BI-Systeme sind Analysesysteme für die Unternehmensanalyse, die in der Lage sind, Daten vollständig zu kombinieren verschiedene Quellen Information. Daten Softwaresysteme Prozessinformationen und Bereitstellung eines Berichts in einer bequemen Schnittstelle zur detaillierten Untersuchung und anschließenden Auswertung der dabei gewonnenen Informationen.
Die erhaltenen Berichtsdaten und ihre optimale Nutzung helfen dabei, die gesetzten Geschäftsziele zu erreichen. Die Datenanalyse in einem Komplex ist der Erwerb von Wissen, eine Art Quetschung aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich der Geschäftsrichtung, die die Effizienz des Prozesses erheblich steigern und die Kosten erheblich senken kann.
BI-Systeme sind eine einzige, äußerst transparente und vollständige Quelle aller Daten über das Geschäft des Unternehmens für seine Verwaltungsressourcen, aber hauptsächlich für das Management.
Reporting-Erstellung und kompetente Analyse sind heute kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, Reporting-Dokumentation wird sowohl innerhalb eines Unternehmens als auch in allen Bestandteilen des gesamten Prozesses benötigt.
Die vom BI-System bereitgestellten Lösungen sind optimal für die Erstellung des gesamten Berichtswesens, einschließlich der Abdeckung aller Aspekte des Geschäfts ausnahmslos, das Vorhandensein solcher Fähigkeiten gilt bereits als obligatorisch und gilt zusammen mit anderen Basistechnologien als Unternehmensstandard.
- BI-Tools. Diese Tools sind unterteilt in Abfrage- und Berichtsgeneratoren, BI-Analyseverarbeitungstools, Unternehmens-BI-Plattformen und BI-Suiten. Der Großteil der BI-Tools besteht aus Unternehmens-BI-Suiten und BI-Plattformen. Die bereitgestellten Tools zur Generierung von Abfragen und Berichten werden größtenteils absorbiert oder durch unternehmenseigene BI-Suiten ersetzt. OLAP-Engines - analytische Online-Datenverarbeitung oder Server, einschließlich relationaler. OLAP-Engines sind die Infrastruktur für BI-Plattformen und BI-Tools. Die meisten Tools werden von Benutzern sowohl für den Zugriff als auch für die Analyse verwendet, einschließlich der Generierung von Berichten, die sich in den meisten Fällen in Warehouses, einem Data Mart oder einem Operational Warehouse für Daten befinden.
- BI-Anwendungen. Anwendungen, die nicht als Tools gelten. Ein Beispiel ist EIS − Informationssystem für den Anführer.
Besonderheiten von BI-Systemen
- Die Systeme verwenden Portaltechnologien, die einen einzigen Zugangspunkt zum Internet und zum Informationsraum von Unternehmen bieten.
- Die Schnittstelle wird in Form eines Bedienfelds oder Dashboards dargestellt, das mehrere Schlüsselindikatoren anzeigt. Dies ermöglicht eine schnelle Einschätzung der Situation. Es bietet auch die Möglichkeit eines schnellen Zugriffs Schlüsselindikatoren nach Abteilungen und Abteilungen werden sie in einem separaten Ordner auf dem Dashboard gespeichert.
- Geschichtet: Alle Daten werden in mehreren Schichten dargestellt, wobei jede nachfolgende Schicht immer detailliertere Informationen über Indikatoren, Ereignisse oder Prozesse enthält.
- Die Interaktivität von BI-Systemen, die es dem Benutzer ermöglicht, schnell zu navigieren, einschließlich der Anzeige von Daten in verschiedenen Abschnitten und Abschnitten sowie des „Bohrens“ von Daten, das Bewegen durch verschiedene Arten von Messungen. Benutzer können direkt Operationen an Daten ausführen.
- Handhabbarkeit und Relevanz. Proaktivität, die eine Regel-Engine enthält, die es Benutzern ermöglicht, Ziele und Schwellenwerte für verschiedene Indikatoren zu definieren und festzulegen, bei welchen Datenwerten eine Warnung ausgegeben werden soll. Das System bietet die Möglichkeit, Parameter oder Indikatoren einzustellen: Wenn sie kritische Werte erreichen, werden Alarmsignale auf dem Monitor angezeigt - optisch und / oder akustisch.
- Customizing von BI-Systemen - individuelle Konfiguration der Fernbedienung oder des Dashboards für die Kontrollebene und Benutzerrolle. Die Personalisierung ermöglicht es dem Benutzer, selbstständig Objekte aus autorisierten Listen auszuwählen und Daten auf dem Dashboard nach ihrer Wichtigkeit anzuordnen.
- Flexibler Zugriff ermöglicht Benutzern den intuitiven Zugriff auf die Daten und Berichte, die sie benötigen, aus einer großen Auswahl an Ergebnisberichten und Grafiken, einschließlich Fernzugriff und mobilen Apps.
- Collaboration beinhaltet die gleichzeitige Zusammenarbeit einer großen Gruppe von Mitarbeitern, einschließlich der Anzeige von Berichten.
Magische Quadranten
Eine kompetente Beurteilung des Zustands des modernen Marktes sowie eine erschöpfende objektive Beschreibung seiner Hauptakteure ist eine ziemlich nicht triviale Aufgabe. Es gibt viele Hersteller auf dem Markt, die sich in der Größe ihres Geschäfts voneinander unterscheiden, Organisationsstrukturen, Führungsstil, Strategie und andere Faktoren.
Dieser Sachverhalt erschwert den Vergleich erheblich, und die Bewegungsrichtung und Entwicklung des Marktes ist äußerst zweideutig und schwer vorherzusagen. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein „magischer Quadrant“ von BI-Systemen entwickelt, in dem 2 Indikatoren verwendet werden, einer davon ist die Vollständigkeit der Vision. Die andere ist die Fähigkeit zur Erkenntnis.
Business Intelligence oder abgekürzt BI- Geschäftsanalyse, Geschäftsanalytik. Dieses Konzept bezieht sich meistens auf Software, die entwickelt wurde, um einem Manager bei der Analyse von Informationen über sein Unternehmen und sein Umfeld zu helfen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, diesen Begriff zu verstehen.
- Business Analytics sind Methoden und Werkzeuge, um aussagekräftige Berichte über die aktuelle Situation zu erstellen. In einem solchen Fall besteht der Zweck von Business Intelligence darin, Informationen bereitzustellen notwendige Informationen die Person, die es zur richtigen Zeit braucht. Diese Informationen können für die Herstellung von entscheidender Bedeutung sein Managemententscheidungen.
- Business Intelligence sind die Werkzeuge, die verwendet werden, um Informationen zu transformieren, zu speichern, zu analysieren, zu modellieren, bereitzustellen und nachzuverfolgen, während an evidenzbasierten Entscheidungsaufgaben gearbeitet wird. Gleichzeitig sollen Entscheidungsträger mit Hilfe dieser Tools die richtigen Informationen zur richtigen Zeit mit den richtigen Technologien erhalten.
Damit ist BI im ersten Sinne nur einer der Business-Intelligence-Bereiche im weiteren Sinne. Neben der Berichterstellung umfasst es Tools zur Datenintegration und -bereinigung (ETL), analytische Data Warehouses und Data-Mining-Tools.
BI-Technologien ermöglichen es, große Informationsmengen zu analysieren, die Aufmerksamkeit der Benutzer nur auf wichtige Leistungsfaktoren zu lenken, das Ergebnis verschiedener Handlungsoptionen zu simulieren und die Ergebnisse bestimmter Entscheidungen zu verfolgen.
Die Geschichte des Begriffs
Der Begriff tauchte erstmals 1958 in einer Arbeit des IBM-Forschers Hans Peter Lun auf. Hans-Peter Luhn). Er definierte den Begriff als: „Die Fähigkeit, die Zusammenhänge zwischen dargestellten Tatsachen zu verstehen.“
BI, wie wir sie heute kennen, entwickelte sich aus Entscheidungsfindungssystemen, die in den frühen 1960er Jahren entstanden und Mitte der 1980er Jahre entwickelt wurden.
1989 definierte Howard Dresner (später Analyst bei Gartner) Business Intelligence als allgemeiner Begriff Beschreibung von "Konzepten und Methoden zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungsfindung unter Verwendung von Geschäftsdaten-gesteuerten Systemen".
Anmerkungen
Verknüpfungen
- Ersetzt Business Analytics Business Intelligence? (j-l PC Week/RE Nr. 41 (599) 6. November - 12. November 2007)
- BI als Tool zur Optimierung von Marketingkampagnen (PC Week Review: Business Intelligence, Mai 2010)
- Business Intelligence: Today and Tomorrow (Intelligent Enterprise Magazine Nr. 2 (212), Februar 2010)
- Business Intelligence auf russischem Boden (Journal PC Week Review: Business Intelligence, Mai 2010)
Wikimedia-Stiftung. 2010 .
Sehen Sie, was "Business Intelligence" in anderen Wörterbüchern ist:
Business Intelligence- (BI) bezieht sich auf Technologien, Anwendungen und Praktiken für die Erfassung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen und manchmal auf die Informationen selbst. Der Zweck von Business Intelligence ein Begriff, der mindestens datiert… … Wikipedia
Business Intelligence 2.0- (BI 2.0) ist ein loser Begriff, der sich auf einige neue (2006 7) Trends und Fortschritte in Business Intelligence (BI) bezieht. Die Versionsnummer 2.0 spielt auf Versionsnummern an, die Software zugewiesen wurden, obwohl es sich nur um ein abstraktes Konzept handelt, nicht um ein spezifisches … … Wikipedia
Business Intelligence- Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … English Wikipedia
Business Intelligence- Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in… … Deutsch Wikipedia
Business Intelligence- Informatique décisionnelle Pour les article homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS for Decision Support System ou encore BI for Business Intelligence) designe les… … Wikipédia en Français
Business Intelligence- Substantiv Alle Informationen, die sich auf die Geschichte, den aktuellen Status oder Zukunftsprognosen einer Unternehmensorganisation beziehen … Wiktionary
Business Intelligence- / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ Substantiv Informationen, die für ein Unternehmen nützlich sein können, wenn es seine Strategie plant … Marketing-Wörterbuch auf Englisch
Business Intelligence- Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Wirtschaftswissenschaften
Business-Intelligence-Tools- sind eine Art von Anwendungssoftware, die zum Berichten, Analysieren und Präsentieren von Daten entwickelt wurde. Die Tools lesen in der Regel Daten aus, die zuvor oft, wenn auch nicht zwingend, in einem Data Warehouse oder Data Mart abgelegt wurden. Arten von Business-Intelligence-Tools Wikipedia
Business-Intelligence-Entwicklungsstudio- (BIDS) ist die IDE von Microsoft, die für die Entwicklung von Datenanalyse- und Business-Intelligence-Lösungen unter Verwendung von Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services und Integration Services verwendet wird. Es basiert auf dem Microsoft Visual Studio ... ... Wikipedia
Bücher
- Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making , Carlo Vercellis , Business Intelligence ist eine breite Kategorie von Anwendungen und Technologien zum Sammeln, Bereitstellen des Zugriffs auf und Analysieren von Daten mit dem Ziel, Unternehmensanwendern dabei zu helfen, besser zu werden… Herausgeber:
Es gibt eine Vielzahl von Begriffen: Analytics, Data Mining, Datenanalyse, Business Intelligence und der Unterschied zwischen ihnen ist selbst für Personen, die damit zu tun haben, nicht immer so offensichtlich. Heute werden wir in einer zugänglichen und verständlichen Sprache darüber sprechen, was Business Intelligence (BI) ist. Das Thema ist sicherlich riesig und kann nicht in nur einem kurzen Artikel behandelt werden, aber unsere Aufgabe ist es, den ersten Schritt zu tun und den Leser für das Thema zu interessieren. Der interessierte Leser findet auch eine erschöpfende Liste für weitere Schritte.
Artikelstruktur
Warum das alles nötig ist: Aus dem Leben eines Analytikers
(anklickbar)Stellen wir uns vor, wir (ein gewisser Analyst Petrovich beim Lieferanten Flower) haben die Aufgabe, die Verkäufe einer Reihe von Geschäften (an die wir Waren liefern) zu bewerten, und jedes Geschäft führt seine eigenen Aufzeichnungen über die verkauften Waren. Die Realität ist, dass die Buchhaltungsformulare egal wie ausgefüllt werden und niemand von wem versteht, dh sie werden eine andere Struktur und ein anderes Speicherformat (irgendeine Form von Tabellen) haben. Schematisch ist diese Aufgabe im obigen Diagramm dargestellt.
Es scheint, dass die Aufgabe einfach ist, und deshalb werden wir eine Frontallösung in Betracht ziehen: Nehmen wir an, wir haben N Tabellen und wir müssen sie in einer Tabelle zusammenfassen, dann schreiben wir N Skripte, die diese Tabellen konvertieren, und einen Kollektor, der sie sammelt zusammen.
Nachteile dieses Ansatzes:
- es ist notwendig, N Skripte gleichzeitig zu unterstützen (wobei N in der Größenordnung von Tausenden liegt);
- wenn sich die Struktur von Geschäftsberichten im Laufe der Zeit ändert (z. B. ein Geschäft hat neuer Angestellter) müssen einzelne Skripte gesucht und neu geschrieben werden;
- Wenn ein neues Geschäft erscheint, müssen Sie ein neues Skript schreiben.
- bei Änderung unserer Berichterstattung (Lieferant Flower) ist es notwendig, Änderungen an allen Skripten vorzunehmen;
- schwieriges Debugging und Support, da Stores keine Strukturänderungen mitteilen und keinen Vorgaben folgen.
Wenn wir uns auf die Ebene der gesamten Organisation erheben, werden wir sehen, dass es noch mehr Probleme gibt.
Was ist das Problem: ein Problem auf Unternehmensebene
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Der Blumenhersteller arbeitet eigentlich nicht direkt mit Geschäften zusammen, sondern über einige Zwischenhändler. Zwischenhändler besuchen Geschäfte und versuchen direkt durch ihre Aktionen den Verkauf anzukurbeln. Dementsprechend sind sie materiell interessierte Parteien, und die von ihnen preisgegebenen Informationen müssen überprüft werden.
Im Grunde sieht das Problem ähnlich aus: Wenn wir N Stores und K Distributoren haben, können wir die Store-Daten aggregieren und mit den Ergebnissen der Distributoren vergleichen? (Alle Daten haben eine andere Struktur und ein anderes Format.)
Hier treffen wir neben Tabellen bereits auf einen ganzen Zoo von Formaten, die mit Händlerberichten ergänzt werden. Die Aufgabe ist in der Regel durch eine sehr geringe Datenqualität gekennzeichnet, einschließlich Doppelungen, Inkonsistenzen und Fehlern. Anhand der gewonnenen Ergebnisse und des Datenabgleichs trifft die Einkaufsabteilung Entscheidungen darüber, wie viel, an wen und wie viel was versendet werden soll. Das heißt, die Lösung dieses Problems wirkt sich direkt aus Finanzkennzahlen Unternehmen, was sehr wichtig ist.
Erwägen Sie mehrere Lösungen auf Unternehmensebene:
- Selbst geschriebene Lösung: Der Hersteller muss einen Spezialisten einstellen, der nicht zum Profil des Unternehmens gehört, und kritische Software wird darauf angewiesen sein dieser Spezialist. Wenn er geht, muss das Unternehmen dringend nach einem Ersatz suchen, der die Software unterstützen kann, und die Qualität hängt direkt vom eingestellten Spezialisten ab;
- Software von einem Drittanbieter kaufen, gibt es drei Schlüsselfaktoren: Preis, Qualität und Integrationszeit. Preis und Integrationszeit sind in der Regel für den durchschnittlichen Hersteller zu hoch, zudem erfordert es einen erheblichen Zeitaufwand für die Mitarbeiter. Auch die Wahl des Lieferanten ist nicht trivial;
- SaaS-Lösungen: Die Methodik ist noch neu auf dem Markt und viele Unternehmen stehen solchen Diensten skeptisch gegenüber.
Generell gilt, wenn wir von einem kleinen oder mittelständischen Hersteller sprechen, dann sieht der Service in Bezug auf Integrationszeit, Preis und Qualität der Lösung so aus Die beste Option weil die Preisgestaltung dynamisch ist und die Integration über das Internet minimal ist. Der Vorteil von Unternehmenssoftware ist in der Regel die Anpassbarkeit und Anpassungsfähigkeit (jedes Unternehmen betrachtet sich als einzigartig), aber die beschriebene Aufgabe ist ziemlich typisch und Standard für eine ziemlich breite Palette von Unternehmen. Natürlich gibt es nicht die eine Lösung für alle, aber für jeden individuell kann sie gefunden werden.
Der Prozess selbst auf Unternehmensebene sieht ähnlich aus: Daten werden konsolidiert, auf bestimmte Weise transformiert (aggregiert) und zur Analyse in das System geladen.
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Wir verallgemeinern das Problem: All dies sind Glieder einer Kette
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Was ist der Unterschied zwischen Analytics, Data Mining und Business Intelligence (BI)? Erstere umfassen eine Reihe von Methoden zur Analyse bereits sauberer Daten, und in der Praxis ist das Bereinigen und Konvertieren von Daten in ein für die Analyse geeignetes Format ein wichtiger und integraler Prozess. Neben der Arbeit mit der Transformation und Konsolidierung von Daten ist die Hauptaufgabe von BI auch die Entscheidungsfindung für Unternehmen.
Das Geschäft liebt Einzelheiten. Wenn es Verkäufe gibt, muss das Management genau wissen, wie viel Produkt heute verkauft wurde, wie viel letzten Monat, wie viel mehr oder weniger es im Vergleich zum letzten Jahr ist. Wie hoch ist der Umsatz, wie hoch war der Gewinn, wie ist die Kostendynamik? Solche Fragestellungen, angepasst an Branchenspezifika, stellen sich in jedem Unternehmen.
Alle notwendigen Informationen befinden sich in Unternehmenssystemen und stehen den Managern zur Verfügung. In einem kleinen Unternehmen können Sie Tabellenkalkulationen in Excel verwalten, in einem größeren können Sie Daten aus zahlreichen Systemen hochladen, die bei der Verwaltung von Produktion, Lieferungen, Lager, Kundenbeziehungen und anderen Bereichen helfen.
Aber warum brauchen Unternehmen diese Informationen? Berichte einsehen und den Befehl geben, alles zu optimieren, Kosten zu senken und Gewinne zu steigern? Tatsächlich ist so etwas der Fall, nur der Inhalt von Managemententscheidungen hängt ganz von der Analysetiefe der verfügbaren Informationen ab. Und die Analyse „flacher“ Daten, bei denen Zahlen nur in einem einzigen Abschnitt berücksichtigt werden, weil es keine anderen gibt oder die Berechnung zu lange dauert, erlaubt leider keine flexible Steuerung des Unternehmens.
Wenn sich das Top-Management über globale Themen Sorgen macht, dann sind die Linienmanager mehr besorgt über den Stand der Dinge in ihrem jeweiligen Bereich. Wie ändert sich der Gewinn aus jedem Auto, das an die Gegenparteien A und B in verschiedenen Regionen gesendet wird, wenn der Kraftstoffpreis um 5 % steigt? Welche Produkte müssen von der Cafékette unter Berücksichtigung des Menüs, der Preisdynamik, der Kosten sowie der Lagerbedingungen gekauft werden? Ist es notwendig, das Kundendienst-Kontaktzentrum von Moskau in die Region zu verlegen - und zu welchem, unter Berücksichtigung der lokalen Mietpreise, der Kosten für Kommunikationskanäle, der Verfügbarkeit eines qualifizierten Belegschaft und mittelgroß Löhne? Welches Produkt soll neben der Kasse im Supermarkt ausgestellt werden?
Durch das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Anwendungen, die verschiedenen Abteilungen gehören, gibt das BI-System die richtige Antwort einheitliches Format. Tatsächlich liefert es visuelle Informationen darüber, was im Unternehmen in der gewählten Richtung passiert und was unter den vom Analysten festgelegten Bedingungen passieren wird. Außerdem hilft das System, die richtigen Fragen zu stellen.
Die Bedeutung von BI wird durch die Tatsache belegt, dass die weltweit führenden IT-Anbieter an diesen Systemen beteiligt sind, darunter IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech und andere. Tatsächlich basieren alle analytischen Berichte von Unternehmen auf den multidimensionalen Daten, mit denen BI arbeitet.
Welche konkreten Aufgaben lösen BI-Systeme? Mit ihrer Hilfe sieht ein Top-Manager profitable und unrentable Geschäftszweige, die Dynamik von Einnahmen und Ausgaben. Wenn er die erforderlichen Daten zu bestimmten Abschnitten erhält, kann er die Entwicklung der Situation vernünftigerweise in Richtungen vorhersagen und Entscheidungen treffen.
Der Vertrieb verfügt über ein Tool zur Planung und Bewertung der Umsetzung von Plänen. Die Berichte zeigen die Effektivität jedes Managers und die Dynamik der Verkäufe an jeden Kunden. Die Analyse ermöglicht es Ihnen auch, die Abhängigkeit des Umsatzes von einer Reihe verwandter Faktoren zu identifizieren: der Saison, der Präsenz von Wettbewerbern in einem bestimmten Gebiet usw.
Antworten auf diese Fragen werden in der Regel schnell und ohne Mitwirkung des IT-Service benötigt. Um solche Probleme zu lösen, gibt es BI (Business Intelligence)-Systeme. Dies ist eine Klasse von Anwendungen, die sich seit langem aktiv entwickelt und es Ihnen ermöglicht, alle Parameter, die für das Geschäft wichtig sind, zu übernehmen und analytische Berichte darüber unabhängig, sofort und in jedem Kontext zu erstellen.
Finanzierer können das BI-System verwenden, um Budgets zu planen, konsolidierte Abschlüsse zu erhalten, den Cashflow mithilfe des Systems zu analysieren und die Rückzahlung von Krediten durch Kreditnehmer zu kontrollieren.
Führer Produktionseinheiten und Logistiker nutzen Business Intelligence zur Entwicklung Produktionsplan, Verwaltung von Lieferungen, Lagerbeständen, Beziehungen zu Lieferanten, zur Analyse von Verkehrswegen Fahrzeug usw.
Sobald ein Unternehmen eine Größe erreicht, in der Excel-Tabellen keine Analysen mehr sind, weil sie nicht mehr bei der Navigation in einer multidimensionalen Welt helfen, fragen sie sich, welches Analysesystem verwendet werden soll. Wie wir jedoch ganz am Anfang erwähnt haben, liebt das Geschäft Besonderheiten. Und die Frage klingt eigentlich so: „Wie ändert sich mein Gewinn, wenn sich eine oder mehrere Bedingungen der Tätigkeit ändern, und wer hilft mir bei der Entscheidung, was getan werden muss, um ihn zu steigern?“ Für die Antwort sollten Sie sich an BI wenden.
In Russland setzen Unternehmen aus unterschiedlichen Wirtschaftszweigen auf Lösungen auf Basis von BI-Systemen. Laut dem Chefredakteur der analytischen Publikation TAdviser Alexander Levashov sind BI-Systeme vor allem bei Kunden aus der Finanzbranche, dem Handel und dem öffentlichen Sektor gefragt. Auch sind diese Lösungen bei Vertretern der pharmazeutischen Industrie, der Lebensmittelindustrie, in den Segmenten Energie und Telekommunikation gefragt.
Auf die branchenspezifische Nachfrage nach BI macht auch Dmitry Glushkov, Berater der analytischen Abteilung von Softline, aufmerksam: „Die meisten BI-Projekte werden mittlerweile in drei Branchen umgesetzt: dem Finanzsektor, dem Handel und dem öffentlichen Sektor. Gleichzeitig ermöglicht Business Intelligence in jedem der Segmente die Lösung spezifischer Probleme.
Beispielsweise ermöglichen BI-Systeme Banken und Versicherungsunternehmen, die Prozesse zum Sammeln und Generieren von Berichten zu automatisieren und Top-Managern aktuelle Informationen über die wichtigsten Leistungsindikatoren von Organisationen bereitzustellen. Dies ermöglicht es, schnell die notwendigen Entscheidungen zu treffen, um die finanzielle Leistung zu maximieren.
Segment Einzelhandel Analysetools bieten auch viele Anwendungsmöglichkeiten. Dies sind Verkaufsanalysen, Like-for-Like-Berichte, Datenvisualisierung auf verschiedenen geografischen Karten, Analyse des Einkaufskorbs.
Für den öffentlichen Sektor sind hier Anfragen nach der Implementierung von Prognosemechanismen, der Automatisierung von Budgetierungsprozessen und dem Aufbau von Tools zur Überwachung verschiedener Indikatoren typisch.“
Ist es anders Russischer Markt BI aus dem Westen? Bei der Durchdringung oder dem Verbrauch von BI-Lösungen gibt es laut Alexander Levashov keine großen Unterschiede. Ein wichtiges Merkmal ist, dass unser Land seine eigene Expertise in der Entwicklung von entwickelt hat Software für Business Analytics (wir sprechen von der Firma Prognoz). Nur wenige Länder können sich damit rühmen.
Vermarkter erwerben ein Werkzeug für eine spezifische, zahlenmäßige Analyse des Marktes als Ganzes und nach Sektoren, um Wettbewerber und Kundenverhalten zu untersuchen, Angebot und Nachfrage zu prognostizieren und die meisten zu bestimmen effektive Werkzeuge Verkauf und Analyse der Wirksamkeit von Marketingkampagnen.
