เหตุใดการวิเคราะห์ธุรกิจจึงมีความสำคัญ
เผยแพร่แล้ว: 2021-05-28ที่แกนหลัก การวิเคราะห์ธุรกิจคือการสำรวจข้อมูลขององค์กร โดยเน้นที่การวิเคราะห์ทางสถิติและวิธีเลือกแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดและระบบแต่ละระบบสำหรับแต่ละธุรกิจ
มีบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เนื่องจากองค์กรทุกขนาดเริ่มตระหนักมากขึ้นว่าข้อมูลของพวกเขาเป็นหนึ่งในทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดของพวกเขาที่จะนำไปใช้เป็นข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่ง
เมื่อเข้าใจเป้าหมายสุดท้ายของการวิเคราะห์แล้ว ระบบจะเลือกวิธีการวิเคราะห์และเลือกข้อมูลบริษัทเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับฟีดจากแหล่งข้อมูลและระบบต่างๆ มากมาย จากนั้นจึงล้างและรวมเข้ากับพื้นที่ที่เป็นหนึ่งเดียว เช่น คลังข้อมูล
ความสำเร็จของการวิเคราะห์ธุรกิจขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล (ข้อมูลที่ดีเข้า ข้อมูลที่ดี) และความเชี่ยวชาญของนักวิเคราะห์ที่เข้าใจความแตกต่างของแต่ละธุรกิจ ตลอดจนเทคโนโลยีที่สร้างทุกสิ่งทุกอย่าง
ความท้าทายจากหลายแหล่ง
หลายบริษัทใช้โซลูชันและแพลตฟอร์มทางธุรกิจที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละบริษัทอาจยอดเยี่ยม แต่ถูกขัดขวางจากการที่พวกเขาไม่สามารถสื่อสารกันร่วมกันได้ หรืออย่างน้อยก็ไหลไปยังที่เดียวกัน เมื่อคุณใส่แหล่งข้อมูลที่เป็นกระดาษแบบเดิมๆ ลงไปด้วย คุณจะเห็นได้ง่ายว่าทำไมในหลายองค์กร จึงใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการค้นหาข้อมูล นับประสาทำอะไรที่สร้างสรรค์กับมัน
แหล่งข้อมูลหลายแหล่งอาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับฟีดที่เหมือนกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณพิจารณาถึงรูปแบบที่หลากหลาย ระบบเดิม เวลาส่งออก และความพร้อมใช้งานที่องค์กรจำนวนมากเผชิญ
ความท้าทายของการวิเคราะห์ธุรกิจแบบเรียลไทม์
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริงถูกนำมาใช้ในการซื้อขายทางการเงินมาระยะหนึ่งแล้ว และตอนนี้ก็รับกระแสข้อมูลมากขึ้นกว่าเดิม
เพื่อให้มีประโยชน์ แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ตามเวลาจริงจำเป็นต้องมีความพร้อมใช้งานที่ดีควบคู่ไปกับเวลาตอบสนองที่ต่ำ ระบบควรสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ แต่ยังคงควรส่งคืนการสืบค้นภายในไม่กี่วินาที
ยิ่งบริษัทของคุณรู้ว่าตอนนี้อยู่ที่ไหน ก็ยิ่งสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะต้องอยู่ที่ใด
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ทางธุรกิจ & ปัญญาที่เพิ่มมากขึ้นโดยทั้งปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้สถิติและการสร้างแบบจำลองเพื่อกำหนดประสิทธิภาพในอนาคตและสรุปผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ โดยอิงจากข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบัน
ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจว่าจะมุ่งเน้นทรัพยากรไปที่ใดดีที่สุด จึงสามารถคาดการณ์อนาคตได้อย่างชาญฉลาด อาจมีคนโต้แย้งว่าความเข้าใจในระดับนี้มีค่ามากจนระบบที่ทำให้มันเกิดขึ้นสามารถจ่ายเงินให้ตัวเองได้อย่างง่ายดายในเวลาไม่นาน
แอปพลิเคชันที่แน่นอนจะแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตอย่างชาญฉลาดนั้นมีแอปพลิเคชันที่แทบจะไร้ขีดจำกัด
การวิเคราะห์ธุรกิจขั้นสูงมีการใช้งานแล้วในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงโทรคมนาคม เภสัชกรรม กลาโหม โลจิสติกส์ ประกันภัย บริการทางการเงิน และอื่นๆ อีกมากมาย
อะไรคือ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Business Analytics & Business Intelligence?
เป็นเรื่องปกติ (ที่เข้าใจได้) ที่ผู้คนจะสับสนระหว่าง BA (Business Analytics) กับ BI (Business Intelligence) เนื่องจากทั้งคู่ฟังดูคล้ายกันโดยเนื้อแท้
ทั้ง BA และ BI ต้องการให้รวบรวม ล้างข้อมูล และแสดงข้อมูลด้วยภาพผ่านซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลเพื่อการเล่าเรื่องที่น่าสนใจและได้ข้อมูลมาจากข้อมูล
อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างพวกเขา:
BI เกี่ยวข้องกับข้อมูลในอดีต แต่ข้อมูลมักจะถูกจัดเรียงจากหลายแหล่ง เช่น ซอฟต์แวร์ CRM หรือเครื่องมือทางการตลาดอัตโนมัติ หน้าที่หลักของ Business Intelligence คือการรายงานผลการดำเนินงานของบริษัทตามเมตริกหลัก โดยจะให้บริบทเกี่ยวกับสิ่งที่เคยเกิดขึ้นในอดีต เหตุใดจึงอาจเกิดขึ้น และสิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน
ในทางกลับกัน Business Analytics ใช้บริบทที่อนุมานจาก Business Intelligence และใช้แบบจำลองการคาดการณ์ การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และอื่นๆ วิธีการเหล่านี้ก้าวหน้ากว่า ดังนั้นจึงบ่งบอกถึงสิ่งที่คุณคาดหวังได้ในอนาคตมากขึ้น
Business Analytics สามารถช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร?
- ตัดสินใจด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น
โดยทั่วไปแล้ว นี่คือเหตุผลที่สำคัญที่สุดว่าทำไมองค์กรจึงใช้แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้เข้าใจข้อมูล (เชิงปริมาณ) ได้ดีขึ้นและนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์
- ความสามารถในการระบุโอกาสที่ดีขึ้น
ความสามารถอีกอย่างของเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์คือการระบุโอกาส AI และ ML สามารถขับเคลื่อนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุรูปแบบที่ดีขึ้นในข้อมูลที่สามารถกำหนดแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจว่าจะมุ่งเน้นทรัพยากรไปที่ใดดีที่สุด จึงสามารถคาดการณ์อนาคตได้อย่างชาญฉลาด การใช้ข้อมูลตลาดทั้งในอดีตและที่คาดการณ์ไว้ การตัดสินใจและการคาดการณ์สามารถกำหนดได้ว่าการร่วมทุน/ผลิตภัณฑ์/บริการหรือการลงทุนใหม่มีแนวโน้มที่จะมี ROI ที่ดีหรือไม่
- เพื่อให้แน่ใจว่าคุณรับสมัครคนที่ดีที่สุด
ด้วยการใช้อัลกอริธึมเฉพาะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถรับข้อมูลจาก CV และพิจารณาว่าผู้สมัครมีค่าควรแก่การพิจารณาดำเนินการในขั้นต่อไปหรือไม่
- เพื่อให้เข้าใจถึงความตั้งใจของลูกค้าได้ดีขึ้น
ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ สามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจธรรมชาติของการสอบถามของลูกค้าได้ดีขึ้นด้วยวิธีที่เป็นอิสระมากขึ้น ซึ่งต้องขอบคุณความก้าวหน้าใน NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ที่ขับเคลื่อนโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหลัก
ความก้าวหน้าล่าสุดในการวิเคราะห์ธุรกิจ
การวิเคราะห์ธุรกิจขั้นสูงขับเคลื่อนโดยฐานข้อมูลที่เร่งด้วย GPU ทำให้ผู้ใช้สามารถแสดงภาพเชิงโต้ตอบได้ทันทีและสืบค้นข้อมูลหลายพันล้านบรรทัด อย่างไรก็ตาม ระบบที่ใช้ CPU รุ่นเก่านั้นอาศัยกระบวนการแบบแมนนวล เช่น การสุ่มตัวอย่างและการทำดัชนี อาจต้องใช้เวลาและกำลังคนเป็นจำนวนมากเมื่อใช้ระบบเดิมเหล่านี้ องค์กรจำนวนมากจึงทราบดีว่ากรณีศึกษาทางธุรกิจสำหรับการอัปเกรดเป็นระบบที่ใช้ GPU รุ่นใหม่กว่านั้นเป็นกรณีธุรกิจที่น่าสนใจอย่างแท้จริง
สรุป
เมื่อบริษัทของคุณตัดสินใจที่จะเข้าสู่โลกของ Business Analytics เกือบจะแน่ใจว่าคุณจะตัดสินใจได้ดีขึ้นในภาพรวมของธุรกิจ
มีความคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่? แจ้งให้เราทราบด้านล่างในความคิดเห็นหรือดำเนินการสนทนาไปที่ Twitter หรือ Facebook ของเรา