Leestijd : 2 minuten
Business Intelligence of data-analyse: wat is beter voor het bedrijfsleven?
Als Business Intelligence nieuw voor u is (BI) en data-analyse or proberen te beslissen of dit de juiste strategie is voor uw bedrijf, het kan zijn uitdagend om uw opties te begrijpen. Deze blog zal helpen you with een uitgebreid overzicht van BI en data-analyse op één plek.
Elke dag genereert uw bedrijf een enorme hoeveelheid en diversiteit aan gegevens. 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.
Bedrijfsinformatie (BI) En gegevensanalyses zijn oplossingen voor gegevensbeheer die worden gebruikt om historische en moderne gegevens beter te begrijpen en inzichten te genereren.
Als je je afvraagt wat het verschil is tussen BI en gegevensanalyse oplossingen en welke is beter geschikt voor uw zakelijke vereisten? Deze blog behandelt 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‘duik er meteen in.
Wat is bedrijfsinformatie?
Business intelligence (BI) is software die bedrijfsgegevens consumeert en deze weergeeft in gebruiksvriendelijke indelingen 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 gegevensanalyse?
Data-analyse omvat de processen, tools en technieken van data-analyse. Het omvat het beheer, de verzameling en de opslag van datasets. Gegevensanalyse heeft tot doel statistische analyses uit te voeren op gegevens 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 openen, bereiden en analyseren gegevens om analyses te operationaliseren en resultaten bij te houden.
De voordelen van Business Intelligence-software
Zakelijke informatie tools zijn nuttig voor organisaties om concurrerend te blijven en te profiteren van inkomstenstromen. Laten we de verkennen voordelen van business intelligence-software.
1. Gewaardeerde zakelijke inzichten
BI-tools helpen bedrijven 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 leidinggevenden 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 prognoses. 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
Werknemers kunnen nieuwe kansen identificeren en externe marktgegevens met interne gegevens gebruiken om recente verkooptrends te ontdekken door klantgegevens en marktomstandigheden te analyseren en zakelijke problemen te evalueren door BI-softwaretools.
4. Verhoog de omzet en vergroot de marges
Door middel van BI-tools kunnen bedrijven in contact komen met de pijnpunten van hun klanten, hun concurrenten verkennen en hun activiteiten verbeteren voor een betere omzetcyclus en uitbreiding 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.
1. Datalekken
De beveiligingsproblemen vormen de belangrijkste uitdaging voor BI. Als u BI-tools gebruikt om gevoelige informatie te beheren, kan een fout in het proces deze blootleggen, wat uw bedrijf, klanten en werknemers kan schaden.
2. Hogere prijzen
Business intelligence-software kan kostbaar zijn. De kosten voor hardware en IT-personeel zijn additioneel. Hoewel de waarschijnlijkheid van een hogere ROI dit kan valideren, kan de initiële prijs een belemmering vormen voor kleine bedrijven
3. Moeilijk om diverse 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 problemen ondervinden bij het werken op uiteenlopende platforms.
4. Slechte informatiekwaliteit
In deze digitale wereld beschikt u over meer gegevens dan ooit. Dit kan echter een uitdaging zijn als er een teveel aan slechte datasets is. Dit betekent dat veel BI-tools die informatie onder de loep nemen van slechte kwaliteit zijn en betrokken procedures kunnen vertragen.
5. Confrontatie met acceptatie
Een van de BI-uitdagingen is dat medewerkers het niet willen integreren in hun huidige bedrijfsvoering. Als uw organisatie deze systemen niet over alle domeinen heen accepteert, zal ze niet resultaatgericht zijn.
Voordelen van gegevensanalyse
De rijke diversiteit aan datasets die organisaties genereren, biedt plaats aan kostbare inzichten, en data-analyse is de manier om deze te ontsluiten. Laten we eens kijken naar de voordelen van het gebruik van data-analyse.
1. Voorspellende analyses
Voorspellende analyses gebruiken historische gegevens om toekomstige gebeurtenissen of uitkomsten te voorspellen, waarbij de nadruk wordt gelegd op 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 meer leningen probeert 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 uitkomsten voorspelt, helpen prescriptieve analyses bij het reguleren van die uitkomsten, 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 zal helpen bij het reageren op zakelijke en operationele transformaties en real-time besluitvorming mogelijk maken.
De belangrijke elementen van prescriptieve analyse zijn toegepaste statistiek, machine learning en natuurlijke taalverwerking.
3. Verklein 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 van klanten of personeel, gemiste vorderingen, veiligheid van werknemers en wettelijke aansprakelijkheid.
Bijvoorbeeld een het bedrijfsleven kan profiteren gegevensanalyse om risico’s te verminderen en verliezen te beperken na een tegenslag. 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 gegevens te visualiseren. Dit inzicht kan IT-teams helpen om kwetsbaarheden op te sporen en af te dekken. Bijvoorbeeld de IT-afdeling kan gebruiken gegevensanalyse applicaties om hun auditlogboeken te analyseren, verwerken en 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 data-analyse
Genieten van de voordelen van data-analyse is makkelijker gezegd dan gedaan. Sommige uitdagingen kunnen het vermogen om analyses te verzamelen en te gebruiken belemmeren. Laten we de verkennen uitdagingen met data-analyse.
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 data-evaluatie begrijpen en zelfs de bedrijfsvoering beheren.
2. Betekenisvolle inzichten verkrijgen
Het gebruik van gegevens is slechts zo effectief als de vragen die u probeert te beantwoorden. Competenties zijn de belangrijkste belemmeringen voor het genereren van zinvolle inzichten met behulp van big data. Het ontbreken van gestructureerde data-engineeringmethodologieën is de meest technische barrière voor het verkrijgen van inzichten.
3. Allesomvattende data naar het dataplatform brengen
Het laden en transformeren van de datasets in de datawarehouse was soms een uitdaging vanwege de vele gegevensbronnen. Hier worden vaardigheden op het gebied van data-engineering van vitaal belang voor data-analisten om de toegang tot gegevens naadloos te maken.
4. Vaagheid van datamanagement
Er zijn veel uitdagende technologieën toegankelijk binnen elk technisch aspect, zoals ETL-tools, visualisatietools en technologieën zoals OLTP/OLAP. Er zijn veel keuzes beschikbaar om te selecteren. De uitdaging is echter om de beste keuzes te maken en het risico van acceptatie van big data.
5. Gegevensopslag en snel ophalen
De dataopslag en benaderbaarheid van data genereren een vereiste voor datalakes en datawarehousingses die het mogelijk maken om gegevens op te slaan, te verwerken en op te halen wanneer dat nodig is. De echte problemen beginnen wanneer het datameer of het datawarehouse ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen probeert te combineren, wat fouten tegenkomt in de parallelle gegevensverwerking.
Hoe de toekomst eruit ziet voor Business Intelligence
Het succes van een organisatie met zakelijke informatie is afhankelijk van de grotere acceptatie van deze technologie door de gemiddelde gebruikersgroep. Laten we eens kijken naar de vooruitzichten van business intelligence.
Gezamenlijke bedrijfsinformatie
De BI-tools van vandaag worden onafhankelijk beheerd door klanten en zijn geïsoleerd in een breder netwerk. Specialisten uit de branche voorspellen echter dat de groei van digitaal zakelijke informatie met BI-tools wordt uitgebreider, verbonden en collaboratief.
In een vooruitziende blik ComputerWeekly-blog,Brian McKenna besprak deze innovatie op het gebied van business intelligence en zei dat BI zal worden aangeboden via “gedeelde en meeslepende analytische ervaringen”.
Machine learning zal inzicht en zelfbediening sturen
BI-software zal naar verwachting steeds intuïtiever 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 snel 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 een Forbes-artikel, ontgrendelt data-exploratie de onbekenden bij het opvragen van datasets die nog niet toegankelijk zijn. Hier kan een ML-systeem die procedure versnellen door gebruik te maken van regels en ervaring om snel nieuwe gegevenssets te vinden, te controleren of de huidige gegevens geschikt zijn voor naleving en snelle toegang te bieden.
Machine learning zal inzicht en zelfbediening sturen
BI-software zal naar verwachting steeds intuïtiever 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 snel 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 een Forbes-artikel, ontgrendelt data-exploratie de onbekenden bij het opvragen van datasets die nog niet toegankelijk zijn. Hier kan een ML-systeem die procedure versnellen door gebruik te maken van regels en ervaring om snel nieuwe gegevenssets te vinden, te controleren of de huidige gegevens geschikt zijn voor naleving en snelle toegang te bieden.
Hoe de toekomst eruit ziet voor data-analyse
Er wordt voorspeld dat data-analyse de manier waarop 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 die gebruikmaken 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 … te brengen datawetenschap voor een bredere groep gebruikers, helpen augmented analytics bij het aanpakken van het groeiende tekort aan deskundige professionals.
Gebruik van “X”-analyses
X Analytics is een Gartner-term waarin X een gegevensvariabele betekent, zowel gestructureerd als ongestructureerd, bestaande uit tekstanalyse, audio-analyse en video-analyse.
Met AI-gestuurde analytische tools en datavisualisatie, X-analyses speelt een cruciale rol bij het bedenken en voorbereiden van toekomstige scenario’s zoals dodelijke ziekten en rampen.
Storytelling en visualisaties vervangen dashboards
Self-service BI-tools vervangen snel conventionele dashboards door nieuwe competenties die zijn ontwikkeld om gebruikers te helpen bij het vertellen van verhalen met datasets.
Meer geavanceerde diagrammen, grafieken en heatmaps worden gebruikt om contextuele inzichten te demonstreren in een aanpak die professionals ertoe aanzet zich te concentreren op resultaten.
Grafiekanalyses maken visuele weergaven van expliciete relaties die de benadering van gebruikers van het correleren tussen gegevenspunten kunnen veranderen.
Pas uitgebreid gegevensbeheer toe
Augmented data management maakt gebruik van AI en ML om metadata en data-integraties geautomatiseerd te verwerken. Deze technieken helpen werknemers om meer prestatiegericht te zijn, waardoor de last van handmatige activiteiten wordt verminderd en fouten worden voorkomen.
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 te gebruiken MLOps, die machine learning bestudeert en het gemakkelijker maakt om te implementeren.
Voorbeelden van hoe toonaangevende bedrijven BI gebruiken om hun succes te vergroten
Van financiële topbedrijven zoals American Express tot Facebook, de meest succesvolle organisaties over de hele wereld gebruiken BI. Hier ziet u hoe sommigen BI-tools gebruiken om hun activiteiten te versterken.
American Express
American Express heeft financiële technologieën gebruikt om nieuwe betalingsserviceproducten te ontwikkelen. De proeven van de organisatie op de Australische markt hebben het mogelijk gemaakt om zich te identificeren tot 24% van alle in Australië gevestigde gebruikers die hun rekeningen binnen vier maanden sluiten.
Met dat inzicht onderneemt 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 wiens kaartgegevens mogelijk onderhandeld zijn.
Coca-Cola
Het toonaangevende drankenmerk Coca-Cola, winst uit gegevens van sociale media. Door gebruik te maken van de AI-gestuurde beeldherkenningstechniek, kan de organisatie zien wanneer foto’s van haar drankjes online worden geplaatst.
Deze gegevens, gecombineerd met de kracht van BI, bieden de organisatie belangrijke inzichten in wie hun drankjes consumeert, waar ze zich bevinden en waarom ze digitaal naar het merk verwijzen. Het inzicht helpt consumenten meer gerichte advertenties te bieden, die vier keer meer kans bieden dan een generieke advertentie om in een klik te leiden.
Voorbeelden van hoe toonaangevende bedrijven data-analyse gebruiken om hun succes te vergroten
Het gebruik van de kracht van data-analyse helpt organisaties de bedrijfsvoering te verbeteren, kosten te verlagen, besluitvorming te verbeteren en de lancering van meer op maat gemaakte producten te vergemakkelijken.Hier is hoe sommigen gebruiken data-analyse om hun activiteiten mogelijk te maken.
Fitbit
Het gezondheids- en fitnessbedrijf Fitbit laat zijn apparaten gegevens verzamelen over de activiteiten en voedselconsumptiepatronen van zijn gebruikers. 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 voedingsgigant 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 verlaagde de advertentie-uitgaven met 80 procent jaar-op-jaar met behulp van deze data-analyse.
Vergelijkingstabel: Business Intelligence versus gegevensanalyse
| Vergelijkingsbasis
| Zakelijke intelligentie
| Gegevensanalyse
|
| Domein
| BI verwijst naar de inzichten die nodig zijn om de zakelijke besluitvorming te verbeteren.
| Wanneer voorspellend en prescriptief analyses worden gecombineerd met ML, datamining en modellering, leidt dit tot baanbrekende besluitvorming. |
| functionaliteit
| Het doel is om ondersteuning te bieden bij het nemen van beslissingen en te helpen bij de groei van het bedrijf.
| 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 gegevensopslagtools. 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 eisen.
| Aan de andere kant wordt data-analyse gedebugd als het gepresenteerde model om datasets om te zetten in een nauwkeurig en bruikbaar formaat.
|
| Gebruik gevallen | BI-tools worden gebruikt door een grote verscheidenheid aan bedrijven in elke branche. De meest voorkomende use-cases zijn klantanalyses, financiële analyses, productiviteitsverbeteringen en verbeteringen van bedrijfsprocessen.
| Oplossingen voor gegevensanalyse worden in het bedrijfsleven gebruikt voor fraudedetectie en -preventie, analyse van marketingcampagnes, verbetering van de klantervaring, verhoging 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 leveren.
| Data-analysetools 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 ontwerp, code, test en verzamel de resultaten om waardevolle inzichten te genereren. | Voer SQL uit, voer de procedures voor exporteren, transformeren en laden (ETL), gegevensmodellering en analyse uit. |
Conclusie
We hopen dat alle informatie die we in dit artikel hebben verstrekt, nuttig voor u is geweest. Met zoveel verschillende zaken waarmee rekening moet worden gehouden, 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 systeem heeft zijn voor- en nadelen en moet dus worden gebruikt afhankelijk van wat uw bedrijf het beste zal dienen.
Als u de beschreven ideeën wilt implementeren above of zoek een meer grondige betrokkenheid van BI & gegevens analytischs oplossingen,voel je vrij om contact op te nemen Zuci System‘s gegevens wetenschappelijke en analytische diensten team.
I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.
Deel deze blog, kies uw platform!
gerelateerde berichten
gerelateerde berichten
