Что такое бизнес-аналитика?
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика – это процесс ответа на вопросы о бизнесе с использованием информации или собранных о нем данных. Чтобы стимулировать рост, руководители бизнеса должны отвечать на вопросы о прошлых событиях, связанных с их организацией, и прогнозировать будущие инциденты. Для описания процессов и функций организации в бизнес-аналитике используются показатели, чтобы руководители могли принимать более взвешенные решения. Кроме того, применяются технологии и статистика, чтобы понять эффективность бизнеса и найти способы его улучшения.
Данные, используемые в бизнес-аналитике, могут быть внутренними или внешними и обычно хранятся в базах данных, приложениях и неструктурированных файлах локально или в облаке. Чтобы найти ответы на вопросы, необходимо начать с запроса данных, а затем проанализировать результаты с помощью методов визуализации данных.
Какие существуют примеры бизнес-аналитики?
Приведем несколько примеров, иллюстрирующих этот тезис.
Финансы
Финансовый менеджер или директор, который следит за финансами отдела или направлением бизнеса, захочет знать доходы, затраты, размер прибыли и т. п. по своему направлению. С другой стороны, финансовый директор захочет знать аналогичные показатели на совокупном уровне по всем направлениям бизнеса и иметь возможность детально изучить любое из них. Финансовый директор также может захотеть узнать о процентных расходах, влиянии обменных курсов валют, налогов и т. п., которые могут выходить за рамки обязанностей финансового менеджера.
Маркетинг
Менеджер по маркетингу, отвечающий за формирование спроса, захочет узнать о количестве потенциальных клиентов, возможностях и закрытых сделках. Он также изучит, как работают различные онлайн- и офлайн-каналы, генерирующие спрос. С другой стороны, менеджер по маркетингу, отвечающий за развитие бренда, захочет знать, как клиенты, партнеры, конкуренты, влиятельные лица и т. д. воспринимают бренд компании. Директор по маркетингу будет заинтересован в показателях, связанных как с брендом, так и со спросом, и захочет узнать, какова совокупная рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI).
Продажи
Менеджер по продажам, у которого есть территория и квота, будет сосредоточен на своей воронке продаж, состоящей из созданных, выигранных и упущенных возможностей. Он также захочет знать время, затрачиваемое на закрытие той или иной возможности, чтобы оценить, сколько возможностей необходимо для достижения установленных квот. С другой стороны, вице-президент по продажам захочет получить аналогичную информацию в обобщенном виде и иметь возможность подробно обсудить ее с торговым представителем или региональным директором по продажам.
Операции
Операционный менеджер, специализирующийся на производственной линии, захочет обеспечить оперативную поставку продукции на рынок, сведя к минимуму количество дефектов и поддерживая необходимый уровень запасов для удовлетворения рыночного спроса. Поэтому он захочет знать, сколько единиц обрабатывается на производственной линии, сколько времени требуется единице для прохождения технологического процесса, с какой скоростью процесс обеспечивает выпуск продукции, количество единиц, не прошедших проверку качества и т. д.
Персонал
Менеджеру по персоналу, специализирующемуся на приеме, удержании и увольнении сотрудников, будет интересно узнать количество штатных сотрудников, количество кандидатов, проходящих собеседование, количество сотрудников, добровольно или вынужденно покидающих компанию и другие связанные с ними статистические данные.
Топ-менеджмент
Генеральный директор компании изучает все аспекты и интересуется всеми примерами, приведенными выше. Он захочет иметь возможность анализировать совокупные показатели по каждому аспекту бизнеса и углубляться в определенную область, чтобы узнать больше. Генеральный директор также захочет узнать, чем компания отличается от аналогичных на рынке.
Каковы преимущества бизнес-аналитики?
Компании, добившиеся успеха в бизнес-аналитике, лучше разбираются в себе и своей операционной среде. Это помогает им понять свои сильные и слабые стороны, сосредоточиться на своих ключевых компетенциях, предсказать, куда движется рынок, и опередить конкурентов.
Культура, основанная на данных
Данные станут вашим активом и другом, и вы больше не увязнете в них. Все ваши сотрудники полагаются на данные при принятии решений и поэтому усердно собирают своевременные и точные данные.
Быстрая обратная связь об эффективности бизнеса
После настройки бизнес-панелей, которые можно будет автоматически обновлять при изменении базовых данных, вы будете получать уведомления о том, что идет хорошо, а что требует корректировки, чтобы при необходимости исправлять ситуацию.
Обеспечение правильного баланса между общей картиной и деталями
Общая картина показывает, куда вы направляетесь и как обстоят дела в бизнесе, но не объясняет почему. Чтобы ответить на вопрос «почему», необходимо углубиться в детали. Бизнес-аналитика дает лучшее из обоих миров. У вас может быть общая панель управления эффективностью бизнеса с 360-градусным обзором вашего бизнеса. В то же время вы можете детализировать любую диаграмму на панели управления, чтобы понять, почему у вас все хорошо, а почему нет.
Какие существуют виды бизнес-аналитики?
Бизнес-аналитика включает в себя несколько различных видов анализа данных. Каждый вид помогает организациям принимать обоснованные решения, несмотря на их растущую сложность и детализацию.
Описательная аналитика
Описательная аналитика отслеживает ключевые показатели эффективности (KPI) и другие операционные метрики, чтобы понять текущее состояние бизнеса. Она анализирует прошлые результаты, чтобы ответить на вопрос: «Что произошло?» и обобщает исторические данные для выявления тенденций, закономерностей и выводов.
Например, розничная компания изучает данные о продажах за прошлый квартал, чтобы определить пиковые сезоны покупок, популярные продукты и демографические данные клиентов.
Диагностическая аналитика
Описательная аналитика ищет тенденции, а диагностическая – их причины. Она выходит за рамки описания, чтобы понять, почему что-то произошло. Для выявления коренных причин она использует интеллектуальный анализ данных, корреляционный анализ и возможности детализации.
Например, поставщик услуг электронной коммерции замечает падение продаж и использует диагностическую аналитику для расследования. Проанализировав количество оставленных корзин и отзывы клиентов, он понимает, что недавнее обновление веб-сайта замедлило оформление заказа и привело к потере продаж.
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика позволяет предсказать будущие тенденции. Она использует статистическое моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы ответить на вопрос: «Что произойдет?» Анализ исторических данных помогает компаниям предвидеть тенденции, риски и возможности.
Например, банк использует прогнозную аналитику для оценивания кредитного риска клиентов. Анализируя прошлые истории погашения кредитов, уровни доходов и структуру расходов, банк прогнозирует вероятность невыплаты кредитов и корректирует свою кредитную политику соответствующим образом.
Предписывающая аналитика
Предписывающая аналитика использует прогнозируемые тенденции для обоснования бизнес-решений. Кроме того, она рекомендует меры по оптимизации результатов и улучшению бизнес-процессов. Она сочетает искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и алгоритмы оптимизации и помогает организации реагировать на будущие вызовы и возможности.
Например, логистическая компания использует предписывающую аналитику для оптимизации маршрутов доставки. Учитывая дорожные условия в реальном времени, прогнозы погоды и стоимость топлива, система предлагает наиболее эффективные маршруты для минимизации времени и расходов на доставку.
Когнитивная аналитика
Когнитивная аналитика использует искусственный интеллект, обработку естественного языка (NLP) и глубокое обучение для интерпретации неструктурированных данных (текста, изображений, видео) и принятия решений подобно человеку. Системы искусственного интеллекта анализируют данные после рассмотрения контекста и значения предложений или распознавания определенных объектов на изображении и со временем улучшают процесс принятия решений. Когнитивная аналитика выявляет специфические закономерности и связи, недоступные простой аналитике.
Например, чат-бот по обслуживанию клиентов использует когнитивную аналитику для анализа запросов клиентов, определения настроений и предоставления персонализированных ответов, повышая уровень удовлетворенности клиентов.
В чем разница между бизнес-аналитикой и интеллектуальной обработкой бизнес-данных?
Интеллектуальная обработка бизнес-данных в большей степени направлена на изучение прошлых результатов, а бизнес-аналитика использует дальновидный подход к принятию стратегических решений.
Цели
Бизнес-аналитика имеет более широкую сферу применения, чем интеллектуальная обработка бизнес-данных.
Интеллектуальная обработка бизнес-данных в первую очередь направлена на сбор, систематизацию и визуализацию исторических данных, чтобы компании могли получить четкое представление о прошлых тенденциях. Она отвечает на вопросы вроде «Каковы наши результаты?» с помощью отчетов, информационных панелей и ключевых показателей эффективности (KPI).
С другой стороны, бизнес-аналитика выходит за рамки визуализации данных и включает в себя статистический анализ, прогнозное моделирование и машинное обучение. Это помогает компаниям предвидеть будущие тенденции и принимать упреждающие решения, а не просто реагировать на прошлые события.
Методы и инструменты
Интеллектуальная обработка бизнес-данных основана на системах отчетности, которые генерируют структурированные отчеты и визуализации данных. Основная цель – представить необработанные данные в понятном формате для руководителей и лиц, принимающих решения.
Бизнес-аналитика объединяет передовые методы, такие как регрессионный анализ, машинное обучение и алгоритмы оптимизации. Она использует инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для получения более глубоких выводов по данным и разработки действенных рекомендаций.
Пример
Розничная компания, использующая интеллектуальную обработку бизнес-данных, может проанализировать отчеты о продажах за последний год и определить, какие продукты принесли наибольший доход. Однако с помощью бизнес-аналитики та же компания может применить прогнозную аналитику, чтобы спрогнозировать спрос на следующий квартал и оптимизировать уровень запасов соответствующим образом.
В чем разница между бизнес-аналитикой и аналитикой данных?
Аналитика данных – это общий термин для всех видов анализа данных. Он включает в себя все: от очистки и обработки данных до сложного моделирования и визуализации, независимо от того, связана ли цель с бизнесом. Бизнес-аналитика – это специализированная часть аналитики данных, направленная на решение бизнес-проблем и улучшение операционной деятельности.
Сферы применения
Бизнес-аналитика сосредоточена на принятии решений, прибыльности и операционной эффективности. Обычно она применяется в корпоративных условиях, где данные служат основой для стратегических действий. Напротив, аналитика данных может иметь более исследовательский характер и быть нацеленной на выявление закономерностей и формирование выводов, которые не обязательно найдут немедленное применение в бизнесе. Она используется в научных открытиях, социальных исследованиях и решении инженерных проблем.
Примеры
Компания использует бизнес-анализ, чтобы получать выводы о покупательском поведении клиентов, рекомендовать персонализированные продукты и улучшать будущие результаты бизнеса. Напротив, исследователь, использующий аналитику данных, может анализировать спутниковые снимки для выявления закономерностей обезлесения и изменения климата или использовать данные общественного здравоохранения для прогнозирования вспышек заболеваний.
Как стать бизнес-аналитиком?
Бизнес-аналитик служит связующим звеном между потребностями бизнеса и техническими решениями. Он должен собирать бизнес-требования, сотрудничать с заинтересованными сторонами и рекомендовать решения на основе данных для улучшения операционной деятельности, стратегии и повышения эффективности.
Бизнес-аналитики должны иметь:
- сильные аналитические навыки, чтобы преобразовывать данные в полезные выводы;
- способность критически мыслить и решать проблемы, чтобы оценивать бизнес-задачи и рекомендовать улучшения;
- знания инструментов и решений для анализа данных.
Бизнес-аналитики также должны быть знакомы с отраслевыми тенденциями, нормативными актами и ключевыми показателями эффективности. Получение знаний по конкретным предметным областям помогает определять релевантные выводы и согласовывать рекомендации с бизнес-целями.
Диплом в области делового администрирования, финансов, компьютерных наук, анализа данных или смежных областях – прочная основа для карьеры в области бизнес-анализа. Многие работодатели отдают предпочтение кандидатам с формальным образованием в области аналитики данных, экономики или информационных систем.
Каковы ключевые составляющие успеха в бизнес-аналитике?
Чтобы воспользоваться преимуществами бизнес-аналитики, нужны три вещи.
Концентрация внимания
Задавайте вопросы, имеющие отношение к вашему бизнесу. Легко попасть в ловушку, задавая неуместные вопросы, которые могут направить на неверный путь или заставить много работать над получением ответов, которые не помогут.
Данные
Получить доступ к точным данным, которые помогут ответить на вопросы, не так-то просто. Для получения нужных данных необходимо внедрить в организации культуру, ориентированную на данные (сверху вниз и снизу вверх), и внедрить процессы управления данными для надежного и точного сбора данных.
Системы и инструменты
Располагайте средствами для обработки и анализа данных. Мы живем в информационной экономике, где компании собирают данные в терабайтах и петабайтах, которые размещаются в разрозненных базах данных, привязанных к различным аппаратным и программным системам. Вам понадобятся системы или инструменты, которые помогут извлекать, обрабатывать, анализировать и затем визуализировать данные.
Как AWS может удовлетворить ваши потребности в бизнес-аналитике?
Аналитика на AWS – это полный набор возможностей для любой рабочей нагрузки бизнес-аналитики. AWS обеспечивает непревзойденное соотношение цены, производительности и масштабируемости благодаря встроенному управлению – от обработки данных и аналитики SQL до потоковой передачи, поиска и интеллектуальной обработки бизнес-данных.
Amazon SageMaker предоставляет интегрированные функции для аналитики и искусственного интеллекта с единым доступом ко всем вашим данным. Работайте совместно и быстрее реализовывайте проекты в единой студии, используя привычные инструменты AWS для разработки моделей в SageMaker AI (включая HyperPod, JumpStart и MLOps), генеративного искусственного интеллекта, обработки данных и аналитики SQL, а также Amazon Q для разработчиков – самый мощный помощник на основе генеративного искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения. Получайте доступ ко всем своим данным, независимо от того, хранятся ли они в озерах данных, хранилищах данных, сторонних либо федеративных источниках данных, благодаря встроенным средствам управления, отвечающим требованиям корпоративной безопасности.
Некоторые другие сервисы AWS для аналитики приведены ниже.
- Amazon Athena – это сервис интерактивной аналитики, который облегчает анализ данных в Amazon Simple Storage Service (S3) с помощью SQL.
- Amazon DataZone – это сервис управления данными, посредством которого клиенты могут быстро и легко каталогизировать, обнаруживать, совместно использовать и контролировать данные, хранящиеся на AWS, в локальной среде и сторонних источниках.
- AWS Glue – это бессерверный сервис интеграции данных, с помощью которого можно легко, быстро и экономично подготавливать данные.
- Amazon QuickSight – это комплексный сервис интеллектуальной обработки бизнес-данных, с помощью которого каждому сотруднику организации будет проще создавать визуализации, выполнять спонтанный анализ и быстро получать аналитические выводы для бизнеса на основе своих данных в любое время и с любого устройства.
- Amazon Redshift – это управляемый сервис хранилища данных, который предлагает выделенное или бессерверное развертывание с простой интеграцией хранилища в озере данных в Amazon Sagemaker.
Начните работу с бизнес-аналитикой на AWS, создав аккаунт уже сегодня.