Ucelený slovník pojmů a konceptů Business Intelligence.
Obsahuje řadu zásadních pojmů z oblasti Business Intelligence a poskytuje srozumitelné vysvětlení a praktické příklady pro lepší pochopení.
Akční vhledy nejsou pouhými zjištěními; jsou to transformativní objevy získané z dat, které vedou ke konkrétním a významným krokům. Tyto insighty jdou nad rámec pochopení trendů - poskytují jasný plán pro dělání informovaných rozhodnutí, která přímo ovlivňují obchodní strategie.
Představte si, že jste obchodní ředitel a vaší prioritou je využití dat ke zvýšení prodeje. Spíše než pouhé zaznamenání zvýšení celkového prodeje vás mohou akční vhledy do prodeje nasměrovat k tomu, abyste se zaměřili na určitou kategorii produktů, upravili cenové strategie nebo se zaměřili na konkrétní segment zákazníků. Tyto poznatky dávají vašemu prodejnímu týmu možnost přijímat přesná opatření založená na datech, což vede ke zvýšení konverzního poměru a růstu tržeb.
Behaviorální segmentace je jako vytváření různých kmenů v rámci vaší zákaznické báze na základě jejich akcí a interakcí. Pomáhá firmám pochopit a zacílit na konkrétní skupiny pomocí strategií přizpůsobených na míru.
Představte si, že jste marketingový stratég a vaším vodítkem je behaviorální segmentace. Pomáhá vám identifikovat odlišné chování zákazníků, což vám umožňuje vytvářet personalizované marketingové kampaně pro každou skupinu.
Předpojatost je něco jako záludné pokřivení dat, které může způsobit, že výsledky jsou zkreslené. Dochází k němu, když způsob sběru nebo analýzy dat není objektivní, což vede ke zkresleným nebo nepřesným výsledkům.
Představte si, že jste výzkumník. Pokud provedete průzkum pouze mezi lidmi z jedné čtvrti, nemusí vaše výsledky přesně reprezentovat celé město. Odstranění zkreslení znamená zajistit, aby vaše data byla různorodá a odrážela všechny, čímž se vaše závěry stanou důvěryhodnějšími.
Business Intelligence (BI) je pro firmy něco jako informační hřiště. Pomáhá firmě porozumět jejím datům a získat cenné poznatky. Když chce společnost zlepšit své rozhodování, stává se BI klíčovým spojencem.
Představte si, že jste generálním ředitelem a BI je vaším poradcem. Poskytuje vám přehled o tom, jak si vedou jednotlivá oddělení, a umožňuje vám řídit společnost směrem k úspěchu.
Kontextové filtrování je jako silný vyhledávací reflektor pro vaše data. Umožňuje zaměřit se na konkrétní prvky, zpřesnit zobrazení a získat přesné informace na základě konkrétních kritérií.
Předpokládejme, že jste vedoucí prodeje. Máte přehledný dashboard o prodeji s různými grafy na obrazovce. Když kliknete na určitý region nebo kategorii produktů, kontextové filtrování překalibruje všechny ostatní údaje na dashboardu tak, aby se zobrazily údaje relevantní pro váš výběr. Je to jako nastavit reflektor tak, aby osvětloval přesně ty detaily, které potřebujete, a zajistil, že vaše poznatky budou přizpůsobeny konkrétním souvislostem.
Riziko odchodu zákazníků je jako křišťálová koule pro vztahy se zákazníky. Vyhodnocuje pravděpodobnost, že zákazník může odejít nebo "zmizet" na základě jeho chování, interakcí nebo historických dat.
Představte si, že jste manažerem pro úspěch zákazníků a vaším úkolem je vypořádat se s odchodem zákazníků. Využíváte data k identifikaci vzorců, jako je klesající používání, snížený počet interakcí nebo historické trendy spojené se zákazníky, kteří v minulosti odešli. Rozpoznáním těchto příznaků můžete proaktivně zasáhnout pomocí personalizovaných strategií, jako jsou speciální nabídky nebo cílená komunikace, abyste si udrželi rizikové zákazníky a posílili jejich loajalitu.
Dashboard je jako aktivní dispečink s přehledem o vašem byznysu. Jedná se o přehlednou obrazovku, která sjednocuje informace z různých zdrojů do jediného přehledného rozhraní s tabulkami a grafy znázorňujícími klíčové obchodní metriky a ukazatele výkonnosti.
Představte si, že jste ředitel firmy a dohlížíte na více oddělení. Váš dashboard se stane vaším strategickým centrem a bude zobrazovat důležité údaje o prodeji, návratnosti investic do marketingu a provozní efektivitě. Jediným pohledem můžete vyhodnotit celkový stav firmy, identifikovat oblasti, které je třeba zlepšit, a dělat informovaná rozhodnutí - to vše z centralizované a vizuálně intuitivní platformy.
Databáze je jako dobře organizovaná digitální kartotéka. Je to strukturovaná sbírka dat, která jsou uložena, spravována a snadno přístupná. Databáze mohou být relační (využívající tabulky) nebo nerelační (využívající různé datové modely).
Předpokládejme, že jste správcem IT a máte na starosti udržování struktury firemních informací. Patrně spravujete databázi zákazníků, která uchovává informace, jako jsou jména, kontaktní údaje a historie nákupů, přičemž poskytuje centralizovaný a efektivní způsob vyhledávání a správy údajů o zákaznících.
Datamart je jako specializovaný obchod v rámci datového nákupního centra. Je to podmnožina datového skladu, která se zaměřuje na konkrétní obchodní funkce nebo oddělení.
Představte si, že váš prodejní tým spoléhá na datamart, který uchovává a organizuje všechna data související s prodejem. To zahrnuje informace o zákaznících, historii transakcí a tržní trendy specifické pro jejich oblast. Tento datamart umožňuje prodejnímu týmu rychlý přístup k relevantním datům a jejich analýzu, aniž by musel procházet celou firemní databázi. Je to jako mít v datovém skladu vyhrazenou polici zásobenou informacemi přizpůsobenými pro strategické rozhodování prodejního oddělení.
Datový model je něco jako plán pro pochopení a uspořádání informací ve firmě. Definuje, jak jsou data strukturována, jak spolu souvisejí a jak se k nim přistupuje, což slouží jako opora pro efektivní správu a analýzu dat.
Představte si, že e-shop vytváří strukturu svého katalogu produktů. Datový model popisuje, jak jsou informace o produktech propojeny, včetně podrobností, jako je kategorie, cena a dostupnost. Tento strukturovaný model usnadňuje orientaci a pomáhá firmě pochopit preference zákazníků, optimalizovat skladové zásoby a zlepšit celkový zážitek z nakupování. Připomíná dobře uspořádané regály v obchodě, které usnadňují nalezení a efektivní spravování produktů.
Kvalita dat je jako měřič spolehlivosti vašich informací. Měří přesnost, konzistenci a úplnost vašich dat a zajišťuje, že splňují standardy potřebné pro efektivní a spolehlivé rozhodování.
Představte si, že jste Chief Data Officer (CDO), který je zodpovědný za řízení a správu dat (Data Governance). Aktivně vedete iniciativy zaměřené na řešení problémů, jako jsou nepřesné kontaktní údaje zákazníků, nekonzistentní kódy produktů v databázích, neúplné záznamy o prodeji a duplicitní záznamy v databázi zákazníků. Zavedením a dohledem nad robustními procesy kvality dat zajišťujete, že se organizace při strategickém rozhodování spoléhá na přesná a spolehlivá data.
Představte si zdroj dat jako studnu, z níž vyvěrají vaše informace. Je to výchozí bod, zásobárna, která poskytuje suroviny pro analýzu a poznatky. Zdroje dat mohou být různé, včetně databází, souborů, aplikací nebo externích systémů.
Představte si vaši prodejní databázi jako primární zdroj dat. Obsahuje informace o zákaznících, podrobnosti o transakcích a údaje o produktech. Tento zdroj dat funguje jako pramen, který dodává potřebné informace pro analýzu prodeje, analýzu chování zákazníků a hodnocení výkonnosti. Je to jako kohoutek studny, ze které čerpáte zásadní data potřebná pro vědomé rozhodování.
Datový sklad je centralizované úložiště, které uchovává a integruje data z různých zdrojů v rámci organizace. Pokud chce mít firma vše na dosah ruky pro analýzu, je datový sklad důvěryhodným garantem informací.
Představte si komplexní firemní databázi, která spojuje informace z oddělení prodeje, financí a zákaznického servisu. Toto centralizované úložiště umožňuje byznys analytikům získávat cenné poznatky, optimalizovat provoz a činit informovaná rozhodnutí, která mají dopad na celou organizaci.
Představte si digitální stopu jako řetězec osobních informací zanechaných při různých online i offline aktivitách. Je to unikátní otisk vystihující interakce a zapojení osoby.
V kontextu B2B se digitální stopa projevuje prostřednictvím nákupní historie zákazníků společnosti. Zahrnuje vzorce produktových preferencí, nákupních cyklů a interakcí. Analýza této stopy umožňuje firmám předvídat riziko odchodu zákazníků, přizpůsobovat produktová doporučení a zavádět cílené strategie udržení zákazníků. Pochopení nákupní historie zákazníků dané firmy může například sloužit jako podklad pro doporučování doplňkových produktů, snižování odlivu zákazníků a zvyšování celkové spokojenosti.
Představte si dimenze jako kategorie nebo popisky, které pomáhají uspořádat vaše data. Přidávají kontext a usnadňují pochopení informací.
Představte si, že máte údaje o prodeji. Dimenze, jako je kategorie produktu, region a čas, fungují jako popisky, které tato data kategorizují a organizují. Kategorie produktu vám řekne, jaký druh produktu byl prodán, region vám poskytne kontext místa a čas vám umožní zjistit, kdy k prodeji došlo. Tyto popisky vám pomohou analyzovat data z různých úhlů pohledu a odhalit nové poznatky.
ETL (Extract, Transform, Load) a ELT (Extract, Load, Transform) jsou procesy, které přesouvají a připravují data pro analýzu. ETL se zaměřuje na transformaci dat před jejich načtením, zatímco ELT nejprve načte surová data a transformuje je později.
Představte si situaci v maloobchodě, kde se ETL používá k získání dat o prodeji, jejich transformaci převodem měnových sazeb a následnému načtení do datového skladu k analýze. Naproti tomu v případě ELT se do datového skladu nejprve načtou surová prodejní data a k transformacím, jako je převod měn, dojde až následně při analýze. Obě metody zajišťují, že data jsou připravena pro inteligentní rozhodování.
Historická data si představte jako záznam minulých událostí a stavů. Poskytují časovou osu toho, jak se věci v průběhu času měnily.
Vezměme v úvahu údaje o prodeji za období několika let. Historická data by v tomto kontextu ukazovala, jak se prodej měnil v průběhu času, a odhalovala by vzorce, trendy a sezónnost. Je to jako listovat časovou osou a pochopit příběh o výkonnosti byznysu.
Představte si insighty jako poučné objevy učiněné na základě analýzy dat. Poskytují hlubší pochopení trendů, vzorců nebo příležitostí.
Představte si, že jste obchodní ředitel. Insightem by v tomto kontextu mohlo být zjištění, že určité produkty dosahují výjimečně dobrých výsledků v určitých ročních obdobích. Toto odhalení vás vede k úpravě prodejní strategie, optimalizaci zásob a plánování cílených marketingových kampaní za účelem dosažení maximálního efektu.
Join je jako spojování dílků skládačky v datové sféře. Spojuje řádky ze dvou nebo více tabulek na základě příbuzných sloupců a vytváří tak jednotnou datovou sadu.
Představte si, že máte seznam zákazníků a seznam nákupů. Jejich spojení je jako propojení bodů, abyste zjistili, který zákazník si koupil který produkt. Pomáhá vytvořit úplnější představu o chování zákazníků.
Strojové učení je jako mít učedníka, který se řídí daty. Jedná se o podmnožinu umělé inteligence, která umožňuje systémům automaticky se učit a zlepšovat na základě zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány. Zahrnuje algoritmy, které dokážou identifikovat vzory, provádět předpovědi a neustále zdokonalovat svůj výkon.
Uvažujme bankovní systém využívající strojové učení k odhalování podvodných transakcí. Systém potřebuje odborný dohled, aby mohl neustále zdokonalovat své algoritmy a přizpůsobovat se novým vzorcům podvodů. Je to podobné, jako kdybyste měli zkušeného asistenta, který se pod odborným vedením zdokonaluje a řeší složité problémy.
Metrika je pro firmu jako špičkový kouč. Měří výkonnost v určité oblasti a říká, jak dobře si vedete. Když chce společnost zlepšit svou výkonnost, je metrika jako osobní fitness tracker pro jakýkoli aspekt byznysu.
Představte si, že sledujete celkové tržby z prodeje v maloobchodě. Tato metrika funguje jako součet měření a nabízí konsolidovaný pohled na příjmy ze všech produktů a transakcí. Je to podobné jako sčítání jednotlivých nákupních objednávek pro pochopení celkové finanční výkonnosti.
OLAP je jako multi-dimenzionální pohled na vaši firmu. Umožňuje analyzovat data z různých úhlů pohledu a perspektiv.
Představte si, že k analýze prodejních dat používáte OLAP. Je to jako řezání a porcování dynamické kostky, zkoumání prodejní výkonnosti napříč dimenzemi, jako je čas, produkty a regiony. OLAP umožňuje interaktivní, vícerozměrné pohledy v rámci této virtuální kostky.
Paretův princip si představte jako pravidlo 80/20, kdy přibližně 80 % důsledků pochází z 20 % příčin. Upozorňuje na nerovnováhu ve významu různých faktorů.
Uvažte uplatnění Paretova principu na prodej produktů. Je to, jako byste si uvědomili, že zhruba 20 % produktů přispívá k přibližně 80 % celkového prodeje. Princip klade důraz na identifikaci a zaměření úsilí na faktory s největším vlivem.
Perspektivu v analýze si představte jako výběr preferovaného pohledu v reportu nebo dashboardu. Jde o výběr konkrétních úhlů pohledu nebo dimenzí, na které se chcete zaměřit, a tím se utváří způsob prezentace poznatků.
Příklad prodejního panelu s regionální perspektivou: Uvažujme o dashboardu prodeje s regionální perspektivou. Je to jako výběr objektivu, který zdůrazňuje regionální výkonnost prodeje a nabízí soustředěný pohled na to, jak různé oblasti přispívají k celkovému prodeji. Perspektiva napomáhá prezentaci poznatků v analýze.
Microsoft Power BI je jako umělecký nástroj pro vizualizaci dat. Umožňuje uživatelům vytvářet krásné a interaktivní reporty a dashboardy pro lepší pochopení informací.
Představte si, že používáte Power BI nad vaším datovým skladem k vytvoření interaktivního prodejního dashboardu. Je to jako stát se informačním umělcem, který uspořádá grafy, diagramy a vizualizace dat tak, aby vyprávěly příběh o prodejních výsledcích. Power BI promění kultivovaná data ve vizuální mistrovské dílo, které umocňuje jejich pochopení.
Prediktivní analýza je jako křišťálová koule datové vědy. Využívá historická data, statistické algoritmy a techniky strojového učení k určení pravděpodobnosti budoucích výsledků. Zahrnuje širší přístup, který integruje různé modely a techniky pro přijímání informovaných strategických rozhodnutí.
Aplikujte prediktivní analýzu v rámci strategického plánování firmy. Je to podobné jako použití strategického nástroje pro předvídání změn na trhu, chování zákazníků a provozních potřeb. Prediktivní analýza umožňuje organizacím činit proaktivní rozhodnutí na základě komplexních poznatků.
Prediktivní model je pro firmy jako kouzelná křišťálová koule. Analyzuje minulá data a předpovídá budoucí události nebo trendy. Když chce být firma připravena na budoucnost, prediktivní model je jejím vizionářem.
Představte si sami sebe jako vedoucího skladu a prediktivní model je vaším průvodcem při prognózování poptávky. Pomáhá vám plánovat zásoby na základě historických trendů a očekávání budoucích potřeb.
Představte si preskriptivní analytiku jako GPS pro rozhodování, která poskytuje nejen informace, ale také doporučuje optimální postup. Přesahuje rámec předvídání výsledků a navrhuje nejlepší kroky k dosažení požadovaných cílů.
Použijte preskriptivní analytiku k vedení obchodních zástupců k dosažení optimálního výkonu. Je to jako mít rozhodovací GPS, který nejen předpovídá potenciální prodejní příležitosti, ale také předepisuje nejúčinnější strategie a kroky pro obchodní zástupce, aby maximalizovali svůj úspěch.
Nákupní chování se vztahuje k aktivitám a vzorcům, které spotřebitelé projevují při rozhodování o nákupu. Zahrnuje volby, preference a tendence, které jednotlivci projevují při výběru a nákupu výrobků nebo služeb.
Předpokládejme, že jste manažerem e-shopu a analýza nákupního chování je vaším úkolem. Zahrnuje studium toho, které produkty zákazníci často nakupují společně, pochopení faktorů ovlivňujících jejich nákupní rozhodnutí a identifikaci trendů, které mohou formovat marketingové strategie.
Doporučovací model je jako přátelský průvodce světem produktů nebo obsahu. Využívá data k předvídání a navrhování položek, které by mohly uživatele zajímat, a tím zlepšuje uživatelský zážitek.
Představte si sami sebe jako manažera e-shopu a Doporučovací model je váš osobní prodejce. Analyzuje preference a chování zákazníků a doporučuje jim produkty, čímž zvyšuje pravděpodobnost úspěšného prodeje.
Představte si reportování jako řemeslo, které z dat sestavuje výstižné příběhy. Jde o uspořádání a prezentaci informací jasným a strukturovaným způsobem, kdy se surová data mění na vyprávění, které zprostředkovává klíčové poznatky.
Jako příklad reportingu si vezměte měsíční zprávu o prodeji. Je to jako vytvořit příběhovou knihu, která popisuje klíčové prodejní metriky, trendy a ukazatele výkonnosti. Reporting převádí složitá data do podoby vyprávění, kterému zainteresované strany snadno porozumí, a usnadňuje tak informované rozhodování.
Chápejte retenci jako umění udržovat trvalý vztah se zákazníky. Zahrnuje strategie a snahy o udržení angažovanosti, spokojenosti a loajality zákazníků po delší dobu, což podporuje dlouhodobé vazby.
Jako příklad retence je možné uvést zavedení věrnostního programu pro zákazníky. Je to jako péče o trvalý vztah prostřednictvím nabídky odměn, slev a personalizovaných pobídek na podporu opakovaných obchodů. Cílem retenčních strategií je upevnit pouto mezi podnikem a jeho zákazníky.
RLS - tedy zabezpečení na úrovni řádku - je jako osobní ochranka pro vaše řádky dat. Omezuje přístup k datům na úrovni řádků na základě předem definovaných pravidel a zajišťuje, aby uživatelé viděli pouze data, která jsou oprávněni zobrazovat.
Představte si sami sebe jako správce databáze a RLS je váš bezpečnostní systém. Pomáhá vám řídit přístup k citlivým datům a zajišťuje, že každý uživatel má přístup pouze k informacím relevantním pro jeho roli.
Představte si analýzu sezónnosti jako proces pochopení a rozluštění přírodních rytmů v datech. Zahrnuje identifikaci a analýzu opakujících se vzorců nebo trendů, které mají sezónní nebo cyklický charakter.
Za příklad analýzy sezónnosti považujte analýzu kolísání prodeje v průběhu roku. Je to jako pozorování a pochopení přirozeného přílivu a odlivu chování zákazníků, identifikace vrcholných období a odpovídající přizpůsobení strategií. Analýza sezónnosti pomáhá firmám sladit své aktivity s předvídatelnými vzorci.
Představte si tabulku jako pečlivě uspořádaný soubor dat. Jedná se o strukturovaný formát, který prezentuje informace v řádcích a sloupcích, což umožňuje snadné vyhledávání, porovnávání a analýzu.
Jako příklad uvažujme tabulku pro skladové zásoby produktů. Je to jako organizovaný soubor dat, který v systematickém uspořádání uvádí produkty, jejich množství a další důležité údaje. Tabulky usnadňují přehlednou a efektivní reprezentaci informací a umožňují rychlé vyhledávání a pochopení dat.
Představte si Tableau jako umělecké datové plátno, které je známé svým kreativním stylem vizualizací. Je to nástroj, který vyniká tím, že uživatelům nabízí širokou škálu umělecké svobody a podporuje kreativitu při prezentaci dat.
Představte si, že pomocí nástroje Tableau vytvoříte dynamický dashboard prodejní výkonnosti s výtvarnými vizualizacemi. Je to jako být umělcem na plátně a kreativně vyjadřovat složité prodejní trendy. Síla Tableau spočívá v jeho schopnosti poskytnout platformu pro vizuálně výrazné a kreativní vyjádření příběhu dat.
Pohled si představte jako zaostřenou čočku, která zvýrazňuje určité aspekty dat, aniž by měnila základní datovou sadu. Je to způsob, jak si přizpůsobit perspektivu, zdůraznit konkrétní detaily a zároveň zachovat dynamické spojení s původními daty.
Jako příklad uvažujme filtrované zobrazení nákupu zákazníků. Je to jako použití zaostřeného objektivu ke zkoumání nákupů zákazníků v rámci širšího datasetu. Pohledy poskytují přizpůsobený způsob analýzy konkrétních informací bez úpravy základních dat.
V některých případech mohou být pohledy materializované a vytvářet statické snímky vybraných dat. Materializované pohledy nabízejí výhodu předem vypočtených výsledků a zvyšují výkonnost dotazů tím, že ukládají a aktualizují data pohledu v určitých intervalech.
Za vizuál považujte jeden graf nebo diagram v reportu nebo na dashboardu, který vypráví příběh pomocí dat. Je to názorné zobrazení, které zlepšuje chápání.
Čárový graf výkonnosti prodeje: Představte si čárový graf znázorňující měsíční tržby z prodeje. Tento vizuál poskytuje jasné znázornění toho, jak tržby kolísaly v čase, a umožňuje rychlý vhled do trendů výkonnosti.
English