Business Intelligence a analiza danych: zrozumienie różnic

Nowoczesne przedsiębiorstwa wykorzystują dwie fundamentalne techniki – analizę biznesową i analizę danych – aby uzyskać precyzyjne i wartościowe informacje o swojej działalności.

Obie te metody wspomagają wizualizację, badanie oraz zrozumienie danych odnoszących się do firmy, klientów, konkurencji oraz sektora, w którym organizacja funkcjonuje.

Dzięki temu firmy mogą podejmować bardziej świadome decyzje, opracowywać skuteczne strategie, udoskonalać procesy operacyjne, zwiększać sprzedaż i dochody, identyfikować wzorce i przewidywać przyszłe trendy.

Chociaż zarówno analiza biznesowa, jak i analiza danych odgrywają kluczową rolę i bywają stosowane zamiennie w różnych kontekstach, terminy te mają odmienne znaczenia w zależności od branży.

Każda z tych metod ma swoje specyficzne wymagania i zakres działań, a do ich skutecznego wdrożenia potrzebne są różne umiejętności, które wspomogą rozwój przedsiębiorstw poprzez lepsze decyzje oparte na wynikach analiz.

Właśnie dlatego podjęcie właściwej decyzji, która z tych metod jest odpowiednia dla firmy, może być wyzwaniem.

W niniejszym artykule przybliżę pojęcia analizy biznesowej i analizy danych, omówię różnice między nimi w kontekście ich typów, celów, korzyści, ograniczeń oraz zastosowań, aby pomóc Ci dokonać optymalnego wyboru dla Twojej organizacji.

Zaczynajmy!

Czym jest analiza biznesowa?

Analiza biznesowa (BI) to proces polegający na gromadzeniu i przechowywaniu danych bieżących i historycznych, a następnie na ich analizie w celu podejmowania decyzji biznesowych w oparciu o nowoczesne technologie. Ma to na celu optymalizację działań firmy i zwiększenie marży zysku.

BI łączy różne podejścia, takie jak eksploracja danych, analityka biznesowa, narzędzia do analizy danych, wizualizacja danych, sprawdzone metody działania firmy oraz infrastrukturę IT. W ten sposób dostarcza ona szybkich i użytecznych podsumowań danych, które pomagają firmie sprawnie funkcjonować w dzisiejszym świecie, w którym dane odgrywają kluczową rolę.

Ponadto, analiza biznesowa może pomóc w uwolnieniu potencjału marketingowego i sprzedażowego firmy oraz wprowadzić innowacje w obszarze nowych możliwości biznesowych.

Analiza biznesowa wspiera także organizacje w dostosowywaniu się do nowych strategii rynkowych, wprowadzaniu pozytywnych zmian oraz eliminowaniu nieefektywności. Umożliwia firmom śledzenie najnowszych trendów oraz korzystanie z zaawansowanych funkcji analitycznych.

Co więcej, ta metoda umożliwia szybsze rozwiązywanie problemów, rozwój firmy oraz przewidywanie przyszłych wyników.

Cel: Głównym zadaniem analizy biznesowej jest selekcja kluczowych informacji biznesowych i przeprowadzenie analizy danych w określonym czasie. Do realizacji tych wymagających zadań niezbędne są narzędzia analizy biznesowej, które pomagają osiągnąć większą efektywność rynkową i wyprzedzić konkurencję.

W efekcie, zamiast opierać się na intuicji i domysłach, można podejmować trafne decyzje biznesowe w oparciu o dokładne dane historyczne. Analiza danych jest wykorzystywana do tworzenia podsumowań, raportów, map, wykresów, pulpitów nawigacyjnych, które umożliwiają użytkownikom lepsze zrozumienie kondycji firmy.

Analiza biznesowa pozwala przetwarzać duże ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, co pomaga identyfikować i wdrażać nowe strategie w celu wykorzystania pojawiających się szans biznesowych.

Czym jest analiza danych?

Analiza danych (DA) to proces lub strategia, która polega na gromadzeniu, weryfikowaniu, oczyszczaniu, przechowywaniu, transformowaniu, wyszukiwaniu i modelowaniu danych. Jej głównym celem jest generowanie wniosków, które wspomagają organizacje w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.

Może się wydawać, że jest bardzo zbliżona do analizy biznesowej, ale analiza danych często jest elementem BI i skupia się przede wszystkim na samym procesie analitycznym.

Chociaż analiza danych jest powszechnie wykorzystywana w biznesie, nie jest ona narzędziem wywiadowczym. Analityka danych jest strategią stosowaną w technicznym procesie zarządzania danymi, od ich eksploracji po transformację. Potrzebna jest ogromna ilość danych, aby w krótkim czasie zidentyfikować aktualne trendy i rozwiązać poważne problemy.

Innymi słowy, analiza danych to proces, w którym maszyny lub ludzie identyfikują, interpretują, wizualizują i znajdują wzorce w danych, co pomaga w odnalezieniu:

• Trendów
• Anomalii
• Wartości odstających
• Szanse
• Ryzyka

Analityka danych jest używana przez firmy i inne podmioty do podejmowania trafnych i lepszych decyzji w oparciu o dane, co ma na celu przewidywanie przyszłego rozwoju firmy. Procesy i techniki analityczne są zautomatyzowane dzięki nowym technologiom, takim jak algorytmy sztucznej inteligencji (AI).

Dlatego firmy, które dążą do uzyskania przewagi konkurencyjnej na rynku, wykorzystują analitykę danych do utrzymania i zwiększania bazy klientów. Ogólnie rzecz biorąc, analityka danych korzysta z technik obliczeniowych i statystycznych w celu odkrywania relacji, wzorców i trendów w zbiorach danych. Ponadto wykorzystuje specjalistyczne techniki i technologie, takie jak oprogramowanie do wizualizacji danych, platformy Big Data, algorytmy uczenia maszynowego itp.

Analiza biznesowa a analiza danych: typy

Rodzaje analizy biznesowej

Istnieją dwie główne kategorie BI – tradycyjna analiza biznesowa i nowoczesna analiza biznesowa.

Tradycyjna analiza biznesowa: W ramach tradycyjnego BI wykorzystywane są ustrukturyzowane dane pochodzące z wewnętrznych źródeł firm, takie jak dane finansowe, sprzedażowe i magazynowe. Tego typu dane są gromadzone i przechowywane w hurtowniach danych w celu ich późniejszej analizy przy użyciu narzędzi bazujących na języku SQL, w tym pulpitów nawigacyjnych, raportów i kostek OLAP.

Przykłady: analiza sprzedaży, analiza efektywności operacyjnej oraz raportowanie finansowe.

Nowoczesna analiza biznesowa: w tej kategorii BI wykorzystywane są najnowsze technologie, które umożliwiają samoobsługowy dostęp w czasie rzeczywistym do danych pochodzących z różnorodnych źródeł. Pozwala to na łatwe eksplorowanie, identyfikowanie i analizowanie danych przy użyciu wizualizacji, pulpitów nawigacyjnych oraz przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Dodatkowo, zawiera algorytmy uczenia maszynowego, które automatyzują proces odkrywania, analizy i przygotowania danych, co ułatwia i przyspiesza pozyskiwanie wartościowych wniosków.

Przykłady: odkrywanie danych, raportowanie w czasie rzeczywistym, analizy predykcyjne, analizy samoobsługowe i inne.

Rodzaje analizy danych

Istnieją cztery różne rodzaje analizy danych, z których każdy charakteryzuje się innym podejściem i obszarem koncentracji.

Analityka opisowa: polega na analizowaniu danych historycznych w celu uzyskania wglądu w przeszłe wyniki. Podsumowuje te dane w postaci kluczowych wskaźników efektywności (KPI), co umożliwia zrozumienie wydajności firmy.

Przykłady: analiza ruchu na stronie, ocena satysfakcji klienta, raporty sprzedaży itp.

Analityka diagnostyczna: służy do analizy danych z przeszłości w celu zrozumienia przyczyn pewnych zjawisk, np. dlaczego raporty sprzedaży były niekompletne. Wykrywa pierwotne przyczyny problemów, analizując relacje i wzorce w danych.

Przykłady: analiza utraty klientów, analiza rotacji pracowników oraz analiza wad produktów.

Analityka predykcyjna: wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i modele statystyczne do prognozowania przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Pozwala to firmom na identyfikację szans i potencjalnych zagrożeń, zanim one wystąpią.

Przykłady: przewidywanie wartości życiowej klienta, prognozowanie popytu oraz wykrywanie oszustw.

Analityka preskryptywna: to rodzaj analizy, który wykorzystuje wnioski i dane w celu dostarczania konkretnych sugestii, które pozwalają podejmować działania niezbędne do osiągnięcia określonego celu. Umożliwia to podejmowanie decyzji w oparciu o użyteczne informacje.

Przykłady: optymalizacja cen, optymalizacja kampanii marketingowych i optymalizacja łańcucha dostaw.

Wykorzystując powyższe rodzaje analizy, firmy mogą podejmować świadome decyzje, usprawniać swoją działalność oraz zdobywać przewagę konkurencyjną na rynku.

Analiza biznesowa a analiza danych: funkcje

Cechy analizy biznesowej

Do istotnych cech BI należą:

• Zaawansowana analityka: wspiera wykonywanie złożonych operacji na danych, umożliwiając analizę regresji w celu zbadania zależności między zmiennymi niezależnymi i zależnymi.
• Raportowanie: pozwala tworzyć i dystrybuować raporty bez konieczności angażowania działu IT. Możliwe jest także zaplanowanie automatycznego generowania raportów w regularnych odstępach czasu.
• Wizualizacja danych: umożliwia prezentację skomplikowanych danych w prostszych formatach. Narzędzia BI pozwalają na tworzenie zaawansowanych wizualizacji, które skutecznie przekazują informacje.
• Analiza geoprzestrzenna: dzięki funkcji mapy geograficznej można łatwo lokalizować dane na mapie. Narzędzia BI pobierają dane i przekształcają je w reprezentacje kartograficzne i graficzne, umożliwiając łatwą analizę danych geograficznych.
• Zarządzanie danymi: obejmuje łączenie, eksplorację, oczyszczanie oraz przygotowywanie danych do analizy, a także łączenie różnych zbiorów danych w celu stworzenia nowych. Pomaga to również w odkrywaniu najnowszych trendów, cech charakterystycznych, interesujących miejsc i wzorców.

Inne funkcje analizy biznesowej to rozszerzona analiza, analiza predykcyjna, zabezpieczenia dostosowane do użytkownika, analiza samoobsługowa oraz integracja danych.

Funkcje analizy danych

Niektóre z jej kluczowych cech to:

• Przygotowanie i uzgadnianie danych: Istotą tego procesu jest jednorazowe przeprowadzenie procedur przygotowania danych w trakcie trwania projektu, co pozwala w razie potrzeby przygotować model iteracyjny dla tego samego projektu. Podczas budowy modelu i analizy iteracyjnej dane są oczyszczane w celu wyeliminowania błędów i łączenia złożonych danych, co ułatwia analizę i dostęp.
• Eksploracja danych: jest to początkowy etap analizy danych, który obejmuje wizualizację danych w celu zidentyfikowania wzorców i obszarów wymagających dalszej analizy.
• Skalowalność: aby skalować system w pionie, potrzebny jest szybszy serwer z większą pamięcią i wydajnymi procesorami, co pozwala na ograniczenie zużycia energii i sprzętu sieciowego. Jest to doraźne rozwiązanie dla platform analitycznych.
• Kontrola wersji: to proces śledzenia i kontrolowania zmian w kodzie oprogramowania.
• Bezpieczeństwo danych: ta funkcja zapobiega nieautoryzowanemu dostępowi, kradzieży lub uszkodzeniu danych. Obejmuje zabezpieczenia programowe, zabezpieczenia urządzeń pamięci masowej, zabezpieczenia sprzętu fizycznego i wiele innych.

Analiza biznesowa a analiza danych: komponenty

Komponenty analizy biznesowej

Analiza biznesowa składa się z pięciu elementów:

• OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) pomaga menedżerom sortować i wybierać zagregowane dane oraz strategicznie je monitorować.
• Zaawansowana analityka: wspiera uzyskiwanie danych statystycznych dotyczących konkretnego produktu lub usługi oraz prognozowanie zachowania produktu na rynku.
• Magazynowanie danych: polega na przechowywaniu ogromnych ilości danych z korzyścią dla różnych działów firmy.
• BI w czasie rzeczywistym: wspiera śledzenie zmieniających się trendów marketingowych, umożliwiając zespołowi marketingowemu ogłaszanie specjalnych rabatów i ofert w celu przyciągnięcia uwagi klientów i zwiększenia ich zaangażowania na stronie.
• Źródła danych: obejmują pobieranie nieprzetworzonych informacji i systematyczne tworzenie źródeł danych przy użyciu różnych aplikacji. Narzędzia BI wykorzystują te zbiory danych do tworzenia wykresów, tabel i diagramów kołowych.

Komponenty analizy danych

Istnieje pięć elementów analizy danych:

• Zbieranie danych: pierwszy etap, który obejmuje gromadzenie danych zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych dla firmy. Dane pochodzą z wielu źródeł, takich jak systemy operacyjne, dane z sieci i mediów społecznościowych, dane transakcyjne, dane maszynowe itp.
• Analiza danych: po zebraniu danych należy je przeanalizować. Jest to proces, w którym stosuje się techniki statystyczne do oczyszczenia i zbadania danych w celu zebrania przydatnych informacji. Analiza danych pomaga identyfikować wzorce, przewidywać przyszłość i wykrywać anomalie.
• Raportowanie wyników: w tym etapie można dzielić się wnioskami i podejmować świadome decyzje w oparciu o swoje ustalenia. Typowe metody raportowania wyników to prezentacja wyników na pulpicie nawigacyjnym, generowanie raportów i tworzenie infografik.
• Usprawnianie procesów: obejmuje zmianę sposobu gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych oraz zmianę podejścia do podejmowania decyzji w oparciu o dane.
• Kultura oparta na danych: można stworzyć kulturę, w której każdy pracownik może wykorzystywać dane do podejmowania skutecznych decyzji. Pomaga to szkolić pracowników w zakresie korzystania z analizy danych i zapewnia im dostęp do zasobów. Aby zbudować kulturę opartą na danych, należy przestrzegać kilku zasad:

Udostępniaj dane

Szkol pracowników w zakresie korzystania z danych

Promuj kulturę opartą na danych

Stwórz kulturę odpowiedzialności

Analiza biznesowa a analiza danych: aplikacje

Zastosowania analizy biznesowej

Analiza biznesowa może być stosowana w wielu branżach, takich jak:

• Handel detaliczny: BI służy do prognozowania popytu klientów i analizowania jego wahań w czasie, co pomaga w optymalizacji poziomu zapasów w celu zaspokojenia potrzeb klientów.
• Bankowość: BI wspiera instytucje finansowe i banki w identyfikacji ich bazy klientów, umożliwiając im planowanie strategii marketingowych oraz analizę wskaźników wydajności.
• Motoryzacja: BI wspomaga optymalizację procesów produkcyjnych, HR, marketingu, badań, dystrybucji i finansów w przemyśle motoryzacyjnym, umożliwiając podejmowanie trafnych decyzji.
• Produkcja: BI usprawnia komunikację z dostawcami i standaryzuje transakcje. Pozwala na prognozowanie zapotrzebowania na produkty, co pomaga w optymalizacji zapasów, zaopatrzenia i wielkości produkcji.

Inne obszary zastosowań BI to hotelarstwo, usługi farmaceutyczne, FMCG, linie lotnicze, dystrybucja i logistyka.

Zastosowania analizy danych

Przykładowe zastosowania analizy danych:

• Transport: analitykę danych można wykorzystać do rozwiązywania problemów związanych z ruchem drogowym oraz poprawy jakości podróży poprzez doskonalenie inteligentnych systemów transportowych.
• Edukacja: decydenci wykorzystują tę technologię do podejmowania lepszych decyzji zarządczych i programowych.
• Marketing i reklama: marketerzy i reklamodawcy korzystają z analityki danych, aby lepiej poznać swoich odbiorców i uzyskać wyższe wskaźniki konwersji.
• Logistyka i dostawa: analitykę danych można wykorzystać do usprawnienia procesów dostawy i przepływu pracy w branży logistycznej, co zwiększa wydajność i poszerza bazę klientów.

Inne zastosowania analizy danych to bezpieczeństwo online, wyniki wyszukiwania w Internecie, wykrywanie oszustw.

Analiza biznesowa a analiza danych: szybkie porównanie

Parametry Analiza danych Business Intelligence ScopeBI odnosi się do danych potrzebnych do usprawnienia procesu decyzyjnego w firmie. Analityka danych umożliwia przekształcenie surowych danych w zrozumiałą formę, która służy do analizy i prognozowania. Funkcjonalność Podstawowym celem BI jest wspomaganie firm w podejmowaniu świadomych decyzji, opracowywaniu skuteczniejszych strategii oraz wspieraniu ich rozwoju. Głównym celem jest modelowanie, prognozowanie, oczyszczanie i przekształcanie danych w zależności od potrzeb firmy. WdrażanieAnaliza biznesowa jest realizowana przy użyciu narzędzi BI i opiera się wyłącznie na historycznych danych przechowywanych w bazach danych. Analityka danych jest wdrażana za pomocą różnych narzędzi do przechowywania danych i zależy od strategii i podejścia przyjętego przez firmę. Metody debugowania Możliwe jest debugowanie za pomocą proponowanego modelu, który przekształca dane w czytelny format. Narzędzia BI umożliwiają korzystanie z technologii bez zaawansowanej wiedzy na temat kodowania, a wiele narzędzi oferuje interfejsy typu „przeciągnij i upuść” do wizualizacji i budowania pulpitów nawigacyjnych. Kod Analityka danych wykorzystuje języki programowania do przeprowadzania złożonych analiz, np. R lub Python. Matematyka Możesz być ekspertem BI bez rozległej wiedzy z zakresu prawdopodobieństwa i algebry liniowej. Magazyn danych Hurtownia danych jest niezbędna, ponieważ przekształca dane w celu podniesienia ich jakości. Statystyka BI wykorzystuje statystyki opisowe, np. średnią, medianę i dominującą. Analiza danych wykorzystuje statystyki inferencyjne i opisowe do lepszego zrozumienia danych i uzyskania cennych wniosków. Typ danych BI jest wykorzystywana wyłącznie na ustrukturyzowanych danych. Analiza danych nie ma granic. Analitycy mogą przeprowadzać analizę na podstawie danych w formatach audio, tekstowym i wideo. Jakość danych Raporty są generowane w określonych przedziałach czasu na podstawie przypadków użycia firmy. Analiza danych nie zależy od magazynu danych. Raporty Raporty są generowane w określonych przedziałach czasu na podstawie przypadków użycia firmy. Analiza danych jest elastyczna i wykorzystywana do różnych zastosowań.

Wniosek

Zarówno analiza biznesowa, jak i analiza danych to dwie podobne koncepcje, ale z różnymi podejściami. Biorąc pod uwagę obecne trendy rynkowe, coraz częściej wykorzystuje się techniki takie jak BI i analiza danych w celu uzyskania przydatnych wniosków i usprawnienia działalności.

Analiza danych pomaga zwiększyć efektywność i poprawić operacje biznesowe dzięki cennym wnioskom uzyskanym na podstawie analizy zagregowanych danych. Z kolei BI pomaga w optymalnym wykorzystaniu danych do podejmowania solidnych decyzji biznesowych opartych na faktach.

Wybór jednej z tych metod to złożone zadanie. Najlepiej jest wybrać jedną z nich lub obie w oparciu o specyficzne potrzeby firmy, scenariusze i przypadki użycia.

Zachęcamy także do zapoznania się z najlepszymi platformami Business Intelligence i analitycznymi.