладом того, яке значення мають дані у сучасному світі. Зазвичай на розробку вакцини витрачалося до 10 років. Проте, за останнє десятиліття можливості збору та обробки даних значно розширилися, що дозволило прискорити темпи розробки вакцини. Якби ця пандемія трапилася у 2010 році, на вирішення цієї проблеми пішло набагато більше часу лише через те, що технології глибокого розуміння даних були на стадії зародження.

Така ситуація стала можливою завдяки і великим даним, і машинному навчанню. Розберемося у цих поняттях.

Big Data являє собою збірний термін, що включає величезну кількість постійно зростаючої інформації, а також інструменти, методи і технології, які були розроблені для роботи з даними, зокрема машинне навчання. З початком трансформації Інтернету на інструмент щоденного використання великі дані почали ідентифікувати, як потужний інструмент. Великі дані – це не лише про їхній розмір. Визначення даних, як великих, передбачає наявність 3-х параметрів («3 V»):

Машинне навчання відноситься до типу комп’ютерних алгоритмів і його можна розглядати як частину Штучного Інтелекту (AI). Фундаментальним аспектом інтелекту є вміння вчитися. Машинне навчання безпосередньо бере участь у створенні програм, які допомагають краще виконувати завдання з урахуванням надходження постійно зростаючого обсягу даних.

Важливо розуміти різницю між машинним навчанням з учителем та без учителя. Навчання з учителем – спосіб машинного навчання, що включає навчальні алгоритми з розміченими даними. Це дозволяє відразу знати, наскільки правильно виконано операцію. Навчання без вчителя – спосіб машинного навчання, коли випробувана система спонтанно навчається виконувати завдання.

Великі дані та машинне навчання взаємопов’язані між собою. Найкращі результати найімовірніше можна отримати, використовуючи найбільш підходящі процеси машинного навчання та великих даних.

Проте, якщо бізнес не працює з великими даними, машинне навчання навряд чи знадобиться. Його головною перевагою є отримання цінності з наборів даних, складних для класичного комп’ютерного та статистичного аналізу. Наприклад, для статичного набору даних, який вписується в Excel, використання машинного навчання буде невиправдано. Доцільно використовувати цей інструмент у разі роботи з неструктурованими даними, які неможливо зрозуміти за допомогою таблиць (текстові, графічні, звукові дані).

Як краще почати взаємодіяти з даними?

Якісна взаємодія з даними є відмінною рисою лідерів ринку. Дані були основою для таких революційних концепцій, як Штучний Інтелект та Інтернет речей. Основні цілі використання даних: модернізація продуктів і послуг, оптимізація та підвищення ефективності внутрішніх процесів, розуміння поведінки та потреб клієнта, монетизація та отримання додаткового доходу.

Всі розуміють, що необхідно працювати з даними, але не всі розуміють з чого краще почати. Будь-який процес слід починати з визначення цілей. Перш, ніж почати працювати з даними і отримувати користь, необхідно встановити довгострокові і короткострокові цілі компанії (наприклад, збільшення прибутку, масштабування, зменшення відтоку клієнтів і виробничого браку, розуміння клієнтів і ринку). До того ж, кожний учасник команди повинен знати та розуміти їх.

Наступні дії допоможуть визначити можливості компанії за допомогою даних:

  1. Кейси використання

Ефективним рішенням буде ознайомитися з існуючими кейсами та подивитися на досвіді інших підприємств, як вони використовували дані та який результат був досягнутий. Таким прикладом є американська компанія Netflix, яка застосувала інтелектуальне використання даних. Зібрані дані про поведінку їхніх клієнтів компанія використовує для формування рекомендацій фільмів і шоу, контенту та ін. Контроль якості відтворення відео, що підвищує рівень обслуговування клієнтів, відбувається за допомогою даних. Також, Netflix монетизує отримані дані через рекламних партнерів.

  1. Брейнштормінг

Для вирішення завдання необхідно зібрати всіх зацікавлених учасників бізнесу і провести мозковий штурм. Метою такого процесу є об’єднати бізнес-цілі таі можливі сценарії використання даних для досягнення результату.

У процесі брейнштормінгу необхідно відповісти на наступні питання:

6 основних переваг використання бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика є потужним інструментом сучасного бізнесу. Кожна компанія та організація різних сфер діяльності генерує величезну кількість даних. Інструмент являє собою набір якісних методів отримання значень зібраних даних. Завдання бізнес-аналітиків обробити, інтерпретувати та проаналізувати інформацію. Розробка плану заходів та розвитку, прийняття обґрунтованих рішень, бачення актуальної ситуації – результат бізнес-аналітики.

Розглянемо докладніше основні переваги бізнес-аналізу для компаній:

  1. Прийняття обґрунтованих рішень

Ухвалення стратегічно важливих рішень, зокрема планування маркетингового бюджету, прогнозування найбільш популярного продукту або послуги, визначення ключових слів для просування бізнесу, не обходиться без бізнес-аналітики. Інструмент забезпечує процес прийняття обґрунтованих рішень, внаслідок чого покращуються результати.

  1. Збільшення ефективності

Бізнес-аналітика допомагає виявити всі недоліки в процесі виконання певного завдання. Це дозволяє скоротити витрати часу, енергії, ресурсів, що в результаті призводить до оптимізації всіх бізнес-процесів.

  1. Збільшення бюджету

Малий бізнес володіє меншими фінансовими ресурсами, ніж великий. Використання інструменту допомагає більш глибинно дізнаватися та розуміти поведінку і потреби клієнтів, отримувати конкурентні переваги. Все це призводить до максимізації бюджету.

  1. Досягнення цілей

Кожна компанія повинна мати короткострокові та довгострокові цілі. Стратегія обробки даних і бізнес-стратегія будуються з огляду на ці цілі. Візуалізація даних дозволяє дослідити минулу та поточну інформацію про продуктивність за ключовими показниками ефективності. Детальні та зручні у використанні діаграми, таблиці, графіки значно спрощують процес прийняття рішень. Це зі свого боку призводить до досягнення бізнес-цілей.

  1. Збільшення доходу

Багато компаній, які впроваджують аналітичні рішення в свою операційну діяльність, вже змогли отримати вигоди та значне зростання прибутку. Компанія McKinsey (міжнародна консалтингова компанія, яка спеціалізується на вирішенні завдань стратегічного управління) провела дослідження. За результатами цього дослідження було виявлено, що середнє збільшення доходу організацій, які інвестують у великі дані, становить 6%.

  1. Володіння актуальною інформацією

Велика кількість пропозицій на ринку сприяє динамічній зміні інтересів і потреб споживачів. Аналітика надає докладний опис цільової аудиторії, їхніх потреб і дій. Компанії можуть зіставити продукт і послуги з результатами аналізу та визначити актуальність пропозиції, варіанти модернізації та нових розробок.

Впровадження MDM потребує чіткої стратегії

Цифрова трансформація підштовхнула менеджмент компаній переглянути поточні бізнес-моделі задля прискорення процесу діджиталізації та оновлення інструментів аналізу. Проте цей процес не швидкий.

На цей момент збір та управління даними є звичайною практикою у компаніях. Незважаючи на це, існує висока ймовірність, що дані розрізнені, фрагментовані та неочищені. Неточність даних та некоректна система управління даними можуть грати проти бізнесу та заважати процесу прийняття ефективних рішень та розвитку. Це зі свого боку призводить до низьких показників ефективності діяльності.

Система управління майстер-даними (MDM) відіграє важливу роль у забезпеченні інтелектуальних бізнес-процесів (надання наборів даних правильної структури, ієрархії та управління). MDM управляє критично важливими даними, які відносяться до декількох джерел, каналів і відділів. Реалізація системи управління майстер-даними вимагає чітко визначеної стратегії. Розглянемо кілька важливих етапів для розробки успішної стратегії управління майстер-даними.

  1. Визначення чітких цілей управління майстер-даними

Бачення майстер-даних повинно відображати бачення всього бізнесу. Це сприяє визначенню чинників успіху і досягнення цілей у функціональному, технічному і фінансовому плані. В першу чергу економічна модель MDM повинна відповідати на питання «Чому?», «Як?», «Хто?». Це дозволить визначити болі бізнесу і проблеми з даними. Вирішення цих проблем на ранній стадії забезпечує підтримку і схвалення всіх зацікавлених сторін бізнесу.

  1. Зосередженість на цілісному підході до управління майстер-даними

Застосування багатофазового підходу в стратегії MDM дозволяє домогтися її більшої ефективності, працюючи з мінімальним набором об’єктів фази і масштабуючи його в наступну фазу. Ігнорування такої детальної моделі при подальшій побудові MDM-рішення може привести до створення майстер-даних з ізольованих і розрізнених джерел.

  1. Визначення найбільш підходящого стилю реалізації відповідно до існуючої IT-архітектури

Компаніям слід чітко визначити цільову архітектуру, технології та обрати системного інтегратора. Діюча MDM-технологія повинна підтримувати аналітичні та операційні процеси в режимі реального часу для поєднання із загальною IT-архітектурою та екосистемою організації.

  1. Визначення правил управління даними

Власники бізнесу повинні володіти даними по всім процесам і відділам. Існуючий процес управління майстер-даними повинен ідентифікувати, вимірювати, фіксувати і виправляти проблеми якості даних у вихідній системі. Формальна модель управління даними повинна включати детальні бізнес-правила, механізми управління, контролю і відповідності даних.

  1. Реалізація за допомогою стратегічного плану

Розроблений стратегічний план може продемонструвати виконання етапів відповідно до бізнес-цілей. Це зі свого боку запобігає провалам MDM-рішень внаслідок структурних недоліків, які ушкоджують всю систему даних.

  1. Поетапна перевірка ROI

В першу чергу необхідно визначити параметри і показники, що визначають успішність системи управління даними протягом усього життєвого циклу. Зацікавлені сторони MDM можуть бути з різних відділів організації та мати різні цілі. У такій ситуації є сенс перевіряти ROI поступово. Наприклад, після впровадженні клієнтського домену в стратегію необхідно перевірити рентабельність інвестицій з точки зору збільшення крос-продажів, підвищення рівня продажів і т. Д.

  1. Відстеження результатів після впровадження

Стратегія управління майстер-даними вимагає аналізу перед впровадженням і спостереження після нього. Всі співробітники, менеджмент компанії і зацікавлені сторони повинні працювати разом для досягнення поставлених бізнес-цілей.

  1. Регулярне удосконалення

Весь персонал компанії повинен бути навчений як форматувати, вводити, зберігати та отримувати доступ до даних. Регулярна перевірка конфігурації, установки, моделей даних, інструментів управління даними, ієрархії допомагають уникнути проблем.

Більше можливостей з аналітикою даних в режимі реального часу

Якщо порівняти сучасний бізнес з машиною, то паливом для її успішної роботи будуть дані. Щодня компаніям доводиться збирати, обробляти й аналізувати величезні обсяги даних, але не завжди є можливість миттєво надати відповідь. Аналітика даних в режимі реального часу усуває затримки між збором та обробкою інформації й надає готову відповідь тут і зараз, що допомагає покращити операційну діяльність компанії.

Gartner визначає аналітику в режимі реального часу, як «симбіоз логіки та математики, які застосовуються до даних задля забезпечення розуміння й швидкого прийняття ефективних рішень. В деяких випадках аналітика завершується протягом декількох секунд чи хвилин після надходження нових даних».

Точність та швидкість – вирішальний фактор в аналітиці даних. Сучасному бізнес-простору необхідний такий інструмент для оперативного надання інформації, що допоможе мінімізувати витрати, скоротити час простою та покращити бізнес-рішення.

 

Переваги аналітики в реальному часі:

1. Швидкі та ефективні бізнес-рішення

Основним завдання аналітики реального часу є оперативне отримання бізнес-інформації, яка використовується для покращення/корегування стратегії чи рішення, виявлення проблем та оперативної реакції на них. На сьогодні бізнес вимагає швидкої обробки даних й миттєвих відповідей. Таку можливість надає цей інструмент.

2. Покращення операційних процесів

Аналітика реального часу спонукає до кращого розуміння робочої структури й використання ресурсів. Отже, це дозволяє раціонально планувати робочі процеси, скорочувати витрати, відслідковувати роботу персоналу, виявити можливі слабкі місця й покращити операційні процеси.

3. Фокус на клієнтах

Клієнти є головною складовою процвітаючого бізнесу. «Задоволений клієнт = успішний бізнес». Репутація бізнесу створюється завдяки клієнтам, й наскільки їхні потреби будуть задоволені – настільки буде поліпшуватися репутація компанії. Тому підвищення якості обслуговування клієнтів сприятиме росту й ефективності бізнесу. Аналіз поведінки споживачів в Інтернеті й налаштування сервісу відповідно до їхніх уподобань можна забезпечити завдяки даним у реальному часі (наприклад, зміна дизайну продукту). Також, збір та аналіз даних у реальному часі в роботі з клієнтами в контакт-центрах дозволяє скоротити часовий розрив, маючи історію дзвінків.

4. Мінімум помилок та шахрайства

Зменшення кількості помилок й збільшення операційної ефективності напряму залежить від використання аналітики в реальному часі. Здатність оцінювати дані кожну секунду надає можливість організаціям своєчасно реагувати на помилки та проблеми. Впровадження цього інструменту в систему безпеки дозволяє оперативно виявити шахрайство. Регулярний моніторинг робочого простору дозволяє виявити підозрілі рухи, крадіжки, зломи.

5. Підвищення гнучкості та доходу

Оскільки аналітика в реальному часі дозволяє приймати ефективніші бізнес-рішення – гнучкість бізнесу збільшується. Дані в реальному часі допомагають виявити й запобігти проблеми та ризики, що забезпечує безперебійну роботу компанії. А отже, дохід та ринкова вартість компанії зростають.

Стрімке розширення автоматизації й підключення до Інтернету речей призведе до експоненціального зростання даних. Таким чином, аналітика в режимі реального часу стане незамінним й корисним бізнес-інструментом для покращення результатів.

Qlik: лідер Gartner's Magic Quadrant у сфері аналітичних та BI платформ

Нещодавно Gartner опублікував щорічний звіт, в якому надає вичерпну інформацію щодо стану аналітичних платформ та бізнес-аналітики, ринку та його тенденції. Згідно до звіту, Qlik займає лідерські позиції у Gartner’s Magic Quadrant у сфері BI та аналітичних платформ вже одинадцятий рік поспіль.

«Qlik – лідер цього Magic Quadrant. Він має чітке бачення продукту на основі машинного навчання та штучного інтелекту».

Сильні сторони та переваги Qlik, які були відзначені у звіті:

Повну версію звіту можна завантажити ТУТ

Роль аналітики в діяльності організацій

Якщо говорити про принципові складові бізнесу  ̶  одним з них буде бізнес-аналітика, яка безумно передбачає роботу з масивами даних. Для успіху будь-якої системи ключовим є не тільки збір та аналіз, але й формування конструктивного висновку. Коректно розроблений та ефективний аналітичний проєкт дає можливість чітко побачити картину трьох положень: поточна ситуація, минула та варіанти розвитку в майбутньому. 

 Ми живемо в цифрову еру, і майже кожний таск вирішується за допомогою аналітики, незалежно від характеру питання та сфери діяльності бізнесу. Зовсім нещодавно така послуга була доступною лише компаніям-гігантам, в яких вистачало коштів, в тому числі і на впровадження сучасних ідей. На сьогодні її використання повсюдне. Така популяризація аналітики обумовлена все більшим осмисленням функціоналу та користі від здійснення тих чи інших дій після опрацювання матеріалу. Незважаючи на це, більшій частині організацій, які вже віддали пріоритетність Business Intelligence, доцільно направити увагу на вдосконалення та оптимізацію профіту від прийнятих рішень. А іншим тільки ще доведеться розробити продуману стратегію для перетворення інформації та впровадити її в робочий процес. Варто враховувати тривалість етапу підготовки та інтеграції, який може зайняти від 3 до 7 місяців, залежно від обраної моделі. 

Окрім впливу на зовнішню політику компаній (точки зросту, визначення ефективності, позицій та інше), аналітичні методи також допомагають вирішувати внутрішні питання, пов’язані з мотивацією, ресурсами та часом співробітників. Згідно зі статистикою, чимала частка (59%) учасників ринку використовує і монетизує їх в різних інтерпретаціях. 

Вже зрозуміло, що такий інструмент має потенціал та відкриває безліч перспектив. І в цьому випадку одним із найважливіших вмінь є вміння сортувати. Першочергово це необхідно для розуміння значущих елементів для кожного окремого підприємства. Вирішуючи будь-яку проблему, чи то оптимізація рекламних кампаній, чи збільшення прибутку, першим пунктом є визначення чітких цілей та питань, які можна вирішити в конкретному випадку.  

Ситуація з COVID-19 стала показовим доказом того, яку цінність являє собою аналітичні технології. Міжнародним інститутом аналітики разом з Butch Works були проведені дослідження, де було опитано 300 спеціалістів з аналітики США. Майже половина (43%) підтвердила їх першорядну роль в прийнятті рішень для подальшого існування бізнесу. 

За словами Аарона Калба (співзасновника та головного аналітика Alation) наслідки та втрати, спричинені пандемією, будуть збільшуватися. Також він зазначив той факт, що менеджмент організацій був змушений переглянути пріоритетність витрат та незаплановано інвестувати в BI. 

За останні десятиріччя пройшли значні трансформації світу, в результаті яких ми отримали його нове обличчя у вигляді цифр. Кожна активність компанії, шляхи її розвитку, бізнес-стратегія або вибір залежить від аналізу даних, який може внести свої корективи та змінити вектор. Найбільшою вигодою залишається можливість отримати цільові показники в найкоротші терміни, і мова йде про хвилини, а не про тижні або місяці. 

GoUp Chat