Paaugstiniet un izgaismojiet dinamiskas komerciāla zināšanu mākslu

1. Kas ir komerciāla inteliģence?

2. Kāpēc komerciāla inteliģence ir izšķiroša?

3. Diezgan daudz komerciāla zināšanu formas

4. Rūpniecības inteliģences dažas lieliskas priekšrocības

5. Rūpniecības inteliģences izaicinājumi

6. Veids, kā īstenot komerciāla inteliģenci

7. Rūpniecības inteliģences ceļš uz priekšu

8. Business Intelligence lietošanas apstākļi

9. Rūpniecības inteliģences rīki

10. Nepārtraukti uzdotie problēmas

Kalpot kā	Rūpniecības inteliģence	Informācijas vizualizācija	Informācijas pētījums	Lielie informācija	Paredzamā pētījums
Definīcija	Informācijas un analītikas lietošana, kā veids, kā uzlabotu izvēļu pieņemšanu	Informācijas vizuālo attēlojumu lietošana, kā veids, kā palīdzētu vecākiem tos aptvert	Ieskatu iegūšanas metode no datiem	Informācijas kopas, kas ir vienkārši pārāk lielas par to, ja sarežģītas tradicionālajiem informācijas apstrādes rīkiem	Informācijas lietošana, kā veids, kā prognozētu nākotnes notikumus
Priekšrocības	Uzlabota izvēļu pieņemšana, palielināta produktivitāte, samazinātas cena	Uzlabota informācijas pārliecība, vieglāka ieskatu saruna	Augstāka pārliecība attiecībā uz komerciāla problēmām, jaunu iespēju apzināšana	Iespēja vienkārši pieņemt pārdomātākus lēmumus drīzāk	Iespēja apzināt riskus un izredzes, apturēt jautājumi, iepriekš tās tiek
Izaicinājumi	Informācijas izpratnes trūkums, kultūras pretestība pārmaiņām	Informācijas pārslodze, aizspriedumi informācijas vizualizācijās	Informācijas sarežģītība, piekļuves zaudējums datiem	Informācijas uzglabāšanas un pārklājumi cena, drošības bažas	Vēsturisko informācijas zaudējums, neziņa attiecībā uz nākotni
Rīki	Rūpniecības inteliģences platformas, informācijas noliktavas, informācijas ezeri	Informācijas vizualizācijas rīki, komerciāla zināšanu zināšanu paneļi	Informācijas pētījuma rīki, mašīnmācīšanās algoritmi	Hadoop, Spark, NoSQL informācijas bāzes	Mašīnmācīšanās algoritmi, paredzamās analītikas modes
Lietošanas apstākļi	Pircēju attiecību stūrēšana, piegādes ķēdes stūrēšana, krāpšanas atmaskošana	Reklamēšana, mārketings, kustība, preču izstrāde	Risku stūrēšana, ekonomiskā plānu veidošana, patērētāju atmaksas prognozēšana	Veselības aprūpe, ražošana, cenu diapazons, telekomunikācijas	Personīgās cenu diapazons, veselības aprūpe, kiberdrošība

Kas ir komerciāla inteliģence?

Rūpniecības vadlīnijas (BI) ir informācijas vākšanas, pētījuma un prezentēšanas metode, kā veids, kā palīdzētu firmām vienkārši pieņemt pārdomātus lēmumus. BI rīki un lietišķās zinātnes var arī atbalstīt firmām vākt datus no pārāk daudzveidīgiem avotiem, tostarp iekšējām sistēmām, ārējiem avotiem un sociālajiem medijiem. BI rīki varētu arī atbalstīt firmām mazgāt, veids un vizualizēt datus, kā veids, kā tos varbūt ir vienkāršiem nolūkiem aptvert un interpretēt.

BI var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā uzlabotu dažādas uzņēmējdarbības ietver, tostarp:

• Reklamēšana
• Reklamēšana
• Ķirurģiskas procedūras
• Līdzekļi
• Cilvēkresursi

Ceļu BI, firmas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, cietināt savu sniegumu un aizsniegt savus mērķus.

Šeit ir pāris piemēri, pareizais veids, kā BI var arī maksimāli izmantot uzņēmējdarbības veiktspējas pastiprināšanai:

• Reklāmas apkalpe var arī maksimāli izmantot BI, kā veids, kā izsekotu savu kampaņu veiktspējai un identificētu visefektīvākos pārdošanas kanālus.
• Mārketinga apkalpe var arī maksimāli izmantot BI, kā veids, kā identificētu ienesīgākos klientus un atlasītu viņiem pareizos piedāvājumus.
• Operāciju apkalpe var arī maksimāli izmantot BI, kā veids, kā identificētu un novērstu jautājumi savos procesos.
• Monetārā apkalpe var arī maksimāli izmantot BI, kā veids, kā prognozētu skaidras naudas plūsmas un pieņemtu labākus ieguldījumu lēmumus.
• Cilvēkresursu apkalpe var arī maksimāli izmantot BI, kā veids, kā noteiktu sava darbaspēka prasmju trūkumus un izstrādātu izglītojoša metodes to novēršanai.

BI ir dzīvespriecīgs ierīce, kas varbūt atbalstīt firmām cietināt savu sniegumu un aizsniegt savus mērķus. Apkopojot, inspekcijas un sniedzot datus vienkāršiem nolūkiem saprotamā un interpretējamā kaut kādā veidā, BI var arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus un uzlabot izaugsmi.

3. Diezgan daudz komerciāla zināšanu formas

Ir 3 galvenie komerciāla zināšanu formas:

• Aprakstošā komerciāla inteliģence
• Diagnostikas komerciāla inteliģence
• Paredzamā komerciāla inteliģence

Descriptive Business Intelligence sniedz ieskatu pagātnes notikumos. To var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā atbildētu pie tādiem jautājumiem pareizais veids, kā “Kas noticis?” un “Kāpēc tas notika?”. Diagnostic Business Intelligence palīdz apzināties problēmu pamatcēloņus. To var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā atbildētu pie tādiem jautājumiem pareizais veids, kā “Kāpēc tas notiek?” un “Ko mēs varam darīt, lai to labotu?”. Predictive Business Intelligence iespējo prognozēt nākotni. To var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā atbildētu pie tādiem jautājumiem pareizais veids, kā “Kas varētu notikt?” un “Ko mēs varam darīt, lai tam sagatavotos?”.

Katram komerciāla zināšanu veidam ir savas stiprās un vājās aspekti. Descriptive Business Intelligence izcili ir tādā stāvoklī dot vēsturisku notikumu pārskatu, taču cenšoties nešķiet esam tik laba, kā veids, kā identificētu problēmu pamatcēloņus par to, ja piedāvātu prognozes attiecībā uz nākotni. Diagnostikas komerciāla inteliģence izcili ir tādā stāvoklī pamanīt problēmu pamatcēloņus, taču cenšoties nešķiet esam tik laba, kā veids, kā prognozētu nākotni. Predictive Business Intelligence izcili ir tādā stāvoklī prognozēt nākotni, taču cenšoties nešķiet esam tik laba, kā veids, kā piedāvātu notikumu vēsturisku pārskatu par to, ja identificētu problēmu pamatcēloņus.

Viens no labākajiem veidiem, pareizais veids, kā maksimāli izmantot komerciāla informāciju, ir sajaukt 3 komerciāla zināšanu veidus. Tas sniegs jums pilnīgāku priekšstatu attiecībā uz jūsu uzņēmumu un ļaus jums vienkārši pieņemt labākus lēmumus.

4. Rūpniecības inteliģences dažas lieliskas priekšrocības

Rūpniecības vadlīnijas firmām var arī dot dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta produktivitāte
• Samazinātas cena
• Uzlabota patērētāju apkalpošana
• Uzlabota konkurences ieguvums

Pārliecinoties firmām iegūt ieeju ieskatiem no viņu datos, Business Intelligence var arī atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus, cietināt produktivitāti, aprobežoties cena un pārliecināties labāku patērētāju apkalpošanu. Tas firmām var arī radīt dažādas priekšrocības, tostarp paplašināt peļņu, cietināt patērētāju apmierinātību un spēcīgāku konkurences pozīciju.

Šeit ir pāris izteikt piemēri, pareizais veids, kā komerciāla vadlīnijas var arī dot labumu firmām:

• Veikals var arī maksimāli izmantot komerciāla informāciju, kā veids, kā izsekotu reklāmas datus un noteiktu iezīmes. Šī fakta dēļ šo informāciju var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā pieņemtu lēmumus attiecībā uz to, kurus produktus uzglabāt, kad izpildīt daļas un tāpēc, ka piešķirt resursus.
• Producents var arī maksimāli izmantot komerciāla informāciju, kā veids, kā izsekotu ražošanas datus un noteiktu jomas, kurās var arī cietināt efektivitāti. Šī fakta dēļ šo informāciju var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā veiktu korekcijas ražošanas procesā, kas varbūt aprobežoties cena un paplašināt produktivitāti.
• Monetārā pakalpojumu organizācija var arī maksimāli izmantot komerciāla informāciju, kā veids, kā izsekotu patērētāju datus un identificētu iespējamos riskus. Šī fakta dēļ šo informāciju var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā izstrādātu metodes šo risku mazināšanai, kas varbūt cietināt patērētāju apkalpošanu un spēcīgāku finansiālo stāvokli.

Veids, kā liecina tie piemēri, komerciāla inteliģence var arī dot dažādas priekšrocības jebkura lieluma firmām. Pārliecinoties firmām iegūt ieeju ieskatiem no viņu datos, Business Intelligence var arī atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus, cietināt produktivitāti, aprobežoties cena un pārliecināties labāku patērētāju apkalpošanu. Tas firmām var arī radīt dažādas priekšrocības, tostarp paplašināt peļņu, cietināt patērētāju apmierinātību un spēcīgāku konkurences pozīciju.

5. Rūpniecības inteliģences izaicinājumi

Ceļu komerciāla inteliģenci ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp:

• Cena: Business Intelligence parasti ir izcils ieguldījums gan programmatūras un aparatūras, gan viscaur un resursu ziņā, kas nepieciešami cenšoties ieviešanai un uzturēšanai.
• Informācijas standarts: Rūpniecības izlūkošanai izmantoto informācijas standarts varētu būt ļoti svarīga projekti piepildījumam. Ja informācija ir neprecīzi par to, ja nepilnīgi, ģenerētie ieskati visticamāk, būs neuzticami.
• Sarežģītība: Business Intelligence parasti ir izsmalcināts turnīrs, kas prasa dziļu izdomājot attiecībā uz datiem, biznesu un iesaistītajām tehnoloģijām.
• Izturība pretstatā pārmaiņām: daudzas organizācijas ir rūpnieciskas kvalitātes pretstatā pārmaiņām, un tas patiesībā varētu radīt nepatikšanas veiksmīgu komerciāla zināšanu ieviešanu.
• Izpratnes trūkums: vēlas kvalificētu speciālistu izmantojot zināšanām un pieredzi, kā veids, kā veiksmīgi ieviestu un izmantotu komerciāla inteliģenci.

Neatkarīgi no tiem izaicinājumiem, komerciāla inteliģence parasti ir dārgs ierīce jebkura lieluma firmām. Pārvarot izaicinājumus, firmas var arī dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības, pieņemot labākus lēmumus, veicot uzlabojumus kustības efektivitāti un pagarinot patērētāju apmierinātību.

6. Veids, kā īstenot komerciāla inteliģenci

Rūpniecības inteliģenci var arī īstenot daudzos veidos paļaujoties no organizācijas īpašajām vajadzībām. Dažas no visizplatītākajām metodēm pievieno:

• Vietējā BI: šī ir tradicionālā iegūt piekļuvi BI, caur kuru ierīce notiek instalēta un mitināta pie liek. Tas patiesībā varētu pārliecināties lielāku kontroli pār datiem un drošību, taču to pārvaldīšana parasti ir papildus dārgāka un sarežģītāka.
• Mākoņos balstīta BI: jaunāka dusmas ir maksimāli izmantot mākoņa bāzes BI risinājumus, kurus mitina un pārvalda trešās aspekti piegādātājs. Tas ir lētāks un mērogojamāks atbilde, taču tas ir drošs papildus izmantojot pārim drošības apsvērumiem.
• Hibrīda BI: hibrīda iegūt piekļuvi apvieno lokālās un mākoņdatošanas BI dažas lieliskas priekšrocības, ceļu abus risinājumus. Tas patiesībā varētu pārliecināties labāko no abām pasaulēm, pārliecinoties lokālā BI kontroli un drošību, papildus mākoņa BI mērogojamību un cenu efektivitāti.

Kad BI atbilde ir atlasīts, tavs nākamais solis ir cenšoties ieviešana. Šis metode visbiežāk pievieno šādas kustības:

• Informācijas vākšana un sagatavošana: pirmais solis ir salikt visus datus, kas tiks izmantoti BI. Šīs zināšanas var arī atgriezties no pārāk daudzveidīgiem avotiem, kā piemērs, operatīvām informācijas bāzēm, patērētāju attiecību pārvaldības (CRM) sistēmām un sociālo mediju platformām. Kad informācija ir savākti, šie ir jāiztīra un jāsagatavo, kā veids, kā tos iespējams maksimāli izmantot analīzei.
• Atskaišu izveide un izvietošana: kad informācija ir sagatavoti, tos var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā izveidotu pārskatus un zināšanu paneļus. Šos pārskatus var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā izsekotu galveno metriku, noteiktu iezīmes un pieņemtu apzinātus lēmumus.
• Lietotāju izglītība: jums būs nepieciešams mācīt lietotājus, pareizais veids, kā izmantot BI risinājumu. Uz šī apmācībā jāaptver BI principi, papildus tas, pareizais veids, kā maksimāli izmantot konkrētos izveidotos pārskatus un zināšanu paneļus.
• Risinājuma izsekošana un apkope: Kad BI atbilde ir prezentēts, jums būs nepieciešams to vērot un nodrošināt, ka tas tiešām darbojas kā tam vajadzētu būt. Tas pievieno informācijas avotu, pārskatu un zināšanu paneļu uzraudzību.

Veicot šīs kustības, organizācijas var arī efektīvi īstenot BI risinājumu, kas varbūt atbalstīt cietināt izvēļu pieņemšanu un aizsniegt komerciāla mērķus.

7. Rūpniecības inteliģences ceļš uz priekšu

Rūpniecības zināšanu ceļš uz priekšu ir gaiša. Kā veids, kā pareizais veids, kā informācija turpina pieaugt apjomam un sarežģītībai, BI rīki kļūs jaudīgāki un mazāk grūti lietojami. Tas ļaus firmām drīzāk vienkārši pieņemt labākus lēmumus un dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības.

Dažas no galvenajām tendencēm, kas veido BI nākotni, ir šādas:

* Mākslīgā intelekta (AI) kāpums
* Pieaugošā mākoņdatošanas lietošana
* Lielo informācijas kāpums
* Jaunu BI lietošanas gadījumu atnākšana

AI jau notiek izmantots, kā veids, kā automatizētu BI uzdevumus, kā piemērs, informācijas sagatavošanu un analīzi. Tas atbrīvos indivīdu analītiķus apzināties pie stratēģiskākiem uzdevumiem, kā piemērs, ieskatu attīstīšanu un izvēļu pieņemšanu.

Mākoņdatošana papildus padara BI pieejamāku un pieejamāku jebkura lieluma firmām. Tas apzīmē, ka pat mazie firmas tagad var arī maksimāli izmantot BI sniegtās dažas lieliskas priekšrocības, kā veids, kā uzlabotu izvēļu pieņemšanu.

Lielie informācija ir bet viena dusmas, kas pastiprina BI izaugsmi. Kā veids, kā pareizais veids, kā firmas ģenerē arvien kaudz informācijas, šiem ir nepieciešami BI rīki, kas palīdzētu apzināties to visu. BI rīki var arī atbalstīt firmām atrisināt iezīmes, identificēt izredzes un vienkārši pieņemt labākus lēmumus.

Tāpat visos laikos šķiet jauni BI lietošanas apstākļi. Kā piemērs, BI tagad notiek izmantots, kā veids, kā izsekotu patērētāju uzvedībai, prognozētu turpmākos reklāmas apjomus un uzlabotu patērētāju apkalpošanu.

Rūpniecības zināšanu ceļš uz priekšu ir gaiša. Kā veids, kā pareizais veids, kā informācija turpina pieaugt apjomam un sarežģītībai, BI rīki kļūs jaudīgāki un mazāk grūti lietojami. Tas ļaus firmām drīzāk vienkārši pieņemt labākus lēmumus un dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības.

Rūpniecības zināšanu izmantošanas apstākļi

Rūpniecības informāciju var arī maksimāli izmantot pārāk daudzveidīgiem mērķiem, tostarp:

• Izvēļu pieņemšanas rediģēšana
• Jaunu iespēju apzināšana
• Cenu sasmalcināšana
• Pircēju apkalpošanas rediģēšana
• Atbilstības rediģēšana

Šeit ir pāris izteikt piemēri, pareizais veids, kā firmas ir izmantojuši komerciāla informāciju, kā veids, kā sasniegtu savus mērķus.

• Mazumtirdzniecības organizācija izmantoja komerciāla informāciju, kā veids, kā noteiktu, kurš no tiem preces tika pārdoti vislabāk un kurš no tiem vairs ne. Šie dati palīdzēja organizācijai vienkārši pieņemt labākus lēmumus attiecībā uz to, kādus produktus uzglabāt un tāpēc, ka šiem atrisināt izmaksu.
• Ražošanas organizācija izmantoja komerciāla informāciju, kā veids, kā noteiktu jomas, kurās tas darīs aprobežoties cena. Šie dati palīdzēja organizācijai ietaupīt un cietināt cenšoties rezultātu.
• Monetārā pakalpojumu organizācija izmantoja komerciāla informāciju, kā veids, kā uzlabotu savu patērētāju apkalpošanu. Organizācija spēks pamanīt klientus, kuriem draudēja atteikšanās, un izpildīt pasākumus, kā veids, kā tos saglabātu.
• Zemniecisks uzņēmums izmantoja komerciāla informāciju, kā veids, kā uzlabotu atbilstību. Uzņēmums spēks atrisināt jomas, kurās cenšoties neatbilst noteikumiem, un izpildīt pasākumus, kā veids, kā novērstu problēmu.

Rūpniecības vadlīnijas parasti ir dārgs ierīce jebkura lieluma firmām. Ceļu komerciāla informāciju, firmas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, pamanīt jaunas izredzes, aprobežoties cena, cietināt patērētāju apkalpošanu un cietināt atbilstību.

9. Rūpniecības inteliģences rīki

Pieejams tirgū ir lēts bezgalīgs komerciāla zināšanu rīku izplatījums, un katram ir savas stiprās un vājās aspekti. Iespējams, vissvarīgākais populārākajiem rīkiem ir:

• Microsoft Power BI
• Oracle Business Intelligence
• SAP BusinessObjects
• Tabula
• Qlik Sense

Izvēloties komerciāla zināšanu rīku, jums būs nepieciešams apsvērt savas īpašās vēlmes un nepieciešamības. Pāris standarti, kas jāņem ņem vērā, pievieno:

• Jūsu organizācijas lielums
• Jūsu informācijas sarežģītība
• Jūsu lētais
• Jūsu tehniskās informācija

Kad esat apsvēris savas vēlmes un nepieciešamības, varat sākt noteikt cenu dažādus komerciāla zināšanu rīkus. Var atrast diezgan daudz avoti, kas varbūt atbalstīt uz šī procesā, kā piemērs, tiešsaistes kritikas, salīdzināšanas raksti un preču šovi.

Kad esat izvēlējies komerciāla zināšanu rīku, varat sākt to īstenot savā organizācijā. Šis metode visbiežāk pievieno:

• Jūsu informācijas vākšana un sagatavošana
• Jūsu komerciāla mērķu noteikšana
• Pārskatu un zināšanu paneļu izveide
• Jūsu lietotāju izglītība

Ieviešot Business Intelligence rīku, varat gūt vērtīgu ieskatu savos komerciāla datos. Šie dati var arī atbalstīt jums vienkārši pieņemt labākus lēmumus, cietināt jūsu darbību un aizsniegt jūsu komerciāla mērķus.

10. Nepārtraukti uzdotie problēmas

J: Kas ir komerciāla inteliģence?

A: Business Intelligence (BI) ir informācijas vākšanas, pētījuma un prezentēšanas metode, kā veids, kā palīdzētu firmām vienkārši pieņemt pārdomātus lēmumus. BI rīki un lietišķās zinātnes var arī atbalstīt firmām vākt datus no pārāk daudzveidīgiem avotiem, tostarp iekšējām sistēmām, ārējiem avotiem un sociālajiem medijiem. Šī fakta dēļ BI rīki var arī pētīt datus un pagriezties tos firmām vienkāršiem nolūkiem saprotamā un lietojamā kaut kādā veidā.

J: Kāpēc komerciāla inteliģence ir izšķiroša?

A: Rūpniecības vadlīnijas ir izšķiroša, ņemot vērā cenšoties var arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Sniedzot firmām ieskatu savos datos, BI rīki var arī atbalstīt firmām atrisināt iezīmes, identificēt izredzes un vienkārši pieņemt pārdomātus lēmumus attiecībā uz resursu piešķiršanu. BI varētu arī atbalstīt firmām cietināt kustības efektivitāti un patērētāju apmierinātību.

J: Kādi ir diezgan daudz komerciāla zināšanu formas?

A: Ir 3 galvenie komerciāla zināšanu formas:

• Aprakstošais BI: aprakstošais BI sniedz firmām informāciju attiecībā uz iepriekš notikušo. Šāda veida BI var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā izsekotu tendencēm, identificētu jautājumi un prognozētu nākotni.
• Diagnostikas BI: Diagnostikas BI palīdz firmām aptvert, kāpēc problēmas radās cenšoties, pareizais veids, kā tas radās. Šāda veida BI var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā identificētu problēmu pamatcēloņus un izstrādātu risinājumus.
• Prognozējošā BI: paredzamā BI palīdz firmām piekrist, kas iespējams notikt kādu dienu. Šāda veida BI var arī maksimāli izmantot, kā veids, kā pieņemtu lēmumus attiecībā uz resursu piešķiršanu, izvairīšanos no riskiem un iespēju izmantošanu.