Kā zināt to, ko vēl nezinu: uzņēmuma datu potenciāls

Kad uzņēmuma datu analīzei ir nepieciešams BI rīks?

Vai sapulces uzņēmumā pārvēršas par viedokļu apmaiņu, nevis datos balstītu diskusiju? Kristaps Eniņš, Baltijas Datorakadēmijas datu un biznesa procesu eksperts, skaidro, kā identificēt četrus biežākos “sāpju punktus”, kas signalizē – pienācis laiks ieviest BI rīkus. Praktiski piemēri no dažādām nozarēm, ieteikumi par izmaksu samazināšanu, klientu noturēšanu un mārketinga investīciju atdeves mērīšanu padara šo video par vērtīgu resursu katram uzņēmuma vadītājam.

Šajā video:

00:00 Ievads: Kas ir datu analītika un kāpēc tā kļūst būtiska uzņēmumiem

01:04 Kā noteikt datu analīzes nepieciešamību: 4 biežākie sāpju punkti

02:02 Viedokļu sapulces vai datos balstīti lēmumi

03:10 Neizprotami rezultāti un minējumi budžeta plānošanā

03:30 Mārketinga izmaksu izsekošana un kļūdu analīze

05:14 Ko datu analīze dod uzņēmumam; peļņas optimizācija un cenu stratēģijas

05:28 Izmaksu samazināšana un krājumu pārvaldība ar datiem

06:55 Laimīgāki klienti: piemērs no ASV zīmola CHUWI

08:38 Klientu noturēšana ar datu palīdzību

09:38 Kā uzsākt datu analītikas ieviešanu: koncentrēties uz vienu jautājumu

11:07 Jautājumi un atbildes

Kā datu analītika atrisina biznesa problēmas: no pašizmaksas līdz noliktavas efektivitātei

Power BI ir ne tikai datu vizualizācijas rīks, bet arī stratēģisks sabiedrotais lēmumu pieņemšanā visos uzņēmuma līmeņos. ELVA pārstāvis Jānis Beķers dalās ar reāliem piemēriem, kā Power BI palīdz precīzi noteikt produkta pašizmaksu, veidot izdevīgus iepirkumus un uzlabot noliktavas darbību līdz sekundei. Uzzini, kā automatizēt datu apvienošanu no ERP, CRM un e-komercijas sistēmām, kā arī samazināt atkarību no minējumiem – nomainot tos ar datu pamatotiem lēmumiem.

Šajā video:

00:00 Ievads: Kas ir Power BI un kāpēc to izvēlas uzņēmumi

01:08 Kā Power BI savieno datus no dažādām sistēmām

01:37 Datu ielādes un attīrīšanas process

01:55 Reāllaika vizualizācijas un mākslīgā intelekta priekšrocības

02:35 Galvenie ieguvumi uzņēmumiem: lēmumu ātrums, piekļuve datiem, elastība

03:49 Piemērs no ražošanas: pašizmaksas aprēķins un gaisa mitruma ietekme

05:57 Datu panelis ražotājam: izmaksu sadalījums, neplānotā ražošana

07:17 Iepirkumu izaicinājumi un Power BI pielietojums jaunu tirgu izpētē

09:30 Produktu analīze: kurus pirkt, par cik un kādi ir riski

10:14 Atgrieztās preces un to ietekme uz peļņas rādītājiem

10:53 Konsolidētie dati un prognozes efektīvākai iepirkumu vadībai

11:30 Power BI noliktavā: preču izvietojums un darbinieku motivācija

12:10 Reāllaika efektivitātes uzraudzība un datu vizualizācijas

13:33 Kāpēc Power BI ir piemērots visām uzņēmuma jomām

14:30 Jautājumi un atbildes

Kāda ir BI nozīme datu sinerģijā un biznesa izaugsmē? 

Datu potenciāls uzņēmumā bieži vien netiek pilnībā izmantots – to atzīst arī Latvijas Pasta BI daļas vadītājs Aleksandrs Ļubins. Sarunā viņš atklāj, kā Power BI ļauj uzņēmumiem pieņemt precīzākus lēmumus, pārvarēt rutīnas paradumus un nodrošināt kvalitatīvu analītiku visos līmeņos – no operatīvajiem darbiniekiem līdz vadībai. Uzzini, kā uzlabot datu kvalitāti, pārvarēt izaicinājumus integrācijā un sagatavoties nākotnei ar mākslīgā intelekta risinājumiem.

Šajā video:

00:00 Ievads: kā interpretēt “zināt to, ko nezini” biznesā

01:05 Datu potenciāls uzņēmumā: kā saprast, ka dati jau ir pieejami

01:55 Kā Power BI palīdz pieņemt precīzākus un ātrākus lēmumus

03:20 Lielākais šķērslis: ieradumi un pārliecība par Excel “drošību”

04:20 BI vēstneši komandā: kā veicināt lietošanu visos līmeņos

05:10 Operatīvās atskaites visās nodaļās un līmeņos – datu pārskatu paneļi

06:00 Kā BI rīki palīdz uzlabot kvalitāti uzņēmumā

06:16 Kādi datu rīki tiek izmantoti Latvijas Pastā: Microsoft risinājumis Power BI, Azure u.c.

06:47 Nākotne: pašapkalpošanās analītika un mākslīgā intelekta iespējas

07:35 Plāni prognozēšanai un klientu atsauksmju analīzei

08:30 Kādas prasmes nepieciešamas BI komandai šodien un nākotnē

09:30 Trīs līdz piecu gadu perspektīva: datu apjoma un MI loma uzņēmumos

10:37 Tendences un izaicinājumi: datu kvalitāte, dažādas sistēmas un datu apvienošana

11:54 Jautājumi un atbildes