Η Επιχειρηματική Αναλυτική (ΕΑ) περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστικές και ποσοτικές μεθόδους προκειμένου να ληφθούν αποφάσεις που βελτιώνουν τα αποτελέσματα των επιχειρήσεων. Πιο συγκεκριμένα, περιλαμβάνει την εξόρυξη δεδομένων, την προβλεπτική ανάλυση, την εφαρμοσμένη ανάλυση και τη στατιστική και παραδίδεται ως προσαρμοσμένη εφαρμογή σε ένα επιχειρηματικό χρήστη.
Γράφει ο Καθηγητής Κωνσταντίνος Ζοπουνίδης, Ακαδημαϊκός, Βασιλική Ακαδημία Οικονομικών & Χρηματοοικονομικών, Βασιλική Ευρωπαϊκή Ακαδημία των Διδακτόρων, Επίτιμος Δρ. ΑΠΘ, Πολυτεχνείο Κρήτης & Audencia Business School, France
Η ΕΑ κάνει εκτεταμένη χρήση στατιστικής και ποσοτικής ανάλυσης (και σε μικρότερο βαθμό, ποιοτικής ανάλυσης). Η στατιστική ανάλυση προσδιορίζει τις τάσεις και στοχεύει τελικά στη χρήση προβλεπτικής ανάλυσης για τον καθορισμό των μελλοντικών αποφάσεων. Η ποσοτική ανάλυση χρησιμοποιεί στατιστική και μαθηματική μοντελοποίηση, μετρήσεις και έρευνες για την ανάλυση δεδομένων με στόχο τον προσδιορισμό των επιπτώσεων μιας προηγούμενης απόφασης στις επιχειρήσεις. Η ποσοτική ανάλυση παρέχει συγκεκριμένα στοιχεία που επιτρέπουν τη διαμόρφωση καλύτερων προσεγγίσεων για το μέλλον (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Επιχειρηματική Αναλυτική με Υποδείγματα & Μεθόδους Διοικητικής Επιστήμης, Εκδ. Broken Hill, 2018).
Σημασία και χρησιμότητα
Η ΕΑ δίνει στις επιχειρήσεις τις πληροφορίες που χρειάζονται για να βελτιώσουν τις διαδικασίες τους και να οδηγήσουν σε θετικές αλλαγές. Αυτές που δεν χρησιμοποιούν την ΕΑ κινδυνεύουν να χάσουν την αποτελεσματικότητά τους, να ξεπεραστούν και να μείνουν πίσω από πιο έξυπνους ανταγωνιστές που εκμεταλλεύονται τις τεχνικές ΕΑ.
Σύμφωνα με το συγγραφέα Arben Asllani (βλ. Κ Ζοπουνίδης 2018), η ΕΑ μπορεί να εφαρμοστεί σε σχεδόν όλες τις επιχειρηματικές λειτουργίες. Σύμφωνα με έρευνα, σχεδόν το 55% των ερωτηθέντων κατέδειξαν ότι η ΕΑ χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη , το 49% χρησιμοποιούν την ΕΑ για να αυξήσουν την αποδοτικότητα, το 42% για σκοπούς του μάρκετινγκ και το 37% για τη μείωση του κόστους.
Ευτυχώς, οι επιχειρήσεις σήμερα μπορούν να εφαρμόσουν μια τεχνολογία που καθιστά τη διαδικασία ΕΑ απλή και αποτελεσματική από άκρη σε άκρη, ανεξάρτητα από το επίπεδο δεξιοτήτων των συνεργατών στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων. Η ΕΑ ή Business Analytics (BA) , στοχεύει στην πλήρη κατανόηση του «πώς» και του «γιατί» των προηγούμενων γεγονότων, μέσω του εντοπισμού, της συλλογής και της ανάλυσης δεδομένων – κλειδιά – της επίδοσης, προκειμένου να βελτιωθεί η διαδικασία λήψης αποφάσεων στο μέλλον (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Η απόφαση, γνωστικά αντικείμενα και παράγοντες, Εκδ. Κλειδάριθμος, 2021).
Οι λύσεις Business Analytics παρέχουν ένα τρόπο σύνδεσης ιστορικών δεδομένων στο σύνολο της επιχείρησης. Η εφαρμογή της επιχειρηματικής αναλυτικής μπορεί να οδηγήσει – να επιταχύνει – και να βελτιώσει τις επιδόσεις, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να προσφέρουν καλύτερες εμπειρίες πελατών, να βελτιώσουν τα προϊόντα και να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες μάρκετινγκ και της εικόνας τους. Στην καλύτερη εφαρμογή της επιχειρηματικής αναλυτικής έχει βοηθήσει πρόσφατα και η τεχνητή νοημοσύνη (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Μ. Εσκαντάρ, Τεχνητή νοημοσύνη: εξελίξεις στο μάνατζμεντ, μάρκετινγκ και χρηματοοικονομική, Πολυτεχνείο Κρήτης, Τετάρτη 10 Απριλίου 2019).
Βασικές αρχές
Ο στόχος της ΕΑ είναι να κατανοήσει τι λειτουργεί, τί όχι και γιατί, προκειμένου να καθορίσει την επιχειρηματική στρατηγική και να αλλάξει συμπεριφορές για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
Τί απαιτεί η ΕΑ:
-
Κατανόηση του επιχειρηματικού προβλήματος που πρέπει να επιλυθεί,
-
Εύρεση των δεδομένων και πρόσβαση σε αυτά,
-
Προετοιμασία και εξερεύνηση των δεδομένων,
-
Ανάλυση των δεδομένων με χρησιμοποίηση της κατάλληλης μεθόδου,
-
Κατάληξη σε ένα συμπέρασμα πώς να επιλυθεί το πρόβλημα, προκειμένου να βελτιωθούν τα αποτελέσματα της επιχείρησης.
Η ΕΑ μετατρέπει τα δεδομένα σε εκμεταλλεύσιμες πληροφορίες ικανές να πληροφορήσουν στρατηγικές και τακτικές αποφάσεις, συμπεριλαμβανομένης της βελτίωσης του επιχειρηματικού σχεδιασμού, της κατανόησης και της οικοδόμησης της πίστης των πελατών και της βελτίωσης των επιδόσεων ενός κέντρου επαφών ή μιας υπηρεσίας βοήθειας.
Πλεονεκτήματα και εφαρμογές
Τα οφέλη είναι πολλά: μείωση κόστους, βέλτιστη κατανομή πόρων, βελτιωμένες διαδικασίες, προϊόντα και εμπειρία πελατών και δυνατότητα κάλυψης μελλοντικών αναγκών.
Οι δράσεις της ΕΑ στην εποχή των μεγάλων δεδομένων (Big Data), συνήθως ακολουθούν ένα κύκλο οκτώ σταδίων.
-
Σε βάθος κατανόηση των προϊόντων της επιχείρησης.
-
Καθιέρωση μηχανισμών παρακολούθησης για την ανάκτηση των δεδομένων σχετικά με τα προϊόντα.
-
Εφαρμογή ποιοτικών δεδομένων στο σύνολο της επιχείρησης.
-
Εφαρμογή ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο στα δεδομένα.
-
Χρήση επιχειρησιακής νοημοσύνης για την τυποποίηση των αναφορών.
-
Χρήση προηγμένων συναρτήσεων ανάλυσης για την ανακάλυψη σημαντικών προτύπων.
-
Απόκτηση ικανοτήτων για την εξαγωγή σχετικής γνώσης από τα πρότυπα.
-
Λήψη αποφάσεων προκειμένου να αντληθεί αξία με χρήση της γνώσης που αποκτήθηκε.
Συμπερασματικά, η συνεχής αύξηση του όγκου δεδομένων παρέχει έναν ακαταμάχητο χώρο δράσης για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων χρησιμοποιώντας αναλυτικά εργαλεία. Από τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών και της ποιότητας των υπηρεσιών, έως τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών μάρκετινγκ και πωλήσεων, η επιχειρηματική αναλυτική βοηθά τις επιχειρήσεις να επιβιώσουν και να ευημερήσουν σε ένα όλο και πιο ανταγωνιστικό περιβάλλον.
