Warum Business Analytics wichtig ist
Veröffentlicht: 2021-05-28Im Kern ist Business Analytics die Untersuchung der Daten eines Unternehmens, mit einem starken Schwerpunkt auf statistischer Analyse und der Auswahl der besten Praktiken und individuellen Systeme für jedes Unternehmen.
Immer mehr Unternehmen werden datengesteuert, da sich Unternehmen jeder Größe zunehmend bewusst werden, dass ihre Daten eines ihrer wertvollsten Vermögenswerte sind, die sie als Vorteil gegenüber der Konkurrenz nutzen können.
Sobald ein Endziel der Analyse verstanden ist, wird die Analysemethode ausgewählt und Unternehmensdaten werden ausgewählt, um die Analyse zu unterstützen. Dies beinhaltet in der Regel einen Feed aus mehreren Datenquellen und Systemen, die dann bereinigt und in einen einheitlichen Bereich wie ein Data Warehouse integriert werden.
Der Erfolg von Business Analytics hängt von Natur aus sowohl von der Qualität der Daten (gute Daten ein, gute Daten aus) als auch von der Expertise des Analysten ab, der die Nuancen eines einzelnen Unternehmens versteht, sowie von der Technologie, auf der alles aufbaut.
Die Herausforderung mehrerer Quellen
Viele Unternehmen verwenden eine Reihe unterschiedlicher Geschäftslösungen und Plattformen, die einzeln großartig sein können, aber durch ihre Unfähigkeit erstickt werden, gemeinsam miteinander zu kommunizieren oder zumindest an denselben Ort zu fließen. Wenn Sie auch alte papierbasierte Datenquellen in die Mischung einbeziehen, ist es leicht zu verstehen, warum in vielen Organisationen viel Zeit damit verbracht wird, einfach nur zu versuchen, Informationen zu finden – ganz zu schweigen davon, irgendetwas Konstruktives damit zu tun.
Es kann schwierig sein, mehrere Datenquellen in einen einheitlichen Feed zu integrieren, insbesondere wenn Sie eine Vielzahl von Formaten, Altsystemen, Exportzeiten und Verfügbarkeit berücksichtigen, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind.
Die Herausforderung der Echtzeit-Geschäftsanalyse
Beispielsweise werden Echtzeit-Datenanalysen seit geraumer Zeit im Finanzhandel eingesetzt und berücksichtigen heute mehr Datenströme als je zuvor.
Um nützlich zu sein, müssen Echtzeit-Analytics-Anwendungen eine gute Verfügbarkeit und kurze Antwortzeiten aufweisen. Systeme sollten auch in der Lage sein, große Datenmengen zu verwalten, sollten aber dennoch Anfragen innerhalb von Sekunden zurückgeben.
Je besser Ihr Unternehmen weiß, wo es jetzt steht, desto besser kann es prognostizieren, wo es sein muss.
Predictive Analytics ist ein Teil der Geschäftsanalyse und -intelligenz, der zunehmend durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ergänzt wird, indem Statistiken und Modelle verwendet werden, um die zukünftige Leistung zu bestimmen und potenzielle Ergebnisse auf der Grundlage sowohl historischer als auch aktueller Daten zu ermitteln.
Auf diese Weise können Unternehmen entscheiden, wo sie ihre Ressourcen am besten konzentrieren, und so intelligente Vorhersagen über die Zukunft treffen. Man könnte argumentieren, dass dieses Maß an Einblick so wertvoll ist, dass sich die Systeme, die es ermöglichen, in kürzester Zeit amortisieren können.
Die genauen Anwendungen variieren von Branche zu Branche, aber die Fähigkeit, intelligente Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen, hat nahezu unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten.
Advanced Business Analytics wird bereits in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Telekommunikation, Pharma, Verteidigung, Logistik, Versicherungen, Finanzdienstleistungen und weit darüber hinaus.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen Business Analytics und Business Intelligence?
Es ist (verständlicherweise) ziemlich üblich, dass Leute BA (Business Analytics) mit BI (Business Intelligence) verwechseln, da beide von Natur aus ähnlich klingen.
Sowohl BA als auch BI erfordern, dass Daten durch Datenvisualisierungssoftware gesammelt, bereinigt und visuell dargestellt werden, um überzeugendes Storytelling und Informationen aus den Daten zu gewinnen.
Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen:
BI befasst sich mit historischen Daten, aber Daten werden in der Regel aus einer Reihe von Quellen zusammengetragen, z. CRM-Software oder automatisierte Marketing-Tools. Die Hauptfunktion von Business Intelligence besteht in der Berichterstattung über die Leistung eines Unternehmens auf der Grundlage von Schlüsselkennzahlen. Es bietet Kontext zu dem, was zuvor in der Vergangenheit passiert ist, warum es passiert sein könnte und was gerade passiert.
Business Analytics hingegen nimmt den aus Business Intelligence abgeleiteten Kontext und wendet prädiktive Modellierung, Data Mining, statistische Analysen und mehr an. Diese Methoden sind fortschrittlicher und geben daher eher Aufschluss darüber, was Sie in Zukunft erwarten können.
Wie kann Business Analytics Ihrer Organisation helfen?
- Treffen Sie bessere datengestützte Entscheidungen
Typischerweise ist dies der wichtigste Grund, warum Unternehmen Data-Science-Anwendungen nutzen – um ihre (quantifizierbaren) Daten besser zu verstehen und sinnvoll zu nutzen.
- Die Fähigkeit, Chancen besser zu erkennen
Eine weitere Fähigkeit von Data-Science-Tools und -Analysen ist die Identifizierung von Chancen. KI und ML können Predictive Analytics unterstützen, um Muster in Daten besser zu identifizieren, die die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Auftretens bestimmen können. Auf diese Weise können Unternehmen entscheiden, wo sie ihre Ressourcen am besten konzentrieren, und so intelligente Vorhersagen über die Zukunft treffen. Durch die Verwendung sowohl historischer als auch prognostizierter Marktdaten können Entscheidungen und Vorhersagen getroffen werden, um festzustellen, ob ein neues Unternehmen/Produkt/eine neue Dienstleistung oder Investition wahrscheinlich einen gesunden ROI haben wird.
- Um sicherzustellen, dass Sie die besten Leute rekrutieren
Durch die Verwendung einzigartiger Algorithmen kann Data Science die Daten aus Lebensläufen erfassen und feststellen, ob es sich lohnt, einen Kandidaten für die nächste Stufe in Erwägung zu ziehen.
- Um ein besseres Verständnis der Kundenabsichten zu erlangen
Beispielsweise können Unternehmen jetzt Data Science nutzen, um die Art einer Kundenanfrage auf autonomere Weise besser zu verstehen, vor allem dank der Fortschritte in NLP (Natural Language Processing), die auf Data Science basieren.
Die neuesten Fortschritte in der Business Analytics
Advanced Business Analytics wird von GPU-beschleunigten Datenbanken unterstützt, die es Benutzern ermöglichen, Milliarden von Datenzeilen sofort interaktiv zu visualisieren und abzufragen. Ältere CPU-basierte Systeme verlassen sich jedoch auf manuelle Prozesse wie Downsampling und Indizierung. Die Verwendung dieser Legacy-Systeme kann sehr viel Zeit und Arbeitskraft in Anspruch nehmen, daher wissen viele Unternehmen, dass der Business Case für ein Upgrade auf neuere GPU-basierte Systeme ein wirklich überzeugender Business Case ist.
Zusammenfassend
Wenn Ihr Unternehmen beschließt, den Sprung in die Welt der Business Analytics zu wagen, ist es fast sicher, dass Sie als Unternehmen insgesamt bessere Entscheidungen treffen werden.
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