Podniková inteligence (Business Intelligence, BI) a analýza dat jsou dvě klíčové disciplíny, které současné firmy využívají k získávání relevantních a přesných informací o svém podnikání.
Obě metody umožňují vizualizaci, rozbor a pochopení informací týkajících se firmy, jejích zákazníků, konkurentů a odvětví. To následně usnadňuje lepší rozhodování, tvorbu účinných strategií, optimalizaci provozu a zvyšování tržeb i zisků, stejně jako objevování pravidelností a prognózování budoucího vývoje.
Přestože podniková inteligence a analýza dat mají zásadní význam a v některých případech se používají zaměnitelně, jejich význam a aplikace se liší v závislosti na daném odvětví. Každá z těchto metod má své specifické požadavky a rozsah práce. Vyžadují rozdílné sady dovedností, které firmám pomáhají dosahovat úspěchů díky kvalitnějším rozhodnutím podloženým daty získanými těmito technikami.
Pro společnosti je proto obtížné zvolit si správný přístup.
V tomto článku se zaměříme na podnikové zpravodajství a analýzu dat, včetně rozdílů mezi nimi, a to na základě jejich typů, cílů, přínosů, omezení a aplikací, což vám pomůže vybrat nejvhodnější metodu pro vaši organizaci.
Začněme!
Co je Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) je proces, při kterém se shromažďují a uchovávají současná i historická data. Tyto informace se následně analyzují pro účely přijímání obchodních rozhodnutí podložených technologiemi. Cílem je vylepšení obchodních operací a zlepšení ziskových marží.
BI zahrnuje různé metodiky, jako je dolování dat, obchodní analytika, datové nástroje, vizualizace dat, osvědčené postupy dané společnosti a její infrastruktura. Díky tomu může nabídnout snadno použitelné shrnutí dat, které vaší firmě umožní prosperovat v dnešním datově orientovaném světě.
BI navíc může napomoci uvolnit potenciál marketingu a prodeje, stejně jako inovovat nové obchodní příležitosti.
Podniková inteligence také pomáhá organizacím adaptovat se na nové tržní strategie, implementovat pozitivní změny a odstraňovat neefektivitu. Umožňuje firmám sledovat nejnovější trendy a využívat robustní možnosti analýzy dat.
Tuto metodu lze také využít k dosažení řady cílů, jako je rychlejší řešení problémů, růst firmy a predikce budoucích výsledků.
Cíl: Hlavním cílem business intelligence je filtrovat klíčové obchodní informace a analyzovat je v daném časovém horizontu. Pro provádění těchto náročných úkolů jsou nezbytné nástroje pro BI. Pomohou vám dosáhnout vyšší efektivity na trhu, a tak si udržet náskok před konkurencí.
Místo spoléhání se na vlastní pocity a předpoklady můžete díky přesným historickým datům činit informovaná obchodní rozhodnutí. BI provádí analýzu dat a generuje souhrny, reporty, mapy, grafy a dashboardy, díky nimž uživatelé získají realistický pohled na fungování vaší firmy.
Business Intelligence si dokáže poradit s velkým množstvím nestrukturovaných i strukturovaných dat, což pomáhá s identifikací a vývojem nových strategií pro získávání nových obchodních příležitostí.
Co je analýza dat?
Analýza dat (Data Analytics, DA) představuje proces nebo strategii sběru, kontroly, čištění, ukládání, transformace, dotazování a modelování dat. Hlavním cílem je generovat poznatky, které organizacím pomohou činit informovaná obchodní rozhodnutí.
Na první pohled se může zdát podobná business intelligence. Analýza dat je však často součástí BI, kde se primárně zaměřuje na samotný analytický proces.
Přestože se analýza dat v podnikání často využívá, nejedná se o zpravodajský nástroj. Naopak, datová analytika je strategií využívanou v technickém procesu správy dat, od samotné těžby až po transformaci. K objevení aktuálních trendů a řešení závažnějších problémů je zapotřebí obrovské množství dat v krátkém čase.
Zjednodušeně řečeno, analýza dat zahrnuje práci strojů nebo lidí, kteří vyhledávají, interpretují, vizualizují a identifikují vzorce v datech. Její pomocí můžete odhalit:
- Trendy
- Anomálie
- Odlehlé hodnoty
- Příležitosti
- Rizika
Firmy i další odvětví využívají datovou analytiku k přijímání přesných a kvalitnějších rozhodnutí založených na datech, což umožňuje predikovat budoucí růst firmy. Procesy a techniky, které analýza dat využívá, se automatizují pomocí moderních technologií, jako jsou algoritmy umělé inteligence (AI).
Společnosti, které usilují o konkurenční výhodu, tedy využívají datovou analýzu k udržení a rozšiřování své zákaznické základny. Obecně používá výpočetní a statistické techniky k hledání vztahů, vzorců a trendů v rámci datových souborů. Kromě toho využívá speciální techniky a technologie, jako je software pro vizualizaci dat, platformy pro zpracování velkých dat (Big Data), algoritmy strojového učení (ML) a další.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Typy
Typy Business Intelligence
Existují dvě hlavní kategorie BI – tradiční a moderní BI.
Tradiční business intelligence: V tradičním BI najdete strukturovaná data z firemních interních zdrojů, jako jsou finance, prodej a data o zásobách. Tyto typy dat se shromažďují a ukládají v datových skladech, kde se dále analyzují pomocí nástrojů založených na SQL, včetně dashboardů, reportů a OLAP kostek.
Příklady: Analýza prodeje, analýza provozní výkonnosti a finanční výkaznictví.
Moderní business intelligence: V této kategorii využívá BI nejmodernější technologie a nabízí samoobslužný přístup v reálném čase k rozsáhlým datům z široké škály zdrojů. Umožňuje snadno zkoumat, identifikovat a analyzovat data prostřednictvím vizualizací, dashboardů a NLP (Natural Language Processing).
Obsahuje také algoritmy strojového učení pro automatizaci zjišťování, analýzy a přípravy dat, což usnadňuje získávání přehledů.
Příklady: Zjišťování dat, vytváření reportů v reálném čase, prediktivní analýzy, samoobslužné analýzy a další.
Typy analýzy dat
Existují čtyři základní typy analýzy dat. Každý z nich má odlišný přístup a zaměření.
Popisná analytika: Zahrnuje analýzu historických dat, která firmě pomáhá získat přehled o minulosti. Tato historická data shrnuje do KPI, což umožňuje lépe pochopit výkonnost firmy.
Příklady: Analýza návštěvnosti webových stránek, skóre spokojenosti zákazníků, reporty o prodeji atd.
Diagnostická analytika: Tato analýza rozebírá minulá data s cílem pochopit „proč“, například proč byly reporty o prodeji v minulosti neuspokojivé. Snaží se odhalit hlavní příčinu a zkoumá problém analýzou vztahů a vzorců v datech.
Příklady: Analýza odchodu zákazníků, analýza fluktuace zaměstnanců a analýza vad produktů.
Prediktivní analýza: V této analýze lze pomocí algoritmů strojového učení a statistických modelů předpovídat budoucí výsledky na základě historických dat. Firmám tak dává možnost odhalit příležitosti i potenciální rizika dříve, než nastanou.
Příklady: Predikce celoživotní hodnoty zákazníka, prognóza poptávky a detekce podvodů.
Preskriptivní analytika: Jedná se o typ analytiky, při které se využívají statistiky a data k poskytování návrhů, na základě kterých je možné učinit potřebné kroky k dosažení definovaného cíle. Umožňuje rozhodování na základě užitečných poznatků.
Příklady: Optimalizace cen, optimalizace marketingových kampaní a optimalizace dodavatelského řetězce.
Díky využití výše uvedených analýz mohou firmy činit informovaná rozhodnutí, zlepšovat své operace a získávat konkurenční výhodu na trhu.
Business Intelligence vs Data Analytics: Funkce
Vlastnosti Business Intelligence
Mezi důležité funkce BI patří:
- Pokročilá analytika: Umožňuje provádět komplexní manipulaci s daty, včetně regresní analýzy, která umožňuje analyzovat vztahy mezi nezávislými a závislými proměnnými.
- Reporting: Umožňuje vytvářet a distribuovat reporty bez asistence IT. Lze také nastavit automatické doručování zpráv v opakujících se intervalech.
- Vizualizace dat: Umožňuje prezentovat komplikovaná data v jednodušších formátech. BI nástroje mohou vytvářet sofistikované vizualizace, které data snadno zpřístupňují.
- Geoprostorová analýza: Funkce geografické mapy umožňuje snadno vyhledávat místa v zobrazení mapy. BI nástroje převezmou vaše data a převedou je do kartografických a grafických reprezentací, díky čemuž je snadné zobrazit geografická data.
- Správa dat: Zahrnuje míchání, zkoumání, čištění a přípravu dat pro analýzu. Kombinuje různé datové sady a vytváří novou. Pomáhá také zkoumat informace za účelem odhalení aktuálních trendů, charakteristik a zajímavých vzorců.
Další funkce business intelligence zahrnují rozšířenou analýzu, prediktivní analýzu, uživatelsky specifické zabezpečení, samoobslužnou analytiku a integraci dat.
Funkce analýzy dat
Mezi klíčové vlastnosti patří:
- Příprava dat a čištění: Cílem tohoto procesu je jednorázové provedení procedur přípravy dat během probíhajícího projektu. V případě potřeby to pomáhá vytvořit iterativní model pro daný projekt. Čištění dat se provádí během konstrukce modelu a iterativní analýzy, aby se odstranily chyby a zkombinovala složitá data, což usnadňuje jejich analýzu a dostupnost.
- Průzkum dat: Jedná se o úvodní fázi analýzy dat, která zahrnuje vizualizaci dat za účelem získání přehledu o vzorcích nebo oblastech vyžadujících podrobnější zkoumání.
- Škálovatelnost: Pro vertikální škálování systému je zapotřebí rychlejší server s větší pamětí a výkonnými procesory. To spotřebovává méně energie a síťových zařízení a představuje dočasné řešení pro platformy pro analýzu dat.
- Kontrola verzí: Jedná se o kontrolu zdrojového kódu nebo proces sledování a řízení změn softwarového kódu.
- Zabezpečení dat: Tato funkce je užitečná pro ochranu před neoprávněným přístupem k datům, jejich odcizením nebo poškozením. Zahrnuje zabezpečení logických programů, zabezpečení úložných zařízení, fyzické zabezpečení hardwaru a další.
Business Intelligence vs Data Analytics: Komponenty
Komponenty Business Intelligence
Business Intelligence má pět komponent:
- OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) pomáhá obchodním manažerům třídit a vybírat agregovaná data a strategicky je monitorovat.
- Pokročilá analytika: Tato součást BI pomáhá získat statistiky o konkrétním produktu nebo službě. Umožňuje předvídat výkonnost produktu na trhu.
- Datové sklady: Slouží k ukládání obrovského množství dat pro potřeby různých oddělení firmy.
- BI v reálném čase: Pomáhá sledovat měnící se marketingové trendy. S touto komponentou může marketingový tým nabízet speciální slevy a akce s cílem přilákat zákazníky a aktivně je zapojit na webových stránkách.
- Zdroje dat: Zahrnuje přebírání nezpracovaných informací a systematické vytváření zdrojů dat pomocí několika aplikací. BI nástroje využívají tyto datové sady k vytváření grafů, tabulek a výsečových grafů.
Komponenty analýzy dat
Existuje pět základních komponent analýzy dat:
- Sběr dat: Jedná se o první fázi analýzy dat, která zahrnuje interní i externí sběr dat pro vaši firmu. Data pocházejí z mnoha zdrojů, jako jsou operační systémy, data z webu a sociálních sítí, transakční data, data z machine-to-machine komunikace atd.
- Analýza dat: Jakmile jsou data shromážděna, je nutné je analyzovat. V rámci tohoto procesu je možné s využitím statistických technik data čistit a zkoumat s cílem získat užitečné informace. Analýza dat pomáhá identifikovat vzorce, předvídat budoucnost a odhalovat anomálie.
- Vykazování výsledků: Tato komponenta umožňuje sdílet poznatky a činit informovaná rozhodnutí na základě zjištění. Běžné metody používané pro vykazování výsledků zahrnují prezentaci zjištění na dashboardu, generování reportů a vytváření infografik.
- Zlepšení procesů: Zahrnuje změnu způsobu, jakým jsou data shromažďována, zpracovávána a analyzována. Mění také způsoby rozhodování na základě dat.
- Kultura řízená daty: Vytváří prostředí, ve kterém každý může využívat data k efektivnímu rozhodování. Pomáhá školit zaměstnance v používání analýzy dat a poskytuje jim přístup ke zdrojům. Chcete-li vytvořit kulturu založenou na datech, musíte dodržovat několik zásad:
- Zpřístupněte data
- Školte zaměstnance v používání dat
- Podporujte kulturu založenou na datech
- Vytvořte kulturu odpovědnosti
Business Intelligence vs Data Analytics: Aplikace
Aplikace Business Intelligence
Business intelligence lze implementovat v několika odvětvích, jako jsou:
- Maloobchod: BI se používá k předpovídání poptávky zákazníků a analýze jejích výkyvů v čase. To pomáhá optimalizovat velikost zásob tak, aby vyhovovaly požadavkům zákazníků.
- Bankovnictví: BI pomáhá finančním institucím a bankám identifikovat jejich zákaznickou základnu. Umožňuje jim plánovat marketingové strategie. Banky mohou také pomocí BI sledovat své metriky výkonnosti.
- Automobilový průmysl: BI pomáhá optimalizovat výrobní, HR, marketingové, výzkumné, distribuční a finanční funkce automobilového průmyslu. To se provádí za účelem umožnění efektivního rozhodování.
- Výroba: BI zlepšuje komunikaci s dodavateli a standardizuje transakce. Dokáže předpovídat poptávku po produktu, což následně optimalizuje zásoby, nákup a objem výroby.
Další aplikace BI se nacházejí v pohostinství, farmaceutických službách, FMCG, aeroliniích, distribuci a logistice a dalších odvětvích.
Aplikace analýzy dat
Některé z aplikací analýzy dat jsou:
- Doprava: Analýzu dat lze využít k řešení dopravních problémů a zlepšování zážitku z cestování prostřednictvím zdokonalené dopravní inteligence a systémů.
- Vzdělávání: Tvůrci politik využívají tuto technologii ke zlepšení manažerských rozhodnutí a studijních osnov.
- Marketing a reklama: Marketéři a inzerenti využívají analýzu dat k lepšímu poznání svého publika a k dosažení vyššího konverzního poměru.
- Logistika a dodávky: Analytiku dat lze využít k optimalizaci dodavatelských procesů a efektivnímu pracovnímu toku v logistickém průmyslu. To pomáhá zvýšit výkon v odvětví a rozšiřovat zákaznickou základnu.
Dalšími aplikacemi analýzy dat jsou online zabezpečení, výsledky vyhledávání na internetu a detekce podvodů a další.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Rychlé srovnání
| Parametry | Business Intelligence | Data Analytics |
| Rozsah | BI se zaměřuje na data potřebná ke zlepšení rozhodování v oblasti obchodu. | Analýza dat umožňuje transformovat nezpracovaná data do srozumitelného formátu, který se používá pro analýzu a předvídání budoucího vývoje. |
| Funkčnost | Hlavním cílem BI je poskytovat podporu firmám při přijímání informovaných rozhodnutí, tvorbě lepších strategií a pomoc při růstu. | Primárním cílem je modelovat, předvídat, čistit a transformovat data podle specifických obchodních potřeb. |
| Implementace | BI se implementuje pomocí několika nástrojů BI. Lze ji implementovat pouze pomocí historických dat uložených v datových tržištích nebo datových skladech. | Analytika dat se implementuje pomocí mnoha nástrojů pro ukládání dat. Záleží na strategii a přístupu, které společnost při implementaci navrhne. |
| Metody ladění | Lze ladit pomocí navrženého modelu, který převádí data do smysluplného formátu. Nástroje BI umožňují používat technologie bez nutnosti znalosti kódování. Mnoho nástrojů nabízí rozhraní typu drag-and-drop pro vizualizaci a vytváření dashboardů. | Analýza dat zahrnuje programovací jazyky používané k provádění komplexních analýz. Programovací jazyky jako R nebo Python jsou nezbytné. |
| Matematika | Profesionálem v BI se můžete stát i bez základních znalostí pravděpodobnosti a lineární algebry. | Je vyžadována znalost statistiky, pravděpodobnosti a lineární algebry. |
| Statistika | Datový sklad je povinný, protože transformuje data s cílem zvýšit jejich kvalitu. BI využívá deskriptivní statistiky, včetně průměru, mediánu a průměru. | Datová analytika zahrnuje odvozené i popisné statistiky, které umožňují lépe porozumět datům a objevit hodnotné poznatky. |
| Typ dat | BI se provádí pouze na strukturovaných datech určených pro analýzu obchodních dat. | Analýza dat nemá žádná omezení. Analytici mohou pokračovat v analýze audio, textových a video formátů. |
| Kvalita dat | Reporty se spouštějí v konkrétní čas na základě případů použití dané firmy. | Analýza dat nezávisí na datových skladech. Reporty se spouštějí v konkrétní čas na základě specifických případů použití. Analýza dat je flexibilní a používá se pro různé případy. |
Závěr
Business intelligence a analýza dat jsou dva podobné koncepty s odlišnými přístupy. Vzhledem k aktuálním tržním trendům se stále častěji používají techniky, jako je business intelligence a analýza dat, aby bylo možné získat užitečné poznatky a zlepšit podnikání.
Analýza dat pomáhá zvýšit efektivitu podnikání a provozu pomocí užitečných poznatků získaných analýzou agregovaných dat. Na druhou stranu BI napomáhá co nejlépe využívat data k přijímání spolehlivých obchodních rozhodnutí založených na faktech.
Volba mezi nimi je složitý úkol. Nejlepší je zvolit jeden z nich nebo oba na základě specifických potřeb vaší firmy, jejích provozních procesů, scénářů a případů použití.
Můžete také prozkoumat nejlepší platformy pro business intelligence a analýzu dat.