ระบบธุรกิจอัจฉริยะที่มีประสิทธิภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ทั้งหมด ธุรกิจใหญ่และองค์กรขนาดกลางส่วนใหญ่ประสบปัญหาในการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับสถานะของบริษัทแก่ฝ่ายบริหาร เหตุผลอาจแตกต่างกัน แต่ผลที่ตามมาจะเหมือนกันเสมอ - การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสมซึ่งส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของธุรกรรมทางการเงิน เพื่อขจัดสถานการณ์ดังกล่าว จึงมีการออกแบบการวิเคราะห์ธุรกิจระดับมืออาชีพหรือระบบ BI ( จากอังกฤษ – ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ). “ผู้ช่วย” เทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ช่วยสร้างระบบการควบคุมการจัดการในทุกด้านภายในธุรกิจ

โดยแก่นแท้แล้ว ระบบ BI นั้นมีการวิเคราะห์ขั้นสูง ซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์และการรายงานทางธุรกิจ โปรแกรมเหล่านี้สามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ และจัดเตรียมในรูปแบบและบริบทที่สะดวก เป็นผลให้ฝ่ายบริหารสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ครบถ้วนและโปร่งใสเกี่ยวกับสถานะของกิจการของบริษัทได้อย่างรวดเร็ว คุณสมบัติพิเศษของรายงานที่ได้รับโดยใช้ BI คือความสามารถสำหรับผู้จัดการในการเลือกบริบทที่จะรับข้อมูลได้อย่างอิสระ

ระบบ Business Intelligence สมัยใหม่มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย นั่นคือเหตุผลว่าทำไมใน บริษัทขนาดใหญ่พวกเขากำลังค่อยๆ เข้ามาแทนที่วิธีอื่นๆ ในการขอรับการรายงานทางธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญรวมถึงความสามารถหลักดังต่อไปนี้:

• การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลต่างๆ โดยเฉพาะ
• สร้างรายงานความซับซ้อน โครงสร้าง ประเภท และเค้าโครงที่แตกต่างกันด้วยความเร็วสูง นอกจากนี้ยังสามารถกำหนดตารางเวลาสำหรับการสร้างรายงานตามกำหนดเวลาโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมและกระจายข้อมูลโดยตรง
• การทำงานที่โปร่งใสด้วยข้อมูล
• สร้างความมั่นใจในการเชื่อมโยงที่ชัดเจนระหว่างข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
• การกำหนดค่าสิทธิ์การเข้าถึงของพนักงานในระบบที่ยืดหยุ่นและใช้งานง่าย
• บันทึกข้อมูลในรูปแบบใด ๆ ที่สะดวกสำหรับคุณ - PDF, Excel, HTML และอื่น ๆ อีกมากมาย

ความสามารถของระบบข้อมูลข่าวกรองธุรกิจช่วยให้ผู้จัดการไม่ต้องพึ่งพาแผนกไอทีหรือผู้ช่วยในการให้ข้อมูลที่จำเป็น นี่เป็นโอกาสอันดีที่จะแสดงทิศทางที่ถูกต้องในการตัดสินใจของคุณ ไม่ใช่ด้วยคำพูด แต่ด้วยตัวเลขที่แน่นอน บริษัทเครือข่ายขนาดใหญ่หลายแห่งในตะวันตกใช้ระบบ BI มาเป็นเวลานาน รวมถึง Amazon, Yahoo, Wall-Mart ที่มีชื่อเสียงระดับโลก เป็นต้น บริษัทที่กล่าวมาข้างต้นใช้จ่ายเงินจำนวนมากในการวิเคราะห์ธุรกิจ แต่ระบบ BI ที่ถูกนำไปใช้นั้น นำมาซึ่งผลประโยชน์อันล้ำค่า

ประโยชน์ของระบบการวิเคราะห์ธุรกิจระดับมืออาชีพนั้นเป็นไปตามหลักการที่ได้รับการสนับสนุนในแอปพลิเคชัน BI ขั้นสูงทั้งหมด:

1. ทัศนวิสัย. อินเทอร์เฟซหลักของซอฟต์แวร์วิเคราะห์ธุรกิจควรสะท้อนถึงตัวชี้วัดที่สำคัญ ด้วยเหตุนี้ผู้จัดการจึงสามารถประเมินสถานะของกิจการในองค์กรได้อย่างรวดเร็วและเริ่มทำอะไรบางอย่างหากจำเป็น
2. การปรับแต่ง ผู้ใช้แต่ละคนควรสามารถปรับแต่งอินเทอร์เฟซและปุ่มฟังก์ชันในวิธีที่สะดวกที่สุดสำหรับตนเอง
3. หลายชั้น ชุดข้อมูลแต่ละชุดจะต้องมีหลายส่วน (เลเยอร์) เพื่อให้มีรายละเอียดของข้อมูลที่จำเป็นในระดับใดระดับหนึ่ง
4. การโต้ตอบ ผู้ใช้จะต้องสามารถรวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่งและหลายทิศทางพร้อมกัน จำเป็นที่ระบบจะต้องมีหน้าที่ในการตั้งค่าการแจ้งเตือนตามพารามิเตอร์หลัก
5. มัลติเธรดและการควบคุมการเข้าถึง ระบบ BI จะต้องรองรับการทำงานพร้อมกันของผู้ใช้จำนวนมาก โดยสามารถตั้งค่าระดับการเข้าถึงที่แตกต่างกันได้

ชุมชนไอทีทั้งหมดเห็นพ้องกันว่า ระบบข้อมูลนักวิเคราะห์ธุรกิจก็เป็นหนึ่งในนั้น ทิศทางที่มีแนวโน้มมากที่สุดการพัฒนาอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม การนำไปปฏิบัติมักถูกขัดขวางโดยอุปสรรคทางเทคนิคและจิตวิทยา การทำงานที่ไม่ประสานกันของผู้จัดการ และการขาดความรับผิดชอบที่กำหนดไว้

เมื่อคิดถึงการนำระบบ BI ไปใช้ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าความสำเร็จของโครงการส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับทัศนคติของพนักงานบริษัทต่อนวัตกรรม สิ่งนี้ใช้ได้กับผลิตภัณฑ์ไอทีทั้งหมด: ความกังขาและความกลัวในการลดขนาดสามารถทำลายความพยายามในการดำเนินการทั้งหมดได้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องเข้าใจว่าระบบการวิเคราะห์ธุรกิจกระตุ้นความรู้สึกอย่างไรต่อผู้ใช้ในอนาคต สถานการณ์ในอุดมคติจะเกิดขึ้นเมื่อพนักงานของบริษัทปฏิบัติต่อระบบในฐานะผู้ช่วยและเครื่องมือในการปรับปรุงงาน

ก่อนที่จะเริ่มโครงการเพื่อนำเทคโนโลยี BI มาใช้ จำเป็นต้องดำเนินการวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจของบริษัทและหลักการตัดสินใจของฝ่ายบริหารอย่างละเอียด ท้ายที่สุดแล้ว ข้อมูลนี้จะมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์สถานการณ์ในบริษัท นอกจากนี้ยังจะช่วยในการเลือกระบบ BI พร้อมกับเกณฑ์พื้นฐานอื่นๆ:

1. เป้าหมายและวัตถุประสงค์ของการนำระบบ BI ไปใช้
2. ข้อกำหนดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและความสามารถในการใช้งาน
3. ฟังก์ชันการรวมข้อมูล หากไม่ใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งในบริษัท ฝ่ายบริหารจะไม่สามารถเห็นภาพภาพรวมของสถานการณ์ได้
4. ความสามารถในการแสดงภาพ การวิเคราะห์ BI ในอุดมคตินั้นแตกต่างกันไปในแต่ละคน และระบบจะต้องตอบสนองความต้องการของผู้ใช้แต่ละคน
5. ความเป็นสากลหรือความเชี่ยวชาญเฉพาะทางที่แคบ มีระบบในโลกที่มุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมเฉพาะและ โซลูชั่นที่เป็นสากลช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลในทุกบริบท
6. ความต้องการทรัพยากรและราคา ซอฟต์แวร์. การเลือกระบบ BI ก็เหมือนกับซอฟต์แวร์อื่นๆ ขึ้นอยู่กับความสามารถของบริษัท

เกณฑ์ข้างต้นจะช่วยให้ฝ่ายบริหารตัดสินใจเลือกระบบวิเคราะห์ธุรกิจที่มีชื่อเสียงที่หลากหลายได้อย่างชาญฉลาด มีพารามิเตอร์อื่นๆ (เช่น โครงสร้างการจัดเก็บข้อมูล สถาปัตยกรรมเว็บ) แต่จำเป็นต้องมีคุณสมบัติในด้านไอทีที่แคบ

การตัดสินใจ ซื้อซอฟต์แวร์ ติดตั้งและกำหนดค่าเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ การนำระบบ BI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในทุกทิศทางจะขึ้นอยู่กับกฎต่อไปนี้:

• ความถูกต้องของข้อมูล หากข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ไม่ถูกต้อง อาจเกิดข้อผิดพลาดร้ายแรงของระบบได้
• การฝึกอบรมเต็มรูปแบบสำหรับผู้ใช้แต่ละคน
• การดำเนินการที่รวดเร็ว จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การสร้างรายงานที่จำเป็นอย่างถูกต้องในประเด็นสำคัญทั้งหมด ไม่ใช่บริการในอุดมคติของผู้ใช้เพียงรายเดียว ปรับ รูปร่างรายงานหรือเพิ่มส่วนอื่นเพื่อความสะดวกภายหลังการดำเนินการเสมอ
• ดูผลตอบแทนจากการลงทุนของระบบ BI ของคุณ ผลที่ได้ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย และในบางกรณีจะมองเห็นได้ภายในเวลาไม่กี่เดือนเท่านั้น
• อุปกรณ์จะต้องได้รับการออกแบบไม่เพียงแต่สำหรับ สถานการณ์ปัจจุบันแต่สำหรับอนาคตอันใกล้นี้ด้วย
• ทำความเข้าใจว่าทำไมคุณถึงเริ่มใช้ระบบ BI และไม่ต้องการสิ่งที่เป็นไปไม่ได้จากซอฟต์แวร์

จากสถิติพบว่า มีผู้บริหารบริษัทเพียง 30% เท่านั้นที่พอใจกับการนำระบบ BI ไปใช้ ตลอดหลายปีที่ผ่านมาของซอฟต์แวร์วิเคราะห์ธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญได้กำหนด 9 ข้อผิดพลาดที่สำคัญซึ่งสามารถลดประสิทธิภาพให้เหลือน้อยที่สุด:

1. วัตถุประสงค์ของการดำเนินการไม่ชัดเจนสำหรับฝ่ายบริหาร บ่อยครั้งที่แผนกไอทีสร้างโครงการโดยไม่มีผู้จัดการมีส่วนร่วมอย่างใกล้ชิด ในกรณีส่วนใหญ่ ในระหว่างกระบวนการดำเนินการและการดำเนินงาน คำถามจะเกิดขึ้นเกี่ยวกับวัตถุประสงค์และวัตถุประสงค์ของระบบ BI ประโยชน์ และความง่ายในการใช้งาน
2. ขาดความโปร่งใสในการบริหารจัดการ การทำงานของพนักงาน และการตัดสินใจ ผู้จัดการอาจไม่ทราบอัลกอริทึมในการทำงานของพนักงานภาคสนามและ การตัดสินใจของฝ่ายบริหารสามารถยอมรับได้ไม่เพียงแต่บนพื้นฐานของข้อเท็จจริงที่แห้งแล้งเท่านั้น สิ่งนี้จะนำไปสู่ความเป็นไปไม่ได้ที่จะรักษากระบวนทัศน์ที่มีอยู่อันเป็นผลมาจากการนำระบบ BI ไปใช้ และมักจะทำลายวัฒนธรรมที่พัฒนามาหลายปี การกำกับดูแลกิจการเป็นไปไม่ได้;
3. ความน่าเชื่อถือของข้อมูลไม่เพียงพอ ข้อมูลเท็จเข้าสู่ระบบการวิเคราะห์ธุรกิจเป็นที่ยอมรับไม่ได้ มิฉะนั้น พนักงานจะไม่สามารถไว้วางใจและนำไปใช้ได้
4. ทางเลือกที่ผิด ระบบมืออาชีพการวิเคราะห์ธุรกิจ ตัวอย่างมากมายในประวัติศาสตร์เมื่อฝ่ายบริหารจ้างองค์กรบุคคลที่สามเพื่อใช้ระบบ BI และไม่มีส่วนร่วมในการเลือกนั้นพูดเพื่อตนเอง เป็นผลให้มีการใช้ระบบที่ไม่อนุญาตให้ได้รับรายงานที่ต้องการหรือไม่สามารถรวมซอฟต์แวร์ตัวใดตัวหนึ่งที่มีอยู่ของบริษัทได้
5. ขาดการวางแผนสำหรับอนาคต ลักษณะเฉพาะของระบบ BI คือไม่ใช่ซอฟต์แวร์แบบคงที่ เป็นไปไม่ได้ที่จะดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้นและไม่ได้คิดถึงเรื่องนี้ มีความต้องการมากมายจากผู้ใช้และฝ่ายบริหารเกี่ยวกับการปรับปรุง
6. ถ่ายโอนระบบ BI ไปยังบุคคลที่สามเพื่อรับการสนับสนุน ตามที่แสดงในทางปฏิบัติ สถานการณ์ดังกล่าวส่วนใหญ่มักจะนำไปสู่การแยกผลิตภัณฑ์และการแยกระบบออกจากสถานการณ์จริง บริการสนับสนุนของเราตอบสนองต่อความคิดเห็นของผู้ใช้และข้อกำหนดด้านการจัดการได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
7. ต้องการที่จะประหยัดเงิน นี่เป็นเรื่องปกติในธุรกิจ แต่การวิเคราะห์ BI จะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อคำนึงถึงทุกด้านของกิจกรรมของบริษัทเท่านั้น ด้วยเหตุนี้จึงมีระบบการวิเคราะห์เชิงลึกด้วย ค่าใช้จ่ายที่สูง. ความปรารถนาที่จะได้รับรายงานหลายฉบับเกี่ยวกับเรื่องที่สนใจนำไปสู่ ข้อผิดพลาดทั่วไปในข้อมูลและการพึ่งพาคุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในระดับสูง
8. คำศัพท์ที่แตกต่างกันในบริษัท สิ่งสำคัญคือผู้ใช้ทุกคนต้องเข้าใจคำศัพท์พื้นฐานและความหมาย ความเข้าใจผิดง่ายๆ อาจนำไปสู่การตีความรายงานและตัวชี้วัดของระบบ BI ที่ไม่ถูกต้อง
9. ขาดกลยุทธ์การวิเคราะห์ธุรกิจแบบครบวงจรสำหรับองค์กร หากไม่มีการเลือกหลักสูตรเดียวสำหรับพนักงานทุกคน ระบบคลาส BI ใดๆ จะเป็นเพียงชุดรายงานที่แตกต่างกันซึ่งตอบสนองความต้องการของผู้จัดการแต่ละคน

การนำระบบ BI ไปใช้ – ขั้นตอนสำคัญที่สามารถช่วยยกระดับธุรกิจของคุณขึ้นไปอีกระดับได้ แต่สิ่งนี้จะไม่เพียงต้องการเงินทุนจำนวนมากพอสมควร แต่ยังต้องใช้เวลาและความพยายามของพนักงานทุกคนในบริษัทด้วย ไม่ใช่ทุกธุรกิจที่พร้อมที่จะดำเนินโครงการนำระบบการวิเคราะห์ธุรกิจไปปฏิบัติให้สำเร็จ

(ระบบธุรกิจอัจฉริยะ).

ผู้เชี่ยวชาญรุ่นใหม่ที่ทำ อาชีพที่ประสบความสำเร็จนักวิเคราะห์ในบริษัทเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS เป็นต้น ในการสัมมนาแต่ละครั้ง นักเรียนจะได้รับการบอกเล่าเกี่ยวกับปัญหาทางธุรกิจบางประการที่ได้รับการแก้ไขในบริษัทเหล่านี้ วิธีการรวบรวมข้อมูล ปัญหาการวิเคราะห์เกิดขึ้นได้อย่างไร ข้อมูล วิธีการใดบ้างที่สามารถใช้เพื่อแก้ไขได้

ผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับเชิญทุกคนเปิดรับการติดต่อ และนักศึกษาจะสามารถติดต่อเพื่อขอคำแนะนำได้

เป้าหมายของการสัมมนา:

• มีส่วนร่วมในการเชื่อมช่องว่างที่มีอยู่ระหว่างการวิจัยและการแก้ปัญหาของมหาวิทยาลัย ปัญหาในทางปฏิบัติในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
• ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนประสบการณ์ระหว่างผู้เชี่ยวชาญในปัจจุบันและอนาคต

โปรแกรมสัมมนา

ธุรกิจขนาดเล็กในประเทศ CIS ยังไม่ได้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาธุรกิจของตน กำหนดความสัมพันธ์ หรือค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่: ผู้ประกอบการใช้รายงานจากนักการตลาดและนักบัญชี ผู้จัดการขององค์กรขนาดเล็กและขนาดกลางบางส่วนพึ่งพาสัญชาตญาณมากกว่าการวิเคราะห์ แต่ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์ก็มีศักยภาพมหาศาล: ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มผลกำไร ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและเป็นกลางมากขึ้น ปรับกระบวนการให้เหมาะสม เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น และปรับปรุงผลิตภัณฑ์

นักบัญชีจะไม่เข้ามาแทนที่นักวิเคราะห์

ผู้จัดการของธุรกิจขนาดเล็กมักเชื่อว่ารายงานจากนักการตลาดและนักบัญชีสะท้อนถึงกิจกรรมของบริษัทอย่างเพียงพอ แต่การตัดสินใจโดยใช้สถิติแบบแห้งเป็นเรื่องยากมากและข้อผิดพลาดในการคำนวณโดยไม่ได้รับการศึกษาเฉพาะทางก็เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

กรณีที่ 1. การวิเคราะห์หลังแคมเปญส่งเสริมการขายสำหรับปีใหม่ ผู้ประกอบการได้ประกาศโปรโมชั่นที่มีการเสนอสินค้าบางรายการพร้อมส่วนลด เมื่อประเมินรายได้ในช่วงปีใหม่แล้ว เขาเห็นว่ายอดขายเพิ่มขึ้นและพอใจกับความมีไหวพริบของเขา แต่ลองคำนึงถึงปัจจัยทั้งหมด:

• ยอดขายเติบโตอย่างแข็งแกร่งเป็นพิเศษในวันศุกร์ ซึ่งเป็นวันที่รายได้สูงที่สุด นี่คือแนวโน้มประจำสัปดาห์
• เมื่อเทียบกับการเติบโตของยอดขายที่มักจะเกิดขึ้นภายใต้ ปีใหม่แล้วกำไรก็ไม่มากนัก
• หากคุณกรองรายการส่งเสริมการขายออก ปรากฎว่าตัวเลขยอดขายแย่ลง

กรณีที่ 2 การศึกษาการลาออกที่ร้านค้า เสื้อผ้าผู้หญิงปัญหาด้านลอจิสติกส์: สินค้าขาดตลาดในคลังสินค้าบางแห่ง และบางส่วนยังเก็บไว้นานหลายเดือน จะทราบได้อย่างไรว่าต้องนำกางเกงไปภูมิภาคหนึ่งกี่ตัว โดยไม่ต้องวิเคราะห์ยอดขาย และต้องส่งเสื้อโค้ทไปอีกกี่ตัวโดยที่ยังได้รับผลกำไรสูงสุด? ในการดำเนินการนี้ คุณจะต้องคำนวณมูลค่าการซื้อขาย อัตราส่วนของความเร็วในการขาย และสินค้าคงคลังโดยเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่ง กล่าวง่ายๆ ก็คือ การหมุนเวียนสินค้าคงคลังเป็นตัวบ่งชี้ว่าร้านค้าต้องใช้เวลากี่วันในการขายผลิตภัณฑ์ ขายได้เร็วเพียงใดในสต็อคโดยเฉลี่ย และผลิตภัณฑ์จะชำระเองได้เร็วเพียงใด การเก็บเงินสำรองจำนวนมากนั้นไม่เกิดประโยชน์ทางเศรษฐกิจ เนื่องจากจะทำให้เงินทุนแข็งตัวและทำให้การพัฒนาช้าลง หากสต็อกลดลงอาจเกิดการขาดแคลนและบริษัทก็จะสูญเสียกำไรอีกครั้ง จะหาได้ที่ไหน ค่าเฉลี่ยสีทองอัตราส่วนที่สินค้าไม่ซบเซาในคลังสินค้าและในขณะเดียวกันคุณสามารถรับประกันได้ว่าลูกค้าจะพบหน่วยที่ต้องการในร้านค้า? ในการดำเนินการนี้ นักวิเคราะห์ควรช่วยคุณพิจารณาว่า:

• มูลค่าการซื้อขายที่ต้องการ
• การเปลี่ยนแปลงการหมุนเวียน

เมื่อชำระเงินให้กับซัพพลายเออร์แบบเลื่อนออกไป คุณจะต้องคำนวณอัตราส่วนของวงเงินเครดิตและมูลค่าการซื้อขายด้วย มูลค่าการซื้อขายเป็นวัน = เฉลี่ย รายการสิ่งของ* จำนวนวัน / มูลค่าการซื้อขายในช่วงเวลานี้

การคำนวณการจัดประเภทที่เหลือและมูลค่าการซื้อขายรวมทั่วทั้งร้านค้าช่วยให้เข้าใจว่าสินค้าบางส่วนจำเป็นต้องเคลื่อนย้ายไปที่ใด นอกจากนี้ยังควรคำนวณมูลค่าการซื้อขายของแต่ละหน่วยการจัดประเภทเพื่อประกอบการตัดสินใจ เช่น ลดราคาเมื่อมีความต้องการต่ำ สั่งซื้อใหม่เมื่อมีความต้องการสูง หรือย้ายไปยังคลังสินค้าอื่น ตามหมวดหมู่คุณสามารถจัดทำรายงานการหมุนเวียนในแบบฟอร์มนี้ จะเห็นได้ว่าเสื้อยืดและจัมเปอร์ขายได้เร็วกว่าแต่เสื้อโค้ทใช้เวลานานพอสมควร นักบัญชีธรรมดาสามารถทำงานประเภทนี้ได้หรือไม่? เราสงสัยมัน. ในเวลาเดียวกัน การคำนวณมูลค่าการซื้อขายและการใช้ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอสามารถเพิ่มผลกำไรได้ 8-10%

การวิเคราะห์ข้อมูลนำไปใช้ในด้านใดได้บ้าง?

1. ฝ่ายขาย.สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าเหตุใดยอดขายจึงไปได้ดี (หรือแย่) และการเปลี่ยนแปลงคืออะไร ในการแก้ปัญหานี้ คุณต้องศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อกำไรและรายได้ เช่น วิเคราะห์ระยะเวลาของเช็คและรายได้ต่อลูกค้าหนึ่งราย ปัจจัยดังกล่าวสามารถศึกษาได้ตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ ฤดูกาล และร้านค้า คุณสามารถระบุยอดขายสูงสุดและต่ำสุดได้โดยการวิเคราะห์การคืนสินค้า การยกเลิก และธุรกรรมอื่นๆ
2. การเงิน.ตัวบ่งชี้การติดตามเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักการเงินในการติดตามกระแสเงินสดและการกระจายสินทรัพย์ไปยังพื้นที่ต่างๆ ของธุรกิจ ซึ่งจะช่วยประเมินประสิทธิภาพภาษีและพารามิเตอร์อื่นๆ
3. การตลาด.ใดๆ บริษัทการตลาดต้องการการคาดการณ์และการวิเคราะห์หุ้นภายหลัง ในขั้นตอนของการพัฒนาแนวคิด เราจำเป็นต้องกำหนดกลุ่มของสินค้า (การควบคุมและเป้าหมาย) ที่เรากำลังสร้างข้อเสนอ งานนี้เป็นงานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเนื่องจากนักการตลาดทั่วไปไม่มีเครื่องมือและทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ที่ดี ตัวอย่างเช่น ถ้าสำหรับ กลุ่มควบคุมจำนวนรายได้และจำนวนผู้ซื้อมากกว่าเป้าหมายเท่าๆ กัน - การส่งเสริมการขายไม่ได้ผล เพื่อระบุสิ่งนี้ จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ช่วงเวลา
4. ควบคุม.การมีทักษะความเป็นผู้นำไม่เพียงพอสำหรับการเป็นผู้นำบริษัท การประเมินเชิงปริมาณไม่ว่าในกรณีใดการทำงานของบุคลากรเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการที่มีความสามารถขององค์กร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจประสิทธิภาพของการจัดการกองทุนค่าจ้างและอัตราส่วนของค่าจ้างต่อการขายในลักษณะเดียวกับประสิทธิภาพของกระบวนการ ตัวอย่างเช่น ปริมาณงานของเครื่องบันทึกเงินสดหรือการจ้างงานรถตักในระหว่างวัน ซึ่งจะช่วยกระจายเวลาทำงานอย่างเหมาะสม
5. การวิเคราะห์เว็บเว็บไซต์จำเป็นต้องได้รับการโปรโมตอย่างเหมาะสมเพื่อให้กลายเป็นช่องทางการขาย และด้วยเหตุนี้ คุณจำเป็นต้องมีกลยุทธ์การส่งเสริมการขายที่เหมาะสม นี่คือจุดที่การวิเคราะห์เว็บสามารถช่วยคุณได้ วิธีการใช้งาน? ศึกษาพฤติกรรม อายุ เพศ และลักษณะอื่น ๆ ของลูกค้า กิจกรรมบนหน้าเว็บบางหน้า การคลิก ช่องทางการรับส่งข้อมูล ประสิทธิภาพการส่งจดหมาย ฯลฯ สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงธุรกิจและเว็บไซต์ของคุณ
6. การจัดการการแบ่งประเภทการวิเคราะห์ ABC เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการการแบ่งประเภท นักวิเคราะห์จะต้องกระจายผลิตภัณฑ์ตามลักษณะเฉพาะเพื่อทำการวิเคราะห์ประเภทนี้และทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ใดทำกำไรได้มากที่สุด ผลิตภัณฑ์ใดเป็นพื้นฐาน และผลิตภัณฑ์ใดควรกำจัดทิ้ง เพื่อให้เข้าใจถึงเสถียรภาพของการขาย ควรทำการวิเคราะห์ XYZ
7. โลจิสติกส์ความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดซื้อจัดจ้าง สินค้า การจัดเก็บ และความพร้อมของสินค้าจะได้รับจากการศึกษาตัวชี้วัดด้านลอจิสติกส์ การสูญเสียและความต้องการของผลิตภัณฑ์ สินค้าคงคลังก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกันที่ต้องทำความเข้าใจเพื่อการจัดการธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพเพียงใด แม้แต่สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก กรรมการที่มีประสบการณ์จะเพิ่มผลกำไรของบริษัทและได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีนัยสำคัญที่สุดโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกต้อง และงานของผู้จัดการจะง่ายขึ้นอย่างมากด้วยรายงานแบบภาพ

ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูล การให้คำปรึกษาที่มีประสิทธิภาพคือสิ่งที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาคุณภาพของธุรกิจ แก้ไขปัญหาและวิกฤตที่มีอยู่ ป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ค้นหาวิธีเพิ่มผลกำไรและประสิทธิภาพโดยทั่วไป ทั้งหมดนี้ให้บริการแก่คุณด้วยการให้คำปรึกษาคุณภาพสูง

กระบวนการให้คำปรึกษามีความซับซ้อน หลายขั้นตอน หลายระดับ ไม่มีแนวทางที่ชัดเจนและเป็นสากลสำหรับธุรกิจใดๆ ก็ตาม: บริบทของธุรกิจ เฉพาะกลุ่ม อุตสาหกรรม กลุ่มเป้าหมาย คุณลักษณะ และอื่นๆ อีกมากมาย ทั้งหมดนี้ส่งผลต่อวิธีการดำเนินธุรกิจ กระบวนการจะได้รับการวินิจฉัย โดยปกติแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายของการให้คำปรึกษาจะนำหน้าด้วยขั้นตอนล่วงหน้าอื่นๆ มากมาย เช่น การเตรียมงาน การอธิบายกระบวนการทางธุรกิจ การวิเคราะห์ธุรกิจ การวินิจฉัยโครงสร้างพื้นฐานโดยทั่วไป และโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีขององค์กร โดยเฉพาะข้อมูลที่ได้รับการวิเคราะห์ และขึ้นอยู่กับ สิ่งนี้มีการสร้างคำแนะนำจำนวนหนึ่ง ต้องบอกว่าการวิเคราะห์ธุรกิจและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในกระบวนการให้คำปรึกษาซึ่งนำไปสู่ข้อสรุปที่เหมาะสมและอยู่บนพื้นฐานของการวิเคราะห์ดังกล่าวที่สร้างคำแนะนำใด ๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ: นำไปใช้อย่างไร?

ในกรณีนี้ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพไม่สามารถทำได้หากไม่มีตัวชี้วัดเชิงปริมาณ นั่นคือเป็นที่พึงปรารถนาอย่างยิ่งที่จะมีการนำระบบอัตโนมัติบางประเภทมาใช้กับงานขององค์กร - กระบวนการทางธุรกิจ, ความสัมพันธ์กับลูกค้า, ซัพพลายเออร์, คนกลางเพื่อให้การไหลของเอกสารและกระบวนการอื่น ๆ ทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติเช่นกัน ด้วยการบัญชีคุณภาพสูงของกระบวนการทั้งหมดที่เกิดขึ้นภายในธุรกิจ การรายงานและการวิเคราะห์เพิ่มเติมจึงอำนวยความสะดวกอย่างมาก

คุณสามารถทำให้การไหลของเอกสาร การจัดการลูกค้า และอำนวยความสะดวกในการรายงานเป็นไปโดยอัตโนมัติได้อย่างไร

ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือซอฟต์แวร์พิเศษที่ออกแบบมาเพื่อทำงานหลายอย่าง - จาก FB Consult คุณจะได้รับระบบการจัดการลูกค้าคุณภาพสูง - CRM ประเภทต่างๆ ที่ออกแบบมาสำหรับภาคธุรกิจต่างๆ โซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับการควบคุมเอกสาร - DocsVision รวมถึงซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงสำหรับการระบุธุรกรรมทางการเงินที่น่าสงสัย - QlikView การใช้โซลูชันดังกล่าวจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของคุณได้อย่างมาก

เข้าถึงงานด้วย Big Data โดยใช้การวิเคราะห์ด้วยภาพ

ปรับปรุงระบบธุรกิจอัจฉริยะของคุณและแก้ไขปัญหาตามปกติโดยใช้ข้อมูลที่ซ่อนอยู่ใน Big Data ด้วยแพลตฟอร์ม TIBCO Spotfire เป็นแพลตฟอร์มเดียวที่ให้ผู้ใช้ทางธุรกิจมีอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายและใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ Big Data ได้อย่างเต็มรูปแบบ โดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีหรือการศึกษาพิเศษ

อินเทอร์เฟซ Spotfire ทำให้สะดวกพอๆ กันในการทำงานกับทั้งชุดข้อมูลขนาดเล็กและคลัสเตอร์ข้อมูลขนาดใหญ่หลายเทราไบต์: การอ่านเซ็นเซอร์ ข้อมูลจากโซเชียลเน็ตเวิร์ก จุดขาย หรือแหล่งที่มาของตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ผู้ใช้ทุกระดับทักษะสามารถเข้าถึงแดชบอร์ดเชิงลึกและเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายโดยใช้การแสดงภาพ ซึ่งเป็นการแสดงภาพกราฟิกของจุดข้อมูลหลายพันล้านจุดรวมกัน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการเรียนรู้จากการลงมือทำจากประสบการณ์ของบริษัทร่วมกัน เพื่อการตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น เมื่อใช้ Spotfire Predictive Analytics คุณสามารถค้นพบแนวโน้มตลาดใหม่ๆ จากข้อมูลข่าวกรองธุรกิจ และดำเนินการเพื่อลดความเสี่ยง ซึ่งช่วยให้คุณปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจด้านการจัดการของคุณได้

ทบทวน

การเชื่อมต่อข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูง

Spotfire นำเสนอการวิเคราะห์สามประเภทหลักพร้อมการผสานรวมกับ Hadoop และแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่อื่น ๆ ได้อย่างราบรื่น:

1. การวิเคราะห์ตามความต้องการ: ตัวเชื่อมต่อข้อมูลในตัวที่ผู้ใช้สามารถกำหนดค่าได้ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการแสดงภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบที่รวดเร็วเป็นพิเศษ
2. การวิเคราะห์ในฐานข้อมูล (การวิเคราะห์ในฐานข้อมูล): บูรณาการกับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์แบบกระจายที่ช่วยให้คุณสามารถคำนวณข้อมูลที่ซับซ้อนใดๆ โดยอิงจากข้อมูลขนาดใหญ่
3. การวิเคราะห์ในหน่วยความจำ: การบูรณาการกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ทางสถิติที่ดึงข้อมูลโดยตรงจากแหล่งข้อมูลใดๆ รวมถึงแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิมและแหล่งข้อมูลใหม่

วิธีการบูรณาการเหล่านี้ร่วมกันแสดงถึงการผสมผสานที่มีประสิทธิภาพของการสำรวจด้วยภาพและการวิเคราะห์ขั้นสูง
ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถเข้าถึง รวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลใดๆ ผ่านทางแดชบอร์ดและเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย

ตัวเชื่อมต่อข้อมูลขนาดใหญ่

Spotfire Big Data Connectors รองรับการเข้าถึงข้อมูลทุกประเภท: ในแหล่งข้อมูล ในหน่วยความจำ และตามความต้องการ ตัวเชื่อมต่อข้อมูล Spotfire ในตัวประกอบด้วย:

• ตัวเชื่อมต่อข้อมูล Hadoop ที่ได้รับการรับรองสำหรับ Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill และ Pivotal HAWQ
• ตัวเชื่อมต่อ Big Data ที่ได้รับการรับรองอื่นๆ ได้แก่ Teradata, Teradata Aster และ Netezza
• ตัวเชื่อมต่อสำหรับข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบันจากแหล่งที่มา เช่น เซ็นเซอร์สัมผัส OSI PI

การคำนวณแบบกระจายในแหล่งข้อมูล

นอกเหนือจากฟังก์ชันการทำงานที่สะดวกสบายของ Spotfire สำหรับการเลือกการดำเนินการด้วยภาพสำหรับการสืบค้น SQL ที่เข้าถึงข้อมูลที่กระจายไปตามแหล่งข้อมูลแล้ว Spotfire ยังสามารถสร้างอัลกอริธึมทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานภายในแหล่งข้อมูล และส่งคืนเฉพาะผลลัพธ์ที่จำเป็นสำหรับการสร้างการแสดงภาพในระบบ Spotfire

• ผู้ใช้ทำงานกับแดชบอร์ดที่มีฟังก์ชันการเลือกภาพที่เข้าถึงสคริปต์โดยใช้ความสามารถในตัวของภาษา TERR
• สคริปต์ TERR เริ่มต้นการทำงานของฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายโดยโต้ตอบกับ Map/Reduce, H2O, SparkR หรือ Fuzzy Logix
• แอพพลิเคชั่นเหล่านี้ผลัดกันเข้าถึงระบบด้วย ประสิทธิภาพสูงเช่น Hadoop หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ
• TERR สามารถใช้งานเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงบนโหนด Hadoop ที่ได้รับการจัดการโดยใช้ MapReduce หรือ Spark ภาษา TERR สามารถใช้กับโหนดข้อมูล Teradata ได้
• ผลลัพธ์จะถูกแสดงเป็นภาพบน Spotfire

TERR สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) – TERR เป็นแพ็คเกจทางสถิติ ระดับองค์กรซึ่งพัฒนาโดย TIBCO เพื่อให้เข้ากันได้กับภาษา R โดยใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์ด้วย S+ ที่สั่งสมมาหลายทศวรรษของบริษัท สิ่งนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันและโมเดลต่อไปได้ ไม่เพียงแต่ใช้โค้ด open R เท่านั้น แต่ยังรวมและปรับใช้โค้ด R ของตนบนแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งในเชิงพาณิชย์โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่อีกด้วย TERR มีประสิทธิภาพสูงกว่าและการจัดการหน่วยความจำที่เชื่อถือได้ ให้มากกว่า ความเร็วสูงประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเมื่อเปรียบเทียบกับภาษา R แบบโอเพ่นซอร์ส

ผสมผสานทุกฟังก์ชั่นการใช้งาน

ผสมผสานพลังที่กล่าวมาข้างต้น ฟังก์ชั่นหมายความว่าแม้ในกรณีของงานที่ซับซ้อนที่สุดที่ต้องใช้การวิเคราะห์ด้วย ระดับสูงความน่าเชื่อถือ ผู้ใช้โต้ตอบกับเวิร์กโฟลว์แบบโต้ตอบที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถแสดงภาพและวิเคราะห์ข้อมูล และแบ่งปันผลการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องทราบรายละเอียดของสถาปัตยกรรมข้อมูลที่เป็นรากฐานของการวิเคราะห์ธุรกิจ

ตัวอย่าง: อินเทอร์เฟซ Spotfire สำหรับการกำหนดค่า ใช้งาน และแสดงผลลัพธ์ของแบบจำลองที่แสดงลักษณะของสินค้าที่สูญหาย การใช้อินเทอร์เฟซนี้ ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถคำนวณโดยใช้ TERR และ H2O (เฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย) โดยการเข้าถึงข้อมูลธุรกรรมและการจัดส่งที่จัดเก็บไว้ในคลัสเตอร์ Hadoop

พื้นที่วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์ขั้นสูงและการทำนาย

ผู้ใช้ใช้แดชบอร์ด Spotfire พร้อมฟังก์ชันการเลือกภาพเพื่อเปิดใช้ชุดความสามารถขั้นสูงที่หลากหลาย ซึ่งทำให้ง่ายต่อการคาดการณ์ สร้างแบบจำลอง และเพิ่มประสิทธิภาพได้ทันที การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์สามารถทำได้ภายในแหล่งข้อมูล (ในแหล่งข้อมูล) โดยส่งคืนเฉพาะข้อมูลที่รวบรวมและผลลัพธ์ที่จำเป็นในการสร้างการแสดงภาพบนแพลตฟอร์ม Spotfire

การเรียนรู้ของเครื่อง

มีเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องมากมายในรายการคุณสมบัติในตัวของ Spotfire ที่สามารถใช้งานได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว นักสถิติสามารถเข้าถึงโค้ดโปรแกรมที่เขียนด้วยภาษา R และสามารถขยายฟังก์ชันการทำงานที่ใช้ได้ ฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแชร์กับผู้ใช้รายอื่นได้เพื่อให้นำมาใช้ซ้ำได้ง่าย

มีอยู่ วิธีการดังต่อไปนี้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับตัวแปรหมวดหมู่อย่างต่อเนื่องบน Spotfire และ TERR:

• การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก
• แผนผังการตัดสินใจ (แผนผังการตัดสินใจ), อัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่ม (ฟอเรสต์สุ่ม), เครื่องเพิ่มการไล่ระดับสี (GBM)
• โมเดลเชิงเส้น (เพิ่มเติม) ทั่วไป (แบบจำลองสารเติมแต่งทั่วไป)
• โครงข่ายประสาทเทียม

การวิเคราะห์เนื้อหา

Spotfire ให้การวิเคราะห์และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ซึ่งส่วนใหญ่ไม่เคยมีการใช้งานมาก่อน ซึ่งเป็นข้อความที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งจัดเก็บไว้ในแหล่งข้อมูล เช่น เอกสาร รายงาน บันทึกย่อ ระบบซีอาร์เอ็ม, บันทึกไซต์, สิ่งพิมพ์ใน ในเครือข่ายโซเชียลและอีกมากมาย

การวิเคราะห์ตำแหน่ง

แผนที่หลายชั้น ความละเอียดสูงเป็นวิธีที่ดีในการแสดงภาพข้อมูลขนาดใหญ่ ฟังก์ชันแผนที่ที่หลากหลายของ Spotfire ช่วยให้คุณสร้างแผนที่ที่มีเลเยอร์อ้างอิงและเลเยอร์การทำงานได้มากเท่าที่คุณต้องการ Spotfire ยังช่วยให้คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนในขณะที่ทำงานกับแผนที่ได้ นอกเหนือจากแผนที่ทางภูมิศาสตร์แล้ว ระบบยังสร้างแผนที่เพื่อแสดงภาพพฤติกรรมของผู้ใช้ คลังสินค้า การผลิต วัตถุดิบ และตัวชี้วัดอื่นๆ อีกมากมาย