Tugeva ärianalüüsi (BI) strateegia loomine teie ettevõttele võib olla äärmiselt tõhus tööriist, juhul kui see on tehtud õigesti. BCS Itera pakub strateegia ja lahenduse väljatöötamist, mis ühendab ajaloolised andmed ja tulevikku suunatud ennustava analüüsi.
Teades andmeallikaid, peab otsustama, kuidas ja kus neid hoida. Enamiku ettevõtete jaoks, eriti need kellel on palju andmeid, tähendab see andmelao ehitamist. Kui andmed on korrektsed ja korrastatud, annab andmeladu aruandlusele kiiruse ja mugavuse.
Pakume kuluefektiivseid, “võtmed kätte” BI juurutusteenuseid. Alates vajaduste hindamisest, lahenduse analüüsist, disainist ja arendamisest kuni testimise ja kasutuselevõtuni.
Cloud Business Intelligence rakendused on majutatud pilves ehk virtuaalserverites. Üha enam kasutatakse organisatsioonides BI-ga seotud andmete juurdepääsuks pilve mudelit, nagu dashboardid, KPI-d ja muud ärianalüüsi aruanded.
BI lahenduse uusim versioon pakub reeglina suuremat turvalisust, tugevamat arhitektuuri, uusi aruandeid ja palju muud kasuliku. BCS Itera meeskond kasutab hästi välja töötatud ja testitud rakendusmetoodikat, mis tagab parima võimaliku teenuse.
Paranda otsuste tegemise võimekust ja äritegevust BI koolitustega.
Kuidas kasutada andmeanalüütikat paremate äriotsuste tegemiseks. Pakume nii klassi- kui ka individuaalkoolitusi algajatest spetsialistideni.
Parandage kampaaniate-, müügi- või turunduse tulemusi ja kliendikogemust. Kui olete nagu enamik jaemüüjaid, on teil palju andmeid aga kas ka vahendeid, et muuta info kasumlikuks kliendi- või äriteadmiseks? Mõista oma jaemüügiandmeid targa ärianalüüsi lahenduse abil.
Hulgikaubandus on äärmiselt konkurentsitihe valdkond, kus oma eeliste ning võimaluste maksimeerimine on ülioluline. Millised on kasumlikud või kahjumlikud tooted, tootegrupid? Kes on sinu ettevõtte jaoks võtmekliendid keda ei tohi kaotada? Millistest toodetest loobuda või kus on kahjumlikud tarneaugud.
Tootmise tarneahel on üks keerukamaid ning suure hulga erinevate muutujate-andmetega, mille on-line jälgimine on kriitiline.
Ehituse valdkonna suurimaks väljakutseks on omada ülevaadet väga erinevatest protsessidest ning erinevad andmed tervikuks koondada.
Taristu ettevõtte üheks suureks väljakutseks on varade haldus ja sellega seotud näidikud. Reeglina on taristuettevõttel kõrgem vastutus teenuste tagamisel ning kvaliteedil, kus määravaks on taristu korraline hooldus ja remont.
Keskmiste- ja suuremate projektidega tegeleval ettevõttel on sõltuvalt valdkonnast erinevad väljakutsed ja ka mõõdikud.
Mis juhtus?
Kõige tavapärasem ärianalüüsi lahendus, mille tulemuseks on aruanded või numbrilauad. Aruanded kajastavad enamasti hetke olukorda. Näiteks milline on kaupade hetke laoseis, millised kliendid on võlgu ja kui palju.
Majandustarkvara koosseisus olevad aruanded katavad just selle taseme analüüsi vajadused. Kasutajatel on neid aruandeid lihtne tarbida.
Kui on vajadus näha saadud infot algsest teisel kujul, tähendab see pöördumist IT toe poole, kes peab aruande ümber kujundama või uue tegema.
Miks juhtus?
Selle taseme ärianalüüsi lahendus peab vastama küsimusele, miks mingid näitajad on just sellised nagu nad on. Vastuse otsingul peab kasutajal olema jooksvalt võimalus aruanne ümber sättida ja muuta vajadusel filtreid. Minna süvitsi üldisema taseme (näiteks ettevõtte tasemelt) numbritest madalama taseme (näiteks osakonna tasemeni) numbriteni, vajadusel kuni detailsete (dokumendi rea tasemeni) kanneteni välja.
Vajalik on andmeladu, mis on disainitud selliselt, et andmed oleks kiirelt ja mugavalt sisestatavad.
Seosed, trendid, kõrvalekalded
Avastav ärianalüüs on uuriva analüüsi üks osa, aga kuna siin on vajadus keerulisemate algoritmide ja reeglite kirjeldamise järele, siis on mõistlik see tuua välja eraldi tasemena. Mahukaid andmehulki visualiseerides võivad silma hakata mustrid, trendid ja seosed, mida esmapilgul ei otsitudki. Et sellised seosed välja tuleksid, tuleb luua spetsiaalseid reegleid ja segmenteerimise tingimusi päringute koostamisel. Samuti aitab andmete visualiseerimine tuvastada ilmseid hälbeid, mis võisid olla tekkinud vigaselt sisestatud algandmetest, aidates sellisel viisil parandada andme kvaliteeti ja siluda äriprotsessi.
Avastava ärianalüüsi rakenduse iseloomulikuks osaks on mitmekesine andmete visualiseerimise võimalikkus. Üheks populaarseks rakenduseks selle taseme nõudmiste katmisel on Microsofti Power BI nimeline andmeanalüüsi tööriistade komplekt.
Mis hakkab juhtuma?
Esineb mitmeid statistilisi metoodikaid, kuidas olemas oleva andmekogumi põhjal tuletada uusi väärtusi. Need uued väärtused võivad kajastada näiteks oodatavat müügikasumit järgmisel perioodil (forecasting) või prognoosida mingi uue kauba müügi koguseid, kui on teada sellele sarnaste atribuutidega kaupade müügiajalugu (prediction).
Vajalike andmemudelite analüüsiks on tarvis rakendada keerukamaid lahendusi ja siin tulevad appi tehisintellekt (AI) ja masinõppe (Machine learning) algoritmid. Õnneks ei ole selliste rakenduste kasutamine enam ulme valdkond.
Vastavad teenused on mitmete teenuse pakkujate poolt valmis tarbimiseks. Nimetame siin märksõnadena näiteks Microsofti Cortanat ja Azure ML teenuseid.
Mida teha?
See on suhtelisel uus valdkond ärianalüütikas. Soovitava ärianalüüsi eesmärk on võimaldada ette näha erinevad stsenaariumid ja võimalikud tulemid sõltuvalt tehtud otsustest ja nende põhjal pakkuda parimat tegevuskava. Sellise tulemuse saavutamiseks tuleb rakendada mitmekülgset komplekti erinevatest tehnikatest ja tööriistadest ja seepärast on sarnase lahenduse ülespanek ning administreerimine keerukas. Kui see on korrektselt rakendatud on positiivne mõju ettevõtte tegevusele suur.