為什麼業務分析很重要
已發表: 2021-05-28業務分析的核心是對企業數據的探索，特別強調統計分析以及如何為每個業務選擇最佳實踐和單個系統。
隨著各種規模的企業越來越意識到他們的數據是他們最有價值的資產之一，可以利用這些資產作為競爭優勢，越來越多的公司開始採用數據驅動。
一旦了解了分析的最終目標，就會選擇分析方法並選擇公司數據來支持分析。 這通常涉及來自多個數據源和系統的饋送，然後將其清理並集成到統一空間中，例如數據倉庫。
業務分析的成功本質上依賴於數據的質量（好的數據輸入，好的數據輸出）和了解單個業務細微差別的分析師的專業知識，以及構建一切的技術。
多源的挑戰
許多公司使用一系列不同的業務解決方案和平台，這些解決方案和平台可能個別很好，但由於無法相互協作溝通，或者至少無法流向同一個地方而受到限制。 當您還將傳統的基於紙張的數據源混入其中時，很容易理解為什麼在許多組織中，很多時間都花在簡單地尋找信息上——更不用說用它做任何有建設性的事情了。
在一個統一的提要中獲取多個數據源可能具有挑戰性，尤其是當您考慮到許多企業面臨的各種格式、遺留系統、導出時間和可用性時。
實時業務分析的挑戰
例如，實時數據分析已經在金融交易中使用了相當長的一段時間，並且現在接收到的數據流比以往任何時候都多。
為了有用，實時分析應用程序需要具有良好的可用性和低響應時間。 系統還應該能夠管理大量數據，但仍應期望在幾秒鐘內返回查詢。
你的公司越了解它現在的位置，它就越能預測它需要在哪裡。
預測分析是業務分析和智能的一部分，人工智能和機器學習通過使用統計和建模來確定未來的性能並根據歷史和當前數據得出潛在結果，從而越來越多地增強了它。
這使組織可以決定將資源集中在哪裡最好，從而能夠對未來做出明智的預測。 有人可能會爭辯說，這種洞察力非常有價值，以至於實現它的系統可以很容易地立即收回成本。
確切的應用因行業而異，但是對未來事件進行智能預測的能力幾乎具有無限的應用。
Advanced Business Analytics 已經在各種行業中得到應用，包括電信、製藥、國防、物流、保險、金融服務等等。
商業分析和商業智能之間的主要區別是什麼？
人們（可以理解）將 BA（商業分析）與 BI（商業智能）混淆是相當普遍的，因為它們聽起來本質上相似。
BA 和 BI 都需要通過數據可視化軟件收集、清理和可視化表示數據，以便從數據中獲得引人入勝的故事講述和情報。
但是，它們之間存在一些關鍵區別：
BI 處理歷史數據，但數據往往來自多個來源，例如。 CRM 軟件或自動化營銷工具。 商業智能的主要功能是根據關鍵指標報告公司的業績。 它為過去發生的事情、可能發生的原因以及當前正在發生的事情提供了背景信息。
另一方面，商業分析採用從商業智能推導出的上下文，並應用預測建模、數據挖掘、統計分析等。 這些方法更先進，因此它們更能說明您對未來的期望。
業務分析如何幫助您的組織？
- 做出更好的數據驅動決策
通常，這是組織利用數據科學應用程序的最重要原因——更好地理解他們的（可量化的）數據並加以利用。
- 更好地識別機會的能力
數據科學工具和分析的另一個能力是機會識別。 AI 和 ML 可以為預測分析提供動力，以更好地識別數據中的模式，從而確定未來出現的可能性。 這使組織可以決定將資源集中在哪裡最好，從而能夠對未來做出明智的預測。 通過使用歷史和預測的市場數據，可以做出決策和預測，以確定新的風險/產品/服務或投資是否可能具有健康的投資回報率。
- 確保您招募到最優秀的人才
通過使用獨特的算法，數據科學可以從簡歷中獲取數據，並確定候選人是否值得考慮進入下一階段。
- 更好地了解客戶的意圖
例如，公司現在可以使用數據科學以更自主的方式更好地了解客戶查詢的性質，這主要歸功於由數據科學提供支持的 NLP（自然語言處理）的進步。
商業分析的最新進展
高級業務分析由 GPU 加速的數據庫提供支持，使用戶能夠即時交互式地可視化和查詢數十億行數據。 然而，較舊的基於 CPU 的系統依賴於手動過程，例如下採樣和索引。 使用這些遺留系統可能需要大量的時間和人力，因此許多企業都知道升級到基於 GPU 的新系統的商業案例是一個真正引人注目的商業案例。
總之
當您的公司決定涉足商業分析領域時，幾乎可以肯定的是，您將在整個企業中做出更好的決策。
對此有什麼想法嗎？ 在下面的評論中讓我們知道，或者將討論帶到我們的 Twitter 或 Facebook。