De ce este importantă analiza de afaceri
Publicat: 2021-05-28În esență, analiza de afaceri este explorarea datelor unei întreprinderi, cu un accent puternic pe analiza statistică și modul în care cele mai bune practici și sistemele individuale sunt selectate pentru fiecare afacere.
Din ce în ce mai multe companii devin bazate pe date, deoarece întreprinderile de toate dimensiunile devin din ce în ce mai conștiente de faptul că datele lor sunt unul dintre cele mai valoroase active ale lor pe care să-l folosească ca avantaj față de concurență.
Odată ce un scop final al analizei este înțeles, se alege metodologia de analiză și se selectează datele companiei pentru a sprijini analiza. Acest lucru implică de obicei un flux din mai multe surse de date și sisteme, pentru a fi apoi curățat și integrat într-un spațiu unificat, cum ar fi un depozit de date.
Succesul analizei de afaceri se bazează în mod inerent atât pe calitatea datelor (date bune, date bune), cât și pe expertiza analistului care înțelege nuanțele unei afaceri individuale, precum și pe tehnologia pe care este construit totul.
Provocarea surselor multiple
Multe companii folosesc o gamă de soluții și platforme de afaceri diferite, care pot fi grozave individual, dar sunt înăbușite de incapacitatea lor de a comunica în colaborare între ele sau, cel puțin, de a ajunge în același loc. Când adăugați și surse de date vechi pe hârtie, este ușor de înțeles de ce, în multe organizații, se petrece mult timp încercând pur și simplu să găsească informații – să nu mai vorbim de a face ceva constructiv cu acestea.
Mai multe surse de date pot fi dificil de a obține într-un singur flux uniform, mai ales când luați în considerare o varietate de formate, sisteme vechi, timpi de export și disponibilitate cu care se confruntă multe întreprinderi.
Provocarea analizei de afaceri în timp real
De exemplu, analiza datelor în timp real este folosită în tranzacționarea financiară de ceva timp și acum include mai multe fluxuri de date decât oricând.
Pentru a fi utile, aplicațiile de analiză în timp real trebuie să aibă o bună disponibilitate, împreună cu timpi de răspuns mici. De asemenea, sistemele ar trebui să poată gestiona cantități mari de date, dar ar trebui totuși să fie de așteptat să returneze interogări în câteva secunde.
Cu cât compania dumneavoastră știe mai bine unde se află acum, cu atât poate prognoza mai bine unde trebuie să fie.
Analiza predictivă este o parte a analizei de afaceri și a inteligenței care devine din ce în ce mai intensă atât de inteligența artificială, cât și de învățarea automată, prin utilizarea statisticilor și modelării pentru a determina performanța viitoare și a concluziona rezultate potențiale, atât pe baza datelor istorice, cât și a celor actuale.
Acest lucru permite organizațiilor să decidă unde să concentreze cel mai bine resursele, astfel încât să poată face predicții inteligente despre viitor. S-ar putea argumenta că acest nivel de perspectivă este atât de valoros, încât sistemele care fac acest lucru se pot plăti cu ușurință de la sine în cel mai scurt timp.
Aplicațiile exacte variază de la industrie la industrie, totuși capacitatea de a face previziuni inteligente despre evenimentele viitoare are aplicații aproape nelimitate.
Advanced Business Analytics este deja utilizat într-o varietate de industrii, inclusiv telecomunicații, farmaceutice, apărare, logistică, asigurări, servicii financiare și mult mai departe.
Care sunt principalele diferențe dintre Business Analytics și Business Intelligence?
Este (de înțeles) destul de comun ca oamenii să confunde BA (Business Analytics) cu BI (Business Intelligence), deoarece ambele sună în mod inerent similar.
Atât BA, cât și BI necesită ca date să fie colectate, curățate și reprezentate vizual prin intermediul software-ului de vizualizare a datelor pentru povestiri convingătoare și informații care să fie obținute din date.
Există, totuși, câteva diferențe cheie între ele:
BI se ocupă de date istorice, dar datele tind să fie adunate dintr-o serie de surse, de ex. Software CRM sau instrumente de marketing automatizate. Funcția principală a Business Intelligence este de a raporta performanța unei companii, pe baza unor metrici cheie. Oferă contextul a ceea ce s-a întâmplat anterior în trecut, de ce s-ar putea să se fi întâmplat și ce se întâmplă în prezent.
Business Analytics, pe de altă parte, preia contextul dedus din Business Intelligence și aplică modelare predictivă, data mining, analiză statistică și multe altele. Aceste metode sunt mai avansate, deci sunt mai indicative pentru ceea ce vă puteți aștepta în viitor.
Cum vă poate ajuta Business Analytics organizația?
- Luați decizii mai bune bazate pe date
De obicei, acesta este cel mai important motiv pentru care organizațiile utilizează aplicații de știință a datelor – pentru a înțelege mai bine datele lor (cuantificabile) și pentru a le folosi în mod adecvat.
- Abilitatea de a identifica mai bine oportunitățile
O altă capacitate a instrumentelor de știință a datelor și a analizei este identificarea oportunităților. AI și ML pot alimenta analiza predictivă pentru a identifica mai bine modelele în date care pot determina probabilitatea apariției viitoare. Acest lucru permite organizațiilor să decidă unde să concentreze cel mai bine resursele, astfel încât să poată face predicții inteligente despre viitor. Folosind atât date istorice, cât și date de piață proiectate, pot fi luate decizii și previziuni pentru a determina dacă o nouă afacere/produs/serviciu sau investiție este probabil să aibă un ROI sănătos.
- Pentru a vă asigura că recrutați cei mai buni oameni
Folosind algoritmi unici, știința datelor poate prelua datele din CV-uri și poate determina dacă un candidat merită să ia în considerare trecerea la etapa următoare.
- Pentru a obține o mai bună înțelegere a intențiilor clienților
De exemplu, companiile pot folosi acum știința datelor pentru a înțelege mai bine natura solicitării unui client într-un mod mai autonom, datorită în mare parte progreselor în NLP (Procesarea limbajului natural), alimentat de știința datelor.
Cele mai recente progrese în analiza afacerilor
Advanced Business Analytics este alimentat de bazele de date accelerate de GPU, care le permit utilizatorilor să vizualizeze interactiv și să interogheze instantaneu miliarde de linii de date. Cu toate acestea, sistemele mai vechi bazate pe CPU se bazează pe procese manuale, cum ar fi eșantionarea și indexarea. Poate fi nevoie de o cantitate imensă de timp și forță de muncă atunci când folosesc aceste sisteme vechi, așa că multe întreprinderi știu că cazul de afaceri pentru actualizarea la sisteme mai noi bazate pe GPU reprezintă un caz de afaceri cu adevărat convingător.
În concluzie
Atunci când compania dvs. decide să facă un pas în lumea Business Analytics, este aproape sigur că veți lua decizii mai bune ca companie în general.
Ai vreo părere despre asta? Anunțați-ne mai jos în comentarii sau transmiteți discuția pe Twitter sau Facebook.