什么是业务分析？

业务分析定义

我们先来了解一下数据分析与传统分析之间的区别。这两个词经常可以互换使用，但确实存在差异。传统数据分析是指分析大量收集到的数据以获取洞察并进行预测的过程。业务数据分析（有时称为业务分析）在业务洞察的情景下采用这一理念，通常通过预构建业务内容和工具来加速分析流程。

具体来说，业务分析包括：

• 获取和处理历史业务数据
• 分析该数据以识别趋势、模式和根本原因
• 根据这些洞察做出数据驱动的业务决策

换句话说，数据分析更像是对现代分析过程的一般描述。业务分析意味着一个更窄的焦点，而且随着数据总量的增长，其功能将变得更加通用，也将为全球的企业创造更大的价值。

利用云技术分析工具，企业可以整合来自销售、营销、人力资源和财务等不同部门的数据，在统一视图来中显示一个部门的数字将如何影响其他部门。此外，可视化、预测洞察和场景建模等工具将为整个企业提供各种独一无二的洞察。

使用业务分析工具

业务数据分析通过许多独立组件的协同作业来提供洞察。业务分析工具通过报告和可视化来处理数据和创建洞察，但此流程的开始阶段则要在基础设施中引入数据。业务分析流程的标准工作流程如下：

数据收集：物联网设备、应用、电子表格和社交媒体都是数据源。无论数据来自何处，所有数据都需要汇总集中以供访问，而云技术数据库可大幅简化收集流程。

数据挖掘：数据到达并（通常在数据湖中）存储后，必须经过排序和处理。机器学习算法可以通过识别模式和可重复操作来加速此过程，例如为来自特定来源的数据建立元数据，让数据科学家能够更加专注于获取洞察，而不是手动处理后勤任务。

描述性分析：现在是什么情况？为什么会发生这种情况？描述性数据分析能够回答这些问题，帮助我们更加深入地理解数据背后的故事。

预测性分析：借助足够的数据以及针对描述性分析的充足处理，业务分析工具便可开始基于趋势和历史上下文构建预测性模型。这些模型可用于为业务和企业选择未来决策提供信息支持。

可视化和报告：可视化和报告工具可帮助分解数字和模型，从而帮助用户轻松理解所呈现的内容。此类工具不仅有助于简化演示，而且还可以帮助经验丰富的数据科学家和业务人员等用户快速发现新洞察。

业务分析与商务智能对比

从表面上看，业务分析和商务智能之间似乎没有太大区别。业务分析与商务智能之间确实存在重叠，但两者仍然有一些差异。

当然，这两个术语之间的联系是非常紧密的。商务智能利用历史和当前数据来了解过去和现在发生的事情。另一方面，业务分析则是建立在商务智能的基础之上，并试图对未来可能发生的事情做出有根据的预测。为了对未来结果的可能性做出数据驱动的预测，业务分析将利用各种新一代技术，例如机器学习、数据可视化和自然语言查询。

业务分析的优势

业务分析的优势将渗透到企业的每一个角落。各个部门的数据都将整合到单一数据源，并在端到端流程中实现全面同步，确保各个数据或通信之间无缝衔接，从而发挥以下优势：

数据驱动的决策：业务分析有助于更加明智地做出艰难的决策，而明智的决策意味着得到了数据支撑。量化根本原因并明确识别趋势有助于更加明智地洞悉企业未来，包括人力资源预算、营销活动、制造和供应链需求以及销售外展计划等。

易于可视化：业务分析软件可以获取大量数据，并将其转换为简单且有效的可视化视图，以借此实现两点。首先，业务用户只需数次点击操作即可轻松获取洞察。其次，通过使用可视化格式来存储数据，只需查看不同格式的数据即可发现新想法。

“假设”场景建模：预测性分析为用户创建模型，以识别影响未来结果的趋势和模式。以前，这一块是经验丰富的数据科学家的领域。如今，业务用户可以利用基于机器学习的业务分析软件在平台内生成这些模型，并以稍微不同的变量创建多个“假设”场景来快速调整模型，而无需依赖复杂的算法。

增强分析：以上所有要点都考虑了业务数据分析加速用户驱动洞察的方式。但是，如果业务分析软件获得机器学习和人工智能的加持，就可以解锁增强分析的强大力量。增强分析可以通过自我学习、适应和处理大量数据来自动执行流程，并在没有人为偏见的情况下生成洞察。

业务分析使用场景

越来越多的业务部门正在想尽办法判断其决策和预算对业务的总体影响。借助业务分析软件，各个部门以及各种业务都可以利用数据来推动战略决策：

市场营销：通过分析识别成功和影响
哪些客户更有可能回复营销电子邮件？上一场营销活动的投资回报率是多少？越来越多的营销部门正在设法弄清其项目对业务的总体影响。借助基于人工智能和机器学习的分析功能，企业可以利用数据推动战略性营销决策。了解更多

人力资源：通过分析查找和共享人才洞察
员工做出职业决策背后真正的动因是什么？越来越多的 HR 主管试图更好地理解他们的项目给总体业务带来的影响。有了适当的分析能力，HR 主管就可以量化和预测结果、了解招聘渠道以及全面考量员工的决策。了解更多

销售：通过分析提升业绩
哪些是将销售线索转化为销售的关键时刻？深入分析可以剖析销售周期，帮助用户判断促成购买的种种可变因素。价格、是否有货、地理区域和季节等因素都可能是客户历程的转折点，而分析软件则提供了识别关键时刻的工具。了解更多

财务：通过分析助力预测性组织预算
如何提高利润率？财务需要与每一个部门合作，包括人力资源和销售部门。这意味着创新始终至关重要，尤其是在财务部门面临海量数据的情况下。借助分析软件，您可以通过基于机器学习的预测建模、详细分析和深刻洞察来帮助财务走向未来。了解更多

业务数据分析成功案例

各种规模和行业的公司都可以利用业务分析来转变其运营、决策和预测。下面列出了一些我们先进的业务分析云技术解决方案如何帮助企业提高利润的案例。

例如，Western Digital 将其关键任务业务应用（包括 ERP、EPM 和 SCM）中的数据访问速度提高了 25 倍，从而专注于捕获战略洞察、推进创新以及改善客户体验，而不必集成单点系统来分析数据。

Adventist Health： Adventist Health 致力提供个性化医疗卫生服务。这项战略采用整体软件方法来部署统一云技术，其中包括 Oracle Cloud EPM、Oracle Cloud ERP、Oracle Cloud HCM 和 Oracle Analytics 以及企业数据管理和规划。

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