Что такое бизнес-аналитика?

Определение бизнес-аналитики

Прежде всего давайте определим разницу между аналитикой данных и традиционной аналитикой. Эти термины часто используются как синонимы, но различия все-таки есть. Традиционная аналитика данных относится к процессу анализа больших объемов собранных данных для получения полезной информации и прогнозирования. Аналитика бизнес-данных (ее иногда называют бизнес-аналитикой) также занимается обработкой информации, но в контексте ведения бизнеса, и зачастую использует предварительно созданный бизнес-контент и инструменты, которые ускоряют процесс анализа.

В частности, бизнес-аналитика — это:

• получение и обработка исторических бизнес-данных;
• анализ этих данных для выявления тенденций, закономерностей и первопричин;
• принятие бизнес-решений на основе полученных статистических показателей.

Другими словами, аналитика данных — это, скорее, общее описание современного аналитического процесса. А бизнес-аналитика имеет более узконаправленный характер и как инструмент становится все более популярной и важной для компаний по всему миру по мере увеличения общего объема данных.

Используя облачные инструменты аналитики, компании могут консолидировать данные из разных отделов (продаж, маркетинга, отдела кадров и финансов), чтобы получить единое представление и оценить, как показатели одного отдела влияют на другие. Кроме того, с помощью таких инструментов, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев, можно получить уникальные статистические показатели разных типов в масштабах всей компании.

Использование инструментов бизнес-аналитики

Аналитика бизнес-данных состоит из множества отдельных компонентов, которые, работая вместе, предоставляют результаты анализа. Инструменты бизнес-аналитики имеют дело с элементами обработки данных и создания статистических показателей с помощью отчетов и визуализации, но фактически процесс начинается с создания инфраструктуры для ввода этих данных. Стандартный рабочий процесс для бизнес-аналитики выглядит следующим образом:

Сбор данных. Откуда бы ни поступали данные: с устройств Интернета вещей, из приложений, электронных таблиц или социальных сетей, — все эти данные необходимо объединить и собрать вместе, чтобы обеспечить к ним доступ. Использование облачной базы данных значительно упрощает процесс сбора.

Глубинный анализ данных. Когда данные получены и сохранены (обычно в озере данных), их нужно отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить этот процесс за счет распознавания закономерностей и повторяющихся действий, таких как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по изучению данных сосредоточиться на получении информации, а не на выполнении логистических задач вручную.

Дескриптивная аналитика. Что происходит и почему? Дескриптивная аналитика данных отвечает на эти вопросы, позволяя лучше понять, что стоит за данными.

Предиктивная аналитика. При наличии достаточного количества данных и достаточной обработки данных дескриптивной аналитики инструменты бизнес-аналитики могут начать создавать прогнозирующие модели на основе тенденций и исторического контекста. Эти модели можно использовать в дальнейшем для принятия обоснованных решений по коммерческим и организационным вопросам.

Визуализация и отчетность. Инструменты визуализации и отчетности могут помочь выполнить разбивку чисел и моделей, так чтобы человеческий глаз мог легко увидеть всю картину. Такие инструменты не только упрощают создание презентаций, но и помогают любому сотруднику: от опытного специалиста по обработке данных до бизнес-пользователя, —бысто получить ценную информацию.

Сравнение бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных

На первый взгляд может показаться, что между бизнес-аналитикой (business analytics) и интеллектуальным анализом бизнес-данных (business intelligence) нет большой разницы. Действительно, у этих понятий много общего, но тем не менее между бизнес-аналитикой и интеллектуальным анализом данных есть разница, которую стоит объяснить.

Конечно, термины очень близки, но интеллектуальный анализ бизнес-данных использует исторические и текущие данные, чтобы понять, что происходило в прошлом и что происходит сейчас. Бизнес-аналитика, в свою очередь, опирается на результаты интеллектуального анализа данных и старается делать прогнозы о том, что может произойти в будущем. Чтобы делать прогнозы на основе данных о вероятности будущих результатов, бизнес-аналитика использует технологии следующего поколения, такие как машинное обучение, визуализация данных и запросы на естественном языке.

Преимущества бизнес-аналитики

Преимущества бизнес-аналитики будут полезны для всех отделов вашей компании. Когда данные из разных отделов объединяются в единый источник, вся компания работает слаженно в рамках непрерывного процесса. Таким образом можно гарантировать, что в данных и коммуникациях не будет никаких пробелов или разрывов, а это, в свою очередь, обеспечит следующие преимущества:

Принятие решений на основе данных. С бизнес-аналитикой принятие сложных решений становится более обоснованным, то есть подкрепленным данными. Благодаря количественной оценке первопричин и четкому определению тенденций можно более предметно и аргументированно обсуждать будущее компании, будь то бюджеты HR, маркетинговые кампании, потребности производства и цепочки поставок или программы расширения продаж.

Удобная визуализация. Программное обеспечение для бизнес-аналитики может преобразовать огромные объемы данных и представить их в простом, но удобном для восприятия виде. Это позволяет решить сразу две задачи. Во-первых, результаты анализа становятся легкодоступными для бизнес-пользователей — достаточно нескольких щелчков мышью. Во-вторых, когда данные представлены в визуальной форме, иногда достаточно просто посмотреть на них, чтобы возникла новая идея.

Моделирование возможных сценариев. Предиктивная аналитика создает для пользователей модели, позволяющие увидеть закономерности и тенденции, которые повлияют на результаты в будущем. Раньше это умели делать только опытные специалисты по анализу данных, но с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики, основанного на машинном обучении, эти модели можно создавать в рамках платформы. Это дает бизнес-пользователям возможность быстро настраивать модель, создавая сценарии возможного развития событий с немного отличающимися переменными, и при этом нет необходимости создавать сложные алгоритмы.

Расширенные возможности. Все перечисленные выше факторы говорят о том, что бизнес-аналитика данных ускоряет получение результатов анализа пользователями. Но когда программное обеспечение для бизнес-аналитики основано на машинном обучении и искусственном интеллекте, становятся доступными и возможности расширенной аналитики. Расширенная аналитика использует способность к самообучению, адаптации и обработке больших объемов данных, чтобы автоматизировать процессы и получать информацию без субъективных ошибок, вносимых человеком.

Сценарии использования бизнес-аналитики

Руководители отделов все чаще пытаются понять, как их решения и бюджеты влияют на бизнес в целом. С помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики можно использовать данные для принятия стратегических решений по любой задаче или в любом отделе.

Маркетинг. Аналитика для определения успеха и влияния
Какие заказчики скорее всего отреагируют на рассылку по электронной почте? Какая окупаемость была у последней кампании? Все чаще и чаще руководители отделов маркетинга пытаются лучше понимать, как их программы влияют на бизнес в целом. Аналитические средства на основе ИИ и машинного обучения позволяют использовать данные для принятия стратегических маркетинговых решений. Подробнее

Управление персоналом. Аналитика для кадрового анализа и обмена данными
Какие факторы стоят за карьерными решениями сотрудников? Все чаще и чаще руководители отделов кадров пытаются лучше понимать, как их программы влияют на бизнес в целом. Имея соответствующие аналитические возможности, руководители отделов кадров могут лучше оценивать количественно и прогнозировать результаты качественно, изучать каналы рекрутинга и анализировать решения сотрудников в массовом порядке. Подробнее

Продажи. Аналитика для увеличения продаж
Что именно подталкивает потенциального заказчика к решению стать покупателем? Средства для подробного анализа позволяют разложить процесс продаж на этапы и определить все важные переменные, которые ведут к покупке. Цена, доступность, география, время года и прочие факторы могут стать переломными моментами на пути заказчика, и аналитика — это тот инструмент, которые позволяет выявить эти моменты. Подробнее

Финансы. Аналитика для правильного планирования бюджета компании
Как увеличить показатели прибыльности? Финансы связаны со всеми остальными отделами, будь то отдел кадров или продаж. Это означает, что инновации играют важную роль, особенно если через финансовый отдел проходят большие объемы данных. Аналитические инструменты позволяют специалистам по финансам предсказывать будущее с помощью предиктивного моделирования, подробного анализа и результатов применения машинного обучения. Подробнее

Успешное внедрение бизнес-аналитики

Компании любого размера из любой отрасли могут трансформировать свою деятельность, процессы принятия решений и построения прогнозов с помощью бизнес-аналитики. Вот несколько историй о том, как наши передовые облачные решения для бизнес-аналитики помогли компаниям улучшить свои показатели.

Например, компания Western Digital теперь получает доступ к данным через свои критически важные бизнес-приложения, включая ERP, EPM и SCM, в 25 раз быстрее, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегическом планировании, инновациях и повышении качества обслуживания клиентов вместо того, чтобы интегрировать точечные системы для анализа данных.

Adventist Health. Компания Adventist Health старается предоставлять пациентам комплексное медицинское обслуживание. Эта стратегия реализуется путем развертывания единого облака, включающего в себя Oracle Cloud EPM, ERP, HCM и Analytics, а также средств управления корпоративными данными и планирования.

Аналитические инструменты и решения для вашего бизнеса: начало работы

В рамках программы Cloud Free Tier новые пользователи получают бесплатный доступ к двум базам данных Oracle Autonomous Database с множеством функций, таких как объектное хранилище и вывод данных. Кроме того, новые пользователи получают бесплатный доступ, позволяющий оценить Oracle Analytics и другие эффективные бизнес-сервисы.

Принимайте обоснованные бизнес-решения быстрее с помощью Oracle Analytics Cloud.