Business intelligence бизнес аналитика это одно

Жукова, М. О. Анализ систем Business Intelligence в РФ / М. О. Жукова, А. С. Печурочкин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 27 (265). — С. 22-24. — URL: https://moluch.ru/archive/265/61322/ (дата обращения: 02.06.2023).

Анализ текущего состояния рынка систем Business Intelligence в Российской Федерации, основных тенденций и перспектив его развития.

Ключевые слова: Business Intelligence, BI, бизнес-аналитика, IT-инструменты, машинное обучение, системы поддержки принятия решений.

В мире, в котором индустрия 4.0 становится объективной реальностью, когда происходит массовое и повсеместное внедрение киберфизических и информационных систем в производство, сферу услуг, быт, досуг, большие объемы накопленной бизнесом информации больше не могут лежать мёртвым грузом на жёстких дисках, неизбежно порождая вопрос о возможности извлечения пользы из них.Рынок аналитики — один из самых прогрессивных с точки зрения внедрения в него новейших ИТ-инструментов, так как результаты анализа данных могут прямо влиять на эффективность управленческих решений и, соответственно, на показатели бизнеса. Технологии облачных вычислений, машинное и глубокое обучение, Internet of Things — все эти новейшие инструменты уже используются для повышения скорости и прозрачности работы с информацией

Что такое бизнес-аналитика? Business Intelligence (BI) простым языком.

Впервые термин Business Intelligence предложил американский ученый Ханс Петер Лун (1896–1964). Годом рождения BI считается 1958 год, когда Лун опубликовал в IBM System Journal статью «A Business Intelligence System». В ней он представил бизнес набором различных видов деятельности в различных сферах, а обеспечивающие его системы — системами, поддерживающими разумную деятельность (intelligence system).

Идеи Луна о BI во многом опередили свое время, так что часть его работы, посвященная этой теме, была забыта вплоть до тех пор, когда аналитик компании Gartner Говард Дреснер в 1989 году, по сути, открыл их заново. Дреснер дал BI расширительную трактовку, предложив использовать этот термин в качестве зонтичного для различных технологий, предназначенных для поддержки принятия решений, но не более того. После этого начались расхождения во мнениях.

Спустя еще несколько десятилетий поисков и обсуждений, точка зрения Дреснера стала общепринятой. Термин Business Intelligence объединил под собой различные инструменты и программное обеспечение, которые в конечном итоге служат именно той цели, которую определил Лун — они, каждый по-своему, способствуют человеку в процессе превращения разнородных и не всегда структурированных данных в полезную для него информацию.

Системы Business Intelligence (бизнес-аналитика, бизнес-анализ) по своей сути являются программным обеспечением, созданным для помощи управленцу в анализе различной информации о своей компании, её деятельности и её окружении. BI-технологии позволяют работать с большими объёмами информации, моделировать различные варианты развития событий, фокусировать пользователей на ключевых факторах эффективности предприятия.

Кем я работаю в США: Business Intelligence (BI) простым языком

Российский рынок BI-решений растет и развивается, успешно используя не только западные практики, но и активно создавая свои собственные решения. Однако, стоит отметить, что изначально подход российских организаций к внедрению BI-систем отличается от зарубежного. Западные заказчики в результате реализации более зрелого процессного подхода предпочитают внедрять решения для совместного использования всеми подразделениями компании. В России была более распространена «частичная автоматизация» по дивизионам, когда аналитическая система устанавливается «под задачи» одного-двух подразделений. [1] Со временем топ-менеджмент и владельцы бизнеса все более осознанно подходят к цифровой трансформации компаний, все большее внимание уделяется управлению большими данными (Big Data), которые собираются в процессе функционирования бизнеса. IT-структуру все чаще выстраивают или реорганизовывают вокруг комплексных решений, помогающих непрерывно управлять накапливающейся информацией.

Возрастает роль аналитики в организации и оптимизации бизнес-процессов компаний, что вкупе с ростом количества требующей обработки информации и опережающим развитием инструментов обработки данных, вызывает увеличение продаж аналитического ПО и консалтинговых услуг по этому направлению. Кроме того, рост рынка систем Business Intelligence стимулируется программой «Цифровая экономика» — в числе важнейших цифровых технологий в ней выделены большие данные и искусственный интеллект.

Отечественный рынок BI стабильно растет и, исходя из тенденций, можно предположить, что он и будет продолжать расти в среднем на 10–15 % в год. В России уже присутствуют вендоры качественного и многофункционального программного обеспечения, а также продолжают появляться новые решения.

Заметное оживление рынка можно обосновать двумя основными драйверами:

– долгое время копившаяся потребность в практически полезной для развития бизнеса аналитике, наконец, вызвала серьезные изменения в требованиях к IT-системами и подходах к их построению и развитию;

– значительно повысился уровень работы с данными, так что стандартизованные «формальные» отчеты уже никому не нужны — на первый план выходят не преднастроенные отчеты и модели, а возможность пользователю самостоятельно работать с набором данных.

Кроме того, интерес компаний все больше уходит в сторону прогнозных моделей. Обычный отчет позволяет понять, что уже произошло, какой результат компания имеет на текущий момент, но вектор ощутимо смещается в сторону вопроса «что произойдет дальше?».

Здесь вступают в действие уже алгоритмы машинного обучения, прогнозные модели, которые по факту, позволяют предсказывать будущее, а также его варианты и, более того, моделировать идеальные схемы достижения тех или иных заданных бизнес-результатов. В настоящее время это одно из самых популярных инновационных направлений на аналитическом рынке — интеграция BI-систем с инструментами машинного обучения. Обучение позволяет находить в больших объемах данных любые, даже скрытые, закономерности. Особенно такие инструменты полезны при настройке различных рекомендательных и поддерживающих сервисов: система, обрабатывающая раз за разом большие массивы информации о сделках, контрактах и договорах, может автоматически предлагать варианты потенциальных партнеров, обновлять клиентскую базу, или же рекомендовать способы очистки данных в зависимости от того, как они стандартизировались раньше.

Одновременно машинное обучение помогает повысить точность данных и уменьшить число ошибок при их обработке — система в прямом смысле слова «учится на своих ошибках», что особенно важно для финансовой и управленческой аналитики. В тоже время, благодаря совершенствованию инструментов кибербезопасности, доверять инструментам аналитики можно даже критичные для бизнеса процессы.

Говоря о барьерах развития рынка BI, можно выделить ряд факторов, остающихся неизменными долгое время: тяготение к иерархическому типу управлению, традиционность подходов принятия решений, слабость культуры работы с данными. Последняя названная проблема особо чувствительна для оценки стоимости и эффективности решений, так как BI по своей сути является витриной данных из множества источников и если сами данные не корректны, то и выводы, которые по ним будут строиться также будут не верны. [2]

Среди специфических проблем рынка выделяется проблема с безопасностью данных: ранее полностью изолированные от внешнего мира предприятия сейчас должны обмениваться данными, получать и обрабатывать данные со своих географически удаленных объектов. Безусловно, этот процесс несет дополнительные риски и угрозы, которые не всегда адекватно оцениваются компаниями. Тормозит развитие рынка BI и отсутствие стимулирования со стороны государства вывода российских продуктов на внешние рынки. Проблема усугубляется отсутствием государственных и отраслевых стандартов по требованиям к аналитическим системам, которые позволили бы поддерживать здоровую конкуренцию на рынке между крупными, средними и малыми компаниями, тем самым стимулируя планомерное развитие серьезных BI-решений

Комбинацию систем Business Intelligence с современными технологиями машинного обучения, искусственного интеллекта и роботизации уже называют «интеллектуальной аналитикой». Однако еще очень рано говорить о переходе отечественного бизнеса к данному пути: большинство руководителей только задумываются о внедрении интеллектуальной автоматизации, единицы пытаются экспериментировать с подобными решениями. Тем не менее, большинство облачных BI-платформ предоставляют возможности интеллектуального анализа данных и текстов, эконометрического анализа или аналитики больших данных в режиме реального времени без серьезных затрат на «поумневшую» ИТ-инфраструктуру.

1. BI в России: особенности рынка // РБК. URL: http://softline.rbc.ru/page/bi-v-rossii-osobennosti-ryinka/ (дата обращения: 20.06.2019).
2. Business Intelligence (рынок России) // Tadviser. Государство. Бизнес. ИТ. URL: http://www.tadviser.ru (дата обращения: 19.06.2019).

Основные термины (генерируются автоматически): машинное обучение, данные, IBM, долгое время, искусственный интеллект, программное обеспечение, решение, Россия, система, уж.

Источник: moluch.ru

Бизнес-аналитика — BI

Бизнес-аналитика (BI) относится к процедурной и технической инфраструктуре, которая собирает, хранит и анализирует данные, полученные в результате деятельности компании. BI — это широкий термин, который охватывает интеллектуальный анализ данных , анализ процессов, сравнительный анализ производительности и описательную аналитику . BI анализирует все данные, генерируемые бизнесом, и представляет удобные для понимания отчеты, показатели эффективности и тенденции, которые используются для принятия управленческих решений.

Истоки BI

Потребность в бизнес-аналитике возникла из концепции, согласно которой менеджеры с неточной или неполной информацией склонны в среднем принимать худшие решения, чем если бы у них была более подробная информация. Создатели финансовых моделей понимают это как «мусор на входе, мусор на выходе». BI пытается решить эту проблему путем анализа текущих данных, которые в идеале представлены на панели быстрых показателей, предназначенных для поддержки более эффективных решений.

Краткая справка

Большинство компаний могут получить выгоду от внедрения решений бизнес-аналитики; менеджеры с неточной или неполной информацией в среднем склонны принимать худшие решения, чем если бы у них была более подробная информация.

Растущее поле

Чтобы быть полезной, бизнес-аналитика должна стремиться к повышению точности, своевременности и объема данных. Эти требования означают поиск дополнительных способов сбора информации, которая еще не записана, проверку информации на наличие ошибок и структурирование информации таким образом, чтобы сделать возможным широкий анализ.

На практике, однако, компании имеют неструктурированные данные или данные в различных форматах, что затрудняет сбор и анализ. Таким образом, компании-разработчики программного обеспечения предоставляют решения для бизнес-аналитики для оптимизации информации, полученной из данных. Это программные приложения корпоративного уровня, предназначенные для объединения данных и аналитики компании .

Хотя программные решения продолжают развиваться и становятся все более изощренными, специалистам по обработке данных по-прежнему необходимо находить компромисс между скоростью и глубиной отчетности. Некоторые идеи, полученные из больших данных , заставляют компании изо всех сил фиксировать все, но аналитики данных обычно могут отфильтровать источники, чтобы найти набор точек данных, которые могут представлять состояние процесса или бизнес-области в целом. Это может уменьшить необходимость захвата и переформатирования всего для анализа, что экономит время анализа и увеличивает скорость отчетности.

Ключевые моменты

• BI представляет собой техническую инфраструктуру, которая собирает, хранит и анализирует данные компании.
• BI анализирует данные и создает отчеты и информацию, которые помогают менеджерам принимать более обоснованные решения.
• Компании-разработчики программного обеспечения создают решения бизнес-аналитики для компаний, которые хотят более эффективно использовать свои данные.

Преимущества бизнес-аналитики

Есть много причин, по которым компании переходят на BI. Многие используют его для поддержки таких разнообразных функций, как найм, соблюдение нормативных требований , производство и маркетинг. BI — это основная ценность бизнеса; трудно найти сферу бизнеса, в которой не было бы преимуществ от более качественной информации для работы.

Некоторые из многих преимуществ, которые компании могут получить после внедрения бизнес-аналитики в свои бизнес-модели, включают более быструю и точную отчетность и анализ, улучшенное качество данных, большую удовлетворенность сотрудников, снижение затрат и увеличение доходов, а также возможность принимать более обоснованные бизнес-решения.

Быстрый факт

BI был разработан, чтобы помочь предприятиям избежать проблемы «мусор на входе и мусор», которая является результатом неточного или недостаточного анализа данных.

Если, например, вы отвечаете за производственные графики для нескольких заводов по производству напитков, а продажи демонстрируют сильный рост по сравнению с предыдущим месяцем в определенном регионе, вы можете утвердить дополнительные смены почти в режиме реального времени, чтобы ваши заводы могли удовлетворить спрос.

Точно так же вы можете быстро приостановить производство, если более прохладное, чем обычно, лето начнет влиять на продажи. Эта манипуляция производством — ограниченный пример того, как BI может увеличить прибыль и снизить затраты при правильном использовании.

Похожие статьи

• Аналитик данных: карьера и квалификация
• Карьерный совет: финансовый аналитик против аналитика данных
• Стать финансовым аналитиком
• Финансовый аналитик и аналитик-исследователь: в чем разница?
• Должностная инструкция для аналитика целостности данных
• Хранилище данных
• Наука о данных
• Технологии бизнес-аналитики: некоторые общие функции
• Карьера финансового или бизнес-аналитика?
• Технический анализ

Источник: nesrakonk.ru

Бизнес-аналитика против больших данных — 6 потрясающих сравнений

Различия между бизнес-аналитикой и большими данными

Простая бизнес-аналитика — это совокупность систем, программного обеспечения и продуктов, которые могут импортировать большие потоки данных и использовать их для создания значимой информации, указывающей на конкретный вариант использования или сценарий.

Большие данные — самое популярное слово в бизнесе. Большие данные меняют нашу повседневную деловую жизнь. Все думают, что Большие Данные — это не что иное, как огромный объем данных. Но на самом деле это не просто огромный объем данных, это также структура данных, обработка данных с целью создания добавленной стоимости для организации.

Сравнение личных данных между бизнес-аналитикой и большими данными (инфографика).

Ниже приведены 6 лучших сравнений бизнес-аналитики и больших данных.

Ключевые различия между бизнес-аналитикой и большими данными

Ниже приведен список элементов, объясняющих различия между бизнес-аналитикой и большими данными

• Цель как BI, так и Big data — помочь бизнесу принимать правильные решения, анализируя огромные наборы данных для расширения бизнеса и оптимизируя затраты.
• Этот анализ данных не только позволяет принимать решения, но и принимает активное участие в разработке стратегий и методов, обеспечивающих успех организаций. Этот анализ данных можно назвать «бизнес-аналитикой», тогда как «большие данные» — это относительно новый термин для бизнес-аналитики.
• Со времен BI объемы данных становятся невероятно большими, и лучший пример, который мы можем рассмотреть, — это социальные сети. В результате следует приложить больше усилий и стратегий для их решения и сделать их полезными для успешного ведения бизнеса.
• Business Intelligence помогает находить ответы на известные нам вопросы бизнеса, тогда как Big Data помогает нам находить вопросы и ответы, которые мы не знали раньше.
• Хотя Business Intelligence и Big Data являются двумя технологиями, используемыми для анализа наборов данных, чтобы помочь организациям в процессе принятия решений, между ними существуют различия. Они оба отличаются в том, как они анализируют данные.
• Бизнес-аналитика основана на принципе объединения всех наборов бизнес-данных в центральный сервер. Эти данные будут анализироваться в автономном режиме после сохранения информации в платформе или среде, называемой хранилищем данных. Наборы данных структурированы в реляционной базе данных с дополнительными индексами и формами доступа к таблицам в хранилище.
• В то время как в среде больших данных данные хранятся в распределенной файловой системе (например, HDFS), а не на центральном сервере. Данные будут распределены по рабочим узлам для удобства обработки. Распределенная файловая система намного безопаснее и гибче.
• BI-решения передают данные в функции обработки, тогда как решения Big Data переносят функции обработки в наборы данных. Поскольку анализ расположен вокруг информации (данных), проще обрабатывать большие суммы.
• BI-решения больше ориентированы на структурированные данные, тогда как инструменты больших данных могут обрабатывать и анализировать данные в различных форматах, как структурированных, так и неструктурированных.
• Решения для больших данных могут обрабатывать исторические данные, а также данные, поступающие из источников в режиме реального времени, тогда как в Business Intelligence он обрабатывает наборы исторических данных.
• Технология больших данных использует концепции параллельной обработки (алгоритм сокращения карт), что повышает скорость анализа и обработки наборов данных, распределяя задания по нескольким параллельным процессам выполнения. В конце результаты объединяются и отображаются, что облегчает анализ больших объемов.,

Business Intelligence vs Сравнительная таблица больших данных

• живописная картина
• Qlik Sense
• Аналитическая онлайн-обработка (OLAP)
• Sisense
• Хранилище данных
• Цифровые информационные панели и интеллектуальный анализ данных
• Microsoft Power BI
• Google Analytics и т. Д.

• Hadoop
• искра
• улей
• Polybase
• престо
• Cassandra
• Plotly
• Cloudera
• Шторм и т. Д.

• Помогает в принятии лучших деловых решений
• Более быстрая и точная отчетность и анализ
• Улучшенное качество данных
• Снижение затрат
• Увеличить доходы
• Повышение операционной эффективности и т. Д.

• Лучшее принятие решений
• Обнаружение мошенничества
• Хранение, добыча и анализ данных
• Прогнозирование рынка и прогнозирование
• Улучшает сервис
• Помогает в реализации новых стратегий
• Будьте в курсе тенденций клиентов
• Экономия на издержках
• Лучшее понимание продаж, что помогает в увеличении доходов и т. Д.

Вывод — бизнес-аналитика против больших данных

В современную эпоху важность данных в бизнесе очень важна; потому что значимые решения могут быть приняты только с анализом данных, и эти решения помогут бизнесу расти дальше. И BI, и Big data помогают анализировать данные, чтобы получить представление и просмотреть соответствующие данные.

Бизнес-аналитика и большие данные должны быть синхронизированы, должны использоваться вместе. Они оба не одно и то же, но у них много общих целей. Многие различия между бизнес-аналитикой и большими данными имеют тенденцию быть произвольными.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по бизнес-аналитике и большим данным, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше —

1. Необходимо подать заявку на лучшее развитие продаж
2. Искусственный интеллект против бизнес-аналитики — 6 полезных сравнений
3. Бизнес-аналитика против анализа данных — что полезнее
4. 10 различий между маленькими данными и большими данными
5. Различия между большими данными и прогностической аналитикой
6. Введение в карьеру в бизнес-аналитике

Источник: ru.education-wiki.com