Verslo analitikos sprendimai

Verslo analitikos sprendimai

Įsivaizduokite, kad įsėdate į automobilį, prisisegate saugos diržą, užvedate variklį ir išvažiuojate į kelią.

Žvilgtelite į prietaisų skydelį – matote greitį, kuro kiekį ir nuvažiuotus kilometrus. Navigatorius rodo, kiek kelio liko iki tikslo, prognozuojamą atvykimo laiką, kamščius ir kaip jų išvengti.

Važiuojate nesusimąstydami apie sudėtingą sistemą po variklio dangčiu: variklį, tepalo slėgį, pavaras, GPS signalus. Visos šios sistemos generuoja daugybę duomenų, tačiau jums reikalingi tik keli svarbiausi: greitis, lokacija, atvykimo laikas. Ši informacija leidžia priimti sprendimus – važiuoti greičiau ar lėčiau, sustoti degalinėje.

Panašiai veikia verslo analitinės (BI) sistemos. Jos surenka daugybę duomenų apie pirkimus, pardavimus ar klientų veiksmus elektroninėje parduotuvėje, tačiau jums, kaip verslo ar padalinio vadovui, reikia tik kelių esminių skaičių, kad galėtumėte priimti teisingus sprendimus. Tam reikalinga BI posistemė.

BI posistemės

  • Surenka duomenis iš įvairių IT sistemų (buhalterinė sistema, CRM sistema ir pan.);
  • Išvalo duomenis nuo klaidų ir išsprendžia prieštaravimus tarp skirtingų sistemų – pvz., marketingo sistemoje kliento adresas yra vienoks, o buhalterinėje sistemoje – kitoks;
  • Visus duomenis patalpina į duomenų sandėlį, kuris tampa „viena tiesos versija“ organizacijoje;

BI posistemės dirba su duomenų sandėlio duomenimis

  • Duomenys pateikiami ataskaitų forma, panašiai kaip prietaisų skydelis automobilyje.
  • Atliekamas prognozavimas, kaip navigacija prognozuoja atvykimo laiką.
  • Stebimi pasirinktini verslo parametrai (pvz., atsiliepimų emocijos „Facebook“ ar klientų lankomumo statistika elektroninėje parduotuvėje) ir į juos reaguojama. Pavyzdžiui, darbuotojai perspėjami apie padidėjusį svetainės lankomumą, kad su nedidelėmis pastangomis būtų galima padidinti pardavimus.
  • Pridedant papildomus komponentus, duomenis galima papildyti statistinėmis prognozėmis ar dirbtinio intelekto (DI) išvadomis.

Rezultate gaunamos ataskaitos, kurios atsako į įvairius klausimus

  • Kas nutiko praeityje? Pvz., koks buvo pelnas šių metų pirmą ketvirtį ir kaip jis pasikeitė, lyginant su praėjusių metų pirmuoju ketvirčiu?
  • Kodėl tai nutiko? Pvz., kodėl praėjusių metų kovo mėnesį pardavimai išaugo pusantro karto, o vėliau vėl sumažėjo?
  • Kas nutiks ateityje? Pvz., ar produkto paklausa kitą mėnesį sumažės ar padidės?
  • Ką daryti, kad tai (ne)pasikartotų?

Kiekvieno tipo ataskaita reikalauja vis daugiau “Machine Learning”, kuris realizuojamas naudojant įmonės sukauptus duomenis duomenų sandėlyje bei dirbtinį intelektą. Geriausia tokias sistemas realizuoti „Azure“ debesijos platformoje, kad būtų galima lanksčiai padidinti resursus DI darbui ir juos greitai sumažinti.

BI sistemų realizavimo būdai

  • Namuose (on-premises), naudojant “Microsoft SQL” serverio platformą. Reikalingi serveriai jūsų duomenų centre. Ataskaitos būtų realizuojamos “Power BI” pagalba.
  • “Azure” debesijos platformoje, integruojant įvairius komponentus į vieną sistemą, pvz., “Azure Data Factory”, “Azure SQL”, “Azure Synapse Analytics”, “Azure Databricks”. Ataskaitos būtų realizuojamos “Power BI” pagalba.
  • “Microsoft Fabric” pagalba – naudojami tie patys Azure komponentai (“Azure Data Factory”, “Azure Synapse Analytics” ir pan.), integruoti į vientisą analitinę platformą.

Domina personalizuotas verslo analitikos pritaikymas jūsų organizacijoje? Kviečiame registruotis nemokamai konsultacijai.