Цифровой маркетинг, масштабируемость, показатели продаж, узнаваемость бренда — имея так много целей, владельцу бизнеса может быть легко упустить некоторые задачи из виду, поскольку он спешит идти в ногу с конкуренцией.
Но есть одна вещь, которой не следует пренебрегать, — это анализ данных. Интеллектуальный анализ данных, анализ процессов, аналитика управления производительностью — все это приходит в форме бизнес-аналитики. Проще говоря: бизнес-аналитика заключается в сборе, хранении и проверке данных, и все это делается для того, чтобы бизнес мог сокрушить конкурентов.
Инструменты бизнес-аналитики (или инструменты BI) принимают разные формы, включая электронные таблицы, приложения для анализа данных и программное обеспечение для визуализации данных, такое как Tableau или мощный Microsoft Power BI. Как узнать, что пришло время пересмотреть свои методы, имея все эти возможности? Вот пять верных признаков того, что вам нужны более эффективные инструменты бизнес-аналитики для вашего бизнеса.
1. Вся ваша аналитика данных осуществляется одним отделом
Малому и среднему бизнесу (или стартапам) имеет смысл полагаться на отдел информационных технологий (ИТ) для анализа данных. Анализ сложных данных требует технических навыков, которыми вряд ли обладают многие сотрудники.
Однако направить все через один отдел — это верный способ замедлить бизнес-операции и ограничить объем исследований, которые можно выполнить быстро. К счастью, существуют программные решения для бизнес-аналитики, которые могут дать толчок вашим возможностям составления отчетов для конечных пользователей, используя такие основные примеры хранилищ данных, как:
- Серверы реляционных баз данных (SQL RDBS): с помощью этих программ вы можете легко хранить и систематизировать большие наборы данных, используя дополнительные функции, такие как создание настраиваемых отчетов и интеллектуальная сортировка, для оптимизации вашей аналитики.
- Примеры: Microsoft SQL, ApexSQL, Tableau.
- Серверы нереляционных баз данных (без SQL): вместо традиционных RDBS изучите настраиваемые среды хранения данных, которые поддерживают масштабируемость для долгосрочного успеха. Примеры: MongoDB, Amazon DynamoDB и Couchbase.
2. Вы тратите слишком много времени на интеллектуальный анализ данных, аналитику и отчеты.
Microsoft Excel, возможно, какое-то время был вашим спасением, но у программного обеспечения для работы с электронными таблицами есть свои ограничения. Со временем ваши наборы данных могут стать слишком большими, чтобы в них можно было перемещаться без замедления. Или, может быть, вы просто достигли пределов возможностей программного обеспечения и вам нужны дополнительные инструменты бизнес-аналитики.
Программное обеспечение, такое как Microsoft Power BI, может упростить способы сортировки, фильтрации и навигации по вашим данным. Интеллектуальный анализ данных (скажем, «детализация» для поиска основной причины конкретной низкой производительности) с помощью таких инструментов, как бесплатная программа MonkeyLearn и программы RapidMiner с открытым исходным кодом, — это ваш ключ к быстрому пониманию тенденций данных.
Чтобы обеспечить еще большую ясность в анализе данных, инструменты расширенной аналитики выведут ваши исследования на новый уровень благодаря мощным методам моделирования, которые прогнозируют будущие события и выявляют закономерности, которые вы иначе могли бы упустить. Передовые методы, такие как прогнозная аналитика, мультимедийная аналитика и оптимизация моделирования, могут помочь вам выявить и решить абстрактные или иным образом неидентифицируемые аналитические задачи. Некоторые отличные инструменты расширенной аналитики включают в себя:
- Alteryx: этот набор программных продуктов специализируется на сочетании науки о данных с машинным обучением, что позволяет легко автоматизировать процессы. Кроме того, для использования этого удобного подхода к визуализации с помощью перетаскивания не требуется никакого опыта программирования.
- Anaconda: Еще один пакет, ориентированный на автоматизированный анализ данных. Anaconda опирается на платформу с открытым исходным кодом Python и R для удовлетворения ваших потребностей в интеллектуальном анализе данных.
- DataRobot: это программное обеспечение автоматизирует весь процесс создания и развертывания вашего собственного искусственного интеллекта, предоставляя вам высокий уровень настройки управления вашими данными.
- Google Cloud AI: Будучи мощной силой в обработке данных, Google предлагает один из крупнейших стеков машинного обучения (или коллекции программных приложений), доступных прямо сейчас, через свою мощную платформу Google Cloud AI.
3. Конкуренты всегда кажутся на шаг впереди
Итак, вы недавно завершили обычный конкурентный анализ… и данные еще раз говорят о том, что ваш бизнес находится на шаг позади конкурентов. Это может быть вопросом рыночной стратегии или неправильной потребительской базы, но это невозможно узнать без надежного анализа данных.
Более мощный инструмент бизнес-аналитики для конкурентного анализа мог бы стать идеальным решением; многие из этих программных приложений автоматизируют и оптимизируют процесс оценки стратегий конкурентов, упрощая планирование маркетинговых кампаний или кампаний по привлечению бренда. Некоторые из лучших программ конкурентной разведки бесплатны, в том числе Crunchbase, Owler, Talkwater, MOAT и старые добрые Google Alerts.
4. В вашем бизнесе нет визуализации данных
Независимо от того, насколько полезны ваши существующие инструменты бизнес-аналитики, отчеты гораздо легче понять с помощью визуализации данных. Такие инструменты, как Microsoft Power BI и Dundas BI, оснащены дополнительными функциями, которые позволяют быстро преобразовать ваши данные в информативные диаграммы и графики. Это важно для лучшего понимания основных тенденций и выводов из ваших данных.
5. Ваши команды плохо работают вместе.
Без единой структуры бизнес-аналитики и анализа данных ваш бизнес может страдать от сбоев в общении. Подсчитано, что более 30% информации из любого набора данных может содержать ошибки, если над ней работал другой пользователь.
Это означает, что ваш лист Excel, который уже с трудом справляется с вашим масштабируемым бизнесом, может содержать устаревшую или неверную информацию. Если принять во внимание несколько отделов или команд, ваши проблемы могут легко превратиться в проблемы, требующие много времени. Внедрение централизованной базы данных или хранилища данных, например MongoDB или Microsoft SQL Server, может стать простым решением для оптимизации ваших операций по анализу данных и обеспечения того, чтобы все оставались на одной странице.
Оставить комментарий