今日の経済では、ビジネス分析とインテリジェンスは強力な手段です。 さまざまな業界の組織が大量のデータを作成しているため、そのデータを理解して分析できる専門家の需要が高まっています。
最近によると、 MicroStrategy調査、世界中の企業がデータを活用して
- プロセスとコスト効率の向上（60％）
- 変更の戦略化と実装（57％）
- 財務実績を追跡して改善する（52％）
調査によると、世界中の組織の71％が、分析への投資が今後XNUMX年以上にわたって加速すると予想しています。
この傾向を考えると、ビジネス分析の複雑さを学ぶことは、あなたのキャリアを発展させ、仕事でより賢明な判断を下すのに役立ちます。
データ分析を使用して企業に影響を与えることは、非常に効果的な戦略です。 データ分析の利点を掘り下げる前に、「ビジネス分析」というフレーズを定義する必要があります。
ビジネス分析とは何ですか？
ビジネス分析は、定量的な方法論を使用してデータから意味を導き出し、知識に基づいたビジネス上の意思決定を行うプロセスです。
ビジネス分析は、次のXNUMXつの方法で実行できます。
- 記述的分析： 傾向とパターンを検出するための履歴データの分析。
- 予測分析： これは、将来の結果を推定するための統計の使用です。
- 処方分析: 特定の状況でどの結果が最良の結果を生み出すかを決定するためのテストおよびその他のアプローチの使用。
使用方法は、当面の事業環境により決定されます。 これは、組織がビジネス分析を採用することでどのように利益を得たかの例です。
ビジネス分析の利点
＃1。 より多くの情報に基づいた意思決定
重要な戦略的決定に取り組む場合、ビジネス分析は重要なリソースになる可能性があります。
配車サービス会社のUberが2018年の初めにCustomerObsessionTicket Assistant（COTA）をアップグレードしたとき。これは、機械学習と自然言語処理を使用して、エージェントがサポートチケットに応答する際の速度と精度を向上させるのに役立つツールです。 それは使用しています 規範的分析 新しいバージョンが以前のバージョンよりも効果的かどうかを判断します。
組織は、XNUMXつの異なるオプションの結果を評価する手段である、A / Bテストを通じて、改善された製品がより高速なサービス、より正確な解決策の推奨、およびより高い顧客満足度をもたらしたことを特定できました。 これらの発見は、Uberのチケット決済手続きをスピードアップしただけでなく、会社に数百万ドルを節約しました。
＃2。 収益の増加
データおよび分析プロジェクトを採用している企業は、経済的に大きな利益を得る可能性があります。
マッキンゼーの調査によると、ビッグデータに投資する企業は、平均してXNUMX％の収益の増加が見られます。 これは、XNUMX年間の投資でXNUMX％に増加します。
この傾向に沿って、最近のBARCの調査では、データ分析から得られる利益を定量化できる組織は、売上が平均8％増加し、コストが10％減少したと報告しています。
これらの調査結果は、強力なビジネス分析戦略から生じる可能性のある明確な経済的見返りを示しています。これは、ビッグデータおよび分析市場が拡大するにつれて多くの企業が利益を得ることができる戦略です。
＃3。 運用効率の向上
分析は、経済的利益に加えて事業運営を改善するために利用される可能性があります。
新たなインフラストラクチャの傾向に関する最近のKPMG分析によると、多くの企業は、より大きな問題になる前に保守と運用上の懸念を予測するために、すでに予測分析を採用しています。
ポーリングされたモバイルネットワーク事業者は、データを使用してXNUMX日前に混乱を予測すると述べました。 この知識を武器に、会社はメンテナンスのタイミングをより適切に設定することで中断を防ぐことができ、運用コストを節約できるだけでなく、資産が最適に機能していることを確認できます。
なぜあなたはビジネス分析を勉強する必要がありますか？
データ主導のアプローチを取る 多くの企業は、分析分野で経験豊富な人材が不足していると報告しています。
LinkedInは、2019年に雇用主が必要とするトップスキルのXNUMXつとして事業分析を挙げています。労働統計局 オペレーションズリサーチアナリストの雇用は、27年までに2026％の割合で成長すると予想されています。これは、すべての職業の全国平均よりもはるかに速い速度です。
多くの個人が統計を処理することができますが、ビジネスが競合する状況でそれらの調査結果を理解するのを助けることができない限り、彼らはかなり限られた立場にいると思います。 データ駆動型の専門家の需要を活用したい場合は、オンラインコースを修了すると、スキルセットを向上させ、キャリアを向上させることができます。
日常の意思決定に使用できる分析フレームワークを構築できます。 また、傾向を見つけ、仮説をテストし、母集団のサンプルから結論を出す方法を学ぶことで、会社の繁栄を支援できます。
「データを使用しないと、遅れが生じます」とハモンド氏は述べています。 「これらの資質を持ち、ビジネス環境を認識している人々は、最大の価値を付加し、最大の影響力を持ちます。」
ビジネス分析の例
ビジネス分析には、幅広い業界でのアプリケーションがあります。 一部の企業は、ビッグデータを活用して顧客体験を改善し、収益を最大化するための新しい方法を考案しています。 実行中のビジネス分析の例を次に示します。
ファーストフード企業は、場所の効率を改善するためにBAを使用し始めています。 ファーストフードのドライブスルーで時間を無駄にしたいのは誰ですか？ これらのビジネスは、ドライブスルーの混雑状況を監視することで、ピーク時の効率を高めることができます。 行列が長くなると、デジタルオーダーボードが変動します。 彼らは、迅速に準備できる製品を強調することから始めます。 これにより、注文が簡単になり、より迅速に完了することができます。 行が短い場合は、マージンが大きい低速のアイテムが表示されます。 その結果、店舗はリアルタイムのニーズに適応し、効率を高めることができます。
他の種類のBAアプリは、単に現在の状況に対応するだけではありません。 これらの方法は、企業がどの顧客が戻ってくる可能性が低いかを予測するのに役立ちます。 その後、これらの顧客に広告とプロモーションを集中させて、顧客維持を高めることができます。 職場での予測分析の例を次に示します。
カジノはBAを採用して収益を増やし、消費者を維持しています。 家は通常ほとんどの場合勝ちますが、プレイヤーは通常、楽しんでプレイし続けるのに十分な勝ちをする必要があります。 そうしないと、プレーヤーは興味を失い、戻るのをやめる可能性があります。 カジノは、支出を追跡することで、どのクライアントが最もお金を使っているかを見つけることができます。 彼らは、これらの高額な顧客に、彼らが戻ってくることを維持するためのより多くのインセンティブを提供することができます。 得られたデータは、これらのリゾートが最も人気のあるアメニティを決定するのにも役立ちます。
データ分析とビジネス分析
データ分析は、生データを分析してそのデータを意味のある情報に変換し、そこから傾向や指標を明らかにする科学を指す広義の言葉です。 ビジネス分析とデータ分析はどちらも運用効率の向上を目的としていますが、ビジネス分析はビジネスアプリケーションに重点を置いています。 データ分析はより広い焦点を持っていますが、ビジネスインテリジェンスとレポートの両方、およびオンライン分析処理（OLAP）は、データ分析の傘下にあります。
データ分析プロセスでは、データサイエンティスト、データアナリスト、およびデータエンジニアが協力して、分析モデルの開発、テスト、および改訂のためのデータを取得、統合、および準備し、正確な結果を保証します。 ビジネス目的のデータ分析の焦点は、特定のビジネス運用の質問にあります。
データサイエンスとビジネス分析
データサイエンスは、科学システム、方法、アルゴリズムを使用して構造化データと非構造化データを研究し、情報がどこから来ているのか、それが何を意味するのか、情報技術戦略の開発においてどのように貴重なリソースに変換できるのかを判断する学際的な分野です。
良い データサイエンスコースのシラバス データ分析、統計、機械学習、および関連する方法論を統合して、情報技術の台頭に起因する大量のデータを管理および理解する方法を説明します。 データ サイエンティストは、データ駆動型の意思決定においてデジタル情報が実際に価値があることを示す方法でデジタル情報を提示する責任があります。 しかし、彼らは、ビジネス アナリストがビジネス アナリティクスの洞察を探すときと同じように、特定の質問に答えようとはしません。
ビジネス分析とビジネスインテリジェンス
ビジネスインテリジェンスとビジネス分析は同等の機能を実行し、互換的に利用できますが、どちらの方法も焦点が根本的に異なります。 ビジネスインテリジェンス分析は、データ収集、ストレージ、および知識管理をデータ分析と組み合わせて以前のデータを確認し、現在利用可能な情報に関する新しいビューを提供する記述的分析に焦点を当てています。
処方分析 は、データマイニング、モデリング、機械学習を使用して将来の結果を予測するビジネス分析に重点を置いています。 ビジネス・インテリジェンス 基本的に、「何が起こったのか」という質問に答えます。 と「何を変更する必要がありますか？」 そして、ビジネス分析は、「なぜこれが起こっているのか」という質問に答えます。 「この傾向が続くとどうなりますか？」 "次は何が起こるのだろう？" と「何かを変更したらどうなりますか？」 ビジネス分析とビジネスインテリジェンスソリューションの構造と目的は重複する傾向があります。
ビジネス分析に関するFAQ
今後のビジネス分析の範囲は？
ビジネス分析は、とりわけ、マーケティング、販売、顧客体験、財務、リスク管理、人的資源、およびソーシャルメディアの運用に大きな影響を与えると予測されています。 これらの分析を深く理解している人は、業界のリーダーになるのに適しています。
ビジネス分析は簡単に習得できますか？
技術の進歩と利用可能なデータの増加のおかげで、ビジネスで分析の力を活用することがこれまでになく簡単になりました。
ビジネス分析にはたくさんの数学がありますか？
一般的な意見に反して、ビジネス分析は、実質的なコーディング、数学、またはコンピューターサイエンスのトレーニングを必要としません。 複雑な課題に取り組み、実際の企業データに基づいて実用的なソリューションを提供することを高く評価している人にとって、これは素晴らしいキャリアです。
