Бізнес-аналітика проти аналізу даних: розуміння відмінностей

Автор

Бізнес-аналітика та аналіз даних: Ключові відмінності

Сучасні компанії активно використовують бізнес-аналітику та аналіз даних як важливі інструменти для отримання цінної та точної інформації про свою діяльність.

Обидва ці підходи допомагають візуалізувати, вивчати та інтерпретувати дані, що стосуються бізнесу, клієнтів, конкурентів та галузі в цілому. Це, своєю чергою, сприяє прийняттю більш обґрунтованих рішень, розробці ефективних стратегій, покращенню операційної діяльності, збільшенню продажів та прибутку, а також виявленню закономірностей і прогнозуванню майбутніх тенденцій.

Незважаючи на те, що бізнес-аналітика та аналіз даних відіграють важливу роль і можуть використовуватися взаємозамінно в певних контекстах, вони мають різне значення та застосування у різних галузях. Кожен із цих підходів вимагає окремих навичок та має свій обсяг робіт. Вони допомагають компаніям процвітати та приймати виважені рішення, спираючись на дані.

Саме тому компаніям часто важко визначитися, який метод є більш придатним для їхніх потреб. У цій статті ми розглянемо бізнес-аналітику та аналіз даних, висвітлимо їхні відмінності, зокрема щодо їхніх типів, цілей, переваг, обмежень та застосувань. Це допоможе вам обрати правильний метод для вашої організації.

Отже, почнемо!

Що таке бізнес-аналітика?

Бізнес-аналітика (BI) – це процес збору та аналізу актуальних і минулих даних з метою прийняття обґрунтованих бізнес-рішень на основі технологій. Це допомагає підвищити ефективність бізнесу та прибутковість.

BI об’єднує різноманітні методи, такі як інтелектуальний аналіз даних, інструменти бізнес-аналітики, візуалізація даних, передові практики та інфраструктура. Завдяки цьому, BI забезпечує стислий огляд даних, який дозволяє компаніям розвиватися в сучасному світі, де домінують дані.

Крім того, BI сприяє розкриттю потенціалу маркетингу та продажів, а також створенню нових можливостей для бізнесу. Вона допомагає організаціям адаптуватися до нових ринкових стратегій, впроваджувати корисні зміни та виявляти неефективність. Це надає компаніям доступ до надійних інструментів аналізу даних та інформує їх про останні тенденції.

За допомогою бізнес-аналітики можна досягти різних цілей, таких як прискорення вирішення проблем, забезпечення зростання бізнесу та прогнозування майбутніх результатів.

Мета: Основна мета бізнес-аналітики полягає у відборі важливої для бізнесу інформації та проведенні її аналізу за певний період часу. Для виконання цих рутинних задач необхідні спеціальні інструменти бізнес-аналітики, які допоможуть вам досягти конкурентних переваг на ринку.

Замість того, щоб покладатися на інтуїцію, ви зможете приймати точні бізнес-рішення, спираючись на історичні дані. BI виконує аналіз даних для створення звітів, карт, графіків, інформаційних панелей та діаграм, які дозволяють зрозуміти справжню природу вашого бізнесу.

Бізнес-аналітика здатна обробляти великі обсяги як структурованих, так і неструктурованих даних, що сприяє виявленню та розробці нових стратегій для використання різних бізнес-можливостей.

Що таке аналіз даних?

Аналіз даних (DA) – це стратегія збору, перевірки, очищення, зберігання, перетворення, запиту та моделювання даних. Основна мета полягає в отриманні інформації, яка допоможе організаціям приймати обґрунтовані бізнес-рішення.

Хоча це може здаватися схожим на бізнес-аналітику, аналіз даних є частиною BI, яка фокусується виключно на процесі аналізу.

Аналіз даних, хоча часто використовується в бізнесі, не є інструментом розвідки. Натомість, це стратегія, що використовується в технічному процесі управління даними, від їх видобування до перетворення. Для виявлення поточних тенденцій та вирішення складних проблем у короткі терміни потрібні великі обсяги даних.

Іншими словами, аналіз даних передбачає пошук, інтерпретацію, візуалізацію та ідентифікацію закономірностей у даних за допомогою як машин, так і людей. Це дозволяє виявити:

  • Тенденції
  • Аномалії
  • Викиди
  • Можливості
  • Ризики

Аналіз даних використовується компаніями та іншими організаціями для прийняття точних та кращих рішень на основі даних та прогнозування майбутнього зростання бізнесу. Процеси та методи, що використовуються в аналітиці даних, автоматизовані завдяки новим технологіям, таким як алгоритми штучного інтелекту (ШІ).

Компанії з конкурентними цілями на ринку використовують аналітику даних для підтримки та розширення своєї клієнтської бази. Загалом, використовуються обчислювальні та статистичні методи для пошуку зв’язків, закономірностей та тенденцій у наборах даних. Крім того, аналіз даних використовує спеціальні техніки та технології, такі як програмне забезпечення для візуалізації даних, платформи Big Data, алгоритми машинного навчання (ML) тощо.

Бізнес-аналітика проти аналізу даних: типи

Види бізнес-аналітики

Існує дві основні категорії BI – традиційна BI та сучасна BI.

Традиційна бізнес-аналітика: використовує структуровані дані з внутрішніх джерел бізнесу, такі як фінансова, звітність про продажі та дані про запаси. Ці дані збираються та зберігаються у сховищах даних для подальшого аналізу за допомогою інструментів на основі SQL, зокрема інформаційних панелей, звітів та OLAP-кубів.

Приклади: аналіз продажів, аналіз операційної ефективності та фінансова звітність.

Сучасна бізнес-аналітика: використовує новітні технології для забезпечення самообслуговування та доступу в режимі реального часу до різноманітних даних з різних джерел. Це дозволяє легко досліджувати, ідентифікувати та аналізувати дані за допомогою візуалізацій, інформаційних панелей та NLP (обробки природної мови).

Вона також включає алгоритми ML для автоматизації виявлення, аналізу та підготовки даних, що полегшує та прискорює отримання інформації.

Приклади: пошук даних, звітність в реальному часі, прогнозована аналітика, самообслуговування тощо.

Типи аналізу даних

Існує чотири різних типи аналізу даних; кожен має свій підхід та фокус.

Описова аналітика: аналізує історичні дані для отримання розуміння минулих показників. Вона узагальнює попередні дані в KPI (ключові показники ефективності), щоб допомогти зрозуміти ефективність бізнесу.

Приклади: аналіз відвідуваності веб-сайту, оцінка задоволеності клієнтів, звіти про продажі тощо.

Діагностична аналітика: аналізує минулі дані, щоб зрозуміти, наприклад, чому звіти про продажі були зниженими у певний період часу. Вона виявляє основну причину та досліджує проблему, аналізуючи зв’язки та закономірності в даних.

Приклади: аналіз відтоку клієнтів, аналіз плинності кадрів та аналіз дефектів продукції.

Прогнозна аналітика: використовує алгоритми машинного навчання та статистичні моделі для прогнозування майбутніх результатів на основі історичних даних. Це дозволяє підприємствам визначити можливості та потенційні ризики до їхнього виникнення.

Приклади: прогнозування довгострокової цінності клієнта, прогнозування попиту та виявлення шахрайства.

Наказова аналітика: надає важливі рекомендації, спираючись на статистичні дані, для вжиття необхідних дій для досягнення визначених цілей. Це допомагає приймати рішення за допомогою практичних ідей.

Приклади: оптимізація ціноутворення, оптимізація маркетингових кампаній та оптимізація ланцюжка поставок.

Використовуючи вищенаведені види аналітики, підприємства приймають обґрунтовані рішення, покращують свою діяльність та отримують конкурентні переваги на ринку.

Бізнес-аналітика проти аналізу даних: особливості

Особливості Business Intelligence

Основні функції BI включають:

  • Розширена аналітика: дозволяє виконувати складні маніпуляції з даними, зокрема регресійний аналіз для вивчення зв’язків між незалежними та залежними змінними.
  • Звітність: можливість створювати та поширювати звіти без необхідності залучення ІТ-фахівців. Можливість планування для забезпечення регулярної автоматичної доставки звітів.
  • Візуалізація даних: представлення складних даних у простіших форматах. Інструменти BI можуть створювати вдосконалені візуалізації, які легко відображають дані.
  • Геопросторовий аналіз: легкий пошук місць на карті. Інструменти BI перетворюють дані на картографічні та графічні представлення для зручного перегляду географічних даних.
  • Управління даними: включає змішування, дослідження, очищення та підготовку даних до аналізу. Об’єднує різні набори даних для створення нового. Допомагає виявляти останні тенденції, характеристики, цікаві місця та закономірності.

Іншими функціями бізнес-аналітики є розширений аналіз, прогнозний аналіз, безпека для користувача, аналітика самообслуговування та інтеграція даних.

Особливості аналізу даних

Ключові особливості:

  • Підготовка та суперечка даних: виконання процедур підготовки даних протягом поточного проекту. Допомагає підготувати ітераційну модель для того ж проекту, якщо потрібно. Аналіз даних здійснюється під час побудови моделі та ітераційного аналізу для усунення помилок та об’єднання складних даних для полегшення аналізу.
  • Дослідження даних: початковий етап аналізу даних, що включає візуалізацію даних для отримання уявлення про закономірності або області, які потребують подальшого вивчення.
  • Масштабованість: можливість вертикального масштабування системи за допомогою швидших серверів, пам’яті та потужних процесорів. Використовується менше енергії та мережевого обладнання.
  • Контроль версій: відстеження та управління змінами програмного коду.
  • Безпека даних: захист від несанкціонованого доступу, крадіжки чи пошкодження даних. Охоплює безпеку логічного програмного забезпечення, пристроїв зберігання даних, фізичного обладнання тощо.

Бізнес-аналітика проти аналізу даних: компоненти

Компоненти бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика складається з п’яти компонентів:

  • OLAP: онлайн-аналітична обробка (OLAP) допомагає керівникам компаній сортувати та вибирати зведені дані та стратегічно контролювати їх.
  • Розширена аналітика: цей компонент допомагає отримати статистику щодо конкретного продукту або послуги. Дозволяє передбачити ефективність продукту на ринку.
  • Сховище даних: передбачає зберігання великих обсягів даних для використання різними підрозділами підприємства.
  • BI в реальному часі: дозволяє відстежувати зміни маркетингових тенденцій. Команда маркетингу може оголошувати спеціальні знижки та пропозиції для залучення клієнтів на веб-сайт.
  • Джерела даних: систематично збирає необроблену інформацію та створює джерела даних за допомогою декількох програм. Інструменти BI використовують ці набори даних для створення графіків, таблиць та секторних діаграм.

Компоненти аналізу даних

Існує п’ять компонентів аналізу даних:

  • Збір даних: збір даних як внутрішніх, так і зовнішніх для вашого бізнесу з різних джерел, таких як операційні системи, Інтернет, соціальні мережі, транзакційні дані, дані машин тощо.
  • Аналіз даних: використання статистичних методів для очищення та вивчення даних з метою отримання корисної інформації, виявлення закономірностей, прогнозування майбутнього та виявлення аномалій.
  • Звітування про результати: обмін думками та прийняття рішень на основі висновків, представлених на інформаційній панелі, у звітах та інфографіках.
  • Удосконалення процесів: зміна способу збору, обробки та аналізу даних, а також способів прийняття рішень на їхній основі.
  • Культура, керована даними: створення культури, де кожен може використовувати дані для прийняття ефективних рішень. Важливі поради:
    • Зробіть дані доступними.
    • Навчіть співробітників використовувати дані.
    • Заохочуйте культуру, керовану даними.
    • Створіть культуру відповідальності.

Бізнес-аналітика проти аналізу даних: застосування

Застосування бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика використовується у різних галузях:

  • Роздрібна торгівля: прогнозування попиту клієнтів та аналіз його коливань, оптимізація розміру запасів.
  • Банківська справа: визначення клієнтської бази, планування маркетингових стратегій, аналіз показників ефективності.
  • Автомобільна промисловість: оптимізація виробництва, управління персоналом, маркетингу, досліджень, розподілу та фінансування.
  • Виробництво: покращення комунікації з постачальниками, стандартизація транзакцій, прогнозування попиту, оптимізація запасів.

Інші сфери застосування BI – готельний бізнес, фармацевтика, FMCG, авіаперевезення, дистрибуція, логістика тощо.

Застосування аналізу даних

Деякі програми аналізу даних:

  • Транспорт: вирішення проблем дорожнього руху, покращення досвіду подорожей, вдосконалення транспортних інформаційних систем.
  • Освіта: збільшення управлінських рішень та навчальних програм.
  • Маркетинг і реклама: краще розуміння аудиторії та збільшення коефіцієнта конверсії.
  • Логістика та доставка: покращення процесів доставки, збільшення продуктивності робочого процесу.

Інші сфери застосування аналітики даних – онлайн-безпека, результати пошуку в Інтернеті, виявлення шахрайства тощо.

Бізнес-аналітика проти аналізу даних: швидке порівняння

Параметр Business Intelligence Data Analytics
Обсяг BI стосується даних, необхідних для покращення процесу прийняття бізнес-рішень. Аналітика даних дозволяє перетворювати необроблені дані в зрозумілий формат, який використовується для аналізу та прогнозування майбутнього.
Функціональність Основна мета BI – надавати підтримку компаніям у прийнятті обґрунтованих рішень, створювати кращі стратегії та допомагати їм розвиватися. Основна мета – моделювати, прогнозувати, очищати та трансформувати дані відповідно до потреб вашого бізнесу.
Впровадження BI реалізується за допомогою кількох інструментів BI. Це можна реалізувати лише за допомогою минулих даних, що зберігаються у вітринах даних або сховищах даних. Аналітика даних реалізується за допомогою декількох інструментів зберігання даних. Це залежить від стратегії та підходу, розробленого компанією при реалізації.
Методи налагодження Можна налагодити за допомогою запропонованої моделі, яка перетворює дані в значущий формат. Інструменти BI дозволяють використовувати цю технологію без належних знань програмування. Багато інструментів пропонують інтерфейси перетягування для візуалізації та створення інформаційних панелей.
Code BI не потребує знання програмування. Аналітика CodeData включає мови програмування, такі як R або Python, для виконання складного аналізу.
Математика Ви можете бути професіоналом BI, не маючи базових знань про ймовірності та лінійну алгебру. Ви можете бути професіоналом з BI без базових знань про ймовірності та лінійну алгебру.
Сховище даних Сховище даних є обов’язковим, оскільки воно перетворює дані для підвищення якості даних. Аналітика даних не залежить від сховищ даних.
Статистика BI включає описову статистику, включаючи середнє значення, медіану та середнє значення. Аналітика даних включає інференціальну та описову статистику для кращого розуміння даних і пошуку цінної інформації.
Тип даних BI виконується лише на основі структурованих даних, підібраних для аналізу бізнес-даних. Аналітика даних не має обмежень. Аналітики можуть продовжувати процес аналізу за допомогою аудіо, текстових і відео форматів.
Звіти Звіти виконуються в певний час на основі випадків використання вашого бізнесу. Аналітика даних є гнучкою та використовується для різних випадків використання.

Висновок

Бізнес-аналітика та аналіз даних – це дві схожі концепції, але з різними підходами. Враховуючи останні ринкові тенденції, дедалі частіше використовуються такі методи, як бізнес-аналітика та аналіз даних, щоб отримати корисну інформацію та покращити бізнес.

Аналітика даних допомагає підвищити ефективність бізнесу та операцій за допомогою корисної інформації, отриманої шляхом аналізу зведених даних. З іншого боку, BI допомагає найкращим чином використовувати дані для прийняття обґрунтованих фактів надійних бізнес-рішень.

Вибір між ними є складним завданням. Найкраще обрати один з них або обидва на основі ваших бізнес-вимог, операцій, сценаріїв та випадків використання.

Ви також можете дослідити найкращі платформи бізнес-аналітики та аналітики.