עסקים מדברים בשפה של נתונים, הם רוצים לדעת כמה לקנות או למכור, מהו המועד הנכון ביותר לבצע את הפעולות העסקיות הללו, וכיצד להעלות את הערך העסקי. הנה שלוש דרכים בהן ניתוח נתונים יעיל עשוי לשפר את הרווחיות.
שיפור רווחיות ממבט תפעולי.
עסקים אשר יישמו פתרונות BI מתקדמים המאפשרים להם לחקור את הדאטה בחופשיות על בסיס לוחות מחוונים (דשבורדים) אנליטיים יכולים בלחיצת כפתור אחת לבצע ניתוח נתונים שמגיעים ממקורות שונים, פנים וחוץ ארגוניים. לדוגמה: נניח ומנהל תחום השילוח בחברה קמעונאית גדולה מעוניין לצמצם את עלויות השילוח ב-20% תוך שלושה חודשים, כיצד הוא יכול לעשות זאת? תחילה הוא יכול להקליד את השאלה העסקית בשורת החיפוש שמערכת ה-BI בתגובה הוא יקבל מידע מאורגן בטבלאות. לאחר מכן אם נניח והוא הבין שעיקר עלויות קו החלוקה משויכות למשאית אחת, והסיבה לכך היא משום שהמשאית נוסעת במסלול הררי, ולכן צריכת הדלק שלה גבוהה יותר, מה יקרה אם הוא ישנה את מסלול הנסיעה לנתיב מישורי יותר? כמה כסף הוא יכול לחסוך בהחלטה זו, ומתי הוא ישיג את היעד?
מנהל השילוח יכול להקליד שאלות אלו ואחרות בשורת החיפוש שעל לוח המחוונים שלו ולצפות בנתונים, הוא יכול אף להעביר את הנתונים לטבלאות חום, מפות, גרפים ותרשימים ולהגיע למסקנות עסקיות חדשניות וחסכוניות בזמן ובמשאבים (שכן הוא לא נדרש לעבודתם של אנשי צוות הפיתוח ביצירת דוחות חדשים).
שיפור רווחיות ממבט שיווקי.
עסקים רבים מקצים סכומים נכבדים לפרסום ולשיווק העסק בערוצי המדיה השונים, לעיתים הם מנהלים עשרות מסעות פרסום במקביל, חלקם במדיה הדיגיטלית וחלקם במדיה המסורתית, אך האם הם יכולים למדוד עד כמה מסעות הפרסום האלו יעילים? וכמה שעות עבודה נדרשות כדי להגיע לתובנות הללו?
כיום אין עוד צורך לבצע חישובים ידניים, לאסוף נתונים מאינספור מקורות, לרכז אותם בטבלאות ולאחר מכן לנתח אותם בכלים גרפיים מתקדמים משום שיש מערכות ניתוח נתונים מתקדמות שמרכזות את כלל הנתונים על מסעות הפרסום במסך אחד, ומאפשרות להשוות ביניהם בקלות, להבחין בין מסעות פרסום רווחיים למסעות פרסום שלא השיגו את היעדים ולבצע פעולות עסקיות, שמאפשרות למצות את התקציב השיווקי בצורה טובה יותר – למשל לנתב תקציב ממסע פרסום כושל למסע פרסום מניב, לעצור מסעות פרסום, לשפר את הקיים ועוד. כאשר איסוף הנתונים וניתוחם נעשים באמצעות מערכת ניתוח הנתונים ומוצגים במגוון רחב של כלים גרפיים.
שיפור רווחיות מהיבט ניהול המלאי.
מלאי הוא משאב עסקי יקר מאוד, שלא פעם מכביד על עסקים ופוגע בנזילות הכספית. עסקים המעוניינים לעבוד בשיטת just in time או לשמור על היצע שתואם את הצורך נעזרים במערכות ניתוח נתונים כדי לנהל את המלאי במספר מישורים: ראשית – במישור המקצועי: ביצוע ספירות, ניהול מלאי המחסן, דיווחים למערכת על פעולות ניפוק והוספה למלאי, דיווחים על מלאי פגום ועוד. מערכות ניתוח נתונים מוצגות גם על גבי מסופונים ניידים, ולכן ניתן להגיע בכל עת לרמת התאמה גבוהה מאוד בין המצאי לבין רישומי המערכת.
נוסף לכך, מנהלי המחסן יכולים להתריע מראש על מלאי שבקרוב מגיע למועד התוקף שלו, מידע שבוודאי עשוי לשמש את מחלקת המכירות, שיכולה להציע מבצע או הטבה ללקוחות, כמו כן מנהלי המלאי יכולים לצפות בהזמנות הרכש ולדעת מתי הם יכולים לנפק פריטים לפקודות עבודה בסביבת הייצור או לנפק סחורה בהתאם לביקוש הלקוחות. כמו כן, באמצעות הנתונים הם יכולים לנצל טוב יותר את שטח המחסן, לאחסן פריטים באותו האיתור שממילא מנופקים יחדיו, לאחסן פריטים על פי מסלולי ליקוט קבועים ולחסוך בדלק ועוד.
