Dlaczego analityka biznesowa ma znaczenie
Opublikowany: 2021-05-28U podstaw analityki biznesowej leży eksploracja danych przedsiębiorstwa, z silnym naciskiem na analizę statystyczną oraz wybór najlepszych praktyk i poszczególnych systemów dla każdego biznesu.
Coraz więcej firm opiera się na danych, ponieważ przedsiębiorstwa każdej wielkości stają się coraz bardziej świadome, że ich dane są jednym z ich najcenniejszych zasobów, które można wykorzystać jako przewagę nad konkurencją.
Po zrozumieniu końcowego celu analizy wybierana jest metodologia analizy, a dane firmy są wybierane w celu wsparcia analizy. Zwykle wiąże się to z kanałami z wielu źródeł danych i systemów, które następnie są czyszczone i integrowane w ujednoliconą przestrzeń, taką jak hurtownia danych.
Sukces analityki biznesowej nieodłącznie zależy zarówno od jakości danych (dobre dane wchodzące, dobre dane wychodzące), jak i ekspertyzy analityka, który rozumie niuanse indywidualnego biznesu, a także technologii, na której wszystko jest zbudowane.
Wyzwanie wielu źródeł
Wiele firm korzysta z różnych rozwiązań i platform biznesowych, które mogą być świetne pojedynczo, ale są dławione przez brak możliwości wspólnej komunikacji między sobą lub przynajmniej przepływu w to samo miejsce. Gdy dodasz do tego starsze źródła danych w formie papierowej, łatwo zrozumieć, dlaczego w wielu organizacjach dużo czasu poświęca się na samo wyszukiwanie informacji – nie mówiąc już o robieniu z nimi czegoś konstruktywnego.
Pozyskanie wielu źródeł danych w jednym jednolitym pliku danych może być trudne, zwłaszcza jeśli weźmie się pod uwagę różnorodność formatów, starsze systemy, czasy eksportu i dostępność, z którymi boryka się wiele przedsiębiorstw.
Wyzwanie analityki biznesowej w czasie rzeczywistym
Na przykład analityka danych w czasie rzeczywistym jest wykorzystywana w handlu finansowym od dłuższego czasu, a teraz uwzględnia więcej strumieni danych niż kiedykolwiek wcześniej.
Aby były użyteczne, aplikacje analityczne w czasie rzeczywistym muszą mieć dobrą dostępność w połączeniu z krótkimi czasami odpowiedzi. Systemy powinny również być w stanie zarządzać ogromnymi ilościami danych, ale nadal powinny zwracać zapytania w ciągu kilku sekund.
Im lepiej Twoja firma wie, gdzie jest teraz, tym lepiej może prognozować, gdzie powinna być.
Analityka predykcyjna jest częścią analityki biznesowej i inteligencji, która jest coraz bardziej rozszerzana zarówno przez sztuczną inteligencję, jak i uczenie maszynowe, wykorzystując statystyki i modelowanie do określania przyszłej wydajności i wnioskowania o potencjalnych wynikach na podstawie zarówno danych historycznych, jak i bieżących.
Pozwala to organizacjom decydować, gdzie najlepiej skoncentrować zasoby, a tym samym tworzyć inteligentne prognozy dotyczące przyszłości. Można argumentować, że ten poziom wglądu jest tak cenny, że systemy, które to umożliwiają, mogą z łatwością zwrócić się w krótkim czasie.
Dokładne zastosowania różnią się w zależności od branży, jednak możliwość tworzenia inteligentnych prognoz dotyczących przyszłych wydarzeń ma prawie nieograniczone zastosowania.
Zaawansowana analityka biznesowa jest już wykorzystywana w różnych branżach, w tym w telekomunikacji, farmacji, obronności, logistyce, ubezpieczeniach, usługach finansowych i nie tylko.
Jakie są główne różnice między Business Analytics i Business Intelligence?
Jest (co zrozumiałe) dość powszechne, że ludzie mylą BA (Business Analytics) z BI (Business Intelligence), ponieważ oba brzmią z natury podobnie.
Zarówno BA, jak i BI wymagają gromadzenia, czyszczenia i wizualnej reprezentacji danych za pomocą oprogramowania do wizualizacji danych w celu uzyskania atrakcyjnego opowiadania historii i pozyskiwania informacji z danych.
Jest jednak między nimi kilka kluczowych różnic:
BI zajmuje się danymi historycznymi, ale dane są zwykle zestawiane z wielu źródeł, np. Oprogramowanie CRM lub zautomatyzowane narzędzia marketingowe. Główną funkcją Business Intelligence jest raportowanie wyników firmy w oparciu o kluczowe wskaźniki. Dostarcza kontekst do tego, co wydarzyło się wcześniej w przeszłości, dlaczego mogło się to wydarzyć i co dzieje się obecnie.
Z drugiej strony Business Analytics bierze kontekst wyprowadzony z Business Intelligence i stosuje modelowanie predykcyjne, eksplorację danych, analizę statystyczną i wiele innych. Te metody są bardziej zaawansowane, więc bardziej wskazują na to, czego możesz się spodziewać w przyszłości.
W jaki sposób Business Analytics może pomóc Twojej organizacji?
- Podejmuj lepsze decyzje oparte na danych
Zazwyczaj jest to najważniejszy powód, dla którego organizacje wykorzystują aplikacje do nauki o danych — aby lepiej zrozumieć swoje (wymierne) dane i dobrze je wykorzystać.
- Możliwość lepszej identyfikacji szans
Inną zdolnością narzędzi i analityki do nauki o danych jest identyfikacja możliwości. Sztuczna inteligencja i ML mogą zasilać analizy predykcyjne, aby lepiej identyfikować wzorce w danych, które mogą określać prawdopodobieństwo pojawienia się w przyszłości. Pozwala to organizacjom decydować, gdzie najlepiej skoncentrować zasoby, a tym samym tworzyć inteligentne prognozy dotyczące przyszłości. Wykorzystując zarówno historyczne, jak i prognozowane dane rynkowe, można podejmować decyzje i prognozy w celu określenia, czy nowe przedsięwzięcie/produkt/usługa lub inwestycja może mieć zdrowy zwrot z inwestycji.
- Aby upewnić się, że rekrutujesz najlepszych ludzi
Wykorzystując unikalne algorytmy, data science może przejąć dane z CV i określić, czy warto rozważyć przejście do kolejnego etapu kandydata.
- Aby uzyskać lepsze zrozumienie intencji klientów
Na przykład firmy mogą teraz korzystać z nauki o danych, aby lepiej zrozumieć naturę zapytania klienta w bardziej autonomiczny sposób, głównie dzięki postępom w NLP (przetwarzanie języka naturalnego), opartemu na nauce o danych.
Najnowsze postępy w analityce biznesowej
Zaawansowana analiza biznesowa jest oparta na bazach danych akcelerowanych przez GPU, które umożliwiają użytkownikom natychmiastową interaktywną wizualizację i przeszukiwanie miliardów wierszy danych. Starsze systemy oparte na procesorach opierają się jednak na procesach ręcznych, takich jak próbkowanie w dół i indeksowanie. Korzystanie z tych starszych systemów może wymagać ogromnej ilości czasu i siły roboczej, dlatego wiele przedsiębiorstw wie, że uzasadnienie biznesowe dla uaktualnienia do nowszych systemów opartych na procesorach graficznych jest naprawdę przekonującym uzasadnieniem biznesowym.
W podsumowaniu
Gdy Twoja firma zdecyduje się zanurzyć w świecie analityki biznesowej, jest prawie pewne, że jako firma będziesz podejmować lepsze decyzje.
Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.