2018 년 비즈니스 인텔리전스에서 더 많은 가치를 얻는 9 가지 방법

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1. 고객 중심 서비스에 실시간 BI 구축


고객은 최신 정보, 특히 미션 크리티컬 시스템 및 프로세스를 고려한 정보를 필요로합니다. 그렇다면 서비스에 약간의 실시간 BI를 주입하는 것이 어떻습니까? 웹 호스팅 회사 인 랙 스페이스 (Rackspace)는 그렇게 해왔다.


BI 사용은 더 이상 내부 비즈니스 사용자로만 제한되지 않습니다. 실제로 시스템에 대한 BI 데이터는 점차 가치 제안의 중요한 부분이되고 있습니다. IT 부서가 비즈니스에 더 많은 가치를 부여 할 방법을 찾고 있다면이 Rackspace 개발은 하나의 접근 방식을 제안합니다. BI를 고객 중심의 보고서 및 제품으로 구축하십시오.


2. 구조되지 않은 데이터 가져 오기


수년 동안 구조화되지 않은 데이터는 잃어버린 원인이었습니다. 이 정보를 효율적으로 처리 할 수있는 방법이 없었습니다. 특히 구조화 된 고객 및 재무 데이터를 쉽게 사용할 수 있었던 경우에 유용했습니다. 보험 회사 인 Aflac은이 데이터를 추출하기위한 새로운 프로그램을 시작했습니다.


3. BI를 통한 직원 성과 개선


관리자로서 가장 직접적인 도움이 필요한 직접 보고서를 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 디지털 인텔리전스 도구는 디지털 마케팅 및 서비스 회사 인 Clearlink에서 찾은 바를 옳은 방향으로 안내 할 수 있습니다.


BI를 통한 직원 성과 향상은웨어 하우스 업계에도 적용됩니다.이 접근 방식은 과거 인텔리전스가 과거 실적에 대한 과거 기록이 아닌 사전 대처 도구가 될 수 있음을 보여줍니다.


4. 데이터 gruntwork에 낭비되는 절단 시간


어떤 대규모 조직에서든 분기 또는 월말에는 Excel 파일을 통해 분석가가 표시됩니다. 문제가 있다고 생각하지 않는 것은 일반적인 관행입니다. 그리고 문제는 데이터 수집과 위생에 관한 문제 일 수 있습니다. 고맙게도 BI 도구가 도움이 될 것입니다. 필요한 공개 데이터를 Amazon.com을 통해 더 이상 빗질하지 않습니다.


5. 고객 서비스 향상


온라인 세계에서 화가 난 고객은 오랫동안 조용히 머물러 있지 않습니다. 소셜 미디어를 통해 증폭되면서 문제가 될 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스를 통해 고객의 불만이 일찌감치 감지 될 수 있다면 문제가 널리 퍼지기 전에 해결 될 수 있습니다.


보증 청구와 같은 서비스 문제를 해결할 때는 비용 편익 분석을 위해 재무와 상담해야합니다. 고객을 행복하게 만들기 위해 단기 손실을 감수하면 나중에 더 많은 주문이 발생할 수 있습니다. IT 부서는 데이터 품질을 평가하고 최종 사용자, 특히 브랜드에 대한 소셜 미디어 경향에 대한 정서 분석을 통합 할 수있는 사용하기 쉬운 BI 도구를 구축함으로써 이러한 토론에 가치를 더할 수 있습니다.


6. 새로운 수익원 예측


Aaron Ross의 예측 가능한 매출은 기술 판매에 관심이있는 사람들 중에서 빠른 베스트셀러가되었습니다. Ross는 매출 예측 가능성을 향상시키기 위해 영업 담당자와 관리자가 할 수있는 것에 초점을 둡니다. IT 부서는 여기에서 팁을 받고 어떤 클라이언트를 가져 가야하는지와 같은 판매 결정을 돕는 BI 도구를 제공 할 수 있습니다.


7. 예산 및 예측 자동화


재무 관리에서 스프레드 시트에서 특수 도구로 이동하는 것이 큰 차이를 만들 수 있습니다.


Nextep의 마케팅 책임자 인 Christy Hrencher는 "우리는 회사의 미래에 대한 결정을 내리기 위해 백미러를 지속적으로 사용하고있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Nextep은 계획 및 예산 도구 인 Adaptive Insights를 선택했습니다. "Adaptive를 통해 우리는 예산 수립 과정에서 전체 리더십 팀을 참여시킬 수있었습니다. 우리는 이제 모든 사람에게 목표에 대해 실시간으로 서있는 것을 볼 수있는 도구를 제공했습니다. 우리는 더 이상 스프레드 시트를 사용하지 않으며, 예산 책정 및 예측 프로세스를 자동화 할 수 있었으며 데이터는 언제든지 사용할 수 있습니다. "


8. BI를 다른 플랫폼에 내장


역사적으로 BI 도구에는 전문 지식과 응용 프로그램이 필요했습니다. 결과적으로 IT 부서는 전통적으로 BI에 대한 책임을 지니고 있습니다. Clearlink가 Sisense를 사용함에 따라 셀프 서비스 BI뿐 아니라 다른 플랫폼에 직접 BI를 포함 할 수있는 기능이 변경 될 수도 있습니다.


비즈니스에 더 많은 BI 업무가 분산되면서 IT는 예측 분석에 집중함으로써 가치를 창출 할 수 있습니다. 예측 분석은 현재 영업 및 마케팅 외부의 검증 된 응용 프로그램이 거의 없습니다. 또는 IT 부서는 내부 컨설팅 역할을 수행하여 다른 비즈니스 단위가 BI를 사용하거나 BI 기능을보다 광범위하게 포함 할 수있는 기회를 찾도록 도울 수 있습니다.


9. 강조를 분석으로 옮깁니다.


2018 년에도 많은 전문가들이 데이터 수집에 많은 시간을 소비해야합니다. 데이터 수집에 소비되는 시간당 전문가는 통찰력을 추출 할 수있는 능력이 떨어집니다. 재무 부서에서는 이러한 데이터 수집 및 분석 문제가 특히 심각합니다. 왜냐하면 재무는 긴밀한 마감 기한 아래에서 작업해야하기 때문입니다.

Last update: May 15, 2018

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