Business Intelligence
Что такое Business Intelligence?
Business Intelligence (аббревиатура BI или бизнес-аналитика) — это набор процессов, технологий и инструментов, которые превращают данные в полезную информацию для решения проблем и улучшения бизнес-процессов.
BI используется компаниями, чтобы:/
- Собрать количественные данные о работе предприятия, включая среднюю стоимость заказа, число покупок, долю возвратов.
- Обработать и систематизировать информацию, подготовив ее для дальнейшего анализа.
- Проанализировать результат: обнаружить тенденции, паттерны и отклонения, а также разработать предложения по устранению проблем и прогнозировать развитие компании в разных сценариях.
Как BI используется в бизнесе?
Компании используют BI для анализа данных (data analysis) продаж, маркетинговых кампаний, управления запасами, сбора сведений о сотрудниках и перспективах для оптимизации, мониторинга эффективности работы поставщиков, прогнозирования доходов и операций.
BI помогает выявлять тенденции и проблемы, чтобы предвидеть потребности клиентов, лучше управлять ресурсами, повышать общую эффективность. Например, ресторанная сеть применяет BI для анализа отзывов клиентов, чтобы улучшить клиентский сервис, а банк — для анализа транзакций, выявления подозрительных активностей, разработки индивидуальных предложений.
Инструменты BI для анализа данных
Платформы для бизнес-аналитики данных (BI Platforms): Tableau, Power BI, QlikView и Qlik Sense.
Инструменты для работы с Big Data Tools: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka.
Инструменты для анализа данных Data Analysis Tools: Excel, Google Analytics, R (открытый программный код для статистического анализа и визуализации).
Инструменты для машинного обучения и искусственного интеллекта: TensorFlow и PyTorch, IBM Watson, Scikit-learn.
Инструменты для интеграции данных Data Integration Tools: Talend, Apache NiFi, MuleSoft
Роль искусственного интеллекта в BI
Искусственный интеллект (ИИ) значительно расширяет возможности BI. Алгоритмы ИИ способны автоматически классифицировать информацию, выявлять аномалии, прогнозировать будущие тенденции, помогать в стратегическом планировании, а также лучше понимать настроения потребителей и адаптироваться к изменениям на рынке.
Например, ритейлер использует ИИ для прогнозирования спроса на товары: какие товары будут популярны в ближайшие месяцы? запасы каких товаров необходимо пополнить? В телекоммуникациях ИИ анализирует информацию о клиентах и обращения в поддержку, чтобы предсказать вероятность клиентского оттока, выявить проблемы и жалобы, создать акции для удержания пользователей.
Преимущества внедрения BI-систем
- Оперативный анализ данных ускоряет процессы и помогает избежать задержек в бизнес-операциях.
- Превращение данных в полезную информацию способствует лучшему пониманию ситуации и принятию более точных решений.
- Обоснованные решения помогают минимизировать риски и повысить вероятность успеха.
- Оптимизация процессов сокращает затраты и улучшает общую производительность.
- Улучшение клиентского обслуживания повышает лояльность клиентов.
- Выявление рыночных тенденций помогает адаптироваться к новым условиям и оставаться конкурентоспособными.
Как выбрать BI-платформу?
Выбор BI-платформы должен соответствовать специфическим требованиям бизнеса. Необходимо учитывать такие факторы, как стоимость, функциональные возможности, удобство использования и совместимость с текущими платформами. Следует также обратить внимание на функции визуализации данных, наличие искусственного интеллекта и аналитических инструментов, а также доступность готовых шаблонов и средств для создания отчетов.
Например, стартап в области технологий выберет Tableau из-за мощных инструментов визуализации и легкой интеграции с другими системами. А для крупного предприятия, которому нужно комплексное решение для анализа информации и отчетности, подойдет гибкий QlikView с широкими возможностями настройки.
