I. BI Техники

1. Събиране и интеграция на данни

• Описание: Събиране на данни от различни източници (ERP, CRM, IoT устройства и др.) и тяхното обединяване в централизирана база данни или хранилище (data warehouse).
• Техники:
  • ETL (Extract, Transform, Load): Процес за извличане, трансформиране и зареждане на данни.
  • Интеграция в реално време: Използване на API или стрийминг технологии.

2. Анализ на данни

• Описание: Оценка на данните с цел разкриване на тенденции, корелации и аномалии.
• Техники:
  • Описателен анализ (Descriptive Analytics): Анализ на исторически данни за разбиране на миналото.
  • Диагностичен анализ (Diagnostic Analytics): Идентифициране на причините за конкретни събития.
  • Предсказващ анализ (Predictive Analytics): Използване на модели за прогнозиране на бъдещи тенденции.
  • Прескриптивен анализ (Prescriptive Analytics): Предлагане на оптимални действия въз основа на анализа.

3. Визуализация на данни

• Описание: Представяне на данните в графична форма за по-добра разбираемост.
• Техники:
  • Дашборди с ключови показатели за ефективност (KPIs).
  • Графики, диаграми и географски карти.
  • Интерактивни инструменти за визуализация, като Tableau, Power BI, и Qlik.

4. OLAP (Online Analytical Processing)

• Описание: Използване на многомерни кубове за анализ на данни по различни измерения (например продажби по региони, времеви периоди и продукти).

5. Data Mining

• Описание: Използване на алгоритми за откриване на модели и закономерности в големи набори от данни.
• Приложения: Сегментиране на клиенти, анализ на кошницата и предсказване на поведението на потребителите.

6. Автоматизация и изкуствен интелект

• Описание: Внедряване на AI и ML за автоматизация на BI процеси, като прогнозиране на продажби, откриване на аномалии и персонализация.

 II. BI Приложения

1. Управление на бизнеса

• Проследяване на ключови показатели за ефективност (KPIs).
• Оптимизация на операции чрез анализ на производителността.

2. Продажби и маркетинг

• Сегментиране на клиенти: Разделяне на клиентите на групи според демография, поведение или стойност.
• Предсказване на продажби: Използване на исторически данни за прогнозиране на бъдещи приходи.
• Маркетингови кампании: Анализ на ефективността на кампаниите и тяхното оптимизиране.

3. Управление на веригата за доставки

• Проследяване на наличностите в реално време.
• Идентифициране на неефективности в логистиката.
• Оптимизация на складовите процеси.

4. Финансов анализ

• Анализ на паричните потоци и бюджети.
• Управление на разходите и намаляване на финансовия риск.

5. Човешки ресурси

• Проследяване на производителността на служителите.
• Анализ на текучеството и планиране на наеманията.

6. Обслужване на клиенти

• Анализ на удовлетвореността на клиентите.
• Предсказване на нуждите на клиентите чрез анализ на обратната връзка.

7. Управление на риска

• Идентифициране на рискове чрез анализ на данни.
• Предсказване на потенциални проблеми и тяхното предотвратяване.