Блог

Повернутися до всіх статей

Business Intelligence vs Business Analytics

|||

https://pixabay.com/photos/business-chart-graph-graphic-5475664/

Незамінними та найпоширенішими інструментами сучасного бізнесу для оптимізації робочих процесів є Business Intelligence та Business Analytics. Щоб розуміти, яку користь може принести кожен інструмент, розберемося із визначеннями.

Business Intelligence являє собою процес збору, зберігання та вивчення даних, якими володіє компанія, з метою забезпечення безперебійної операційної діяльності. До BI належать різні інструменти та програмне забезпечення: електронні таблиці, система генерації звітів, програмне забезпечення для моніторингу, програмне забезпечення для видобутку та подання даних, управління подіями, онлайн обробка, розробка інформаційних панелей та ін. BI надає можливість інтерпретації великих даних, виявлення нових можливостей та реалізації нових стратегій розвитку. Здатність поєднувати внутрішні та зовнішні дані є перевагою BI. Це надає чітке бачення та розуміння актуальної ситуації, яке неможливо отримати за допомогою одиночних потоків даних. Впровадження BI у робочий процес допомагає організаціям краще розуміти бізнес, ринок, потреби та поведінку клієнтів.

Business Analytics являє собою статистичну технологію з використанням кількісних методів для отримання інформації, прогнозування дефектів, розробки стратегій. До BA відносяться: прогнозний аналіз, ідентифікація зв’язків та послідовностей агрегованих даних, кореляційний аналіз, факторний аналіз, візуалізація даних, аналіз зростання, оптимізація та ін. Використання BA передбачає залучення фахівців із обробки даних, а також організацію додаткового профільного навчання. Процес прийняття рішення за допомогою BA відбувається за допомогою методів чисельного аналізу (предиктивне моделювання, аналітичне моделювання).

Різниця між Business Intelligence та Business Analytics

  1. Основний фокус BI – це аналіз історичних та поточних даних. BI забезпечує процес аналізу/порівняння минулих подій, поточної ситуації та розвиток бізнесу за певний період. За допомогою цього інструмента можна визначити причину проблеми та необхідні дії для її усунення. Основний фокус BA – прогнозування майбутніх результатів. За допомогою цього інструменту можна визначити наслідки невирішеної проблеми у майбутньому, можливі стратегії та спрогнозувати результати.
  2. BI працює з даними за минулий період та поточними даними для визначення поточних бізнес-потреб. BA працює лише даними за минулий період для прогнозування бізнес-потреб, потреб клієнтів та стимулювання продуктивності.
  3. Завдання BI надати бачення поточних бізнес-операцій, інформацію про поточні тенденції та інтереси клієнтів. Завдання BA надати інформацію про зміни бізнес-операцій, підвищення продуктивності, майбутні потреби клієнтів.
  4. Основні BI інструменти: Qlik Sense, SAP Business Objects, TIBCO, PowerBI та ін. BA інструменти: обробка тексту, документи Google, MS Office інструменти, MS Visio, електронні таблиці та ін.
  5. BI – це інструмент переважно великих компаній, метою яких є забезпечення безперебійного ведення бізнесу. BA – це інструмент невеликих компаній для розвитку, підвищення ефективності та досягнення цілей.
  6. Для аналізу BI використовує більше панелей інтерфейсу користувача, BA використовує більше інструментів і програмних додатків.
  7. BI методи та технології для аналізу даних: складання звітів, аналітика в реальному часі, інформаційні панелі, інтерактивна аналітична обробка та ін. BA методи: прогнозне моделювання, моделювання даних, моделювання вимог, SWOT-аналіз та ін.

BI та BA виконують різні завдання та ролі в процесі оптимізації бізнес-діяльності. Проте, обидва інструменти є важливою та невід’ємною частиною операційної діяльності для кращого розуміння бізнесу, забезпечення ефективного процесу прийняття рішення, оптимізації бізнес-процесів, прогнозування тенденцій та отримання конкурентної переваги.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat