Business Intelligence ( BI) กลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับธุรกิจสมัยใหม่ในภูมิทัศน์ดิจิทัลที่พัฒนาตลอดเวลาของเรา ความสามารถในการควบคุมข้อมูลสำหรับการตัดสินใจอย่างรอบรู้นั้นไม่ใช่เรื่องฟุ่มเฟือยอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ต้องการความเป็นเลิศและแซงหน้าคู่แข่ง
ในการอภิปรายที่ครอบคลุมนี้ เราจะตรวจสอบพื้นฐานของ BI องค์ประกอบที่สำคัญ และเครื่องมือและเทคโนโลยีที่หลากหลายที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ เราจะสำรวจประโยชน์หลักของการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม กลยุทธ์ BI เน้นวิธีที่พวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ ส่งเสริมนวัตกรรม และอำนวยความสะดวกในการเติบโตในอุตสาหกรรมต่างๆ
ข่าวกรองธุรกิจคืออะไร?
ข่าวกรองธุรกิจ ( BI) เป็นคำที่ครอบคลุมสำหรับการรวบรวม วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลภายในองค์กร โดยใช้เทคโนโลยี กระบวนการ และ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด , BI ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและความสามารถในการแข่งขัน กระบวนการนี้มักเกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์พิเศษสำหรับการดึงข้อมูล คลังข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ซึ่งช่วยให้เข้าใจประสิทธิภาพ แนวโน้ม และรูปแบบทางธุรกิจได้ดีขึ้น จากนั้นบริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ระบุโอกาสใหม่ๆ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน จากการสำรวจโดย Dresner Advisory Services ระบุว่า 78% ขององค์กรพิจารณา BI "สำคัญ" หรือ "สำคัญมาก" สำหรับความสำเร็จ โดยเน้นความสำคัญในภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน
ระบบธุรกิจอัจฉริยะทำงานอย่างไร
ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ( BI) ใช้วิธีการที่เป็นระบบในการรวบรวม บูรณาการ วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูล ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ กระบวนการโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- การรวบรวมข้อมูล : ข้อมูลถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ รวมถึงระบบภายในเช่น ระบบอีอาร์พี , CRM และฐานข้อมูลทางการเงิน ตลอดจนแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น โซเชียลมีเดีย การวิจัยตลาด หรือรายงานอุตสาหกรรม
- การรวมข้อมูล : ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกรวมและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างที่เก็บข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวและสอดคล้องกัน โดยทั่วไปจะเป็นคลังข้อมูลหรือ Data Lake ขั้นตอนนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูล การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน และการแปลงข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีคุณภาพและความเข้ากันได้
- การวิเคราะห์ข้อมูล : การใช้เครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ทางสถิติ ข้อมูลแบบบูรณาการจะได้รับการตรวจสอบเพื่อเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถใช้เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจเฉพาะหรือเพื่อระบุโอกาสและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
- การแสดงข้อมูลและการรายงาน : ข้อมูลที่วิเคราะห์จะถูกแปลงเป็นการแสดงภาพที่เข้าใจได้ง่าย เช่น แผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ด การแสดงภาพข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจเข้าใจข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วและทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ
- การตัดสินใจและการกระทำ : จากข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก กระบวนการ BI องค์กรสามารถทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการ และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจ
- พัฒนาอย่างต่อเนื่อง : The กระบวนการ BI เป็นวัฏจักรและทำซ้ำ โดยองค์กรต่างๆ จะเก็บรวบรวมข้อมูลใหม่ อัปเดตการวิเคราะห์ และปรับปรุงกลยุทธ์ของตนอย่างต่อเนื่อง วิธีการนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ ระบบธุรกิจอัจฉริยะจะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
ยังไง BI การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจทำงานร่วมกัน
ระบบข่าวกรองธุรกิจ ( BI) การวิเคราะห์ข้อมูล และการวิเคราะห์ธุรกิจเป็นแนวคิดที่เชื่อมโยงถึงกันซึ่งช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก แม้ว่าพวกเขาจะมีความซ้ำซ้อนกัน แต่แต่ละคนก็มีจุดเน้นและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน นี่คือวิธีที่พวกเขาทำงานร่วมกัน:
- ข่าวกรองธุรกิจ ( BI) : BI มุ่งเน้นไปที่การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของธุรกิจอย่างครอบคลุม โดยหลักแล้วจะใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อสร้างการแสดงภาพ รายงาน และแดชบอร์ดที่ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถประเมินสถานะขององค์กรและระบุแนวโน้มได้ BI ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยเสนอมุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นหรือกำลังเกิดขึ้นภายในธุรกิจ
- การวิเคราะห์ข้อมูล : การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นคำที่กว้างขึ้นซึ่งครอบคลุมถึงเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย การคาดการณ์ และการวิเคราะห์เชิงกำหนด ในขณะที่ BI มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นมากกว่าการสำรวจสาเหตุของเหตุการณ์ (การวินิจฉัย) คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต (เชิงทำนาย) และแนะนำการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด (เชิงกำหนด) การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถตอบคำถามต่างๆ เช่น "ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น", "มีแนวโน้มที่จะเกิดอะไรขึ้น" และ "เราควรทำอย่างไรกับมัน?".
- การวิเคราะห์ธุรกิจ : การวิเคราะห์ธุรกิจเป็นคำรวมที่มีทั้งสองอย่าง BI และ Data Analytics เน้นการใช้เทคนิคการวิเคราะห์เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจเฉพาะหรือเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการดำเนินงานเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจ การวิเคราะห์ธุรกิจเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้โดยการรวมเข้าด้วยกัน วิธี BI และ Data Analytics
เมื่อไร BI, Data Analytics และ Business Analytics ทำงานร่วมกัน สร้างการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถ:
- ตรวจสอบและประเมินผลการดำเนินงานของธุรกิจผ่านข้อมูลย้อนหลังและเรียลไทม์
- ระบุแนวโน้ม รูปแบบ และความผิดปกติเพื่อเปิดเผยโอกาสที่ซ่อนอยู่หรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
- วิเคราะห์สาเหตุของปัญหาและกำหนดปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ
- คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตและประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากสถานการณ์ต่างๆ
- แนะนำการดำเนินการที่ดีที่สุดตามข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น
ประโยชน์ของระบบธุรกิจอัจฉริยะ
ระบบข่าวกรองธุรกิจ ( BI) ให้ประโยชน์มากมายแก่องค์กรต่างๆ โดยช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ประโยชน์ที่สำคัญบางประการของ BI รวมถึง:
- ปรับปรุงการตัดสินใจ : โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีและแม่นยำ BI ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น ลดการพึ่งพาความรู้สึกสัญชาตญาณหรือการคาดเดา
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน : เครื่องมือ BI สามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพ คอขวด หรือข้อจำกัดของทรัพยากร ทำให้องค์กรสามารถปรับปรุงกระบวนการ ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร
- รายได้และความสามารถในการทำกำไรที่เพิ่มขึ้น : ด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และประสิทธิภาพการขาย ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับแต่งข้อเสนอ กลยุทธ์การกำหนดราคา และแคมเปญการตลาด ท้ายที่สุดจะผลักดันการเติบโตของรายได้และผลกำไรที่สูงขึ้น
- เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น : BI ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ระบุรูปแบบและแนวโน้มที่ช่วยปรับแต่งผลิตภัณฑ์ บริการ และความพยายามทางการตลาดเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
- ความได้เปรียบทางการแข่งขัน : โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาด ประสิทธิภาพของคู่แข่ง และการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรม BI ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน
- การพยากรณ์และการจัดการความเสี่ยง : ความสามารถในการคาดการณ์ของ BI ช่วยให้องค์กรคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และพัฒนาแผนฉุกเฉิน ทำให้พวกเขาเตรียมพร้อมสำหรับความไม่แน่นอนได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูล-
- วัฒนธรรมที่ขับเคลื่อน : การนำไปใช้ BI สนับสนุนวัฒนธรรมของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการรายงาน : เครื่องมือ BI สามารถสร้างรายงานที่ถูกต้องและทันเวลา ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและรับประกันความโปร่งใส
- การเพิ่มขีดความสามารถของพนักงาน : โดยการให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง BI ช่วยให้พนักงานตัดสินใจได้ดีขึ้นในบทบาทของตน ส่งเสริมความเป็นเจ้าของและความรับผิดชอบ
- นวัตกรรมและการเติบโต : ข้อมูลเชิงลึกจาก BI สามารถจุดประกายความคิดใหม่ ทำให้องค์กรสามารถระบุโอกาสในการสร้างสรรค์นวัตกรรม การขยายตัว หรือการกระจายความหลากหลาย ขับเคลื่อนการเติบโตในระยะยาว
โดยใช้พลังของ BI องค์กรต่างๆ สามารถแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างรอบรู้ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และกระตุ้นการเติบโตอย่างยั่งยืน
หมวดหมู่ของ การวิเคราะห์ BI
การวิเคราะห์ Business Intelligence ( BI) สามารถแบ่งออกได้เป็นประเภทต่างๆ ขึ้นอยู่กับเทคนิคการวิเคราะห์ที่ใช้และวัตถุประสงค์ หมวดหมู่หลักของ การวิเคราะห์ BI คือ:
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา : การวิเคราะห์เชิงพรรณนามุ่งเน้นไปที่การสรุปข้อมูลในอดีตเพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การวัดทางสถิติพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการแจกแจงความถี่ ตลอดจนเทคนิคการสร้างภาพข้อมูล เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม และกราฟเส้น การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นรากฐานของ BI ช่วยให้องค์กรประเมินประสิทธิภาพที่ผ่านมาและระบุแนวโน้มหรือรูปแบบ
- การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย : การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเจาะลึกลงไปในข้อมูลเพื่อระบุสาเหตุของเหตุการณ์หรือปัญหาที่สังเกตได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การเจาะลึก การขุดข้อมูล และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ช่วยให้องค์กรเข้าใจว่าทำไมแนวโน้มหรือรูปแบบเฉพาะจึงเกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยช่วยระบุปัจจัยพื้นฐานที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ และช่วยในการตัดสินใจอย่างรอบรู้
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้แบบจำลองทางสถิติขั้นสูง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้ม เหตุการณ์ หรือพฤติกรรมในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และระบุโอกาสในการเติบโต เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทั่วไป ได้แก่ การถดถอย อนุกรมเวลา และแผนผังการตัดสินใจ
- การวิเคราะห์เชิงกำหนด : การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นมากกว่าการทำนายผลลัพธ์ในอนาคตเพื่อแนะนำการดำเนินการเฉพาะที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์เหล่านั้น โดยใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เทคนิคการจำลอง และการวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อกำหนดแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุดภายใต้สถานการณ์ต่างๆ การวิเคราะห์เชิงกำหนดช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่ได้ประโยชน์สูงสุดและลดความเสี่ยง
- การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ : การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ ประกอบด้วยข้อมูลทางภูมิศาสตร์และการแสดงภาพ เช่น แผนที่และแผนที่ความร้อน เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกตามตำแหน่ง การวิเคราะห์ประเภทนี้สามารถช่วยให้องค์กรระบุรูปแบบเชิงพื้นที่ เข้าใจแนวโน้มในภูมิภาค และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรในสถานที่ต่างๆ
- การวิเคราะห์ตามเวลาจริง : การวิเคราะห์ตามเวลาจริงเกี่ยวข้องกับการประมวลผลและตรวจสอบข้อมูลอย่างต่อเนื่องเมื่อข้อมูลถูกสร้างขึ้น ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกทันทีและตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น การวิเคราะห์ประเภทนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก เช่น การตรวจสอบความรู้สึกทางโซเชียลมีเดียหรือการติดตามประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดออนไลน์
ระบบและเครื่องมือทางธุรกิจอัจฉริยะ
ระบบและเครื่องมือ Business Intelligence ( BI) ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรรวบรวม จัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่ออำนวยความสะดวกในการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ เครื่องมือเหล่านี้มีหลายรูปแบบ พร้อมคุณสมบัติและความสามารถที่แตกต่างกันเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่หลากหลาย บางคนเป็นที่นิยม ระบบและเครื่องมือ BI ประกอบด้วย:
- Microsoft Power BI : สารพัดประโยชน์ เครื่องมือ BI ที่ให้ความสามารถในการรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบโต้ตอบได้ พลัง BI เป็นที่รู้จักในด้านการใช้งานที่ง่าย การผสานรวมที่แข็งแกร่งกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Microsoft และความสามารถในการปรับขนาด
- Tableau : ชั้นนำ แพลตฟอร์ม BI ที่เชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพข้อมูลและการสำรวจ ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบโต้ตอบที่ดึงดูดสายตา Tableau เป็นที่รู้จักในด้านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย คุณสมบัติการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลัง และทรัพยากรชุมชนที่กว้างขวาง
- QlikView และ Qlik Sense : คิวลิค โซลูชัน BI ใช้โมเดลข้อมูลที่เชื่อมโยง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจความสัมพันธ์ของข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกผ่านประสบการณ์แบบโต้ตอบที่ไม่เหมือนใคร QlikView ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์แบบมีคำแนะนำมากขึ้น ในขณะที่ Qlik Sense ให้บริการสำรวจและแสดงข้อมูลแบบบริการตนเอง
- SAP BusinessObjects : ครอบคลุม ชุด BI จาก SAP นำเสนอเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการรายงาน SAP BusinessObjects รองรับองค์กรขนาดและอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยคุณสมบัติต่างๆ เช่น แดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ การรายงานเฉพาะกิจ และการเข้าถึงผ่านมือถือ
- IBM Cognos Analytics : ทรงพลัง แพลตฟอร์ม BI จาก IBM ที่ให้ความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง การรวมข้อมูล และการแสดงภาพ Cognos Analytics เป็นที่รู้จักจากคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และการรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลต่างๆ อย่างราบรื่น
- Looker : ทันสมัย แพลตฟอร์ม BI ที่เน้นการสำรวจข้อมูล การทำงานร่วมกัน และข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ Looker ใช้ภาษาการสร้างโมเดลข้อมูลที่เรียกว่า LookML ช่วยให้ผู้ใช้สร้างโมเดลข้อมูลที่นำมาใช้ซ้ำได้และกำหนดตรรกะทางธุรกิจ มีการผสานรวมกับฐานข้อมูลและแพลตฟอร์มคลาวด์ที่หลากหลาย
- MicroStrategy : ครอบคลุม โซลูชัน BI ที่ให้คุณสมบัติที่หลากหลาย รวมถึงการรวมข้อมูล การวิเคราะห์ การแสดงภาพ และความสามารถสำหรับอุปกรณ์พกพา MicroStrategy เป็นที่รู้จักในด้านการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร ความสามารถในการปรับขนาด ข้อมูลขนาดใหญ่ และการสนับสนุนการปรับใช้บนคลาวด์
- Domo : ระบบคลาวด์ แพลตฟอร์ม BI ที่เน้นการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ การทำงานร่วมกัน และการเข้าถึงผ่านมือถือ Domo นำเสนออินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ ความสามารถในการรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ และตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับแหล่งข้อมูลต่างๆ และแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม
- Sisense : อ แพลตฟอร์ม BI ที่รวมการรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพไว้ในโซลูชันเดียว Sisense เป็นที่รู้จักในด้านการใช้งานที่ง่าย เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลัง และแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ ทำให้เหมาะสำหรับผู้ใช้ด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค
- Oracle Analytics Cloud : ครอบคลุม โซลูชัน BI จาก Oracle ที่มีคุณสมบัติหลากหลาย รวมถึงการรวมข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูง และการแสดงภาพแบบโต้ตอบ Oracle Analytics Cloud เป็นที่รู้จักในเรื่องการผสานรวมอย่างราบรื่นกับผลิตภัณฑ์ Oracle อื่นๆ ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการสนับสนุนการปรับใช้ไฮบริดคลาวด์
เมื่อเลือก ก เครื่องมือ BI นั้น องค์กรควรคำนึงถึงความต้องการเฉพาะทางธุรกิจ คุณสมบัติและความสามารถของเครื่องมือ ความง่ายในการใช้งาน ความสามารถในการปรับขนาด การรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่ และต้นทุน
วิธีการเลือกก ระบบ BI และเครื่องมือ
เมื่อเลือก ก ระบบหรือเครื่องมือ BI จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันนั้นตรงตามความต้องการเฉพาะขององค์กรและผลักดันความสำเร็จของธุรกิจ เริ่มต้นด้วยการระบุเป้าหมายทางธุรกิจที่คุณต้องการบรรลุด้วย เครื่องมือ BI และปรับความสามารถให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์เหล่านั้น ความสามารถในการใช้งานและสัญชาตญาณมีความสำคัญเนื่องจากจะส่งผลโดยตรงต่อการปรับใช้และประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้ ดังนั้นให้มองหาอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และคุณสมบัติที่เข้าถึงได้
การรวมข้อมูลที่ราบรื่นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างที่เก็บข้อมูลที่ครอบคลุม ดังนั้นประเมินความสามารถของเครื่องมือในการรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลต่างๆ นอกจากนี้ ประเมินความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของเครื่องมือเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการของผู้ใช้ ความสามารถในการแสดงภาพและการรายงานมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจและสื่อสารข้อมูลเชิงลึก ดังนั้นให้ค้นหาโซลูชันที่มีการแสดงภาพที่ปรับแต่งได้และตัวเลือกการรายงานที่มีประสิทธิภาพ
คุณสมบัติการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การคาดคะเนและเชิงกำหนด สามารถช่วยให้องค์กรของคุณคาดการณ์แนวโน้มและให้คำแนะนำจากข้อมูลได้ นอกจากนี้ ให้พิจารณาคุณลักษณะของเครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันและการกำกับดูแลข้อมูล และการสนับสนุนสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่และการเข้าถึงระยะไกล ควรประเมินชื่อเสียงของผู้ขาย ข้อเสนอการสนับสนุน และชุมชนผู้ใช้ เนื่องจากพวกเขาสามารถจัดหาทรัพยากรที่มีค่าได้
สุดท้าย พิจารณาต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของของ เครื่องมือ BI รวมถึงค่าลิขสิทธิ์ การนำไปใช้ การบำรุงรักษา และค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายเหล่านี้กับผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดหวังเพื่อให้แน่ใจว่าการลงทุนจะส่งผลประโยชน์ที่จับต้องได้ให้กับองค์กรของคุณ โดยการประเมินปัจจัยเหล่านี้อย่างรอบคอบ คุณสามารถเลือก ระบบ BI หรือเครื่องมือที่ปรับมูลค่าข้อมูลของคุณให้เหมาะสมและปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจของคุณ
ยังไง no-code สามารถช่วยได้
แพลตฟอร์มและเครื่องมือ No-code มีประโยชน์อย่างมากต่อองค์กรที่ต้องการนำไปใช้ ระบบและโซลูชัน BI โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่มีทรัพยากรทางเทคนิคหรือความเชี่ยวชาญจำกัด โดยอนุญาตให้ผู้ใช้สร้างแอปพลิเคชัน ดำเนินการอัตโนมัติ และวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว โซลูชัน no-code ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคและทำให้การเข้าถึงที่มีค่าเป็นประชาธิปไตย ข้อมูลเชิงลึกของ BI
นี่คือวิธีการ no-code สามารถช่วย:
- การพัฒนาและการปรับใช้ที่รวดเร็วขึ้น : แพลตฟอร์ม No-code ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างและปรับใช้ได้อย่างรวดเร็ว แอปพลิเคชัน BI ซึ่งช่วยลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับกระบวนการพัฒนาแบบดั้งเดิม โดยใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เฟซการพัฒนาภาพ ส่วนประกอบ drag-and-drop และเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า องค์กรสามารถทำได้ สร้างแบบกำหนดเองอย่างรวดเร็ว โซลูชัน BI เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของพวกเขา
- ลดค่าใช้จ่าย : แพลตฟอร์ม No-code สามารถทำได้ ลดต้นทุนโดยรวม ที่เกี่ยวข้องกับ การใช้งานและการบำรุงรักษา BI โดยลดความต้องการนักพัฒนาที่มีทักษะหรือการฝึกอบรมที่กว้างขวางให้เหลือน้อยที่สุด นี้สามารถทำให้ โซลูชัน BI เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือผู้ที่มีงบประมาณจำกัด
- การทำงานร่วมกันที่ปรับปรุงแล้ว : แพลตฟอร์ม No-code สนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค เนื่องจากผู้ใช้จากภูมิหลังที่แตกต่างกันสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาได้ แอปพลิเคชัน BI สิ่งนี้ส่งเสริมความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และรับประกันว่า โซลูชัน BI สอดคล้องกับความต้องการและความคาดหวังของผู้ใช้
- การให้อำนาจแก่ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค : เครื่องมือ No-code ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องสามารถสร้างข้อมูลของตนเองได้ แอปพลิเคชัน BI และเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องพึ่งไอทีหรือ ทีมพัฒนา สิ่งนี้ทำให้การเข้าถึงเป็นประชาธิปไตย ความสามารถ BI และกระตุ้นให้เกิดการนำไปใช้อย่างกว้างขวางทั่วทั้งองค์กร
- ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว : แพลตฟอร์ม No-code ช่วยให้องค์กรสามารถปรับและทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว แอปพลิเคชัน BI เพื่อตอบสนองต่อความต้องการทางธุรกิจหรือสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนแอปพลิเคชันที่มีอยู่หรือสร้างแอปพลิเคชันใหม่ได้อย่างง่ายดายเพื่อรับมือกับความท้าทายที่เกิดขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่า โซลูชัน BI ยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ
- นวัตกรรมที่เพิ่มขึ้น : โดยการลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดและเพิ่มขีดความสามารถของผู้ใช้ที่หลากหลายในการสร้างสรรค์ แอปพลิเคชัน BI แพลตฟอร์ม no-code สามารถกระตุ้นนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ภายในองค์กรได้ เมื่อมีผู้คนจำนวนมากขึ้นที่สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ แนวคิดและข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ก็สามารถเกิดขึ้น ขับเคลื่อนการเติบโตและความสำเร็จของธุรกิจ
แพลตฟอร์มและเครื่องมือแบบ No-code AppMaster สามารถช่วยองค์กรปลดล็อกศักยภาพของ BI ด้วยการทำให้คล่องตัว กระบวนการพัฒนา ลดต้นทุน และเสริมศักยภาพผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคในการสร้างและปรับใช้ โซลูชั่น BI โดยใช้ประโยชน์จาก เทคโนโลยี no-code องค์กรต่างๆ สามารถปรับปรุงการตัดสินใจ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน
BI และข้อมูลขนาดใหญ่
ระบบข่าวกรองธุรกิจ ( BI) และบิ๊กดาต้าเป็นแนวคิดที่เชื่อมโยงกันซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล BI ครอบคลุมกระบวนการ เครื่องมือ และเทคโนโลยีที่ใช้ในการรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ในขณะเดียวกัน Big Data หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่สร้างขึ้นในปริมาณและความเร็วสูง โดยมีลักษณะที่หลากหลาย ความจริง และคุณค่า
ความสัมพันธ์ระหว่าง BI และ Big Data มีหลายแง่มุม เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเช่น Hadoop และ Spark จัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือที่จำเป็นในการจัดเก็บ ประมวลผล และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นรากฐานสำหรับ ระบบ BI ระบบเหล่านี้ต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้เพื่อจัดการกับปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูลขนาดใหญ่
แบบดั้งเดิม เทคนิค BI อาจไม่เพียงพอต่อการวิเคราะห์ความซับซ้อนและขนาดของข้อมูลขนาดใหญ่ เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์กราฟช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากบิ๊กดาต้า ความสามารถ BI หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญของ Big Data คือความต้องการการประมวลผลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเรียลไทม์ เครื่องมือและระบบ BI ที่สนับสนุนการวิเคราะห์ตามเวลาจริง เช่น การประมวลผลข้อมูลแบบสตรีมและการวิเคราะห์ในหน่วยความจำ ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้อย่างทันท่วงทีและมีข้อมูลอ้างอิงจากข้อมูลปัจจุบัน
บิ๊กดาต้ามักมาจากแหล่งที่มาและรูปแบบต่างๆ จำเป็นต้องมีการรวมข้อมูลและกระบวนการเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างมุมมองข้อมูลที่เป็นเอกภาพและสอดคล้องกัน เครื่องมือและแพลตฟอร์ม BI เช่น เครื่องมือ ETL (แยก แปลง โหลด) และโซลูชันคลังข้อมูล ช่วยให้องค์กรจัดเตรียมและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการวิเคราะห์และการรายงานที่มีประสิทธิภาพ ด้วยขนาดและความซับซ้อนของ Big Data เทคนิคการแสดงข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายและย่อยง่าย ขั้นสูง เครื่องมือ BI นำเสนอตัวเลือกการแสดงข้อมูลต่างๆ ที่ช่วยให้ผู้ใช้สำรวจและตีความข้อมูลเชิงลึกของ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
BI และ Big Data เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับ เครื่องมือและกระบวนการ BI ใช้ประโยชน์จากพลังของ Big Data เพื่อให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ซึ่งจะขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างรอบรู้ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และกระตุ้นการเติบโตอย่างยั่งยืน โดยการบูรณาการ เทคโนโลยี BI และ Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่ และรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ
บทบาทของระบบธุรกิจอัจฉริยะในอนาคต
อนาคตของ Business Intelligence ( BI) จะได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัย รวมถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป ปัจจัยเหล่านี้จะเป็นตัวกำหนดวิธีที่องค์กรใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้
หนึ่งในประเด็นสำคัญของอนาคตของ BI คือการผสานรวมของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์และเชิงกำหนด สิ่งนี้จะช่วยให้องค์กรคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และทำการตัดสินใจในเชิงรุกโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก การวิเคราะห์เพิ่มเติมซึ่งรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้าด้วยกัน เครื่องมือ BI จะแพร่หลายมากขึ้น ช่วยในการจัดเตรียมข้อมูล วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลโดยอัตโนมัติ ในขณะที่ลดอคติของมนุษย์และให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปปฏิบัติได้มากขึ้น
เนื่องจากความต้องการในการตัดสินใจที่ทันท่วงทีเพิ่มขึ้น องค์กรต่างๆ จะจัดลำดับความสำคัญของความสามารถในการวิเคราะห์ตามเวลาจริงในองค์กรของตน เครื่องมือ BI สิ่งนี้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบการดำเนินงาน พฤติกรรมของลูกค้า และแนวโน้มของตลาดได้อย่างต่อเนื่อง ทำให้พวกเขาสามารถตอบสนองต่อโอกาสหรือความท้าทายที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างทันท่วงที นอกจากนี้ การบริการตนเอง เครื่องมือ BI จะเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าถึง วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยไม่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีหรือข้อมูล สิ่งนี้จะส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในระดับและหน้าที่ต่างๆ ภายในองค์กร
การกำกับดูแลข้อมูลและความเป็นส่วนตัวจะโดดเด่นยิ่งขึ้นใน ความคิดริเริ่ม BI ให้ความสำคัญกับกฎระเบียบและข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมากขึ้น องค์กรต้องใช้กรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งและมาตรการความเป็นส่วนตัวเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามและรักษาความไว้วางใจของลูกค้า บูรณาการการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เข้าไว้ด้วยกัน เครื่องมือ BI จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลโดยใช้ข้อความค้นหาภาษาธรรมชาติ ทำให้กระบวนการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น
การยอมรับระบบคลาวด์ โซลูชัน BI จะยังคงเติบโต โดยได้รับแรงหนุนจากความต้องการความสามารถในการขยายขนาด ประสิทธิภาพด้านต้นทุน และการเข้าถึงที่ง่ายดาย บนคลาวด์ เครื่องมือ BI จะช่วยให้องค์กรปรับใช้ บำรุงรักษา และปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย ระบบ BI พร้อมรับประกันการเข้าถึงข้อมูลผ่านอุปกรณ์และสถานที่ต่างๆ การแพร่กระจายของ อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ IoT จะสร้างข้อมูลได้มากขึ้น ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องใช้เอดจ์วิเคราะห์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่ใกล้กับแหล่งที่มามากขึ้น ลดเวลาแฝงและทำให้สามารถตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์
สุดท้าย อนาคต เครื่องมือ BI จะเน้นการทำงานร่วมกัน ทำให้ผู้ใช้สามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก คำอธิบายประกอบ และการแสดงภาพข้อมูลกับเพื่อนร่วมงานทั่วทั้งองค์กร ทางสังคม คุณสมบัติ BI จะอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจร่วมกันและส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
โดยสรุป บทบาทในอนาคตของ Business Intelligence จะถูกกำหนดโดยการผสมผสานระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป และความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลในการตัดสินใจ องค์กรที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้และปรับตัว กลยุทธ์ BI จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีขึ้นเพื่อควบคุมพลังของข้อมูลและผลักดันความสำเร็จในแนวการแข่งขันที่เพิ่มมากขึ้น
