Günümüz ekonomisinde iş analitiği ve istihbarat güçlü bir araçtır. Farklı sektörlerdeki kuruluşlar, devasa hacimlerde veri oluşturuyor ve bu da, bu verileri kavrayabilen ve analiz edebilen uzmanlara olan talebi artırıyor.
Yeni bir göre MikroStrateji anketi, dünyanın dört bir yanındaki firmalar veriden yararlanıyor
- Süreç ve maliyet verimliliğini iyileştirin (yüzde 60)
- Değişimi strateji haline getirin ve uygulayın (yüzde 57)
- Finansal performansı takip edin ve iyileştirin (yüzde 52)
Araştırmaya göre, dünya çapındaki kuruluşların yüzde 71'i analitik yatırımlarının önümüzdeki üç yıl ve sonrasında hızlanmasını bekliyor.
Bu eğilim göz önüne alındığında, iş analitiğinin inceliklerini öğrenmek, kariyerinizi geliştirmenize ve işyerinde daha akıllı kararlar almanıza yardımcı olabilir.
Bir şirkette etki yaratmak için veri analitiğini kullanmak oldukça etkili bir stratejidir. Veri analizinin faydalarını incelemeden önce, "iş analitiği" ifadesini tanımlamak gerekir.
İş Analitiği Nedir?
İş analitiği, eğitimli iş kararları vermek için nicel metodolojileri kullanarak verilerden anlam çıkarma sürecidir.
İş analizi üç şekilde yapılabilir:
- Açıklayıcı analitik: Eğilimleri ve kalıpları tespit etmek için geçmiş verilerin analizi.
- Tahmine dayalı analitik: Bu, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için istatistiklerin kullanılmasıdır.
- Normatif analitik: Belirli bir durumda hangi sonucun en iyi sonuçları üreteceğine karar vermek için test ve diğer yaklaşımların kullanılması.
Kullanılacak yöntem, eldeki iş koşullarına göre belirlenir. Kuruluşların iş analitiğini benimsemekten nasıl yararlandığına dair bazı örnekler.
İş Analitiğinin Faydaları
#1. Daha İyi Bilgilendirilmiş Karar Verme
Kritik bir stratejik kararı ele alırken, iş analitiği önemli bir kaynak olabilir.
Araç çağırma şirketi Uber, 2018'in başlarında Customer Obsession Ticket Assistant'ı (COTA) yükselttiğinde. Bu, temsilcilerin destek biletlerine yanıt verirken hızlarını ve doğruluklarını artırmalarına yardımcı olmak için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi kullanan bir araçtır. kullanır normatif analitik yeni sürümün önceki sürümden daha etkili olup olmayacağını belirlemek için.
Kuruluş, iki farklı seçeneğin sonuçlarını değerlendirmenin bir yolu olan A/B testi yoluyla, iyileştirilmiş ürünün daha hızlı hizmet, daha doğru çözüm önerileri ve daha yüksek müşteri memnuniyeti seviyeleri ile sonuçlandığını belirleyebildi. Bu keşifler sadece Uber'in bilet ödeme prosedürünü hızlandırmakla kalmadı, aynı zamanda firmaya milyonlarca dolar tasarruf sağladı.
#2. Gelir artışı
Veri ve analitik projelerini benimseyen şirketler, finansal olarak önemli ölçüde fayda sağlayabilir.
McKinsey araştırmasına göre, büyük verilere yatırım yapan firmalar, kazançlarında ortalama yüzde altı kazanç elde ediyor. Bu, beş yıllık yatırımlar için yüzde dokuza çıkıyor.
Bu eğilim doğrultusunda, yakın zamanda yapılan bir BARC araştırması, veri analizinden elde ettikleri kazanımları ölçebilen kuruluşların satışlarında ortalama %8'lik bir artış ve maliyetlerde %10'luk bir düşüş rapor ettiğini keşfetti.
Bu bulgular, güçlü bir iş analizi stratejisinden kaynaklanabilecek net finansal geri ödemeyi göstermektedir - büyük veri ve analitik pazarı genişledikçe birçok şirketin kâr edebileceği bir strateji.
#3. Artan Operasyonel Verimlilik
Analitik, finansal kazançlara ek olarak ticari operasyonları iyileştirmek için kullanılabilir.
Ortaya çıkan altyapı eğilimlerine ilişkin yakın tarihli bir KPMG analizine göre, birçok işletme bakım ve operasyonel endişeleri daha büyük sorunlar haline gelmeden önce tahmin etmek için şimdiden tahmine dayalı analitiği benimsiyor.
Ankete katılan bir mobil şebeke operatörü, kesintileri yedi gün önceden tahmin etmek için verileri kullandığını belirtti. Bu bilgiyle donanmış şirket, bakımı daha doğru bir şekilde zamanlayarak kesintileri önleyebilir, bu da yalnızca işletim maliyetlerinden tasarruf etmesine değil, aynı zamanda varlıkların en iyi şekilde çalışmasını sağlamasına olanak tanır.
Neden İş Analitiği Okumalısınız?
Veri odaklı bir yaklaşım benimsemek işletmelere büyük faydalar sağlayabilir, ancak birçok firma analitik alanlarında deneyimli personel sıkıntısı olduğunu bildiriyor.
LinkedIn, iş analizini işverenlerin 2019'da ihtiyaç duyduğu en önemli becerilerden biri olarak listeliyor veo Çalışma İstatistikleri Bürosu yöneylem araştırması analisti istihdamının 27'ya kadar yüzde 2026 oranında büyümesini bekliyor - tüm meslekler için ulusal ortalamadan çok daha hızlı.
Pek çok kişi istatistikleri zorlayabilir, ancak işin rekabet ettiği bağlamda bu bulguları anlamaya yardımcı olamadıkça oldukça sınırlı konumlarda olacaklarını düşünüyorum. Veri odaklı profesyonellere yönelik talepten yararlanmak istiyorsanız, çevrimiçi bir kursu tamamlamak, becerilerinizi geliştirmenize ve kariyerinizi ilerletmenize yardımcı olabilir.
Günlük karar verme sürecinizde kullanılabilecek analitik bir çerçeve oluşturabilirsiniz. Ayrıca, eğilimleri belirlemeyi, hipotezleri test etmeyi ve popülasyon örneklerinden sonuca varmayı öğrenerek şirketinizin gelişmesine yardımcı olabilirsiniz.
Hammond, "Verileri kullanmazsanız gecikirsiniz" dedi. "Bu niteliklere sahip insanlar ve aynı zamanda iş ortamlarına ilişkin farkındalık, en fazla değeri katacak ve en fazla etkiyi yaratacaktır."
İş Analitiği Örnekleri
İş analitiğinin çok çeşitli endüstrilerde uygulamaları vardır. Bazı işletmeler, müşteri deneyimini iyileştirmek ve kazançları en üst düzeye çıkarmak için büyük verilerden yararlanmak için yeni yöntemler geliştiriyor. İşte iş analitiğinin uygulamadaki bir örneği:
Fast food şirketleri, konumlarının verimliliğini artırmak için BA kullanmaya başladılar. Kim bir fast-food arabasıyla zaman kaybetmek ister? Bu işletmeler, arabaya servisin ne kadar meşgul olduğunu izleyerek yoğun saatlerde verimliliği artırabilir. Uzun bir sıra olduğunda, dijital sipariş panoları dalgalanıyor. Hızlı hazırlanabilen ürünleri vurgulayarak başlarlar. Bu, daha hızlı tamamlanabilecek daha basit siparişlerle sonuçlanır. Satırlar kısa olduğunda, daha büyük kenar boşluklarına sahip daha yavaş öğeler öne çıkar. Sonuç olarak, mağaza gerçek zamanlı ihtiyaçlara uyum sağlayabilir ve verimliliği artırabilir.
Diğer BA uygulamaları, mevcut duruma tepki vermenin ötesine geçer. Bu yöntemler, firmalara hangi müşterilerin geri dönme olasılığının daha düşük olduğunu tahmin etmede yardımcı olur. Daha sonra, müşteriyi elde tutmayı artırmak için reklam ve promosyonları bu müşterilere odaklayabilirler. İşyerinde tahmine dayalı analitiklere ilişkin bazı örnekler:
Kumarhaneler, kazançları artırmak ve tüketicileri elde tutmak için BA kullanır. Kasa genellikle çoğu zaman kazansa da, oyuncuların genellikle eğlenmek ve oynamaya devam etmek için yeterince kazanmaları gerekir. Aksi takdirde, oyuncular ilgisini kaybedebilir ve geri dönmeyi bırakabilir. Kumarhaneler, harcamalarını takip ederek hangi müşterilerin en çok para harcadığını keşfedebilir. Bu yüksek harcama yapan müşterilere geri gelmelerini sağlamak için daha fazla teşvik sağlayabilirler. Elde edilen veriler, bu tatil yerlerine hangi olanakların en popüler olduğunu belirlemede de yardımcı olur.
Veri Analitiği ve İş Analitiği
Veri analitiği, trendlerin ve ölçümlerin açığa çıkarılabileceği anlamlı bilgilere dönüştürmek için ham verileri analiz etme bilimine atıfta bulunan geniş bir şemsiye kelimedir. Hem iş analitiği hem de veri analitiği operasyonel verimliliği artırmayı amaçlarken, iş analitiği daha çok iş uygulamalarına odaklanır. Veri analitiği daha geniş bir odak noktasına sahipken, hem iş zekası hem de raporlama ile çevrimiçi analitik işleme (OLAP) veri analitiği şemsiyesi altına girer.
Veri analitiği sürecinde, veri bilimciler, veri analistleri ve veri mühendisleri, analitik modellerin geliştirilmesi, test edilmesi ve revizyonu için veri toplamak, bütünleştirmek ve hazırlamak için işbirliği yaparak doğru bulguları garanti eder. İş amaçlı veri analitiğinin odak noktası, belirli iş operasyonları sorularıdır.
Veri Bilimi ve İş Analitiği
Veri bilimi, bilginin nereden geldiğini, ne anlama geldiğini ve bilgi teknolojisi stratejilerinin geliştirilmesinde nasıl değerli bir kaynağa dönüştürülebileceğini belirlemek için bilimsel sistemler, yöntemler ve algoritmalar kullanarak yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri inceleyen çok disiplinli bir alandır.
İyi veri bilimi dersi müfredatı bilgi teknolojisinin yükselişinden kaynaklanan veri akışını yönetmek ve anlamak için veri analizi, istatistik, makine öğrenimi ve ilgili metodolojileri nasıl entegre edeceğinizi öğretecektir. Veri bilimcileri, dijital bilgileri, veriye dayalı karar vermede pratik değerini gösterecek şekilde sunmaktan sorumludur. Yine de belirli soruları, iş analitiği içgörüleri ararken iş analistlerinin yaptığı gibi yanıtlamaya çalışmazlar.
İş Analitiği ve İş Zekası
İş zekası ve iş analitiği karşılaştırılabilir işlevleri yerine getirirken ve birbirinin yerine kullanılabilirken, her iki yöntem de odak noktasında temelden farklılık gösterir. İş zekası analitiği, önceki verileri gözden geçirmek ve mevcut bilgiler üzerinde yeni görüşler sağlamak için veri toplama, depolama ve bilgi yönetimini veri analiziyle birleştiren tanımlayıcı analitiklere odaklanır.
Normatif analitik gelecekteki sonuçları tahmin etmek için veri madenciliği, modelleme ve makine öğrenimini kullanan iş analitiğinin vurgusu. İş zekası esasen “Ne oldu?” sorularına cevap verir. ve “Neyin değişmesi gerekiyor?” Ve iş analitiği, "Bu neden oluyor?" sorusunu yanıtlıyor. “Ya bu eğilim devam ederse?” "Bundan sonra ne olacak?" ve “Ya bir şeyi değiştirirsek?” İş analitiği ve iş zekası çözümlerinin yapısı ve amacı örtüşme eğilimindedir.
İş Analitiği SSS'leri
Gelecekte iş analitiğinin kapsamı nedir?
İş analitiğinin diğer şeylerin yanı sıra pazarlama, satış, müşteri deneyimi, finans, risk yönetimi, insan kaynakları ve sosyal medya operasyonları üzerinde önemli bir etkiye sahip olması bekleniyor. Bu analitiği derinlemesine anlayan kişiler, endüstri lideri olmak için daha iyi bir konumdadır.
İş analitiğini öğrenmek kolay mı?
Teknolojik gelişmeler ve mevcut verilerdeki artış sayesinde iş dünyasında analitiğin gücünden yararlanmak artık her zamankinden daha kolay.
İş analitiğinde çok fazla matematik var mı?
Genel görüşün aksine, iş analitiği önemli kodlama, matematik veya bilgisayar bilimi eğitimi gerektirmez. Karmaşık zorluklarla başa çıkmayı ve gerçek dünyadaki şirket verilerine dayalı pratik çözümler sağlamayı takdir edenler için mükemmel bir kariyer.
- Tahmine Dayalı Analiz Araçları ve Yazılımı: En İyi 15+ Araç
- Tahmine Dayalı ve Standart Analitik, Açıklamalı !!! (+ Ayrıntılı Kılavuz)
- Tahmine Dayalı Analitik: Tanım, Örnekler ve Faydalar
- En yüksek ücretli yönetim işleri
- Tahmine Dayalı Analiz Araçları ve Yazılımı: En İyi 15+ Araç
- Analitik Türleri: Herhangi Bir İşletmede Nasıl Uygulanır?
