什麼是商業分析？
商業分析是指透過收集的資訊或資料來解答企業相關問題的過程。為了推動增長，企業領導者必須解答與組織過去事件相關的問題，並預測未來事件。商業分析可透過資料展現組織的運作與功能，協助領導者做出更明智的決策。商業分析運用技術與統計來解析企業的表現，並尋找改進的途徑。
商業分析所需的資料可能源自企業內部或外部，通常駐留於資料庫、應用程式和平面檔案中，包括內部部署和雲端。若要找到問題的答案，您需要從查詢資料開始，然後使用資料視覺化技術來分析結果。
商業分析有哪些範例？
以下是可進一步說明這一點的一些範例。
金融
金融經理或總監負責管理部門或業務線的金融方面，他們希望了解其業務線的營收、成本、利潤率等。另一方面，CFO 希望在整體上了解所有業務線的類似指標，且能夠深入探索任意業務線。CFO 可能還想了解利息支出、貨幣匯率、稅收等的影響，而這些可能超出了金融經理關心的範圍
市場行銷
市場行銷經理負責需求產生，希望了解潛在客戶、機會和已完成交易的數量。此外，他們可能還會關注各種線上和離線需求產生管道的表現。另一方面，行銷經理還須負責品牌發展，因此還想要了解其客戶、合作夥伴、競爭對手、影響者等對公司品牌的看法。CMO 將對品牌和需求相關的指標感興趣，並希望了解總行銷投資回報率 (ROMI) 是多少。
銷售
負責特定區域業務且需要完成配額的銷售經理，其主要工作專注於銷售管道，包括已建立、已成交及流失的商機。他們還希望了解關閉機會所需的時間，以便評估需要多少機會才能實現配額目標。另一方面，銷售副總裁希望在整體上了解類似的資訊，且能夠深入探索銷售代表或銷售領域。
營運
營運經理主要專注於生產線，希望確保產品及時推出，同時將缺陷降到最低，並保持適當的庫存水平以滿足市場需求。因此，他們想要了解生產線中正在處理的單位數量、一個單位完成完整流程所需的時間、流程提供輸出的速度、未通過品質測試的單位數量等。
人力資源
人力資源經理主要負責員工入職、留存和離職，並且有興趣了解空缺員工人數、面試管道中的求職者人數、自願或非自願離開公司的員工人數，以及其他相關統計資料。
高階主管
公司 CEO 則會關注公司的每個方面，並且對上述所有範例都感興趣。他們希望能夠了解業務每個方面的彙總指標，並深入探索特定領域以獲取更多資訊。CEO 還想希望了解該公司與市場上同類公司的比較情況。
商業分析有哪些優勢？
公司若能在商業分析方面取得成功，則能增強自我意識以及了解其營運環境。這有助於他們了解自己的優缺點，專注於自己的核心能力，預測市場的發展，並確保領先競爭對手。
資料驅動型文化
資料並非阻礙困擾，而是會成為資產與朋友。您的所有員工都依賴資料做出決策，因此務必盡量收集及時準確的資料。
有關業務績效的快速回饋
一旦您設定好業務儀表板，即可在基礎資料變更時自動重新整理後，您現在會收到相關警示，提醒您哪些進展順利、哪些不順利，以便您可以視需要予以糾正。
在總體情況與詳細資訊之間保持適當的平衡
總體情況可告訴您，您目前的目標以及您作為一家企業的表現情況，但不會告訴您原因。您需要深入探索詳細資訊，才能解答原因問題。商業分析為您提供兩全其美的解決方案。您可以設定一個整體業務績效儀表板，以便全面檢視您的業務。同時，您可以深入探索儀表板上的任何圖表，以了解您表現良好或表現不佳的原因。
商業分析有哪些類型？
商業分析涉及若干不同類型的資料分析。雖然組織日益複雜及成熟，但每種類型都可協助組織做出明智的決策。
描述性分析
描述性分析可追蹤關鍵績效指標 (KPI) 與其他營運指標，以了解企業目前的狀態。這項分析可分析過往績效，以解答「發生了什麼？」問題，以及總結歷史資料，以便識別趨勢、模式與洞察。
舉例來說，零售公司會關注上一季的銷售資料，以確定高峰購物季、熱門產品及客戶統計資料。
診斷性分析
描述性分析旨在尋找趨勢，而診斷性分析則設法探索趨勢背後的原因。這項分析不僅僅是描述事件，更會了解發生某事件的原因。其藉助資料探勘、關聯分析及深入探究功能，來找出根本原因。
舉例來說，電子商務服務提供者注意到銷量下降，然後使用診斷性分析來開展調查。藉由分析購物車放棄率與客戶意見回饋，他們發現最近的網站更新減慢了結帳速度，從而導致銷售損失。
預測性分析
預測性分析設法預測未來的趨勢。這項分析善用統計模型、機器學習與 AI 來解答「發生了什麼？」問題。 透過分析歷史資料，有助於企業預測趨勢、風險與商機。
舉例來說，銀行藉助預測性分析來評估客戶信用風險。藉由分析過往貸款還款歷史、收入水平與支出模式，銀行可預測違約可能性，以及相應地調整其貸款政策。
規範性分析
規範性分析藉助預測的趨勢來做出業務決策。這項分析藉由建議操作，來最佳化結果及改善業務程序。其結合人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 及最佳化演算法，引導組織應對未來挑戰並把握機遇。
舉例來說，物流公司藉助規範性分析來最佳化送貨路線。系統將即時交通狀況、天氣預報及燃油成本納入考量，藉此建議最高效的線路，進而將送貨時間與費用降至最低。
認知性分析
認知性分析藉助 AI、自然語言處理 (NLP) 與深度學習，來解譯非結構化資料 (文字、影像、影片)，以及提供類似人類的決策。AI 系統可在了解關聯內容與句子含義，或辨識影像中的某些物件之後，對資料進行分析，並在一段時間後改善其決策。認知性分析能夠揭示簡單的資料分析無法發現的特定模式與關聯性。
舉例來說，客服聊天機器人藉助認知性分析來分析客戶查詢、偵測情緒，以及提供個人化回應，從而改善客戶滿意度。
商業分析與商業智慧有何差異？
商業智慧更關乎了解過往績效，而商業分析則採用前瞻性方法來促進策略性決策。
目標
相較於商業智慧，商業分析的範圍更廣。
商業智慧主要專注於收集、整理與視覺化歷史資料，以便讓企業清晰了解過往趨勢。其透過報告、儀表板和關鍵績效指標 (KPI)，解答「我們表現如何？」的問題。
另一方面，商業分析不僅僅是提供資料視覺化，還包括統計分析、預測建模，以及機器學習。其可協助企業預測未來趨勢，以及做出積極的決策，而不僅僅是對過往事件做出回應。
技術與工具
商業智慧依賴於能夠生成結構化報告，以及提供資料視覺化的報告系統。主要目標是將原始資料，以易於理解的方式呈現給高階主管與決策者。
商業分析整合了迴歸分析、機器學習，以及最佳化演算法等進階技術。其藉助 AI/ML 工具擷取更深入的資料洞察，以及提供切實可行的建議。
範例
一間零售公司運用商業智慧技術，可會分析過去一年的銷售報告，進而確定哪些產品表現最佳。不過，藉助商業分析，同一公司可利用預測性分析來預測下一季需求，同時相應地最佳化庫存水平。
商業分析與資料分析有何差異？
資料分析是一個涵蓋所有類型資料分析的統稱。其涵蓋從資料清理及處理，到複雜建模及資料視覺化的所有內容，無論其目標是否與商業相關。商業分析是專門的資料分析子集，專注於解決商業問題及促進營運改善。
運用
商業分析專注於決策、盈利能力及營運效率。這項分析通常運用於企業環境，因為在此環境中，資料是制定策略性決策的驅動因素。相較之下，資料分析可能更注重探索性研究，其目標是發現一些模式與洞察，可能不一定具有直接的商業運用價值。該分析運用於科學探索、社會調查，以及工程問題解決等領域。
範例
公司利用商業分析來洞察客戶購買行為，以及建議個人化產品，從而改善未來的商業成果。相較之下，研究人員可藉助資料分析來分析衛星影像，進而確定森林砍伐和氣候變遷模式，或利用公共衛生資料來預測疾病爆發。
如何成為商業分析師？
商業分析師充當商業需求與技術解決方案間的橋樑。其職責包括收集商業需求、與利害關係人協作，以及建議資料驅動型解決方案，以提升營運、策略及效率。
商業分析師需要︰
- 強大的分析技能，以將資料轉換為切實可行的洞察。
- 批判性思維與解決問題的能力，以便評估商業挑戰及建議改善措施。
- 了解資料分析工具與解決方案。
此外，商業分析師還必須熟悉產業趨勢、法規及關鍵績效指標。了解領域特定知識，有助於提供相關洞察，以及確保建議與商業相符。
取得商業管理、金融、電腦科學、資料科學或相關領域的學位，為在商業分析領域任職奠定了堅實的基礎。許多雇主更偏好擁有正式的資料分析、經濟學或資訊系統教育的應徵者。
商業分析成功的關鍵要素是什麼？
為從商業分析中獲益，您需要考慮三件事：
關注
提出與您業務相關的問題。很容易陷入提出不相關問題的陷阱，這些問題可能會導致您誤入歧途，或者致使您花費了大量的時間精力，卻獲得毫無幫助的問題答案。
資料
存取準確的資料以協助解答問題，往往說來容易做來難。為了取得所需的資料，您必須在組織中灌輸資料導向型文化 (自下而上及自下而上)，並設定資料管理程序，以忠實準確地擷取資料。
系統與工具
具備處理和分析資料的能力。我們生活在資訊經濟中，企業正在以 TB 和 PB 為單位收集資料，並且它們位於與各種硬體和軟體系統相關的不同資料庫中。您將需要系統或各種工具，協助您擷取資料、處理資料、分析資料，以及之後視覺化資料。
AWS 如何支援您的商業分析需求？
Analytics on AWS 針對每一個商業分析工作負載，提供全面的功能集。從資料處理和 SQL 分析到串流、搜尋和商業智慧，AWS 提供無與倫比的價格效能和可擴展性，內建治理功能。
Amazon SageMaker 為您的所有資料提供整合式分析和 AI 體驗。在 SageMaker AI (包括 HyperPod、JumpStart 和 MLOps) 中，使用熟悉的 AWS 工具進行模型開發、生成式 AI、資料處理和 SQL 分析，從 Unified Studio 加快協作和建置，這些工具由 Amazon Q Developer 加速，這是對於軟體開發最有能力的生成式 AI 助理。無論是儲存在資料湖、資料倉儲或第三方或聯合資料來源中，都可以存取所有資料，內建的治理功能可滿足企業安全需求。
其他分析所用 AWS 服務包括：
- Amazon Athena 是一種互動式分析服務，可使用 SQL 簡單地分析 Amazon Simple Storage Service (S3) 中的資料。
- Amazon DataZone 是一項資料管理服務，可讓客戶更快、更輕鬆記載、探索、共用和管控儲存在 AWS、內部部署與第三方來源之間的資料。
- AWS Glue 是一項無伺服器資料整合服務，可使資料準備變得更簡單、快速而且實惠。
- Amazon QuickSight 是一款統一的商業智慧服務，能讓組織內的所有員工更輕鬆地在任何裝置上，隨時針對資料建置視覺化的檢視、執行臨機操作分析，以及迅速洞察商業先機。
- Amazon Redshift 是一項可提供佈建或無伺服器部署的受管資料倉儲服務，還可在 Amazon Sagemaker 中進行順暢的資料湖倉整合。
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