Az üzleti intelligencia szerepe: Mi a BI és miért fontos?

Ahhoz, hogy egy vállalat az adatokból valóban mérhető versenyelőnyhöz jusson, üzleti intelligencia stratégiát kell alkalmaznia. A BI eszközök lehetővé teszik a szervezet számára, hogy ne feltételezések és szubjektív gondolatok alapján hozzon döntéseket, hanem a rendelkezésre álló összes adat, valós tények felhasználásával.

Ebben az írásunkban részletesen foglalkozunk azzal, hogy mit jelent az üzleti intelligencia, hogyan támogat egy vállalkozást, és milyen adatstratégiát kell menedzselnie a vezetőknek ahhoz, hogy az üzleti intelligencia eszköz igazán hatékony támogatást adjon a saját szervezete számára.

Akkor tegyük is fel az első és legfontosabb kérdést: Mi az üzleti intelligencia?

Az üzleti intelligencia (BI) az adatok elemzésére és értelmezésére irányuló folyamat, mely segítségével a vállalatok valós információkat használhatnak üzleti döntéseik támogatásához. Ezáltal a cégek képesek lesznek jobban megérteni piaci pozíciójukat, azonosítani a trendeket és akár előrejelzéseket is készíthetnek, így hatékonyabban tudják allokálni erőforrásaikat.

A BI megoldások integrálják a különböző forrásokból származó adatokat, így biztosítva a vezetők és döntéshozók számára könnyen érthető, vizuális jelentéseket: táblázatokat, grafikonokat, KPI-okat. Egy jól felépített BI rendszer lehetővé teszi a döntéshozók számára, hogy időben reagáljanak a piaci változásokra, felismerjék az új lehetőségeket, és előnyt szerezzenek versenytársaikkal szemben. Ennek eredményeként, a BI kulcsfontosságú eszközzé válik a versenyképesség javításában és a hosszú távú siker elérésében.

A sikeres üzleti intelligencia rendszer alapját az adatgyűjtés és adatintegráció adja, így kulcsfontosságú, hogy megértsük milyen adatokat és hogyan gyűjthetünk a BI rendszer táplálásához.

Adatforrások

• Belső adatok: ide tartoznak a vállalat pénzügyi kimutatásai, értékesítési adatok, HR információk, termelési statisztikák, és egyéb belső működési adatok. Ezek az adatok általában a vállalat ERP (vállalatirányítási rendszer), CRM (ügyfélkapcsolat-kezelő rendszer), és más belső rendszereiben találhatók.

• Külső adatok: piaci trendek, iparági jelentések, közösségi média adatok, és versenytársak nyilvánosan elérhető információi. Ezek az adatok segíthetnek a vállalatnak jobban megérteni a piaci környezetet, felismerni az új lehetőségeket, és felkészülni a külső kihívásokra.

Adatgyűjtési módszerek

• Automatizált adatgyűjtés: modern BI rendszerek képesek integrálni a vállalati adatforrásokat, automatikusan gyűjtve és frissítve az adatokat valós időben vagy meghatározott időközönként. Ez magában foglalhatja az API-kon keresztüli integrációt, adatbányászatot, és webes lekaparást (web scraping).

• Manuális adatgyűjtés: bizonyos esetekben, különösen a külső adatok esetében, manuális adatgyűjtésre lehet szükség. Ez magában foglalhatja adatok letöltését iparági jelentésekből, közvélemény-kutatásokból, vagy más, harmadik féltől származó forrásokból.*

* Ma már a manuális adatgyűjtés helyét átveszi a mesterséges intelligencia alapú adatgyűjtés… De az AI felhasználása megér egy-két külön cikket! 🙂

• Adatintegráció: a különböző forrásokból származó adatokat egységes formátumba kell hozni, hogy azokat a BI rendszer könnyen feldolgozhassa. Ez magában foglalhat adattisztítást, adatnormalizálást és adattranszformációt, ami előkészíti az adatokat az elemzéshez.

Adattárolás

Azonosítottuk az adattípusokat, de felmerül jogos kérdésként, hogy hogyan tároljuk azokat? 

A BI rendszerek az adatok tárolására többféle módszert alkalmaznak, hogy biztosítsák az adatok gyors és hatékony elemzését. Egyik alapvető eszközük az adattárház (data warehouse), ami integrált, tisztított és strukturált adatokat tárol, lehetővé téve az összetett lekérdezések és analitikai folyamatok végrehajtását.

A komplexebb BI rendszerek gyakran használnak data lake környezetet is, amely képes nagy mennyiségű strukturálatlan és félstrukturált adat tárolására, így támogatva a rugalmasabb adatelemzést. Az adatokat ma már gyakran felhőalapú tárolási megoldásokban helyezik el, ami skálázhatóságot és távoli hozzáférést biztosít, elősegíti a magas adatbiztonságot és megkönnyít a katasztrófa utáni helyreállítást. Ezek a tárolási módszerek kombinálva biztosítják, hogy a BI rendszerek képesek legyenek kezelni a vállalatok adatigényeit, támogatva a döntéshozatali folyamatokat és az üzleti stratégia kialakítását.

Adatelemzés

A modern self-service BI megoldások hasznos keretrendszert biztosítanak az összegyűjtött és megfelelően tárolt adatok megjelenítésre.

• Vizuális adatelemzés: az üzleti intelligencia eszközök lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy interaktív dashboardokat, komplex jelentéseket hozzanak létre, hogy vizuálisan ábrázolják az adatokat. Ez segít könnyebben értelmezni az adatokat és felfedezni az üzleti trendeket, mintázatokat.

• Valós idejű elemzés és jelentéskészítés: a BI rendszerek valós idejű adatelemzést és jelentéskészítést biztosítanak, lehetővé téve a döntéshozók számára, hogy gyorsan reagáljanak a piaci változásokra és megfelelően alátámasztott, adatalapú döntéseket hozzanak.

• Előrejelzés és trendelemzés: ezek a rendszerek fejlett analitikai funkciókat támogatnak, mint a statisztikai modellezés vagy a gépi tanulás. A mesterséges intelligencia alkalmazásával képesek előrejelzéseket készíteni, segítve a vállalatokat a jövőbeli trendek azonosításában, a stratégiai tervezésben, így valós piaci versenyelőny kialakításában.

Összességében elmondhatjuk, hogy a BI rendszerek összetett adathalmazokból nyernek ki értékes ismereteket, támogatva ezzel a vállalatokat a hatékonyabb üzleti döntéshozatalban, a teljesítmény javításában és az új lehetőségek felismerésében.

A blogcikk következő részében részletesen szeretnénk körbejárni az adatforrásokat, az adattárolási megoldásokat, majd pedig az adatelemzést eszközeit is. 

Bővebb információkért keresse kollégánkat:

Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu