Nell'economia odierna, l'analisi e l'intelligence aziendale sono uno strumento potente. Le organizzazioni di tutti i settori stanno creando enormi volumi di dati, il che ha aumentato la domanda di esperti in grado di comprendere e analizzare tali dati.
Secondo una recente Sondaggio MicroStrategia, le aziende di tutto il mondo stanno sfruttando i dati per
- Migliorare l'efficienza dei processi e dei costi (60%)
- Strategia e implementazione del cambiamento (57%)
- Tieni traccia e migliora la performance finanziaria (52%)
Secondo la ricerca, il 71% delle organizzazioni mondiali prevede che i propri investimenti nell'analisi accelereranno nei prossimi tre anni e oltre.
Data questa tendenza, apprendere le complessità dell'analisi aziendale può aiutarti a sviluppare la tua carriera e dare giudizi più intelligenti sul lavoro.
L'utilizzo dell'analisi dei dati per esercitare influenza in un'azienda è una strategia altamente efficace. Prima di approfondire i vantaggi dell'analisi dei dati, è necessario definire la frase "analisi aziendale".
Che cos'è l'analisi aziendale?
L'analisi aziendale è il processo per trarre significato dai dati utilizzando metodologie quantitative per prendere decisioni aziendali informate.
L'analisi aziendale può essere effettuata in tre modi:
- Analisi descrittiva: L'analisi dei dati storici per rilevare tendenze e modelli.
- Analisi predittiva: Questo è l'uso delle statistiche per stimare i risultati futuri.
- Analisi prescrittiva: L'uso di test e altri approcci per decidere quale risultato produrrà i migliori risultati in una situazione specifica.
Il metodo da utilizzare è determinato dalle circostanze aziendali a portata di mano. Ecco alcuni esempi di come le organizzazioni hanno tratto vantaggio dall'adozione dell'analisi aziendale.
I vantaggi dell'analisi aziendale
# 1. Un processo decisionale più informato
Quando si affronta una decisione strategica critica, l'analisi aziendale può essere una risorsa significativa.
Quando la società di servizi di trasporto passeggeri Uber ha aggiornato il suo Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) all'inizio del 2018. Si tratta di uno strumento che utilizza l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per aiutare gli agenti a migliorare la loro velocità e precisione quando rispondono ai ticket di assistenza. Utilizza analisi prescrittiva per determinare se la nuova versione sarebbe più efficace della versione precedente.
L'organizzazione è stata in grado di identificare che il prodotto migliorato ha comportato un servizio più rapido, consigli di risoluzione più accurati e maggiori livelli di soddisfazione dei clienti attraverso i test A/B, un mezzo per valutare le conseguenze di due diverse opzioni. Queste scoperte non solo hanno accelerato la procedura di regolamento dei biglietti di Uber, ma hanno anche consentito all'azienda di risparmiare milioni di dollari.
#2. Aumento delle entrate
Le aziende che abbracciano progetti di dati e analisi potrebbero beneficiare finanziariamente in modo significativo.
Secondo la ricerca McKinsey, le aziende che investono nei big data registrano un aumento medio degli utili del XNUMX%. Questo aumenta al nove per cento per gli investimenti quinquennali.
In linea con questa tendenza, un recente studio BARC ha scoperto che le organizzazioni in grado di quantificare i propri guadagni dall'analisi dei dati registrano un aumento medio dell'8% delle vendite e una diminuzione del 10% dei costi.
Questi risultati dimostrano il chiaro ritorno finanziario che può derivare da una solida strategia di analisi aziendale, da cui molte aziende possono trarre profitto con l'espansione del mercato dei big data e dell'analisi.
#3. Maggiore efficienza operativa
L'analisi può essere utilizzata per migliorare le operazioni aziendali oltre ai guadagni finanziari.
Secondo una recente analisi di KPMG sulle tendenze emergenti delle infrastrutture, molte aziende stanno già adottando l'analisi predittiva per anticipare la manutenzione e le problematiche operative prima che diventino problemi più gravi.
Un operatore di rete mobile intervistato ha dichiarato di utilizzare i dati per prevedere le interruzioni con sette giorni di anticipo. Forte di queste conoscenze, l'azienda può prevenire le interruzioni programmando in modo più appropriato la manutenzione, consentendo non solo di risparmiare sui costi operativi, ma anche di garantire prestazioni ottimali degli asset.
Perché dovresti studiare Business Analytics?
Adottare un approccio basato sui dati per le imprese può avere enormi vantaggi, ma molte aziende segnalano una carenza di personale esperto nelle aree di analisi.
LinkedIn elenca l'analisi aziendale come una delle principali competenze di cui i datori di lavoro hanno bisogno nel 2019 e ta Bureau of Labor Statistics prevede che l'occupazione degli analisti di ricerca operativa cresca a un tasso del 27% fino al 2026, molto più velocemente della media nazionale per tutte le occupazioni.
Molte persone possono elaborare statistiche, ma penso che si troveranno in posizioni piuttosto limitate a meno che non possano aiutare a capire quei risultati nel contesto in cui l'azienda compete. Se vuoi capitalizzare la domanda di professionisti basati sui dati, completare un corso online può aiutarti a migliorare le tue competenze e far avanzare la tua carriera.
È possibile costruire una struttura analitica che può essere utilizzata nel processo decisionale quotidiano. Inoltre, puoi aiutare la tua azienda a prosperare imparando come individuare tendenze, testare ipotesi e concludere da campioni di popolazione.
"Se non usi i dati, rimarrai in ritardo", ha detto Hammond. "Le persone con queste qualità, così come la consapevolezza delle impostazioni aziendali, aggiungeranno il massimo valore e avranno il maggiore impatto".
Esempi di analisi aziendali
L'analisi aziendale ha applicazioni in un'ampia gamma di settori. Alcune aziende stanno escogitando nuovi metodi per sfruttare i big data per migliorare l'esperienza del cliente e massimizzare i guadagni. Ecco un esempio di analisi aziendale in azione:
Le società di fast food hanno iniziato a utilizzare BA per migliorare l'efficienza delle loro sedi. Chi vuole perdere tempo in un fast food drive-thru? Queste aziende possono migliorare l'efficienza durante le ore di punta monitorando quanto è occupato il drive-thru. Quando c'è una lunga fila, le schede degli ordini digitali fluttuano. Iniziano sottolineando i prodotti che possono essere preparati rapidamente. Ciò si traduce in ordini più semplici che possono essere completati più rapidamente. Gli articoli più lenti con margini maggiori vengono visualizzati quando le linee sono corte. Di conseguenza, il negozio può adattarsi alle esigenze in tempo reale e aumentare l'efficienza.
Altri tipi di app BA vanno oltre la semplice reazione alla circostanza attuale. Questi metodi aiutano le aziende a prevedere quali clienti hanno meno probabilità di tornare. Possono quindi concentrare la pubblicità e le promozioni su questi clienti per aumentare la fidelizzazione dei clienti. Ecco alcuni esempi di analisi predittiva sul posto di lavoro:
I casinò utilizzano BA per aumentare i guadagni e trattenere i consumatori. Sebbene la casa di solito vinca la maggior parte delle volte, i giocatori di solito hanno bisogno di vincere abbastanza per divertirsi e continuare a giocare. In caso contrario, i giocatori potrebbero perdere interesse e cessare di tornare. I casinò possono scoprire quali clienti spendono di più monitorando le loro spese. Possono fornire maggiori incentivi a questi clienti con una spesa elevata per farli tornare. I dati ottenuti aiutano anche queste località a determinare quali servizi sono i più popolari.
Analisi dei dati vs. analisi aziendale
L'analisi dei dati è una parola generica che si riferisce alla scienza dell'analisi dei dati grezzi per trasformare tali dati in informazioni significative da cui è possibile esporre tendenze e metriche. Mentre sia l'analisi aziendale che l'analisi dei dati mirano a migliorare l'efficienza operativa, l'analisi aziendale è più focalizzata sulle applicazioni aziendali. Mentre l'analisi dei dati ha un focus più ampio: sia la business intelligence che il reporting, nonché l'elaborazione analitica online (OLAP), rientrano nell'ombrello dell'analisi dei dati.
Nel processo di analisi dei dati, data scientist, analisti di dati e ingegneri di dati collaborano per acquisire, integrare e preparare i dati per lo sviluppo, il test e la revisione di modelli analitici, garantendo risultati accurati. L'obiettivo dell'analisi dei dati per scopi aziendali è su questioni specifiche relative alle operazioni aziendali.
Scienza dei dati e analisi aziendale
La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che studia i dati strutturati e non strutturati utilizzando sistemi, metodi e algoritmi scientifici per determinare da dove provengono le informazioni, cosa significano e come possono essere trasformate in una risorsa preziosa nello sviluppo di strategie di tecnologia dell'informazione.
Un buon Programma del corso di scienza dei dati ti insegnerà come integrare analisi dei dati, statistiche, apprendimento automatico e metodologie correlate per gestire e comprendere il diluvio di dati che è derivato dall'ascesa della tecnologia dell'informazione. I data scientist sono responsabili della presentazione delle informazioni digitali in un modo che ne dimostri il valore pratico nel processo decisionale basato sui dati. Tuttavia, spesso non si sforzano di rispondere a domande particolari nello stesso modo in cui fanno gli analisti aziendali quando cercano approfondimenti sull'analisi aziendale.
Business Analytics contro Business Intelligence
Sebbene la business intelligence e l'analisi aziendale svolgano funzioni comparabili e possano essere utilizzate in modo intercambiabile, entrambi i metodi differiscono sostanzialmente nella loro messa a fuoco. L'analisi della business intelligence si concentra sull'analisi descrittiva, che combina la raccolta, l'archiviazione e la gestione della conoscenza dei dati con l'analisi dei dati per rivedere i dati precedenti e fornire nuove opinioni sulle informazioni attualmente disponibili.
Analisi prescrittiva è l'enfasi dell'analisi aziendale, che utilizza data mining, modellazione e apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri. business intelligence essenzialmente risponde alle domande "Cosa è successo?" e "Cosa deve cambiare?" E l'analisi aziendale risponde alla domanda: "Perché sta accadendo?" "E se questa tendenza continua?" "Cosa accadrà dopo?" e "E se cambiassimo qualcosa?" La struttura e lo scopo delle soluzioni di business analytics e business intelligence tendono a sovrapporsi.
Domande frequenti sull'analisi aziendale
Qual è lo scopo dell'analisi aziendale in futuro?
Si prevede che l'analisi aziendale avrà un impatto sostanziale su, tra le altre cose, marketing, vendite, esperienza del cliente, finanza, gestione del rischio, risorse umane e operazioni sui social media. Le persone che comprendono queste analisi in modo approfondito sono in una posizione migliore per essere leader del settore.
L'analisi aziendale è facile da imparare?
Sfruttare la potenza dell'analisi nel business è ora più facile che mai grazie ai progressi tecnologici e all'aumento dei dati disponibili.
C'è molta matematica nell'analisi aziendale?
Contrariamente all'opinione comune, l'analisi aziendale non richiede una formazione sostanziale di programmazione, matematica o informatica. È una carriera eccellente per coloro che apprezzano affrontare sfide complesse e fornire soluzioni pratiche basate su dati aziendali reali.
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