Wprowadzenie

Czym jest analityka biznesowa?

Analityka biznesowa to zestaw zautomatyzowanych praktyk, narzędzi i usług analizy danych, które pomagają zrozumieć, co i dlaczego dzieje się w przedsiębiorstwie, aby usprawnić proces podejmowania decyzji i pomóc w planowaniu przyszłych działań. Określenie „analityka biznesowa” jest często używane w połączeniu z inteligentną analizą danych (BI) oraz analizą wielkich zbiorów danych.

Jakie są korzyści stosowania rozwiązań w dziedzinie analityki biznesowej?

Szybsze i pewniejsze decyzje

W miarę wzrostu ilości danych, szybkie i dokładne przetwarzanie danych biznesowych oraz dostrzeganie ukrytych trendów, wzorców i czynników napędzających biznes staje się niemal niemożliwe. Nowoczesne rozwiązania w dziedzinie analityki na potrzeby planowania mogą pomóc klientom w skróceniu czasu przetwarzania danych o 80%.

Niższe koszty i szybsze działania

Możliwość łączenia danych ze wszystkich źródeł w celu szybszego wykorzystania uzyskanych informacji w praktyce oraz automatyzacja procesów planowania i analizy w celu zaoszczędzenia czasu i nakładu pracy. Klienci korzystający z rozwiązań oprogramowania planistycznego zaoszczędzili ponad 1 mln USD na usprawnieniu procesu budżetowania.

Przewidywanie nieoczekiwanych zdarzeń i reagowanie na nie

Analityka predykcyjna pozwala prognozować wyniki i optymalizować rezultaty. Testowanie scenariuszy przed wdrożeniem planów pozwala zobaczyć potencjalny wpływ decyzji. Rozwiązania w dziedzinie analityki biznesowej dają możliwość łatwego modyfikowania planów i reagowania na zmiany.

Ewolucja

Sztuczna inteligencja i ewolucja analityki biznesowej

Gromadzenie i analiza danych mają fundamentalne znaczenie dla analityki biznesowej. W latach 90. ubiegłego wieku identyfikacja dostępnych danych w organizacji, łączenie się z niezliczonymi źródłami danych, przekształcanie surowych danych w użyteczną formę i generowanie okresowych raportów wymagały umiejętności programowania komputerowego.

W kolejnej dekadzie innowacyjne firmy zaczęły analizować dane biznesowe przy użyciu języków programowania takich jak Python i R. Dzięki temu można było zobaczyć, co dzieje się w organizacji, a czasem nawet określić przyczynę tych zdarzeń. Jednak praktyki te nie spełniały oczekiwań tych, którzy chcieli zrozumieć prawdziwe czynniki mające wpływ na wcześniejsze wyniki, przewidzieć zdarzenia i zaplanować przyszłe działania — a już na pewno nie oddawały tych możliwości w ręce przeciętnego, zwykłego pracownika.

W ciągu ostatniej dekady samoobsługowe rozwiązania do analityki biznesowej, sztuczna inteligencja oraz oprogramowanie do zarządzania danymi w chmurze umożliwiły niemal każdemu (niezależnie od poziomu umiejętności) przeprowadzanie analiz i wizualizowanie trendów w czasie rzeczywistym, identyfikację problemów biznesowych i podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Analityka biznesowa nie jest już wyłącznie domeną informatyków. Jest to powszechne narzędzie między innymi w branży finansów, w produkcji, służbie zdrowia, sprzedaży, marketingu, łańcuchu dostaw, działalności operacyjnej. Przedsiębiorstwa, które chcą uzyskać cenne informacje z posiadanych dane, potrzebują analityki biznesowej.

W dzisiejszych czasach umiejętności wykonywania analizy biznesowej są przedmiotem nauczania w czołowych szkołach biznesu i stanowią ważną część wielu programów studiów. Studenci kierunków biznesowych uczą się wykorzystywać swoje umiejętności w realnych sytuacjach, takich jak operacje biznesowe, gdzie identyfikują kluczowe wskaźniki i przyjmują oparte na danych podejście do rozwiązywania problemów.

Rozwiązania z dziedziny analityki biznesowej nie tylko pozwalają wyjść poza co i dlaczego, ale także pozwalają określić przyszłe działania.

Cykl życia analityki biznesowej

Cykl życia analityki biznesowej pomaga organizacjom wykorzystywać dane i technologie IT do określenia tego, co się stało, dlaczego tak się stało i co należy zrobić dalej

Oprogramowanie planistyczne

Wszystko zaczyna się od planu. Niezależnie od tego, czy jest to plan korporacyjny, plan finansowy, czy jeden z wielu planów wydziałowych, oprogramowanie planistyczne zapewnia wgląd w dane historyczne, aby ulepszać bieżące plany i optymalizować je w przyszłości. Wiele firm opiera swoje planowanie na arkuszach Microsoft Excel, ale proces ten jest czasochłonny i podatny na błędy. Nowoczesne rozwiązania ułatwiają grupowe tworzenie planów biznesowych i pozwalają szybko reagować na bieżące wyniki biznesowe.

Poznaj nasze wyróżnione rozwiązanie

IBM Planning Analytics with Watson

Analizy opisowe

Samoobsługowe inteligentne narzędzia analityczne umożliwiają każdemu — od samodzielnego pracownika po kadrę kierowniczą — uzyskanie obrazu wyników biznesowych. Należy jednak mieć pewność, że posiadane narzędzia do wizualizacji danych są godne zaufania i uniknąć działania w oparciu o fałszywe spostrzeżenia. Wraz ze wzrostem wielkości zbiorów danych, doświadczeni analitycy korzystają ze zautomatyzowanych narzędzi do wykonywania zapytań SQL, czyszczenia i łączenia wielu zestawów danych. Wizualizacja danych służy do udostępniania trendów innym i śledzenia kluczowych wskaźników wydajności.

Poznaj nasze wyróżnione rozwiązanie

IBM Cognos Analytics

Analizy diagnostyczne

Techniki eksploracyjnej analizy danych ułatwiają znajdowanie zależności ukrytych w danych i identyfikację rzeczywistych czynników biznesowych.Pozwalają odkryć, co się stało, a następnie określić, dlaczego tak się stało. Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania w dziedzinie inteligentnej analizy danych pozwalają użytkownikom biznesowym, analitykom biznesowym i analitykom danych łatwo stosować algorytmy do analizy wielkich zbiorów danych, szybko znajdować obiektywne informacje i polepszać proces podejmowania decyzji biznesowych.

Poznaj nasze wyróżnione rozwiązanie

IBM Cognos Analytics

Analizy predykcyjne

Samoobsługowe narzędzia analityczne wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby pomagać użytkownikom biznesowym i analitykom biznesowym, a nie tylko analitykom danych, przewidywać przyszłe zdarzenia na podstawie analizy danych historycznych i identyfikacji wzorców. Analiza statystyczna, programowanie w języku Python i eksploracja danych to tylko niektóre z zaawansowanych technik analityki biznesowej stosowanych do przewidywania wyników.

Analizy preskryptywne

Analizy preskryptywne pomagają zarządzać zasobami i alokować je w sposób bardziej wydajny i skuteczny poprzez wykorzystanie mocy mechanizmów optymalizacyjnych i metod statystycznych do przesiewania milionów możliwych alternatyw i rekomendowania najlepszej decyzji. Wielokrotne przejście przez cykl życia analityki biznesowej pozwala na uzyskanie nowych, opartych na danych innowacji.

Poznaj nasze wyróżnione rozwiązanie

IBM Decision Optimization

Dlaczego warto skorzystać z rozwiązań IBM do analityki biznesowej?

Przyspieszenie analizy dzięki sztucznej inteligencji

Zautomatyzowane tworzenie modeli, przetwarzanie języka naturalnego oraz pomoc kognitywna umożliwiają wykorzystanie danych do podejmowania szybszych i pewniejszych decyzji.

Nasze produkty są lepsze razem

Nasze produkty analityczne są zaprojektowane do współpracy jako szerszy zestaw rozwiązań do analityki biznesowej i łatwo łączą się z systemami IT przedsiębiorstwa.

Wdrażanie w dowolnym miejscu i czasie

Nasze produkty są dostępne w środowisku lokalnym, w chmurze, na platformie IBM Cloud Pak® for Data lub jako opcja hybrydowa.

Zacznij bezpłatnie przez 30 dni