Reading Time: 24 mins

Business Intelligence of Data Analytics: wat is beter voor het bedrijfsleven?

Business Intelligence of Data Analytics Wat is beter voor het bedrijfsleven?

Business Intelligence of Data Analytics: wat is beter voor het bedrijfsleven?

Als business intelligence (BI) en data-analyse nieuw voor u zijn of als u probeert te beslissen of dit de juiste strategie voor uw bedrijf is, kan het een uitdaging zijn om uw opties te begrijpen. Deze blog helpt je met een uitgebreid overzicht van BI en data-analyse op één plek .

Elke dag genereert uw bedrijf een enorme hoeveelheid en diversiteit aan data. Om intelligente beslissingen te nemen, uitdagingen te identificeren en financieel succesvol te zijn, hebt u tools nodig om uw gegevens om te zetten in nauwkeurige, bruikbare inzichten.

Business intelligence (BI) en data-analyse zijn oplossingen voor databeheer die worden gebruikt om historische en moderne data beter te begrijpen en inzichten te genereren.

Als je je afvraagt wat het verschil is tussen BI en data-analyse ? oplossingen en welke is beter geschikt voor uw zakelijke vereisten? In deze blog leest u alles wat u moet weten over oplossingen voor business intelligence en data-analyse.

Dit is een complete gids om de verschillen tussen business intelligence (BI) en data-analyse in 2022 te begrijpen.

Laten we er meteen in duiken.

Wat is bedrijfsintelligentie?

Business intelligence (BI) is software die bedrijfsgegevens gebruikt en deze weergeeft in gebruiksvriendelijke formaten zoals dashboards, grafieken, grafieken en rapporten. BI-tools faciliteer zakelijke gebruikers om toegang te krijgen tot diverse categorieën gegevens, zoals semi-gestructureerde en ongestructureerde, huidige en historische, externe en interne datasets. Gebruikers kunnen deze gegevens analyseren om inzicht te krijgen in de bedrijfsprestaties.

Bedrijven kunnen gebruikmaken van de inzichten die zijn verkregen uit business intelligence om zakelijke beslissingen te verbeteren, uitdagingen te classificeren, markttrends te identificeren en innovatieve zakelijke kansen te vinden.

Wat is data-analyse?

Gegevensanalyse omvat de processen, hulpmiddelen en technieken van gegevensanalyse. Het omvat het beheer, de verzameling en de opslag van datasets. Gegevensanalyse is bedoeld om statistische analyses op gegevens uit te voeren om trends te identificeren en problemen op te lossen. Het geeft vorm aan bedrijfsprocessen en verbetert de besluitvorming om bedrijfsresultaten mogelijk te maken.

Data-analyse stelt bedrijven in staat om beslissingen te automatiseren, intelligentie te verbinden en acties te ondernemen. Moderne tools hebben toegang tot gegevens, bereiden ze voor en analyseren ze om analyses te operationaliseren en resultaten bij te houden.

Top 25 datawetenschapstools

De voordelen van Business Intelligence-software

Bedrijfsintelligentie tools zijn nuttig voor organisaties om concurrerend te blijven en te profiteren van inkomstenstromen. Laten we de verkennen voordelen van business intelligence-software.

Voordelen van Business Intelligence-software

1. Gewaardeerde zakelijke inzichten

BI-tools helpen bedrijven om te begrijpen wat werkt en wat niet. Bedrijven kunnen de productiviteit, omzet en afdelingsspecifieke prestaties van werknemers meten. Het instellen van nauwkeurige waarschuwingen is handig voor drukke managers om op de hoogte te blijven van deze statistieken en KPI's die belangrijk zijn voor het bedrijf.

2. Schakel concurrentieanalyse in

BI-software helpt bij budgettering, planning en forecasting. Het is een effectieve manier om de concurrentie voor te blijven. De aanpak gaat verder dan standaardanalyse en is moeiteloos uit te voeren met een business intelligence (BI)-tool.

3. Identificeer markttrends

Medewerkers kunnen nieuwe kansen identificeren en externe marktgegevens gebruiken met interne gegevens om recente verkooptrends te ontdekken door klantgegevens en marktomstandigheden te analyseren en zakelijke problemen te evalueren met behulp van BI-softwaretools .

4. Verhoog de omzet en vergroot de marges

Via BI-tools kunnen bedrijven verbinding maken met de pijnpunten van hun klanten, hun concurrenten verkennen en hun activiteiten verbeteren voor een betere inkomstencyclus en uitbreidingen van de winstmarges.

Uitdagingen met Business Intelligence

Business intelligence is praktisch en het precieze gebruik ervan helpt organisaties bij het verhogen van de productiviteit. Laten we de . verkennen uitdagingen met het gebruik van business intelligence-tools.

Uitdagingen met Business Intelligence

1. Datalekken

De beveiligingsproblemen zijn de grootste uitdaging voor BI. Als u BI-tools gebruikt om gevoelige informatie te beheren, kan een fout in het proces deze blootleggen en uw bedrijf, klanten en werknemers schaden.

2. Hogere prijzen

Business intelligence-software kan kostbaar zijn. De kosten voor hardware en IT-personeel zijn extra. Hoewel de kans op een hogere ROI dit kan valideren, kan de initiële prijs een belemmering zijn voor kleine bedrijven

3. Moeilijk om verschillende gegevensbronnen te analyseren

Hoe meer u uw BI omringt, hoe meer gegevensbronnen u zult benutten. Een diverse bron kan voordelig zijn bij het aanbieden van verbeterde analyses, maar systemen kunnen moeite hebben om op verschillende platforms te werken.

4. Slechte informatiekwaliteit

In deze digitale wereld heb je meer data dan ooit. Dit kan echter een uitdaging zijn als er een overmaat aan slechte datasets is. Dit betekent dat veel BI-tools die informatie onderzoeken van slechte kwaliteit zijn en de betrokken procedures kunnen vertragen.

5. Confrontatie met acceptatie

Een van de BI-uitdagingen is dat medewerkers het niet willen vermengen met hun huidige activiteiten. Als uw organisatie deze systemen niet in alle domeinen accepteert, is ze niet resultaatgericht.

How to select the right business intelligence solution for your business

Voordelen van gegevensanalyse

De rijke diversiteit aan datasets die organisaties genereren, biedt plaats aan waardevolle inzichten, en data-analyse is de benadering om deze te ontsluiten. Laten we eens kijken naar de voordelen van het gebruik van data-analyse.

Benefits of Data Analytics

1. Voorspellende analyses

Predictive analytics maakt gebruik van historische gegevens om toekomstige gebeurtenissen of uitkomsten te voorspellen, waarbij wordt benadrukt hoe waarschijnlijk het is dat ze zullen plaatsvinden. Met dit type analyse kunnen bedrijven betere beslissingen nemen over de toewijzing van hun middelen nu en in de toekomst, wat leidt tot betere algehele prestaties.

Of een bank nu probeert meer leningen te verstrekken of een retailbedrijf een e-mailmarketingcampagne voert die moet worden geoptimaliseerd, voorspellende analyses kunnen u helpen betere beslissingen te nemen.

2. Gebruik van prescriptieve analyses

Zodra u waarschijnlijke resultaten voorspelt, helpt prescriptieve analyse bij het reguleren van die resultaten, die op de langere termijn voordelig zijn voor uw bedrijf. Het helpt u te begrijpen hoe en welke variabelen kunnen worden gebruikt om het gewenste resultaat te bereiken. Dit helpt bij het reageren op zakelijke en operationele transformaties en maakt realtime besluitvorming mogelijk.

De belangrijkste elementen van prescriptieve analyse zijn toegepaste statistiek, machine learning en natuurlijke taalverwerking.

3. Verminder risico's en beheers tegenslagen

Data-analyse kan een organisatie helpen bij het begrijpen van risico's en het nemen van beschermende maatregelen.

Risico's omvatten diefstal door klanten of personeel, gemiste vorderingen, beveiliging van werknemers en wettelijke aansprakelijkheid.

Een bedrijf kan bijvoorbeeld gebruikmaken van data-analyse om risico's te verminderen en verliezen na een tegenslag te beperken. Als een bedrijf de productvraag verkeerd inschat, kan het gebruikmaken van data-analyse om de optimale prijs voor een uitverkoop te begrijpen om de voorraad te verkleinen.

4. Verbeter de beveiliging

Bedrijven kunnen data-analyse gebruiken om de redenen voor datalekken in het verleden op te sporen door relevante data te visualiseren. Dit inzicht kan IT-teams helpen bij het lokaliseren en afdekken van risico's. De IT-afdeling kan bijvoorbeeld gebruik maken van : toepassingen voor gegevensanalyse om hun auditlogboeken te analyseren, te verwerken en te visualiseren om de oorsprong van een aanval te begrijpen. Aan de andere kant, als u basis BI-toepassingen gebruikt om gevoelige informatie te beheren, kan een fout in het proces leiden tot aanzienlijke beveiligingsproblemen.

Uitdagingen met gegevensanalyse

Genieten van de voordelen van data-analyse is makkelijker gezegd dan gedaan. Sommige uitdagingen kunnen het verzamelen en gebruiken van analyses belemmeren. Laten we de . verkennen uitdagingen met data-analyse.

Challenges with Data Analytics

1. Gebrek aan getalenteerde middelen

De evaluatie van diverse gegevens (variëteit) is van cruciaal belang wanneer elke minuut een grote hoeveelheid (volume) gegevens wordt gegenereerd (snelheid). De immense datastroom heeft exponentiële kansen gecreëerd voor datawetenschap en data-analyse op de markt.

Bedrijven moeten een datawetenschapper inhuren met een beperkt budget met multidisciplinaire competenties die gegevensevaluatie begrijpen en zelfs de bedrijfsvoering beheren.

2. Betekenisvolle inzichten verkrijgen

Het gebruik van gegevens is slechts zo effectief als de vragen die u wilt beantwoorden. Competenties zijn de belangrijkste barrières voor het genereren van zinvolle inzichten met behulp van big data. Het gebrek aan gestructureerde data-engineeringmethodologieën is de meest technische barrière voor het verkrijgen van inzichten.

3. Allesomvattende data naar het dataplatform brengen

Laden en transformeren van de datasets in het datawarehouse was soms een uitdaging vanwege de talrijke gegevensbronnen. Hier worden data-engineeringvaardigheden van vitaal belang voor data-analisten om de toegang tot gegevens naadloos te maken.

4. Vaagheid van gegevensbeheer

Er zijn veel uitdagende technologieën die binnen elk technisch aspect toegankelijk zijn, zoals ETL-tools, visualisatietools en technologieën zoals OLTP/OLAP. Er zijn veel keuzes verkrijgbaar om te selecteren. De uitdaging is echter het maken van de beste keuzes en het risico van big data-acceptatie.

5. Gegevensopslag en snel ophalen

De gegevensopslag en benaderbaarheid van gegevens genereren een vereiste om datameren en datawarehouses te hebben die opslag, verwerking en opvraging van gegevens mogelijk maken wanneer dat nodig is. Het echte probleem begint wanneer het datameer of magazijn ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen probeert te combineren, wat fouten tegenkomt in de parallelle gegevensverwerking.

Hoe de toekomst eruitziet voor Business Intelligence

Het succes van een organisatie met business intelligence vertrouwt op de grotere acceptatie van deze technologie door de gemiddelde gebruikersgroep. Laten we eens kijken naar de vooruitzichten van business intelligence.

Collaboratieve bedrijfsinformatie

De huidige BI-tools worden onafhankelijk beheerd door klanten en zijn geïsoleerd in een breder netwerk. Sectorspecialisten voorspellen echter dat de groei van digitale business intelligence met BI-tools wordt uitgebreider, meer verbonden en meer collaboratief.

In een vooruitziende ComputerWeekly-blog besprak Brian McKenna deze innovatie op het gebied van business intelligence, waarbij hij zei dat BI zal worden aangeboden door middel van "gedeelde en meeslepende analytische ervaringen".

Machine learning stuurt inzicht en selfservice

Er wordt voorspeld dat BI-software steeds intuïtiever zal worden. Een ML-systeem kan regels en ervaring gebruiken om snel nieuwe gegevens te identificeren, te zien of de huidige gegevens binnen de nalevingsregels passen en snelle toegang te verlenen.

Met ML-gestuurde BI worden beperkingen voor "wat-als" verwijderd. AI kan trends en historische patronen analyseren om weloverwogen voorspellingen te doen over uw gegevensvragen.

Deze voorspellende functies zullen betere besluitvorming mogelijk maken, waarbij compliance in de processen wordt aangepakt. Zoals David A. Teich uitlegt in a Forbes-artikel, ontgrendelt gegevensverkenning de onbekenden bij het opvragen van gegevenssets die nog niet toegankelijk zijn. Hier kan een ML-systeem die procedure versnellen, gebruikmakend van regels en ervaring om snel nieuwe gegevenssets te vinden, controleren of de huidige gegevens geschikt zijn voor naleving en snelle toegang bieden.

Machine learning stuurt inzicht en selfservice

Er wordt voorspeld dat BI-software steeds intuïtiever zal worden. Een ML-systeem kan regels en ervaring gebruiken om snel nieuwe gegevens te identificeren, te zien of de huidige gegevens binnen de nalevingsregels passen en snelle toegang te verlenen.

Met ML-gestuurde BI worden beperkingen voor "wat-als" verwijderd. AI kan trends en historische patronen analyseren om weloverwogen voorspellingen te doen over uw gegevensvragen.

Deze voorspellende functies zullen betere besluitvorming mogelijk maken, waarbij compliance in de processen wordt aangepakt. Zoals David A. Teich uitlegt in a Forbes-artikel, ontgrendelt gegevensverkenning de onbekenden bij het opvragen van gegevenssets die nog niet toegankelijk zijn. Hier kan een ML-systeem die procedure versnellen, gebruikmakend van regels en ervaring om snel nieuwe gegevenssets te vinden, controleren of de huidige gegevens geschikt zijn voor naleving en snelle toegang bieden.

Hoe de toekomst eruitziet voor data-analyse

Er wordt voorspeld dat data-analyse de aanpak waarmee we in de toekomst zaken zullen doen drastisch zal veranderen. Laten we de toekomstige aspecten ervan verkennen.

Opkomst van augmented analytics

Augmented analytics verwijst naar het automatiseren van inzichten door gebruik te maken van natuurlijke taalverwerking (NLP). Dit scenario is de volgende fase in data-analyse.

Het helpt om veelzijdige datasets op schaal te beheren en stelt professionals op alle niveaus in staat om datagedreven te worden. Door datawetenschap naar een bredere groep gebruikers te brengen, helpen augmented analytics bij het aanpakken van het groeiende tekort aan deskundige professionals.

Gebruik van "X"-analyses

X Analytics is een term van Gartner waarin X een gegevensvariabele betekent, gestructureerd of ongestructureerd, bestaande uit tekstanalyse, audioanalyse en videoanalyse.

Met AI-gestuurde analytische tools en datavisualisatie speelt X -analyse een cruciale rol bij het bedenken en voorbereiden van toekomstige scenario's zoals dodelijke ziekten en rampen.

Storytelling en visualisaties ter vervanging van dashboards

Selfservice BI-tools vervangen conventionele dashboards snel door nieuwe competenties die zijn ontwikkeld om gebruikers te helpen bij het vertellen van verhalen met datasets.

Meer geavanceerde grafieken, grafieken en heatmaps worden gebruikt om contextuele inzichten te tonen in een aanpak die professionals ertoe aanzet om zich op resultaten te concentreren.

Grafiekanalyses maken visuele representaties van expliciete relaties die de benadering van gebruikers om te correleren tussen gegevenspunten kunnen veranderen.

Verbeterd gegevensbeheer toepassen

Augmented data management maakt gebruik van AI en ML om metadata en data-integraties geautomatiseerd af te handelen. Deze technieken helpen werknemers om meer prestatiegericht te zijn, de last van handmatige activiteiten te verminderen en fouten te verminderen.

Onthoud dat machine learning moeilijk te implementeren is voor servers omdat het verschilt van reguliere, eenvoudig te implementeren software. Om dezelfde reden maken we het gemakkelijker door gebruik te maken van MLOps , dat machine learning bestudeert en het gemakkelijker maakt om te implementeren.

De toekomst van MLOps: een must-read voor datawetenschapsprofessionals

Voorbeelden van hoe toonaangevende bedrijven BI gebruiken om hun succes te vergroten

Van financiële topbedrijven zoals American Express tot Facebook-leider op het gebied van sociale media, de meest succesvolle organisaties over de hele wereld gebruiken BI. Hier leest u hoe sommigen BI-tools gebruiken om hun activiteiten te versterken.

American Express

American Express heeft financiële technologieën gebruikt om nieuwe betalingsserviceproducten te bouwen. De proeven van de organisatie op de Australische markt hebben het mogelijk gemaakt om tot 24% van alle in Australië gevestigde gebruikers die hun account binnen vier maanden zullen sluiten.

Met dat inzicht zet het bedrijf progressieve stappen om zijn klantenbestand te behouden. BI helpt het bedrijf ook bij het nauwkeurig opsporen van fraude en het beschermen van klanten over wiens kaartgegevens kan worden onderhandeld.

Coca Cola

Het toonaangevende drankenmerk, Coca-Cola, profiteert van sociale-mediagegevens. Door gebruik te maken van de AI-gestuurde beeldherkenningstechniek, kan de organisatie zien wanneer foto's van haar drankjes online worden geplaatst.

Deze data, gebundeld met de kracht van BI, bieden de organisatie belangrijke inzichten in wie hun drankjes nuttigen, waar ze zich bevinden en waarom ze digitaal naar het merk verwijzen. Het inzicht helpt om consumenten te voorzien van meer gerichte advertenties, die vier keer meer prospectief zijn dan een generieke advertentie om in een klik te leiden.

Voorbeelden van hoe toonaangevende bedrijven data-analyse gebruiken om hun succes te vergroten

Door de kracht van data-analyse te gebruiken, kunnen organisaties hun bedrijfsvoering verbeteren, kosten verlagen, besluitvorming verbeteren en de lancering van meer op maat gemaakte producten vergemakkelijken. Hier leest u hoe sommigen data-analyse gebruiken om hun activiteiten mogelijk te maken.

Fitbit

Het gezondheids- en fitnessbedrijf Fitbit stelt zijn apparaten in staat om gegevens te verzamelen over de activiteiten van zijn gebruikers en voedselconsumptiepatronen. Het genereert dashboards die gebruikers kunnen volgen en volgen via mobiele applicaties. Het biedt dus verbeterde levensstijlvoorkeuren en keuzes voor zijn gebruikers.

Domino's

Het voedselgigantbedrijf Dominos analyseert het cross-channel en cross-device gedrag van zijn gebruikers en koppelt zelfs het online en offline gedrag van zijn consumenten voor data-analyse. Het bedrijf verhoogde de maandelijkse omzet met 6 procent en verminderde de advertentie-uitgaven met 80 procent op jaarbasis met behulp van deze data-analyse.

Hoe wordt data-analyse gebruikt in de financiële en banksector?

Vergelijkingstabel: Business Intelligence versus data-analyse

Vergelijkingsbasis

Bedrijfsintelligentie

Gegevensanalyse

Domein

BI verwijst naar de inzichten die nodig zijn om de zakelijke besluitvorming te verbeteren.

Wanneer voorspellende en prescriptieve analyses worden gecombineerd met ML, datamining en modellering, leidt dit tot baanbrekende besluitvorming.
Functionaliteit

Het doel is ondersteuning te bieden bij de besluitvorming en te helpen bij bedrijfsgroei.

Het doel is om de gegevens te modelleren, op te schonen, te voorspellen en te transformeren volgens de zakelijke vereisten.

Implementatie

BI kan worden ingeschakeld door gebruik te maken van BI-tools. Het wordt geïmplementeerd op historische gegevens die zijn opgeslagen in datawarehouses en datamarts.

Gegevensanalyse kan worden ingeschakeld door gebruik te maken van hulpmiddelen voor gegevensopslag. BI-tools kunnen ook worden geïmplementeerd.

Foutopsporingstechnieken In het geval van business intelligence is het waarschijnlijk om het mechanisme alleen te debuggen met behulp van de verstrekte historische gegevens en als de eindgebruiker dit vraagt.

Aan de andere kant wordt data-analyse gedebugd als het gepresenteerde model om datasets om te zetten in een nauwkeurig en bruikbaar formaat.

Gebruiksgevallen BI-tools worden gebruikt door een grote verscheidenheid aan bedrijven in elke branche. De meest voorkomende use-cases zijn klantanalyse, financiële analyse, productiviteitsverbeteringen en verbeteringen van bedrijfsprocessen.

Oplossingen voor gegevensanalyse worden in het bedrijfsleven gebruikt voor het opsporen en voorkomen van fraude, analyse van marketingcampagnes, verbeteringen van de klantervaring, het verhogen van de bedrijfsefficiëntie en productiviteit, enz.

Geschatte kosten Omdat de prijzen van BI-oplossingen vaak niet gemakkelijk toegankelijk zijn, hebben specialisten de gemiddelde prijs vastgesteld op $ 3.000 per jaar. Dit staat los van de verschillende versies die serviceproviders kunnen bieden.

Tools voor gegevensanalyse variëren van gratis tot $ 10.000,00 of meer per jaar, afhankelijk van het aantal gebruikers en zakelijke behoeften.
Vaardigheden die nodig zijn voor de ontwikkeling van business intelligence

Voer SQL-query's uit, waaronder ontwerpen, coderen, testen en aggregeren van de resultaten om waardevolle inzichten te genereren. Voer SQL uit, voer de export-, transformatie- en laadprocedures (ETL), gegevensmodellering en analyse uit.

Gevolgtrekking

We hopen dat alle informatie die we in dit artikel hebben verstrekt, nuttig voor je is geweest. Met zoveel verschillende dingen om te overwegen, kan het voor bedrijven moeilijk zijn om te weten waar ze moeten beginnen bij het kiezen tussen BI- en data-analyseoplossingen voor hun bedrijf. Het is echter belangrijk om te onthouden dat er niet zoiets bestaat als een perfect systeem - elk heeft zijn voor- en nadelen en moet dus worden gebruikt, afhankelijk van wat uw bedrijf het beste van dienst is.

Als u de hierboven beschreven ideeën wilt implementeren of een meer diepgaande betrokkenheid van BI & data analytics - oplossingen zoekt , neem dan gerust contact op met Zuci System 's team voor gegevenswetenschap en analyseservices .

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.