У сучасній економіці бізнес-аналітика та розвідка є потужним інструментом. Організації в різних галузях створюють величезні обсяги даних, що збільшує попит на експертів, які можуть розуміти та аналізувати ці дані.
Відповідно до недавнього Опитування MicroStrategy, фірми по всьому світу використовують дані для
- Підвищення ефективності процесу та витрат (60 відсотків)
- Розробити стратегію та запровадити зміни (57 відсотків)
- Відстежуйте та покращуйте фінансові результати (52 відсотки)
Згідно з дослідженням, 71% організацій у всьому світі очікують, що їхні інвестиції в аналітику прискоряться протягом наступних трьох років і далі.
Враховуючи цю тенденцію, вивчення тонкощів бізнес-аналітики може допомогти вам розвивати свою кар’єру та приймати розумніші судження на роботі.
Використання аналітики даних для впливу на компанію є дуже ефективною стратегією. Перш ніж заглиблюватися в переваги аналізу даних, необхідно визначити словосполучення «бізнес-аналітика».
Що таке бізнес-аналітика?
Бізнес-аналітика – це процес отримання сенсу з даних за допомогою кількісних методологій для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень.
Бізнес-аналіз можна провести трьома способами:
- Описова аналітика: Аналіз історичних даних для виявлення тенденцій і закономірностей.
- Прогнозна аналітика: Це використання статистичних даних для оцінки майбутніх результатів.
- Настановна аналітика: Використання тестування та інших підходів, щоб вирішити, який результат дасть найкращі результати в конкретній ситуації.
Використання методу визначається наявними умовами бізнесу. Ось кілька прикладів того, як організації отримали переваги від впровадження бізнес-аналітики.
Переваги бізнес-аналітики
№1. Краще обґрунтоване прийняття рішень
Під час прийняття критичного стратегічного рішення бізнес-аналітика може бути важливим ресурсом.
Коли на початку 2018 року компанія Uber оновила програму Customer Obsession Ticket Assistant (COTA). Це інструмент, який використовує машинне навчання та обробку природної мови, щоб допомогти агентам покращити швидкість і точність під час відповіді на квитки в службу підтримки. Воно використовує приписна аналітика щоб визначити, чи буде нова версія ефективнішою за попередню.
Організація змогла визначити, що покращений продукт призвів до швидшого обслуговування, більш точних рекомендацій щодо вирішення проблеми та більшого рівня задоволеності клієнтів за допомогою тестування A/B — засобу оцінки наслідків двох різних варіантів. Ці відкриття не тільки прискорили процедуру оплати квитків Uber, але й заощадили фірмі мільйони доларів.
№2. Збільшення доходу
Компанії, які використовують дані та аналітичні проекти, можуть отримати значну фінансову вигоду.
Згідно з дослідженням McKinsey, фірми, які інвестують у великі дані, отримують шість відсотків середнього прибутку. Це збільшується до дев’яти відсотків для п’ятирічних інвестицій.
Відповідно до цієї тенденції, нещодавнє дослідження BARC виявило, що організації, які можуть кількісно оцінити свої вигоди від аналізу даних, повідомляють про зростання продажів у середньому на 8% і зниження витрат на 10%.
Ці результати демонструють явну фінансову окупність, яка може бути результатом сильної стратегії бізнес-аналізу, від якої багато компаній можуть отримати прибуток у міру розширення ринку великих даних та аналітики.
№3. Підвищена експлуатаційна ефективність
Крім фінансових прибутків, аналітика може бути використана для покращення бізнес-операцій.
Згідно з нещодавнім аналізом KPMG щодо нових інфраструктурних тенденцій, багато компаній вже впроваджують прогнозну аналітику, щоб передбачити проблеми з обслуговування та експлуатації, перш ніж вони стануть більшими проблемами.
Опитуваний оператор мобільної мережі заявив, що використовує дані для прогнозування збоїв на сім днів наперед. Озброївшись цими знаннями, компанія може запобігти перерви, правильно розрахувавши технічне обслуговування, що дозволить їй не тільки заощадити на операційних витратах, але й забезпечити оптимальну роботу активів.
Чому ви повинні вивчати бізнес-аналітику?
Використання підходу, орієнтованого на дані для бізнесу може мати величезні переваги, але багато фірм повідомляють про дефіцит досвідченого персоналу в сферах аналітики.
LinkedIn перераховує бізнес-аналіз як одну з головних навичок, необхідних роботодавцям у 2019 році, і т.Бюро статистики праці очікує, що до 27 року зайнятість аналітика з операційних досліджень зросте на 2026 відсотків — набагато швидше, ніж у середньому по країні для всіх професій.
Багато людей можуть аналізувати статистику, але я думаю, що вони будуть у досить обмежених позиціях, якщо вони не зможуть допомогти зрозуміти ці висновки в контексті, в якому конкурує бізнес. Якщо ви хочете отримати вигоду з попиту на професіоналів, які керуються даними, проходження онлайн-курсу може допомогти вам покращити свої навички та просунути кар’єру.
Ви можете створити аналітичну структуру, яку можна використовувати у повсякденному прийнятті рішень. Крім того, ви можете допомогти своїй компанії процвітати, навчившись помічати тенденції, перевіряти гіпотези та робити висновки на основі вибірок населення.
«Якщо ви не використовуєте дані, ви будете відставати», — сказав Хаммонд. «Люди з цими якостями, а також усвідомленням бізнес-налаштувань додадуть найбільшу цінність і матимуть найбільший вплив».
Приклади бізнес-аналітики
Бізнес-аналітика має застосування в широкому діапазоні галузей. Деякі компанії придумують нові методи використання великих даних для покращення роботи з клієнтами та максимізації прибутків. Ось приклад бізнес-аналітики в дії:
Корпорації швидкого харчування почали використовувати BA для підвищення ефективності своїх місць розташування. Хто хоче витрачати час на фаст-фуд-проїзд? Ці підприємства можуть підвищити ефективність у години пік, відстежуючи, наскільки завантажена дорога. Коли є довга черга, цифрові дошки замовлень коливаються. Вони починають з акцентування уваги на продуктах, які можна швидко приготувати. Це призводить до більш простих замовлень, які можуть бути виконані швидше. Якщо рядки короткі, відображаються повільніші елементи з більшими полями. В результаті магазин може адаптуватися до потреб у реальному часі та підвищити ефективність.
Інші види програм BA виходять за рамки простої реакції на нинішні обставини. Ці методи допомагають фірмам передбачити, які клієнти з меншою ймовірністю повернуться. Потім вони можуть зосередити рекламу та просування на цих клієнтах, щоб збільшити утримання клієнтів. Ось кілька прикладів прогнозної аналітики на робочому місці:
Казино використовують BA для збільшення прибутків і утримання споживачів. Хоча будинок зазвичай виграє більшість часу, гравцям, як правило, потрібно виграти достатньо, щоб розважитися і продовжувати грати. Інакше гравці можуть втратити інтерес і перестати повертатися. Казино можуть дізнатися, які клієнти витрачають найбільше грошей, відстежуючи їхні витрати. Вони можуть надати більше стимулів для цих клієнтів із великими витратами, щоб вони не могли повертатися. Отримані дані також допомагають цим курортам визначити, які зручності є найбільш популярними.
Аналітика даних проти бізнес-аналітики
Аналітика даних — це широке поняття, яке відноситься до науки про аналіз необроблених даних для перетворення цих даних у значущу інформацію, на основі якої можна виявити тенденції та показники. Хоча бізнес-аналітика та аналіз даних спрямовані на підвищення ефективності роботи, бізнес-аналітика більше зосереджена на бізнес-додатках. У той час як аналітика даних має ширший фокус: як бізнес-аналітика та звітність, так і онлайн-аналітична обробка (OLAP), підпадають під зону аналізу даних.
У процесі аналізу даних науковці даних, аналітики даних та інженери даних співпрацюють, щоб отримати, інтегрувати та підготувати дані для розробки, тестування та перегляду аналітичних моделей, забезпечуючи точні висновки. Аналітика даних для бізнес-цілей зосереджена на конкретних питаннях ділових операцій.
Наука про дані проти бізнес-аналітики
Наука про дані — це мультидисциплінарна галузь, яка вивчає структуровані та неструктуровані дані за допомогою наукових систем, методів і алгоритмів, щоб визначити, звідки надходить інформація, що вона означає та як її можна перетворити на цінний ресурс у розробці стратегій інформаційних технологій.
Добрий навчальна програма курсу data science навчить вас, як інтегрувати аналіз даних, статистику, машинне навчання та відповідні методології, щоб керувати та розуміти потоп даних, який став результатом зростання інформаційних технологій. Науковці даних відповідають за представлення цифрової інформації таким чином, щоб продемонструвати її практичну цінність у прийнятті рішень на основі даних. Однак вони не часто прагнуть відповісти на конкретні запитання так, як це роблять бізнес-аналітики, коли шукають інформацію про бізнес-аналітику.
Бізнес-аналітика проти бізнес-аналітики
Хоча бізнес-аналітика та бізнес-аналітика виконують порівнянні функції та можуть використовуватися як взаємозамінні, обидва методи принципово відрізняються своєю спрямованістю. Аналітика бізнес-аналітики зосереджена на описовій аналітиці, яка поєднує збір даних, зберігання й керування знаннями з аналізом даних для перегляду попередніх даних та надання нових поглядів на наявну інформацію.
Настановна аналітика — це акцент бізнес-аналітики, яка використовує аналіз даних, моделювання та машинне навчання для прогнозування майбутніх результатів. Бізнес-аналітика по суті відповідає на запитання: «Що сталося?» і «Що потрібно змінити?» А бізнес-аналітика відповідає на питання «Чому це відбувається?» «А якщо ця тенденція збережеться?» «Що буде далі?» і «А якщо ми щось змінимо?» Структура та призначення бізнес-аналітики та рішень бізнес-аналітики, як правило, збігаються.
Поширені запитання щодо бізнес-аналітики
Які сфери бізнес-аналітики в майбутньому?
За прогнозами, бізнес-аналітика матиме значний вплив, серед іншого, на маркетинг, продажі, досвід клієнтів, фінанси, управління ризиками, людські ресурси та роботу в соціальних мережах. Люди, які глибоко розуміють цю аналітику, мають кращу позицію, щоб бути лідерами галузі.
Чи легко навчитися бізнес-аналітики?
Використовувати можливості аналітики в бізнесі тепер простіше, ніж будь-коли, завдяки технологічним досягненням і збільшенню доступних даних.
Чи багато математики в бізнес-аналітиці?
Всупереч поширеній думці, бізнес-аналітика не вимагає значної підготовки до програмування, математики чи інформатики. Це чудова кар’єра для тих, хто цінує вирішення складних завдань і надає практичні рішення на основі реальних даних компанії.
- Інструменти та програмне забезпечення прогнозної аналітики: 15+ найкращих інструментів
- Прогнозна та директивна аналітика, пояснення!!! (+ Детальний посібник)
- Прогнозна аналітика: визначення, приклади та переваги
- Найвища оплата праці в управлінських роботах
- Інструменти та програмне забезпечення прогнозної аналітики: 15+ найкращих інструментів
- Типи аналітики: як їх застосувати в будь-якому бізнесі
