Wraz ze stopniową popularyzacją komputerów od lat 60. XX wieku i przez rewolucję internetową w latach 90. XX wieku Business Intelligence, czyli analityka biznesowa, rozwijała się jako niezbędna dziedzina w funkcjonowaniu wielu biznesów. Szybki rozwój infrastruktury pozwolił opracować narzędzia pozwalające lepiej łączyć wiele źródeł danych i wyposażyć analityków w dostęp do sztuki wizualizacji, bez której nie wyobrażamy sobie obecnie pracy z danymi.
Co to Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) jest zbiorem praktyk, technologii oraz działań który spaja ze sobą takie pojęcia jak analityka biznesowa, eksploracja, wizualizacja, przechowywanie danych oraz ich zarządzanie. Cele tych działań jest analiza danych, która przekształca złożone dane w ustrukturyzowane użyteczne informacje, pomagające organizacjom, kadrze kierowniczej, menedżerom i pracownikom podejmować świadome decyzje biznesowe.
Podczas procesu BI firmy gromadzą dane z wewnętrznych systemów informatycznych oraz baz danych(np. systemy ERP) i źródeł zewnętrznych (np. serwery, chmury, hurtownie danych), przygotowują je do analizy oraz tworzą wizualizacje danych, dashboardy bądź raporty. Następnie udostępniają wyniki analizy użytkownikom biznesowym w celu podejmowania decyzji data-driven w sektorze operacyjnym i planowania strategicznego.
Głównym celem rozwiązań Business Intelligence jest podejmowanie lepszych decyzji biznesowych, które pozwolą twojej firmie na uzyskanie przewagi konkurencyjnej, zwiększenie przychodów oraz poprawę efektywności operacyjnej. Aby to osiągnąć, BI łączy w sobie narzędzia zaawansowanej analityki (np. Tableau), narzędzia umożliwiające zarządzanie danymi oraz zbiór procesów, architektur i technologii pozwalające na prawidłowe porządkowanie oraz raportowanie danych.
Jak działa Business Intelligence?
W każdym przedsiębiorstwie są wyznaczone cele. Żeby je osiągnąć, firma potrzebuje informacji na temat swojej działalności. Do ich uzyskania, firmy gromadzą swoje dane, wykonują analizy i określają, jakie działania oraz decyzje należy podjąć, aby osiągnąć założone cele. Wdrażając narzędzia klasy Business Intelligence, należy znać 5 głównych etapów w których BI przekształca surowe dane w łatwo przyswajalne informacje.
Zbieranie oraz transformacja danych
Początkowym etapem jest zebranie surowych danych z działalności przedsiębiorstwa. Zebrane dane z różnych źródeł, zawierają informacje aktualne oraz historyczne. Mogą one być również zbierane z systemów źródłowych w czasie rzeczywistym, dzięki czemu narzędzie Business Intelligence może wspierać zarówno taktyczne, jak i strategiczne procesy decyzyjne. Zanim dane zostaną zmagazynowane w hurtowniach danych oraz wykorzystane w aplikacjach BI, należy je zintegrować, skonsolidować i oczyścić za pomocą użyciu narzędzi do integracji i zarządzania jakością danych (procesy ETL). Jest to niezbędny etap w procesie transferowania danych, który zapewnia w dalszej części analizę dokładnych i spójnych informacji.
Hurtownia danych
Po zagregowaniu danych za pomocą narzędzia ETL, są one załadowywane do hurtowni danych zbudowanej dla całej organizacji lub w mniejszych hurtowniach danych, które przechowują podzbiory informacji dla poszczególnych działów i jednostek biznesowych.
Eksploracja trendów i niespójności
Kolejnym etapem jest Data mining & discovery czyli odkrywanie danych. Polega na szybkiej automatycznej analizie danych w celu znalezienia wzorców i wartości odstających, które umożliwiają wgląd w bieżący stan firmy. Narzędzia BI, zawierają różne rodzaje modelowania danych i analiz np. eksploracyjną, opisową, statystyczną i predykcyjną. Umożliwiają one dalsze analizy danych, przewidywanie trendów i formułowanie rekomendacji.
Wizualizacja danych
W celu ułatwienia zrozumieniem wyników historycznych bądź bieżących oraz prezentacji ich innym, do raportowania Business Intelligence wykorzystuje się wizualizacje danych. Za pomocą interaktywnych dashboardów, wykresów, diagramów oraz map, można ułatwić użytkownikom wgląd w aktualne wskaźniki firmy.
Podejmowanie działań
Dzięki informacjom przedstawionym w wizualizacjach, firmy mają możliwość szybkiego przejścia od spostrzeżeń do działań. Business Intelligence pozwala użytkownikowi reagować na zmiany w czasie rzeczywistym. Dzięki wykorzystanym modelom analizy danych, jest w stanie podjąć strategiczne zmiany długoterminowe, które w konsekwencji wyeliminują nieefektywność oraz dostosują się do zmian na rynku. Finalnie dzięki podjętym decyzjom wzrośnie zysk oraz rentowność firmy.
BI, analityka danych, analityka biznesowa
W pojęcie Business Intelligence wchodzi analityka danych i analityka biznesowa, lecz są one wykorzystywane jedynie jako elementy całego procesu. BI pełni rolę wspomagania użytkowników końcowych w wnioskowaniu analizy danych.
Data scientist przy wykorzystaniu zaawansowanej statystyki oraz analityki predykcyjnej zajmuję się analizą specyfiki danych oraz odkrywaniem wzorców i przewidywaniem przyszłych wahań. Z Analityką danych wiąże się pytanie „Dlaczego coś się stało i co może się stać w przyszłości?”. Business Intelligence przy pomocy wymienionych modeli i algorytmów przekształca wyniki w łatwo rozumiany język, który można wykorzystać w praktyce.
Analityka biznesowa w firmach jest częścią większej strategii Business Intelligence, która obejmuje eksplorację danych, analitykę predykcyjną i stosowaną oraz statystykę. Zadaniem analityki biznesowej jest odpowiadanie na konkretne pytania strategiczne i dostarczanie ad-hoc analiz na potrzeby podejmowania kluczowych decyzji. Firmy za pomocą procesów analitycznych są w stanie wciąż ulepszać procesy biznesowe. W związku z tym analityka biznesowa nie powinna być procesem liniowym, ponieważ odpowiedź na jedno pytanie, prowadzi do kolejnych pytań. Zamiast tego, powinno się myśleć o tym procesie jako cyklu odkrywaniu i eksploracji danych oraz dzielenia się wynikami. To Cycle of Analytics, nowoczesne podejście wyjaśniające, w jaki sposób firmy i organizacje wykorzystują analitykę, aby reagować na zmieniające się pytania i oczekiwania.
Dlaczego BI jest ważny?
Zadaniem narzędzi Business Intelligence jest usprawnienie działalności biznesowej organizacji za pomocą analizy danych. Poznając aktualne i historyczne dane w kontekście biznesowym dzięki narzędziom klasy BI, firmy są w stanie podejmować skuteczniejsze decyzje biznesowe. Dzięki temu zwiększają one swoją produktywność oraz przychód, a co za tym idzie – przyśpieszają rozwój firmy. BI może być również wykorzystany przez analityków do analizy konkurencji bądź wykrywania trendów rynkowych – zwiększy to sprzedaż i przychód. Organizacja bedzie działać sprawniej i wydajniej.
Zebrane dane mogą pomagać we wszystkich sektorach – od sprzedaży, przez marketing po zgodność z przepisami i zatrudnienie pracowników. Poniżej znajdziesz kilka przykładów korzyści jakie może przynieść przedsiębiorstwie wdrożenie BI i pomóc w podejmowaniu mądrzejszych data-driven decyzji:
- Identyfikacja sposobów zwiększania zysków
- Wykrywanie problemów
- Porównywanie danych z konkurencją
- Analizowanie zachowania klientów
- Identyfikacja oraz śledzenie trendów rynkowych
- Śledzenie wydajności
- Optymalizacja działań
Wykorzystanie danych w celu usprawnienia działalności firmy powinno być integralną częścią podstawowych wartości. Dane są uważane za ropę naftową XXI wieku, zaś BI działa jak lampa, która wskazuje drogę.
Korzyści Business Intelligence
Znaczenie Business Intelligence stale rośnie. Przedsiębiorstwa muszą bowiem stawiać czoła coraz większemu napływowi nieprzetworzonych danych oraz wyzwaniom związanym z uzyskiwaniem wglądu w ogromne ilości informacji (big data). Dzięki zastosowaniu systemów Business Intelligence oraz rozwoju dziedziny data science, firmy mogą uzyskać szczegółowy wgląd w dane dotyczące ich organizacji. Może się to przełożyć na podejmowanie lepszych strategicznych decyzji biznesowych.
Business Intelligence wspiera firmy w
- analizowaniu danych w kontekście historycznym,
- optymalizowaniu procesów,
- przedstawianiu wyników, generowaniu nowych przychodów i zysków,
- zwiększaniu produktywności i przyspieszaniu rozwoju,
- przyspieszaniu i usprawnianiu procesu podejmowania decyzji,
- identyfikacji i eliminacji problemów biznesowych i nieefektywność,
- rozpoznawaniu trendów i wzorców rynkowych,
- analizowaniu zachowania klientów,
- porównywaniu danych z konkurentami, co w efekcie pomaga uzyskać przewagę nad konkurencją.
Cechy narzędzi Business Intelligence
Nowoczesne systemy Business Intelligence kładą nacisk na samoobsługową analizę, umożliwiając firmom wgląd w rynek i poprawę wyników dzięki narzędziom, procesom, metodom, i platformom służącym do odkrywania i analizy danych. Takie rozwiązania Business Intelligence obejmują:
Ad-hoc analysis
Jeden z podstawowych elementów nowoczesnych aplikacji BI oraz główna cecha samoobsługowych narzędzi BI. Jest to proces pisania i uruchamiania kwerend (np. język SQL). Jego celem jest wyciągnięcie konkretnych danych z hurtowni danych i przeanalizowania danych problemów biznesowych. Kwerendy ad-hoc są zazwyczaj tworzone na bieżąco. Często są jednak one uruchamiane regularnie, a wyniki analizy są przedstawiane za pomocą dashboardów oraz raportów.
Real-time Business Intelligence
W aplikacjach real-time dane są analizowane live tzn. w trakcie ich tworzenia, gromadzenia i przetwarzania. Dzięki temu użytkownicy otrzymują aktualny obraz zmian danych np. operacji biznesowych, zachowań klientów czy rynków finansowych. Proces analizy real-time zazwyczaj obejmuje dane przesyłane strumieniowo i wspiera zastosowania analityki decyzyjnej, takie jak ocena zdolności kredytowej, obrót akcjami czy ukierunkowane oferty promocyjne.
Mobile BI
Dzięki mobilnej BI, użytkownicy mają dostęp do aplikacji BI, dashboardów oraz raportów za pomocą smartfonów oraz tabletów. Takie narzędzia częściej są wykorzystywane do przeglądania wyników, niż wykonywania analiz, dlatego ich budowa jest dostosowana do łatwości użytkowania.
Online analytical processing (OLAP)
Jest to jedna z pierwszych technologii BI. Narzędzia OLAP umożliwiają użytkownikom analizę danych w wielu wymiarach, co jest szczególnie przydatne w przypadku złożonych kwerend i obliczeń. W przeszłości dane musiały być pobierane z hurtowni danych i przechowywane w wielowymiarowych kostkach OLAP. Wraz z rozwojem technologii możliwe jest jednak wykonywanie analiz OLAP bezpośrednio na kolumnowych bazach danych.
Location intelligence (LI)
Forma BI, która umożliwia użytkownikom analizowanie danych dotyczących geolokalizacji z wykorzystaniem funkcji wizualizacji danych na mapach. Location intelligence oferuje wgląd w elementy geograficzne w danych biznesowych i operacjach. Zastosowania obejmują wiele sektorów np. lokalizacja dla sklepów detalicznych, marketing oparty na lokalizacji bądź zarządzanie logistyką.
Operational BI (OI)
Forma analityki real-time, która dostarcza informacji kierownictwu i pracownikom pierwszej linii jako część procesu biznesowego. Aplikacje OI wspomagają podejmowanie decyzji operacyjnych i umożliwiają skrócenie czasu rozwiązywania problemów. Przykładowo w sektorze logistycznym mogą pomóc w likwidowaniu bottlenecków w dystrybucji.
Embedded BI
Embedded BI polega na umieszczeniu funkcjonalności BI i wizualizacji danych bezpośrednio w aplikacjach biznesowych bądź na stronie internetowej. Użytkownicy są w stanie analizować dane w aplikacjach, których używają w codziennej pracy oraz znajdować wyniki na danej stronie internetowej.
Collaborative BI
Pojęcie Collaborative BI oznacza bardziej proces niż technologię. Polega na połączeniu aplikacji BI z narzędziami do komunikacji w celu integracji użytkowników umożliwiającej wspólną pracę nad analizą danych i dzielenie się informacjami. Proces również może być zastosowany po stronie klienta.
Tableau jako przykład narzędzia Business Intelligence
Doskonałym przykładem narzędzia, które łączy wszystkie powyższe cechy jest Tableau. To jedno z najszybciej rozwijających się narzędzi do analizy, raportowania oraz wizualizowania danych, wykorzystywane w branży Business Intelligence. Pomaga w upraszczaniu surowych danych w bardzo łatwy do zrozumienia format. Ma on wbudowaną integrację z ponad 80 źródłami danych przez co posiada szerokie spektrum zastosowań. Tableau pomaga tworzyć dane, które mogą być zrozumiałe dla użytkowników na każdym poziomie organizacji. Pozwala również użytkownikom niemającym specjalistycznej wiedzy na tworzenie dashboardów dostosowanych do ich potrzeb.
Dlaczego Tableau?
Użytkownicy Tableau nie muszą posiadać wcześniejszej wiedzy z zakresu programowania czy przebyć zaawansowane szkolenia, aby móc zacząć tworzyć własne wizualizacje. Dzięki możliwości odkrywania i eksploracji danych, użytkownicy są w stanie w kilka sekund odpowiedzieć na ważne pytania.
Dzięki rozbudowanej integralności, Tableau umożliwia użytkownikom tworzenie dashboardów oraz raportów poprzez łączenie i mieszanie różnych zbiorów danych. Obszerny moduł wizualizacji danych, pozwala na tworzenie analiz oraz interaktywnych widoków w postaci np. wykresów, diagramów, map czy Sankey chartów.
Wszystkie te funkcje sprawiają, że Tableau to jedno z najpopularniejszych narzędzi do analizy BI.
Dowiedz się więcej o Tableau.
Jeśli jesteś zainteresowany/a dostępem, skorzystaj z 14-sto dniowego darmowego dostępu. W razie pytań, skontaktuj się z nami!
Jak zmienia się Business Intelligence – kluczowe trendy
Eksperci twierdzą, że jesteśmy obecnie w okresie kolejnej cyfrowej rewolucji, której motorem napędowym są właśnie dane. Generowane i przetwarzane w ogromnych ilościach. Wartość i rola Business Intelligence zdecydowanie się zwiększają wraz ze wzrostem znaczenia danych przy podejmowaniu decyzji i obsłudze procesów biznesowych. Cyfrowy świat już zmienił się znacząco. Wystarczy spojrzeć na szybką popularyzację chmury obliczeniowej i stopniowy wzrost znaczenia sztucznej inteligencji. Te i inne bieżące zmiany kształtują krajobraz współczesnej analityki biznesowej. Jakich kluczowych trendów dopatrujemy się obecnie na tym rynku i jak może wyglądać jego najbliższa przyszłość?
Demokratyczne Data Science
Do niedawna praca przy analityce danych wydawała się domeną ściśle zarezerwowaną dla ekspertów. Co więcej, odpowiednie ścisłe wykształcenie oraz szeroki zakres wiedzy statystycznej i programistycznej stanowiły warunek konieczny do osiągania rezultatów w tej dziedzinie. Popyt na te umiejętności nadal znacznie przewyższa dostępne na rynkach pracy zasoby i prawdopodobnie długo tak pozostanie. Zapotrzebowanie na nową wiedzę wynikającą z danych przy jednoczesnym niedoborze specjalistów było jednak jednym z impulsów do demokratyzacji dostępu do danych w organizacjach i powstania narzędzi umożliwiających intuicyjną pracę z danymi osobom bez wielu lat doświadczenia i wykształcenia w tym specyficznym obszarze.
Współczesne organizacje coraz częściej decydują się na wprowadzenie analityki w modelu self-service. Dzięki temu praktycznie wszyscy członkowie zespołu mogą samodzielnie analizować potrzebne dane, zostawiając wyspecjalizowanym analitykom najbardziej zaawansowane zagadnienia. Odpowiednia platforma Business Intelligence jest w stanie zapewnić każdemu dwa kluczowe elementy potrzebne do samodzielnej pracy z danymi:
- intuicyjność i prostotę analizy,
- oddzielenie źródeł danych od warstwy analitycznej, tak aby wykluczyć ryzyko wyrządzenia jakichkolwiek szkód.
Jeszcze wiele razy usłyszymy takie wyrażenia jak „Citizen Data Scientist” czy „Self-Service Analytics”. W ciągu kilku lat miliony pracowników biznesu mimowolnie staną się analitykami i – co bardzo prawdopodobne – znacznie usprawni to ich codzienną pracę.
Inteligentniejsza Business Intelligence
Mimo że o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym słyszymy często, nadal nie jest oczywiste, jak wykorzystywane są one w praktyce. Oba hasła mogą kojarzyć się z zastąpieniem analityków przez samodoskonalące się algorytmy albo inteligentne systemy wykonujące skomplikowane analizy na podstawie jednego polecenia głosowego. Obie te wizje są dość odległe, ale niektóre ich podstawowe elementy są stopniowo wdrażane w platformach analitycznych.
Uczenie maszynowe wesprze użytkowników w znajdowaniu schematów i przyczyn tłumaczących obserwowane wśród danych zjawiska. Modele znajdą potencjalnie przyczyny występowania niestandardowych obserwacji i zmian, przeszukując tysiące potencjalnych zależności. Wyobraźmy sobie przypadek, w którym w jednym z regionów obserwujemy wyraźnie niższy poziom średniej marży niż w pozostałych. Przy rozbudowanej bazie powiązanych danych znalezienie potencjalnych tropów może okazać się iście detektywistycznym zadaniem.
Zaimplementowane na platformie analitycznej modele uczenia maszynowego wesprą nas w szybkim zidentyfikowaniu potencjalnych przyczyn, tym samym wskazując te najsilniej wpływające na niski średni poziom marży. Mogą być to np. większa niż na pozostałych rynkach liczba klientów posiadających karty rabatowe albo rekordowy udział niskomarżowego produktu w sprzedaży. Jednak to od użytkownika zależy, w jaki sposób zinterpretuje te wskazania i pogłębi analizę. Rozwiną się również zautomatyzowane narzędzia Business Intelligence, pozwalające na szybsze i dokładniejsze generowanie prognoz czy modeli segmentacyjnych bez konieczności programowania.
Ponadto sztuczna inteligencja umożliwi nowe sposoby interakcji użytkowników z narzędziami analitycznymi. Stopniowo pojawiają się rozwiązania, które pozwalają prowadzić analizę danych poprzez zadawanie prostych pytań z wykorzystaniem języka naturalnego. Rozwój tej dziedziny rozbuduje interfejs narzędzi o możliwość komunikacji z platformą w sposób przypominający pracę z wyszukiwarką lub nawet wprowadzanie poleceń głosowych.
Rosnąca dostępność analityki
Jak dotąd analityka mogła kojarzyć się przede wszystkim ze skomplikowanymi wykresami wyświetlanymi na wielkich ekranach w korporacyjnych biurach. Współcześnie dane biznesowe są jednak coraz silniej eksponowane poza tym środowiskiem. „Smartfonizacja” dyktuje warunki całemu cyfrowemu światu, z analityką biznesową włącznie. Współcześnie platforma analityczna powinna być dostosowana do wygodnego wyświetlania wizualizacji na urządzeniach mobilnych. Powinna także obsługiwać dedykowane funkcjonalności dostosowane do możliwości mniejszych ekranów. Zmienia się podejście do przekazywania informacji, czyniąc z naszych smartfonów pierwszą linię przekazywania informacji i insightów. Dostęp do danych nie należy się jednak tylko użytkownikom biznesowym wewnątrz firmy.
Coraz częściej nowoczesne organizacje generują dodatkową wartość, udostępniając odpowiednie wizualizacje i dashboardy zbudowane na danych swoim klientom. Na potrzeby tego specyficznego zastosowania powstają nowe możliwości osadzania analityki w zewnętrznych aplikacjach i na stronach internetowych. Demokratyzacja dostępu do danych sprawia, że zmienia się również podejście do projektowania dashboardów. Tworzenie rozwiązań dla tysięcy zewnętrznych użytkowników wymaga stawiania intuicyjności i przejrzystości na pierwszym miejscu, a udostępnienie użytkownikom dużego zakresu swobody w eksplorowaniu danych to niepodważalna wartość.
Wykorzystanie Business Intelligence w biznesie
Wielokrotnie słyszymy, że firmy mają miliony danych i nie wiedzą, co z nimi zrobić. W zależności od tego jak one zostaną sformułowane, mogą mieć ogromną bądź zerową wartość. Bez dobrej analizy, która pozwoli wydobyć z nich informacje, dane są praktycznie bezużyteczne. Za pomocą narzędzi BI można wykorzystać te dane aby uzyskania informacji, które stanowią solidną podstawę do bezpieczniejszego podejmowania data-driven decyzji. Aby to osiągnąć, firmy wykorzystują dane na różne sposoby:
Data Discovery
Data Discovery jest procesem dzięki któremu można odkryć w danych nieznane lub nietypowe wzorce i wartości. Odkrywanie danych polega na zbieraniu danych z różnych baz danych, hurtowni bądź serwerów oraz konsolidowaniu ich w jedno źródło, które można łatwiej kontrolować i oceniać w czasie rzeczywistym. Pozwala to na łatwiejsze odkrycie czynników, które przyczyniają się do powstania trendu natychmiast po jego odkryciu. W procesie data discovery użytkownik poszukuje określonych elementów lub wzorców w zbiorze danych. Dzięki narzędziom BI do wizualizacji, proces ten staje się dynamicznym, szybkim i intuicyjnym.
Embedded BI – wbudowany BI w twoim systemie
Embedded Business Intelligence jest związane z integracją raportów, dashboardów i widoków z aplikacją. Wskaźniki są wyświetlane i zarządzane na platformie BI oraz osadzane bezpośrednio w interfejsie użytkownika aplikacji w celu poprawy użyteczności danych. Oznacza to, że dzięki wbudowanemu BI możesz mieć wszelkie wskaźniki z BI w swoim CRM, PMS, CMS lub innym systemie. Zaletą korzystania z wbudowanego BI jest redukcja kosztów i czasu potrzebnego do tworzenia raportów i analiz.
Dzięki zastosowaniu Embedded BI użytkownicy mogą podejmować decyzje w oparciu o analizy wykonane w BI, wykonując jednocześnie swoje zwykłe codzienne zadania. Embedded Business Intelligence ma możliwość być częścią automatyzacji przepływu pracy, dzięki czemu będzie ona określać działania na podstawie parametrów określonych przez użytkownika.
Self-service Analytics
Samoobsługowa analityka pozwala użytkownikom końcowym łatwo analizować swoje dane poprzez tworzenie własnych dashboardów oraz raportów bądź modyfikowanie istniejących bez konieczności szkolenia. Podejście self-service oferuje użytkownikom możliwość szybkiego tworzenia raportów, dzięki czemu mogą oni uzyskać analizę danych w jak najszybszym czasie, bez konieczności zgłaszania prośby do innego działu. Użytkownicy końcowi mogą analizować swoje dane, dynamicznie modyfikując lub dodając funkcje obliczeniowe do dashboardów. Ta elastyczność zmniejsza obciążenie działu technicznego, uwalniając zasoby programistyczne.
Użytkownicy biznesowi mają możliwość przejęcia kontroli nad własnymi potrzebami analitycznymi przez co wydobywana jest maksymalna wartości z danych.
Augmented Analytics – analityka zaawansowana
Analityka zaawansowana oferuje automatyzację analizy danych poprzez uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Użytkownicy mogą wyjść poza opinie i uprzedzenia, aby szybko i precyzyjnie uzyskać prawdziwy obraz sytuacji i działać na podstawie danych.
Silnik zaawansowanej analityki może automatycznie przetwarzać dane firmy, czyścić je, analizować i przekształcać w działania dla kadry kierowniczej czy specjalistów ds. marketingu, przy niewielkim lub żadnym nadzorze ze strony człowieka.
Co dalej z Business intelligence?
Business Intelligence nieustannie ewoluuje zgodnie z postępem technologicznym oraz potrzebami biznesowymi. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą się nadal rozwijać, zaś firmy coraz częściej dodają insighty z AI do szerszej strategii BI. W miarę rozwoju podejścia data-driven w firmach, zaczną coraz bardziej się rozwijać procesy związane z udostępnianiem danych i współpracą. Wizualizacja oraz analiza danych będzie miała jeszcze większe znaczenie dla współpracy między zespołami i działami. BI pozwala użytkownikom odkrywać zachowania klientów, prognozować zyski czy pomaga w podejmowaniu strategicznych decyzji. BI jest stosowany w różnych branżach takich jak handel detaliczny, produkcja czy przemysł motoryzacyjny, a z każdym rokiem dołączają do nich kolejne. Platformy BI dostosowują się do nowych technologii i innowacyjności ich użytkowników. Aby być na bieżąco ze wszystkimi trendami i zmianami w analityce biznesowej, wejdź na nasz blog, gdzie znajdziesz wiele artykułów które rozwieją twoje wątpliwości.
Dowiedz się czym jest data science i jak może pomóc Twojej firmie.
Sprawdź, jak przygotować dane do analizy.
Dowiedz się czym jest dashboard i w jaki sposób go przygotować krok po kroku.
Porozmawiajmy o Business Intelligence i wdrożeniu Tableau w Twojej firmie – skontaktuj się z nami!
Autorzy: Daniel Białobrzeski, Mateusz Gemra
