什麽是業務分析？

定義的業務分析

首先，讓我們瞭解一下資料分析和傳統分析的區別。這兩個詞彙通常可以交替使用，但確實存在區別。傳統資料分析指的是分析大量收集資料，以取得洞察分析和預測的程序。業務資料分析 (有時稱為業務分析) 在業務洞察分析的相關資訊環境中採用這個概念，通常使用預先建立的業務內容和工具來加速分析處理作業。

具體來説，業務分析指的是：

換句話說，資料分析比較像是對現代化分析處理作業的一般描述。業務分析意味著一個更窄的焦點，而且隨著整體資料量的增加，其功能變得更加普遍，對全球組織而言更爲重要。

組織可以使用雲端分析工具，將銷售、行銷、人力資源和財務等不同部門的資料合併至統一檢視，以顯示一個部門的數字如何影響其他部門。此外，視覺化、預測洞察分析和案例模型設計等工具可為整個組織提供各種獨特的洞察分析。

業務資料分析包含許多共同運作的個別元件，以提供洞察分析。雖然商業分析工具透過報表和視覺化來處理資料並建立洞察分析，但此處理作業實際上是從引入資料的基礎架構開始。業務分析處理的標準工作流程如下：

資料收集：無論資料來自何處，包括 IoT 裝置、應用程式、試算表還是社交媒體，所有這些資料都需要集區化並集中存取。使用雲端資料庫可讓收集處理作業更輕鬆。

資料探勘：當資料抵達並儲存 (通常在資料湖中) 之後，就必須對其進行排序和處理。機器學習演算法可藉由辨識樣式和可重複的動作來加速此過程，例如為特定來源的資料建立中繼資料，讓資料科學家能夠聚焦於取得洞察分析，而非手動後勤工作。

描述性分析：目前正在發生的情況以及為何會發生？描述性資料分析回答了這些問題，以更好地瞭解資料背後的故事。

預測分析：藉助充足的資料和描述性分析，業務分析工具可以開始根據趨勢和歷史相關資訊環境建置預測模型。這些模型可用來為業務和組織確定未來決策提供資訊。

視覺化和報告：視覺化和報告工具可協助細分數字和模型，讓人可輕鬆掌握所呈現的内容。這類工具不僅讓簡報變得更容易，而且還可協助從經驗豐富的資料科學家到業務使用者的任何人快速發現新的洞察分析。

從表面上看，業務分析和商業智慧之間似乎沒有太大區別。兩者之間確實存在一些重疊，但從業務分析與業務智慧的對比來看，仍然存在一些差距，需要進一步説明。

這些術語之間的聯繫當然是非常緊密的。商業智慧使用歷史和當前的資料來瞭解過去和現在發生的事情。另一方面，業務分析建立在商業智慧的基礎上，並嘗試對未來可能發生的事情做出有根據的預測。為了預測未來結果的可能性，業務分析使用了新一代技術，例如機器學習、資料視覺化和自然語言查詢。

業務分析的優點深入到組織的每個角落。各個部門的資料都合併到單一來源，並在端對端程序中實現全面同步。這可確保資料或通訊不會有差距，從而發揮以下優勢：

資料導向的決策：業務分析有助於更智慧地做出艱難的決策，而智慧的決策意味著它們獲得資料的支援。量化根本原因並清楚地識別趨勢，有助以更智慧的方式來預測組織的未來，包括人力資源預算、行銷活動、製造和供應鏈需求，或是銷售拓展方案。

簡單的視覺化：業務分析軟體可以處理大量的資料，並將其變成較簡單且有效率的視覺化項目。這將完成兩項工作。首先，只需點擊幾下，即可讓業務使用者輕鬆存取洞察分析。其次，藉由視覺化格式來存取資料，只需檢視不同格式的資料即可發現新的想法。

建立假設案例模型：預測分析會為使用者建立模型，以尋找將影響未來結果的趨勢和模式。以前，這是經驗豐富的資料科學家領域，而現在藉助機器學習提供支援的業務分析軟體可以在平台內產生這些模型。這讓業務使用者能夠藉由使用具有略微不同變量的模擬分析來快速調整模型，而不需要建立複雜的演算法。

增強功能：上述所有要點都考慮了業務資料分析加速使用者導向的洞察分析。當業務分析軟體由機器學習和人工智慧提供時，增強分析功能就會得到釋放。增強分析使用自我學習、調適及處理大量資料的能力來自動化程序，並在沒有人爲偏見的情況下產生洞察分析。

越來越多的部門想瞭解其決策和預算如何影響整個業務。業務分析軟體使用資料來驅動策略決策，而且適用於任何任務或部門：

行銷：透過分析識別成功與影響哪些客戶較可能回應電子郵件行銷活動？
上一個行銷活動的投資報酬率為何？越來越多的行銷部門想更瞭解其方案對整個業務有什麼影響。藉助 AI 和機器學習的分析功能，企業可以使用資料來驅動策略性行銷決策。瞭解詳情

人力資源：透過分析來發現並分享人才洞察什麽驅動員工做出職涯決策？
越來越多的人力資源領導人想更瞭解其方案對整個企業有什麼影響。透過適當的分析功能，人力資源領導人就可以量化與預測結果、瞭解招募管道以及全面複查員工的決策。瞭解詳情

銷售：透過分析最佳化銷售將潛在客戶轉化為銷售的關鍵時刻為何？
深入分析可將銷售週期細分，瞭解促成購買的所有不同變數。價格、可用性、地理區域、季節及其他因素可能是客戶歷程的轉折點，而且分析提供工具來辨識關鍵時刻。瞭解詳情

財務：透過分析支援預測組織預算。如何提高利潤率？
財務部門與每個部門合作，包括人力資源和銷售部門。這意味著創新永遠都是非常重要的，尤其是財務部門面對大量資料的情況下。藉助使用分析，您可以透過機器學習預測模型、詳細分析及洞察分析來幫助企業邁向未來。瞭解詳情

各種規模與產業的公司都可以使用業務分析來改變其營運、決策及預測。以下展示了一些業界頂尖的業務分析雲端解決方案如何協助企業提高利潤。

例如，Western Digital 將其關鍵任務業務應用程式 (包括 ERP、EPM 和 SCM) 中的資料存取速度提高了 25 倍，從而使企業能夠專注於獲取策略洞察分析、進行創新和改善客戶體驗，而不必整合單點系統來分析資料。

Adventist Health： Adventist Health 旨在提供全面的醫療保健服務。這項戰略透過其整體軟體部署統一雲端，其中包括 Oracle Cloud EPM、ERP、HCM 及 Analytics 和分析以及企業資料管理和規劃。

透過雲端免費層，新使用者可以永遠免費存取兩個隨附大量功能 (例如物件儲存和資料輸出) 的 Oracle Autonomous Databases。此外，新使用者可以獲得免費點數來體驗 Oracle Analytics 和其他強大的業務服務。

運用 Oracle Analytics Cloud，協助企業做出更快、更有自信的決策。