Давайте начнем с разницы между аналитикой данных и традиционной аналитикой. Эти термины часто используются как синонимы, но здесь есть нюансы. Традиционная аналитика данных относится к процессу анализа огромных объемов собранных данных для получения полезной информации и прогнозирования. Аналитика бизнес-данных (иногда ее называют бизнес-аналитикой (business analytics)) берет эту идею, но помещает ее в контекст понимания бизнеса, часто с предварительно созданным бизнес-контентом и инструментами, 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 данных.
Другими словами, аналитика данных — это более общее описание современного аналитического процесса. Бизнес-аналитика имеет узконаправленный фокус и функционально стала более распространенной и более важной для компаний по всему миру по мере увеличения общего объема данных.
Что такое бизнес-аналитика? Основы бизнес-анализа. Интенсив по аналитике
Используя облачные инструменты аналитики, компании могут консолидировать данные из разных отделов (продаж, маркетинга, отдела кадров и финансов), чтобы получать единое представление о том, как показатели одного отдела влияют на другие. Кроме того, с помощью таких инструментов, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев, можно получить самую разную уникальную аналитику в масштабах всей компании.
Использование инструментов бизнес-аналитики
Аналитика бизнес-данных состоит из множества отдельных компонентов, которые, работая вместе, предоставляют результат анализа. Инструменты бизнес-аналитики имеют дело с элементами обработки данных и создания информации с помощью отчетов и визуализации, но фактически процесс начинается с инфраструктуры для ввода этих данных. Стандартный рабочий процесс для процесса бизнес-аналитики выглядит следующим образом.
Сбор данных. Откуда бы ни поступали данные, будь то устройства Интернета вещей, приложения, электронные таблицы или социальные сети, все эти данные должны быть объединены и централизованы для доступа. 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 эту задачу за счет распознавания закономерностей и повторяемых действий, таких как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по данным больше сосредоточиться на получении информации, а не на ручных логистических задачах.
Дескриптивная аналитика. Что происходит и почему? Дескриптивная аналитика данных отвечает на эти вопросы, позволяя лучше понять, что стоит за этими данными.
Предиктивная аналитика. При наличии достаточного количества данных и достаточной обработки данных дескриптивной аналитики инструменты бизнес-аналитики могут строить прогнозные модели на основе тенденций и исторического контекста. Затем этим модели могут использоваться для принятия обоснованных решений по коммерческим и организационным вопросам.
Визуализация и отчетность. Инструменты визуализации и отчетности могут помочь разложить числа и модели, так чтобы человеческий глаз мог легко увидеть всю представленную картину. Такие инструменты не только позволят проще создавать презентации, но и помогут любому, от опытного специалиста по обработке данных до бизнес-пользователя, быстро получить ценную информацию.
Сравнение бизнес-аналитики и бизнес-отчетности
На первый взгляд может показаться, что между бизнес-аналитикой (business analytics) и интеллектуальным бизнес-анализом (business intelligence) (чаще называемым также бизнес-аналитикой) нет большой разницы. Действительно, между этими понятиями есть много общего, но тем не менее между бизнес-аналитикой и бизнес-анализом есть разница, которую нужно объяснить.
Конечно, термины очень взаимосвязаны, но интеллектуальный бизнес-анализ использует исторические и текущие данные, чтобы понять, что происходило в прошлом и что происходит сейчас. Бизнес-аналитика, с другой стороны, строится на основе интеллектуального бизнес-анализа и старается делать обоснованные 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 очевидны для всех отделов Вашей компании. Когда данные из разных отделов объединяются в единый источник, вся компания работает слаженно в рамках непрерывного процесса. Таким образом гарантируется, что в данных и коммуникациях не будет никаких пробелов или перерыWow, что открывает 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 обоснованно оценить будущее компании, будь то бюджеты HR, маркетинговые кампании, потребности производства и цепочки поставок или программы расширения продаж.
Быстрая визуализация. Программное обеспечение для бизнес-аналитики может преобразовывать огромные объемы данных и представлять их в простом, но эффективном для восприятия виде. Этим достигаются два результата. Во-первых, результаты анализа становятся намного более доступными для бизнес-пользователей — достаточно нескольких щелчков мышью. Во-вторых, при представлении данных в визуальном формате новые идеи могут возникнуть просто за счет просмотра данных в другом формате.
Моделирование сценария «что, если». Предиктивная аналитика создает модели для пользователей, чтобы они увидели закономерности и тенденции, которые будут влиять на результаты в будущем. Раньше это было прерогативой опытных специалистов по анализу данных, но с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики, основанного на машинном обучении, эти модели могут быть созданы на самой платформе. Это дает бизнес-пользователям возможность быстро настраивать модель, создавая сценарии «что, если» с немного отличающимися переменными без 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 для автоматизации процессов и получения информации без субъективных ошибок, вносимых человеком.
Сценарии использования бизнес-аналитики
Все чаще и чаще руководители отделов маркетинга пытаются лучше понять, как их решения и бюджеты влияют на бизнес в целом. С помощью программного обеспечения 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 стремятся больше понять, 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
Когда наступает тот критический момент, когда потенциальный заказчик решает 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, который позволяет выявить эти моменты. Подробнее
Финансы. Аналитика для правильного планирования бюджета компании
Как увеличить показатели прибыльности? Финансовый отдел связан со всеми другими 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, процесс принятия решений и прогнозы с помощью бизнес-аналитики. Вот несколько историй о том, как наши ведущие в отрасли 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 понимании, инновациях и улучшении качества обслуживания клиентов вместо того, чтобы интегрировать точечные системы для анализа данных.
Adventist Health. Adventist Health старается предоставлять пациентам комплексное медицинское обслуживание. Эта стратегия реализуется путем развертывания единого облака в составе 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 программе Cloud Free Tier новые пользователи получают всегда бесплатный доступ к двум базам данных Oracle Autonomous Database, вместе с множеством функций, таких как объектное хранилище и вывод данных. Кроме того, новые пользователи получают бесплатный доступ, чтобы попробовать Oracle Analytics и другие эффективные бизнес-сервисы.
Принимайте бизнес-решения быстрее и более обоснованно с помощью Oracle Analytics Cloud.
Источник: www.oracle.com
Что такое бизнес-аналитика и зачем она нужна?
Многие компании не перестают думать, как из месяца в месяц и из года в год повышать прибыль. Как улучшать свои продукты, повышать конверсию и самое главное, как анализировать всё это.
Один из важнейших элементов любого бизнеса — как раз анализ. Важно постоянно контролировать все изменения, чтобы понимать значения тех или иных показателей. От корректно проведенного анализа и стратегически верных шагов после него зависит успешность компании в будущем.
Что такое бизнес-аналитика?
Само понятие “бизнес-аналитика” существует довольно давно. Как только появились рыночные отношения, людям стало интересно, сколько они могут заработать завтра, через неделю или месяц.
Конечно, аналитика прошлого и настоящего кардинальным образом отличается. Сейчас это практически полностью оцифрованная информация, сбор и обработка которой в большинстве случаев является автоматическим процессом. Современное объяснение этого понятия звучит так.
Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) — способ отображения данных, которые поступают из разных источников и используются компаниями для принятия взвешенных управленческих решений.
Конечно, можно работать и не погружаясь глубоко в анализ бизнес-показателей, но с таким подходом вряд ли получится масштабировать компанию . Так как без достоверных и актуальных данных бизнес идет вперед практически “вслепую”.
Зачем аналитика нужна бизнесу?
Масштабирование всегда должно быть связано с результатами анализа и стратегическим планом, основанным на количественных и качественных показателях.
Однако не только при расширении бизнеса нужно подключать аналитику. Важно рутинно следить за динамикой продаж, результатами рекламы и коэффициентом конверсий. Только так можно удерживать позиции на высококонкурентном рынке.
Какие же преимущества от внедрения бизнес-аналитики. Выделим ключевые плюсы для любого бизнеса.
Повышает эффективность работы сотрудников
Один из самых главных плюсов работы с бизнес-аналитикой — это возможность влиять на результативность работы сотрудников компании.
Когда в распоряжении есть данные о том, какой сотрудник и как выполняет свои обязанности — например, насколько высок у него процент отказов от покупки,- можно строить планы по повышению квалификации работников или награждать отличившихся.
Повышает качество обслуживания клиентов
Упомянутый в предыдущем пункте “процент отказов” также напрямую влияет на качество обслуживания клиентов.
Если «процент отказов» больше обычного и повышается каждый месяц, то нужно немедленно искать те зоны, которые нужно экстренно улучшать.
Поработав с персоналом и уменьшив процент отказов, повысится качество обслуживания клиентов. А следом за ним и важный показатель — лояльность потребителей к бренду.
Прогнозирует ожидаемую прибыль
Данные, полученные от проведенного анализа бизнеса, можно применять при прогнозировании денежных поступлений. Это позволит строить планы на распределение маркетингового бюджета и затрат на расширение бизнеса.
Например, зная данные по продажам за лето прошлого года, можно прогнозировать приблизительную прибыль, учитывая сезонность и потребительскую способность.
Эта информация поможет выделить на рекламу и закупки нужную сумму. А отделу продаж предоставить точные планы по необходимой прибыли. Согласитесь, намного спокойнее знать даже приблизительные данные, чем работать и только гадать, какие цифры может принести компания через месяц или через полгода.
Как внедрить аналитику в свой бизнес?
Для того, чтобы получить какие-то данные нужно сначала определиться с каких источников вам нужно их собирать. После этого подумать какие именно инструменты аналитики применить, и как за всем этим в итоге следить и анализировать
Выбрать источники для аналитики
Это может быть любой источник рекламы или продаж —, социальные сети компании, онлайн-акции и так далее. Но не распыляйтесь и не запускайте всё что можно в один момент, так можно запутаться и потеряться в данных.
Намного лучше запускать анализ поэтапно. Например, если ваши основные продажи сейчас идут с сайта, то логично настроить сначала аналитику на нём и собрать данные хотя бы за отчетный месяц.
После этого можно обработать полученные данные и перейти к следующему показателю. Обычно на втором месте идут социальные сети компании. В каждой есть своя статистика и правила, так что определите наиболее перспективную для себя и собирайте данные для дальнейшего анализа.
Последующие этапы могут быть уникальны у каждого направления бизнеса. Для кого-то развивающиеся маркетплейсы, а для кого-то сбор информации с онлайн-площадок — Яндекс.Директ и Google Ads.
Если у вас внедрена CRM-система , то это также может быть очень информативный источник сбора бизнес-аналитики.
После того как Вы определите все источники, анализ информации с которых важен для вас на данный момент, можно переходить к выбору инструментов аналитики.
Мы не будем расписывать каждый сервис, который может собирать аналитику для бизнеса. Их огромное множество и каждый отличается своими преимуществами и недостатками.
Чтобы начать собирать аналитику и постепенно наращивать объемы изучения данных, не нужно сразу подключать сложные решения. Лучше начать с упрощенных, но надёжных.
Внедрение бизнес-аналитики
Если у вас много источников и ещё больше инструментов для проведения бизнес-аналитики, то следить за всеми данными может быть очень сложно.
Многие компании устанавливают на свой сайт Яндекс или Google счетчики и не понимают как работать с теми данными, которые им доступны. Знание посещаемости и времени на сайте не поможет рассчитать прибыль или спрогнозировать бюджет без особых знаний.
Гораздо лучше автоматизировать сбор и вывод аналитики в одном удобном дашборде. Например, с помощью сервиса ROMI center можно автоматически передавать любые данные в дашборды, чтобы получить возможность быстро и взвешенно принимать управленческие решения.
Интерфейс ROMI center
Этот сервис поддерживает интеграцию с многими инструментами, способен отправлять данные в Google Analytics, Google Data Studio и так далее. А также анализировать те данные, которые нужны вашему бизнесу, создавая собственные отчеты.
коротко о главном
Важнейшим инструментом масштабирования бизнеса является сбор и анализ аналитических данных о продажах и маркетинговых показателях.
Знания, полученные от проведения бизнес-аналитики, можно применять для улучшения эффективности работы сотрудников.
С помощью данных из анализа можно рассчитывать прогнозируемую прибыль компании и повышать качество обслуживания клиентов.
Не стоит использовать разрозненные инструменты анализа одновременно. Так можно запутаться и потеряться в данных.
Лучше автоматизировать сбор и вывод аналитики в одном удобном дашборде.
Было полезно? Поделись с коллегами:
Источник: mediarost.com
Бизнес аналитик — кто это и чем он занимается?
Интернет профессии
Автор Елена Савельева На чтение 10 мин Просмотров 533 Опубликовано 1 февраля, 2021
Здравствуйте дорогие читатели!
Продолжаем обзор современных интернет профессий. Сегодня я расскажу о профессии бизнес-аналитика – кто это, чем занимается, сколько зарабатывает и где можно научиться такой специальности. Хочу сразу сказать, что эта специальность есть и в сфере оффлайн. Но в данном случае речь пойдет о профессии в сфере интернет-пространства.
Кто такой бизнес-аналитик?
Профессия бизнес-аналитика относится скорее к сфере IT и стоит в одном ряду с такими специальностями, как проектировщик ПО и разработчик. Хотя она более молодая. Но со временем потребность в таких специалистах постоянно увеличивается.
Бизнес-аналитик это своего рода связующее звено между проектировщиком и заказчиком. Не секрет, что в последнее время бизнес активно покоряет просторы интернета, при этом это не только небольшие торговые компании, но и более крупный бизнес.
Конкуренция растет и для того, чтобы не просто быть на плаву, а вести успешный бизнес, необходим грамотный подход. Для этого и нужен бизнес-аналитик. Вы конечно можете запустить рекламу и привлечь клиентов, но ответить на вопрос прибыльно это или нет, может только бизнес-аналитик.
Суть работы такого специалиста заключается в анализе бизнеса клиента. Он должен изучить прошлый опыт (если есть), текущую ситуацию, выявить сильные и слабые стороны бизнеса, оценить позиции конкурентов. При этом для анализа используются не только оцифрованные данные, но и несистематизированная информация.
На основании полученных данных специалист разрабатывает концепцию развития бренда или бизнеса для клиента в соответствии с его потребностями. При этом он должен оценить все возможные риски и предоставить заказчику наиболее эффективное решение.
Также бизнес-аналитик транслирует программистам-разработчикам требования заказчика в соответствии с выбранной стратегией развития, для дальнейшего внедрения. Или, проще говоря, он составляет техническое задание, в котором поэтапно прописывает все, что нужно будет сделать разработчикам и другим членам команды.
Именно от качества работы бизнес-аналитика зависит насколько прибыльным будет проект. Поэтому на этого специалиста ложится серьезная ответственность.
Обязанности бизнес-аналитика
А теперь немного подробнее расскажу о том, что входит в обязанности бизнес-аналитика (кстати, в некоторых вакансиях требования к специалисту немного отличаются, но это уже пожелания работодателей). Итак, функционал бизнес-аналитика следующий:
- анализ требований заказчика;
- оценка конкурентной ситуации;
- разработка стратегии развития;
- оценка возможных вариантов и выбор оптимального;
- предоставление выбранного варианта на согласование заказчику;
- написание спецификации программистам для дальнейшей разработки;
- постоянное согласование действий и коммуникация между клиентом и программистами-разработчиками.
Знания и навыки для работы бизнес-аналитиком
Для того чтобы работать бизнес-аналитиком, необходимо обладать не только определенными знаниями и навыками, но и иметь соответствующий склад характера. Но обо всем по порядку.
И начнем с профессиональных навыков. Бизнес-аналитик должен знать:
- основы бизнес-планирования, системного анализа и WEB-программирования;
- программные продукты ARIS Express, Business Studio и другие;
- программы: SAP, Oracle, MS Visio, MS SQL и другие;
- знание основных инструментов бизнес-аналитика (яндекс.Метрика, Google Analytics)
- принципы и опыт в построении моделей — как есть и как должно быть;
- умение писать технические задания для программистов.
Помимо этого, бизнес-аналитик это человек с аналитическим складом ума, ответственный и организованный, внимательный, усидчивый, терпеливый и коммуникабельный. Он должен видеть бизнес с одной стороны глазами клиента, с другой – со стороны потребителей, а еще учитывать возможности своей команды разработчиков. Поэтому умение находить общий язык с разными людьми и брать на себя ответственность просто необходимо для успешной работы специалиста.
И конечно, необходимо постоянно учиться, повышать свой уровень знаний – читать специализированную литературу, посещать тренинги и вебинары, общаться с другими коллегами.
Отличие бизнес-аналитика от Data Scientist
Иногда бизнес-аналитика путают со специалистом Data Scientist или думают, что это одно и тоже, только названия разные. На самом деле это не так. Несмотря на некоторое сходство в функционале, это все же абсолютно разные профессии.
Главное отличие в том, что дата сайентист на основании полученных и обработанных данных прогнозирует результат с помощью технических средств – программирование и математическая статистика. А бизнес-аналитик преследует другую цель – коммерческую, он должен выбрать ту прогнозную модель, которая будет наиболее эффективной и принесет максимум прибыли. Использует при этом аналитические и статистические данные.
Кстати, эти два специалиста могут работать в одной команде. Именно бизнес-аналитик может привлечь дата сайентиста для технического решения ряда вопросов, которые принесут лучшие коммерческие результаты.
Сколько получает специалист и где найти работу?
А теперь о том, сколько может заработать бизнес-аналитик и где найти такую работу. Как и в любой другой интернет-профессии, доход специалиста зависит напрямую от опыта, количества выполняемых функций и наличия в портфолио успешных проектов. Также доход отличается если вы работаете в штате компании или на фрилансе.
Если вы начинающий специалист со стажем около 1 года, то можете рассчитывать на зарплату в пределах 45 тысяч рублей. Более опытные специалисты могут получать от 80 до 150 тысяч рублей. И это не предел. Чем больше успешных работ, тем выше доход, причем на фрилансе вы можете работать с несколькими проектами одновременно и это в разы увеличит ваш доход.
Конечно, немаловажно, в каком регионе вы будете работать. Максимальные ставки, как и по другим профессиям, в Москве. Но если вы работаете удаленно, на фрилансе, ваше местонахождение не может ограничить ваш доход.
Найти работу вы можете на специализированных сервисах по подбору персонала, например HH.ru или Работа.ru. А также на биржах фриланса – найти заказчика или самому разместить объявление. Вариантов поиска множество, выбирайте любой, который подходит вам больше всего.
Видео обзор профессии
Плюсы и минусы профессии
Чем занимается бизнес-аналитик и сколько зарабатывает вы уже поняли. А теперь немного общих характеристик, которые можно отнести к преимуществам профессии и ее недостаткам. Это поможет вам понять, устраивает вас такая работа или нет. Итак:
Источник: iprodvinem.com
Говорим правильно: бизнес-анализ vs бизнес-аналитика и другие НЕсинонимы
Одним из маркеров, отличающих новичка от опытного специалиста, является корректное использование профессиональной терминологии, т.е. осмысленное употребление нужных выражений к месту и по делу. Сегодня рассмотрим, какие ошибки чаще всего совершают аналитики и почему близкие по звучанию слова на самом деле означают разные вещи.
Бизнес-анализ или бизнес-аналитика
Несмотря на похожее звучание, бизнес-анализ и бизнес-аналитика являются разными профессиональными направлениями: они имеют различное назначение, работают с разными объектами исследований с помощью разных инструментов. Бизнес-аналитика – это сбор, агрегация и визуализация процессных, продуктовых и прочих бизнес-метрик, а также важных показателей управленческого учета для принятия решений. Чаще всего это делается с помощью информационных систем класса Business Intelligence (BI), которые позволяют консолидировать данные из различных источников и наглядно отобразить их в виде графиков и таблиц на красивых витринах (дэшбордах). Наиболее популярными BI-системами сегодня считаются Power BI от Microsoft, Tableau, Qlick, SAS BI, TIBCO Spotfire, Oracle BI, SAP BO и пр. Многие прикладные системы также сегодня позволяют формировать локальные дэшборды, помогая руководителю принимать управленческие решения на основе данных.
За настройку интеграций BI-систем с источниками данных и визуализацию информации отвечает BI-аналитик, который понимает бизнес-смысл и структуры исследуемых данных, а также модели их представления в прикладных системах. К hard skills такого BI-специалиста также относится умение писать сложные SQL-запросы.
Однако, несмотря на то, что BI-аналитик работает с бизнес-данными, он оперирует результатами на количественном уровне, но не решает задачи бизнес-анализа как качественного исследования, что делает бизнес-аналитик. Иначе говоря, BI-аналитик и бизнес-аналитика – это про числа, их агрегацию и визуализацию. А на вопрос, почему получились такие числа, т.е. по какой причине фактические показатели отклонились от запланированных и каким образом это можно исправить в приемлемые для бизнеса сроки и деньги, отвечает бизнес-аналитик и бизнес-анализ. Для такого комплексного качественного исследования используются специальные техники и инструменты бизнес-анализа, от поиска причин с помощью диаграммы Исикавы до разработки требований к ПО для улучшения значений показателей бизнес-процессов.
Таким образом, можно сказать, что бизнес-анализ – это более крупная область деятельности, включающая рассмотрение показателей управленческого учета, за которые отвечает бизнес-аналитика, чтобы составить комплексную картину «как есть» (as-is). Бизнес-аналитик на основании количественных значений проводит качественное исследование, почему числа получились такими, что нужно изменить и как. Разумеется, не имея корректных данных по текущей деятельности предприятия, бизнес-аналитик не сможет разработать варианты ее улучшения, т.е. модели как должно быть (as-to-be). Поэтому бизнес-аналитик и BI-аналитик работают вместе, но с разными целями, объектами и инструментами.
Источник: babok-school.ru
