Analiza biznesowa i analiza danych to dwie kluczowe techniki, które nowoczesne firmy wykorzystują do uzyskiwania cennych i dokładnych informacji biznesowych.
Obie te metody pomagają wizualizować, analizować i rozumieć dane związane z Twoją firmą, klientami, konkurentami i branżą, do której należysz.
Może to pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych, opracowywaniu owocnych strategii, ulepszaniu operacji, uzyskiwaniu lepszej sprzedaży i przychodów, znajdowaniu wzorców i przewidywaniu przyszłych ruchów.
Chociaż Business Intelligence i analiza danych odgrywają kluczową rolę i mogą być używane zamiennie w różnych obszarach, terminy te mają różne znaczenie dla różnych branż.
Oba mają inne wymagania i zakresy pracy. Potrzebują różnych umiejętności, aby pomóc firmom rozwijać się dzięki lepszemu podejmowaniu decyzji za pomocą wyników opartych na danych uzyskanych za pomocą tych technik.
Dlatego dokonanie właściwego wyboru między nimi jest trudne dla firm.
W tym artykule omówię analitykę biznesową i analizę danych oraz różnice między nimi w oparciu o ich rodzaje, cele, korzyści, ograniczenia i zastosowania, aby pomóc Ci wybrać odpowiednią metodę dla Twojej organizacji.
Zaczynajmy!
Spis treści:
Co to jest analiza biznesowa?
Analiza biznesowa (BI) to proces, w którym gromadzone i przechowywane są obecne i przeszłe dane w celu ich analizy i podejmowania na ich podstawie decyzji biznesowych opartych na technologii. Poprawi to operacje biznesowe, a także marżę zysku.
BI łączy różne metodologie, takie jak eksploracja danych, analityka biznesowa, narzędzia danych, wizualizacja danych, najlepsze praktyki firmy i infrastruktura. W ten sposób może oferować szybkie w użyciu podsumowania danych, które pozwalają Twojej firmie iść naprzód w dzisiejszym świecie opartym na danych.
Ponadto BI może pomóc uwolnić Twój potencjał marketingowy i sprzedażowy oraz wprowadzić innowacje w zakresie nowych możliwości biznesowych.
Ponadto analiza biznesowa pomaga organizacjom dostosować się do nowych strategii rynkowych, wprowadzać korzystne zmiany i eliminować nieefektywność. Umożliwia firmom poznanie najnowszych trendów i dostęp do zaawansowanych funkcji analizy danych.
Co więcej, możesz użyć tej metody, aby osiągnąć wiele rzeczy, takich jak szybsze rozwiązywanie problemów, rozwój firmy i przewidywanie przyszłych wyników.
Cel: Głównym celem analizy biznesowej jest filtrowanie istotnych informacji biznesowych i przeprowadzanie analizy danych w określonych ramach czasowych. Do wykonywania tych żmudnych zadań potrzebne są narzędzia analizy biznesowej. Pomogą Ci osiągnąć wyższą efektywność rynkową, dzięki czemu wyprzedzisz konkurencję.
W ten sposób, zamiast kierować się przeczuciami i założeniami, możesz podejmować doskonałe decyzje biznesowe na podstawie dokładnych danych historycznych. Wykonuje analizę danych w celu tworzenia podsumowań, raportów, map, wykresów, pulpitów nawigacyjnych i wykresów, dzięki czemu użytkownicy mogą poznać prawdziwy charakter Twojej firmy.
Analiza biznesowa może zajmować się dużymi ilościami nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych, które pomagają identyfikować i opracowywać nowe strategie w celu zebrania kilku możliwości biznesowych.
Co to jest analiza danych?
Analiza danych (DA) to proces lub strategia zbierania, sprawdzania, czyszczenia, przechowywania, przekształcania, wysyłania zapytań i modelowania danych. Głównym celem jest generowanie spostrzeżeń, które mogą pomóc organizacjom w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.
Wydaje się podobny do wywiadu gospodarczego. Jednak analiza danych może być częścią BI, która koncentruje się głównie na samym procesie analitycznym.
Chociaż analiza danych jest często wykorzystywana w biznesie, nie jest narzędziem wywiadowczym. Natomiast analityka danych jest strategią stosowaną w technicznym procesie zarządzania danymi, od eksploracji po transformację. Potrzeba dużej ilości danych, aby znaleźć aktualne trendy i rozwiązać większe problemy w krótkim czasie.
Innymi słowy, analiza danych obejmuje maszyny lub ludzi, którzy znajdują, interpretują, wizualizują i identyfikują wzorce w danych. Pomoże Ci znaleźć:
- Trendy
- Anomalie
- Wartości odstające
- Możliwości
- Ryzyka
Analityka danych jest wykorzystywana przez firmy i inne dziedziny do podejmowania trafnych i lepszych decyzji opartych na danych w celu przewidywania przyszłego rozwoju firmy. Procesy i techniki stosowane w analizie danych są zautomatyzowane dzięki nowym technologiom, takim jak algorytmy sztucznej inteligencji (AI).
W związku z tym firmy z konkurencyjnym celem na rynku wykorzystywały analitykę danych do utrzymania i powiększania bazy klientów. Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystuje techniki obliczeniowe i statystyczne do znajdowania relacji, wzorców i trendów w zbiorach danych. Ponadto wykorzystuje specjalne techniki i technologie, takie jak oprogramowanie do wizualizacji danych, platformy Big Data, algorytmy ML itp.
Business Intelligence a analiza danych: typy
Rodzaje Business Intelligence
Istnieją dwie główne kategorie BI – tradycyjne BI i nowoczesne BI.
Tradycyjna analiza biznesowa: W tradycyjnym BI znajdziesz ustrukturyzowane dane z wewnętrznych źródeł firm, takich jak dane dotyczące finansów, sprzedaży i zapasów. Tego typu dane są gromadzone i przechowywane w hurtowniach danych w celu ich dalszej analizy przy użyciu narzędzi opartych na języku SQL, w tym pulpitów nawigacyjnych, raportów i kostek OLAP.
Przykłady: analiza sprzedaży, analiza wydajności operacyjnej i raportowanie finansowe.
Nowoczesna inteligencja biznesowa: w tej kategorii BI wykorzystuje najnowsze technologie, aby oferować samoobsługowy dostęp w czasie rzeczywistym do wielu danych z wielu różnych źródeł. Pozwala łatwo eksplorować, identyfikować i analizować dane za pomocą wizualizacji, pulpitów nawigacyjnych i NLP.
Ponadto zawiera algorytmy ML, które automatyzują odkrywanie, analizę i przygotowywanie danych, ułatwiając i ułatwiając uzyskiwanie wglądu.
Przykłady: odkrywanie danych, raportowanie w czasie rzeczywistym, analizy predykcyjne, analizy samoobsługowe i inne.
Rodzaje analizy danych
Istnieją cztery różne rodzaje analizy danych; każdy ma inne podejście i koncentruje się.
Analityka opisowa: obejmuje analizę danych historycznych, która pomaga Twojej firmie uzyskać wgląd w dane z przeszłości. Podsumowuje te dane z przeszłości w KPI, dzięki czemu możesz zrozumieć wydajność swojej firmy.
Przykłady: analiza ruchu na stronie, ocena satysfakcji klienta, raporty sprzedaży itp.
Analityka diagnostyczna: analizuje dane z przeszłości, aby zrozumieć „dlaczego”, na przykład dlaczego raporty sprzedaży były w przeszłości niedostępne. Wykrywa pierwotną przyczynę i bada problem, analizując relacje i wzorce w danych.
Przykłady: analiza odpływu klientów, analiza rotacji pracowników i analiza wad produktów.
Analityka predykcyjna: w tej analityce można używać algorytmów uczenia maszynowego i modeli statystycznych do przewidywania przyszłych wyników przy użyciu danych historycznych. Pozwala to firmom identyfikować szanse i potencjalne zagrożenia, zanim one wystąpią.
Przykłady: przewidywanie wartości życiowej klienta, prognozowanie popytu i wykrywanie oszustw.
Analityka preskryptywna: Jest to rodzaj analizy, w której wykorzystujesz spostrzeżenia i dane do dostarczania niezbędnych sugestii, aby można było podjąć niezbędne działania w celu osiągnięcia określonego celu. Pozwala podejmować decyzje za pomocą przydatnych spostrzeżeń.
Przykłady: Optymalizacja cen, optymalizacja kampanii marketingowych i optymalizacja łańcucha dostaw.
Wykorzystując powyższe analizy, firmy podejmują świadome decyzje, usprawniają swoją działalność i zyskują doskonałą przewagę rynkową.
Business Intelligence a analiza danych: funkcje
Cechy Business Intelligence
Niektóre ważne cechy BI obejmują:
- Zaawansowana analityka: pomaga wykonywać skomplikowane manipulacje danymi. Umożliwia to analizę regresji, dzięki czemu można analizować powiązania między zmiennymi niezależnymi i zależnymi.
- Raportowanie: Możesz tworzyć i rozpowszechniać raporty bez pomocy IT. Możesz także zaplanować to, aby zapewnić automatyczne dostarczanie raportów w powtarzających się porach.
- Wizualizacja danych: umożliwia prezentację skomplikowanych danych w prostszych formatach. Narzędzia BI mogą tworzyć wyrafinowane i zaawansowane wizualizacje, które z łatwością przekazują dane.
- Analiza geoprzestrzenna: Dzięki funkcji mapy geograficznej można łatwo znaleźć lokalizacje w widoku mapy. Narzędzia BI pobierają Twoje dane i przekształcają je w reprezentacje kartograficzne i graficzne, dzięki czemu możesz łatwo przeglądać dane geograficzne.
- Zarządzanie danymi: obejmuje mieszanie, eksplorację, czyszczenie i przygotowywanie danych do analizy. Łączy różne zestawy danych w celu zbudowania nowego. Pomaga to również w eksplorowaniu informacji w celu odkrycia najnowszych trendów, cech, interesujących miejsc i wzorców.
Inne funkcje analizy biznesowej to rozszerzona analiza, analiza predykcyjna, zabezpieczenia specyficzne dla użytkownika, analityka samoobsługowa i integracja danych.
Funkcje analizy danych
Niektóre z jego kluczowych cech to.
- Przygotowanie i uzgadnianie danych: Ideą tego procesu jest przeprowadzenie procedur przygotowania danych raz w trakcie trwania projektu. Pomaga to w razie potrzeby przygotować model iteracyjny dla tego samego projektu. Podczas budowy modelu i analizy iteracyjnej odbywa się spieranie danych w celu wyeliminowania błędów i połączenia złożonych danych w celu ułatwienia analizy i ułatwienia dostępu.
- Eksploracja danych: Jest to początkowy etap analizy danych, czyli eksploracja danych. Obejmuje wizualizację danych w celu uzyskania wglądu w kilka wzorców lub regionów, które wymagają dalszej identyfikacji.
- Skalowalność: Aby skalować system w pionie w górę lub w dół, potrzebny jest szybszy serwer wraz z pamięcią i wydajnymi procesorami. Wykorzystuje to mniej energii i sprzętu sieciowego i jest jedynym tymczasowym lekarstwem na platformy do analizy danych.
- Kontrola wersji: Jest to kontrola źródła lub proces utrzymywania śledzenia i kontrolowania zmian w kodzie oprogramowania.
- Bezpieczeństwo danych: Ta funkcja jest przydatna w zapobieganiu nieautoryzowanemu dostępowi do danych, ich kradzieży lub uszkodzeniu w dowolnym momencie. Obejmuje bezpieczeństwo programów logicznych, bezpieczeństwo urządzeń pamięci masowej, bezpieczeństwo sprzętu fizycznego i wiele innych.
Business Intelligence a analiza danych: komponenty
Komponenty Business Intelligence
Analiza biznesowa składa się z pięciu elementów:
- OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) pomaga kierownictwu firm sortować i wybierać zagregowane dane oraz strategicznie je monitorować.
- Zaawansowana analityka: Ten komponent BI pomaga uzyskać statystyki dotyczące konkretnego produktu i usługi. Pozwala przewidzieć zachowanie produktu na rynku.
- Magazynowanie danych: wiąże się z przechowywaniem ogromnych ilości danych z korzyścią dla wielu działów przedsiębiorstwa.
- BI w czasie rzeczywistym: Pomaga to śledzić zmieniające się trendy marketingowe. Dzięki temu komponentowi zespół marketingowy może ogłaszać specjalne rabaty i oferty, aby przyciągnąć uwagę klientów i zaangażować ich w witrynie.
- Źródła danych: obejmuje pobieranie nieprzetworzonych informacji i systematyczne tworzenie źródeł danych przy użyciu kilku aplikacji. Narzędzia BI wykorzystują te zestawy danych do tworzenia wykresów, tabel i wykresów kołowych.
Komponenty analizy danych
Istnieje pięć elementów analizy danych:
- Zbieranie danych: Jest to pierwszy etap analizy danych, który obejmuje zbieranie danych zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych dla Twojej 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 można użyć technik statystycznych do oczyszczenia i zbadania danych w celu zebrania przydatnych informacji. Analiza danych pomaga identyfikować wzorce, przewidywać przyszłość i wykrywać anomalie.
- Raportowanie wyników: w tym komponencie możesz dzielić się spostrzeżeniami i podejmować świadome decyzje na podstawie swoich ustaleń. Typowe metody raportowania wyników obejmują prezentację wyników na pulpicie nawigacyjnym, generowanie raportów i tworzenie infografik.
- Usprawnianie procesów: obejmuje to zmianę sposobu gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych. Zmienia również sposoby podejmowania decyzji w oparciu o dane.
- Kultura oparta na danych: możesz stworzyć kulturę, w której każdy 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, musisz przestrzegać kilku wskazówek:
Business Intelligence a analiza danych: aplikacje
Zastosowania Business Intelligence
Business Intelligence można wdrożyć w kilku branżach, takich jak:
- Handel detaliczny: BI służy do prognozowania popytu klientów i analizowania wahań popytu w czasie. Pomaga to zoptymalizować wielkość zapasów w celu spełnienia wymagań klientów.
- Bankowość: BI pomaga instytucjom finansowym i bankom zidentyfikować ich bazę klientów. To pozwala im planować strategie marketingowe. Banki mogą również przeglądać swoje wskaźniki wydajności za pomocą Business Intelligence.
- Motoryzacja: BI pomaga zoptymalizować produkcję, HR, marketing, badania, dystrybucję i funkcje finansowe przemysłu motoryzacyjnego. Ma to na celu umożliwienie skutecznego podejmowania decyzji.
- Produkcja: BI usprawnia komunikację z dostawcami i standaryzuje transakcje. Może prognozować zapotrzebowanie na produkty, co pozwoli na dalszą optymalizację zapasów, zaopatrzenia i wielkości produkcji.
Inne zastosowania BI to hotelarstwo, usługi farmaceutyczne, FMCG, linie lotnicze, dystrybucja i logistyka i nie tylko.
Zastosowania analizy danych
Niektóre zastosowania analizy danych to:
- Transport: Analitykę danych można wykorzystać do rozwiązywania problemów związanych z ruchem drogowym i poprawiania jakości podróży poprzez ulepszanie inteligencji i systemów transportowych.
- Edukacja: Decydenci wykorzystują tę technologię do podejmowania lepszych decyzji zarządczych i programów nauczania.
- Marketing i reklama: Marketerzy i reklamodawcy wykorzystują analitykę danych, aby poznać swoich odbiorców i uzyskać lepsze współczynniki konwersji.
- Logistyka i dostawa: Analitykę danych można wykorzystać do usprawnienia procesów dostawy i produktywnego przepływu pracy w branży logistycznej. Pomaga to zwiększyć wydajność branży i zwiększyć bazę klientów.
Inne zastosowania analizy danych to bezpieczeństwo online, wyniki wyszukiwania w Internecie, wykrywanie oszustw i nie tylko.
Analiza biznesowa a analiza danych: szybkie porównanie
Parametry Analiza danych Business Intelligence ScopeBI odnosi się do danych wymaganych do usprawnienia podejmowania decyzji biznesowych. Analityka danych pozwala na przekształcenie surowych danych w zrozumiały format, który służy do analizy i przewidywania przyszłości. Funkcjonalność Podstawowym celem BI jest wspieranie firm w podejmowaniu świadomych decyzji, tworzeniu lepszych strategii i pomaganiu im w rozwoju. Podstawowym celem jest modelowanie, przewidywanie, oczyszczanie i przekształcanie danych zgodnie z potrzebami biznesowymi. realizowane przy użyciu kilku narzędzi BI. Można go wdrożyć tylko przy użyciu przeszłych danych przechowywanych w bazach danych lub hurtowniach danych. Analityka danych jest wdrażana przy użyciu wielu narzędzi do przechowywania danych. Zależy to od strategii i podejścia, które firma zaprojektuje podczas wdrażania. Metody debugowania Można debugować przy użyciu proponowanego modelu, który konwertuje dane do sensownego formatu. Narzędzia BI pozwalają korzystać z technologii bez odpowiedniej wiedzy o kodowaniu. Wiele narzędzi oferuje interfejsy typu „przeciągnij i upuść” do wizualizacji i budowania pulpitów nawigacyjnych.Analityka CodeData obejmuje język programowania używany do przeprowadzania złożonych analiz. Języki programowania, takie jak R lub Python, są obowiązkowe. Możesz być profesjonalistą BI bez podstawowej wiedzy na temat prawdopodobieństwa i algebry liniowej. Matematyka. Możesz być profesjonalistą BI bez podstawowej wiedzy na temat prawdopodobieństwa i algebry liniowej. Hurtownia danych jest obowiązkowa, ponieważ przekształca dane w celu poprawy jakości danych.Statistics BI obejmuje statystyki opisowe, w tym średnie, mediany i średnie.Analiza danych obejmuje statystyki wnioskowania i opisowe w celu lepszego zrozumienia danych i znalezienia cennych spostrzeżeń.Typ danych BI jest przeprowadzany tylko na danych strukturalnych, których kuratorem jest analiza danych biznesowych .Analiza danych nie ma granic. Analitycy mogą kontynuować proces analizy za pomocą formatów audio, tekstowych i wideo. Jakość danychRaporty są wykonywane w określonym czasie na podstawie przypadków użycia Twojej firmy. Analiza danych nie zależy od hurtowni danych. RaportyRaporty są wykonywane w określonym czasie na podstawie przypadków użycia Twojej firmy. Analiza danych jest elastyczna i jest wykorzystywana do różnych przypadków użycia.
Wniosek
Business Intelligence i analiza danych to dwie podobne koncepcje, ale z różnymi podejściami. Biorąc pod uwagę najnowsze trendy rynkowe, coraz częściej wykorzystuje się techniki, takie jak Business Intelligence i analiza danych, w celu uzyskania przydatnych spostrzeżeń i usprawnienia działalności.
Analiza danych pomaga zwiększyć wydajność i operacje biznesowe dzięki przydatnym wnioskom uzyskanym dzięki analizie zagregowanych danych. Z drugiej strony BI pomaga w jak najlepszym wykorzystaniu danych w celu podejmowania opartych na faktach, solidnych decyzji biznesowych.
Dlatego wybór jednego z nich jest skomplikowanym zadaniem. Najlepiej wybrać jedną z nich lub obie na podstawie wymagań biznesowych, operacji, scenariuszy i przypadków użycia.
Możesz także zapoznać się z najlepszymi platformami Business Intelligence i analitycznymi