Στον σύγχρονο επιχειρηματικό κόσμο, όπου τα δεδομένα αποτελούν έναν από τους πιο πολύτιμους πόρους, η σωστή αξιοποίησή τους μπορεί να κάνει τη διαφορά μεταξύ επιτυχίας και αποτυχίας. Στο πλαίσιο αυτό τη δυναμική εμφάνισή του έχει κάνει το Business Intelligence (BI), ελληνιστί Επιχειρηματική Ευφυΐα, η διαδικασία δηλαδή που συμβάλλει στη λήψη αποφάσεων βάσει των δεδομένων της εκάστοτε επιχείρησης.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε τι είναι το Business Intelligence, πώς λειτουργεί, ποια είναι τα βασικά στοιχεία και τα οφέλη που προσφέρει, καθώς και τις προκλήσεις και τις μελλοντικές του προοπτικές.
Πώς ορίζεται το Business Intelligence (BI)
Το Business Intelligence (BI) είναι ένα σύνολο στρατηγικών, διαδικασιών και τεχνολογιών που χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις για τη συλλογή, διαχείριση, ανάλυση και παρουσίαση δεδομένων με στόχο τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων. Με πιο απλά λόγια, η εν λόγω στρατηγική βοηθά τις εταιρείες να αξιοποιούν πληροφορίες από διάφορες πηγές για να εντοπίζουν ευκαιρίες, να μειώνουν το ρίσκο και να βελτιώνουν την αποτελεσματικότητά τους.
Γιατί είναι σημαντικό για τις επιχειρήσεις
Η σημασία του BI για τις επιχειρήσεις έγκειται στην ικανότητά του να παρέχει αξιόπιστες πληροφορίες εντός του χρονικού διαστήματος που απαιτείται, επιτρέποντας έτσι στους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Μέσω της ανάλυσης δεδομένων λοιπόν, οι επιχειρήσεις μπορούν να εκμεταλλεύονται τις τάσεις της αγοράς, να εντοπίζουν τα προβλήματα λειτουργίας τους και εν συνεχεία να αναπτύσσουν τις νέες στρατηγικές.
Πότε εμφανίστηκε για πρώτη φορά το Business Intelligence (BI)
Ο όρος Business Intelligence χρησιμοποιήθηκε για πρώτη φορά το 1865 από τον συγγραφέα Richard Millar Devens, ο οποίος αναφέρθηκε σε έναν τραπεζίτη που συνέλεγε πληροφορίες για την αγορά, πριν από τους ανταγωνιστές του. Στη δεκαετία του 1960, ο επιστήμονας της IBM, Hans Peter Luhn, διερεύνησε τη δυνατότητα χρήσης της τεχνολογίας για τη συλλογή επιχειρηματικών πληροφοριών, θέτοντας τις βάσεις για τις πρώτες αναλυτικές πλατφόρμες της IBM.
Πώς εξελίχθηκε το BI από τις παραδοσιακές μεθόδους στις σύγχρονες τεχνολογίες
Αρχικά, το Business Intelligence βασιζόταν σε στατικές αναφορές που δημιουργούνταν από το τμήμα πληροφορικής, με περιορισμένη δυνατότητα διαδραστικότητας. Με την πρόοδο της τεχνολογίας ομως, το BI εξελίχθηκε σε πιο ευέλικτες πλατφόρμες, επιτρέποντας στους χρήστες να δημιουργούν προσαρμοσμένες αναφορές και να αναλύουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Σήμερα, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης έχει ενισχύσει τις δυνατότητες του BI, καθώς όχι μόνο επιτρέπουν αναλύσεις, οπτικοποιήσεις και αυτοματοποιημένες διαδικασίες, αλλά και μειώνουν τον χρόνο της εκάστοτε λειτουργίας στο ελάχιστο.
Ποια είναι τα βασικά στοιχεία του Business Intelligence (BI)
Το Business Intelligence περιλαμβάνει κάποια βασικά στοιχεία (μεθόδους), τα οποία είναι κρίσιμο να υιοθετηθούν από όλες τις επιχειρήσεις που στοχεύουν στην ανάπτυξη μέσω των διαδικασιών της Επιχειρηματικής Ευφυΐας. Πιο αναλυτικά:
-
Αναφορά BI
Οι αναφορές BI είναι δομημένες παρουσιάσεις δεδομένων που βοηθούν στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Μέσα σε αυτές εμπεριέχονται οπτικά στοιχεία, όπως γραφήματα και πίνακες, και μπορούν εύκολα να υποστούν επεξεργασία, καθώς είναι ιδιαίτερα διαδραστικές. Μέσω αυτών, οι επιχειρήσεις μπορούν να παρακολουθούν σημαντικούς δείκτες απόδοσης (KPIs), να εντοπίζουν προβλήματα και να λαμβάνουν άμεσα μέτρα βελτίωσης.
-
Αναζήτηση
Η αναζήτηση δεδομένων επιτρέπει στους χρήστες να αντλούν συγκεκριμένες πληροφορίες από μεγάλες βάσεις δεδομένων, οι οποίες μπορούν να φιλτραριστούν με βάση τις πιο σχετικές απαντήσεις. Η διαδικασία αναζήτησης είναι ιδιαίτερα απλή και μπορούμε να τη συγκρίνουμε με την υποβολή ερωτήματος σε μια μηχανή αναζήτησης όπως η Google.
-
Πίνακας στοιχείων BI
Ένας πίνακας στοιχείων BI είναι ένας διαδραστικός πίνακας που συγκεντρώνει και παρουσιάζει τις πιο σημαντικές επιχειρηματικές πληροφορίες σε μία οθόνη. Για παράδειγμα σε έναν τέτοιο πίνακα αποτυπώνεται η συνολική απόδοση της εταιρείας, με δεδομένα για πωλήσεις, κόστος, απόδοση προϊόντων και οικονομικές τάσεις και συνεπώς μπορούν να εξαχθούν σημαντικά αποτελέσματα.
-
Οπτικοποίηση δεδομένων
Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι η διαδικασία μετατροπής αριθμητικών δεδομένων σε γραφήματα, διαγράμματα και πίνακες, ώστε να είναι ευκολότερη η κατανόησή τους. Με αυτόν τον τρόπο οι αριθμοί αποκτούν μορφή, οι τάσεις (και οι αποκλίσεις!) γίνονται πιο εμφανείς και φυσικά τα δεδομένα μπορούν να ερμηνευτούν εύκολα και γρήγορα.
-
Ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία (OLAP)
Η ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία (OLAP) είναι μια προηγμένη μέθοδος ανάλυσης δεδομένων που επιτρέπει στους χρήστες να εξετάζουν πληροφορίες από διαφορετικές οπτικές γωνίες. Ένας οικονομικός αναλυτής για παράδειγμα μπορεί να χρησιμοποιήσει OLAP για να συγκρίνει τις πωλήσεις ενός προϊόντος ανά μήνα, περιοχή και κανάλι διανομής (π.χ., ηλεκτρονικό κατάστημα vs φυσικά καταστήματα).
-
Προετοιμασία δεδομένων
Η προετοιμασία δεδομένων περιλαμβάνει τη διαδικασία εξαγωγής, εκκαθάρισης, μετασχηματισμού και οργάνωσης των δεδομένων ώστε να μπορούν να αναλυθούν σωστά. Ενδεικτικό παράδειγμα είναι η λειτουργία μιας τράπεζας. Σε αυτή την περίπτωση οι επαγγελματίες του κλάδου μπορούν να εκκαθαρίσουν τα δεδομένα των πελατών, διαγράφοντας διπλότυπες εγγραφές ή διορθώνοντας τυπογραφικά λάθη που πιθανόν να εμπεριέχονται στα στοιχεία.
-
Αποθήκη δεδομένων (Datawarehouse)
Η αποθήκη δεδομένων είναι ένας κεντρικός αποθηκευτικός χώρος όπου συλλέγονται και αποθηκεύονται δεδομένα από διάφορες πηγές για ανάλυση και αναφορά. Στην περίπτωση των πολυεθνικών για παράδειγμα, σε αυτή την αποθήκη αποθηκεύεται το σύνολο των δεδομένων όλων των υποκαταστημάτων της.
Ποια είναι τα οφέλη του Business Intelligence (BI)
Όπως εύκολα κανείς μπορεί να υποθέσει, το BI προσφέρει πολλαπλά οφέλη, όπως:
- Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Οι επιχειρήσεις μπορούν να βασίζονται σε ακριβή δεδομένα και όχι σε υποθέσεις, τα οποία θα μπορούν να αντλούν τη χρονική στιγμή που επιθυμούν.
- Αύξηση αποδοτικότητας: Οι αυτοματοποιημένες αναλύσεις μειώνουν τον χρόνο που απαιτείται για τη συγκέντρωση πληροφοριών, καθιστώντας τη διαδικασία εύκολη και επικερδή.
- Αναγνώριση τάσεων αγοράς: Το BI βοηθά στην πρόβλεψη τάσεων, κάτι το οποίο οδηγεί στη δημιουργία της βέλτιστης στρατηγικής.
- Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα: Οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν BI μπορούν να προσαρμοστούν γρηγορότερα στις αλλαγές της αγοράς, αυξάνοντας έτσι το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα της εκάστοτε εταιρείας.
Ποιες είναι οι αρμοδιότητες των επαγγελματιών του BI
Το Business Intelligence απαιτεί καταξιωμένους επαγγελματίες οι οποίοι με τη σειρά τους μπορούν να καταπιαστούν με το αντικείμενο εργασίας τους.
-
Αναλυτής BI
Ο Business Intelligence Analyst είναι υπεύθυνος για τη συλλογή, την ανάλυση και την παρουσίαση δεδομένων, ώστε να παρέχει στις επιχειρήσεις χρήσιμες πληροφορίες για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων. Ο ρόλος του επικεντρώνεται στην εξαγωγή insights από τα δεδομένα και την παρουσίασή τους (μέσα από αναφορές) με τρόπο κατανοητό για τα στελέχη της επιχείρησης.
-
Προγραμματιστής BI
Ο BI Developer εστιάζει περισσότερο στην τεχνική πλευρά του Business Intelligence. Σχεδιάζει λοιπόν και διαχειρίζεται τις βάσεις δεδομένων, τα εργαλεία ανάλυσης και τις αποθήκες δεδομένων. Σκοπός του συνεπώς είναι να μετατρέπει τις αποφάσεις που λαμβάνονται σε τεχνικά συστήματα, στα οποία θα αποθηκεύονται όλα τα χρήσιμα δεδομένα.
Πώς διαφοροποιείται από το Data Analytics και το Business Analytics
Το Business Intelligence και το Data Analytics αν και αποτελούν δύο συναφή πεδία στη διαχείριση δεδομένων, έχουν και αρκετές διαφορές. Πιο συγκεκριμένα, το BI επικεντρώνεται στο “τι συμβαίνει”, παρέχοντας ιστορικά δεδομένα και αναφορές που βοηθούν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν την απόδοσή τους, να εντοπίσουν τάσεις και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων. Από την άλλη πλευρά,ο επαγγελματίας data analyst επικεντρώνεται στο “γιατί συνέβη” και “τι θα συμβεί”, χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές όπως στατιστική ανάλυση και προγνωστικά μοντέλα.
Τέλος, το Business Analytics βρίσκεται στη μέση αυτών των δύο πεδίων, καθώς χρησιμοποιεί τα δεδομένα που παρέχει το BI και εφαρμόζει τεχνικές Data Analytics για να βγάλει συμπεράσματα και να προτείνει επιχειρηματικές στρατηγικές.
Ποιες είναι οι προκλήσεις και οι περιορισμοί του Business Intelligence (BI)
Το Business Intelligence (BI), παρά τα πλεονεκτήματα που αναλύσαμε παραπάνω, αντιμετωπίζει αρκετές προκλήσεις και περιορισμούς. Πιο αναλυτικά:
- Η διαχείριση μεγάλου όγκου δεδομένων αποτελεί μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις, καθώς η επεξεργασία και ανάλυση Big Data απαιτεί ισχυρές υποδομές και εξελιγμένα εργαλεία ανάλυσης.
- Η ακρίβεια και η ποιότητα των δεδομένων είναι κρίσιμος παράγοντας, καθώς λανθασμένα ή ελλιπή δεδομένα μπορεί να οδηγήσουν σε ανακριβείς αποφάσεις.
- Οι BI λύσεις απαιτούν σημαντικές επενδύσεις σε λογισμικό, υποδομές και εξειδικευμένο προσωπικό, συνεπώς το κόστος υλοποίησης είναι αρκετά υψηλό.
- Οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων όπως το GDPR για να αποφύγουν νομικά και ηθικά ζητήματα σχετικά με την ασφάλεια των πληροφοριών.
Φτάνοντας στο τέλος είναι βέβαιο ότι το μέλλον του BI προβλέπεται λαμπρό. Κι αυτό γιατί η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με τη μηχανική μάθηση θα φέρει κι άλλες καινοτομίες οι οποίες θα ευνοήσουν ιδιαίτερα τις επιχειρήσεις που εντάσσουν το BI στη στρατηγική τους. Μένει μόνο να είμαστε ανοιχτοί και να αξιοποιούμε τις νέες τεχνολογίες σωστά!
