Ne pare rău. Nu am găsit nicio potrivire pentru căutarea dvs.

Pentru a găsi ceea ce căutați, vă sugerăm să încercați următoarele:

  • Verificați ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizați sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-ați introdus; de exemplu, încercați “aplicație” în loc de “software”.
  • Începeți o căutare nouă.

Ce reprezintă analizele de afaceri?

Definiția analizei de afaceri

Să începem prin a face diferența între analiza datelor și analiza tradițională. Termenii sunt adesea folosiți interschimbabil, dar există o diferență între ei. Analiza tradițională a datelor se referă la procesul de analiză a unor cantități masive de date, colectate pentru a obține informații și a face predicții. Analiza datelor de afaceri (numită uneori analiză de afaceri) preia această idee, dar o plasează în contextul analizei de afaceri, adesea cu conținut de afaceri preconstruit și cu instrumente care accelerează procesul de analiză.

Mai exact, analiza de afaceri se referă la:

  • Preluarea și prelucrarea datelor istorice de afaceri
  • Analiza acestor date, pentru a identifica tendințe, modele și cauze principale
  • Luarea deciziilor de afaceri bazate pe date, pe baza acestor informații

Cu alte cuvinte, analiza datelor este, mai degrabă, o descriere generală a procesului analitic modern. Analiza de afaceri necesită mai multă atenție și a devenit funcțional mai răspândită și mai importantă pentru organizațiile din întreaga lume, pe măsură ce volumul general de date a crescut.

Folosind instrumentele de analiză în cloud, organizațiile pot consolida date de la diferite departamente – vânzări, marketing, resurse umane și finanțe – pentru o vizualizare unificată, care arată modul în care cifrele dintr-un departament îi pot influența pe ceilalți. În plus, instrumente cum ar fi vizualizarea, perspectivele predictive și modelarea scenariilor oferă tot felul de informații unice pentru o întreagă organizație.


Utilizarea instrumentelor de analiză de afaceri

Analiza datelor de afaceri are multe componente individuale, care conlucrează pentru a oferi mai multe informații. În timp ce instrumentele de analiză a afacerii gestionează elementele de restrângere a datelor și crearea de informații prin raportare și vizualizare, procesul începe de fapt cu infrastructura pentru introducerea acelor date. Un flux de lucru standard pentru procesul de analiză a afacerii arată în felul următor:

Colectare de date: Indiferent de unde provin datele, fie că sunt dispozitive IoT, aplicații, foi de calcul sau rețele sociale, toate acestea trebuie să fie grupate și centralizate pentru acces. Folosirea unei baze de date în cloud facilitează semnificativ procesul de colectare.

Exploatarea datelor: Odată ce datele ajung și sunt stocate (de obicei într-un lac de date), acestea trebuie să fie sortate și procesate. Algoritmii machine learning pot accelera acest proces prin recunoașterea tiparelor și acțiunilor repetabile, cum ar fi stabilirea metadatelor pentru date din surse specifice, permițându-le experților în date să se concentreze mai mult pe obținerea de informații decât pe sarcini logistice manuale.

Analize descriptive: Ce se întâmplă și de ce se întâmplă astfel? Analiza descriptivă a datelor răspunde la aceste întrebări pentru a construi o mai bună înțelegere a scenariului din spatele datelor.

Analize predictive: Cu suficiente date – și printr-o prelucrare suficientă a analizelor descriptive – instrumentele de analiză a afacerilor pot începe să construiască modele predictive bazate pe tendințe și pe contextul istoric. Aceste modele pot fi astfel utilizate pentru a susține deciziile viitoare cu privire la opțiunile de afaceri și organizaționale.

Vizualizare și raportare: Instrumentele de vizualizare și raportare pot contribui la descompunerea numerelor și modelelor, astfel încât ochiul uman să poată înțelege cu ușurință ceea ce este prezentat. Acest lucru nu numai că face prezentările mai ușor de înțeles, dar aceste tipuri de instrumente pot fi utile oricui, de la experții în date cu experiență până la utilizatorii business, pentru a descoperi rapid noi perspective.

Utilizarea instrumentelor de analiză de afaceri

Analiza de afaceri în comparație cu business intelligence

În realitate, s-ar putea să nu existe o mare diferență între analiza de afaceri și business intelligence. Există unele suprapuneri între cele două, dar analiza de afaceri spre deosebire de – business intelligence – creează încă un decalaj care necesită explicații.

Cu siguranță, termenii sunt extrem de conectați, dar business intelligence folosește date istorice și actuale pentru a înțelege ce s-a întâmplat în trecut și ce se întâmplă acum. Analiza de afaceri, pe de altă parte, se bazează pe conceptul de business intelligence și încearcă să facă predicții documentate despre ceea ce s-ar putea întâmpla în viitor. Pentru a face predicții bazate pe date despre probabilitatea rezultatelor viitoare, analiza de afaceri utilizează tehnologii de generație următoare, cum ar fi machine learning, vizualizarea datelor și interogarea limbajului natural.

Avantajele analizei de afaceri

Beneficiile analizei de afaceri au impact asupra tuturor domeniilor organizației dvs. Când datele din departamente se consolidează într-o singură sursă, acestea sincronizează toți factorii implicați în procesul integral. Acest lucru garantează că nu există lacune în date sau comunicare, oferind astfel beneficii precum:

Decizii bazate pe date: Cu ajutorul analizei de afaceri, deciziile dificile devin mai inteligente – ceea ce înseamnă că sunt susținute de date. Cuantificarea cauzelor profunde și identificarea clară a tendințelor creează un mod mai inteligent de a privi viitorul unei organizații, fie că este vorba de bugete de resurse umane, de campanii de marketing, de necesități de producție și lanț de aprovizionare sau de programe de sensibilizare a vânzărilor.

Vizualizare simplă: Software-ul de analiză de afaceri poate prelua cantități uriașe de date și le poate transforma în vizualizări simple, dar eficiente. Avantajele sunt multiple. În primul rând, statisticile devin mult mai accesibile pentru utilizatorii de afaceri prin doar câteva clicuri. În al doilea rând, prin plasarea datelor într-un format vizual, ideile noi pot fi descoperite prin simpla vizualizare a datelor într-un format diferit.

Modelarea scenariului cum ar fi dacă: Analiza predictivă creează modele pentru ca utilizatorii să caute tendințe și tipare care vor influența rezultatele viitoare. Acesta a fost anterior domeniul experților în date cu experiență, dar, cu software-ul de business analytics susținut de machine learning, aceste modele pot fi generate în cadrul platformei. Acest aspect le oferă utilizatorilor de afaceri capacitatea de a modifica rapid modelul prin crearea de scenarii cum ar fi dacă folosind variabile ușor diferite, fără a fi necesară crearea de algoritmi sofisticați.

Augmentare: Toate aspectele de mai sus iau în considerare modalitățile prin care analiza datelor de afaceri accelerează statisticile bazate pe utilizatori. Dar când software-ul de business analytics este susținut de machine learning și inteligență artificială, se activează forța analizei augmentate. Analiza augmentată folosește abilitatea de a învăța autodidact, de a adapta și de a procesa volume mari de date pentru a automatiza procesele și a genera informații, fără intervenție umană.

Cazuri de utilizare a analizei de afaceri

Din ce în ce mai multe departamente de marketing încearcă să înțeleagă mai bine modul în care deciziile și bugetele lor afectează afacerea în general. Cu software-ul de analiză a afacerilor, este posibil să utilizați date pentru a lua decizii strategice, indiferent de sarcina de lucru sau departament:

Marketing: Analize pentru a identifica succesul și impactul
Ce clienți sunt mai predispuși să răspundă la o campanie de e-mail? Care a fost ROI-ul ultimei campanii? Din ce în ce mai multe departamente de marketing încearcă să înțeleagă mai bine modul în care programele lor afectează afacerea în general. Cu ajutorul analizelor oferite de AI și de machine learning, devine posibil să utilizați datele pentru a lua decizii strategice de marketing. Aflați mai multe

Resurse umane: Analize pentru a găsi și a împărtăși informații despre talent
Ce determină de fapt deciziile angajaților cu privire la cariera lor? Din ce în ce mai mulți lideri din HR încearcă să înțeleagă mai bine modul în care programele lor afectează afacerea în general. Dispunând de funcționalitățile analitice corecte, liderii HR pot să cuantifice și să anticipeze rezultatele, să înțeleagă canalele de recrutare și să examineze în mare masă deciziile angajaților. Aflați mai multe

Vânzări: Analize pentru optimizarea vânzărilor
Care este momentul critic în care de trece de la un client potențial la o vânzare? Analizele aprofundate pot descompune ciclul de vânzări, luând în considerare toate diversele variabile care conduc la o achiziție. Prețul, disponibilitatea, locația geografică, anotimpul și alți factori pot reprezenta punctul de cotitură în călătoria clientului – iar analizele oferă instrumentul pentru a descifra acel moment cheie. Aflați mai multe

Finanțe: Analize pentru alimentarea bugetelor organizaționale predictive
Cum puteți spori marjele de profit? Finanțele lucrează cu toate departamentele, fie că este vorba despre HR sau despre vânzări. Acest lucru înseamnă că inovația este întotdeauna esențială, mai ales că departamentele financiare se confruntă cu volume mai mari de date. Cu ajutorul analizelor, este posibil să aducem finanțele în viitor, prin modelare predictivă, analiză detaliată și informații de la machine learning. Aflați mai multe

Povești de succes pentru analiza datelor de afaceri

Companiile de toate dimensiunile și diferitele domenii de activitate își pot transforma operațiunile, luarea deciziilor și proiecțiile utilizând analiza de afaceri. Iată câteva exemple despre modul în care soluțiile noastre de analiză a afacerilor, lider în domeniu, au ajutat companiile să-și îmbunătățească rezultatele.

Western Digital, de exemplu, poate accesa date de 25 de ori mai repede în toate aplicațiile de afaceri esențiale pentru desfășurarea activității – inclusiv ERP, EPM și SCM – permițându-i activității să se concentreze pe perspective strategice, inovație și experiență îmbunătățită a clienților în loc să integreze sistemele punctuale în analiza datelor.

Adventist Health: Adventist Health își propune să ofere asistență medicală integrală, o strategie susținută prin abordarea software holistică a implementării unui mediu cloud unificat, care include Oracle Cloud EPM, ERP, HCM și Analytics, împreună cu gestionarea și planificarea datelor de tip enterprise.


Instrumente și soluții de analiză pentru afacerea dvs. – Începeți

Cu Cloud Free Tier, noii utilizatori beneficiază de acces Always Free la două baze de date Oracle Autonomous Databases echipate cu o serie de caracteristici cum ar fi stocarea obiectelor și extragerea datelor. În plus, noii utilizatori primesc credite gratuite pentru a testa Oracle Analytics și alte servicii de afaceri puternice.

Luați decizii mai rapide și mai sigure pentru afacerea dvs. cu Oracle Analytics Cloud.