В современной экономике бизнес-аналитика и разведка являются мощным инструментом. Организации из разных отраслей создают огромные объемы данных, что увеличивает потребность в специалистах, способных понимать и анализировать эти данные.
Согласно недавнему Опрос MicroStrategy, фирмы по всему миру используют данные для
- Повышение эффективности процессов и затрат (60 процентов)
- Разработайте стратегию и внедрите изменения (57 процентов)
- Отслеживайте и улучшайте финансовые показатели (52 процента)
Согласно исследованию, 71% организаций во всем мире ожидают, что их инвестиции в аналитику увеличатся в течение следующих трех лет и далее.
Учитывая эту тенденцию, изучение тонкостей бизнес-аналитики может помочь вам в развитии вашей карьеры и принятии более взвешенных суждений на работе.
Использование аналитики данных для оказания влияния на компанию — очень эффективная стратегия. Прежде чем углубляться в преимущества анализа данных, необходимо дать определение фразе «бизнес-аналитика».
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика — это процесс извлечения смысла из данных с использованием количественных методологий для принятия обоснованных бизнес-решений.
Бизнес-анализ можно проводить тремя способами:
- Описательная аналитика: Анализ исторических данных для выявления тенденций и закономерностей.
- Прогнозная аналитика: Это использование статистики для оценки будущих результатов.
- Предписательная аналитика: Использование тестирования и других подходов для определения того, какой результат даст наилучшие результаты в конкретной ситуации.
Используемый метод определяется текущими деловыми обстоятельствами. Вот несколько примеров того, какую пользу организациям принесло внедрение бизнес-аналитики.
Преимущества бизнес-аналитики
№1. Более информированное принятие решений
При принятии важного стратегического решения бизнес-аналитика может стать важным ресурсом.
Когда в начале 2018 года компания Uber, занимающаяся заказом такси, обновила своего помощника по продаже билетов (COTA), который использует машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы помочь агентам повысить скорость и точность ответов на запросы в службу поддержки. Оно использует предписывающая аналитика чтобы определить, будет ли новая версия более эффективной, чем предыдущая версия.
Организация смогла определить, что улучшенный продукт привел к более быстрому обслуживанию, более точным рекомендациям по разрешению проблем и более высокому уровню удовлетворенности клиентов с помощью A/B-тестирования — средства оценки последствий двух разных вариантов. Эти открытия не только ускорили процедуру оплаты билетов Uber, но и сэкономили фирме миллионы долларов.
№ 2. Увеличение дохода
Компании, которые используют проекты данных и аналитики, могут получить значительную финансовую выгоду.
Согласно исследованию McKinsey, фирмы, инвестирующие в большие данные, получают в среднем шесть процентов прибыли. Это увеличивается до девяти процентов для пятилетних инвестиций.
В соответствии с этой тенденцией недавнее исследование BARC показало, что организации, которые могут количественно оценить свои выгоды от анализа данных, сообщают о росте продаж в среднем на 8% и снижении затрат на 10%.
Эти результаты демонстрируют явную финансовую окупаемость, которая может быть результатом сильной стратегии бизнес-анализа, от которой многие компании могут получить прибыль по мере расширения рынка больших данных и аналитики.
№3. Повышенная операционная эффективность
Аналитика может использоваться для улучшения бизнес-операций в дополнение к финансовой выгоде.
Согласно недавнему анализу новых тенденций в инфраструктуре, проведенному КПМГ, многие компании уже внедряют прогнозную аналитику, чтобы предвидеть проблемы с техническим обслуживанием и эксплуатацией до того, как они станут более серьезными проблемами.
Опрошенный оператор мобильной связи заявил, что он использует данные для прогнозирования сбоев на семь дней вперед. Вооружившись этими знаниями, компания может предотвратить перебои в работе, более точно рассчитывая время обслуживания, что позволит ей не только сократить эксплуатационные расходы, но и обеспечить оптимальную работу активов.
Почему вы должны изучать бизнес-аналитику?
Использование подхода, основанного на данных для бизнеса может иметь огромные преимущества, однако многие фирмы сообщают о нехватке опытного персонала в области аналитики.
LinkedIn называет бизнес-анализ одним из главных навыков, необходимых работодателям в 2019 году.Бюро трудовой статистики ожидает, что занятость аналитиков по исследованию операций будет расти со скоростью 27 процентов до 2026 года, что намного быстрее, чем в среднем по стране для всех профессий.
Многие люди могут обрабатывать статистику, но я думаю, что они будут в довольно ограниченном положении, если не смогут помочь понять эти результаты в контексте конкуренции бизнеса. Если вы хотите извлечь выгоду из спроса на профессионалов, работающих с данными, прохождение онлайн-курса может помочь вам улучшить свои навыки и продвинуться по карьерной лестнице.
Вы можете построить аналитическую основу, которую можно использовать в повседневном принятии решений. Кроме того, вы можете помочь своей компании процветать, научившись выявлять тенденции, проверять гипотезы и делать выводы на основе выборки населения.
«Если вы не используете данные, вы будете отставать», — сказал Хаммонд. «Люди с этими качествами, а также пониманием бизнес-среды, добавят наибольшую ценность и окажут наибольшее влияние».
Примеры бизнес-аналитики
Бизнес-аналитика находит применение в самых разных отраслях. Некоторые компании придумывают новые методы использования больших данных для улучшения качества обслуживания клиентов и максимизации прибыли. Вот пример бизнес-аналитики в действии:
Корпорации быстрого питания начали использовать BA для повышения эффективности своих заведений. Кто хочет тратить время в фаст-фуде? Эти предприятия могут повысить эффективность в часы пик, отслеживая, насколько загружен автомобиль. Когда есть длинная очередь, цифровые доски заказов колеблются. Они начинают с акцента на продукты, которые можно быстро приготовить. Это приводит к более простым заказам, которые могут быть выполнены быстрее. Когда очереди короткие, появляются более медленные товары с большими полями. В результате магазин может адаптироваться к потребностям в режиме реального времени и повысить эффективность.
Другие типы приложений бизнес-аналитики выходят за рамки простого реагирования на текущие обстоятельства. Эти методы помогают фирмам прогнозировать, какие клиенты с меньшей вероятностью вернутся. Затем они могут сосредоточить рекламу и рекламные акции для этих клиентов, чтобы увеличить удержание клиентов. Вот несколько примеров прогнозной аналитики на рабочем месте:
Казино используют BA для увеличения доходов и удержания клиентов. Хотя казино обычно выигрывает большую часть времени, игрокам обычно нужно выиграть достаточно, чтобы повеселиться и продолжить игру. В противном случае игроки могут потерять интерес и перестать возвращаться. Казино могут узнать, какие клиенты тратят больше всего денег, отслеживая их расходы. Они могут предоставить больше стимулов для этих клиентов с большими расходами, чтобы они возвращались. Полученные данные также помогают этим курортам определить, какие удобства являются наиболее популярными.
Аналитика данных против бизнес-аналитики
Аналитика данных — это широкое собирательное слово, которое относится к науке об анализе необработанных данных для преобразования этих данных в значимую информацию, из которой можно выявить тенденции и показатели. Хотя и бизнес-аналитика, и аналитика данных направлены на повышение операционной эффективности, бизнес-аналитика больше ориентирована на бизнес-приложения. Принимая во внимание, что аналитика данных имеет более широкую направленность — как бизнес-аналитика, так и отчетность, а также онлайн-аналитическая обработка (OLAP) подпадают под зонтик аналитики данных.
В процессе анализа данных специалисты по данным, аналитики данных и инженеры данных сотрудничают для сбора, интеграции и подготовки данных для разработки, тестирования и пересмотра аналитических моделей, обеспечивая точные результаты. В центре внимания анализа данных для бизнес-целей находятся конкретные вопросы бизнес-операций.
Наука о данных против бизнес-аналитики
Наука о данных — это междисциплинарная область, которая изучает структурированные и неструктурированные данные с использованием научных систем, методов и алгоритмов, чтобы определить, откуда берется информация, что она означает и как ее можно превратить в ценный ресурс при разработке стратегий информационных технологий.
Хороший Программа курса по науке о данных научит вас, как интегрировать анализ данных, статистику, машинное обучение и связанные с ними методологии, чтобы управлять потоком данных, возникшим в результате развития информационных технологий, и понимать его. Специалисты по данным несут ответственность за представление цифровой информации таким образом, чтобы продемонстрировать ее практическую ценность при принятии решений на основе данных. Тем не менее, они не часто стремятся ответить на конкретные вопросы так, как это делают бизнес-аналитики при поиске идей бизнес-аналитики.
Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики
Хотя бизнес-аналитика и бизнес-аналитика выполняют сопоставимые функции и могут использоваться взаимозаменяемо, оба метода принципиально различаются по своей направленности. Аналитика бизнес-аналитики сосредоточена на описательной аналитике, которая сочетает в себе сбор данных, хранение и управление знаниями с анализом данных для просмотра предыдущих данных и предоставления новых представлений об имеющейся в настоящее время информации.
Предписательная аналитика это акцент бизнес-аналитики, которая использует интеллектуальный анализ данных, моделирование и машинное обучение для прогнозирования будущих результатов. Бизнес-аналитика по существу отвечает на вопросы: «Что случилось?» и «Что нужно изменить?» А бизнес-аналитика отвечает на вопрос: «Почему так происходит?» «Что, если эта тенденция сохранится?» «Что будет дальше?» и «Что, если мы что-то изменим?» Структура и назначение решений для бизнес-аналитики и бизнес-аналитики, как правило, пересекаются.
Часто задаваемые вопросы по бизнес-аналитике
Каковы возможности бизнес-аналитики в будущем?
Прогнозируется, что бизнес-аналитика окажет существенное влияние, среди прочего, на маркетинг, продажи, качество обслуживания клиентов, финансы, управление рисками, человеческие ресурсы и работу в социальных сетях. Люди, которые глубоко разбираются в этой аналитике, имеют больше шансов стать лидерами отрасли.
Легко ли научиться бизнес-аналитике?
Использование возможностей аналитики в бизнесе стало проще, чем когда-либо, благодаря технологическим достижениям и увеличению объема доступных данных.
Много ли математики в бизнес-аналитике?
Вопреки распространенному мнению, бизнес-аналитика не требует существенного обучения кодированию, математике или компьютерным наукам. Это отличная карьера для тех, кто ценит решение сложных задач и предоставление практических решений на основе реальных данных компании.
- Инструменты и программное обеспечение для прогнозной аналитики: 15+ лучших инструментов
- Прогностическая и предписывающая аналитика, объяснение!!! (+ Подробное руководство)
- Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
- Самые высокооплачиваемые управленческие должности
- Инструменты и программное обеспечение для прогнозной аналитики: 15+ лучших инструментов
- Виды аналитики: как их применять в любом бизнесе
