Mitä liiketoimintapäättäjän tulisi tietää analytiikka-alustasta?
Lue lisää blogista
________ _
Kun maailma verkottuu ja yritysten toiminta digitalisoituu, data on yrityksille ja organisaatioille keskeinen raaka-aine ja polttoaine.
Data-analytiikka luo asiakasymmärrystä ja auttaa rakentamaan yhä parempaa asiakaskokemusta. Analytiikka mahdollistaa kannattavuuden parantamisen, joka on vaatimus kilpailussa menestymiselle. Analytiikan ja tekoälyn avulla datasta on mahdollista kehittää kokonaan uusia toimintatapoja, palveluja ja uudenlaista liiketoimintaa.
Olennaista on, kuinka datamassasta päästään aitoihin hyötyihin. Haaste ei tänä päivänä yleensä ole datan saatavuus, vaan pikemminkin oleellisen datan valikointi ja sen jalostaminen merkitykselliseksi tiedoksi. Siksi avainasemassa ovat liiketoiminnasta johdetut tavoitteet datan hyödyntämiselle. Myös perustan on oltava kunnossa: kuinka dataa kerätään, varastoidaan ja hallitaan.
Data auttaa paitsi ymmärtämään, myös ennustamaan liiketoiminnan kehitystä. Parhaimmillaan analytiikka toimii työkaluna liiketoiminnan johtamisessa. Autamme datan hyödyntämisessä kokonaisvaltaisesti, liiketoimintatavoitteiden suunnittelusta lähtien.
Dataa kertyy yrityksissä ja organisaatioissa valtavia määriä. Datan saatavuutta suurempi haaste voikin olla, kuinka koota data eri lähteistä hyödynnettävään muotoon.
Yhteen paikkaan keskitetystä tietovarastosta dataa on helppo yhdistellä, analysoida ja jalostaa eteenpäin käyttötarpeen mukaan.
Moderni tietovarasto on perinteistä toteutusta laajempi kokonaisuus, joka tukee myös ei-strukturoitua tietoa ja uudenlaisia tapoja tiedon hyödyntämisessä.
Moderni tietovarasto toteutetaan yleensä pilveen. Myös on-premise-ratkaisu on mahdollinen.
Kun data on koottu yhdelle alustalle, se vaatii tyypillisesti jäsentelyä ja luokittelua, jotta se saadaan hyödynnettävään muotoon. Lisäksi dataan liittyy paljon kysymyksiä sen käsittelystä: Kuka dataan pääsee käsiksi? Mihin dataa käytetään, ja kuinka sen käyttöä valvotaan?
Autamme asiakkaitamme datan hallinnassa sekä teknisen ratkaisun että toimintamallin näkökulmasta.
Syvällinen asiakasymmärrys auttaa suunnittelemaan toimenpiteitä, joilla voit kasvattaa olemassa olevien asiakkuuksien arvoa, tehostaa uusasiakashankintaa tai esimerkiksi estää asiakaspoistumaa.
Data kertoo, mitkä markkinointitoimenpiteet toimivat asiakaskunnassasi parhaiten. Analytiikan avulla kokonaiskuvasi myynnin ja markkinoinnin operatiivisesta tehokkuudesta tarkentuu, ja pystyt kohdistamaan markkinointipanostukset entistä paremmin.
Ymmärrä:
Kannattavuuslaskennalla saavutetaan kokonaisymmärrys yrityksen kustannuksista ja tuotoista tuotteittain ja asiakkaittain. Analyysi tuottaa tyypillisesti silmiä avaavia oivalluksia – vaikkapa tiettyjen asiakkaiden kannattamattomuudesta sekä siihen johtavista syistä.
Ennakoi:
Ennusteiden ja skenaarioanalyysien avulla hahmotetaan, miten kannattavuus tulee kehittymään tulevaisuudessa, ja miten oman toiminnan ja toimintaympäristön muutokset heijastuvat kannattavuuteen.
Paranna:
Kustannus- ja kannattavuusinformaatio auttaa esimerkiksi kannattavuutta parantavien asiakastoimenpiteiden suunnittelussa tai varastojen ja resurssikäytön optimoinnissa.
Tekoäly on parhaimmillaan tukemassa arjen päätöksentekoa, prosessien automatisointia sekä mahdollistamassa uusia liiketoimintamalleja. Tekoäly tarjoaa uutta näkemystä, joka mahdollistaa asiakaskokemuksen kehittämisen, monimutkaisten prosessien automatisoinnin tai paremman johtamisen. Digia tuo tekoälyn sovellutukset konkreettiseksi osaksi arjen toimintoja.
Reaaliaikaista dataa keräävien laitteiden määrä kasvaa kiihtyvään tahtiin. Data muuttuu arvokkaaksi informaatioksi vain oikein yhdistelemällä, analysoiden ja selkeästi käyttäjille esitettynä. Digian IoT-ratkaisujen avulla voit kerätä, varastoida, jakaa ja jalostaa aidosti arvokasta informaatiota.
Digitaalisen muutoksen kumppani konsultoinnista toteutukseen
Tuloksellisia ja dataohjautuvia digitaalisia palveluita
Integraatioilla mahdollistetaan tiedon hyödyntäminen luotettavasti, turvallisesti ja reaaliaikaisesti kaikista käytössä olevista järjestelmistä.
