Блог

Однією з основних складових успішного бізнесу є бізнес-аналітика. Кількість даних, яку щодня генерують компанії, сягає неймовірних розмірів. Майже кожна компанія має справу з великими даними. Проте, сучасні технологічні досягнення надали можливість ефективно зберігати та обробляти їх для розробки нових ідей та прийняття ефективних рішень.

Незважаючи на це, існує розрив між зберіганням і використанням даних. Малий і великий бізнес володіє величезною кількістю даних, проте ефективно використовує лише малу частину в бізнес-діяльності. Скоротити такий розрив можна за допомогою бізнес-аналітики. Потреба в обробці даних в режимі реального часу постійно зростає. Це стало причиною виникнення великої кількості методів бізнес-аналітики, що дозволило зробити дані та аналітику більш доступними для бізнес-користувачів.

Інструменти бізнес-аналітики допомагають аналізувати дані, приймати рішення, розуміти тенденції і виявляти закономірності. На цей час існує велика кількість методів бізнес-аналітики. Розглянемо основні з них:

• OLAP (інтерактивна аналітична обробка)

Технологія обробки даних, за допомогою якої готується сумарна інформація на основі структурованих по багатовимірному принципу великих масивів даних. OLAP є важливим BI методом для вирішення аналітичних задач з різними вимірами. Завдяки багатовимірному характеру ця технологія надає можливість бізнес-користувачам бачити дані з різних точок зору. Це зі свого боку дозволяє виявити приховані проблеми в процесах. ОLAP в основному використовується для виконання наступних завдань: планування бюджету, фінансове прогнозування, аналіз даних CRM.

• Візуалізація даних

Найчастіше дані зберігаються у вигляді чисел, які об’єднані в матрицю. Інтерпретація матриці є головним завданням для прийняття обґрунтованих рішень. Візуалізація даних у вигляді діаграм і таблиць є простим і зручним способом для аналітиків та інших бізнес-користувачів розглядати дані під різним кутом і приймати рішення.

• Data Mining (видобуток даних)

Цей метод являє собою процес аналізу великих масивів даних для виявлення прихованих і значущих закономірностей і взаємозв’язків даних. Корпоративне сховище містить величезну кількість даних. Важливим завданням є виявлення актуальних даних для забезпечення ефективного процесу прийняття бізнес-рішень.

• Звітність

Являє собою сукупність процесів проектування, планування, виробництва, продажу, узгодження і збереження інформаційного наповнення. Ця технологія допомагає компаніям збирати і надавати необхідну інформацію для успішної бізнес-діяльності. Залежно від своїх потреб користувачі мають можливість переглядати звіти з щоденним, щотижневим або щомісячним інтервалом.

• Аналітика

Аналітика – основний інструмент для будь-якого бізнесу. За допомогою цього інструменту аналітики і бізнес-користувачі можуть глибинного розуміти дані, коректно їх інтерпретувати та отримувати користь. Аналітика застосовна для будь-якої сфери. Наприклад, колл-центри використовують мовну аналітику для відстеження настрою клієнта задля підвищення рівня якості обслуговування.

• Мультихмара

Метод дозволяє розгортати IT-структуру, використовуючи кілька провайдерів і платформ. Пандемія вплинула на звичайний ритм багатьох компаній. Більшість підприємств змушені були переводити свою роботу в хмару. Це призвело до розвитку хмарних технологій.

• ETL (Extract, Transform, Load)

Основний процес в управлінні сховищами даних, що включає в себе 3 основні етапи: вилучення даних з різних джерел, їхня трансформація згідно з потребами користувача і завантаження у сховище даних.

• Статистичний аналіз

Завдяки математичним методам статистичного аналізу можливо виявити значення і надійність взаємозв’язків даних, а також визначити зміни в поведінці людей, які відображаються у даних.