Team of Professional Computer Data Science Engineers Work on Desktops with Screens Showing Charts, Graphs, Infographics, Technical Neural Network Data and Statistics.
Skat & Økonominovember 14, 2024

Sådan kan du bruge Business Intelligence til forretningsanalyse

I dagens datadrevne verden er evnen til at indsamle og analysere data afgørende for at kunne træffe informerede beslutninger. Ved at bruge dataindsigt kan organisationer ikke kun forbedre deres forretningsstrategi, men også strømline deres operationelle arbejde.

At bruge data på den rigtige måde er utroligt vigtigt for virksomheder i dag, da det muliggør datadrevne og informerede beslutninger. Ved at analysere data kan virksomheder identificere tendenser, optimere deres processer og forstå kundernes adfærd. Det giver dem mulighed for at forudse markedsændringer og få et forspring i forhold til deres konkurrenter. For at få succes er det vigtigt først at indsamle og derefter filtrere data omhyggeligt. Det vil give den mest relevante dataindsigt, som igen kan føre til bedre forretningsbeslutninger og øget effektivitet. 

Simon Hjortsberg, Global Business Intelligence Manager hos Wolters Kluwer, deler sine bedste tips til at maksimere fordelene ved data, og hvordan virksomheder kan forbedre deres indsats for at bruge dataindsigter til at træffe beslutninger.

Business analytics kan hjælpe dig med at opdage nye forretningsmuligheder

Data kan vise, hvad der er sket, men også forudsige forandringer, og hvad der vil ske. Hvis man ser på en gruppe kunder, som har to specifikke produkter og derefter køber et tredje, kan man se et mønster. Eller hvis kunder i et bestemt segment har en tendens til at kombinere en bestemt type produkter. Man kan sige, at det fungerer på samme måde som anbefalinger på Netflix. Dataene hjælper os med at forudsige, at en kunde, der kan lide én ting, ofte vil kunne lide en anden.

Business Intelligence hjælper dig på flere områder i din virksomhed

Dataindsigt kan understøtte beslutningstagning på mange forskellige områder i din virksomhed. Eksempler er at analysere data fra kundeundersøgelser som NPS (Net Promoter Score) for at se, hvilke data der korrelerer, og drage konklusioner ud fra det. Kunder, der ofte har brug for hjælp og får den hurtigt, kan f.eks. være mere tilfredse. Et andet klart eksempel er, at forskellige afdelinger ikke behøver at arbejde i siloer, men får et bedre overblik over forretningen. Marketing kan se, hvordan det går med salget, salg kan se, hvordan det går med kundeservice og så videre.

 
At kombinere Business Intelligence med AI skaber store muligheder, da det giver omfattende support, reducerer onboarding-kurven for nye medarbejdere og kan hjælpe med kodning og coaching.
Simon Hjortsberg, Global Business Intelligence Manager

Dataindsamling er vigtig  men det er dataanalyse også

Dataindsamling er en central del af Business Intelligence. Men datavidenskab og dataanalyse, som kan oversættes til kompilering og fortolkning af data, er mindst lige så vigtig som indsamlingen, fordi den forvandler rådata til brugbar information. Uden korrekt indsamling kan indsamlede data blive overvældende og vanskelige at fortolke. De rigtige processer og effektiv datahåndtering sikrer, at der kan opnås indsigt, og at der kan træffes strategiske beslutninger.

Kombination af Business Intelligence og AI

At kombinere Business Intelligence med AI skaber store muligheder, da det giver omfattende support, reducerer onboarding-kurven for nye medarbejdere og kan hjælpe med kodning og coaching. I stedet for at have brug for et langt oplæringsprogram kan nye medarbejdere komme i gang meget hurtigere. Det er også en stor hjælp for dem, der skal bruge dataene, som nogle gange kan være folk, der ikke selv er eksperter i Business Intelligence og dataanalyse. De kan så få personlig hjælp til at forstå og opsummere dataene samt skræddersy rapporter, så de passer til dem. For eksempel kan marketing modtage én type rapport og HR en anden.

Back To Top