Деловой мир основан на принятии стратегических решений, которое отличает успешную компанию от той, которая ее не достигает, заключается в правильном и своевременном принятии решений. Чтобы сделать это наилучшим образом, важно иметь адекватную и своевременную информацию, которая поддерживает все управление операциями компании гибким и быстрым способом.
На этом этапе информационные технологии играют очень важную роль, позволяя собирать, хранить и обрабатывать данные, генерируемые деятельностью компании. Это облегчает доступ к информации и снижает вероятность ошибки, которая может существовать при выполнении одного и того же захвата в нескольких случаях.
Важно быть осторожным с генерируемой информацией, поскольку иметь информацию так же важно, как и знать, как ее обрабатывать и интерпретировать, для этого существуют очень полезные инструменты, такие как бизнес-аналитика, также называемая бизнес-аналитикой.
Бизнес-аналитика
Бизнес-аналитика - это серия стратегий, инструментов и методологий, используемых для генерирования знаний в контексте организации из данных и информации о них, а полученные знания используются для поддержки процессов принятия решений в организациях.
Бизнес-аналитика основана на жизненном цикле информации:
Информационный жизненный цикл
Согласно предыдущему графику, процесс продаж имеет ряд данных, которые, когда они попадают в контекст, называются информацией, после анализа информации генерируются знания, которые используются для принятия решений.
Принятые решения вызывают действия в процессах организации и приводят к результатам; эти результаты генерируют ряд значений, которые снова запускают жизненный цикл информации.
происхождения
До 1960 года информация о компании хранилась вручную на бумаге, и для хранения всей этой информации требовалось большое пространство.
Позже, с появлением компьютера, информация стала передаваться в цифровых файлах, однако это привело к возникновению рисков, связанных с трудностями в обращении с ней и возможными потерями в случае отсутствия адекватных политик резервного копирования.
В 1969 году Эдгар Кодд представил концепцию баз данных, и они начали использоваться в организациях, однако для управления этими базами данных и загрузки информации требовался высокоспециализированный персонал.
Компаниям требуется более простой способ ввода информации в базы данных и так называемые бизнес-приложения, появившиеся в 1970-х годах.
Бизнес-приложения, наряду с базами данных, предоставляют простой способ сбора информации от организаций.
Впоследствии возник ряд проблем, таких как сложность доступа к информации, данные стали находиться в нескольких местах, пытались решить проблему доступа к информации через отчеты; но изначально они были очень плоскими.
В качестве решения этой проблемы примерно в 1980 году возникла концепция хранилища данных, главными авторами которой являются Ральф Кимбалл и Ричард Инмон.
Теперь, когда данные были организованы и централизованы, потребность компаний в потреблении информации возросла, и появились первые инструменты бизнес-аналитики, которые предоставили решения для отчетности и анализа.
Термин Business Intelligence или Business Intelligence, как он известен сегодня, возник в 1989 году г-ном Говардом Дреснером, который предложил бизнес-аналитику в качестве общего термина для описания концепций и методов, используемых для улучшения процессов принятия решений посредством использование систем.
В 90-е годы этот термин стал популярным, и появилось несколько компаний и инструментов бизнес-аналитики; Однако с ростом информации и появлением новых технологий, таких как Интернет, возникают новые проблемы:
- Медленные запросы и отчеты Инструменты бизнес-аналитики недружелюбны для конечного пользователя Распространение Excel и различных версий правды Высокие затраты и сложное обслуживание
В ответ на это появились новые инструменты и функции, связанные с бизнес-аналитикой, однако проблемы все еще остаются, поскольку инструменты не очень интуитивно понятны, возникает необходимость в анализе новых источников неструктурированных данных, таких как документы, вики, социальные сети, видео, аудио и т. Д. среди прочего. (История Business Intelligence., Nd)
Уровни
Уровни бизнес-аналитики
Оперативный уровень
Бизнес-аналитика на операционном уровне позволяет сотрудникам, которые работают с оперативной информацией, получать ее своевременно, точно и адекватно и в основном состоит из инструментов отчетности или электронных таблиц фиксированного формата, информация которых часто обновляется.
Примером этого может быть начальник отдела продаж, который использует электронную таблицу для отслеживания выполнения квот продаж продавцами, находящимися под его контролем, в одном из столбцов будет фиксированная информация (квота продаж), а рядом с ней он может быть столбцом, который ежедневно извлекает общий объем продаж для этого конкретного продавца. В свою очередь, руководитель отдела продаж может применять формулы с учетом столбца квоты и столбца фактических продаж без необходимости вводить их вручную. (Операционный уровень бизнес-аналитики, 2011 г.)
Тактический уровень
Бизнес-аналитика на тактическом уровне позволяет аналитикам данных и руководству среднего звена компании использовать инструменты анализа и запросов для доступа к информации без вмешательства третьих лиц.
Например, менеджер по продажам получает предварительно распечатанный отчет, в котором указывается, что продажи определенной категории продуктов или услуг увеличились необычным образом по сравнению с предыдущим периодом, инструмент анализа и консультаций позволяет ему проанализировать это увеличение и установить, связано ли это с новыми продуктами, новыми клиентами или рекламной стратегией, которая привела к увеличению спроса.
С помощью этого типа инструмента также можно определить, является ли в конкретный период обычным или необычным проявление такого ненормального поведения в спросе, чтобы предвидеть их и использовать эту ситуацию для увеличения положительного воздействия или минимизации отрицательного воздействия. по делу. (Тактический уровень бизнес-аналитики, 2011 г.)
Стратегический уровень
Бизнес-аналитика на стратегическом уровне позволяет высшему руководству компаний анализировать и отслеживать тенденции, закономерности, цели и стратегические задачи организации. Примером бизнес-аналитики на стратегическом уровне является концепция сбалансированной системы показателей, представленная Робертом Капланом и Дэвидом Нортоном, которую они определяют как:
«Многоплановая схема работы для описания, реализации и управления стратегией на всех уровнях внутри компании посредством увязки целей, инициатив и измерений со стратегией организации»
Внедрение сбалансированной системы показателей дает следующие преимущества:
Он способствует стратегическому согласованию всей организации от преобразования Видения и Стратегии в конкретные планы действий.
Он поощряет командную работу и, следовательно, сотрудничество и координацию, ведя всю организацию к достижению определенной стратегии.
Облегчает передачу стратегических планов всей компании.
Он объединяет и синтезирует большой объем данных и показателей, возникающих в результате повседневного управления операциями.
Развивает знания и человеческий капитал, фундаментальные основы для достижения стратегических целей. (Стратегический уровень бизнес-аналитики, 2011 г.)
преимущество
Помогает повысить эффективность
Многие компании тратят много времени на поиск информации от отдела к отделу, пытаясь понять свой бизнес; если им посчастливится найти данные, им придется преобразовывать их, смешивать и составлять свои собственные отчеты, с помощью бизнес-аналитики всю информацию можно централизовать и визуализировать на одной платформе и превращаются в полезную и организованную информацию, экономя время и делая процесс принятия решений более эффективным.
Более быстрые ответы на вопросы, возникающие в бизнесе
Менеджер должен много раз принимать мудрые решения под давлением времени, этот драгоценный ресурс нельзя тратить на чтение большого количества бумаг, отчетов по каждой сфере. Благодаря опциям бизнес-аналитики вы можете быстро получить ответы на важные вопросы за считанные минуты. Например, один отчет бизнес-аналитики может содержать данные о продажах, маркетинговой деятельности, затратах, запасах, каналах распространения и т. Д.
Делайте определенные шаги в своем бизнесе с точной информацией
Управление бизнесом - дело серьезное, и с ним нельзя справиться интуитивно, поскольку такая практика не всегда работает и может нанести большой ущерб компании. Обладая соответствующей и структурированной информацией, решения можно принимать на основе знаний, которые генерирует сама компания. Бизнес-аналитика может предоставить более точную историческую информацию, обновления в реальном времени, сводку данных по отраслям, прогнозы и тенденции на основе информации, а также ситуационный анализ.
П к Lizar потребительского поведения
Бизнес-аналитика позволяет анализировать покупательские привычки потребителей и преобразовывать эту информацию в прибыльность компании, а также делает кампании лояльности более эффективными. Прогнозные модели также могут быть построены для облегчения перекрестных продаж, рекламных акций, продаж предметов роскоши и других стратегий, нацеленных на нужного клиента благодаря правильной информации.
Это позволяет лучше контролировать функциональные области компании.
От производства, инвентаризации, маркетинга, закупок до послепродажного обслуживания они, вероятно, будут включены в систему бизнес-аналитики, поскольку данные используются и необходимы во всех функциональных областях, будь то данные от клиентов или затрат. сырья, исследований и разработок, короче говоря, спектр информации велик, и хранение ее в одном месте с возможностью пересечения и анализа за считанные минуты является большим преимуществом с точки зрения затрат и времени, это снижает ошибки в принятии решений. (Ортис, 2013)
Система бизнес-аналитики
Система бизнес-аналитики состоит из источников информации, моделей, пользователей и технических средств. Основная функция системы - собрать информацию из всех соответствующих источников, проверить ее, обработать и доставить в соответствующем формате пользователям, которые в ней нуждаются. Модель данных определяет способ их обработки для превращения в информацию.
Параметры измерения
Эффективность системы бизнес-аналитики можно измерить по нескольким параметрам:
1 . скорость
Это способность системы предоставить запрошенную информацию в кратчайшие сроки. Не следует забывать, что ценность информации часто зависит от времени ее потребления. Информация должна быть доступна тогда, когда она необходима, поскольку ее получение позже часто лишает ее ценности.
Чтобы достичь этого, необходима не только мощная система, но также необходимо создать модель данных или логический уровень с достаточной гибкостью, чтобы иметь возможность давать ответы на любые вопросы, которые могут возникнуть во время эксплуатации системы.
2 . надежность
Это относится к качеству информации. Система, не предоставляющая достоверной информации, может привести к неправильным решениям.
Часто ценная информация получается из фрагментов, которые необходимо добавить и обработать, при этом целостность данных может быть изменена. Чтобы обеспечить большую надежность для пользователей, процесс обработки данных должен иметь определенный уровень прозрачности и отслеживаемости, позволяющий получить информацию о данных и какой обработке эти данные были подвергнуты для достижения предлагаемого результата., 3 . Уровень абстракции
Это способность отвечать на сложные вопросы, основанные на обработке небольших единиц информации. Например, чтобы найти среднее количество возвращенных заказов в неделю, вам нужно найти все возвращенные заказы в записях компании за один год и разделить их на количество недель. Чем больше задач такого типа сможет выполнить система, тем больше работы она сэкономит пользователям.
Опять же, чтобы система предлагала высокую степень абстракции, необходимо разработать надежную модель данных. В дополнение к этому, необходимо иметь высокий уровень понимания бизнес-логики и роли каждой из предоставленных данных.
Также типичным примером уровня абстракции является способность узнать прибыль компании на основе множества заметок о продажах и расходах за целый год. В этом случае используются тысячи данных, которые сами по себе не имеют большого значения для получения соответствующей информации, которая облегчит принятие решений.
4 . Глубокая навигация
Это возможность перейти от более глобальных проблем к более конкретным. Приведем пример: вы можете консультироваться с глобальными продажами компании по месяцам, если из этого отчета вы можете получить доступ через ссылку о продажах клиентов за этот месяц, тогда будет решено, что он имеет глубину, так как он позволяет вам перемещаться по данные соответствующим образом по мере возникновения проблем.
Продолжая пример отчета о прибыли, отчет с углубленной навигацией должен обеспечивать легкий доступ к продажам по продуктам, расходам по отделам, продажам по месяцам и так далее. Это углубленная навигация. Если, например, из годовых продаж можно было бы получить доступ к продажам каждого продукта за месяц, это добавило бы более глубокий уровень.
5 . Представление информации
Чем меньше усилий потребуется пользователю для интерпретации информации, тем лучше система будет работать в этом отношении. В этом разделе ключевое значение имеет визуальный дизайн отчетов, информационных панелей и других элементов визуализации. Речь идет не только о том, чтобы отчеты хорошо выглядели, необходимо, чтобы визуальная структура облегчила интерпретацию. Если у вас есть два отчета по одной и той же проблеме, лучшим будет тот, для понимания которого пользователю потребуется меньше времени. (Бизнес-аналитика, 2012 г.)
Истории успеха
Многие компании уже пожинают хорошие плоды решений для бизнес-аналитики. General Motors of Brazil (GM) несколько лет назад стандартизировала свою инфраструктуру анализа данных, следуя рекомендациям мировой корпорации, с помощью платформы бизнес-аналитики. Области маркетинга и продаж обслуживаются с помощью решения, ориентированного на процесс от заказа до доставки, который отражает информацию от заказа до его доставки потребителю; В дополнение к областям производства, финансов и закупок, отвечает за закупку непрямых материалов, прогнозирование продаж автомобилей (определение спроса), анализ онлайн-продаж и анализ эффективности внутренних процессов, связанных с конечным потребителем. Использование платформы бизнес-аналитики также позволило GMобмен информацией между его региональными офисами по всей Бразилии, что помогает GM лучше понять профиль потребителей автомобилей автопроизводителя.
До этого варианта у GM уже было несколько процессов и областей, которые зависели от информации, полученной от разных предприятий, для принятия решений. Однако в большинстве случаев это были проекты, созданные вручную, с разными системами и шаблонами, которые не взаимодействовали друг с другом. Возникла необходимость в разработке технологической стратегии для поддержки действий компании последовательным и комплексным образом. Затем была создана специальная область под названием «Управление информацией для руководителей» с целью оптимизации возможностей использования решения для бизнес-аналитики.
Реализация решений началась в проекте примерно на 20 человек. Сегодня у него более 600 пользователей, включая аналитиков, руководителей, координаторов, менеджеров и директоров. Он работает с решениями MicroStrategy Intelligence Server, OLAP Server, Narrowcast, Web Analyst и Desktop Analyst. Последним приобретением стала полностью интегрированная веб-платформа бизнес-аналитики. Вариант комплексного решения для бизнес-аналитики был стратегией компании по получению информации о конкурентных рынках.
Благодаря этой инициативе GM Бразилии отмечает тот факт, что стало быстрее и проще получать информацию о своей повседневной деятельности, чтобы получить информационные модели, которые значительно помогают процессу принятия решений.
Еще одно доказанное преимущество - простота создания отчетов. GM стал быстрее получать любую информацию из системы и упростить пересечение существующих данных, таких как фильтры по региону, времени или моделям проданных автомобилей. С помощью этого решения руководители компаний могут читать электронные отчеты, чтобы узнать, сколько было продано накануне. Для поддержки всей этой информации GM имеет несколько баз данных, средних и крупных, которые представляют собой специализированные датамарты.
Их профиль - внедрение зрелых технологий, исходящих от компаний, которые имеют адекватную инфраструктуру и предлагают все виды консультационной поддержки в стране.
Другой пример - Веспер. Местный оператор Embratel, Vésper, внедрил систему управления бизнес-процессами Fuego, которая упростила услуги беспроводного широкополосного доступа для конечных пользователей. Примерно 70% пользователей, приобретающих услугу Giro, по данным оператора, обслуживаются в течение 24 часов. Остальные - максимум 48 часов. Этот инструмент обеспечивает операционную синхронизацию и дает оператору возможность управлять всеми видами деятельности, связанными с бизнесом, включая процессы аутсорсинговых компаний, с помощью довольно небольшой команды.
В первые три месяца эксплуатации Giro решение уже гарантировало 80% эффективности доставки терминалов. За шесть месяцев этот процент достиг 95%, что обеспечило большую конкурентную разницу. В начале проекта было выполнено отображение 30 макродейств, связанных с операциями.
С появлением системы эти действия были сокращены до пяти, что позволило оптимизировать ресурсы и определить, где можно улучшить. (Бизнес-аналитика, nd)
вывод
Информация является стратегическим ресурсом, имеющим решающее значение для организаций, потому что наличие необходимой информации позволяет принимать наилучшие решения во всех областях бизнес-структуры.
Бизнес-аналитика помогает лицам, принимающим решения, получать нужную информацию в нужное время и в нужном месте, что позволяет им принимать более обоснованные бизнес-решения. Правильная информация в нужном месте и в нужное время повышает эффективность любой компании.
Ссылки
- История бизнес-аналитики. (SF). Получено с: http://solucionesynegociosinteligentes.blogspot.mx/p/historia-de-la-inteligencia-de-negocios.html Бизнес-аналитика. (2012). Получено с https://www.onegolive.com/faq/ Business Intelligence стратегического уровня. (2011). Получено с: https://www.idensa.com/Ortiz, P. (2013). Преимущества бизнес-аналитики. Получено с:
