Бизнис

Зошто клучот за вашиот успех е во бизнис-аналитиката?

Економија и бизнис | печатено издание | 15 февруари 2024г.

• Сподели:

Во огромното пространство на дигиталниот универзум, големите податоци (Big Data) се појавуваат како тивок архитект на секое наше движење. Дефинирани преку карактеристите: брзина, обем, разновидност, вистинитост, варијабилност, визуелизација и вредност − тие се динамична сила што го обликува наративот на нашиот меѓусебно поврзан свет. Ајде да ја разоткриеме големината на овој дигитален универзум и да го разбереме неговиот јазик.
Во срцето на оваа револуција на податоци лежи бизнис-аналитиката (Business Analytics), алхемискиот процес кој ги трансформира необработените податоци во сознанија, во предвидливост и во акција. Дефиниран како примена на аналитички методи, техники и алатки, тој служи како компас за менаџерите кои се движат во „океаните со информации“. Со апликациите од реалниот свет кои опфаќаат малопродажба, здравство, финансии итн., бизнис-аналитиката е визионерската сила што го поттикнува успехот.
Бизнис-аналитиката се потпира на пет суштински столбови (дескриптивна, дијагностичка, предиктивна, прескриптивна и когнитивна аналитика) од кои секој игра посебна улога во разоткривањето на сложеноста на податоците и поттикнување на информирано донесување одлуки. Овие столбови колективно формираат сеопфатна рамка која ги овластува организациите во различни индустрии.
Дескрипивната аналитика вклучува испитување на историските податоци за да се разбере што се случило во бизнисот. На пример, во малопродажниот сектор таа открива модели во однесувањето на клиентите, расветлувајќи ги популарните производи, трендовите на купување и сезонските варијации. Со обезбедување на сознанија во историските податоци, организациите добиваат солидно разбирање за тековниот пејзаж.
Дијагностичката аналитика дејствува како „детектив“ барајќи да ги открие причините зад обрасците идентификувани од дескриптивната аналитика. Доколку дојде, на пример, до ненадеен пад на продажбата, дијагностичка аналитика влегува во истрага. Навлегува во „зошто“ − без разлика дали се работи за промени во преференциите на потрошувачите, промени во маркетинг-ефективноста или во надворешните фактори кои влијаат на продажбата. Овој столб се фокусира на разбирање на основните причини зад забележаните трендови.
Преминувајќи во доменот на предвидливоста, предиктивната аналитика користи историски податоци и сознанија од дескриптивната и дијагностичката аналитика за да ги предвиди идните трендови. Во примерот за малопродажба, таа предвидува кои производи најверојатно ќе бидат популарни во претстојните сезони врз основа на минатите податоци. Овој проактивен пристап им помага на организациите да ги усогласат стратегиите, да ги оптимизираат залихите и да останат понапред од промените на пазарот.
Прескриптивната аналитика ги води организациите кон оптимални активности за да ги постигнат посакуваните резултати. Обезбедува акциски препораки засновани на сознанијата собрани од дескриптивните, дијагностичките и предиктивните анализи. Во малопродажбата може да предложи приспособени маркетинг-стратегии или промоции за да се подобрат ангажманот и задоволството на клиентите. Овој столб гарантира дека организациите не само што ја разбираат иднината туку имаат и стратешки план за нејзино обликување.
Когнитивната аналитика е петти столб на бизнис-аналитиката која претставува промена на парадигмата во дешифрирањето на сложениот јазик на податоците. Надвор од традиционалната аналитика, тоа е слично на внесување на вештачка интелигенција со когнитивни способности слични на човекот. Во услови на малопродажба, когнитивната аналитика станува виртуоз толкувајќи не само структурирани податоци туку и откривајќи непроценливи сознанија од неструктурирани извори како што се повратните информации од клиентите и од социјалните медиуми. Овој столб не само што анализира, тој разбира, учи и еволуира. Тоа е камен-темелник на прецизноста на предвидувањето, обезбедувајќи организациите не само да држат чекор со податоците туку и проактивно да ги предвидуваат трендовите, да ги разбираат сложените односи и да се движат во иднината со невидена предвидливост.
Столбовите на аналитиката работат синергиски, создавајќи цврста рамка за организациите да се движат низ огромниот океан на податоци. Тие ги овластуваат носителите на одлуки со сеопфатно разбирање на минатото, сознанија за сегашноста, предвидување во иднината и чекори кои се применуваат за да се постигне успех во пејзажот управуван од податоци. Бизнис-аналитиката, со своите столбови, е компасот што ги води организациите низ динамичниот и еволутивен свет на податоци.

Алатки што го обликуваат пејзажот за аналитика
Аналитичкото царство го зајакнуваат повеќе алатки за бизнис-аналитика. SQL (Structured Query Language) го олеснува беспрекорното управување и извлекување на огромни збирки податоци. Неговата приспособливост во ракувањето со базата на податоци им дава моќ на аналитичарите да се движат низ океаните на податоци. Power BI и Tableau се појавуваат како виртуози во визуелизацијата, преведувајќи сложени податоци во волшебни визуелни наративи. Програмските јазици Python и R користат робусни алгоритми за машинско учење за да изградат сложени модели за предвидување и за донесување одлуки. Покрај тоа, библиотеките за машинско учење како Scikit-Learn и TensorFlow ги зголемуваат способностите за предвидување, зголемувајќи ја точноста на моделот. Оваа симфонија на алатки се спојува за да создаде хармоничен аналитички пејзаж каде што необработените податоци се подложени на алхемиска трансформација во стратешка интелигенција. Секоја алатка, со својата посебна моќ, придонесува за метаморфоза на податоците во водечки компас, помагајќи им на бизнисите да се движат низ комплексноста на дигиталната област со доверба и со прецизност.

Примена на бизнис-аналитиката
Бизнис-аналитиката, со својата широка лепеза на примена, им дава овластување на организациите да ги искористат сознанијата водени од податоци, да ги оптимизираат процесите на донесување одлуки и да поттикнат иновации зголемувајќи ги ефикасноста, профитабилноста и конкурентноста во денешниот динамичен и податочноцентричен пејзаж. Во продолжение се дадени неколку примери за примена на бизнис-аналитиката:
•    Здравство: подобрување на исходите на пациентот преку предвидлива дијагностика и планови за третман.
•    Финансии: персонализирање на инвестициски стратегии засновани на предиктивна аналитика.
•    Влада: подобрување на политичките одлуки преку сознанија за општествените трендови водени од податоци.
•    Телекомуникации: подобрување на ефикасноста на мрежата и предвидување на преференциите на клиентите.
•    Tранспорт: подобрување на логистиката преку предвидливо одржување и оптимизација на рутата.
•    Производство: оптимизирање на распоредите за производство за максимална ефикасност и исплатливост.
•    Образование: приспособување на искуствата за учење со предвидливи сознанија во перформансите на учениците/студентите.
•    Угостителство: персонализирање на искуствата на гостите врз основа на историски податоци и преференции.
•    Енергетика: рационализирање на распределбата на ресурсите за одржливо производство на енергија.

Императив за податочна писменост
Во блиската иднина на работата, писменоста на податоците се издвојува како клучна вештина до 2030 година, според извештајот на Qlik и The Future Labs. Оваа способност за разбирање и за работа со податоци се предвидува дека е витална како компјутерската писменост денес при што 85 % од директорите го потврдуваат нејзиното значење. Забележителни 21 % од вработените веруваат дека нивните работодавци ги подготвуваат за иднината фокусирана на податоци. Ова се усогласува со зголемената интеграција на вештачката интелигенција и автоматизацијата, поттикнувајќи ги соработката и продуктивноста, како што посочуваат 84 % од лидерите на компаниите. Четириесет проценти од испитаниците на C-ниво очекуваат главен директор за автоматизација во рок од три години и 99 % во рок од една деценија. Како што вештачката интелигенција станува сè поприсутна, 58 % од вработените ја препознаваат податочната писменост како клучна за да останат релевантни во нивната улога.