为什么业务分析很重要
已发表: 2021-05-28业务分析的核心是对企业数据的探索，特别强调统计分析以及如何为每个业务选择最佳实践和单个系统。
随着各种规模的企业越来越意识到他们的数据是他们最有价值的资产之一，可以利用这些资产作为竞争优势，越来越多的公司开始采用数据驱动。
一旦了解了分析的最终目标，就会选择分析方法并选择公司数据来支持分析。 这通常涉及来自多个数据源和系统的馈送，然后将其清理并集成到统一空间中，例如数据仓库。
业务分析的成功本质上依赖于数据的质量（好的数据输入，好的数据输出）和了解单个业务细微差别的分析师的专业知识，以及构建一切的技术。
多源的挑战
许多公司使用一系列不同的业务解决方案和平台，这些解决方案和平台可能个别很好，但由于无法相互协作沟通，或者至少无法流向同一个地方而受到限制。 当您还将传统的基于纸张的数据源混入其中时，很容易理解为什么在许多组织中，很多时间都花在简单地寻找信息上——更不用说用它做任何有建设性的事情了。
在一个统一的提要中获取多个数据源可能具有挑战性，尤其是当您考虑到许多企业面临的各种格式、遗留系统、导出时间和可用性时。
实时业务分析的挑战
例如，实时数据分析已经在金融交易中使用了相当长的一段时间，并且现在接收到的数据流比以往任何时候都多。
为了有用，实时分析应用程序需要具有良好的可用性和低响应时间。 系统还应该能够管理大量数据，但仍应期望在几秒钟内返回查询。
你的公司越了解它现在的位置，它就越能预测它需要在哪里。
预测分析是业务分析和智能的一部分，人工智能和机器学习通过使用统计和建模来确定未来的性能并根据历史和当前数据得出潜在结果，从而越来越多地增强了它。
这使组织可以决定将资源集中在哪里最好，从而能够对未来做出明智的预测。 有人可能会争辩说，这种洞察力非常有价值，以至于实现它的系统可以很容易地立即收回成本。
确切的应用因行业而异，但是对未来事件进行智能预测的能力几乎具有无限的应用。
Advanced Business Analytics 已经在各种行业中得到应用，包括电信、制药、国防、物流、保险、金融服务等等。
商业分析和商业智能之间的主要区别是什么？
人们（可以理解）将 BA（商业分析）与 BI（商业智能）混淆是相当普遍的，因为它们听起来本质上相似。
BA 和 BI 都需要通过数据可视化软件收集、清理和可视化表示数据，以便从数据中获得引人入胜的故事讲述和情报。
但是，它们之间存在一些关键区别：
BI 处理历史数据，但数据往往来自多个来源，例如。 CRM 软件或自动化营销工具。 商业智能的主要功能是根据关键指标报告公司的业绩。 它为过去发生的事情、可能发生的原因以及当前正在发生的事情提供了背景信息。
另一方面，商业分析采用从商业智能推导出的上下文，并应用预测建模、数据挖掘、统计分析等。 这些方法更先进，因此它们更能说明您对未来的期望。
业务分析如何帮助您的组织？
- 做出更好的数据驱动决策
通常，这是组织利用数据科学应用程序的最重要原因——更好地理解他们的（可量化的）数据并加以利用。
- 更好地识别机会的能力
数据科学工具和分析的另一个能力是机会识别。 AI 和 ML 可以为预测分析提供动力，以更好地识别数据中的模式，从而确定未来出现的可能性。 这使组织可以决定将资源集中在哪里最好，从而能够对未来做出明智的预测。 通过使用历史和预测的市场数据，可以做出决策和预测，以确定新的风险/产品/服务或投资是否可能具有健康的投资回报率。
- 确保您招募到最优秀的人才
通过使用独特的算法，数据科学可以从简历中获取数据，并确定候选人是否值得考虑进入下一阶段。
- 更好地了解客户的意图
例如，公司现在可以使用数据科学以更自主的方式更好地了解客户查询的性质，这主要归功于由数据科学提供支持的 NLP（自然语言处理）的进步。
商业分析的最新进展
高级业务分析由 GPU 加速的数据库提供支持，使用户能够即时交互式地可视化和查询数十亿行数据。 然而，较旧的基于 CPU 的系统依赖于手动过程，例如下采样和索引。 使用这些遗留系统可能需要大量的时间和人力，因此许多企业都知道升级到基于 GPU 的新系统的商业案例是一个真正引人注目的商业案例。
总之
当您的公司决定涉足商业分析领域时，几乎可以肯定的是，您将在整个企业中做出更好的决策。
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