Kod bedre software med business intelligence
Business Intelligence er noget af det nyeste man er begyndt at benytte inden for software udviklingen. Ved at køre dine koder igennem business intelligence algoritmer kan du ofte finde de steder hvor du kan optimere din kode så programmet køre hurtigere eller mere stabilt alt efter hvad du vægter.
Du kan teste hvordan de forskellige ændringer vil påvirke hele systemet uden hver gang skal genkompelere programmet og køre test efter test.
Men hvad er dette business intelligence for noget? De ser vi nærmere på i denne artikel her på code10.
Hvad er Business Intelligence Systems?
Business intelligence (også kaldet BI) er et stykke software de bruges til at omfatte de processer,målinger, metoder og systemer mange firmaer bruger til at få et bedre overblik, analysere og forstå relevante oplysninger om gamle, nuværende præstationer eller fremtidige prognoser for en virksomhed. Andre udtryk, som folk ofte bruger til at beskrive BI omfatter ting som business analytics, udøvende beslutningsstøtte ogbeslutningsstøtte. Et af de største og mest populære BI systemer som bruges i dag er TARGIT BI Suite som du kan læse mere om på nogle af de mange Internet sider om f.eks. ERP Dashboard reporting eller business intelligence.
Målet med BI er at hjælpe beslutningstagere træffe mere kvalificerede og bedre beslutninger om at lede virksomheden. Business intelligence systems og software-as-a-Service (SaaS) løsninger opnå dette ved at gøre det enklere at aggregat, se og skive-og-terninger dataene. Til gengæld gør det nemmere at identificere tendenser og spørgsmål, afdække nye indsigter, og finjustere operationer til opfyldelse af virksomhedens mål inden for ERP Dashboard reporting og andre typer af rappoterings software som Shopware eller WooCommerce. Læs mere om Shopware. WooCommerce har også nogle gode rapporteringssystemer, men slet ikke på samme niveau som vi ser hos Shopware.
BI-løsninger kan være meget omfattende, eller de kan fokusere på bestemte funktioner, såsom corporate performance management, spendanalyse, salgspipeline analyse og salg kompensation analyse.
Er business intelligence systems noget for dig?
Resultater fra SMB koncernens nylig udgivet undersøgelse, 2012 SMB Ruter viser bl.a at små og mellemstore virksomheder view “at få bedre indsigt ud af de data, de allerede har” som deres øverste teknologi udfordring. BI-løsninger kan løse dette problem ved at skabe en ramme og værktøjer til at måle og styre virksomhedens mål og udføre “hvad hvis”-scenarier for at vurdere forskellige handlemuligheder. Dette finder du mere information om her på denne blog om Business Intelligence Success.
I meget små virksomheder, er regneark og andre ad hoc værktøjer ofte nok til at få arbejdet gjort. Men da virksomhederne vokser, mængden af data beslutningstagere nødt til at forstå vokser: nye produkter og tjenester, nye markeder og muligheder, investeringer i drift, salg, marketing og andre systemer for at fremme væksten.
Som følge heraf har flere folk til at være en del af dataindsamling og analyse proces, og forskellige mennesker i organisationen (salg, marketing, finans etc.) nødt til at se på data på forskellige måder. Typiske problemer med regnearket fremgangsmåde omfatter:
BI og SEO
BI kan også bruges inden for søgemaskineoptimering (SEO). Her kan du indsamle store mængder data om de besøgendes adfærd på side og hvad de søger efter. Derefter benytte tag clouds osv til at få udarbejdet en rigtig god SEO søgeordsanalyse og efterfølgende søgemaskineoptimere din hjemmeside til disse ord.
Læs mere: Hvorfor benytte SEO
BI Processer
Tidskrævende og arbejdskrævende at etablere og vedligeholde. Etablering af et selskab i hele model, skabe organisatoriske planer, distribution og indsamling af oplysninger fra forskellige ledere, konsolidere flere regneark, og debugging knækkede makroer og formler bliver uhåndterlig.
Utilstrækkeligt samarbejde og feedback kapaciteter. Desktop regneark siled, og gør det ikke muligt real-time datadeling og ajourføring. Kom godt i en samlet, præcis visning bliver vanskelig.
Risiko for fejl. Forskning viser, at 20 til 40 procent af alle regneark indeholder fejl, og efterhånden som de bliver mere komplekse, fejlprocenter formere sig. Uden et revisionsspor, kan ændringer og fejl gå uopdaget og virksomheder træffe beslutninger baseret på dårlig information.
Utilstrækkelig analyse og rapportering. Indsamling af oplysninger og flikke det sammen via regneark er besværlig. De detaljerede oplysninger, som beslutningstagerne har brug for kan være svært at få eller slet ikke tilgængelige.
Business intelligence-løsninger giver virksomhederne en måde at strømline og ensrette den dataindsamling, analyse og rapportering. BI-løsninger er bygget på en fælles database, så alle involverede i processen får et enkelt, real-time visning af data. Mange BI-løsninger har selvbetjening dashboards og rapportering værktøjer, som gør det lettere og mindre tidskrævende at bidrage til og styre processen.
Læs også – BI og ERP integration
Fremtiden for Business Intelligence og AI
Fremtiden for Business Intelligence (BI) og kunstig intelligens (AI) er lys, og de to teknologier er ved at blive uadskillelige komponenter i moderne virksomheder. Kombinationen af BI og AI skaber kraftfulde løsninger, der kan forvandle store datamængder til handlingsrettet indsigt, hvilket giver virksomheder en konkurrencemæssig fordel.
Forudsigende analyser
En af de mest lovende anvendelser af AI i BI er forudsigende analyser. Ved at anvende maskinlæring og AI-algoritmer på historiske data kan virksomheder forudsige fremtidige tendenser, kundeadfærd og markedsudviklinger. For eksempel kan detailhandlere bruge forudsigende analyser til at forudse, hvilke produkter der vil være mest populære i de kommende måneder, og justere deres lagerbeholdning og marketingstrategier i overensstemmelse hermed.
Automatisering af rapportering
AI kan også automatisere mange af de tidskrævende opgaver, der traditionelt er forbundet med BI, såsom dataindsamling, rensning og rapportering. Automatiserede BI-systemer kan trække data fra forskellige kilder, rense og formatere det, og generere rapporter med minimal menneskelig indblanding. Dette reducerer ikke kun risikoen for fejl, men frigør også medarbejdere til at fokusere på mere strategiske opgaver.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) er en gren af AI, der gør det muligt for BI-systemer at forstå og reagere på menneskelig sprog. Med NLP kan brugere interagere med BI-værktøjer ved at stille spørgsmål på almindeligt sprog, som “Hvad var vores salgstal sidste kvartal?” eller “Hvilke produkter har den bedste salgsfremgang?”. Dette gør BI mere tilgængelig for alle i virksomheden, ikke kun dem med teknisk ekspertise.
Real-time dataanalyse
En anden vigtig tendens er real-time dataanalyse. Ved at bruge AI-drevne BI-systemer kan virksomheder analysere data i realtid og reagere hurtigt på ændringer i markedet. For eksempel kan en e-handelsvirksomhed overvåge webtrafik og kundeadfærd i realtid for at identificere og udnytte muligheder for mersalg eller forebygge problemer, før de påvirker kundetilfredsheden.
Forbedret beslutningstagning
Kombinationen af BI og AI fører til mere informerede beslutninger. AI kan identificere mønstre og korrelationer i data, som mennesker måske overser, og foreslå de bedste handlemuligheder. Dette er især nyttigt i komplekse og dynamiske miljøer, hvor hurtige og præcise beslutninger er afgørende. For eksempel kan finansielle institutioner bruge AI til at identificere risikofaktorer og optimere investeringsstrategier.
Personalisering og kundetilpasning
AI-drevet BI kan også forbedre kundeoplevelsen gennem personalisering. Ved at analysere kundedata kan virksomheder skræddersy deres tilbud og kommunikation til individuelle kunders præferencer og adfærd. Dette kan øge kundeloyalitet og drive salg. For eksempel kan en streamingtjeneste bruge AI til at anbefale film og serier baseret på en brugers tidligere visningshistorik og præferencer.
Integration med IoT
Internet of Things (IoT) enheder genererer enorme mængder data, som kan være værdifulde for BI-analyser. Ved at integrere IoT-data med AI-drevne BI-systemer kan virksomheder få indsigt i alt fra maskinens ydeevne til kundernes brugsmønstre. For eksempel kan producenter bruge IoT-data til at forudsige vedligeholdelsesbehov og minimere nedetid, hvilket forbedrer driftseffektiviteten.
Udfordringer og fremtidsudsigter
Selvom potentialet for BI og AI er stort, er der også udfordringer. Implementeringen af AI-drevne BI-løsninger kræver investeringer i teknologi og uddannelse, og virksomheder skal sikre, at deres data er af høj kvalitet og tilstrækkeligt beskyttet. Men med den hurtige udvikling inden for AI-teknologier og den stigende tilgængelighed af cloud-baserede BI-løsninger, er det sandsynligt, at flere og flere virksomheder vil kunne udnytte disse avancerede værktøjer i fremtiden.
Ved at omfavne BI og AI kan virksomheder forbedre deres operationer, træffe bedre beslutninger og skabe mere værdi for deres kunder. Dette gør kombinationen af BI og AI til en af de mest spændende og transformative teknologiske udviklinger i dagens forretningsverden.
Hvad skal man overveje?
Indtil for nylig har BI-løsninger typisk været for dyrt og kompliceret for mange små og mellemstore virksomheder at bruge og administrere. Men mere for nylig, har sælgerne gjort fremskridt for at gøre BI-løsninger mere skræddersyede, tilgængelige og økonomisk overkommelige. For eksempel:
Funktion-specifikke BI-løsninger. Mange sælgere har indført software designet til at fokusere på de analytiske behov der er specifikke for en bestemt afdeling eller proces. Ved at fokusere på et specifikt behov, kan de tilbyde løsninger, der er nemmere at bruge og mere omkostningseffektive. For eksempel fokuserer leverandører såsom Adaptive Planning and Host Analytics udelukkende om virksomhedernes performance management, Mobile og Cloud Analytics koncentrerer sig om at hjælpe virksomheder med at styre salgsresultater, Xactly fokuserer på salg kompensation analytics som f.eks. business intelligence systems.
Færdigpakkede løsninger inden for en bredere BI Suite. Virksomheder, der tilbyder brede og omfattende suiter, der omfatter BI, data warehousing og analytics kapaciteter er blevet re-emballering deres løsninger til at fokusere på specifikke behov. For eksempel tilbyder SAP Business Objects Edge moduler til planlægning og konsolidering og for strategi ledelse og score kartning og Birst tilbyder færdigpakkede løsninger til salg, marketing og økonomi.
ERP-og CRM-selskaber, der leverer pre-integrerede BI-løsninger f.eks til SEO. Mange ERP og CRM leverandører tilbyder nu præ-integration med BI-løsninger til at reducere den tid, besvær og omkostninger ved etablering af BI til at arbejde med et eksisterende system. Eksempler omfatter TARGIT BI Suite, NetSuite, som partnere med Adaptive Planlægning og MyDials og Salesforce.com med Xactly for salg kompensation management som ofte bruges sammen med business intelligence.
Filed under: Software • Virksomheder
Like this post? Subscribe to my RSS feed and get loads more!