Czym jest analiza biznesowa?

Definicja analizy biznesowej

Zacznijmy od rozróżnienia między analizą danych a tradycyjną analizą. Terminy są często używane wymiennie, ale istnieją między nimi różnice. Tradycyjne analizy danych odnoszą się do procesu analizowania ogromnych ilości zgromadzonych danych w celu uzyskania spostrzeżeń i prognoz. Analiza danych biznesowych (czasami nazywana analizą biznesową) przyjmuje tę koncepcję, ale umieszcza ją w kontekście wglądu w dane biznesowe, często z predefiniowanymi treściami biznesowymi i narzędziami, które przyspieszają proces analizy.

Analiza biznesowa dotyczy w szczególności:

• wprowadzania i przetwarzania historycznych danych biznesowych;
• analizowania danych w celu zidentyfikowania trendów, wzorców i głównych przyczyn;
• podejmowania decyzji biznesowych opartych na danych na podstawie tych spostrzeżeń.

Innymi słowy, analiza danych to bardziej ogólny opis współczesnego procesu analitycznego. Analiza biznesowa wiąże się z węższym ukierunkowaniem i funkcjonalnie staje się bardziej powszechna i ważniejsza dla organizacji na całym świecie wraz ze wzrostem ogólnej ilości danych.

Korzystając z narzędzi do analizy w chmurze, organizacje mogą konsolidować dane z różnych działów — sprzedaży, marketingu, HR i finansów — w celu uzyskania jednolitego widoku, który pokazuje, jak wyniki danego działu mogą wpływać na inne. Ponadto narzędzia, takie jak wizualizacje, analizy predykcyjne i modelowanie scenariuszy, dostarczają wszelkiego rodzaju unikatowe spostrzeżenia w ramach całej organizacji.

Korzystanie z narzędzi analizy biznesowej

Analiza danych biznesowych składa się z wielu indywidualnych składników, które współpracują w celu zapewnienia spostrzeżeń. Podczas gdy narzędzia do analizy biznesowej obsługują elementy przetwarzania danych i tworzenia wglądu za pomocą raportów i wizualizacji, proces w rzeczywistości zaczyna się od infrastruktury do wprowadzania tych danych. Standardowy przepływ pracy w procesie analizy biznesowej jest następujący:

Zbieranie danych: Niezależnie od tego, skąd pochodzą dane, czy to z urządzeń IoT, aplikacji, arkuszy kalkulacyjnych czy mediów społecznościowych, muszą zostać zebrane i scentralizowane w celu uzyskania dostępu. Korzystanie z bazy danych w chmurze znacznie ułatwia proces gromadzenia danych.

Eksploracja danych: Gdy dane dotrą i zostaną zapisane (zwykle w repozytorium data lake), muszą zostać posortowane i przetworzone. Algorytmy uczenia maszynowego mogą to przyspieszyć, rozpoznając wzorce i powtarzalne czynności, takie jak tworzenie metadanych dla danych z określonych źródeł, dzięki czemu badacze danych mogą się skoncentrować na uzyskiwaniu spostrzeżeń, zamiast na ręcznych zadaniach logistycznych.

Analizy opisowe: Co się dzieje i dlaczego ma to miejsce? Opisowe analizy danych odpowiadają na te pytania, aby ułatwić zrozumienie historii stojącej za danymi.

Analizy predykcyjne: Przy wystarczającej ilości danych — i przetwarzaniu analiz opisowych — narzędzia do analizy biznesowej mogą zacząć budować modele predykcyjne bazujące na trendach i kontekście historycznym. Modele te mogą zatem służyć informowaniu o przyszłych decyzjach biznesowych i organizacyjnych.

Wizualizacja i raportowanie: Narzędzia wizualizacji i raportowania mogą pomóc w rozbiciu liczb i modeli, tak aby ludzkie oko mogło łatwo uchwycić to, co jest prezentowane. Znacznie ułatwia to prezentacje. Co więcej, tego typu narzędzia mogą pomóc każdemu — od doświadczonych analityków danych po użytkowników biznesowych — w szybkim odkrywaniu nowych informacji.

Analiza biznesowa a analityka biznesowa (business intelligence)

Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że nie ma większej różnicy między analizami biznesowymi a analityką biznesową (business intelligence). Pewne elementy nakładają się na siebie, jednak porównanie analiz biznesowych z BI (business intelligence) wymaga pewnych wyjaśnień.

Oczywiście terminy są powiązane, ale analityka biznesowa (BI) wykorzystuje dane historyczne i bieżące do zrozumienia tego, co wydarzyło się w przeszłości i co dzieje się teraz. Z kolei analizy biznesowe bazują na BI i i próbach formułowania świadomych przewidywań dotyczących tego, co może się wydarzyć w przyszłości. Aby tworzyć bazujące na danych prognozy dotyczące prawdopodobieństwa przyszłych rezultatów, analiza biznesowa wykorzystuje technologie nowej generacji, takie jak uczenie maszynowe, wizualizacja danych i zapytania w języku naturalnym.

Zalety analizy biznesowej

Korzyści, jakie zapewniają analizy biznesowe wpływają na każdy element organizacji. Gdy dane z różnych działów konsolidują się w jednym źródle, synchronizowane są działania wszystkich osób w całym procesie. Gwarantuje to brak luk w danych lub komunikacji i zapewnia szereg korzyści:

Decyzje oparte na danych: Dzięki analizom biznesowym trudne decyzje stają się inteligentniejsze — co oznacza, że bazują na danych. Analizowanie głównych przyczyn i jednoznaczna identyfikacja trendów prowadzi do bardziej inteligentnego spojrzenia na przyszłość organizacji, bez względu na to, czy chodzi o budżety działu kadr, kampanie marketingowe, potrzeby produkcyjne i związane z łańcuchem dostaw czy programy pomocy publicznej.

Łatwa wizualizacja: Oprogramowanie analityczne dla firm może pobierać nieporęczne ilości danych i przekształcać je w proste, ale skuteczne wizualizacje. Powoduje to dwie rzeczy. Po pierwsze, spostrzeżenia stają się łatwiej dostępne dla użytkowników biznesowych. Po drugie, umieszczając dane w formacie wizualnym, można wpaść na nowe pomysły po prostu przez oglądanie danych w innym formacie niż zwykle.

Modelowanie scenariusza co-jeżeli: Analizy predykcyjne pozwalają użytkownikom wyszukiwać trendy i wzorce, które będą miały wpływ na przyszłe rezultaty. Kiedyś była to domena doświadczonych naukowców zajmujących się danymi, ale dzięki oprogramowaniu do analiz biznesowych, które bazuje na uczeniu maszynowym, modele te można generować na platformie. Daje to użytkownikom biznesowym możliwość szybkiego modyfikowania modelu przez tworzenie scenariuszy co-jeżeli z nieco innymi zmiennymi, bez konieczności tworzenia zaawansowanych algorytmów.

Rozszerzone analizy: Wszystkie powyższe punkty dotyczą sposobów, w jakie analiza danych biznesowych przyspiesza wgląd w informacje zorientowane na użytkownika. Gdy jednak oprogramowanie analityczne dla przedsiębiorstw bazuje na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, umożliwia to przeprowadzanie rozszerzonych analiz. Rozszerzone analizy wykorzystują zdolności samouczenia się, adaptowania i przetwarzania masowych ilości danych w celu automatyzacji procesów i generowania spostrzeżeń, eliminując ludzkie uprzedzenia.

Przypadki użycia analizy biznesowej

Coraz więcej działów w organizacji stara się lepiej zrozumieć, w jaki sposób ich decyzje i budżety wpływają na całą firmę. Korzystając z oprogramowania do analizy biznesowej, można używać danych do podejmowania strategicznych decyzji, niezależnie od zadania czy działu:

Marketing: analizy pozwalające rozpoznawać sukcesy i skutki
Którzy klienci są bardziej skłonni do odpowiedzi na kampanię e-mailową? Jaki był zwrot z inwestycji w przypadku ostatniej kampanii? Coraz więcej działów marketingu stara się lepiej zrozumieć, w jaki sposób ich programy wpływają na całą firmę. Dzięki analizom opartym na sztucznej inteligencji i samouczeniu się maszyn można wykorzystywać dane do podejmowania strategicznych decyzji marketingowych. Więcej informacji

Zasoby ludzkie: analizy ułatwiające znajdowanie i udostępnianie spostrzeżeń dotyczących talentów
Co faktycznie wpływa na decyzje pracowników dotyczące ich kariery? Coraz więcej kierowników działu kadr stara się lepiej zrozumieć, w jaki sposób ich programy wpływają na całą firmę. Dzięki odpowiednim możliwościom analitycznym kierownicy działu kadr są w stanie kwantyfikować i przewidywać wyniki, zrozumieć kanały rekrutacji i całościowo przeglądać decyzje pracowników. Więcej informacji

Sprzedaż: analizy optymalizujące sprzedaż
Jaki jest moment krytyczny, w którym następuje przekształcenie potencjalnego klienta w transakcję sprzedaży? Dogłębne analizy mogą umożliwić szczegółowe zbadanie cyklu sprzedaży z uwzględnieniem rozmaitych zmiennych prowadzących do zakupu. Cena, dostępność, położenie geograficzne, pora roku i inne czynniki mogą być punktem zwrotnym w procesie pozyskiwania klienta — a analizy oferują narzędzie do zidentyfikowania tego kluczowego momentu. Więcej informacji

Finanse: analizy wspomagające przewidywanie budżetów organizacyjnych
W jaki sposób można zwiększyć marżę zysku? Dział finansowy współpracuje ze wszystkimi innymi działami — w tym z działem kadr i sprzedaży. Oznacza to, że kluczowe znaczenie mają zawsze innowacje, zwłaszcza z uwagi na to, że działy finansowe mają do czynienia z większą ilością danych. Dzięki modelowaniu predykcyjnemu, szczegółowym analizom i wnioskom z uczenia maszynowego możliwe jest przeniesienie działu finansowego w przyszłość Więcej informacji

Historie udanych analiz danych biznesowych

Firmy dowolnej wielkości i z różnych branż mogą przekształcać swoje operacje, podejmowanie decyzji i prognozy, korzystając z analiz biznesowych. Poniżej przedstawiono kilka przykładów pokazujących, w jaki sposób nasze wiodące rozwiązania do analiz biznesowych pomagają firmom poprawić swoje wyniki finansowe.

Firma Western Digital może 25 razy szybciej uzyskiwać dostęp do danych w swoich krytycznych aplikacjach biznesowych — w tym ERP, EPM i SCM — i koncentrować się na strategicznych spostrzeżeniach, innowacjach i ulepszonej obsłudze klientów, zamiast integrować systemy punktów w celu analizowania danych.

Adventist Health: Adventist Health ma na celu zapewnienie kompleksowej opieki zdrowotnej. Strategia ta jest wspierana przez holistyczne podejście programowe polegające na wdrażaniu ujednoliconej chmury, obejmującej Oracle Cloud EPM, ERP, HCM i Analytics — wraz z zarządzaniem danymi przedsiębiorstwa i planowaniem.

Narzędzia i rozwiązania analityczne dla Twojej firmy — pierwsze kroki

Dzięki bezpłatnej warstwie chmury, nowi użytkownicy uzyskują zawsze bezpłatny dostęp do dwóch autonomicznych baz danych Oracle wyposażonych w szereg funkcji, takich jak przechowywanie obiektów i przesyłanie danych. Ponadto nowi użytkownicy otrzymują bezpłatne punkty, umożliwiające wypróbowanie Oracle Analytics i innych zaawansowanych usług biznesowych.

Podejmuj decyzje biznesowe szybciej i pewniej, korzystając z Oracle Analytics Cloud.