Какие компании чаще всего используют аналитику и Business Intelligence в целях развития?

Малые и средние предприятия (SME) тратят больше средств на SaaS-сервисы и новое программное обеспечение, тогда как крупные корпорации вкладывают деньги преимущественно в обслуживание и консалтинг.
Business Intelligence (BI) инициативы в малых и средних компаниях чаще всего диктуются продажами и маркетингом.
SME, в которых работают до 100 сотрудников, являются наиболее агрессивными компаниями в своих планах по внедрению аналитики и BI в течение 12, 24 или 36 месяцев.
По сравнению с крупными компаниями SME, в которых работают до 100 сотрудников, в 3 раза чаще сообщают об успешном внедрении BI.

Недавно Dresner Advisory Services опубликовали рыночное исследование по Business Intelligence (совокупности методов и инструментов, позволяющих переводить «сырую», необработанную информацию в форму, доступную для восприятия и обработки человеком) в малых и средних компаниях за 2017 год. Они определяли небольшое предприятие как организацию, которая насчитывает от одного до 100 сотрудников, компании средних размеров должны были иметь от 101 до 1000 сотрудников, а крупные корпорации — более 1000 специалистов.

По завершению исследования Dresner Advisory Services получили следующие результаты:

В 2017 году SME активно используют облачные вычисления, делая акцент на отчетах и дашбордах для принятия лучших решений в маркетинге и продажах. Крупные корпорации приоритезируют управление данными (data governance) и аналитику местоположения (location intelligence), чтобы повышать эффективность своего бизнеса в глобальном масштабе. В целом интерес к «большим данным» проявляют все компании, рассмотренные в ходе исследования.

Технологические предпочтения компаний разных размеров: синий — мелкие предприятия, красный — средний бизнес, зеленый — крупные корпорации.

По часовой стрелке: отчеты; дашборды; продвинутая визуализация; самообслуживание конечных пользователей; хранение данных; обнаружение данных; data-майнинг, продвинутые алгоритмы; data-сторителлинг; интеграция с операционными процессами; поддержка мобильных устройств; планирование ресурсов предприятия; управление данными; внедрение бизнес-аналитики; совместная поддержка для когортного анализа; подготовка и комбинирование данных конечного пользователя; data-каталоги; основанные на поиске интерфейсы; SaaS и облачные вычисления; in-memory анализ; «большие данные»; аналитика местоположения; возможность создавать транзакционные приложения; анализ потоковых данных; функциональные аналитические приложения; когнитивная бизнес-аналитика; текстовая аналитика; обработка естественного языка; соцмедиа аналитика; open source ПО; обработка сложных событий; Интернет вещей (IoT); edge computing; видео-аналитика.

В течение последних 4 лет SME фокусировались на «больших данных», data-governance и data-каталогах, уделяя особое внимание отчетам, дашбордам и продвинутой визуализации. Теперь SME не приоритезируют интеграцию с операционными процессами, поддержку мобильных устройств, in-memory анализ, внедрение бизнес-аналитики и аналитику местоположения. На приведенном ниже графике вы можете увидеть, как менялись технологические тенденции в SME сегменте, более подробно:

Технологические приоритеты SME сегмента в период с 2013 до 2017 года

По часовой стрелке: дашборды; отчеты; продвинутая визуализация; самообслуживание конечных пользователей; хранение данных; обнаружение данных; data-сторителлинг; data-майнинг, продвинутые алгоритмы; интеграция с операционными процессами; поддержка мобильных устройств; внедрение бизнес-аналитики; совместная поддержка для когортного анализа; планирование ресурсов предприятия; подготовка и комбинирование данных конечного пользователя; SaaS и облачные вычисления; основанные на поиске интерфейсы; data-каталоги; управление данными; возможность создавать транзакционные приложения; in-memory анализ; «большие данные»; аналитика местоположения; анализ потоковых данных; функциональные аналитические приложения; когнитивная бизнес-аналитика; текстовая аналитика; обработка естественного языка; соцмедиа аналитика; open source ПО; обработка сложных событий; Интернет вещей (IoT); edge computing; видео-аналитика.

С точки зрения использования аналитики и Business Intelligence основными приоритетами SME компаний являются рост доходов и получение конкурентных преимуществ. Согласно исследованию, абсолютно все опрошенные организации нацелены, прежде всего, на принятие более эффективных решений. Чем меньше компания, тем тщательнее она отслеживает доходы и конкурентные преимущества, полученные за счет аналитики и BI. SME используют аналитику и BI, чтобы фокусироваться на привлечении новых и удержании текущих клиентов, тогда как большинство корпораций повышают за счет этого свою операционную эффективность.

Основные Business Intelligence цели в компаниях разных размеров: более эффективное принятие решений; повышение операционной эффективность; увеличение прибыли; получение конкурентных преимуществ; повышение уровня обслуживания клиентов.

По сравнению с крупными компаниями SME, в которых работают до 100 сотрудников, в 3 раза чаще сообщают об успешном внедрении BI. Большинство крупных компаний задействуют свои аналитические и BI возможности примерно на 20%. Поскольку в таких организациях работает намного большее сотрудников, а аналитика и BI здесь используется для повышения операционной эффективности, в этом плане они серьезно проигрывают SME-сегменту.

Темпы внедрения Business Intelligence в современных компаниях разных размеров

SME, в которых работают до 100 сотрудников, являются наиболее агрессивными компаниями в своих планах по внедрению аналитики и BI в течение 12, 24 или 36 месяцев. SME организации воспринимают аналитику и BI как катализатор роста и повышения конкурентоспособности. Многие мелкие компании с менее чем 100 сотрудниками утверждали, что они акцентируют внимание на использовании аналитики и BI для повышения качества своей продукции и гибкого производственного планирования.