Krytyczna synergia między hurtownią danych a analityką biznesową w 2023 r

Wstęp

Potop danych w 2023 r

Rok 2023 znajdujemy się w niezwykłej epoce charakteryzującej się bezprecedensowym wzrostem ilości danych. Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, wyobraźmy sobie dane jako nową granicę, przypominającą gorączkę złota w przeszłości. Według prognoz IDC do 2025 r. zbiorcza globalna ilość danych osiągnie oszałamiającą wielkość 175 zettabajtów, co stanowi niezwykły wzrost w porównaniu z 59 zettabajtami zarejestrowanymi w 2020 r.

Ten wzrost ilości danych przedstawia dychotomię szans i wyzwań dla przedsiębiorstw. Z jednej strony oferuje obietnicę cennych spostrzeżeń i potencjału usprawnienia procesów decyzyjnych. Z drugiej strony powoduje to złożoność związaną z zarządzaniem i wydobywaniem znaczących informacji z tego zalewu danych. Ponieważ firmy zmagają się z napływem danych, potrzeba niezawodnych rozwiązań w zakresie danych staje się najważniejsza. To prowadzi nas do zawiłości hurtowni danych i niezastąpionej roli analityki biznesowej w zrozumieniu tego bogactwa danych.

Złożoność hurtowni danych i analityki biznesowej

Wraz z rosnącą ilością danych, złożoność umieszczania danych w zoptymalizowanych strukturach do analizy, zwana hurtownią danych, wzrosła wielokrotnie. Jednocześnie pozyskiwanie przydatnych informacji biznesowych poprzez eksplorację wniosków z przechowywanych danych wymaga zaawansowanych funkcji analitycznych. W miarę wzrostu skali i heterogeniczności danych w przedsiębiorstwach zwiększa się wzajemne oddziaływanie pomiędzy zaawansowanym magazynowaniem danych a BI.

Ten kompleksowy przewodnik skupi się na wyjaśnieniu kluczowych koncepcji hurtowni danych i analityki biznesowej wraz z ich kluczową współzależnością.

Zrozumienie hurtowni danych

Hurtownia danych odnosi się do procesu agregowania różnych danych z rozproszonych źródeł w scentralizowane repozytorium zoptymalizowane pod kątem raportowania, analiz i wglądu w dane. Hurtownia danych integruje dane z całego przedsiębiorstwa w spójną, ujednoliconą strukturę. Te skonsolidowane dane są następnie wykorzystywane do tworzenia analiz biznesowych, analiz, wizualizacji i aplikacji do uczenia maszynowego.

Nadrzędnym celem hurtowni danych jest zwiększenie dostępności danych, zapewnienie spójności raportowania i ułatwienie analizy, co ostatecznie prowadzi do podejmowania decyzji opartych na danych. Dzięki „jednemu źródłu prawdy” firmy mogą rozbić silosy danych i uzyskać całościowy obraz sytuacji.

Ewolucja hurtowni danych

Chociaż hurtownie danych pojawiły się po raz pierwszy w latach 80. XX wieku, wczesne hurtownie danych borykały się z wyzwaniami, takimi jak duże opóźnienia, skomplikowana konserwacja i ograniczona skalowalność. Rozwiązania te miały trudności z zarządzaniem i analizowaniem ogromnych ilości danych potrzebnych przedsiębiorstwom do podejmowania strategicznych decyzji. To popchnęło innowacje w kierunku bardziej wydajnych paradygmatów hurtowni danych, które mogłyby skutecznie wykorzystywać wykładniczo większe zbiory danych w całej organizacji. Ograniczenia początkowych wdrożeń pobudziły rozwój solidnych, gotowych na przyszłość rozwiązań w zakresie hurtowni danych, które będą w stanie dotrzymać kroku rosnącym potrzebom w zakresie danych biznesowych.

Gwałtowny wzrost popularności hurtowni danych w ostatnich latach w różnych branżach nie jest przypadkowy. Jak wyjaśnia autor Paulraj Ponniah w książce Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals, „hurtownia danych nie jest już wyłącznie nowym pomysłem przeznaczonym wyłącznie do celów badawczych i eksperymentalnych. Stało się to zjawiskiem głównego nurtu… w każdej branży, od sieci sklepów detalicznych po instytucje finansowe, od przedsiębiorstw produkcyjnych po departamenty rządowe, od linii lotniczych po przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, hurtownie danych rewolucjonizują sposób, w jaki ludzie przeprowadzają analizy biznesowe i podejmują strategiczne decyzje”.

Wyzwania stojące przed przedsiębiorstwami nieposiadającymi hurtowni danych

Dziś firmy, które wdrożyły hurtownie danych, czerpią ogromne korzyści, które bezpośrednio poprawiają wyniki finansowe. Dzięki zastosowaniu technologii internetowych organizacje te mogą zwiększyć potencjał lepszego i łatwiejszego dostarczania istotnych informacji decydentom w całym przedsiębiorstwie. W miarę wykładniczego wzrostu presji konkurencyjnej i ilości danych, zasady i przypadki użycia z proroczej książki Ponniaha wyjaśniają, dlaczego solidna strategia hurtowni danych jest nieoceniona dla firm, które chcą zapewnić pracownikom przydatne informacje i zapewnić im sukces.

W przypadku przedsiębiorstw nieposiadających zintegrowanej hurtowni danych raportowanie i analiza wiążą się z uciążliwym wydobywaniem danych z rozłącznych źródeł, a następnie skomplikowanym ręcznym uzgadnianiem. Prowadzi to do rozbieżności w danych, opóźnionych spostrzeżeń i braku jednolitej prawdy dotyczącej danych biznesowych. Inne wyzwania obejmują duplikację danych w różnych systemach, żmudne tworzenie raportów, brak bezpieczeństwa danych i frustrację związaną z niemożnością udzielenia odpowiedzi na strategiczne pytania przy użyciu istniejących zasobów danych.

Czynnik skalowalności w nowoczesnych hurtowniach danych

W przeciwieństwie do tradycyjnych lokalnych hurtowni danych o ograniczonej skalowalności, nowoczesne hurtownie danych w chmurze można skalować w górę i w dół w zależności od zmieniających się danych i potrzeb wydajnościowych. Wiodące platformy, takie jak Google BigQuery, oferują architektury bezserwerowe, które obsługują rozszerzalne obciążenia, a jednocześnie automatyzują zadania administracyjne za pomocą optymalizacji opartej na uczeniu maszynowym. Ta elastyczna skalowalność zapewnia efektywność kosztową, a jednocześnie zabezpiecza przyszłe możliwości biznesowe w zakresie danych i analiz.

Siła inteligencji biznesowej

Inteligencja biznesowa odnosi się do technologii, narzędzi i procesów wykorzystywanych przez przedsiębiorstwa do gromadzenia, przechowywania, analizowania i wizualizacji danych w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń biznesowych, które wspomagają planowanie strategiczne i poprawiają wydajność. BI obejmuje wszystko, od zarządzania danymi, przez zaawansowaną analitykę, po wizualizowane pulpity informacyjne prezentowane decydentom biznesowym.

Dlaczego Business Intelligence ma znaczenie w 2023 r

W 2023 r. analityka biznesowa stanie się nieocenionym zasobem we wszystkich dziedzinach, od sprzedaży, przez obsługę klienta, po HR i nie tylko. Dzięki szybkim zmianom w technologii i zachowaniach użytkowników BI umożliwia firmom reagowanie w oparciu o sygnały oparte na danych, a nie samą intuicję. Nowoczesne BI umożliwia także szerszą demokratyzację analityki, która pomaga zarówno w podejmowaniu strategicznych, jak i codziennych decyzji.

Rola danych w Business Intelligence

W swojej istocie analiza biznesowa koncentruje się na gromadzeniu, przechowywaniu i analizowaniu zbiorów danych w celu odkrycia ukrytych wzorców, korelacji i sygnałów. Czyste, spójne i kompleksowe dane to paliwo napędzające BI i umożliwiające pozyskiwanie przydatnych informacji. Solidne strategie hurtowni danych stają się zatem podstawą skutecznej analizy biznesowej.

Korzyści ze skutecznej inteligencji biznesowej

W połączeniu z dobrze zintegrowanymi danymi analiza biznesowa zapewnia kilka kluczowych korzyści:

• Identyfikacja oszczędności kosztów i zwiększanie efektywności operacyjnej
• Generowanie nowych możliwości uzyskania przychodów
• Zrozumienie potrzeb i zachowań klientów
• Optymalizacja strategii cenowych
• Przewidywanie zmian popytu
• Porównanie wydajności z konkurencją
• Umożliwianie pracownikom podejmowania decyzji w oparciu o dane

Skrzyżowanie hurtowni danych i analityki biznesowej

Jak hurtownia danych wzmacnia analizę biznesową

1. Dostępność i spójność danych: integrując fragmentaryczne dane, hurtownia danych tworzy jednolitą strukturę, do której narzędzia BI mogą bezproblemowo uzyskać dostęp w celu odkrycia korelacji między różnymi funkcjami, takimi jak sprzedaż, finanse, marketing itp.
2. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: Nowoczesne hurtownie danych przetwarzają dane zarówno w trybie wsadowym, jak i przesyłanym strumieniowo w czasie rzeczywistym, umożliwiając platformom BI przeprowadzanie aktualnych analiz.
3. Skalowalność w przypadku rosnących potrzeb w zakresie danych: Skalowalna infrastruktura hurtowni danych w chmurze umożliwia dostosowywanie pojemności w oparciu o rosnące obciążenia BI i analityki.

Wpływ zintegrowanej hurtowni danych i BI na operacje

Dostarczając inteligencję opartą na danych w różnych procesach, zintegrowane hurtownie danych i BI zapewniają wymierne usprawnienia operacyjne, w tym:

• Zwiększona wydajność łańcucha dostaw i logistyki
• Obniżone koszty dzięki analizie predykcyjnej
• Rozbijanie silosów funkcjonalnych
• Eliminacja procesów marnotrawnych poprzez analizę
• Optymalizacja kontroli jakości produkcji
• Usprawnienie zarządzania zapasami

Poprawa doświadczeń klientów dzięki wnikliwym analizom opartym na danych

Od marketingu, przez sprzedaż, po obsługę, BI oparte na danych wspomaga proces decyzyjny w całym cyklu życia klienta:

• Mikrosegmentacja klientów w celu uzyskania spersonalizowanych promocji
• Przewidywanie pojawiających się potrzeb i preferencji klientów
• Śledzenie efektywności kampanii na lejku sprzedażowym
• Ocena satysfakcji i doświadczenia klientów w czasie rzeczywistym
• Analizowanie interakcji usług w celu poprawy rozwiązań
• Budowanie profili i podróży klientów 360 stopni

Zapewnienie bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami

Wraz ze wzrostem ilości danych bezpieczeństwo i zgodność stają się koniecznością. Nowoczesne hurtownie danych integrują solidne mechanizmy, w tym:

• Szczegółowa kontrola dostępu z uprawnieniami opartymi na rolach
• Szyfrowanie danych podczas przesyłania i przechowywania
• Anonimizacja wrażliwych pól danych
• Maskowanie danych w celu ograniczenia narażenia
• Kompleksowe dzienniki audytu działań umożliwiające śledzenie
• Narzędzia do weryfikacji zgodności z przepisami

Hurtownia danych i BI na rynkach eCommerce, takich jak Amazon, Walmart, Shopify itp.

Według ankiety przeprowadzonej na platformie Statista ponad jedna czwarta ankietowanych kupujących online w 40 krajach dokonała ostatniego zakupu transgranicznego za pośrednictwem Amazona. Na drugim miejscu znalazła się Alibaba/AliExpress, ponieważ 17 procent użytkowników eCommerce złożyło tam swoje ostatnie zamówienie z zagranicy. Wraz z szybką globalizacją będzie ona tylko rosnąć.

Nie trzeba dodawać, że podobnie jak większość branż, hurtownia danych i analityka biznesowa odgrywają kluczową rolę w sukcesie rynków eCommerce, takich jak Amazon, Walmart i Shopify. Platformy te generują codziennie ogromne ilości danych, a wykorzystanie tych danych jest niezbędne, aby sprzedawcy mogli odnieść sukces i skalować działalność w tym wysoce konkurencyjnym środowisku.

Dlaczego sprzedawcy muszą korzystać z hurtowni danych i BI

Jak wspomniano wcześniej, jedyną rzeczą, której nie brakuje firmom, są dane. Jest wszędzie i jest go mnóstwo. Jednak w tym jest haczyk – łatwy dostęp do tej skarbnicy informacji często stanowi poważną przeszkodę, zwłaszcza dla sprzedawców poruszających się po złożonym świecie platform eCommerce.

Sprzedawcy często poruszają się po labiryncie danych publicznie dostępnych i rynkowych, uzupełnionych danymi wejściowymi z wielu rozwiązań innych firm. Te fragmenty informacji są następnie analizowane w różnych rozwiązaniach, w zależności od ograniczeń funkcjonalności eksportu. To chaotyczne podejście skutkuje kiepską wersją analizy opartej na danych, która po prostu nie sprawdzi się na dzisiejszym konkurencyjnym rynku e-commerce.

Jakie jest więc rozwiązanie? Cóż, chodzi o usprawniony, ujednolicony system dostępu do danych i wydobywania informacji biznesowych. To nie tylko wygoda; jest to absolutna konieczność z wielu ważnych powodów.

1. Podejmowanie decyzji w oparciu o dane:

• Przewaga konkurencyjna: sprzedaż na szybko nasycającym się rynku eCommerce, liczy się każda decyzja. Wgląd w dane zapewnia przewagę konkurencyjną, umożliwiając firmom wyprzedzanie trendów rynkowych, preferencji konsumentów i strategii konkurencji.
• Ograniczone domysły: zamiast polegać na intuicji i domysłach, podejmowanie decyzji w oparciu o dane opiera się na konkretnych dowodach. Rozmieszczenie tych danych pozwala sprzedawcom rozpoznać wzorce i zmodyfikować strategię, aby zminimalizować ryzyko popełnienia kosztownych błędów.
• Zoptymalizowana reklama i marketing: analizując dane klientów, sprzedawcy mogą określić, które kanały są najbardziej efektywne i odpowiednio przydzielić zasoby, zapewniając wyższy zwrot z inwestycji.
• Zarządzanie zapasami: Dane dotyczące sprzedaży w czasie rzeczywistym umożliwiają firmom dostosowywanie poziomów zapasów, zmniejszanie nadwyżek zapasów i minimalizowanie ryzyka wyczerpania zapasów.

2. Wydajność:

• Usprawnione operacje: spostrzeżenia oparte na danych pomagają identyfikować wąskie gardła i nieefektywności w łańcuchu dostaw, realizacji zamówień i obsłudze klienta. To usprawnienie operacji zmniejsza koszty i poprawia ogólną wydajność.
• Optymalizacja cen: połączenie danych dotyczących zysków i strat oraz cen konkurencji pozwala sprzedawcom ustalać lepsze ceny, dostosowywać strategie cenowe w czasie rzeczywistym i maksymalizować marże zysku, zachowując jednocześnie konkurencyjność.
• Marketing ukierunkowany: szczegółowe dane o klientach umożliwiają firmom bardziej precyzyjne ukierunkowanie działań marketingowych, redukując zmarnowane wydatki na reklamę i zwiększając prawdopodobieństwo konwersji.

3. Ograniczanie ryzyka:

• Wykrywanie anomalii: Posiadanie wszystkich danych sprzedawcy w jednym miejscu, w sposób efektywny, umożliwia sprzedającemu wykrywanie nietypowych wzorców lub anomalii, pomagając w identyfikowaniu błędnych lub potencjalnie oszukańczych działań i zapobieganiu im, zanim spowodują one znaczne straty finansowe. (Możesz też użyć DataHawk Insights do automatycznego wykrywania anomalii)
• Zmiany na rynku: Monitorując trendy rynkowe i zachowania konsumentów, sprzedawcy na rynku mogą szybko dostosowywać się do zmian popytu lub warunków rynkowych, zmniejszając ryzyko nadmiernego lub niedostatecznego zaopatrzenia produktów.

4. Skalowalność i zdolność adaptacji:

• Skalowanie infrastruktury: w miarę jak sprzedawcy rozwijają swoją działalność na Amazon, Walmart lub innym rynku eCommerce, możliwość skalowania infrastruktury danych staje się coraz ważniejsza. Hurtownie danych mogą pomieścić rosnące wolumeny danych, dzięki czemu firmy mogą nadążać za rozwojem.
• Dostosowanie do zmian rynkowych: Krajobraz eCommerce stale się rozwija. Firmy, które potrafią dostosowywać swoje strategie w oparciu o zmieniające się warunki rynkowe, preferencje konsumentów i dynamikę konkurencji bez konieczności czekania, mają większe szanse na rozwój.

Wniosek

Współczesne wolumeny danych przytłoczyłyby firmy, gdyby nie porządek i struktura narzucona przez strategie hurtowni danych, które przekształcają rozproszone dane w ujednolicone, gotowe do analizy repozytoria. Podobnie wyprowadzenie przydatnej analizy biznesowej nie byłoby możliwe bez tego wyselekcjonowanego zasobu danych zebranego za pośrednictwem hurtowni danych. Te dwie możliwości napędzają się wzajemnie synergicznie.

W obliczu rosnącej złożoności danych i rosnącej dynamiki biznesowej inwestycje w niezawodne hurtownie danych w chmurze stają się priorytetem o kluczowym znaczeniu dla przedsiębiorstw ze wszystkich branż. Niezawodne magazynowanie danych i zarządzanie nimi wzmocnią konkurencyjność.

Aby przedsiębiorstwa mogły poradzić sobie z niepewnością i prosperować w epoce cyfrowej, wdrażanie przyszłościowych systemów danych musi stać się priorytetem przywództwa. Dzięki chmurze jako czynnikowi umożliwiającemu zintegrowane hurtownie danych i inteligencja zapewniają przewagę analityczną, której nie można zignorować. Droga do stania się przedsiębiorstwem bazującym na danych musi rozpocząć się już teraz.

Nie brakuje oprogramowania i narzędzi umożliwiających przedsiębiorstwom wykorzystanie hurtowni danych i analityki biznesowej. Aby nadążać za duchem czasu i uwolnić pełen potencjał swoich danych, firmy często sięgają po specjalistyczne oprogramowanie dostosowane do swoich branż.

Dla sprzedawców na rynkach eCommerce, takich jak Amazon, Walmart, Shopify i nie tylko, DataHawk wyróżnia się jako najlepsze w swojej klasie rozwiązanie spełniające wszystkie ich potrzeby i wyzwania. Wykraczając poza zwykłe łączenie hurtowni danych z wybranymi narzędziami BI, DataHawk przenosi wzbogacanie danych na wyższy poziom. Bezproblemowo integruje się z preferowanym narzędziem BI, tworząc spersonalizowane dashboardy w oparciu o Twoje specyficzne wymagania.

Ale to nie wszystko. DataHawk oferuje dodatkowe narzędzia, takie jak AI Copywriter, Anomaly Detector i Insights Generator, które eliminują potrzebę ręcznej interwencji. Dzięki sztucznej inteligencji opartej na GPT-4, zastrzeżonym algorytmom i przestrzeganiu wytycznych Amazon, możesz bez wysiłku tworzyć atrakcyjne oferty Amazon za pomocą jednego lub dwóch kliknięć. Ponadto DataHawk bacznie obserwuje Twoje dane, natychmiast wykrywając wszelkie anomalie i dostarczając cennych wskazówek i wskazówek pozwalających na szybkie zwycięstwa i lepszą widoczność.

Zasadniczo DataHawk to kompleksowe rozwiązanie, którego każdy sprzedawca potrzebuje w swoim zestawie narzędzi, dzięki czemu sukces oparty na danych jest łatwiejszy niż kiedykolwiek wcześniej. Będąc rozwiązaniem w pełni konfigurowalnym, DataHawk tworzy rozwiązanie szyte na miarę w oparciu o potrzeby firmy, zamiast zapewniać rozwiązanie uniwersalne. Porozmawiaj z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy pomóc Ci zaoszczędzić czas, energię i siłę roboczą, a jednocześnie zwiększyć zyski jak nigdy dotąd.