Выкупы с маркетплейсов. 50 лучших онлайн-статей по бизнес-аналитике

Специалист по продвижению товаров на маркетплейсах

Читая это, представьте, пожалуйста, старое вступление Chicago Bulls 90-х в духе «давайте готовимся к грохоту». А еще лучше, включите Guns n ‘Roses “Paradise City”.

Почему?

Пост BI на этой неделе – это около 50 лучших статей о бизнес-аналитике, доступных в Интернете. Период.

Зачем просматривать такой длинный список?

Эти статьи неизбежно улучшат ваше понимание больших данных и бизнес-аналитики, где отрасль была и движется, и помогут в любом поиске программного обеспечения   для бизнес-аналитики, которое у вас может быть .

Для удобства я разделил этот список на различные категории бизнес-аналитики: статистика бизнес-аналитики и общие тенденции, бизнес-аналитика: что это такое, для чего он нужен, зачем это нужно, облачная бизнес-аналитика, приложения бизнес-аналитики, бизнес-аналитика и малый и средний бизнес, машинное обучение, Большие данные, управление данными, визуализация данных.

Статьи организованы в порядке от основной информации к более сложной. Чем раньше в разделе находится статья, тем более фундаментальной является информация. В некоторых случаях это означает, что труднее читать заранее, но в основном я старался организовать разделы таким образом, чтобы можно было легко провести через концепции.

Статистика бизнес-аналитики и общие тенденции

Кому не нравится статистика? Они похожи на карты: они дают вам общее представление о том, где вы находитесь, куда вы можете пойти, и о проблемах движения в этом направлении. Вот несколько статей, которые дадут вам представление о среде бизнес-аналитики и больших данных. Большинство из них основано на статистике, но некоторые представляют собой просто хорошие обзоры.

1. Луи Коламбус, 2016 г., Big Data, Advanced Analytics и Cloud Developer Update  

Первый вывод из этой статьи: около 5,4 миллиона человек сейчас создают облачные приложения. Да, и четверть всех мировых разработчиков программного обеспечения тоже создают приложения в облаке.

2. Луи Коламбус, Интернет вещей (IoT) , 2016 г., Big Data and Business Intelligence Update.

Какая связь между тем, как ваш бизнес анализирует большие данные, и тем, насколько хорошо ваш бизнес использует ваши устройства IoT? Корреляция есть, но вам нужно будет прочитать статью, чтобы узнать.

Статьи Луи Колумба меня так впечатляют:

замените “игрушки” на “идеи”

3. Мэри К. Пратт, 10 самых популярных технических навыков на 2017 год, включая аналитику и облачные вычисления.

Самый убедительный вывод из этой статьи: 26% респондентов, опрошенных в рамках указанного исследования, планируют нанять сотрудников с навыками бизнес-аналитики в течение следующих 12 месяцев. Только два навыка были оценены выше: служба поддержки и программирование (всего в списке было десять навыков). Помимо этого, приоритет ИТ-отдела №1 (читайте, чтобы узнать) – это бизнес-аналитика.

4. Майк Крелл, Интернет вещей (IOT), прогноз на 2017 г.

Внимание, разочарование на рынке IoT и сокращение рынка. Разочарование произойдет, если шумиха вокруг Интернета вещей не превратится в реальное развертывание. Сокращение произойдет, потому что крупные компании будут поглощать более мелкие предприятия, или более мелкие перестанут существовать. Кроме того, обратите внимание на то, чтобы безопасность была в центре внимания компаний во всем мире, особенно после того DDoS-взлома в октябре прошлого года. Эта статья также является отличным введением в термины бизнес-аналитики (например, «край», «полупроводник» и т. Д.).

5. Бернард Марр, 20 ошеломляющих фактов, о которых должен задуматься каждый бизнес-лидер

Полезный инструмент для оценки того, сколько данных существует сегодня и сколько еще будет создано в ближайшие десятилетия. Вот пример: примерно к 2021 году в мире будет « более 50 миллиардов умных подключенных устройств », и все они будут потреблять и создавать данные.

6. Джо МакКендрик, с Интернетом вещей и большими данными, 92% всего, что мы делаем, будет в облаке.

Здесь есть много наводящей на размышления статистики (объем информации, отправляемой через облако, может увеличиться в 3,7 раза к 2020 году), но есть также и некоторые надежные отчеты о том, что предлагает эта статистика. В анализе Джо МакКендрика также обсуждается, будет ли в ближайшие годы доминировать публичное или частное облако, и помогут ли эти разработки или повредят рынку SaaS.

БИ: что это такое, для чего он нужен, зачем он вам нужен

В статьях этого раздела бизнес-аналитика анализируется более глубоко. Если статистика и цифры предыдущего сегмента освещают контекст бизнес-аналитики, в статьях ниже исследуется, что делает бизнес-аналитику бизнес-аналитикой. Первые три компонента от Gartner защищены платным доступом, но дадут вам лучшее понимание сути бизнес-аналитики, которое вы можете найти где угодно.

7.  Магический квадрант для платформ бизнес-аналитики и аналитики.

«Магический квадрант» Gartner – это лучший общий обзор существующего рынка бизнес-аналитики; поставщики считают, что попадание в Magic Quadrant – главное отличие. Gartner ранжирует основные программы бизнес-аналитики по полноте видения и способности выполнять. Рейтинги по обеим категориям помещают поставщиков в один из четырех квадрантов: нишевые игроки, претенденты, провидцы и лидеры. Наряду с этим представлен подробный обзор сильных и слабых сторон каждого игрока, попавшего в Квадрант. Обязательно к прочтению, если вы хотите инвестировать в инструменты бизнес-аналитики .

8.  Критические возможности для платформ бизнес-аналитики и аналитики.

Критические возможности (документ и фактические возможности) – это то, что Gartner использует для включения поставщиков в магический квадрант. Это еще один полезный источник информации, созданный для того, чтобы вписаться в Magic Quadrant.

9.  Критерии оценки платформ бизнес-аналитики и аналитики.

Критерии оценки расскажут, как оценивать программу бизнес-аналитики. Существенный обзор того, что должна иметь каждая программа Business Intelligence, с разбивкой на обязательные, предпочтительные и необязательные категории. Если вы работаете на рынке программного обеспечения для бизнес-аналитики, «Критерии оценки» помогут вам проверить качество программ потенциальных поставщиков.

10. Крис Либетрау, Business Intelligence. Что это такое и почему меняет бизнес?

Эта статья может понравиться по нескольким причинам: она знакомит с концепцией бизнес-аналитики, расширяет это определение и предоставляет конкретные примеры того, как бизнес-аналитика помогает бизнесу в тактичной манере. Под «тактичным» я подразумеваю, что это корпоративный блог, и они иногда больше времени тратят на продажу читателям, чем на их информирование. Напротив, этот пост описывает, что делает бизнес-аналитику ценным, но не перегружает читателя статистикой и примерами, предназначенными исключительно для раздувания эго компании.

11. Рональд Ван Лун, Каково будущее хранилищ данных?

Ни один список статей по бизнес-аналитике не был бы полным без статьи, написанной знатоком отрасли Рональдом Ван Луном. Ван Лун имеет восемнадцатилетний опыт работы в этой области, написал бесчисленное количество статей о бизнес-аналитике , а компания Dataconomy назвала его « одним из 10 крупнейших влиятельных лиц в глобальной прогнозной аналитике ». В этой статье Ван Лун рассматривает хранилище данных (как и где хранятся ваши данные). Все данные, которые вы используете в бизнес-аналитике, поступают из хранилищ данных, будь то серверы, которыми вы владеете, или серверы в облаке. Эта статья полезна, потому что она подчеркивает взаимосвязь между хранилищем данных и бизнес-аналитикой и дает мнение эксперта о том, как хранилище данных и доступ к ним изменится в ближайшие годы (подсказка: данные будут больше похожи на Netflix; прочтите, чтобы увидеть, как).

  Выкупы с маркетплейсов. 5 быстрых альтернатив для малых предприятий Бизнес

Облачная бизнес-аналитика

Большая часть программного обеспечения для бизнес-аналитики сейчас либо находится в облаке, либо создается для облака. Есть и не облачные варианты, но они выходят из моды. Вот несколько статей, которые помогут вам быть в курсе взаимоотношений бизнес-аналитики и облака (подсказка: это удобно).

12. CIO Review Staff: новое изобретение передовой технологии облачной бизнес-аналитики

Я поставил это на первое место, потому что это наиболее общий обзор преимуществ бизнес-аналитики для любого бизнеса. Он не сразу увяз в статистике, но придерживается более широкого анализа того, как облачное программное обеспечение может помочь вам, например, простота обновлений, повышение безопасности. Это емкий пример обычной статьи, посвященной евангелизации бизнес-аналитики, и ее, вероятно, тоже было бы здорово переслать лицу, принимающему решение.

13. Джей Кришнан, 3 способа облачного программного обеспечения для малого бизнеса, способствующего росту

Обсуждение того, как облако может увеличить доход вашего малого и среднего бизнеса, вице-президент Automile по маркетингу Джея Кришнана, заинтригует вас, особенно ее идеи о том, как решение SaaS может помочь даже неохотному бизнесу внести большие изменения.

14. Эрик Гриффит, Что такое облачные вычисления?

Считайте эту статью руководством по облаку «Для чайников» для полных новичков. Только я нашел стиль Гриффита более читабельным, чем любое из руководств для чайников, которые я читал. Вы не только узнаете, что такое облако, но и узнаете более сложные концепции. По четырем абзацам вы фактически узнаете, что такое оборудование NAS (сетевое хранилище) и чем оно отличается от облака.  

15. Бен Тай, Облачный подход демократизирует бизнес-аналитику с самообслуживанием

Что еще может делать облачная (читай: Интернет-программа) бизнес-аналитика? Обеспечьте доступность. Это аргумент в пользу взгляда Бена Тая на то, как облачное программное обеспечение «помогает убрать ответственность за бизнес-аналитику из списка задач ИТ-отдела». Особый интерес представляет его точка зрения о простой интеграции с облачными продуктами. Никто не хочет, чтобы его новое программное обеспечение плохо работало с существующим. Это похоже на то, как в ситкоме появляется новый никому не понравившийся персонаж, который все отбрасывает (я смотрю на вас в этом сезоне «Ходячих мертвецов» ).

Приложения для бизнес-аналитики

16. Пако Дарси, Кривая обучения аналитическому программному обеспечению – насколько крутым вы должны пойти?

Не заблуждайтесь: есть кривая обучения программному обеспечению бизнес-аналитики. Насколько крутой период обучения вы должны принять? Именно на этот вопрос Пако Дарси обращается в этой статье от Smart Data Collective. Это полезное руководство для тех, кто делает покупки, или даже для тех, кто рассматривает возможность бизнес-аналитики (вы захотите знать, чего следует избегать или к чему готовиться).

17. Джо Стангароне, 6 ключевых областей, которые следует изучить в любом решении бизнес-аналитики.

Быть в восторге от бизнес-аналитики – это естественно, но не позволяйте этому мешать вам делать покупки с умом. Ознакомьтесь с этим кратким руководством от Джо Стангароне, чтобы получить представление об основах, которые должны быть в любом приложении или программе бизнес-аналитики. Эта часть также полезна для анализа категорий Стангароне. Например, вы захотите убедиться, что ваше решение бизнес-аналитики «самообслуживания» полностью самообслуживание (читайте: вам не нужно писать код для его использования).

18. Лиза Морган, 11 советов по успешной самостоятельной бизнес-аналитике и аналитике

Обычно я терпеть не могу статьи со слайд-шоу, и это одна из них. Однако мне пришлось не обращать внимания на свою неприязнь, потому что статья Лизы Морган дает полезные советы по бизнес-аналитике и получает их от экспертов по бизнес-аналитике и представителей отрасли. Совет 5 о действенных идеях – это то, о чем должен помнить каждый генеральный директор, менеджер и сотрудник при использовании программы бизнес-аналитики.

19. Gartner, Укрепите свои инициативы в области мобильной бизнес-аналитики с помощью этих десяти передовых практик

Если вы хотите перейти от программы бизнес-аналитики для настольных компьютеров к программе, доступной на мобильных устройствах, это исследование расскажет вам, чего ожидать, как выполнить переход и какие проблемы в этом возникают (также Gartner, также защищенный платным доступом ).   

20. Джефф Хоппе, SAP Vs. Oracle

Пытаетесь выбрать между программами бизнес-аналитики? Если вы смотрите на SAP или Oracle, или даже не смотрите, это руководство к обеим программам поможет вам понять, что лучше для вас. Если вы новичок в бизнес-аналитике, сравнение функций подчеркнет, что вам следует искать в программе. В качестве плюса также есть небольшая информация из Magic Quadrant от Gartner.

21. Джефф Хоппе, Tableau Vs. Tibco

Это руководство похоже на приведенное выше, но основное внимание уделяется Tableau и Tibco. Оба варианта – отличные, но, опять же, один может быть лучше для конкретных нужд вашего бизнеса. В частности, обратите внимание на раздел о мобильных приложениях, поскольку простота совместной работы и доступ – два ключевых преимущества, которые сотрудники получают от бизнес-аналитики.

Услуги по продвижению на маркетплейсах

Бизнес-аналитика и малый и средний бизнес

Один из способов увидеть широкую разницу между старой бизнес-аналитикой корпоративного типа и новой бизнес-аналитикой с самообслуживанием состоит в том, что у маленьких ребят появляется все больше возможностей и возможностей. Старый бизнес-аналитик в некотором роде напоминает взгляд Александра Гамильтона на США как на новую страну, нуждающуюся в руководстве, при этом в разговоре доминируют большие парни наверху. Самостоятельная бизнес-аналитика похожа на взгляд Джефферсона на маленького образованного фермера-гражданина как ключевого игрока. Только сегодняшние фермеры убирают данные, а не пшеницу .

22. Бернард Марр, «6 умных способов, которыми малый бизнес может использовать большие данные»

Вот шесть простых источников больших данных от важного бизнес-аналитика Бернарда Марра (его книги – безупречны) для расширения возможностей ваших инициатив в области бизнес-аналитики. Его совет использовать такие сервисы, как Trendera и Twitter, особенно прост; вы могли бы начать использовать их сегодня днем ​​(или всякий раз, когда вы это читаете).

23. Пратик Дхолакия, «Как малые предприятия могут максимально эффективно использовать большие данные»

Как сделать ваши текущие данные ценными? Следуйте четырем советам, которые дает Дхолакия, например, о том, что вам следует « сосредоточиться на сотрудничестве и повышении уверенности в команде, а не только на технологиях». Советы в этой статье также являются хорошим знакомством с широкими преимуществами, которые предлагает BI.

  Выкупы с маркетплейсов. 13 великолепных и бесплатных шаблонов социальныхсетей для вашей церкви

24. Крис Сапарданис, « Как Mastercard помогает малому бизнесу с большими данными »

Есть ли полезная информация, спрятанная в ваших лайках на Facebook? Сюрприз, удивление, ответ – да, но интервью Криса Сапарданиса с Mastercard уточняет ответ. Например: информация о почтовых индексах ваших клиентов может привести к более высокому доходу, если вы знаете, как ее использовать.

25. Дэйв Хохман, Демократизация бизнес-аналитики.

Одно из самых больших разделов в истории бизнес-аналитики – это старые и более дорогие программы, когда-то доступные только для предприятий, и новые облачные решения и решения SaaS, которые делают бизнес-аналитику доступной для малого и среднего бизнеса. В статье Дэйва Хохмана рассматривается это различие и приводится несколько конкретных примеров того, как предприятия малого и среднего бизнеса уже извлекли выгоду из бизнес-аналитики.

26. Ксандер Шофилд, 3 способа , которыми малый бизнес может удвоить прибыль с помощью облака

Довольно понятно. Три способа перехода на облачное решение могут принести прибыль вашему малому и среднему бизнесу. Второй момент, касающийся времени безотказной работы веб-сайта, поможет любому менеджеру лучше спать по ночам, а также является хорошим напоминанием о том, насколько дорогостоящим может быть простой. Третий пункт порадует и руководителей, и сотрудников.

27. Брент Лири, Рик Джексон из Qlik: аналитику можно применить практически ко всем аспектам вашего бизнеса.

Это интервью с директором по маркетингу Qlik Риком Джексоном великолепно по двум причинам: это свежий взгляд на наполненный жаргоном мир бизнес-аналитики от тридцатилетнего ветерана и конкретные примеры того, как ваш малый и средний бизнес может использовать бизнес-аналитику, чтобы сэкономить деньги, сегодня. Мысли Джексона об использовании бизнес-аналитики для мониторинга товарных запасов и продаж – это то, что заставит менеджеров пожелать, чтобы у них уже был бизнес-анализ.

Машинное обучение

Машинное обучение, подраздел искусственного интеллекта, станет горячей темой в этом году. Или, по крайней мере, так говорят многие люди, что неплохо было бы ознакомиться с этой концепцией. Машинное обучение – это широкий термин для обозначения алгоритмов, которые позволяют компьютеру учиться самостоятельно. Их используют, чтобы научить беспилотные автомобили различать, скажем, полиэтиленовый пакет и пешехода.

28. Джефф Джон Робертс, Вот что компании ошибаются в машинном обучении

Если вы хотите знать, что что-то такое, знайте, что это не так. Если это звучит немного странно или нелогично, это был философский подход, популярный у средневековых богословов ( негативное богословие ). Обзор Джеффа Джона Робертса группы на конференции Structure Security прошлой осенью развеивает некоторые из распространенных ошибок, которые делают люди: машинное обучение – это то же самое, что и искусственный интеллект, машинное обучение устраняет необходимость участия человека, машинное обучение сделает долларовую купюру. лоскутов из ваших данных (сначала нужно очистить этот материал).

29. Майк Йоманс, Что каждый менеджер должен знать о машинном обучении

Я всегда доверяю писателю, который заранее заявляет, что вещи более приземленные, чем то, что предлагает шумиха. Так Майк Йоманс начинает свое введение в машинное обучение, и качество его объяснений вызывает доверие до последнего предложения. Он объясняет, что такое машинное обучение, как его широко используют и даже почему форма данных делает машинное обучение необходимым.

30. Парамита Гош, Тенденции в машинном обучении , 2017 г.

Статья Парамиты Гош – шаг вперед по сложности, но, учитывая, что Gartner заявляет, что сочетание искусственного интеллекта и продвинутого машинного интеллекта будет одной из десяти ведущих технологических тенденций 2017 года, стоит копнуть глубже. Особое внимание уделите ее разделам о том, как машинное обучение будет способствовать демократизации бизнес-аналитики и как экономика алгоритмов будет стимулировать эту тенденцию.

31. Кэти Райзенвиц, « Как предприятия используют машинное обучение и искусственный интеллект в 2017 году».

Моя коллега Кэти Райзенвиц написала динамитное введение в машинное обучение, в котором одновременно обсуждается, где оно уже используется. Она объясняет, что это такое, и, что еще более важно, когда это действительно полезно для бизнеса. Это также отличный источник интересных историй о машинном обучении. Одна компания даже использовала машинное обучение, чтобы выяснить, когда клиент, скорее всего, откроет электронное письмо.

Большие данные

Большие данные не являются синонимом бизнес-аналитики, но они тесно связаны. Вы используете бизнес-аналитику, чтобы получить ценную информацию из ваших больших данных. Большие данные – это источник ценной информации, а инструменты и стратегии бизнес-аналитики – это ваши майнеры и майнинговое оборудование. Да, некоторые из них лучше, чем другие: Tableau или Tibco похожи на высокие технологии, современные технологии добычи полезных ископаемых, а простое использование Excel – это более или менее поиск золота.

32. Sloan Review, Уроки становления организации, основанной на данных

Если вы зарегистрируетесь в MIT Sloan’s Business Review, вы получите доступ к трем бесплатным статьям в месяц. Это отличная сделка, учитывая обычные затраты на академические статьи. В разделе «Уроки становления организации, управляемой данными» анализируются четыре случая, когда предприятия превращали свои данные в деньги. Присутствие «уроков из» в названии должно сказать вам, что стать управляемым данными – непростой процесс, но рассказанные здесь истории помогут вам в вашем путешествии.

33. 7wdata, Apache Spark: унифицированный движок для обработки больших данных.

Хороший пример того, что такое Apache Spark и для чего он нужен. Немного скучно, если вы не знаете тему, но с разбивкой по трем причинам, почему Spark так полезен, этот отрывок необходимо прочитать.

34. Джордж Анадиотис, Большие данные, хрустальные шары и зеркало: обзор 2016 г., прогноз 2017 г.

Если вы не знакомы с большими данными, некоторые термины могут показаться отталкивающими. Однако Анадиотис объясняет такие концепции, как конец Hadoop, или то, как платформы данных диверсифицируются в головокружительных измерениях.

Управление данными

Управление данными – это отслеживание ваших данных, будь то обеспечение их безопасности или уверенность в том, что вы знаете, где они находятся. Вот три статьи с данными по этой теме, которые помогут вам начать работу и даже улучшить вашу стратегию управления данными, если она у вас уже есть.

35. Джей Конн, 6 мифов и заблуждений о безопасности данных малого и среднего бизнеса.

Базовый взгляд на неправильные представления о кибербезопасности, например: «Малые предприятия должны нанимать дорогих ИТ-специалистов для защиты от киберугроз». Есть способ обойти это. Прочтите, чтобы узнать.

36. Эран Леви, Почему у вас уже должна быть стратегия управления данными

Если вы новичок в управлении данными, прочтите это. Эран Леви является столь же хорошим учителем, как и идейным лидером, объясняющим основы управления данными, и при этом полезными советами о том, почему и как для ваших данных.

  Выкупы с маркетплейсов. The Top Maintenance Статистика Вы должны знать , для 2017 года

37. Никола Аскхам, Интервью: что нужно для успеха в управлении данными

Ашкам берет интервью у Шаммы М. Рагиба, эксперта по управлению данными Collibra. Опыт Рагиб – полезный справочник по этой теме, особенно ее рекомендации по ресурсам и ее иллюстративный рассказ о самой большой проблеме управления данными.

Бизнес-аналитика и Интернет вещей: датчики, которые приносят прибыль

Датчики – это новые камеры трафика: они повсюду и являются отличным источником дохода. Только там, где местный муниципалитет использует камеры трафика, чтобы оштрафовать вас за поворот налево на красный (ЭТО БЫЛ ОДИН РАЗ), датчики, которые вы можете использовать в своем бизнесе, могут принести вам доход. Программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое интегрируется с вашими датчиками, может превратить собранные вами данные в деньги.

38. Ади Гаскелл, « Профилактическое обслуживание и промышленный Интернет вещей».

Технический эксперт Ади Гаскелл описывает три компании, зарабатывающие деньги на данных, которые их вещи (обычно датчики) собирают в Интернете вещей.

39. Престон Гралла, Интернет вещей и предприятия, управляемые данными: как погрузиться в поток данных

Хотите узнать, как начать превращать свои устройства Интернета вещей в деньги? Произведение Престона Граллы – отличная отправная точка. Хотя он говорит о более крупных предприятиях уровня предприятия, стратегии, подобные той, которую GE использует для разделения оборудования на три категории действий, могут быть использованы бизнесом любого размера. В качестве дополнительного бонуса Gralla также обсуждает, какие платформы вам понадобятся для обработки этих данных IoT, и проблемы, с которыми платформа столкнется при преобразовании этих неструктурированных данных в ценность.

40. Пол Г., Начало 2017 г .: IoT, B2C и CRM Watchlist

Говоря о платформах, которые превращают данные Интернета вещей в ценность, в статье Пола Г. подчеркивается их проблема: эти платформы не умеют общаться друг с другом. Тем более, что существует «от 300 до 400 платформ Интернета вещей», это может сделать все эти прибыльные прогнозы относительно Интернета вещей (« GE Digital прогнозирует рынок Интернета вещей стоимостью 60 триллионов долларов») менее вероятным.

41. Бен Диксон, Что делает программы-вымогатели Интернета вещей более опасной угрозой?

Слышали о программах- вымогателях ? Это вредоносное ПО, которое проникает на ваш компьютер и все портит. Хотите, чтобы это ушло? Вам придется заплатить. Обсуждение Бена Диксона сосредоточено на том, какие части IoT могут быть подвержены риску (промышленный Интернет вещей, больницы и электростанции), а какие – в меньшей степени (умные дома и подключенные автомобили являются менее вероятными целями, по крайней мере, на данный момент). .

Визуализации данных

Знаете, что мне нравится в кино? Когда плакат – это не изображение, а аргументированный и убедительный абзац о потенциальной ценности фильма. Никогда в жизни никто не говорил. По крайней мере, не 35% населения, потому что остальные 65% обучаются наглядно .

Данные ничем не отличаются. Данные в таблицах – это «лежачий полицейский»: нужно замедляться, читать и анализировать. Данные в визуализациях похожи на нитро в движке: они повышают «драйв» ваших бизнес-процессов.

42. Джефф Петтиросс «Почему проверенная временем наука визуализации данных настолько эффективна»

Хорошая платформа бизнес-аналитики позволяет визуализировать ваши данные (визуализация стоит тысячи статистики). Но это не новость. Ознакомьтесь с этой классной статьей о визуализации данных, которая датируется Китаем 1300-х годов. И хотя Джефф Петтиросс не упоминает об этом, вы, возможно, могли бы назвать визуализацией данных наскальные рисунки Ласко …

43. Клинт Бултон, Визуализация-аналитика помогает поставщику коммунальных услуг избежать «ада Excel»

Сначала указывает на фразу «Excel ад». Если бы Данте написал «Божественную комедию» сегодня, ледяные равнины нижнего слоя ада превратились бы в огромные таблицы. Визуализация данных, однако, помогла вывести коммунальную компанию National Grid из ада, помогая им выяснить, какие просроченные клиенты с наибольшей вероятностью заплатят. Другими словами, хорошая визуализация данных прояснила самые надежные источники денег.

44. Джефф Хоппе, 16 бесплатных инструментов визуализации данных с открытым исходным кодом для развития вашего бизнеса

Если вы хотите превратить свои данные в захватывающую визуализацию, но не хотите тратить деньги, ознакомьтесь с этим списком. Варианты варьируются от отличных простых организационных инструментов, таких как Augl, до более сложных инструментов, таких как MyHeatMap, которые позволяют создавать впечатляющую тепловую карту, скажем, демографических данных клиентов по регионам. По крайней мере, один из инструментов, описанных в этой статье, может мгновенно превратить ваши данные во что-то интересное.

45. Повествование данных: почему визуализация – это только половина истории

Я отмечаю это, потому что это хорошее противоядие от шумихи. Визуализация данных – замечательный инструмент, но вы должны знать, как использовать его как часть более крупной истории данных. В остальном визуализация данных похожа на иллюстрации без слов. И как бы дети ни любили книжки с картинками, ваш босс может не чувствовать того же.

Статьи о бизнес-аналитике, которые я пропустил?

Хотя я надеюсь, что приведенный выше список будет вам полезен, я пока еще не нашел такого большого количества информации, с которым я столкнулся. Я бы ценил каждый дополнительный набор глаз, который помогает мне и всем, кто читает, следить за миром бизнес-аналитики. Если вы недавно прочитали или написали отличную статью о BI, дайте мне знать в комментариях ниже!

Ищете программное обеспечение для бизнес-аналитики? Ознакомьтесь со списком лучших программных решений для бизнес-аналитики Platforms .

Выкупы с маркетплейсов – это практика, при которой продавцы или посредники, предлагающие товары или услуги на онлайн-платформах (маркетплейсах), сами совершают покупку своих собственных товаров из своего же магазина на маркетплейсе.

Когда продавец выкупает свой собственный товар, он фактически переводит товар из статуса "в продаже" в статус "продано".

Важно отметить, что выкупы с маркетплейсов могут иметь правила и ограничения, установленные платформой. Некоторые маркетплейсы разрешают выкупы, но могут взимать комиссию или устанавливать лимиты на их частоту. Другие могут запрещать выкупы во избежание злоупотреблений.

Продавцам следует внимательно ознакомиться с правилами и политиками маркетплейса, прежде чем применять выкупы, чтобы не нарушить правила платформы и избежать возможных негативных последствий для своего бизнеса на маркетплейсе.