Στη σημερινή εποχή όπου κυριαρχεί έντονος ανταγωνισμός, οι επιχειρήσεις αναζητούν συνεχώς εργαλεία που θα τις βοηθήσουν να παίρνουν καλύτερες αποφάσεις.

Είναι σημαντικό ότι τα business analytics συμβάλλουν στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των επιχειρήσεων, ενισχύοντας την παραγωγικότητα και την ανταγωνιστικότητά τους.

Σύμφωνα με έρευνες μάλιστα, οι εταιρείες χρησιμοποιούν δεδομένα ώστε:

• Να βελτιώσουν τις διεργασίες τους (60%)
• Να καθορίσουν τις στρατηγικές τους (57%)
• Να βελτιώσουν την οικονομική τους απόδοση (52%)

Επιπλέον, είναι σημαντικό ότι η ανάλυση δεδομένων μετατρέπει τα δεδομένα σε πολύτιμες πληροφορίες για τη λήψη αποφάσεων, ενισχύοντας τη στρατηγική ανάπτυξη των επιχειρήσεων.

Είναι όμως ζωτικής σημασίας οι επαγγελματίες να μάθουν να “διαβάζουν” σωστά τα δεδομένα αυτά, ώστε να έχουν τα βέλτιστα αποτελέσματα και να ενισχύουν την αποτελεσματικότητα στη λήψη αποφάσεων και τη στρατηγική ανάπτυξη των επιχειρήσεων.

Πριν εμβαθύνουμε, αξίζει να σημειώσουμε ότι τα βασικά στοιχεία που αποτελούν το θεμέλιο για την κατανόηση της αξίας τους.

 Τι είναι τα Business Analytics

Τα Business Analytics είναι η διαδικασία όπου μια εταιρεία χρησιμοποιεί μεθόδους για να επεξεργαστεί δεδομένα και να βγάλει συμπεράσματα, με σκοπό να λάβει καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Οι μέθοδοι αυτοί ποικίλουν και μπορεί να είναι data mining, predictive analytics, machine learning και άλλα πολλά. Στην ανάλυση δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων εφαρμόζονται διάφορες πρακτικές που βοηθούν τις επιχειρήσεις να αξιοποιούν αποτελεσματικά τις τεχνολογίες και τα δεδομένα τους.

Φυσικά τα Business Analytics είναι κάτω από την ομπρέλα των Data Analytics που πολλοί επαγγελματίες χρειάζονται για την δουλειά τους.

Ποιοί είναι όμως αυτοί οι επαγγελματίες;

• Marketers (αναλύουν δεδομένα πελατών, τάσεις αγοράς, καμπάνιες marketing)
• Product Managers (αναλύουν δεδομένα πελατών και της αγοράς όπως feedback, με σκοπό την βελτίωση των προϊόντων)
• Financial Managers (αναλύουν μακροοικονομικα και μικροοικονομικά δεδομένα για τη σύνταξη προϋπολογισμών και οικονομικών προβλέψεων)
• HR Managers (αναλύουν δεδομένα από υπαλλήλους όπως απόψεις και feedback για να βελτιώσουν συνθήκες εργασίας)

Φυσικά υπάρχουν πολλοί ακόμα επαγγελματίες που εφαρμόζουν την επιστήμη των δεδομένων στην εργασία τους και αξίζει και εσύ να ανακαλύψεις τον κλάδο αυτό αν δεν το έχεις κάνει ήδη.

Ας δούμε τώρα τα είδη Business Analytics που υπάρχουν.

 Τα 4 Είδη Business Analytics

1) Descriptive Analytics (Περιγραφική Αναλυτική)

Τα Descriptive Analytics είναι το πιο απλό είδος δεδομένων και η βάση όλων των υπόλοιπων.

Σχετίζονται με την ανάλυση διαφόρων δεικτών απόδοσης με σκοπό την κατανόηση μιας παρούσας κατάστασης.

Με λίγα λόγια η περιγραφική αναλυτική απαντά στην ερώτηση: “Τι συμβαίνει;”

Το πιο συνηθισμένο αποτέλεσμα της περιγραφικής ανάλυσης είναι μια αναφορά με διαγράμματα που βοηθούν στη κατανόηση της παρούσας κατάστασης. 

Για παράδειγμα, μπορεί μια εταιρεία να εντοπίσει πως η ζήτηση για τα παιδικά παιχνίδια της αυξάνεται ιδιαίτερα τα Χριστούγεννα κάθε χρόνου, άρα υπάρχει εποχιακή ζήτηση.

Διαγραμματικά, αυτό μπορεί να παρουσιαστεί κάπως έτσι:

Μπορείς να δεις πως τον Δεκέμβριο κάθε χρόνου η ζήτηση αυξάνεται και ύστερα μειώνεται δραματικά.

Το Data Visualization γενικά είναι ένα πολύ χρήσιμο εργαλείο γραφικής κατανόησης των δεδομένων.

2) Diagnostic Analytics (Διαγνωστική Αναλυτική)

Απαντούν στο ερώτημα: “Γιατί συμβαίνει αυτό;”

Xρησιμοποιoύν τεχνικές όπως ανίχνευση δεδομένων, data mining και συσχετισμούς για τον εντοπισμό των βασικών αιτιών των γεγονότων.

Συνεχίζοντας το προηγούμενο παράδειγμά μας, μέσω της ανάλυσης αυτής θα κοιτάξουμε γιατί προκύπτει η εποχιακή αυτή ζήτηση των παιχνιδιών.

Τα δεδομένα δηλαδή θα σχετίζονται με την ηλικία των πελατών, την εποχή, ερωτηματολόγια, διαφημίσεις και τα λοιπά.

Με την διαγνωστική αναλυτική δηλαδή φτάνουμε στη ρίζα ενός ζητήματος, γεγονός πολύ χρήσιμο για τις επιχειρήσεις.

3) Predictive Analytics (Προγνωστική Αναλυτική)

Τα Predictive Analytics χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων και γεγονότων και απαντά στην ερώτηση: “Τι θα συμβεί στο μέλλον;”

Με τον συνδυασμό ανάλυσης ιστορικών δεδομένων και τάσεων της αγοράς, οι επιχειρήσεις κάνουν προβλέψεις και παίρνουν αποφάσεις βάσει αυτών.

Για παράδειγμα, γνωρίζοντας πως η ζήτηση για τα παιδικά παιχνίδια αυξάνεται κάθε Χριστούγεννα, μπορεί η εταιρεία να προβλέψει πως το ίδιο θα συμβεί και τα επόμενα χρόνια.

Με την προγνωστική μπορεί κανείς να δημιουργήσει στρατηγικές βάσει πιθανών σεναρίων.

4) Prescriptive Analytics (Καθοδηγητική Αναλυτική)

Τα Prescriptive Analytics απαντούν στο ερώτημα: “Ποια είναι η επόμενη κίνηση;”

Απαντούν στο ερώτημα: “Ποια είναι η επόμενη κίνηση;”

Λαμβάνουν υπόψη διάφορους παράγοντες και προτείνουν πιθανές εναλλακτικές. Κάτι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν μια επιχείρηση λαμβάνει αποφάσεις βάσει δεδομένων (data-driven decisions).

Συνεχίζοντας το προηγούμενο παράδειγμά μας, η εταιρεία πρέπει να αποφασίσει τι θα κάνει βάσει της εποχιακής ζήτησης. Μπορεί για παράδειγμα να αυξήσει τις διαφημίσεις της, να αλλάξει λίγο το προϊόν ή οτιδήποτε άλλο με βάση τα δεδομένα που έχει στη διάθεσή της.

Γίνεται λοιπόν αντιληπτό πως δεν είναι μόνο κάτι βοηθητικό, αλλά αναγκαία πλέον για τις επιχειρήσεις και τους επαγγελματίες αν θέλουν:

• Να παίρνουν καλύτερες αποφάσεις
• Να αυξήσουν τα έσοδά τους
• Να βελτιώσουν τις διεργασίες τους

Εργαλεία και Τεχνολογίες στα Business Analytics

Στον σύγχρονο επιχειρηματικό κόσμο, η ανάλυση δεδομένων και η λήψη αποφάσεων βασισμένες σε δεδομένα αποτελούν βασικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Για να επιτευχθεί αυτό, οι επιχειρήσεις στηρίζονται σε μια σειρά από εργαλεία και τεχνολογίες που διευκολύνουν τη συλλογή, την οργάνωση, την ανάλυση και την οπτικοποίηση των δεδομένων. Τα εργαλεία Business Analytics, όπως το Excel, το SQL και το Power BI, έχουν καθιερωθεί ως βασικά μέσα για την ανάλυση δεδομένων και τη δημιουργία αναφορών που βοηθούν τα στελέχη να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις.

Η επιχειρηματική αναλυτική αξιοποιεί τεχνικές όπως η στατιστική ανάλυση, η οπτικοποίηση δεδομένων και η δημιουργία μοντέλων, με σκοπό την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τα δεδομένα. Μέσα από αυτά τα εργαλεία, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν τάσεις, να αναλύσουν την απόδοση των διαδικασιών τους και να σχεδιάσουν στρατηγικές που οδηγούν σε βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της απόδοσης.

Η χρήση των κατάλληλων εργαλείων ανάλυσης δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να διαχειρίζονται μεγάλα σύνολα δεδομένων (big data), να εντοπίζουν ευκαιρίες και να αντιμετωπίζουν προκλήσεις με μεγαλύτερη ακρίβεια. Για παράδειγμα, με τη βοήθεια του Power BI, τα στελέχη μπορούν να δημιουργήσουν διαδραστικά dashboards που απεικονίζουν σε πραγματικό χρόνο την απόδοση της εταιρείας, ενώ με το SQL μπορούν να εξάγουν και να επεξεργάζονται δεδομένα από βάσεις δεδομένων με ευκολία.

Επιπλέον, οι τεχνικές ανάλυσης, όπως η στατιστική και η δημιουργία προβλεπτικών μοντέλων, δίνουν τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να προβλέπουν μελλοντικές τάσεις και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση πραγματικά δεδομένα και όχι απλώς διαίσθηση. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, την αύξηση της απόδοσης και τη δημιουργία στρατηγικών που ανταποκρίνονται στις ανάγκες της αγοράς.

Συνολικά, η επένδυση σε σύγχρονες τεχνολογίες business analytics είναι απαραίτητη για κάθε επιχείρηση που θέλει να παραμείνει ανταγωνιστική στο δυναμικό περιβάλλον του 2025. Η σωστή αξιοποίηση των δεδομένων και η εφαρμογή αναλυτικών μεθόδων οδηγούν σε καλύτερη διαχείριση, πιο στοχευμένες αποφάσεις και ουσιαστική βελτίωση των επιχειρηματικών αποτελεσμάτων.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι τα Business Analytics, ποια είναι τα είδη τους και πώς βοηθούν μια επιχείρηση να αναπτυχθεί.

Για τον λόγο αυτό είναι πλέον ζωτικής σημασίας να εκπαιδεύονται οι επαγγελματίες, αν δεν θέλουν να μείνουν πίσω στην αγορά εργασίας και να εφαρμόσουν τις γνώσεις τους σε μια εταιρεία.