Trender innen bi frokostseminar sas va 120515
•Télécharger en tant que PPTX, PDF•
1 j'aime•290 vues
Three IT trends will hit You and Your business in a very nesar future. Get inspired to handle them: #1 - Predicitive Analytics, #2 - BigData and #3 - Visualization
Recommandé
Contenu connexe
Similaire à Trender innen bi frokostseminar sas va 120515
Similaire à Trender innen bi frokostseminar sas va 120515 (20)
Trender innen bi frokostseminar sas va 120515
- 1. Trender innen Business Intelligence Lars Rinnan Adm dir, NextBridge Consulting AS @lamirin @nextbridgeas
- 2. Business Intelligence vil innen 5 år være noe helt annet enn det er i dag
- 3. Agenda 3 trender innen BI Hvordan henger disse sammen? Hvordan endrer de måten vi jobber på?
- 4. 3 store trender innen BI Prediktiv analyse Big data Datavisualisering
- 5. Trend # 1: Prediktiv analyse
- 6. Prediktiv analyse SAS global leder på dette i 39 år SAS Enterprise Miner satte bransjestandarden
- 7. Business Intelligence Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes. BI technologies provide historical, current and predictive views of business operations
- 8. «Rapporter» om fortiden, nåtiden og fremtiden Trenger alle tre perspektivene til komplett styring av en virksomhet De fleste ser mest/bare på fortiden Altfor få ser på fremtiden Hva gir mest forretningsmessig nytte…?
- 9. Det er lønnsomt å se fremover…. Virksomheter som bruker prediktiv Analytics Virksomheter som IKKE bruker prediktiv Analytics vs. Median ROI 145% Årlig reduksjon av kundebortfall (churn) +6% Median ROI 89% Årlig reduksjon av kundebortfall (churn) -1% Ledende virksomheter bruker Analytics fem ganger mer enn andre selskaper
- 10. 29% har BICC… 57% har Enterprise DW 33% BI er forretningskritisk 8% prediksjon 11% bruker alle data 2% BI driver markedet
- 11. Rapporter om fremtiden Spørmål: Hva kan skje? Verktøy: Simulering, Anbefalinger, Prediksjon Fokus: Forutse hva som kan skje
- 14. Trend # 2: Big data
- 15. Big Data represents the Information assets characterized by such a High Volume, Velocity and Variety to require specific Technology and Analytical Methods for its transformation into Value.
- 24. Ad-hoc rapporter om årsaken til status Spørmål: Hvorfor skjer dette? Verktøy: Spørreverktøy, Datavisualisering Fokus: Utforskning av årsakssammenhenger
- 25. Storytelling “the data tells you what's happening, but the story guides you to an understanding of why it's happening”
- 28. Hvordan henger disse trendene sammen? Visuell eksplorativ analyse av store eller små data (datavisualisering) Statistisk analyse av store eller små data (prediktiv analyse)
- 29. BI-pyramiden Fremtid Hva kan skje? Prediktiv analyse Ad-hoc analyse Hvorfor skjedde det? Datavisualisering Nåtid Hva skjer? Dashboards, scorecards Fortid Hva har skjedd? Faste rapporter Data scientists/ statistikere Analytikere/ controllere/ superbrukere/ ledere Superbrukere/ ledere Forretnings- brukere/ ledere
- 30. Hvordan henger disse trendene sammen? SAS Visual Analytics + Visual Statistics 1. Dataprofilering (SAS VA) 2. Analysere (SAS VS (EM/EG/STAT)) 3. Gi svaret / fortelle historien (SAS VA)
- 31. Hvordan endrer de måten vi jobber på? Prediktiv analyse Fokus vris mot fremtid vs fortid ROI Konkurransekraft Big data Eksterne data vs interne data Nye verktøy Konkurransekraft og forretningsutvikling Datavisualisering Eksplorativ analyse Selvbetjening Historiefortelling
- 32. Oppsummering 3 store trender innen BI/BA Prediktiv analyse Big data Datavisualisering Hvordan henger de sammen? Visuell eksplorativ analyse av store eller små data utfyller Statistisk analyse av store eller små data Dataprofilering => Analyse => Fortelle historien Hvordan endrer de måten vi jobber på? Fokus vris mot utforskning og prediksjon Selvbetjening Historiefortelling
Notes de l'éditeur
- Noen av de sentrale funn i årets BI-barometer undersøkelse er: Flere virksomheter oppfatter BI-løsningen som forretningskritisk, selv om det er langt til toppen (kun 33% p.t). Noe av forklaringen kan være at man bruker BI-løsningene som før og i liten grad utnytter tilgjengelige data og nye muligheter, som f.eks eksterne eller ustrukturerte data (Big Data), avanserte analyser, prediksjon, simulering osv. Kun 2% melder at de er på nivå «BI driver markedet» (som f.eks amazon.com) og dette påvirker nesten ikke gjennomsnittsmodenheten. Det siste året observerer vi en konsolidering av siloer/avdelingsvise DVH (5% reduksjon) til felles konsern/enterprise DVH (3% økning). Samtidig bruker bare halvparten av disse BICC til å styre utvikling og drift av løsningene… Dette er omtrent på samme nivå som i fjor. Hovedkonklusjonen er at den utviklingstrenden vi ser siden i fjor er positiv men trolig «for lite for sent». For å få optimal avkastning av BI i dag og være i stand til å henge med verdensutviklingen fremover må man utnytte data mye bedre og ta i bruk de nye analysemulighetene som finnes.
- Eksempel på verktøy for prediktiv analyse (JMP fra SAS Institute).
- Data vokser eksponensielt. Allerede ekstrem vekst, men den øker videre i de kommende årene.
- Hvor kommer disse dataene fra? I tillegg til alle maskin-til-maskin sensorer og personlige sensorer er det sosiale medier som står bak dataveksten. Merk: dette er rik og ikke minst riktig informasjon om seg selv som personer frivillig deler. En fantastisk kilde til informasjon om vedkommende, hva de liker og ikke liker, hva de bruker tid og penger på osv. Dette er en svært nyttig kilde til informasjon for kundebearbeiding, relevant kommunikasjon og relasjonsbygging.
- Se utvikling i sentiment over tid. Relevant ifm for eksempel kampanjer. Se hele tweets osv.
- Internet of things (IoT) er begrepet som brukes om alle dingser som er oppkoblet til internett.
- Antall dingser som er tilknyttet nettet øker dramatisk til 6,6 pr person i 2020. Fremdeles bare så vidt over 50 % av befolkningen online. Flest internett-brukere i APAC. 50 mrd tilkoblede dingser. Alle dingsene utveksler store mengder data, som kan analyseres.
- Å bli avspist med Excel som analyseverktøy på jobben når du har slikt privat vil ikke aksepteres etterhvert
- Ser ut som et dashboard og det brukes ofte som det også. Forskjellen er bruken. Datavisualiseringsverktøy er selvbetjeningsverktøy, som er mye mer fleksible ift å analysere data. Det er enkelt for den nysgjerrige forretningsbrukeren å selv trekke inn nye data, og se dem på andre måter, eller sammenstilt med andre data.