什么是业务分析？
业务分析是使用收集的有关企业的信息或数据来回答有关企业的问题。为了推动增长，企业领导者必须回答与其组织相关的过去事件的问题并预测未来的事件。业务分析使用数字来讲述组织的流程和职能，以便领导者可以做出更明智的决策。它使用技术和统计数据来了解企业的业绩并找到提高业绩的方法。
业务分析所用的数据可以是企业内部的，也可以是企业外部的，它们通常存储在数据库、应用程序和平面文件中；可能在本地，也可能在云端。要找到问题的答案，您需要从查询数据开始，然后使用数据可视化技术分析结果。
业务分析有哪些示例？
以下示例进一步说明了这一点。
金融
负责某个部门财务或业务线的财务经理或主管想了解其业务部门的收入、成本、利润率等数据。另一方面，首席财务官希望在综合层面了解所有业务线的类似指标，并且希望能够深入研究任何业务线。首席财务官可能还想了解利息支出、货币汇率的影响、税收等可能超出财务经理关注范围的信息
市场营销
负责需求挖掘的营销经理想知道潜在客户、商机和已达成交易的数量。他们还将研究各种线上和线下需求挖掘渠道的表现。另一方面，负责品牌发展的营销经理想知道客户、合作伙伴、竞争对手、影响力者等如何看待公司的品牌。首席营销官会对品牌和需求相关的指标感兴趣，并想了解总体营销投资回报率（ROMI）。
销售
拥有特定销售区域和销售指标的销售经理会将精力集中在他们的销售管道上，其中包括所创造、获得以及失去的销售机会。他们还想知道抓住一个商机所花费的时间，以便评测实现配额目标需要多少个商机。另一方面，销售副总裁希望在综合层面了解类似信息，并且希望能够深入了解销售代表或销售区域。
运营
专注于生产线的运营经理希望确保产品及时上市，同时将缺陷率降至最低，并保持适当的库存水平以满足市场需求。因此，他们想知道生产线正在处理的单位数、单位完成流程所需的时间、流程交付产出的速度、未通过质量测试的单位数量等。
人力资源
专注于员工入职、留任和离职的人力资源经理会对空缺职位的数量、面试流程中的候选人数量、自愿或非自愿离开公司的员工数量和其他相关统计信息感兴趣。
首席高管
公司的首席执行官会全面审视公司的各个方面，并对上述提到的所有情况感兴趣。他们希望能够查看业务各个方面的汇总指标，并深入研究特定领域以了解更多信息。首席执行官还希望了解该公司与市场上同类公司的比较情况。
业务分析有哪些好处？
在业务分析方面取得成功的公司会变得更具自我意识，也更能意识到他们自己的运营环境。这有助于他们了解自己的优势和劣势，专注于自己的核心竞争力，预测市场走向，并保持领先于竞争对手。
数据驱动型文化
数据不再是负担，而成为资产和伙伴。所有员工都依靠数据做出决策，因此他们会努力收集及时、准确的数据。
对业务表现快速做出反馈
设置可以在基础数据发生变化时自动刷新的业务仪表板后，您将就哪些业务进展顺利、哪些需要纠正获得提醒，以便根据需要调整方向。
在全局视野和具体细节之间取得适当的平衡
全局视野可以告诉您企业未来的发展方向和目前的业务状况，但无法提供具体的原因。要回答“为什么”的问题，需要深入研究细节。业务分析能为您提供两全其美的体验。您可以获得一个整体业务绩效仪表板，在其中全方位了解您的业务状况。同时还可以深入查看仪表板上的任何图表，以了解表现不错或表现不佳的原因。
业务分析的类型有哪些？
业务分析涉及多种不同类型的数据分析。每种类型都能帮助组织在面对日益复杂的状况时做出明智的决策。
描述性分析
描述性分析会跟踪关键绩效指标（KPI）和其他运营指标，以了解企业的当前状况。它会分析过往的表现，以回答“发生了什么？”这一问题，并通过总结历史数据来明确趋势、模式和见解。
例如，一家零售企业审视上个季度的销售数据，以确定购物高峰期、热门产品以及客户群体特征。
诊断分析
描述性分析旨在寻找趋势，而诊断性分析则试图找出趋势背后的原因。它不仅仅停留在描述层面，还会了解事情为什么会发生。它利用数据挖掘、相关性分析以及深入分析的能力来找出根本原因。
例如，一家电子商务公司发现销售额有所下降，于是便利用诊断分析来进行调查。通过分析购物车放弃率和客户反馈，他们发现最近的网站更新导致了结单速度变慢，从而造成了销售的损失。
预测性分析
预测性分析旨在预测未来的趋势。它利用统计建模、机器学习和人工智能来回答“将会发生什么？”这一问题 分析历史数据有助于企业预测趋势、识别风险以及把握机遇。
例如，银行运用预测性分析来评测客户的信用风险。银行通过分析过往的贷款还款历史记录、收入水平以及消费模式预测违约的可能性，并据此调整其贷款政策。
规范性分析
规范性分析使用预测的趋势来为业务决策提供依据。它还进一步提出了相关措施建议，以优化结果并改进业务流程。它结合人工智能（AI）、机器学习（ML）和优化算法，以指导组织应对未来面临的挑战和机遇。
例如，一家物流公司利用规范性分析来优化配送路线。通过综合考虑实时交通状况、天气预报以及燃油成本等因素，系统给出最高效的路线建议，以最大程度地缩短配送时间并降低费用。
认知分析
认知分析利用人工智能、自然语言处理（NLP）和深度学习来解读非结构化数据（文本、图像、视频），并提供类似人类的决策能力。人工智能系统在理解上下文和句子含义或识别图像中特定物体之后对数据进行分析，并随着时间的推移不断提高其决策能力。认知分析能够揭示出简单分析所无法发现的特定模式和联系。
例如，客户服务聊天机器人利用认知分析来分析客户咨询、识别情绪，并提供个性化的回复，从而提高客户满意度。
业务分析和商业智能有什么区别？
商业智能更多地是去了解过往业绩，而业务分析则采用前瞻性的方式，以推动战略决策的制定。
目标
业务分析的范围比商业智能更广泛。
商业智能主要侧重于收集、整理和可视化历史数据，以便为企业提供对过往趋势的清晰认识。它通过报告、仪表板和关键绩效指标（KPI）回答诸如“我们的表现如何？”之类的问题。
另一方面，业务分析不仅限于数据可视化，还涵盖统计分析、预测建模以及机器学习。它有助于企业预测未来的发展趋势，并做出积极主动的决策，而非仅仅对过去发生的事件做出反应。
技术和工具
商业智能依赖于报告系统，这些系统能够生成结构化的报告和数据可视化。首要目标是将原始数据以易于理解的形式呈现给高管和决策者。
商业分析包含了回归分析、机器学习和优化算法等先进技术。它利用人工智能/机器学习工具来提取更深入的数据见解，并提出可行的建议。
示例
使用商业智能的零售公司可能会分析过去一年的销售报告，以确定哪些产品表现最为出色。然而，借助业务分析，该公司能够运用预测性分析来预测下一季度的需求情况，并据此优化库存水平。
业务分析和数据分析有什么区别？
数据分析是一个涵盖各类数据分析的统称。它涵盖了从数据清理与处理到复杂的建模与可视化等所有环节，无论目标是否与业务相关。业务分析是数据分析的一个专门子集，其重点在于解决业务问题并推动运营改进。
应用程序
业务分析侧重于决策、盈利能力和运营效率。它通常应用于数据能够驱动战略行动的企业环境中。相比之下，数据分析则更具探索性，其目的在于发现那些未必能立即应用于业务领域的模式和见解。它被用于科学发现、社会研究以及工程问题的解决中。
示例
一家公司通过开展业务分析来深入了解客户的购买行为，并据此推荐个性化产品，从而提升企业未来业绩。相比之下，运用数据分析的研究人员可能会通过分析卫星图像来识别森林砍伐和气候变化的模式，或者利用公共卫生数据来预测疾病爆发的情况。
如何成为一名业务分析师？
业务分析师充当着业务需求与技术解决方案之间的桥梁角色。他们的职责包括收集业务需求、与利益相关者合作，并提出数据驱动型解决方案，以提升运营、战略和效率水平。
业务分析师需要：
- 具有强大的分析技能，以将数据转化为切实可行的见解。
- 具备批判性思考和解决问题的能力，能够评估业务中的挑战并提出改进建议。
- 具备数据分析工具和解决方案的知识。
业务分析师还必须熟悉行业趋势、相关法规以及关键绩效指标。获取特定领域的知识有助于提供相关见解，并使建议与业务目标保持一致。
拥有工商管理、金融、计算机科学、数据科学或相关领域的学位，为从事业务分析工作奠定坚实的基础。许多雇主更倾向于招聘具有正规数据分析、经济学或信息系统教育背景的求职者。
成功进行业务分析的关键要素是什么？
要充分享受业务分析带来的益处，需要满足以下三点要求。
专注
提出与您的业务有关的问题。人们很容易陷入提出无关紧要问题的陷阱，这些问题可能会导致您走错路，或者花费大量精力去为那些对您没有帮助的问题寻求解答。
数据
获取能够帮助您解答这些问题的准确数据往往说起来容易做起来难。为了获得所需的数据，您必须在组织中灌输一种以数据为导向的文化（自上而下和自下而上）并建立准确无误地捕捉数据的数据管理流程。
系统和工具
拥有处理和分析数据的方法。我们生活在信息经济时代，企业要从各种不同的硬件和软件系统数据库中收集 TB 和 PB 级的数据。您将需要系统或工具来帮助您提取数据、处理数据、分析数据，随后将这些数据可视化。
AWS 如何支持您的业务分析需求？
AWS 上的分析为每种业务分析工作负载提供了一套全面的功能。从数据处理和 SQL 分析到流式传输、搜索和商业智能，AWS 通过内置治理功能提供无与伦比的性价比和可扩展性。
Amazon SageMaker 让您能够统一访问所有数据，为您提供分析和人工智能集成体验。通过统一的工作平台开展协作并加快构建速度，使用您熟悉的 AWS 工具进行 SageMaker AI（包括 HyperPod、JumpStart 和 MLOps）中的模型开发、生成式人工智能、数据处理以及 SQL 分析，并借助最强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率。无论数据存储在数据湖、数据仓库，还是第三方或联合数据来源中，均可访问所有数据，同时内置治理功能可满足企业安全需求。
其他 AWS 分析服务包括：
- Amazon Athena 是一种交互式分析服务，可以使用 SQL 轻松地分析 Amazon Simple Storage Service（S3）中的数据。
- Amazon DataZone 是一项数据管理服务，可让客户更快、更轻松地对存储在 AWS、本地和第三方来源的数据进行分类、发现、共享和治理。
- AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务，可让数据准备更简单、更快、更便宜。
- Amazon QuickSight 是一项统一的商业智能服务，使组织内的所有员工都能够更轻松地在任何设备上随时构建可视化内容、执行临时分析并快速从数据中获得业务见解。
- Amazon Redshift 是一种提供预置或无服务器部署的托管式数据仓库服务，并在 Amazon Sagemaker 中实现了数据湖仓无缝集成。
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