BayMiner-menetelmällä yrityksen hallussa olevia tietomääriä voidaan hyödyntää täysimittaisesti. Se soveltuu sekä toiminnan suunnitteluun että jokapäiväiseen päätöksentekoon, jossa sitä voi sellaisenaan käyttää myös esimerkiksi hintatason muutosten ennustamiseen.
Nykyään yritykset soveltavat Business Intelligenceä melko rajoitetusti ja pääasiassa yritysten johdon tarpeisiin. Vain harvoin yritysten tuloksesta vastaavat yksiköt kuitenkaan pystyvät mielekkäällä tavalla analysoimaan kaikkia käytettävissä olevia tietojaan.
BayMinerin avulla tämä käy helposti, sillä se on erityisen helppokäyttöinen työkalu tiedon analysointiin ja jakamiseen. BayMiner ei ole mikään raporttigeneraattori, vaan sen avulla käyttäjä pystyy ilman erityistä koulutusta suorittamaan syvällistä analysointia eli ns. tietämyksen muodostusta (knowledge discovery).
Helpon käyttöliittymän ansiosta BayMinerin avulla pääsee nopeasti omaan työhön liittyvien tietojen syvälliseen ymmärtämiseen. Analyysin tekijältä ei edes edellytetä tietokantojen tai kyselykielten hallintaa.
 

Tiedot ja niiden käyttö

Melkoinen osa johtamiseen tarvittavasta tiedosta on jo yritysten järjestelmissä. Ongelmana on usein toimintojen ja siten tietojen hajanaisuus. Koko yrityksen kattavissa tietojärjestelmissä on usein vielä puutteita. Dataa ei vielä keräänny joka paikasta, tai on tiedossa, että – esim. yritysoston jälkeisen integroinnin ollessa kesken – sen laatu on puutteellista.

Toinen ongelma on kilpailijatietojen kerääminen. Kuitenkin tietojenkäsittelytieteen uusimmilla saavutuksilla jo hyvin pienikin määrä esim. kilpailijatietoa voidaan hyödyntää tehokkaasti.

Bayes-verkkoteknologia on paras vaihtoehto epävarmuuden käsittelyyn, joten sitä käyttäen puutteellisesta ja heikkolaatuisesta datasta saadaan lasketuksi luotettavampia tietoja kuin muilla menetelmillä.

BayMinerin tuottamien klustereiden muodonmuutokset ja niiden väliset värisiirtymät kuvaavat muutoksia kokonaisvaltaisesti, jolloin visualisointi on paljon tehokkaampaa kuin yhden muuttujan trendikäyrällä. Klustereiden syvällisemmän analyysin avulla käyttäjä näkee huomattavasti paremmin, mitä muutosten takana, esim. markkinoilla, on tapahtunut.
 

Uusimuotoisen tiedon hyödyt