#businessanalytics

Business Intelligence vs Business Analytics

Незаменимыми и наиболее распространенными инструментами современного бизнеса для оптимизации рабочих процессов являются Business Intelligence и Business Analytics. Чтобы понимать какую пользу может принести каждый инструмент, разберемся с определениями.

Business Intelligence представляет собой процесс сбора, хранения и изучения данных, которыми владеет компания, с целью обеспечения бесперебойной операционной деятельности. К BI относятся разные инструменты и программное обеспечение: электронные таблицы, система генерации отчетов, программное обеспечения для мониторинга, программное обеспечение для добычи и представления данных, управление событиями, онлайн обработка, разработка информационных панелей и др. BI предоставляет возможность интерпретации больших данных, выявления новых возможностей и реализации новых стратегий развития. Способность объединять внутренние и внешние данные является преимуществом BI. Это дает четкое видение и понимание актуальной ситуации, которое невозможно получить с помощью одиночных потоков данных. Внедрение BI в рабочий процесс помогает организациям понять бизнес, рынок, потребности и поведение клиентов.

Business Analytics представляет собой статистическую технологию с использованием количественных методов для получения информации, прогнозирования дефектов, разработки стратегий. К BA относятся: прогнозный анализ, идентификация связей и последовательностей агрегированных данных, корреляционный анализ, факторный анализ, визуализация данных, анализ роста, оптимизация и др. Использование BA предполагает привлечение специалистов по обработке данных, а также организацию дополнительного профильного обучения. Процесс принятия решения с помощью BA происходит посредством методов численного анализа (предиктивное моделирование, аналитическое моделирование, разъясняющее моделирование).

В чем разница между Business Intelligence и Business Analytics?

  1. Основной фокус BI – это анализ исторических и текущих данных. BI обеспечивает процесс анализа/сравнения прошедших событий, текущей ситуации и развитие бизнеса за определенный период. С помощью данного инструмента можно найти причину проблемы и определить необходимые действия для ее устранения. Основной фокус BA – это прогнозирование будущих результатов. С помощью данного инструмента можно определить последствия нерешенной проблемы в будущем, возможные стратегии и спрогнозировать результаты.
  2. BI работает с данными за прошедший период и текущими данными для определения бизнес-потребностей. BA работает только данными за прошедший период для прогнозирования бизнес-потребностей, потребностей клиентов и стимулирования продуктивности.
  3. Задача BI предоставить видение текущих бизнес-операций, информацию о текущих тенденциях и интересах клиентов. Задача BA предоставить информацию об изменениях бизнес-операций, повышении производительности, будущих потребностях клиентов.
  4. Основные BI инструменты: Qlik Sense, SAP Business Objects, TIBCO, PowerBI и др. BA инструменты: обработка текста, Google документы, MS Office инструменты, MS Visio, электронные таблицы и др.
  5. BI – это инструмент в основном крупных компаний, целью которых является обеспечение бесперебойного ведения бизнеса. BA — это инструмент небольших компаний для развития, повышения эффективности и достижения целей.
  6. Для анализа BI использует больше панелей пользовательского интерфейса, BA использует больше инструментов и программных приложений.
  7. BI методы и технологии для анализа данных: составление отчетов, аналитика в реальном времени, информационные панели, интерактивная аналитическая обработка и др. BA методы: прогнозное моделирование, моделирование данных, моделирование требований, SWOT-анализ и др.

BI и BA выполняют разные задачи и роли в процессе оптимизации бизнес-деятельности. Однако, оба инструмента являются важной и неотъемлемой частью операционной деятельности для лучшего понимания бизнеса, обеспечения эффективного процесса принятия решения, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования тенденций и получения конкурентного преимущества.

10 актуальных терминов современной бизнес-аналитики

Современный человек является активным пользователем передовых технологий. Ежедневно каждый из нас имеет дело с разными технологиями, которые облегчают и улучшают жизнь: смартфоны, интернет, мессенджеры, облачные хранилища данных, онлайн-банкинг и т. д. Бизнес также не стоит в стороне и внедряет разные технологии для оптимизации своей деятельности. Сложно представить, чтобы все эти технологии обходились без аналитики. Вопреки не всегда эффективному её использованию в бизнесе, необходимость применения вызывает все меньше вопросов и сомнений. Данные – это ценный ресурс компании, который заслуживает должного внимания и аналитики, актуальность которой продолжает возрастать. Предлагаем рассмотреть 10 ключевых слов в бизнес-аналитике 2021 года.

  1. Встроенная аналитика (Embedded Analytics) – интеграция аналитического контента в приложения бизнес-процессов. Благодаря такому решению появляется возможность получить всю необходимую информацию. Кроме этого, повышается эффективность работы пользователей и возможность решать сложные задачи бизнеса.
  2. Когнитивные вычисления (Cognitive computing) – являются несомненным трендом последних нескольких лет. Ежедневно генерируются «тонны» данных, работа с которыми является непосильной задачей для человеческого мозга. Главная способность данной технологии обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных и преобразовывать их в ценную информацию.
  3. Точность данных (Data Accuracy) – эффективные бизнес-решения могут приниматься только на основании точных данных. Это первое и главное правило эффективной бизнес-аналитики. Понимая это, менеджмент компаний начинает больше фокусироваться на организации эффективного процесса управления данными. Например, ситуация с COVID-19, которая потрясла весь мир, подтвердила важность владения точными данными. Все люди хотели знать правдивую информацию о количестве заболевших, вакцинированных, летальных исходов и т. д.
  4. Аналитика решений (Decision Intelligence) – новая и важная дисциплина эпохи искусственного интеллекта, направленная на преобразование информации в наилучшее практическое решение. Данная дисциплина является объединением науки о данных, социальных наук, теорий принятия решений и науки управления. Организациям, использующим decision intelligence, получается значительно усовершенствовать свою оперативную деятельность, повысить уровень грамотности и эффективности управления проектами, стратегического планирования, процесса принятия решений.
  5. Прогнозная аналитика (Predictive Analytics) – неотъемлемый инструмент бизнеса, удерживающий свою актуальность. Использование новейших технологий анализа прошлых и текущих данных дает возможность спрогнозировать исход событий и принятых решений, что помогает предотвратить риски или смягчить последствия. Данный инструмент способствует выходу бизнеса на новый уровень.
  6. XAnalytics – не всегда аналитика данных предполагает работу с цифрами. Анализируемые данные компании могут быть в разной форме: текст, видео, аудио и т. д. Для получения преимущества перед конкурентами следует также анализировать эти данные. Суть X-Analytics заключается в возможности выполнять любой тип аналитики структурированных или неструктурированных данных (видеоаналитика, текстовая аналитика, аудиоаналитика и т. д.).
  7. Мобильная аналитика (Mobile Analytics) – рост использования мобильных телефонов спровоцировал появление необходимости мобильной аналитики. Внедрение и использование мобильных решений в бизнесе дает множество преимуществ, в том числе доступ к информации в любое время и в любой локации. Также мобильная аналитика позволяет компаниям получать доступ к данным в режиме реального времени в любом месте.
  8. Расширенное управление данными (Augmented Data Management) – обеспечение безопасности и качества данных для аналитики в реальном времени было и будет задачей №1. Однако, обеспечить это достаточно проблематично. В этом случае на помощь приходит расширенное управление данными, которое набирает обороты популярности. Отчеты Gartner и Deloitte подтверждают данную тенденцию и подчеркивают выгоды, которые могут быть достигнуты при сочетании искусственного интеллекта и управления данными.
  9. Предписывающая аналитика (Prescriptive Analytics) – заключается в прописывании пользователями всех возможных действий, которые они должны совершить и привести к результату. Главная задача – помочь специалистам выбрать правильную прогнозную модель для достижения наилучшего результата.
  10. Совместная бизнес-аналитика (Collaborative Analytics) – представляет собой сочетание социальных сетей и других современных технологий с онлайн бизнес-аналитикой. Служит мощным инструментом для бизнеса, позволяющий принимать быстрые и эффективные решения.
GoUp Chat