In de huidige economie zijn business analytics en intelligence een krachtig instrument. Organisaties in verschillende sectoren creëren enorme hoeveelheden gegevens, waardoor de vraag naar experts is toegenomen die die gegevens kunnen begrijpen en analyseren.
Volgens een recente MicroStrategy-enquête, bedrijven over de hele wereld maken gebruik van gegevens om
- Verbeter proces- en kostenefficiëntie (60 procent)
- Strategie en implementatie van verandering (57 procent)
- Financiële prestaties bijhouden en verbeteren (52 procent)
Volgens het onderzoek verwacht 71 procent van de wereldwijde organisaties dat hun investeringen in analytics de komende drie jaar en daarna zullen versnellen.
Gezien deze tendens kan het leren van de fijne kneepjes van bedrijfsanalyse u helpen uw carrière te ontwikkelen en slimmere beslissingen te nemen op het werk.
Het gebruik van data-analyse om invloed uit te oefenen in een bedrijf is een zeer effectieve strategie. Voordat we ingaan op de voordelen van data-analyse, is het noodzakelijk om de term 'bedrijfsanalyse' te definiëren.
Wat is bedrijfsanalyse?
Bedrijfsanalyse is het proces van het ontlenen van betekenis aan gegevens met behulp van kwantitatieve methoden om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen.
Bedrijfsanalyse kan op drie manieren worden gedaan:
- Beschrijvende analyses: De analyse van historische gegevens om trends en patronen te detecteren.
- Voorspellende analyse: Dit is het gebruik van statistieken om toekomstige resultaten te schatten.
- Prescriptieve analyses: Het gebruik van testen en andere benaderingen om te beslissen welke uitkomst de beste resultaten oplevert in een specifieke situatie.
De te gebruiken methode wordt bepaald door de zakelijke omstandigheden. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe organisaties hebben geprofiteerd van het toepassen van bedrijfsanalyses.
De voordelen van bedrijfsanalyse
#1. Beter geïnformeerde besluitvorming
Bij het nemen van een cruciale strategische beslissing kunnen bedrijfsanalyses een belangrijke hulpbron zijn.
Toen het taxibedrijf Uber begin 2018 zijn Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) opwaardeerde. Het is een tool die machine learning en natuurlijke taalverwerking gebruikt om agenten te helpen hun snelheid en nauwkeurigheid te verbeteren bij het reageren op supporttickets. Het gebruikt prescriptieve analyses om te bepalen of de nieuwe versie effectiever zou zijn dan de vorige versie.
De organisatie kon door middel van A/B-testen vaststellen dat het verbeterde product resulteerde in snellere service, nauwkeurigere aanbevelingen voor oplossingen en hogere klanttevredenheidsniveaus, een manier om de gevolgen van twee verschillende opties te evalueren. Deze ontdekkingen versnelden niet alleen Uber's procedure voor de afwikkeling van tickets, maar bespaarden het bedrijf ook miljoenen dollars.
#2. Verhoogde omzet
Bedrijven die data- en analyseprojecten omarmen, kunnen er financieel aanzienlijk van profiteren.
Volgens onderzoek van McKinsey zien bedrijven die investeren in big data een gemiddelde winst van zes procent. Bij vijfjarige investeringen loopt dit op tot negen procent.
In lijn met deze trend, ontdekte een recent BARC-onderzoek dat organisaties die hun winst uit data-analyse kunnen kwantificeren, een gemiddelde omzetstijging van 8% en een kostendaling van 10% rapporteren.
Deze bevindingen tonen de duidelijke financiële terugverdientijd aan die kan voortvloeien uit een sterke strategie voor bedrijfsanalyse, een strategie waar veel bedrijven van kunnen profiteren naarmate de markt voor big data en analyse groeit.
#3. Verhoogde operationele efficiëntie
Analytics kan worden gebruikt om de bedrijfsvoering te verbeteren, naast financieel gewin.
Volgens een recente KPMG-analyse van opkomende infrastructuurtrends, passen veel bedrijven al voorspellende analyses toe om te anticiperen op onderhouds- en operationele problemen voordat ze grotere problemen worden.
Een ondervraagde mobiele netwerkoperator geeft aan zeven dagen van tevoren data te gebruiken om verstoringen te voorspellen. Gewapend met deze kennis kan het bedrijf onderbrekingen voorkomen door het onderhoud beter te timen, waardoor het niet alleen bespaart op de operationele kosten, maar er ook voor zorgt dat activa optimaal presteren.
Waarom zou je Business Analytics studeren?
Een datagedreven aanpak hanteren voor bedrijven kan enorme voordelen hebben, maar toch melden veel bedrijven een tekort aan ervaren personeel op analytische gebieden.
LinkedIn noemt bedrijfsanalyse als een van de belangrijkste vaardigheden die werkgevers in 2019 nodig hebben, en thet Bureau of Labor Statistics verwacht dat de werkgelegenheid van analisten voor operationeel onderzoek tot 27 met 2026 procent zal groeien - veel sneller dan het nationale gemiddelde voor alle beroepen.
Veel individuen kunnen statistieken kraken, maar ik denk dat ze zich in vrij beperkte posities zullen bevinden, tenzij ze kunnen helpen die bevindingen te begrijpen in de context waarin het bedrijf concurreert. Als u wilt profiteren van de vraag naar datagedreven professionals, kan het volgen van een online cursus u helpen uw vaardigheden te verbeteren en uw carrière vooruit te helpen.
U kunt een analytisch raamwerk construeren dat u kunt gebruiken bij uw dagelijkse besluitvorming. U kunt uw bedrijf ook helpen bloeien door te leren hoe u trends kunt herkennen, hypothesen kunt testen en conclusies kunt trekken uit populatiesteekproeven.
"Als je de gegevens niet gebruikt, loop je achter", zei Hammond. "Mensen met die kwaliteiten, evenals een bewustzijn van zakelijke instellingen, zullen de meeste waarde toevoegen en de meeste impact hebben."
Voorbeelden van bedrijfsanalyses
Business analytics heeft toepassingen in een breed scala van industrieën. Sommige bedrijven komen met nieuwe methoden om big data te gebruiken om de klantervaring te verbeteren en de inkomsten te maximaliseren. Hier is een voorbeeld van bedrijfsanalyse in actie:
Fastfoodbedrijven zijn begonnen BA te gebruiken om de efficiëntie van hun locaties te verbeteren. Wie wil er tijd verspillen in een fastfood drive-thru? Deze bedrijven kunnen de efficiëntie tijdens piekuren verbeteren door te controleren hoe druk de drive-in is. Bij een lange rij fluctueren de digitale bestelborden. Ze leggen eerst de nadruk op producten die snel te bereiden zijn. Dit resulteert in eenvoudigere opdrachten die sneller kunnen worden afgerond. Langzamere items met grotere marges worden weergegeven als de regels kort zijn. Hierdoor kan de winkel zich aanpassen aan realtime behoeften en de efficiëntie verhogen.
Andere soorten BA-apps gaan verder dan alleen reageren op de huidige situatie. Deze methoden helpen bedrijven om te voorspellen welke klanten minder snel zullen terugkeren. Vervolgens kunnen ze advertenties en promoties op deze klanten richten om het klantenbehoud te vergroten. Hier zijn enkele voorbeelden van voorspellende analyses op de werkplek:
Casino's gebruiken BA om de inkomsten te verhogen en consumenten te behouden. Hoewel het huis meestal wint, moeten spelers meestal genoeg winnen om plezier te hebben en te blijven spelen. Anders kunnen spelers hun interesse verliezen en niet meer terugkeren. Casino's kunnen ontdekken welke klanten het meeste geld uitgeven door hun uitgaven bij te houden. Ze kunnen deze klanten met veel geld meer prikkels geven om ervoor te zorgen dat ze terugkomen. De verkregen gegevens helpen deze resorts ook om te bepalen welke voorzieningen het populairst zijn.
Gegevensanalyse versus bedrijfsanalyse
Gegevensanalyse is een breed overkoepelend woord dat verwijst naar de wetenschap van het analyseren van onbewerkte gegevens om die gegevens om te zetten in zinvolle informatie waaruit trends en statistieken kunnen worden afgeleid. Hoewel zowel bedrijfsanalyses als gegevensanalyses gericht zijn op het verbeteren van de operationele efficiëntie, zijn bedrijfsanalyses meer gericht op bedrijfstoepassingen. Terwijl data-analyse een bredere focus heeft - zowel business intelligence en rapportage, als online analytische verwerking (OLAP), vallen onder de paraplu van data-analyse.
In het data-analyseproces werken datawetenschappers, data-analisten en data-engineers samen om data te verwerven, te integreren en voor te bereiden voor het ontwikkelen, testen en herzien van analytische modellen, waardoor nauwkeurige bevindingen worden gegarandeerd. De focus van data-analyse voor zakelijke doeleinden ligt op specifieke bedrijfsvoeringsvragen.
Gegevenswetenschap versus bedrijfsanalyse
Datawetenschap is een multidisciplinair vakgebied dat gestructureerde en ongestructureerde gegevens bestudeert met behulp van wetenschappelijke systemen, methoden en algoritmen om te bepalen waar informatie vandaan komt, wat het betekent en hoe het kan worden omgezet in een waardevolle hulpbron bij de ontwikkeling van informatietechnologiestrategieën.
Een goede cursus data science leert u hoe u gegevensanalyse, statistiek, machine learning en aanverwante methodologieën kunt integreren om de gegevensvloed die het gevolg is van de opkomst van informatietechnologie te beheren en te begrijpen. Datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor het presenteren van digitale informatie op een manier die de praktische waarde ervan aantoont bij datagestuurde besluitvorming. Toch streven ze er niet vaak naar om bepaalde vragen op dezelfde manier te beantwoorden als bedrijfsanalisten wanneer ze op zoek zijn naar inzichten in bedrijfsanalyse.
Bedrijfsanalyse versus bedrijfsinformatie
Hoewel business intelligence en business analytics vergelijkbare functies vervullen en door elkaar kunnen worden gebruikt, verschillen beide methoden fundamenteel in hun focus. Business intelligence-analyses zijn gericht op beschrijvende analyses, waarbij gegevensverzameling, opslag en kennisbeheer worden gecombineerd met gegevensanalyse om eerdere gegevens te beoordelen en nieuwe inzichten te verschaffen over de momenteel beschikbare informatie.
Prescriptieve analyses ligt de nadruk op bedrijfsanalyse, waarbij datamining, modellering en machine learning worden gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen. Business intelligence beantwoordt in wezen de vragen: "Wat is er gebeurd?" en “Wat moet er veranderen?” En business analytics geeft antwoord op de vraag: "Waarom gebeurt dit?" “Wat als deze trend zich voortzet?” "Wat zal er daarna gebeuren?" en "Wat als we iets veranderen?" De structuur en het doel van business analytics en business intelligence-oplossingen hebben de neiging om elkaar te overlappen.
Veelgestelde vragen over bedrijfsanalyse
Wat is de reikwijdte van bedrijfsanalyses in de toekomst?
Bedrijfsanalyses zullen naar verwachting een substantiële impact hebben op, onder andere, marketing, verkoop, klantervaring, financiën, risicobeheer, human resources en sociale media-activiteiten. Mensen die deze analyses grondig begrijpen, zijn beter gepositioneerd om marktleiders te zijn.
Is bedrijfsanalyse gemakkelijk te leren?
Het is nu gemakkelijker dan ooit om de kracht van analyse in het bedrijfsleven te benutten dankzij technologische vooruitgang en een toename van beschikbare gegevens.
Zit er veel wiskunde in business analytics?
In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, is voor bedrijfsanalyse geen substantiële opleiding op het gebied van coderen, wiskunde of informatica nodig. Het is een uitstekende carrière voor diegenen die het waarderen om complexe uitdagingen aan te gaan en praktische oplossingen te bieden op basis van echte bedrijfsgegevens.
- Predictive Analytics-tools en -software: de beste 15+ tools
- Voorspellende versus prescriptieve analyse, uitgelegd!!! (+ gedetailleerde gids)
- Predictive Analytics: definitie, voorbeelden en voordelen
- Bestbetaalde managementfuncties
- Predictive Analytics-tools en -software: de beste 15+ tools
- Soorten analyses: hoe u ze in elk bedrijf kunt toepassen
