Ce este analiza de afaceri?

Definiția analizei de afaceri

Să începem prin a înțelege care este diferența dintre analiza datelor și analiza tradițională. Termenii sunt utilizați adesea unul în locul celuilalt, dar între ei există diferențe. Analiza datelor tradițională se referă la procesul de analiză a unor cantități masive de date colectate pentru a obține informații și predicții. Analizele datelor de afaceri (numite uneori analize de afaceri) preiau această idee, dar o plasează în contextul informațiilor de afaceri, adesea cu conținut predefinit și instrumente care accelerează procesul de analiză.

Mai exact, analizele de afaceri se referă la:

• Preluarea și prelucrarea datelor de afaceri istorice
• Analizarea acestor date pentru identificarea tendințelor, tiparelor și a cauzelor de bază
• Luarea deciziilor de afaceri pe baza datelor, în funcție de aceste informații

Cu alte cuvinte, analizele de date reprezintă o descriere generală a procesului modern de analiză. Analizele de afaceri implică o concentrare mai restrânsă și au devenit, din punct de vedere funcțional, mai răspândite și mai importante pentru organizațiile din întreaga lume, pe măsură ce volumul total de date a crescut.

Cu ajutorul instrumentelor de analiză în cloud, organizațiile pot consolida datele din departamente diferite - vânzări, marketing, HR și finanțe - pentru o vizualizare unificată, care arată cum se influențează reciproc rezultatele departamentelor. În plus, instrumentele precum vizualizarea, informațiile predictive și modelarea scenariilor oferă toate tipurile de informații unice pentru întreaga organizație.

Utilizarea instrumentelor pentru analiza de afaceri

Analizele de date de afaceri au numeroase componente care conlucrează pentru a oferi informații. Deși instrumentele de analiză de afaceri gestionează elementele de curățare a datelor și creare de informații prin rapoarte și vizualizări, procesul începe, de fapt, cu infrastructura pentru colectarea acestor date. Un flux de lucru standard pentru procesul de analiză de afaceri este următorul:

Colectarea datelor: de unde provin datele, fie că este vorba de dispozitive IoT, aplicații, foi de calcul sau rețele de socializare, toate aceste date trebuie să fie centralizate pentru acces. Utilizarea unei baze de date în cloud facilitează semnificativ procesul de colectare.

Extragerea datelor: după ce datele ajung și sunt stocate (de obicei, într-un depozit de date), trebuie sortate și prelucrate. Algoritmii machine learning pot accelera acest proces prin recunoașterea modelelor și acțiunilor repetabile, cum ar fi crearea de metadate pentru datele din anumite surse, ceea ce le permite experților în date să se concentreze mai mult asupra dirijarea informațiilor, nu pe sarcinile logistice manuale.

Analiza descriptivă: ce se întâmplă și de ce? Analiza datelor descriptivă răspunde la aceste întrebări pentru a crea o mai bună înțelegere a poveștii din spatele datelor.

Analiza predictivă: dacă există suficiente date (și o prelucrare suficientă a analizelor descriptive), instrumentele de analiză de afaceri pot începe să creeze modele predictive, în funcție de tendințe și de contextul istoric. Astfel, aceste modele pot fi folosite pentru a informa deciziile viitoare privind opțiunile de afaceri și organizaționale.

Vizualizarea și raportarea: instrumentele de vizualizare și raportare pot ajuta la defalcarea numerelor și modelelor, astfel încât ochiul uman să poată înțelege cu ușurință ceea ce este prezentat. Astfel, nu numai că prezentările se fac mai ușor, dar aceste tipuri de instrumente pot ajuta pe oricine, de la experții în date până la utilizatorii business, să descopere rapid informații noi.

Analiza de afaceri față de informațiile de afaceri

La prima vedere, este posibil să nu se perceapă toate diferențele dintre analiza de afaceri și informațiile de afaceri. Unele suprapuneri există între analiza de afaceri și informațiile de afaceri, dar există și diferențe, care trebuie explicate.

Desigur, termenii sunt extrem de conectați, dar informațiile de afaceri utilizează date istorice și actuale pentru înțelegerea evenimentelor din trecut și din prezent. Pe de altă parte, analiza de afaceri se bazează pe informații de afaceri și încearcă să facă predicții științifice despre ceea ce s-ar putea întâmpla în viitor. Pentru a face predicții bazate pe date despre probabilitatea unor rezultate viitoare, analiza de afaceri utilizează tehnologii de ultimă generație, cum ar fi machine learning, vizualizarea datelor și interogarea în limbajul natural.

Beneficiile analizei de afaceri

Beneficiile analizei de afaceri se răsfrâng asupra fiecărei părți a unei organizații. Atunci când datele din departamente se consolidează într-o singură sursă, acestea sincronizează pe toată lumea în întregul proces. Astfel, nu există nicio neconcordanță între date sau informații, principalele avantaje fiind cele menționate în continuare.

Decizii bazate pe date: cu ajutorul analizei de afaceri, deciziile dificile devin mai inteligente - adică sunt justificate de existența unor date clare. Cuantificarea cauzelor de bază și identificarea clară a tendințelor creează un mod mai inteligent de a privi viitorul unei organizații, fie că este vorba de bugetul HR, campaniile de marketing, nevoile producției și cele ale lanțului de aprovizionare, fie de programele de impulsionare a vânzărilor.

Vizualizare simplă: software-ul pentru analiza de afaceri poate accepta cantități foarte mari de date, pe care le poate transforma în vizualizări simple, dar eficiente. Astfel, se realizează două lucruri. În primul rând, informațiile devin mult mai accesibile pentru utilizatorii business, cu doar câteva clicuri. În al doilea rând, prin punerea datelor într-un format vizual, noile idei pot fi descoperite doar prin vizualizarea datelor într-un alt format.

Modelarea scenariului ipotetic: analizele predictive creează modele pentru ca utilizatorii să caute tendințe și modele care vor afecta rezultatele viitoare. Acesta era domeniul experților în date, dar, cu software-ul de analiză de afaceri bazat pe machine learning, modelele pot fi generate în cadrul platformei. Astfel, utilizatorii business au posibilitatea de a modela rapid, prin crearea de scenarii ipotetice cu variabile ușor diferite, fără a fi necesară crearea unor algoritmi sofisticați.

Augmentare: toate cele de mai sus iau în considerare modurile în care analizele de date de afaceri accelerează obținerea de informații despre utilizatori. Dar, dacă software-ul pentru analiza de afaceri se bazează pe machine learning și AI, puterea analizelor augmentate crește și mai mult. Analizele augmentate utilizează capacitatea de self-learn, de adaptare și de prelucrare a unor cantități mari de date, automatizând procesele și generând informații pe deplin obiective.

Cazuri de utilizare a analizei de afaceri

Din ce în ce mai multe departamente încearcă să înțeleagă mai bine modul în care deciziile și bugetele lor afectează compania, în general. Cu software-ul pentru analiza de afaceri, aveți posibilitatea de a lua decizii strategice bazate pe date, indiferent de sarcină sau departament:

Marketing: analize pentru identificarea succesului și impactului
Ce clienți este cel mai probabil să reacționeze la o campanie prin e-mail? Ce ROI a avut ultima campanie? Din ce în ce mai multe departamente de marketing încearcă să înțeleagă mai bine modul în care programele lor afectează afacerea în general. Cu ajutorul analizelor oferite de IA și de machine learning, este posibil să utilizați datele pentru a lua decizii strategice de marketing. Aflați mai multe

Resurse umane: analize pentru găsirea și distribuirea informațiilor despre talente
Ce îi determină, de fapt, pe angajați să ia decizii privind cariera lor? Din ce în ce mai mulți lideri din HR încearcă să înțeleagă mai bine modul în care programele lor afectează afacerea în general. Dispunând de funcționalitățile analitice corecte, liderii HR pot să cuantifice și să anticipeze rezultatele, să înțeleagă canalele de recrutare și să examineze în mare masă deciziile angajaților. Aflați mai multe

Vânzări: analize pentru optimizarea vânzărilor
Care este momentul ideal pentru transformarea unui client potențial într-un cumpărător? Analizele aprofundate pot descompune ciclul de vânzări, luând în considerare toate diversele variabile care conduc la o achiziție. Prețul, disponibilitatea, locația geografică, anotimpul și alți factori pot reprezenta punctul de cotitură în călătoria clientului – iar analizele oferă instrumentul pentru a descifra acel moment cheie. Aflați mai multe

Finanțe: analizele pot susține bugetele organizaționale predictive
Cum vă puteți crește profiturile? Finanțele lucrează cu toate departamentele, fie că este vorba despre HR sau despre vânzări. Acest lucru înseamnă că inovația este întotdeauna esențială, mai ales că departamentele financiare se confruntă cu volume mai mari de date. Cu ajutorul analizelor, este posibil să aducem finanțele în viitor pentru modelarea predictivă, analiza detaliată și informații de la machine learning. Aflați mai multe

Relatări privind succesul analizei datelor de afaceri

Companiile de toate dimensiunile și din toate domeniile își pot transforma operațiunile, procesul decizional și prognozele utilizând analizele de afaceri. Iată câteva relatări privind modul în care soluțiile noastre lider în domeniu pentru analize de afaceri în cloud au ajutat companiile să își îmbunătățească profitul.

Western Digital, de exemplu, poate accesa datele de 25 ori mai rapid în aplicațiile de afaceri esențiale pentru desfășurarea activității, inclusiv ERP, EPM și SCM, putându-se concentra astfel asupra informațiilor strategice, inovării și îmbunătățirii experienței clienților, în loc să integreze sisteme punctuale pentru analizarea datelor.

Adventist Health: Adventist Health urmărește să ofere asistență medicală extinsă, o strategie realizabilă prin abordarea software holistică de implementare a unui cloud unificat, care include Oracle Cloud EPM, ERP, HCM și Analytics, precum și sisteme de gestionare și planificare a datelor companiei.

Instrumente și soluții de analiză pentru companii - începeți acum

Cu Cloud Free Tier, noii utilizatori obțin acces Always Free la două baze de date autonome Oracle cu nenumărate caracteristici, cum ar fi stocarea de obiecte și extragerea datelor. În plus, noii utilizatori primesc credite gratuite pentru a încerca Oracle Analytics și alte servicii de business puternice.

Luați decizii mai rapid și mai sigur pentru compania dvs. cu Oracle Analytics Cloud.