Прежде всего давайте определим разницу между аналитикой данных и традиционной аналитикой. Эти термины часто используются как синонимы, но различия все-таки есть. Традиционная аналитика данных относится к процессу анализа больших объемов собранных данных для получения полезной информации и прогнозирования. Аналитика бизнес-данных (ее иногда называют бизнес-аналитикой) также занимается обработкой информации, но в контексте ведения бизнеса, и зачастую использует предварительно созданный бизнес-контент и инструменты, которые ускоряют процесс анализа.
В частности, бизнес-аналитика — это:
- получение и обработка исторических бизнес-данных;
- анализ этих данных для выявления тенденций, закономерностей и первопричин;
- принятие бизнес-решений на основе полученных статистических показателей.
Другими словами, аналитика данных — это, скорее, общее описание современного аналитического процесса. А бизнес-аналитика имеет более узконаправленный характер и как инструмент становится все более популярной и важной для компаний по всему миру по мере увеличения общего объема данных.
Используя облачные инструменты аналитики, компании могут консолидировать данные из разных отделов (продаж, маркетинга, отдела кадров и финансов), чтобы получить единое представление и оценить, как показатели одного отдела влияют на другие. Кроме того, с помощью таких инструментов, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев, можно получить уникальные статистические показатели разных типов в масштабах всей компании.
Использование инструментов бизнес-аналитики
Аналитика бизнес-данных состоит из множества отдельных компонентов, которые, работая вместе, предоставляют результаты анализа. Инструменты бизнес-аналитики имеют дело с элементами обработки данных и создания статистических показателей с помощью отчетов и визуализации, но фактически процесс начинается с создания инфраструктуры для ввода этих данных. Стандартный рабочий процесс для бизнес-аналитики выглядит следующим образом:
Сбор данных. Откуда бы ни поступали данные: с устройств Интернета вещей, из приложений, электронных таблиц или социальных сетей, — все эти данные необходимо объединить и собрать вместе, чтобы обеспечить к ним доступ. Использование облачной базы данных значительно упрощает процесс сбора.
Глубинный анализ данных. Когда данные получены и сохранены (обычно в озере данных), их нужно отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить этот процесс за счет распознавания закономерностей и повторяющихся действий, таких как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по изучению данных сосредоточиться на получении информации, а не на выполнении логистических задач вручную.
Дескриптивная аналитика. Что происходит и почему? Дескриптивная аналитика данных отвечает на эти вопросы, позволяя лучше понять, что стоит за данными.
Предиктивная аналитика. При наличии достаточного количества данных и достаточной обработки данных дескриптивной аналитики инструменты бизнес-аналитики могут начать создавать прогнозирующие модели на основе тенденций и исторического контекста. Эти модели можно использовать в дальнейшем для принятия обоснованных решений по коммерческим и организационным вопросам.
Визуализация и отчетность. Инструменты визуализации и отчетности могут помочь выполнить разбивку чисел и моделей, так чтобы человеческий глаз мог легко увидеть всю картину. Такие инструменты не только упрощают создание презентаций, но и помогают любому сотруднику: от опытного специалиста по обработке данных до бизнес-пользователя, —бысто получить ценную информацию.
Сравнение бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных
На первый взгляд может показаться, что между бизнес-аналитикой (business analytics) и интеллектуальным анализом бизнес-данных (business intelligence) нет большой разницы. Действительно, у этих понятий много общего, но тем не менее между бизнес-аналитикой и интеллектуальным анализом данных есть разница, которую стоит объяснить.
Конечно, термины очень близки, но интеллектуальный анализ бизнес-данных использует исторические и текущие данные, чтобы понять, что происходило в прошлом и что происходит сейчас. Бизнес-аналитика, в свою очередь, опирается на результаты интеллектуального анализа данных и старается делать прогнозы о том, что может произойти в будущем. Чтобы делать прогнозы на основе данных о вероятности будущих результатов, бизнес-аналитика использует технологии следующего поколения, такие как машинное обучение, визуализация данных и запросы на естественном языке.
Преимущества бизнес-аналитики
Преимущества бизнес-аналитики будут полезны для всех отделов вашей компании. Когда данные из разных отделов объединяются в единый источник, вся компания работает слаженно в рамках непрерывного процесса. Таким образом можно гарантировать, что в данных и коммуникациях не будет никаких пробелов или разрывов, а это, в свою очередь, обеспечит следующие преимущества:
Принятие решений на основе данных. С бизнес-аналитикой принятие сложных решений становится более обоснованным, то есть подкрепленным данными. Благодаря количественной оценке первопричин и четкому определению тенденций можно более предметно и аргументированно обсуждать будущее компании, будь то бюджеты HR, маркетинговые кампании, потребности производства и цепочки поставок или программы расширения продаж.
Удобная визуализация. Программное обеспечение для бизнес-аналитики может преобразовать огромные объемы данных и представить их в простом, но удобном для восприятия виде. Это позволяет решить сразу две задачи. Во-первых, результаты анализа становятся легкодоступными для бизнес-пользователей — достаточно нескольких щелчков мышью. Во-вторых, когда данные представлены в визуальной форме, иногда достаточно просто посмотреть на них, чтобы возникла новая идея.
Моделирование возможных сценариев. Предиктивная аналитика создает для пользователей модели, позволяющие увидеть закономерности и тенденции, которые повлияют на результаты в будущем. Раньше это умели делать только опытные специалисты по анализу данных, но с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики, основанного на машинном обучении, эти модели можно создавать в рамках платформы. Это дает бизнес-пользователям возможность быстро настраивать модель, создавая сценарии возможного развития событий с немного отличающимися переменными, и при этом нет необходимости создавать сложные алгоритмы.
Расширенные возможности. Все перечисленные выше факторы говорят о том, что бизнес-аналитика данных ускоряет получение результатов анализа пользователями. Но когда программное обеспечение для бизнес-аналитики основано на машинном обучении и искусственном интеллекте, становятся доступными и возможности расширенной аналитики. Расширенная аналитика использует способность к самообучению, адаптации и обработке больших объемов данных, чтобы автоматизировать процессы и получать информацию без субъективных ошибок, вносимых человеком.
Сценарии использования бизнес-аналитики
Руководители отделов все чаще пытаются понять, как их решения и бюджеты влияют на бизнес в целом. С помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики можно использовать данные для принятия стратегических решений по любой задаче или в любом отделе.
Маркетинг. Аналитика для определения успеха и влияния
Какие заказчики скорее всего отреагируют на рассылку по электронной почте? Какая окупаемость была у последней кампании? Все чаще и чаще руководители отделов маркетинга пытаются лучше понимать, как их программы влияют на бизнес в целом. Аналитические средства на основе ИИ и машинного обучения позволяют использовать данные для принятия стратегических маркетинговых решений. Подробнее
Управление персоналом. Аналитика для кадрового анализа и обмена данными
Какие факторы стоят за карьерными решениями сотрудников? Все чаще и чаще руководители отделов кадров пытаются лучше понимать, как их программы влияют на бизнес в целом. Имея соответствующие аналитические возможности, руководители отделов кадров могут лучше оценивать количественно и прогнозировать результаты качественно, изучать каналы рекрутинга и анализировать решения сотрудников в массовом порядке. Подробнее
Продажи. Аналитика для увеличения продаж
Что именно подталкивает потенциального заказчика к решению стать покупателем? Средства для подробного анализа позволяют разложить процесс продаж на этапы и определить все важные переменные, которые ведут к покупке. Цена, доступность, география, время года и прочие факторы могут стать переломными моментами на пути заказчика, и аналитика — это тот инструмент, которые позволяет выявить эти моменты. Подробнее
Финансы. Аналитика для правильного планирования бюджета компании
Как увеличить показатели прибыльности? Финансы связаны со всеми остальными отделами, будь то отдел кадров или продаж. Это означает, что инновации играют важную роль, особенно если через финансовый отдел проходят большие объемы данных. Аналитические инструменты позволяют специалистам по финансам предсказывать будущее с помощью предиктивного моделирования, подробного анализа и результатов применения машинного обучения. Подробнее
Успешное внедрение бизнес-аналитики
Компании любого размера из любой отрасли могут трансформировать свою деятельность, процессы принятия решений и построения прогнозов с помощью бизнес-аналитики. Вот несколько историй о том, как наши передовые облачные решения для бизнес-аналитики помогли компаниям улучшить свои показатели.
Например, компания Western Digital теперь получает доступ к данным через свои критически важные бизнес-приложения, включая ERP, EPM и SCM, в 25 раз быстрее, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегическом планировании, инновациях и повышении качества обслуживания клиентов вместо того, чтобы интегрировать точечные системы для анализа данных.
Adventist Health. Компания Adventist Health старается предоставлять пациентам комплексное медицинское обслуживание. Эта стратегия реализуется путем развертывания единого облака, включающего в себя Oracle Cloud EPM, ERP, HCM и Analytics, а также средств управления корпоративными данными и планирования.
Аналитические инструменты и решения для вашего бизнеса: начало работы
В рамках программы Cloud Free Tier новые пользователи получают бесплатный доступ к двум базам данных Oracle Autonomous Database с множеством функций, таких как объектное хранилище и вывод данных. Кроме того, новые пользователи получают бесплатный доступ, позволяющий оценить Oracle Analytics и другие эффективные бизнес-сервисы.
Принимайте обоснованные бизнес-решения быстрее с помощью Oracle Analytics Cloud.
Источник: www.oracle.com
Бизнес-аналитика. Основные понятия, определения. Роль аналитических систем в общей архитектуре корпоративной информационной системы уровня предприятия.
Бизнес-аналитика— это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации.Бизнес-аналитика— это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. Итак,бизнес-аналитика – это представление некоторого явления нашей жизни (в нашем случае бизнеса, организации) в виде модели, отражающей его структуру, для облегчения понимания всеми заинтересованными сторонами. Основная идея BI: — организация доступа конечного пользователя к информации — анализ структурированных данных и информации о бизнесе. Методы анализа данных – направляется пользователем. Средства для анализа: — Пакеты статистического анализа — Средства моделирования — Пакеты для нейронных сетей — Средства нечеткой логики и экспертные системы. Методы разведки данных (datamining) – специализированные алгоритмы, устанавливающие взаимоотношения и тенденции свободные от мнения пользователя. (отбор признаков, кластеризация, стратификация, визуализация и регрессия) Бизнес — игра, в которой нет и не может быть единственно правильных ходов.
- Накоплен набор возможных ситуаций и процедур их реализации. (Формализация — алгоритм)
- Для конфликтных, незапланированных ситуаций приходится импровизировать. (На любом уровне управления)
- Регулярный менеджмент — это не панацея от всех бед, а работа по принятию решений на основе располагаемой информации.
- Для принятия решений есть общие принципы и подходы, которые следует учитывать. (Необходимо знать «7 нот менеджмента», но не достаточно . )
Архитектура современной иасАналитические технологии- это методики, которые на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Аналитические технологии нужны в первую очередь людям, принимающим важные решения — руководителям, аналитикам, экспертам, консультантам. Доход компании в большой степени определяется качеством этих решений — точностью прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий. Прогнозирование:
- курсов валют
- цен на сырье
- спроса
- дохода компании
- уровня безработицы
- числа страховых случаев
Оптимизация:
- расписаний
- маршрутов
- плана закупок
- плана инвестиций
- стратегии развития
Хранилище данных. Концепция построения и использования. Архитектура физической и виртуальной реализации Хранилища данных. Витрина данных.
- интеграция и согласование данных из различных источников, таких как обычные системы оперативной обработки, базы данных, учетные системы, офисные документы, электронные архивы, расположенные как внутри предприятия, так и во внешнем окружении;
- разделение наборов данных, используемых системами выполнения транзакций и СППР.
- Простота создания
- Работа на данных малого объема и низкого качества
- Возможность использования экспертных знаний
- Неспособность обрабатывать большие объемы
- Неспособность анализа сложных закономерностей
- Сильная зависимость от конкретного эксперта
- Отсутствие возможности тиражирования
Ограничение
Для продолжения скачивания необходимо пройти капчу:
Источник: studfile.net
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика помогает получать ценные сведения и принимать стратегические решения. Средства бизнес-аналитики анализируют ретроспективные и текущие данные и представляют результаты в интуитивно понятных визуальных форматах.
Как работает бизнес-аналитика
Превращение необработанных данных в наглядную аналитику для всей организации состоит из четырех ключевых шагов. Первые три — сбор данных, анализ и визуализация — готовят почву для заключительного принятия решений. Раньше компаниям приходилось выполнять большую часть аналитики вручную, однако теперь средства бизнес-аналитики автоматизируют эти процессы, экономя время и усилия.
Шаг 1. Соберите и преобразуйте данные из нескольких источников
В средствах бизнес-аналитики обычно используется метод «извлечение, преобразование и загрузка» (ETL) для агрегирования структурированных и неструктурированных данных из нескольких источников. Эти данные затем преобразуются, пересобираются в модель и сохраняются в центральном хранилище, чтобы приложения могли легко анализировать их и оперировать ими как одним комплексным набором.
Шаг 2. Обнаружьте тенденции и несоответствия
В процессе интеллектуального анализа (или обнаружения данных) обычно используются автоматизированные процессы, которые обнаруживают закономерности и расхождения, проливающие свет на текущее состояние бизнеса. В средствах бизнес-аналитики часто используется несколько типов моделирования данных и аналитики данных — исследовательский, описательный, статистический, прогнозный и другие, — которые углубленно анализируют данные, предсказывают тенденции и делают рекомендации.
Шаг 3. Представьте результаты с помощью решения для визуализации данных
Чтобы отчеты бизнес-аналитики было удобнее понимать и распространять, используются средства визуализации данных. Отчетность оформляется в виде интерактивных информационных панелей, диаграмм, графиков и карт, которые показывают пользователям, что сейчас происходит в бизнесе.
Шаг 4. Принимайте решения на основе аналитики в реальном времени
Представление текущих и исторических данных в контексте с бизнес-операциями помогает компаниям быстро переходить от аналитики к действию. Бизнес-аналитика позволяет вносить корректировки в реальном времени, а также долгосрочные стратегические изменения, чтобы адаптироваться к изменению рынка, устранять неэффективности и проблемы в цепочке поставок, а также решать проблемы клиентов.
Почему компаниям выгодно использовать средства бизнес-аналитики
Поскольку средства бизнес-аналитики ускоряют анализ информации и оценку эффективности, они незаменимы для борьбы с неэффективными процессами, выявления потенциальных проблем, поиска новых источников дохода и определения областей будущего роста.
Вот лишь часть преимуществ бизнес-аналитики для компаний.
- Повышенная эффективность бизнес-процессов.
- Понимание поведения клиентов и покупательских предпочтений.
- Точное отслеживание результативности отделов продаж, маркетинга и финансов.
- Четкие эталонные показатели, основанные на исторических и текущих данных.
- Мгновенные оповещения об аномалиях в данных и о проблемах клиентов.
- Аналитика, которой можно делиться в реальном времени между отделами.
В прошлом средства бизнес-аналитики использовали преимущественно аналитики и ИТ-специалисты. Теперь платформы самостоятельной бизнес-аналитики делают ее доступной всем: от руководителей до линейных подразделений.
Как бизнес-аналитика совершенствует работу в шести ключевых областях
Взаимодействие с клиентами
Получайте всю информацию о клиенте в единой системе, чтобы направлять ресурсы в ключевые области, которые поднимут качество взаимодействия с клиентами и их поддержки.
Продажи и маркетинг
Получите наглядное представление о результативности продаж и маркетинга, поведении и предпочтениях покупателей, чтобы обеспечить эффективность последующих маркетинговых инициатив и рост выручки.
Операции
Усовершенствуйте бизнес-процессы: автоматизируйте рутинные аналитические задачи, оптимизируйте процессы, снизьте неэффективность и повысьте производительность.
Финансы
Используйте настраиваемые панели мониторинга, чтобы получить целостное представление о финансовом состоянии компании, изучать исторические данные, рассчитывать риски и прогнозировать тенденции.
Управление запасами
Автоматизируйте анализ данных и отчетность, чтобы усовершенствовать управление запасами, ускорить выполнение заказов и прогнозировать тенденции спроса.
Безопасность и соответствие требованиям
Централизируйте данные, чтобы повысить точность и прозрачность, а вместе с этим упростить обнаружение ошибок, уязвимостей и снизить риски несоответствия требованиям.
Оценивая средства бизнес-аналитики, выбирайте защищенное, соответствующее нормативным требованиям, доступное по всему миру и надежное решение. Чтобы предоставлять результаты бизнес-аналитики всей вашей организации, оно должно предлагать такие функции, как визуализация данных, общие информационные панели, искусственный интеллект и машинное обучение.
«Наши основные сотрудники, ответственные за принятие решений, получают больше ясности благодаря метрикам, необходимым для выполнения конкретных задач. Теперь не нужно изучать огромные объемы данных, чтобы получить ответы на вопросы. В нашем распоряжении гибкие и интерактивные средства, которые помогают быстро включиться в работу».
Manager, Clinical Research Analytics
Источник: powerbi.microsoft.com
