Poslovna inteligencija i analiza podataka predstavljaju dve ključne metodologije koje savremena preduzeća primenjuju kako bi stekla dragocene i pouzdane uvide u svoje poslovanje.
Obe metode doprinose vizualizaciji, analizi i boljem razumevanju podataka koji se odnose na vaše poslovanje, klijente, konkurente i industriju u kojoj delujete.
Ovo vam može omogućiti da donosite bolje poslovne odluke, kreirate uspešne strategije, unapredite svoje poslovanje, ostvarite veći obim prodaje i prihode, identifikujete obrasce i predvidite buduće trendove.
Iako i poslovna inteligencija i analiza podataka igraju vitalnu ulogu i mogu se koristiti naizmenično u različitim kontekstima, ovi termini mogu imati različito značenje za različite industrije.
Obe tehnike imaju različite zahteve i obim posla, a potrebne su im i različite veštine da bi pomogle kompanijama da napreduju uz bolje donošenje odluka na osnovu podataka dobijenih ovim metodama.
Stoga, pravi izbor između ove dve opcije može biti izazovan.
U ovom članku, detaljno ću razmotriti poslovnu inteligenciju i analizu podataka, kao i razlike između njih, analizirajući njihove tipove, ciljeve, prednosti, ograničenja i primene. Cilj je da vam pomognem da odaberete odgovarajuću metodu za vašu organizaciju.
Započnimo!
Šta je poslovna inteligencija?
Poslovna inteligencija (BI) je proces prikupljanja i skladištenja aktuelnih i istorijskih podataka kako bi se oni analizirali i na osnovu toga donosile poslovne odluke zasnovane na tehnologiji. Ovaj pristup ima za cilj poboljšanje poslovanja i povećanje profitabilnosti.
BI objedinjuje različite metodologije, kao što su rudarenje podataka, poslovna analitika, alati za analizu podataka, vizualizacija podataka, najbolje prakse kompanije i infrastruktura. Na taj način, BI može pružiti sažete, brzo upotrebljive podatke, koji omogućavaju vašem poslovanju da napreduje u današnjem svetu vođenom podacima.
Pored toga, BI može otključati vaš marketinški i prodajni potencijal, kao i podsticati inovacije u poslovnim prilikama.
Štaviše, poslovna inteligencija pomaže organizacijama da se prilagode novim tržišnim strategijama, pokrenu značajne promene i eliminišu neefikasnost. Omogućava preduzećima da budu u toku sa najnovijim trendovima i da iskoriste robustne mogućnosti analize podataka.
Ovu metodu možete koristiti za ostvarivanje različitih ciljeva, kao što su brže rešavanje problema, rast poslovanja i predviđanje budućih ishoda.
Cilj: Primarni cilj poslovne inteligencije jeste filtriranje ključnih poslovnih informacija i njihova analiza u određenom vremenskom okviru. Za obavljanje ovih kompleksnih zadataka potrebni su vam alati poslovne inteligencije. Oni vam pomažu da postignete veću tržišnu efikasnost kako biste ostali korak ispred konkurencije.
Stoga, umesto oslanjanja na intuiciju i pretpostavke, možete donositi precizne poslovne odluke koristeći tačne istorijske podatke. BI vrši analizu podataka kako bi generisao sažetke, izveštaje, mape, grafikone, kontrolne table, omogućavajući korisnicima da steknu duboko razumevanje suštine vašeg poslovanja.
Poslovna inteligencija se može baviti obradom velikih količina nestrukturiranih i strukturiranih podataka, pomažući u identifikaciji i razvoju novih strategija za prikupljanje različitih poslovnih prilika.
Šta je analitika podataka?
Analitika podataka (DA) je proces ili strategija prikupljanja, provere, čišćenja, skladištenja, transformacije, upita i modeliranja podataka. Osnovni cilj je stvaranje uvida koji mogu pomoći organizacijama da donose poslovne odluke zasnovane na informacijama.
Ovaj proces je sličan poslovnoj inteligenciji, ali analitika podataka može biti segment BI, fokusiran isključivo na proces analize.
Iako se analitika podataka često koristi u poslovanju, ona nije alat za poslovnu inteligenciju, već strategija koja se koristi u tehničkom procesu upravljanja podacima, od rudarenja do transformacije. Za pronalaženje aktuelnih trendova i rešavanje većih problema u kratkom roku potrebna je velika količina podataka.
Drugim rečima, analitika podataka podrazumeva da mašine ili ljudi pronalaze, tumače, vizualizuju i identifikuju obrasce u podacima. To vam može pomoći da otkrijete:
- Trendove
- Anomalije
- Izdvojene vrednosti
- Prilike
- Rizike
Analitiku podataka koriste preduzeća i druga područja za donošenje tačnih i boljih odluka zasnovanih na podacima kako bi se predvideo budući rast poslovanja. Procesi i tehnike koji se koriste u analitici podataka su automatizovani uz pomoć novih tehnologija, kao što su algoritmi veštačke inteligencije (AI).
Stoga, preduzeća sa konkurentnim ciljem na tržištu koriste analitiku podataka za održavanje i povećanje svoje baze kupaca. Generalno, koriste se računarske i statističke tehnike za pronalaženje odnosa, obrazaca i trendova u okviru skupova podataka. Dodatno, primenjuju se posebne tehnike i tehnologije, kao što su softver za vizualizaciju podataka, platforme za velike podatke, ML algoritmi itd.
Poslovna inteligencija naspram analitike podataka: tipovi
Vrste poslovne inteligencije
Postoje dve glavne kategorije BI – tradicionalna BI i moderna BI.
Tradicionalna poslovna inteligencija: U tradicionalnoj BI, pronaći ćete strukturirane podatke iz internih izvora preduzeća, kao što su finansije, prodaja i podaci o zalihama. Ovi tipovi podataka se prikupljaju i čuvaju u skladištima podataka kako bi se dalje analizirali pomoću alata zasnovanih na SQL-u, uključujući kontrolne table, izveštaje i OLAP kocke.
Primeri: analiza prodaje, analiza operativnog učinka i finansijsko izveštavanje.
Savremena poslovna inteligencija: U ovoj kategoriji, BI koristi najnovije tehnologije kako bi ponudio samoposluživanje i pristup u realnom vremenu velikom broju podataka iz širokog spektra izvora. Omogućava vam da lako istražujete, identifikujete i analizirate podatke kroz vizualizacije, kontrolne table i NLP.
Pored toga, uključuje ML algoritme za automatizaciju otkrivanja, analize i pripreme podataka, čineći proces sticanja uvida jednostavnijim i lakšim.
Primeri: otkrivanje podataka, izveštavanje u realnom vremenu, prediktivna analitika, samouslužna analitika i još mnogo toga.
Vrste analitike podataka
Postoje četiri različite vrste analitike podataka; svaka ima drugačiji pristup i fokus.
Deskriptivna analitika: Ovo uključuje analizu istorijskih podataka koja pomaže vašem preduzeću da stekne uvid u prošle podatke. Ona sažima ove podatke iz prošlosti u KPI-je kako biste razumeli svoj poslovni učinak.
Primeri: analiza saobraćaja na web-sajtu, rezultati zadovoljstva kupaca, izveštaji o prodaji itd.
Dijagnostička analitika: Ovo analizira prošle podatke kako bi se razumelo „zašto“, na primer, zašto su izveštaji o prodaji pali u prošlosti. Ona otkriva osnovni uzrok i istražuje problem analizirajući odnose i obrasce unutar podataka.
Primeri: analiza odliva kupaca, analiza fluktuacije zaposlenih i analiza defekata proizvoda.
Prediktivna analitika: U ovoj analitici možete koristiti ML algoritme i statističke modele da biste predviđali buduće ishode koristeći istorijske podatke. Ovo omogućava preduzećima da identifikuju prilike i potencijalne rizike pre nego što se pojave.
Primeri: Predviđanje životne vrednosti kupaca, predviđanje potražnje i otkrivanje prevara.
Preskriptivna analitika: Ovo je vrsta analitike u kojoj koristite uvide i podatke da biste dali suštinske predloge kako bi se preduzele potrebne radnje za postizanje definisanog cilja. Omogućava vam da donosite odluke uz pomoć praktičnih uvida.
Primeri: Optimizacija cena, optimizacija marketinške kampanje i optimizacija lanca snabdevanja.
Koristeći navedene analitike, preduzeća donose informisane odluke, unapređuju svoje poslovanje i stiču konkurentsku prednost na tržištu.
Poslovna inteligencija naspram analitike podataka: karakteristike
Karakteristike poslovne inteligencije
Neke važne karakteristike BI uključuju:
- Napredna analitika: Pomaže vam da izvršite kompleksnu manipulaciju podacima. Ovo omogućava regresionu analizu tako da možete analizirati veze između nezavisnih i zavisnih varijabli.
- Izveštavanje: Možete da kreirate i distribuirate izveštaje bez IT pomoći. Takođe, možete zakazati automatsku dostavu izveštaja u ponavljajućim intervalima.
- Vizualizacija podataka: Ovo vam omogućava da predstavite kompleksne podatke u jednostavnijim formatima. BI alati mogu da kreiraju sofisticirane i napredne vizualizacije koje lako prenose informacije.
- Geoprostorna analiza: Sa funkcijom geografske karte, lako možete pronaći lokacije u prikazu mape. BI alati uzimaju vaše podatke i pretvaraju ih u kartografske i grafičke prikaze kako biste lakše pregledali geografske podatke.
- Upravljanje podacima: uključuje kombinovanje, istraživanje, čišćenje i pripremu podataka za analizu. Kombinuje različite skupove podataka za formiranje novih. Ovo takođe pomaže u istraživanju informacija radi otkrivanja novijih trendova, karakteristika, interesantnih tačaka i obrazaca.
Ostale karakteristike poslovne inteligencije su proširena analiza, prediktivna analiza, bezbednost specifična za korisnika, samouslužna analitika i integracija podataka.
Karakteristike analitike podataka
Neke od ključnih karakteristika su:
- Priprema podataka i manipulacija: Cilj ovog procesa je da se procedure pripreme podataka sprovedu jednom tokom projekta koji je u toku. Ovo pomaže u kreiranju iterativnog modela za isti projekat, ako je potrebno. Razmatranje podataka se sprovodi tokom konstrukcije modela i iterativne analize kako bi se eliminisale greške i kombinovali kompleksni podaci radi lakše analize i pristupačnosti.
- Istraživanje podataka: Ovo je početna faza analize podataka i uključuje vizualizaciju podataka radi sticanja uvida u različite obrasce ili regione koji zahtevaju dalju identifikaciju.
- Skalabilnost: Za vertikalno povećanje ili smanjenje sistema, potreban je brži server, zajedno sa memorijom i moćnim procesorima. Ovo koristi manje energije i mrežne opreme i predstavlja samo privremeno rešenje za platforme za analizu podataka.
- Kontrola verzija: To je kontrola izvora ili proces praćenja i kontrole promena softverskog koda.
- Bezbednost podataka: Ova funkcija je ključna za sprečavanje neovlašćenog pristupa podacima, krađe ili oštećenja. Obuhvata bezbednost logičkog programa, bezbednost uređaja za skladištenje, bezbednost fizičkog hardvera i drugo.
Poslovna inteligencija naspram analitike podataka: komponente
Komponente poslovne inteligencije
Poslovna inteligencija ima pet komponenti:
- OLAP: Analitička obrada na mreži (OLAP) pomaže poslovnim rukovodiocima da sortiraju i odaberu agregirane podatke i da ih strateški prate.
- Napredna analitika: Ova komponenta BI pomaže da se dobije statistika određenog proizvoda i usluge. Omogućava vam da predvidite performanse proizvoda na tržištu.
- Skladištenje podataka: Ovo uključuje skladištenje velikih količina podataka u korist više sektora preduzeća.
- BI u realnom vremenu: Ovo pomaže u praćenju promenljivih marketinških trendova. Sa ovom komponentom, marketinški tim može da objavi posebne popuste i ponude kako bi privukao pažnju kupaca i angažovanje na veb lokaciji.
- Izvori podataka: Podrazumeva preuzimanje sirovih informacija i sistematsko kreiranje izvora podataka koristeći različite aplikacije. BI alati koriste ove skupove podataka za izradu grafikona, tabela i tortnih grafikona.
Komponente analitike podataka
Postoji pet komponenti analitike podataka:
- Prikupljanje podataka: Ovo je prva faza analitike podataka koja uključuje prikupljanje podataka i interno i eksterno za vaše poslovanje. Podaci potiču iz mnogih izvora, kao što su operativni sistemi, podaci sa veba i društvenih medija, podaci o transakcijama, podaci o mašinama itd.
- Analiza podataka: Kada se podaci prikupe, potrebno ih je analizirati. Ovo je proces u kojem možete koristiti statističke tehnike za čišćenje i ispitivanje podataka kako biste prikupili korisne informacije. Analiza podataka pomaže u identifikaciji obrazaca, predviđanju budućnosti i otkrivanju anomalija.
- Izveštavanje o rezultatima: U ovoj komponenti možete da delite uvide i donosite informisane odluke na osnovu svojih nalaza. Uobičajene metode koje se koriste za izveštavanje o rezultatima uključuju predstavljanje nalaza na kontrolnoj tabli, generisanje izveštaja i kreiranje infografika.
- Poboljšanje procesa: Ovo uključuje promenu načina na koji se podaci prikupljaju, obrađuju i analiziraju, kao i načine donošenja odluka na osnovu podataka.
- Kultura vođena podacima: Možete kreirati kulturu u kojoj svako može da koristi podatke za donošenje efikasnih odluka. Ovo pomaže u obučavanju zaposlenih o korišćenju analitike podataka i daje im pristup resursima. Da biste izgradili kulturu zasnovanu na podacima, potrebno je da pratite nekoliko saveta:
Poslovna inteligencija protiv analitike podataka: aplikacije
Primene poslovne inteligencije
Poslovna inteligencija se može implementirati u različitim industrijama, kao što su:
- Maloprodaja: BI se koristi za predviđanje potražnje kupaca i analizu fluktuacija potražnje tokom vremena. Ovo pomaže da se optimizuje veličina zaliha kako bi se zadovoljili zahtevi kupaca.
- Bankarstvo: BI pomaže finansijskim institucijama i bankama da identifikuju svoju bazu klijenata, što im omogućava da planiraju svoje marketinške strategije. Banke takođe mogu da prate svoje metrike učinka uz pomoć poslovne inteligencije.
- Automobilska industrija: BI pomaže u optimizaciji funkcija proizvodnje, ljudskih resursa, marketinga, istraživanja, distribucije i finansija u automobilskoj industriji kako bi se omogućilo efikasno donošenje odluka.
- Proizvodnja: BI poboljšava komunikaciju sa dobavljačima i standardizuje transakcije. Može da predvidi potražnju proizvoda što će dodatno optimizovati zalihe, nabavku i veličinu proizvodnje.
Ostale primene BI su u ugostiteljstvu, farmaceutskim uslugama, FMCG sektoru, avio kompanijama, distribuciji i logistici i mnogim drugim.
Primene analitike podataka
Neke od primena analitike podataka su:
- Prevoz: Analitika podataka se može koristiti za rešavanje saobraćajnih problema i poboljšanje doživljaja putovanja unapređivanjem inteligentnih sistema transporta.
- Obrazovanje: Kreatori politika koriste ovu tehnologiju da unaprede proces donošenja odluka o upravljanju i nastavnim planovima i programima.
- Marketing i oglašavanje: Marketinški stručnjaci koriste analitiku podataka da bi upoznali svoju ciljnu publiku i postigli bolje stope konverzije.
- Logistika i isporuka: Analitika podataka se može koristiti za poboljšanje procesa isporuke i produktivnog radnog toka u logističkoj industriji, što doprinosi boljim performansama i većoj bazi klijenata.
Druge primene analitike podataka su onlajn bezbednost, rezultati internet pretrage, otkrivanje prevara i još mnogo toga.
Poslovna inteligencija naspram analitike podataka: brza komparacija
| Parametri | Analitika podataka | Poslovna inteligencija |
| Obim | BI se odnosi na podatke potrebne za poboljšanje poslovnog odlučivanja. | Analitika podataka omogućava transformaciju neobrađenih podataka u razumljiv format koji se koristi za analizu i predviđanje budućnosti. |
| Funkcionalnost | Primarni cilj BI jeste pružanje podrške preduzećima u donošenju informisanih odluka, kreiranju boljih strategija i podsticanju njihovog rasta. | Primarni cilj je modeliranje, predviđanje, čišćenje i transformacija podataka u skladu sa vašim poslovnim potrebama. |
| Implementacija | BI se implementira korišćenjem raznih BI alata, oslanjajući se na istorijske podatke sačuvane u bazama podataka ili skladištima podataka. | Analitika podataka se implementira korišćenjem više alata za skladištenje podataka. Zavisi od strategije i pristupa koje je kompanija razvila tokom implementacije. |
| Metode otklanjanja grešaka | Može se otkloniti korišćenjem predloženog modela koji transformiše podatke u smislen format. | BI alati omogućavaju korišćenje tehnologije bez opsežnog znanja o kodiranju. Mnogi alati nude interfejse za „prevlačenje i ispuštanje“ za vizualizaciju i kreiranje kontrolnih tabli. |
| Kodiranje | Analitika podataka uključuje programske jezike koji se koriste za obavljanje kompleksnih analiza. Programski jezici kao što su R ili Python su neophodni. | Možete biti BI profesionalac bez osnovnog znanja o verovatnoći i linearnoj algebri. |
| Matematika | Možete biti BI profesionalac bez osnovnog znanja o verovatnoći i linearnoj algebri. | Skladište podataka je obavezno jer transformiše podatke radi poboljšanja kvaliteta. |
| Statistike | BI obuhvata deskriptivnu statistiku, uključujući srednju vrednost, medijanu i prosek. | Analitika podataka uključuje inferencijalnu i deskriptivnu statistiku za bolje razumevanje podataka i pronalaženje vrednih uvida. |
| Tip podataka | BI se sprovodi samo na strukturiranim podacima koji su pripremljeni za analizu poslovnih podataka. | Analitika podataka nema ograničenja. Analitičari mogu da prenesu proces analize pomoću audio, tekstualnih i video formata. |
| Izveštaji | Izveštaji se izvršavaju u određenim intervalima na osnovu poslovnih slučajeva upotrebe. | Analitika podataka je fleksibilna i koristi se za različite scenarije. |
Zaključak
Poslovna inteligencija i analitika podataka su dva slična koncepta, ali sa različitim pristupima. Uzimajući u obzir nedavne tržišne trendove, sve je veća upotreba tehnika kao što su poslovna inteligencija i analitika podataka kako bi se stekao uvid u poslovanje i unapredile poslovne prakse.
Analitika podataka doprinosi poboljšanju poslovne efikasnosti i operacija pružajući korisne uvide dobijene analizom agregiranih podataka. Sa druge strane, BI omogućava optimalno korišćenje podataka za donošenje solidnih poslovnih odluka zasnovanih na činjenicama.
Stoga, izbor između ova dva pristupa može biti komplikovan zadatak. Najbolje je da odaberete jednu od njih ili obe, na osnovu vaših poslovnih zahteva, operacija, scenarija i slučajeva upotrebe.
Takođe, možete istražiti i najbolje platforme za poslovnu inteligenciju i analitiku.