#dataanalytics

Qlik оптимізує роботу HR-спеціалістів

Люди є основним ресурсом для успіху будь-якого бізнесу. Основним завданням HR-фахівців є максимізувати цінність цього ресурсу за допомогою глибокого розуміння ефективності персоналу та прогнозування впливу змін.

Аналітика ніколи не була основним інструментом спеціалістів з управління персоналом. Проте, вони володіють великою кількістю даних, які можна використовувати для розробки бізнес-стратегії та прийняття рішень. Кадрова аналітика Qlik дозволяє ефективно використовувати дані, приймати в команду відповідних певним вимогам людей, забезпечувати сприятливий клімат та умови роботи для особистого розвитку співробітника та процвітання бізнесу в цілому.

Залучення талантів

Сучасний бізнес потребує сучасних підходів у всьому, зокрема у процесі підбору персоналу. Аналітика Qlik сприяє модернізації та автоматизації процесу залучення талантів. Це дозволяє:

Навчання та розвиток

Ще одним завданням HR-фахівців є забезпечення умов розвитку кожного учасника команди. За допомогою аналітики Qlik вони можуть вирішити такі завдання:

За допомогою інструментів Qlik HR-фахівці мають можливість об’єднати дані з LMS, системи управління ефективністю та інших джерел даних про співробітників для відтворення цілісної картини продуктивності. Це дозволяє:

DataLabs є сертифікованим партнером Qlik. Високий рівень компетенції команди та індивідуальний підхід дозволяє знайти рішення в будь-якій ситуації. Отримати додаткову інформацію щодо проєкту можна шляхом заповнення форми за посиланням.

Попередній #fridaypost “Qlik допомагає IT-спеціалістам виконувати свою місію”

Основні шляхи монетизації корпоративних даних

Хоча дані є основним активом сучасного бізнесу, питання про їхню монетизацію залишається актуальним. Власники та керівники бізнесу чітко розуміють, що дані – це ключ до ефективної діяльності та успіху в цілому. Однак, вони не мають уявлення які можливості монетизації існують.

Розглянемо 3 основні варіанти монетизації даних для підвищення ефективності бізнесу.

  1. Прозорість і розуміння

Перший спосіб монетизації даних – використовувати їх для кращого розуміння ринку, тенденцій, поведінки та потреб клієнта. Дані є ключовим інструментом для визначення поточних і майбутніх бажань клієнта.

Регулярна робота з даними про клієнта допомагає створювати більш релевантні, якісні та персоналізовані продукти та послуги. Клієнт отримує бажаний продукт – бізнес збільшує свій прибуток.

Результатом такого підходу є вибудовування довгострокових відносин з клієнтами, встановлення їхньої лояльності, що, зі свого боку, збільшує довічну цінність кожного клієнта.

  1. Скорочення витрат

Будь-яка компанія прагне збільшити дохід і скоротити витрати. Дані можуть використовуватися для: оптимізації бізнес-процесів, автоматизації робочих місць за допомогою ШІ, скорочення транспортних, логістичних, тимчасових і фінансових витрат, оптимізації маркетингових витрат та ін. Важливо дослідити дані, якими володіє компанія. Це допоможе точно зрозуміти, як і для чого можна використовувати їх аби оптимізувати всі процеси, витрати та збільшити прибуток.

  1. Оренда та продаж даних

Продаж або передача в оренду даних може бути відмінним варіантом монетизації. Унікальність або важкодоступність даних буде перевагою у цьому випадку. Дані є самостійним активом підприємства, вартість яких включається до загальної вартості компанії при її продажу.

Для реалізації такого способу монетизації необхідно відповісти на декілька запитань:

Ґрунтуючись на відповідях та ідеях, можна скласти ефективну стратегію монетизації.

Цей метод можуть використовувати компанії різного профілю. Наприклад, американська машинобудівна компанія John Deere створила інтелектуальну систему ведення сільського господарства. Таким чином, система збирає дані про погоду, клімат, стан ґрунту для формування рекомендацій фермерам що і коли краще висаджувати, які добрива використовувати та ін. Щорічний дохід компанії від продажу даних фермерам становить близько 1 млрд доларів.

Ще одним прикладом використання такого методу монетизації є американська корпорація фінансових послуг Visa. Компанія займається продажем даних роздрібному бізнесу, який потребує інформацію про моделі купівельної поведінки. Роздрібні компанії не завжди можуть побачити всю купівельну історію свого клієнта, що робить неможливим отримати коректне уявлення про купівельну поведінку. Visa, володіючи цією цінною інформацією, продає її компаніям і отримує додатковий дохід у розмірі понад 1 млрд доларів на рік.

Вплив BI на ефективність компанії

Донедавна BI-додатки в основному використовувалися тільки ІТ-фахівцями. З розвитком технологій бізнес-аналітика стала основним інструментом багатьох бізнес-користувачів з різних сфер діяльності.

Основним завданням бізнес-аналітики є отримання важливих фактів із структурованих і неструктурованих даних та їхня трансформація у цілісну інформацію, що дозволяє приймати ефективні бізнес-рішення, підвищувати продуктивність та оптимізувати операційну діяльність організації.

Бізнес-аналітика являє собою технологічний процес, який шляхом сканування даних і вилучення з них фактів допомагає власникам бізнесу, керівникам та іншим бізнес-користувачам бачити чітку картину поточної ситуації, аналізувати і розробляти відповідний план дій. Завдяки цьому інструменту компанії мають можливість збирати інформацію з внутрішніх бізнес-структур і зовнішніх джерел, що дозволяє покращити внутрішню бізнес-структуру, виявити тенденції ринку та визначити проблемні місця.

Широкі інформаційні ресурси, які надає бізнес-аналітика, надають компаніям можливість швидше досягати поставлених цілей. Будь-яка взаємодія з клієнтами (голосові повідомлення, відгуки, спілкування в чаті або за допомогою електронної пошти) може бути ретельно проаналізована для вилучення інформації про потреби клієнтів, технічні труднощі, з якими вони стикаються, їхню реакцію на акції, купівельну спроможність та інше. Такий аналіз сприяє покращенню всіх бізнес-показників.

Якісний процес прийняття ефективних бізнес-рішень забезпечується бізнес-аналітикою. Основні бізнес-сфери впливу бізнес-аналітики в рамках компанії:

  1. Підвищення продуктивності бізнесу

Команда бізнес-аналітиків займається вилученням та інтерпретацією даних за допомогою BI-додатків. Таким чином менеджмент компанії може сфокусуватися на управлінні важливими ресурсами та робочою силою. Результатом такого підходу є економія фінансових і часових витрат та оптимізація продуктивності бізнесу.

  1. Вилучення критично важливої ​​інформації

BI забезпечує бізнес-користувачам можливість отримувати важливі дані, аналізуючи взаємодії з клієнтами, а також візуалізувати їх у зручній та зрозумілій формі. Інструмент гарантує надання докладних і достовірних звітів всім бізнес-користувачам.

  1. Доступність інформації

Впроваджуючи бізнес-аналітику в робочий процес, компанії отримують доступ до всіх необхідних для прийняття рішень даних. Такий доступ користувачі можуть отримати у будь-який час.

  1. Рентабельність інвестицій

Основними перевагами бізнес-аналітики є можливість скорочення витрат, збільшення виручки і підвищення маржі. Це допомагає покращити показник окупності вкладених інвестицій. Також BI допомагає покращити такі показники, як продуктивність співробітників, якість прийняття рішень, рівень задоволеності клієнтів, ефективність бізнес-процесів та ін.

  1. Звітність у режимі реального часу

Якісний звіт, побудований на достовірної інформації, забезпечує менеджменту компанії чітке розуміння та можливість оцінити бізнес-процеси. Надаючи звіти по критично важливих даних (поточні та історичні), а також про майбутні тенденції, потреби клієнтів, компанії мають можливість вести ефективну діяльність.

6 найпоширеніших помилок при розробці стратегії управління даними

Будь-яка компанія незалежно від масштабу потребує стратегії управління даними. Тільки дані здатні дати бізнесу відповіді на всі питання, покращити оперативну діяльність і збільшити прибуток. Однак, неефективна стратегія позбавляє компанію можливості використовувати весь потенціал. Далі 6 найпоширеніших помилок при розробці стратегії даних.

  1. Використовувати застарілу стратегію

Світ швидко трансформується. Бізнес-стратегія повинна повністю відповідати вимогам 4 промислової революції. Стратегія управління даними зі свого боку повинна підтримувати бізнес-стратегію, а також бути актуальною у сучасному світі. Інвестиції у застарілу стратегію не мають ніякого сенсу. Вони не ведуть до результату, а також сприяють недоцільним витратам грошей і ресурсів.

  1. Ігнорувати бізнес-цілі і завдання

Не всі існуючі способи аналізу даних важливі та ефективні для досягнення бізнес-мети конкретної компанії. Багато компаній розробляють стратегію управління даними, спираючись на цікаві кейси. Однак, вони не беруть до уваги власні інтереси. Важливо визначити цілі та завдання, з’ясувати шляхи використання даних для їхнього досягнення і тільки після цього вже починати розробку стратегії.

  1. Не визначати показники успіху

Як можна визначити, наскільки успішна або безуспішна стратегія? – визначити KPI. Тільки визначивши ключові показники ефективності, можна коректно відстежити та проаналізувати прогрес. Будь-яка ініціатива в області даних повинна мати економічне обґрунтування з відповідними KPI.

  1. Концентруватися тільки на технічних витратах

Впровадження стратегії з обробки даних тягне за собою технічні витрати. Проте, не варто забувати, що зміни необхідні у культурі компанії. Кожен учасник команди повинен спиратися на дані кожного разу, коли приймає рішення. Для цього необхідно організувати процес навчання зі збору правильних даних, оцінки їхньої якості та аналізу.

  1. Враховувати тільки структуровані дані

На цей час дані надходять у різних формах – фотографії, звукозаписи, текстові файли і багато іншого. Стратегія управління даними повинна враховувати структуровані і неструктуровані дані для отримання коректних відомостей. Не варто ігнорувати зовнішні джерела даних з репозиторіїв, урядів і брокерів даних, оскільки вони також можуть бути корисними.

  1. Не враховувати етику, конфіденційність та юридичну сторону даних

Будь-який проєкт даних повинен починатися із визначення аспектів етичного та конфіденційного використання даних. Споживачі повинні бути впевнені у конфіденційності використання їхніх даних, а також отримувати користь від цього.

Коректна стратегія управління даними є ключовим елементом у процесі досягнення бізнес-цілей. Вона повинна ґрунтуватися на 3 – 5 сценаріях використання. Варіанти використання для кожного бізнесу будуть різні, проте, всі вони повинні відповідати бізнес-стратегії.

Основні рівні аналітики в процесі автоматизації

Цінність даних полягає в аналізі та висновках. Аналітика даних допомагає побачити актуальну ситуацію, робити правильні висновки та приймати рішення, які приведуть до більш ефективної діяльності та зростання бізнесу.

Розглянемо приклад з машиною. Найчастіше ми не замислюємося про те, як вона влаштована та працює, але знаємо, що машина може виходити з ладу. Визначити причини та запобігти їх можна за допомогою аналізу. Досить зібрати 2 набори даних: перший, який показує робочий процес машини та другий – час, коли машина виходить з ладу. Цей аналіз допоможе побачити які дії призводять до несправності та виявити варіанти запобігання повторення ситуації в майбутньому.

Описова аналітика

Фахівці з даних схильні називати аналітику, яка зазначена у прикладі вище «описовою». Результатом такого виду аналітики є опис того, «що?», «коли?» і «чому?» сталося. Однак, він не пропонує можливі варіанти вирішення проблеми та запобігання повторень в майбутньому.

На цей час аналітика, яку проводять сучасні компанії, здебільшого має описовий характер. Фахівці отримують доступ до повного обсягу інформації у вигляді графіків, діаграм, таблиць, звітів, які показують кількість повторень певної події. Це може бути взаємодія з клієнтом, механічний збій, продажі та ін. Далі завдання фахівця проаналізувати всю інформацію і розробити план дій.

Гарним прикладом описової аналітики є Google Analytics. Цей інструмент відмінно візуалізує показники відвідуваності сайту, його завантаженості, поведінку користувачів на сайті та багато іншого. Описова аналітика дійсно може бути корисним інструментом, якщо її використовувати стратегічно.

Прогнозна аналітика

Метою багатьох компаній, які впроваджують технології штучного інтелекту та машинного навчання є можливість проведення прогнозної аналітики.

Ідея прогнозної аналітики полягає в аналізі даних про те, що вже відбулося та складанні прогнозів – варіантів можливих подій в майбутньому. Повернемося до прикладу з машиною. Є дані про неполадки з машиною в період з січня по березень. Проходження алгоритму прогнозування надає інформацію про те, як і коли машина може вийти з ладу в майбутньому.

Результатом прогнозної аналітики є набір ймовірностей, які не дають 100% впевненості, що то чи інша подія відбудиться у майбутньому. Проте, маючи таку інформацію, є можливість підготуватися, перевірити наявність запчастин для ремонту та розробити «план Б».

Прогнозна аналітика також активно використовується банками та кредиторами для оцінювання ризиків. За допомогою аналітики банківські фахівці отримують оцінку ймовірності виплат певного заявника та можуть зіставити її з порогами ризику.

Донедавна  лише прогресивні та ресурсні компанії могли собі дозволити впровадити аналітичні технології та оцінити отриману вигоду. Наразі ці ж прогресивні компанії переходять на «рекомендаційна аналітику».

Рекомендаційна аналітика

Отже, прогнозна аналітика дає відповідь на питання «що може статися», але не відповідає на питання «що робити для отримання оптимального результату?». Наступним кроком в аналізі є рекомендаційна аналітика.

Система прогнозної аналітики надає ряд можливих результатів. Це може бути ефективним у випадку, коли фахівець точно знає ефективне рішення. Наприклад, вибрати певну дію для підвищення рівня продажів або збільшення середньої вартості окремого продажу. Проте, якщо метою є збільшення доходу в цілому – необхідна інформація про найефективніший комплекс дій. Тут може допомогти рекомендаційна аналітика.

Розглянемо автономні транспортні засоби як приклад. Автомобіль повинен «знати», що найшвидший шлях з поворотом ліворуч/праворуч може подовжиться за рахунок інтенсивного руху в певний відрізок часу. В цьому випадку необхідно обрати оптимальний варіант і «прописати» його комп’ютеру, який керує автомобілем.

З рекомендаційною аналітикою людина, яка керує машиною, може знати не тільки причини несправності, але й найкращий спосіб мінімізувати такі ситуації.

Ці 3 рівня аналітики є основними в процесі автоматизації. Донедавна передові технології прогнозної та рекомендаційної аналітики були надто дорогі для більшості компаній. Наразі з’являється велика кількість аналітичних інструментів і платформ, які можуть собі дозволити невеликі організації. Поступове проходження рівнів аналітики сприяє успішній цифровій трансформації.

Big Data та трансформації бізнесу

Згодом всі нові технології стають простішими та доступнішими для масштабного використання. Зараз таку фазу проходить Big Data. Унаслідок цього відбувається трансформація різних галузей. Далі приклади основних галузей, на які вплинули великі дані.

Роздрібна торгівля

В останні роки способи купівлі та продажу значно змінилися. Проте, власники онлайн та оффлайн магазинів використовують дані для кращого розуміння клієнтів, їхніх потреб, зіставлення з поточною пропозицією. Такий підхід забезпечує дійсно ефективну діяльність та дозволяє отримувати величезні вигоди.

Аналітика даних може бути застосована практично на кожному етапі процесу роздрібної торгівлі. За допомогою прогнозування тенденцій є можливість визначити попит на продукт, оптимізувати ціну, визначити цільову аудиторію, отримати конкурентну перевагу.

Охорона здоров’я

Великі дані у сфері охорони здоров’я допомагають змінювати на краще процеси виявлення та лікування захворювань, покращувати якість життя та знижувати показники смертності. Головним завданням великих даних є збір якомога більше інформації про пацієнта і визначення найменших змін та ознак хвороби на ранніх етапах. Це дозволяє запобігати розвитку хвороби, забезпечує більш простий та доступний протокол лікування.

Фінансові послуги, банківська справа, страхування

Big Data допомагає фінансовим компаніям та банкам виявити шахрайські транзакції. Страхові компанії використовують великі дані для встановлення більш справедливих і точних страхових внесків, покращення маркетингових заходів і виявлення шахрайських страхових випадків. Британська страхова компанія Aviva пропонує знижку водіям за можливість контролювати їх водіння за допомогою додатків для смартфонів та автомобільних пристроїв. Це дозволяє страховикам спостерігати наскільки безпечно водіння певного водія.

Виробництво

Виробничий процес повністю змінюється з розвитком робототехніки та рівня автоматизації. Німецька компанія з виробництва спортивного одягу, взуття та аксесуарів Adidas активно інвестує в автоматизовані заводи.

У традиційному виробництві великі дані також мають значення. За допомогою вбудованих датчиків є можливість контролювати працездатність конкретного обладнання, а також збирати й аналізувати дані з його ефективності.

Освіта

На цей час збираються дані про те, як навчаються люди. Ця інформація використовується для нових ідей, що визначають стратегії більш ефективного процесу навчання, виділення неефективних областей навчального процесу та шляхи його трансформації. В одному зі шкільних округів штату Вісконсін дані використовувалися практично для всього: від визначення та поліпшення чистоти приміщення до планування маршрутів шкільних автобусів. Аналіз даних з успішності конкретної людини в режимі онлайн-навчання веде до розвитку персоналізованого, адаптованого навчання.

Транспорт і логістика

На складах часто використовуються камери для спостереження за рівнем запасів. Завдяки даним з камер забезпечується процес оповіщення про необхідність їхнього поповнення. Також ці дані за допомогою алгоритмів машинного навчання можуть передаватися для навчання інтелектуальної системи управління запасами. В недалекому майбутньому склади і центри розподілу будуть практично повністю автоматизовані та вимагатимуть мінімум людського втручання.

Транспортні компанії збирають та аналізують дані для покращення поведінки при водінні, оптимізації транспортних маршрутів, покращення технічного обслуговування транспортних засобів.

Фермерство та сільське господарство

Традиційні галузі також використовують дані для отримання нових можливостей. Американський виробник John Deere застосував методи великих даних і запустив декілька сервісів. Вони дозволяють фермерам отримувати вигоду від краудсорсингу даних, які були отримані у режимі реального часу від тисяч користувачів.

Енергетика

Нестабільне становище міжнародної політики ускладнює процес виявлення та видобутку нафти і газу. Компанія Royal Dutch Shell розробляла «родовище нафти на основі даних» з метою зниження вартості її видобутку.

Готельний бізнес

Провайдери рекреаційних послуг використовують дані для того, щоб зробити своїх клієнтів щасливішими. Головна мета – забезпечити прибутковість кожної кімнати з урахуванням сезонних змін попиту, погодних умов, місцевих подій, які можуть впливати на кількість бронювання.

Професійні послуги

Професійні послуги фахівців у сфері бухгалтерського обліку, права та архітектури також терплять зміни унаслідок досягнень в області даних, аналітики, машинного навчання, штучного інтелекту та робототехніки.

Так, бухгалтерське програмне забезпечення дозволяє автоматично імпортувати транзакції, відстежувати цифрові квитанції та податки, автоматизувати розрахунок заробітної плати.

Великі дані – великі можливості

Наразі часто можна почути такий термін, як Big Data (великі дані). Але не всі чітко розуміють, що це таке і для чого вони потрібні. Розберемося поступово.

Отже, великі дані – величезні та складні набори даних з різних джерел, які постійно збільшуються в обсязі. 3 основні характеристики великих даних: висока швидкість надходження, великі обсяги, різноманітність. Головним чином великі дані використовуються для вирішення бізнес-завдань, завдяки глибині та ширині інформаційного змісту. На даний момент багато організацій вже працюють з великими даними й отримують всі переваги від використання.

10 основних областей, де активно та успішно застосовуються великі дані:

  1. Таргетування клієнтів

На даний момент ця область бізнесу найбільш активно використовує великі дані. Основна мета їхнього використання – досягти кращого розуміння клієнтів, їхньої поведінки та вподобань. Більш повне уявлення про клієнтів компанії отримують, розширюючи стандартні інформаційні набори даними з соціальних мереж, журналу браузера, текстової аналітики, сенсорних даних. Головною метою є складання прогнозних моделей.

  1. Розуміння та оптимізація бізнес-процесів

Компанії використовують великі дані для більш повного розуміння операційних процесів та підвищення їхньої ефективності. Так, компанії можуть оптимізувати свої запаси на основі прогнозних даних, тенденцій веб-пошуку, даних з соцмереж.

  1. Оцінка та оптимізація особистих показників

Великі дані здатні бути корисні не тільки організаціям, але й людям. Наприклад, людина, що володіє «розумним» годинником або браслетом, кожен день отримує певні дані (кількість кроків, кількість споживаних калорій за день, загальний рівень активності, режим сну та ін.). Правильне використання цих даних приносить вигоди користувачеві.

  1. Покращення системи охорони здоров’я

Аналітика великих даних дозволяє розшифровувати цілі ланцюжки ДНК за лічені хвилини, розробляти нові ліки, краще розуміти та прогнозувати патерни захворювань. Також за допомогою великих даних є можливість відслідковувати та прогнозувати розвиток епідемій. Технології Big Data використовуються для спостереження за новонародженими в спеціалізованих відділеннях.

  1. Покращення спортивних результатів

Серед елітних видів спорту активно використовується аналітика великих даних. Наразі існує IBM Slam Tracker для турнірів з тенісу, використовується відеоаналітика, за допомогою якої можна відстежити ефективність окремого футболіста або баскетболіста під час матчу; сенсорна технологія спортивного обладнання (м’яч, ключка для гольфу) допомагає отримати дані про гру та покращити її. «Розумні технології» можуть використовуватися для відстеження режиму кожного спортсмена: його режим харчування і сну, його емоційний стан через листування в соціальних мережах та ін.

Національна футбольна ліга США (NFL) розробила платформу, яка дозволяє приймати ефективні рішення, аналізуючи стан покриття поля, погодних умов, статистики результатів окремих гравців.

  1. Розвиток науки та досліджень

Сфера науки та досліджень отримує нові можливості завдяки великим даним. Європейська організація з ядерних досліджень (CERN) проводить різні експерименти по розкриттю секретів Всесвіту, його виникнення та існування, генеруючи величезні обсяги даних. Обчислювальна потужність Big Data може застосовуватися до будь-якого набору даних. Завдяки цьому з’являються нові можливості та джерела для вчених. Дослідники набагато легше можуть отримати доступ до даних перепису та іншими даними для створення більш масштабної і точної картини здоров’я населення і соціальних наук.

  1. Оптимізація продуктивності обладнання та пристроїв

Аналітика великих даних дозволяє створити більш розумне й автономне обладнання. Технології для роботи з великими даними використовуються для управління безпілотним автомобілем, оптимізації продуктивності комп’ютерів та сховищ даних.

  1. Підвищення рівня безпеки та покращення системи правопорядку

Великі дані широко застосовуються в цій сфері. Так, агентство національної безпеки США (NSA), аналізують великі дані та мають можливість запобігти терористичним операціям. Аналітика великих даних також використовується для виявлення та запобігання кібератак, для затримання злочинців, прогнозування злочинної діяльності, виявлення шахрайських транзакцій.

  1. Розвиток міст та країн 

Для покращення багатьох аспектів життя у містах та країнах використовуються великі дані. Наприклад, оптимізувати трафік, за допомогою аналізу стану дорожнього руху в режимі реального часу. Також аналітика великих даних використовується для перетворення міста в «розумне» місто, де об’єднуються транспортна інфраструктура та комунальні процеси.

  1. Фінансові ринки

Великі дані широко застосовуються у сфері високочастотного трейдингу. Прийняття рішень відбувається за допомогою використання алгоритмів великих даних. Продаж акцій здійснюється за допомогою алгоритмів обробки великих даних, які враховують сигнали із соціальних мереж, сайтів новин та ін. Це дозволяє продавати та купувати акції в лічені секунди.

Аналітика даних покращує ефективність сайту

Успішний бізнес ґрунтується на інформації. Якість і своєчасність інформації – це ключ до ефективної та результативної діяльності. Аналітика даних надає бізнесу безліч можливостей: ставити правильні цілі і досягти максимального результату, побудувати прогнози, визначити тенденції, розробити/скорегувати стратегію, визначити можливі ризики і запобігти/мінімізувати наслідки та ін.

До того ж аналітика також важлива для визначення ефективності сайту компанії. Робота з даними щодо ефективності сайту та маркетингової стратегії, які були отримані з різних джерел, дає можливість менеджменту визначити здатність компанії виправдати очікування.

Перевірка відвідуваності сайту, порівняльний аналіз з сайтами конкурентів надає чітку картину розвитку бізнесу в Інтернеті. Відсутність цієї інформації і онлайн-стратегії значно ускладнює ведення бізнесу.

Розглянемо кілька причин важливості аналітики в світі управління бізнесом:

Цільова аудиторія рідко буває стабільною та передбачуваною. Її аналіз критично важливий для розробки і коригування стратегії, складання планів і цілей компанії. Такий аналіз може містити інформацію щодо вікових категорій користувачів, їхніх інтересів, платформ, які вони використовують для перегляду веб-сторінок. Відстеження поведінки онлайн-користувачів надає можливість своєчасно визначити зміни, нові тенденції і оперативно реагувати на них. Це в свою чергу оптимізує маркетингову стратегію компанії та призводить до ефективної діяльності.

Існує безліч показників, за допомогою яких можна точно сказати чи ефективна робота сайту. Наприклад, високий показник відмови означає наявність «чогось» на головній сторінці сайту, що заважає користувачам переходити далі на інші сторінки сайту. Причини можуть бути різні: надто багато інформації на головній сторінці, тривалий час завантаження сторінки. Також причина може критися в неправильному маркетингу – запит користувача не відповідає інформаційному контенту сайту. За допомогою аналітики можна виявити всі причини, усунути їх і налаштувати ефективний маркетинг.

Невідомість та несподівані ситуації завжди провокують стрес та розчарування. Нерозуміння як діяти і куди рухатися далі може стати великою проблемою для власників бізнесу. Невдачі та поразки можуть трапитися при наявності стратегії і володінні всією інформацією. Однак, розуміння причин чому відбулася саме така ситуація мінімізує рівень стресу й надає можливість визначити альтернативні шляхи розвитку. Завданням аналітики є надання всіх необхідних інструментів для створення ефективної маркетингової і оптимізаційної стратегії.

Аналітика є основним інструментом управління сучасним бізнесом. Впровадження та використання аналітичних інструментів надає можливість розуміти бізнес, відстежувати причинно-наслідкові зв’язки й оптимізувати діяльність компанії.

Інновації, які трансформували бізнес-аналітику

Найчастіше питаня, яке ставлять собі власники бізнесу – “Як бути конкурентоспроможним та перевершити конкурентів?” Ще кілька років тому основними параметрами, які використовувалися для отримання конкурентної переваги, були ціна, дизайн та реклама. Наразі вони не єдині. Розуміння клієнта, його потреби, готовність та здатність платити – основні фактори, які визначають конкурентну перевагу. Відповісти на всі ці питання допоможуть дані та бізнес-аналітика. Вихід 3 покоління BI дав можливість надати інструменти аналітики кожному бізнес-користувачеві та розкрити всію цінність даних. Причиною формування поточного сценарію бізнес-аналітики стали інновації.

Розглянемо основні з них:

  1. Технологічні зрушення

Повернемося в початок 2000 років. Поява великої кількості користувачів спровокувала появу більшої кількості даних. Така ситуація призвела до придбання високопродуктивних ПК з CPU серверами, які мали більшу пам’ять та напряму підключене сховище. Стек, орієнтований на обробку даних, був точкою проєктування у перших 2 поколіннях. На відміну від своїх попередників 3 покоління рухається до стеку, який орієнтується на мережу. Перші важливі технологічні зрушення почали з’являтися у період консолідації постачальників: IBM та Oracle. Ранні Bi-рішення частіше встановлювались на настільні ПК та розгорнути у глобальному масштабі корпоративні програмні продукти було досить важко. Згодом основною проєктною точкою став Інтернет. Була розроблена архітектура на інтернет-основі, яка пропонує простий процес встановлення та більш швидкі варіанти розгортання.

  1. Дані про дані

Постачальники розуміли, що аналітика є функцією всього підприємства та не обмежується тільки настільними ПК. Вони намагалися розробити продукти з належним управлінням та безпекою з урахуванням залучення всього підприємства. Продукти були побудовані на рівні метаданих, а репозиторій метаданих зберігає та керує ними.

Типи метаданих:

  1. Сторітелінг з даними

Більш ранні BI-рішення застосовували інструменти, які були сфокусовані тільки на звіти та дашборди. Проте, розвиток архітектури сприяв функціональному розвитку рішень бізнес-аналітики. Кваліфікованому спеціалісту не важко зробити очевидні висновки після перегляду певного набору даних. Але це ж саме не можна сказати про кожного бізнес-учасника. Інформація тільки у вигляді графіків та таблиць не завжди повністю зрозуміла користувачеві. Для вичерпного розуміння сенсу даних були розроблені рішення, які дозволяють використовувати техніку сторітелінг.

Аналітика як сервіс (AaaS)

За останні 10 років відбувся цілий ряд технологічних відкриттів, які змінили спосіб взаємодії компаній між собою та своїми клієнтами. Ми спостерігали ключовий стрибок до сучасного смартфону (iPhone), «зміну влади» у соціальних мережах, де Instagram перевершив Facebook, з’явилися технології нового покоління, які міцно закріпилися у світі бізнесу: Big Data, аналітика, інтернет речей, машинне навчання, штучний інтелект. І нарешті з’вилася хмара. Хмарні рішення стали виходом зі складних ситуацій IT-інфраструктури. Великі дані, штучний інтелект, машинне навчання та хмара надали імпульс до розвитку нового продукту – «аналітика як сервіс» (AaaS).

Бізнес зростає швидкими темпами, а разом з ним дані. Для обробки такого обсягу даних компаніям необхідно вкладати суттєві інвестиції в різноманітні ресурси (робоча сила, програмне забезпечення та обладнання). Однак, AaaS може вирішити цю проблему.

Аналітика як сервіс має відношення до надання аналітичного програмного забезпечення в якості послуги через Інтернет. Завдяки цьому технологічному рішенню організації отримують доступ до аналізу даних без розробки штатних технологій, що дозволяє суттєво знизити витрати.

Потреба в аналітиці не обмежується однією сферою бізнесу, а розповсюджується по всім: виробництво, роздрібна торгівля, охорона здоров’я та ін. Враховуючи індивідуальні потреби кожної компанії, можливості AaaS-провайдерів та їхніх користувачів безмежні. Таке рішення можна легко включити в планування ресурсів підприємства, системи управління виробництвом, хмарні сервіси та служби безпеки.

Яку користь надає AaaS бізнесу:

  1. Бізнес-ідеї

Ринок швидко змінюється, очікування користувачів постійно зростають, макроекономічні умови динамічно змінюються. Враховуючи такі умови, бізнесу недостатньо крокувати в ногу з часом, але й бути на крок попереду. Без ефективної аналітики в цьому випадку не обійтись. Незалежно від масштабу в аналітиці є потреба у кожної компанії. В цій ситуації допоможе «аналітика як послуга», яка прокладає шлях від даних до ідей та рішень. Завдяки AaaS менеджмент легко отримує прогнозовані дані, на підставі яких розроблюються найефективніша бізнес-стратегія.

  1. Підвищення якості обслуговування клієнтів

Задоволений клієнт – запорука успіху бізнесу. Тому одним з найважливіших завдань кожної компанії є збільшити лояльність клієнтів завдяки покращенню якості обслуговування клієнтів. З появою онлайн-каналів збір даних збільшився та підштовхнув компанії до надання мультиканального обслуговування. AaaS допоможе уніфікувати дані з різних джерел та створити єдине джерело якісної інформації.

  1. Прогнозована статистика для всіх

Аналітика на основі штучного інтелекту – незамінний інструмент сучасного бізнесу. Завдяки AaaS організації отримують до нього доступ і забезпечують процес прийняття рішення на підставі даних по всій ієрархії, що допомагає зекономити час та ресурси.

  1. Конкурентний аналіз

Компанії мають можливість збирати дані з декількох джерел, відстежувати тенденції галузі та сезонні зміни й використовувати цю інформацію в бізнес-процесах. Глибокий аналіз дозволяє порівняти показники компанії з показниками її конкурентів та розробити цільову стратегію по досягненню кращих результатів. Завдяки функції самообслуговування користувачі AaaS мають можливість швидко та легко проаналізувати дані й створити необхідні звіти.

Ринок нестримно зростає, з’являються все більше нових компаній і, відповідно, конкуренція зростає також. Для того, щоб залишатися на плаву компаніям необхідно використовувати передові технології та ввести аналітику в повсякденний режим.

GoUp Chat