Для принятия более эффективных решений необходима интеграция данных

Интеграция данных является важным шагом на пути к эффективной бизнес-аналитике. Способность организации эффективно управлять сбором и анализом данных из различных областей бизнеса, включая инвентаризацию запасов, продажи, маркетинг и финансы, весьма актуальна и значима.

Интеграция данных имеет ключевое значение для вашего бизнеса

Каждый сотрудник на всех уровнях организации ежедневно принимает многочисленные решения, влияющие на бизнес. Организации идут на многое, чтобы предоставить своим сотрудникам нужную информацию в нужное время, и именно поэтому они в состоянии оперативно и последовательно принимать разумные решения, ведущие к оптимизации операций, более эффективному обслуживанию клиентов, повышению доходов и росту своей доли на рынке.

Интеграция данных является важным шагом на пути к эффективной бизнес-аналитике.

Способность организации эффективно управлять сбором и анализом данных из различных областей бизнеса, включая инвентаризацию запасов, продажи, маркетинг и финансы, весьма актуальна и значима.
В компанииях, которые успешно интегрируют данные, принимаются дифференцированные решения, основанные на всех доступных фактах, и это дает им конкурентное преимущество. В противном случае, когда данные не интегрированы, пользователи должны принимать решения на основе информации из подмножеств общих доступных данных — например, данный пользователь может иметь доступ к ограниченной информации с ограниченным объемом. Это, в свою очередь, уменьшает широту и снижает сложность вопросов, которые может задать пользователь.

Чем успешнее интеграция данных, тем больше у пользователей возможностей генерировать вопросы и повышать сложность этих вопросов. Сотрудники будут иметь доступ ко всей соответствующей информации в организации и, таким образом, смогут задавать межфункциональные вопросы, ответы на которые дают полную картину условий ведения бизнеса. Это позволит им каждый раз принимать полностью обоснованные решения.

Без интегрированных данных лица, принимающие решения, могут ответить только на ограниченное количество вопросов в различных предметных областях. Например, представьте, что у бизнес-аналитика компании электронной коммерции есть данные о продажах, доступные только для линейки обуви, в которой она работает. Она может спросить: «А какая у нас самая продаваемая обувь по магазинам и регионам?» или «Какие другие продукты потребители, скорее всего, добавили бы в свои онлайн-корзины при покупке обуви данного бренда?» Хотя это и важные вопросы, они, вероятно, ничем не отличаются от тех вопросов, которые конкуренты ее компании, вероятно, тоже задают и отвечают на них.

Важно, что при объединении предметных областей могут быть решены новые межфункциональные вопросы:

«Какая марка обуви присутствует в наших самых прибыльных корзинах?» и «Если я буду продвигать эту обувь, какие другие продукты, скорее всего, также будут продаваться попутно?» Такие вопросы оказывают большое влияние на бизнес и не могут быть решены только в одной предметной области.

Интеграция большего количества предметных областей приводит ко все более сложным вопросам:

«Пр прогнозам на основе текущих рекламных акций, какая обувь будет иметься в наличии и в каких точках, и как это повлияет на моих лучших клиентов и другие продукты, которые я продаю?» Эти новые межфункциональные вопросы гораздо более актуальны для бизнеса и обеспечивают перспективное понимание ситуации, которое позволяет принимать дифференцированные, прогностические решения.

В дополнение к повышению уровня типов вопросов, которые могут задавать сотрудники, интеграция данных значительно увеличивает количество вопросов, которые они также могут задавать. На рисунке 1 показан сценарий, при котором количество заданных вопросов и ответов на них быстро растет благодаря межфункциональной интеграции данных. В каждой предметной области возможно определенное количество вопросов: данные о продажах продуктов могут включать 26 вопросов, данные корзины онлайн-покупок - 32 вопроса, данные о запасах и поставщиках - 45 вопросов, прогнозные данные - 23 вопроса и данные о клиентах - 38 вопросов. В сумме общее количество учитываемых тематических вопросов составляет 164 (26+32+45+23+38). Однако, когда предметные области интегрированы и уже поддерживаются новые межфункциональные вопросы, можно ответить еще на 158 вопросов, в результате чего в общей сложности имеется 322 вопроса (164 + 158).

Эволюция модели очевидна:

Чем больше предметных областей по всей компании интегрировано и доступно при принятии решений, тем более сложными и актуальными становятся решения. Налицо двойная выгода. Интеграция данных позволяет получать ответы на большее количество вопросов, при этом лучших вопросов, с большим положительным эффектом на бизнес.

Представьте, что вы принимаете бизнес-решение, не зная, как оно повлияет на ваших клиентов, продажу сопутствующих продуктов или вашу прибыль. Организациям, которым не хватает интегрированных данных, будут в состоянии принимать решения только на основе частичных данных, или потенциально делать это несвоевременно. Компании с интегрированными данными будут использовать свою способность принимать быстрые, обоснованные и дифференцированные решения и открывать новые направления инноваций. В результате они окажутся лидерами среди своих конкурентов.

Хотите узнать, как Teradata Vantage может помочь вам с интеграцией данных?