Team of Professional Computer Data Science Engineers Work on Desktops with Screens Showing Charts, Graphs, Infographics, Technical Neural Network Data and Statistics.
Skatt og Økonominovember 05, 2024

Slik kan du bruke Business Intelligence til forretningsanalyse

Etter:
I dagens datadrevne verden er evnen til å samle inn og analysere data avgjørende for å kunne ta informerte beslutninger. Ved å bruke datainnsikt kan organisasjoner ikke bare forbedre forretningsstrategien sin, men også effektivisere det operative arbeidet.  Å bruke data på riktig måte er utrolig viktig for virksomheter i dag, ettersom det muliggjør datadrevne og informerte beslutninger. Ved å analysere data kan bedrifter identifisere trender, optimalisere prosessene sine og forstå kundeatferd. På denne måten kan de forutse endringer i markedet og få et forsprang på konkurrentene. For å lykkes er det viktig å først samle inn og deretter filtrere data nøye. På den måten får man den mest relevante datainnsikten, noe som i sin tur kan føre til bedre forretningsbeslutninger og økt effektivitet.

Simon Hjortsberg, Global Business Intelligence Manager i Wolters Kluwer, deler sine beste tips for å maksimere fordelene med data, og hvordan bedrifter kan bli bedre til å bruke datainnsikt til å ta beslutninger.

Forretningsanalyse kan hjelpe deg med å oppdage nye forretningsmuligheter

Data kan vise hva som har skjedd, men også forutsi endringer og hva som vil skje. Hvis du ser på en gruppe kunder som har to spesifikke produkter og deretter skaffer seg et tredje, kan du se et mønster der. Eller om kunder i et bestemt segment har en tendens til å kombinere en bestemt type produkter. Du kan si at det fungerer på samme måte som anbefalinger på Netflix. Dataene hjelper oss med å forutsi at en kunde som liker én ting, ofte vil like en annen.

Business Intelligence hjelper deg på flere områder i virksomheten din

Datainnsikt kan støtte beslutningstaking på mange ulike områder i virksomheten din. Eksempler på dette kan være å analysere data fra kundeundersøkelser som NPS (Net Promoter Score) for å se hvilke data som korrelerer, og trekke konklusjoner ut fra det. Kunder som ofte trenger hjelp og får det raskt, kan for eksempel være mer fornøyde. Et annet tydelig eksempel er at ulike avdelinger ikke trenger å jobbe i siloer, men får en bedre oversikt over virksomheten. Markedsavdelingen kan se hvordan det går med salget, salgsavdelingen kan se hvordan det går med kundeservicen, og så videre.
Kombinasjonen av Business Intelligence og AI skaper store muligheter, ettersom det gir omfattende støtte, reduserer introduksjonskurven for nyansatte og kan hjelpe til med koding og coaching.
Simon Hjortsberg, Global Business Intelligence Manager

Datainnsamling er viktig - men det er også dataanalyse

Datainnsamling er en sentral del av business intelligence. Men datavitenskap og dataanalyse, som kan oversettes med sammenstilling og tolkning av data, er minst like viktig som datainnsamlingen, fordi det forvandler rådata til nyttig informasjon. Uten riktig sammenstilling kan innsamlede data bli overveldende og vanskelige å tolke. Riktige prosesser og effektiv datahåndtering sikrer at man kan få innsikt og ta strategiske beslutninger.

Kombinasjon av Business Intelligence og AI

Kombinasjonen av Business Intelligence og AI skaper store muligheter, ettersom det gir omfattende støtte, reduserer introduksjonskurven for nyansatte og kan hjelpe til med koding og coaching. I stedet for å trenge et langt opplæringsprogram kan nyansatte komme i gang mye raskere. Det er også svært nyttig for dem som skal bruke dataene, som noen ganger kan være personer som ikke selv er eksperter på business intelligence og dataanalyse. De kan da få personlig hjelp til å forstå og oppsummere dataene, samt skreddersy rapporter som passer dem. Markedsavdelingen kan for eksempel få en type rapport, mens HR får en annen.

Back To Top