Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика определена

Давайте начнем с того, что проведем различие между анализом данных и традиционной аналитикой. Термины часто используются как взаимозаменяемые, но различие существует. Традиционный анализ данных относится к процессу анализа огромных объемов собранных данных для получения информации и прогнозов. Аналитика бизнес-данных (иногда называемая бизнес-аналитикой) использует эту идею, но помещает ее в контекст бизнес-анализа, часто с помощью готовых бизнес-материалов и инструментов, которые ускоряют процесс анализа.

В частности, бизнес-аналитика относится к:

  • Сбор и обработка исторических бизнес-данных
  • Анализ этих данных для выявления тенденций, закономерностей и коренных причин
  • Принятие бизнес-решений, основанных на данных, на основе этих данных

Другими словами, анализ данных — это скорее общее описание современного аналитического процесса. Бизнес-аналитика подразумевает более узкую направленность и функционально становится все более распространенной и важной для организаций по всему миру, поскольку общий объем данных увеличился.

Используя инструменты облачной аналитики, организации могут консолидировать данные из разных отделов — отдела продаж, маркетинга, отдела кадров и финансов — для получения единого представления, которое показывает, как показатели одного отдела могут влиять на другие. Кроме того, такие инструменты, как визуализация, анализ прогнозов и моделирование сценариев, предоставляют всевозможные уникальные аналитические данные для всей организации.

Использование инструментов бизнес-аналитики

Аналитика бизнес-данных состоит из множества отдельных компонентов, которые работают вместе для получения информации. В то время как инструменты бизнес-аналитики обрабатывают элементы обработки данных и создания аналитических данных с помощью отчетов и визуализации, процесс фактически начинается с инфраструктуры для ввода этих данных. Стандартный рабочий процесс для процесса бизнес-аналитики выглядит следующим образом:

Сбор данных: откуда бы ни поступали данные, будь то устройства Интернета вещей, приложения, электронные таблицы или социальные сети, все эти данные должны быть объединены и централизованы для доступа. Использование облачной базы данных значительно упрощает процесс сбора данных.

Интеллектуальный анализ данных: как только данные поступают и сохраняются (обычно в озере данных), их необходимо отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить этот процесс, распознавая шаблоны и повторяющиеся действия, такие как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по обработке данных больше сосредоточиться на получении информации, а не на ручных логистических задачах.

Описательная аналитика: что происходит и почему это происходит? Описательный анализ данных отвечает на эти вопросы, чтобы лучше понять историю, лежащую в основе данных.

Прогнозная аналитика: при наличии достаточного количества данных и достаточной обработки описательной аналитики инструменты бизнес—аналитики могут приступить к построению прогнозных моделей на основе тенденций и исторического контекста. Таким образом, эти модели могут использоваться для обоснования будущих решений, касающихся выбора бизнеса и организации.

Визуализация и отчетность: инструменты визуализации и отчетности могут помочь разложить цифры и модели по полочкам, чтобы человеческий глаз мог легко понять, что представлено. Это не только упрощает проведение презентаций, но и помогает любому — от опытных специалистов по обработке данных до бизнес-пользователей — быстро находить новые идеи.

Яндекс.Метрика