Где применяют BI-системы и предиктивную аналитику
Business Intelligence (BI) и прогнозная аналитика – дисциплины и процессы, с помощью которых бизнес анализирует данные и получает информацию, необходимую для принятия управленческих решений. Из этой статьи вы узнаете о сферах применения BI и прогнозной аналитики, отличиях между этими инструментами, а также поймете, почему их целесообразно использовать вместе.
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Аналитика
- Где применяют BI-системы и предиктивную аналитику
Оглавление
Что такое BI и прогнозная аналитика
BI – программный анализ данных, который генерирует информацию. На основании полученных данных бизнес принимает стратегические и тактические решения. Инструменты BI генерируют информацию в визуальном формате – в виде таблиц, диаграмм, графиков, карт и так далее.
BI формирует информацию по данным за прошлые периоды и показывает состояние процессов в прошлом и настоящем. Поэтому дисциплину еще называют описательным анализом. BI не содержит рекомендаций и руководств к действию. Управленческие решения принимают топ-менеджеры предприятий. Руководители используют BI-системы, чтобы получить необходимую для планирования и дальнейших действий информацию.
Прогнозная или предиктивная аналитика – направление, с помощью которого управленцы прогнозируют развитие событий. Системы прогнозной аналитики используют анализ данных, прогнозное моделирование и машинное обучение.
На практике BI и предиктивная аналитика дополняют друг друга. Первый инструмент делает срез текущего состояния процессов, а второй прогнозирует развитие событий.
BI и прогнозная аналитика решают практические задачи: от анализа потребителей до увеличения выручки
BI-системы и предиктивную аналитику применяют для повышения эффективности бизнеса. Примеры прикладного использования этих инструментов приводим ниже.
Работа с клиентами
С помощью BI руководитель получает информацию о текущем взаимодействии компании с потребителями. Например, с помощью BI можно получить такие данные:
• Каналы привлечения клиентов: онлайн и офлайн, наружная реклама или полиграфия в офлайне, соцсети, поисковый маркетинг, контекстная реклама в онлайне.
• Среднюю стоимость привлечения клиента.
• Социальный, демографический, профессиональный профиль клиента.
• Время взаимодействия клиента с бизнесом.
С помощью прогнозной аналитики руководитель может моделировать поведение потребителей при взаимодействии с бизнесом. Например, можно прогнозировать динамику важных для бизнеса показателей: времени взаимодействия клиента с компанией, среднее количество и средний чек сделок и так далее.
Повышение операционной эффективности
BI-системы позволяют анализировать текущую операционную эффективность компании. Например, менеджмент организации с помощью BI может анализировать показатели выручки и прибыли, маржинальность бизнеса, ROMI и ROI. Предиктивная аналитика необходима для моделирования динамики этих данных.
Конкурентный анализ и анализ рынка
BI-системы и предиктивная аналитика позволяют анализировать и моделировать важные рыночные тренды:
• Долю рынка компании и конкурентов.
• Ассортимент товаров и услуг, например количество тарифных планов у интернет-провайдеров.
• Финансовые показатели работы конкурентов – выручку и прибыль.
• Количественные показатели работы компаний на рынке – число отделений, клиентов, объем произведенной и реализованной продукции и так далее.
Увеличение выручки и прибыли
Данные BI-анализа позволяют руководителю найти возможности для повышения финансовой эффективности бизнеса. Например, с помощью полученных данных топ-менеджер легко определит эффективные и неэффективные региональные подразделения компании. Это поможет принять нужные управленческие решения, например увеличить расходы на маркетинг и рекламу в отстающих регионах. А с помощью предиктивной аналитики можно смоделировать результаты внедрения соответствующих решений.
Где применяют BI и прогнозную аналитику
В бизнесе BI и прогнозную аналитику можно применять без ограничений. Естественным барьером для этих инструментов будет только размер компании: микробизнес, состоящий из 1–2 человек и работающий в офлайне, обычно не нуждается в продвинутых инструментах аналитики и прогнозирования.
BI-системы и прогнозную аналитику используют в государственном и муниципальном управлении, в медицине, оборонной сфере, третьем секторе экономики (общественные организации).
Кроме того, целесообразно использовать BI и предиктивную аналитику в следующих отраслях:
• Транспортная. Транспортные и логистические компании применяют BI-системы для анализа пассажиро- и грузопотоков, оптимизации расписания рейсов, выбора оптимальных маршрутов доставки грузов.
• Производственная. В производстве с помощью BI и предиктивной аналитики можно совершенствовать любые процессы: от добычи и закупки сырья до выбора оптимальных моделей сбыта продукции.
• Торговля. В этой сфере важно понимать текущее состояние и знать тренды сбыта, потребительскую базу, оперативно прогнозировать изменения.
С помощью BI и прогнозной аналитики топ-руководители получают информацию, необходимую для анализа текущей ситуации и моделирования будущих событий. Эти сведения помогают менеджменту принимать эффективные тактические и стратегические решения.
9 способов получить больше пользы от BI
Достаточно много организаций думают о BI как о простых статистических сводках в скучных датированных отчетах. …
Почитать еще
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Что может сделать машинное обучение для вашего бизнеса прямо сейчас?
Этим вопросом задается множество бизнес-лидеров, поскольку ежедневно новшества в сфере ИИ и машинного обучения расширяют
Визуальные коммуникации
Большое количество исследований— это еще и большое количество отчетов и презентаций. При разработке исследований мы
Игрофикация – превращение опроса в игру
С развитием технологий у исследователей появляется все больше способов вовлечения респондентов в процесс опроса. Одно
Миграция данных: процесс, типы и золотые правила
В нашей повседневной жизни перемещение информации из одного места в другое – не более чем
Использование сторителлинга в исследованиях
Одно из наиболее оригинальных наблюдений о возможностях Интернета сделал Гэри Кремен (Gary Kremen) еще в
Использование пузырьковых диаграмм
Анализ соответствий хорошо показывает взаимосвязи в больших таблицах. Но проблема заключается в том, что он
Магический квадрант для платформ машинного обучения и науки о данных
Специалисты в области данных и разработчики приложений требуют профессиональных возможностей для создания, развертывания и управления
Большие Данные – нужны ли они в маркетинговых исследованиях
Если вы читаете эту статью, то скорее всего вы – социолог или аналитик, работающий в