Analityka biznesowa

Kto ma dostęp do informacji, ten wygrywa. To prosta zasada, która obowiązuje od wieków w biznesie. Analityka biznesowa – w każdej branży potrzebna jest wiedza do podejmowania decyzji. Okaże się, że firmy z tej grupy, efektywnie gospodarujących wiedzą, mają wyraźnie lepsze wskaźniki biznesowe. Na każdym istotnym polu działalności. W rezultacie z upływem czasu te firmy szybciej się rozwijają i zdobywają rynek, podczas gdy inne systematycznie pogarszają swoją sytuację.

Analityka biznesowa to jeden z tych czynników, który przesądza o pozycji konkurencyjnej firm. To dzięki niej osoby zarządzające mają dostęp do informacji pozwalających właściwie rozeznać sytuację i podejmować trafne decyzje. Analityka biznesowa przekształca tony danych w informacje potrzebne do działania firmy jako organizacji oraz jej menagerów i załogi jako ludzi.

  • Klient we współczesnej organizacji, jego rola i cel w modelach biznesu
  • Klient na rynku, grupy klientów i ich zachowania, segmentacja rynku
  • Decyzje klienta, determinanty i racjonalność
  • Potencjał klienta i jego lojalność
  • Kształtowanie zyskowności przedsiębiorstwa poprzez portfolio klientów
  • Łącznie klientów z dostawcami w nowoczesnych modelach biznesu
  • Data science w praktyce działalności przedsiębiorstwa – obszary
  • Analityczne wspomaganie decyzji – prezentacja oferty dla klienta
  • Utrzymanie klienta, customer churn – podejście analityczne

Dlaczego analityka biznesowa jest tak ważna?

Postępująca cyfryzacja wzmaga apetyt na analitykę biznesową. Wykładniczy przyrost danych, pozwala na to, aby skorzystały z tego przedsiębiorstwa, które chcą je przetwarzać i analizować. Rośnie też ilość danych, które w związku z obowiązującymi przepisami prawa trzeba przetwarzać.

Dla firm niesie to wyzwania związane z cyfryzacją, groźbę rosnących kosztów, ale także perspektywę zysków. Aby zrozumieć potrzebę biznesową związaną z przetwarzaniem informacji pomyślny dla jakich firm ważne są następujące informacje:

  • historia wyszukiwania produktów w sieci lub wyszukiwarce sklepu internetowego,
  • porównanie cen, polityka cen, modele wyceny produktów, cennik indywidualny, b2b
  • przeglądane treści w mediach społecznościowych, grupowanie treści, aktywność
  • lokalizowanie klientów geograficzne, najbliżej sklepu, lokalizowanie w sieci
  • wyrażane przez nich opinie, engagement, pozyskiwanie i zarządzanie opiniami
  • statystyki i scenariusze odwiedzin poszczególnych treści, wartość treści, konwersja
  • historie zapisane w CRM i przebieg kontaktów z przedstawicielami firmy itd.
  • Rekomendacje dla klienta, grupy produktów i grupy klientów

Wyzwania związane z potrzebą efektywnego przetwarzania informacji znajdziemy w każdym obszarze funkcjonowania firm: w sprzedaży, marketingu, zakupach, produkcji, logistyce, HR i finansach, IT. Analityka biznesowa wymaga wsparcia IT

Rodzaje analityki biznesowej

Analitykę biznesową dzielimy w zależności od tego, w jakim celu poszukuje się informacji, jaki mają one charakter oraz w jaki sposób są ona uzyskiwane.

  • analityka predykcyjna – zajmuje się modelowaniem przyszłości i prognozowaniem,
  • analityka proskrypcyjna – określa możliwe scenariusze, opcje, jak i konsekwencje potencjalnych decyzji,
  • analityka diagnostyczna – odpowiada na pytanie o przyczyny (zjawisk, zdarzeń) w oparciu o dane historyczne,
  • analityka deskryptywna – przetwarza dane historyczne w celu opisania zjawisk, rezultatów, faktów z przeszłości,
  • analityka kognitywna, która wykorzystuje zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu przetwarzania dużych ilości danych, często o charakterze nietypowym, w celu wspierania decyzji managerów lub automatycznego podejmowania decyzji.

Różnorodność rozwiązań informatycznych oraz opracowań różnorodnych zagadnień biznesowych i przetwarzania danych pokazuje, jak bardzo w biznesie istotna jest analityka.

Artykuł powstał na podstawie witryny businessintelligence.pl

Similar Posts

  • |

    The PIVOT operator in SQL

    The PIVOT operator in SQL Server is an advanced relational operator that helps transforming and reorganizing data in a tabular format, enhancing analytical capabilities. It enables the conversion of unique data from rows into columns, thereby allowing for a more streamlined presentation of aggregated data. This transformation is particularly beneficial in generating cross-tabular reports where…

  • |

    Biłgoraj – Zalew Bojary – pływanie 100 km

    Damian Błaszczyk będzie pływał w Zalewie Bojary, stawiając sobie za cel pokonanie 100 km. Biłgoraj – Zalew Bojary – pływanie 100 km. Przygotowaliśmy zadanie matematyczne jak może wyglądać takie pływanie i w jaki sposób pokonać 100km. Rozwiązanie zadania w dalszej części artykułu. Cel tego wydarzenia Ośrodek Sportu i Rekreacji w Biłgoraju “Na Fali” ma zaszczyt zaprosić na wyjątkowe wydarzenie,…

  • Matplotlib vs Seaborn

    Tworzenie wizualizacji danych w Pythonie: Matplotlib kontra Seaborn Wizualizacja danych jest kluczowym elementem analizy danych, ponieważ umożliwia szybkie zrozumienie wzorców, zależności i trendów ukrytych w danych. W Pythonie dwie najbardziej popularne biblioteki do tworzenia wizualizacji to Matplotlib i Seaborn. Każda z nich ma swoje zalety i zastosowania, dlatego w tym artykule porównamy je, aby pomóc…

  • Cooling or heating?

    Heating degree day (HDD) index is a weather-based technical index designed to describe the need for heating in buildings. Cooling degree day (CDD) index is an index describing the need for the cooling (air-conditioning) requirements in buildings. HDD and CDD are derived from meteorological observations of air temperature, interpolated to regular grids at 25 km…