Ничего не найдено

По Вашему запросу ничего не найдено.

Рекомендуем сделать следующее:

  • Проверьте правильность написания ключевых слов.
  • Используйте синонимы введенных Вами ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
  • Попробуйте воспользоваться одним из популярных поисковых запросов ниже.
  • Начните новый поиск.
Актуальные вопросы

Что такое бизнес-аналитика?

Определение бизнес-аналитики

Давайте начнем с разницы между аналитикой данных и традиционной аналитикой. Эти термины часто используются как синонимы, но здесь есть нюансы. Традиционная аналитика данных относится к процессу анализа огромных объемов собранных данных для получения полезной информации и прогнозирования. Аналитика бизнес-данных (иногда ее называют бизнес-аналитикой (business analytics)) берет эту идею, но помещает ее в контекст понимания бизнеса, часто с предварительно созданным бизнес-контентом и инструментами, 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 данных.

Другими словами, аналитика данных — это более общее описание современного аналитического процесса. Бизнес-аналитика имеет узконаправленный фокус и функционально стала более распространенной и более 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 получать единое представление о том, как показатели одного отдела влияют на другие. Кроме того, с помощью таких инструментов, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев, можно получить самую разную уникальную аналитику в масштабах всей компании.


Использование инструментов бизнес-аналитики

Аналитика бизнес-данных состоит из множества отдельных компонентов, которые, работая вместе, предоставляют результат анализа. Инструменты бизнес-аналитики имеют дело с элементами обработки данных и создания информации с помощью отчетов и визуализации, но фактически процесс 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.

Глубинный анализ данных. Когда данные получены и сохранены (обычно в озере данных), их нужно отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить эту задачу за счет распознавания закономерностей и повторяемых действий, таких как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по данным больше сосредоточиться на получении информации, а не на ручных логистических задачах.

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

Предиктивная аналитика. При наличии достаточного количества данных и достаточной обработки данных дескриптивной аналитики инструменты бизнес-аналитики могут строить прогнозные модели на основе тенденций и исторического контекста. Затем этим модели могут использоваться для принятия обоснованных решений по коммерческим и организационным вопросам.

Виртуализация и отчетность. Инструменты визуализации и отчетности могут помочь разложить числа и модели, так чтобы человеческий глаз мог легко увидеть всю представленную картину. Такие инструменты не только позволят проще создавать презентации, но и помогут любому, от опытного специалиста по обработке данных до бизнес-пользователя, быстро получить ценную информацию.

Использование инструментов бизнес-аналитики

Сравнение бизнес-аналитики и бизнес-отчетности

На первый взгляд может показаться, что между бизнес-аналитикой (business analytics) и интеллектуальным бизнес-анализом (business intelligence) (чаще называемым также бизнес-аналитикой) нет большой разницы. Действительно, между этими понятиями есть много общего, но тем не менее между бизнес-аналитикой и бизнес-анализом есть разница, которую нужно объяснить.

Конечно, термины очень взаимосвязаны, но интеллектуальный бизнес-анализ использует исторические и текущие данные, чтобы понять, что происходило в прошлом и что происходит сейчас. Бизнес-аналитика, с другой стороны, строится на основе интеллектуального бизнес-анализа и старается делать обоснованные 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 очевидны для всех отделов Вашей компании. Когда данные из разных отделов объединяются в единый источник, вся компания работает слаженно в рамках непрерывного процесса. Таким образом гарантируется, что в данных и коммуникациях не будет никаких пробелов или перерывов, что открывает 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 обоснованно оценить будущее компании, будь то бюджеты HR, маркетинговые кампании, потребности производства и цепочки поставок или программы расширения продаж.

Быстрая визуализация. Программное обеспечение для бизнес-аналитики может преобразовывать огромные объемы данных и представлять их в простом, но эффективном для восприятия виде. Этим достигаются два результата. Во-первых, результаты анализа становятся намного более доступными для бизнес-пользователей — достаточно нескольких щелчков мышью. Во-вторых, при представлении данных в визуальном формате новые идеи могут возникнуть просто за счет просмотра данных в другом формате.

Моделирование сценария «что, если». Предиктивная аналитика создает модели для пользователей, чтобы они увидели закономерности и тенденции, которые будут влиять на результаты в будущем. Раньше это было прерогативой опытных специалистов по анализу данных, но с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики, основанного на машинном обучении, эти модели могут быть созданы на самой платформе. Это дает бизнес-пользователям возможность быстро настраивать модель, создавая сценарии «что, если» с немного отличающимися переменными без 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 для автоматизации процессов и получения информации без субъективных ошибок, вносимых человеком.

Сценарии использования бизнес-аналитики

Все чаще и чаще руководители отделов маркетинга пытаются лучше понять, как их решения и бюджеты влияют на бизнес в целом. С помощью программного обеспечения 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 стремятся больше понять, 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
Когда наступает тот критический момент, когда потенциальный заказчик решает 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, который позволяет выявить эти моменты. Подробнее

Финансы. Аналитика для правильного планирования бюджета компании
Как увеличить показатели прибыльности? Финансовый отдел связан со всеми другими 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, процесс принятия решений и прогнозы с помощью бизнес-аналитики. Вот несколько историй о том, как наши ведущие в отрасли 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 понимании, инновациях и улучшении качества обслуживания клиентов вместо того, чтобы интегрировать точечные системы для анализа данных.

Adventist Health. Adventist Health старается предоставлять пациентам комплексное медицинское обслуживание. Эта стратегия реализуется путем развертывания единого облака в составе 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 программе Cloud Free Tier новые пользователи получают всегда бесплатный доступ к двум базам данных Oracle Autonomous Database, предоставляющим множество функций, в том числе объектное хранилище и вывод данных. Кроме того, новые пользователи получают бесплатный доступ, чтобы попробовать Oracle Analytics и другие эффективные бизнес-сервисы.

Принимайте бизнес-решения быстрее и более обоснованно с помощью Oracle Analytics Cloud.