Почему бизнес-аналитика важна
Опубликовано: 2021-05-28По своей сути бизнес-аналитика — это исследование данных предприятия с упором на статистический анализ и выбор лучших практик и отдельных систем для каждого бизнеса.
Все больше компаний становятся ориентированными на данные, поскольку предприятия всех размеров все больше осознают, что их данные являются одним из их самых ценных активов, которые можно использовать в качестве преимущества перед конкурентами.
Как только конечная цель анализа будет понята, будет выбрана методология анализа и выбраны данные компании для поддержки анализа. Обычно это включает поток из нескольких источников данных и систем, который затем очищается и интегрируется в единое пространство, такое как хранилище данных.
Успех бизнес-аналитики по своей сути зависит как от качества данных (хорошие данные на входе, хорошие данные на выходе), так и от опыта аналитика, который понимает нюансы отдельного бизнеса, а также от технологии, на которой все построено.
Проблема нескольких источников
Многие компании используют ряд различных бизнес-решений и платформ, которые могут быть хороши по отдельности, но задыхаются из-за своей неспособности к совместному общению друг с другом или, по крайней мере, к одному и тому же месту. Если вы также добавите в смесь устаревшие бумажные источники данных, то легко понять, почему во многих организациях много времени тратится просто на поиск информации, не говоря уже о том, чтобы делать с ней что-то конструктивное.
Несколько источников данных может быть сложно собрать в одном едином канале, особенно если учесть разнообразие форматов, устаревшие системы, время экспорта и доступность, с которыми сталкиваются многие предприятия.
Задача бизнес-аналитики в реальном времени
Например, аналитика данных в реальном времени уже довольно давно используется в финансовой торговле и теперь принимает на борт больше потоков данных, чем когда-либо прежде.
Чтобы быть полезными, аналитические приложения в реальном времени должны иметь хорошую доступность в сочетании с малым временем отклика. Системы также должны быть в состоянии управлять огромными объемами данных, но при этом следует ожидать, что они будут возвращать запросы в течение нескольких секунд.
Чем лучше ваша компания знает, где она сейчас, тем лучше она может спрогнозировать, где она должна быть.
Прогнозная аналитика — это часть бизнес-аналитики и аналитики, которая все больше дополняется как искусственным интеллектом, так и машинным обучением, используя статистику и моделирование для определения будущей производительности и заключения потенциальных результатов на основе как исторических, так и текущих данных.
Это позволяет организациям решать, на чем лучше сосредоточить ресурсы, таким образом, иметь возможность делать разумные прогнозы на будущее. Кто-то может возразить, что этот уровень понимания настолько ценен, что системы, которые его реализуют, могут легко окупиться в кратчайшие сроки.
Конкретные приложения варьируются от отрасли к отрасли, однако возможность делать интеллектуальные прогнозы будущих событий имеет почти безграничное применение.
Расширенная бизнес-аналитика уже используется в различных отраслях, включая телекоммуникации, фармацевтику, оборону, логистику, страхование, финансовые услуги и многое другое.
Каковы основные различия между бизнес-аналитикой и бизнес-аналитикой?
(По понятным причинам) люди довольно часто путают BA (бизнес-аналитику) с BI (бизнес-аналитикой), поскольку они оба звучат одинаково.
И BA, и BI требуют, чтобы данные собирались, очищались и визуально представлялись с помощью программного обеспечения для визуализации данных для убедительного повествования и получения информации из данных.
Однако между ними есть несколько ключевых отличий:
BI имеет дело с историческими данными, но данные, как правило, сопоставляются из ряда источников, например. Программное обеспечение CRM или автоматизированные маркетинговые инструменты. Основная функция Business Intelligence заключается в составлении отчетов о производительности компании на основе ключевых показателей. Он обеспечивает контекст того, что ранее произошло в прошлом, почему это могло произойти и что происходит в настоящее время.
Бизнес-аналитика, с другой стороны, использует контекст, полученный из бизнес-аналитики, и применяет прогнозное моделирование, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ и многое другое. Эти методы являются более продвинутыми, поэтому они лучше отражают то, что вы можете ожидать в будущем.
Как бизнес-аналитика может помочь вашей организации?
- Принимайте более эффективные решения на основе данных
Как правило, это самая важная причина, по которой организации используют приложения для обработки и анализа данных, — чтобы лучше понимать свои (измеряемые количественно) данные и использовать их с пользой.
- Способность лучше определять возможности
Еще одна возможность инструментов и аналитики данных — это выявление возможностей. AI и ML могут усилить прогнозную аналитику, чтобы лучше выявлять закономерности в данных, которые могут определить вероятность появления в будущем. Это позволяет организациям решать, на чем лучше сосредоточить ресурсы, таким образом, иметь возможность делать разумные прогнозы на будущее. Используя как исторические, так и прогнозируемые рыночные данные, можно принимать решения и делать прогнозы, чтобы определить, будет ли новое предприятие/продукт/услуга или инвестиции иметь здоровую рентабельность инвестиций.
- Чтобы убедиться, что вы набираете лучших людей
Используя уникальные алгоритмы, наука о данных может получать данные из резюме и определять, стоит ли рассматривать кандидата для перехода на следующий этап.
- Чтобы лучше понять намерения клиентов
Например, компании теперь могут использовать науку о данных, чтобы лучше понять характер запроса клиента более автономным способом, во многом благодаря достижениям в области НЛП (обработка естественного языка), основанной на науке о данных.
Последние достижения в области бизнес-аналитики
Расширенная бизнес-аналитика на основе баз данных с ускорением на GPU позволяет пользователям мгновенно интерактивно визуализировать и запрашивать миллиарды строк данных. Однако более старые системы на основе ЦП полагаются на ручные процессы, такие как понижение частоты дискретизации и индексирование. При использовании этих устаревших систем может потребоваться огромное количество времени и человеческих ресурсов, поэтому многие предприятия знают, что экономическое обоснование перехода на более новые системы на базе графических процессоров является действительно убедительным экономическим обоснованием.
В итоге
Когда ваша компания решит окунуться в мир бизнес-аналитики, почти наверняка вы будете принимать более эффективные решения как бизнес в целом.
Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Дайте нам знать внизу в комментариях или перенесите обсуждение в наш Twitter или Facebook.