Hva er de forskjellige typene Business Intelligence Technologies?

Business intelligence-teknologier - eller BI-teknologier - er en essensiell del av å drive forretning i dagens verden. Det som er kjent som beslutningsstøtteteknologier, er deres primære formål å la bedrifter samle inn data raskere og mer konkret, og dermed gjøre det mulig å ta avgjørende beslutninger. Denne drivkraften for hastighet og effektivitet ble katalysatoren for å lage nye og forbedrede typer BI-teknologier, inkludert data mining og tekstanalyse, skydatatjenester, webanalyse, prediktive teknologier og nær sanntidsovervåking. Disse teknologiene hjelper deg med å sikre at foretakene har kapasitet til å skaffe og lagre store datamengder, analysere dataene deres proaktivt og deretter tilby tilpassede produkter og tjenester til kundene.

Data mining representerer en forskningsform for business intelligence-teknologier. Denne versjonen av BI-teknologi hjelper bedriftseiere med å utføre omfattende dataanalyse som fører til prediktive modeller, som bedre kan fremheve spesifikke fremtidige trender. Tekstanalyse lar bedrifter trekke ut nøkkelsetninger fra svar på spørsmålsspørsmål. Disse svarene hjelper bedrifter med å kategorisere og analysere resultater for å strukturere fremtidig handling.

Andre typer business intelligence-teknologier er nettdatatjenester og webanalyse. Cloud-datatjenester refererer til å bruke Internett som et virtuelt kontor for å dele filer og data på enten offentlig eller privat basis. Lagring og analyse av data på skyen gir større datakraft og kapasitet enn det noen selskaper har gitt råd til. Webanalyse vurderer data om besøkende atferd til et bedrifts nettsted, for eksempel hvor lang tid brukt på hjemmesiden, klikkfrekvens til flere sider og kjøpsfrekvens.

Grunnleggende business intelligence-teknologier fokuserer på data angående volum av solgte produkter eller tjenester, kundedemografi og fortjenestemargin. Denne datainnsamlingen gjør det mulig for bedrifter å lage prognoser for fremtidige forretningstrender. Prediktiv teknologi tilbyr imidlertid en forbedret versjon som kombinerer grunnleggende BI-data, data mining og statistisk analyse. Resultatet er prediktiv analyse, en mer sammensatt form for BI-teknologier som går utover "guesstimates" vanligvis basert på generell prognoser.

Predictive analytics gir mer konkrete spådommer basert på statistikk og spesifikke utfall. For eksempel kan prognoser i generelle teknologier for business intelligence informere et selskap som selger sportsklær om at en viss sesong utgjør det høyeste salgsvolumet, basert på tidligere erfaringer. Den avgjørende forskjellen med prediktiv analyse er at dataene indikerer kundens egenskaper og atferd, deres spesifikke valg av klær og hvilken type markedsføring som vil appellere til de fleste av dem.

Nær sanntidsovervåking er en av de mer betydningsfulle typene teknologier for forretningsintelligens og er rettet mot å lukke gapet mellom datainnsamling og dataanalyse. Et eksempel på overvåking i sanntid inkluderer bruk av transportbillettdata for å matche passasjerer med den mest passende flyreise, buss eller tog. Et annet eksempel er å bruke data om akuttpasienter for å utløse raskest nødvendig pleie av relevant medisinsk personell.

Enhver bedriftseier, utøvende leder eller leder som ønsker større suksess i sin virksomhet, bør vurdere å innlemme business intelligence-teknologier for å forbedre kvaliteten og effektiviteten til virksomheten. BI-teknologi lar enkeltpersoner ta raskere, mer informerte beslutninger basert på svært nøyaktig statistikk. Virksomheter som kan dra nytte av BI-teknologier inkluderer selskaper innen finansielle tjenester, helsehjelp, produksjon, detaljhandel, telekommunikasjon, transport og verktøy.