İş Analitiği nedir?

İş analitiği tanımı

Veri analitiği ile geleneksel analitik arasında arasındaki farkı öğrenerek başlayalım. Terimler genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak bir ayrım vardır. Geleneksel veri analitiği, içgörüler ve tahminler elde etmek için çok miktarda toplanan verilerin analiz edilmesidir. İş verileri analitiği (bazen iş analitiği olarak da adlandırılır) bu fikri alır, ancak bunu genellikle önceden oluşturulmuş iş içeriği ve analiz sürecini hızlandıran araçlarla iş anlayışı bağlamına koyar.

İş analitiği özellikle şu anlamlara gelir:

• Tarihsel iş verilerini alma ve işleme
• Eğilimleri, örüntüleri ve kök nedenleri belirlemek için bu verilerin analiz edilmesi
• Veriye dayalı iş kararlarını bu bilgilere göre verme

Başka bir deyişle, veri analitiği, modern analitik sürecinin genel bir açıklamasından daha fazlasıdır. İş analitiği, daha dar bir odağı ifade eder ve genel veri hacmi arttıkça, dünya çapındaki organizasyonlar için işlevsel olarak daha yaygın ve daha önemli hale geldi.

Organizasyonlar, bulut analitik araçlarını kullanarak satış, pazarlama, İK ve finans gibi farklı departmanlardan gelen verileri bir araya getirerek bir departmanın sayılarının diğerlerini nasıl etkileyebileceğini gösteren birleşik bir görünüm elde edebilir. Ayrıca, görselleştirme, tahmine dayalı içgörüler ve senaryo modelleme gibi araçlar, tüm organizasyon genelinde her türden benzersiz içgörü sağlar.

İş analitiği araçlarını kullanma

İş verisi analitikleri, bilgi sağlamak için birlikte çalışan birçok ayrı bileşene sahiptir. İş analitiği araçları, verileri parçalamak ve raporlar ve görselleştirme yoluyla içgörüler oluşturmakla uğraşırken, süreç aslında bu verileri getirmeye yönelik altyapıyla başlar. İş analitiği süreci için standart bir iş akışı aşağıdaki gibidir:

Veri toplama: IoT cihazları, uygulamalar, elektronik tablolar veya sosyal medya olmak üzere veriler nereden gelirse gelsin, tüm bu verilerin erişim için bir havuzda toplanması ve merkezileştirilmesi gerekir. Bulut veritabanı kullanmak, toplama sürecini önemli ölçüde kolaylaştırır.

Veri inceleme: Veri ulaştıktan ve depolandıktan sonra (genellikle veri gölünde) sıralanıp işlenmesi gerekir. Makine öğrenimi algoritmaları, belirli kaynaklardan gelen veriler için meta veriler oluşturmak gibi desenleri ve tekrarlanabilir eylemleri tanıyarak bunu hızlandırabilir ve veri bilimcilerinin manuel lojistik görevlerinden ziyade içgörüler elde etmeye daha fazla odaklanmasına olanak tanır.

Tanımlayıcı analitik: Neler oluyor ve neden oluyor? Tanımlayıcı veri analitiği, verilerin arkasındaki hikayenin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için bu soruları yanıtlar.

Tahmine dayalı analitikler: Yeterli veri ve tanımlayıcı analitik işlemesi sayesinde iş analitiği araçları, eğilimlere ve tarihsel bağlama dayalı olarak tahmine dayalı modeller oluşturmaya başlayabilir. Dolayısıyla bu modeller, iş ve organizasyonel seçimlerle ilgili gelecekteki kararları bilgilendirmek için kullanılabilir.

Görselleştirme ve raporlama: Görselleştirme ve raporlama araçları, insan gözünün sunulanı kolayca kavrayabilmesi için sayıların ve modellerin ayrıştırılmasına yardımcı olabilir. Bu yalnızca sunumları kolaylaştırmakla kalmaz, bu tür araçlar deneyimli veri bilimcilerinden iş kullanıcılarına kadar herkesin yeni içgörüleri hızla ortaya çıkarmasına yardımcı olabilir.

İş analitiği ve iş zekası karşılaştırması

İlk bakışta, iş analitiği ile iş zekası arasında pek bir fark yokmuş gibi görünebilir. İkisi arasında bir miktar örtüşme vardır, ancak iş zekası ile karşılaştırıldığında iş analitiği konusunda açıklama bekleyen noktalar mevcuttur.

Elbette, terimler son derece bağlantılıdır, ancak iş zekası geçmişte ne olduğunu ve şu anda ne olduğunu anlamak için geçmiş ve güncel verileri kullanır. Öte yandan iş analitiği ise iş zekasının temeli üzerine kuruludur ve gelecekte neler olabileceğine dair eğitimli tahminler yapmaya çalışır. İş analitiği, gelecekteki sonuçların olasılığı hakkında veriye dayalı tahminler yapmak için makine öğrenimi, veri görselleştirme ve doğal dil sorgulaması gibi yeni nesil teknolojileri kullanır.

İş analitiğinin avantajları

İş analitiği faydaları organizasyonunuzun her bir köşesini etkiler. Departmanlar arasındaki veriler tek bir kaynakta birleştiğinde, uçtan uca süreçte yer alan herkes senkronize halde çalışır. Bu, veri veya iletişimde boşluk olmamasını sağlar, böylece aşağıdaki gibi avantajlardan faydalanabilirsiniz:

Veriye dayalı kararlar: İş analitiği sayesinde zor kararlar daha akıllı hale gelir ve akıllı bir şekilde, yani veriler tarafından yedeklenir. Kök nedenleri ölçmek ve eğilimleri net bir şekilde belirlemek, İK bütçeleri, pazarlama kampanyaları, üretim ve tedarik zinciri ihtiyaçları veya satış sosyal yardım programları olsun, bir kuruluşun geleceğine bakmanın daha akıllı bir yolunu sunar.

Kolay görselleştirme: İş analitiği yazılımı sorunsuz miktarlarda veri alabilir ve basit henüz etkin görselleştirmelere dönüştürebilir. Bu, iki şeyi başarır. İlk olarak, sadece birkaç tıklamayla ticari kullanıcılar için daha erişilebilir bilgiler sağlar. İkincisi, verileri görsel bir formata sokarak, verileri farklı bir formatta görüntüleyerek yeni fikirler ortaya çıkarılabilir.

Varsayım senaryosunu modelleme: Tahmine dayalı analitik, kullanıcıların gelecekteki sonuçları etkileyecek eğilimleri ve örüntüleri araması için modeller oluşturur. Bu daha önce deneyimli veri bilimcilerin alanıydı, ancak makine öğrenimi ile desteklenen iş analitiği yazılımları ile bu modeller platform içinde oluşturulabilir. Bu, iş kullanıcılarına, karmaşık algoritmalar oluşturmaya gerek kalmadan biraz farklı değişkenlerle varsayım senaryoları oluşturarak modeli hızlı bir şekilde ince ayar yapma olanağı verir.

Artırılmış hale getirin: Yukarıdaki noktaların tümü, iş verileri analitiğinin kullanıcı odaklı içgörülerini hızlandırma yollarını ele almaktadır. Ancak, iş analitiği yazılımı makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından desteklendiğinde, artırılmış analitiklerin gücü ortaya çıkar. Artırılmış analitikler, süreçleri otomatikleştirmek ve insan ön yargısı olmadan içgörüler oluşturmak için toplu veri miktarlarını kendi kendine öğrenme, uyarlama ve işleme yeteneğini kullanır.

İş analitiği kullanım senaryoları

Gittikçe daha fazla departman, kararlarının ve bütçelerinin işi genel olarak nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. İş analitiği yazılımı ile, görev veya departman ne olursa olsun stratejik kararlara yön vermek için verileri kullanmak mümkündür:

Pazarlama: Başarıyı ve etkisini belirlemek için analizler
Hangi müşterilerin bir e-posta kampanyasına yanıt verme olasılığı daha yüksektir? Son kampanyanın ROI geliri neydi? Gittikçe daha fazla pazarlama departmanı programlarının işletmeyi genel olarak nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. Yapay zeka ve makine öğreniminden güç alan analizlerle stratejik pazarlama kararlarına yön vermek için verileri kullanmak mümkündür. Daha fazla bilgi edinin

İnsan Kaynakları: Yetenek içgörülerini bulmak ve paylaşmak için analizler
Çalışanların kariyerleriyle ilgili kararlarını gerçekte ne yönlendirir? Gittikçe daha fazla İK lideri programlarının işlerini büyük ölçekte nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. Doğru analitik becerileriyle, İK liderleri sonuçları ölçebilir ve tahmin edebilir, işe alım kanallarını anlayabilir ve çalışan kararlarını toplu olarak gözden geçirebilir. Daha fazla bilgi edinin

Satış: Satışlarınızı optimize edecek analitik
Satış olanağını satışa dönüştüren kritik an nedir? Derinlemesine analitik, satın alma kararına yol açan tüm farklı değişkenleri alarak, satış döngüsünün ayrıntılarını ortaya koyabilir. Fiyat, bulunabilirlik, coğrafya, sezon ve diğer faktörler müşteri yolculuğunda dönüm noktası olabilir ve analitik, bu önemli anı çözmenin aracıdır. Daha fazla bilgi edinin

Finans: Analitik hizmeti tahmine dayalı organizasyon bütçeleridir
Kâr marjlarınızı nasıl artırabilirsiniz? Finans, İK veya satış gibi her departmanla çalışır. Özellikle finans departmanları giderek daha büyük miktarda veriyle karşı karşıya kalırken inovasyon her zaman önemlidir. Analitik sayesinde tahmine dayalı modelleme, ayrıntılı analiz ve makine öğreniminden elde edilen içgörülerle finans operasyonunuzu geleceğe taşımak mümkündür. Daha fazla bilgi edinin

İş verileri analitiği başarı hikayeleri

Her ölçekten ve endüstriden şirket, iş analitiğini kullanarak operasyonlarını, karar verme süreçlerini ve projeksiyonlarını dönüştürebilir. İşte sektör lideri iş analitiği bulut çözümlerimizin işletmelerin kârlılıklarını iyileştirmelerine nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç hikaye.

Örneğin Western Digital, kritik öneme sahip iş uygulamalarında (ERP, EPM ve SCM dahil olmak üzere) verilere 25 kat daha hızlı erişebilir ve verileri analiz etmek için işletmelerinin nokta sistemlerini entegre etmek yerine stratejik içgörülere, inovasyona ve iyileştirilmiş müşteri deneyimine odaklanmasını sağlar.

Adventist Health: Adventist Health Adventist Health, kurumsal verilerle birlikte Oracle Cloud EPM, ERP, HCM ve Analytics'i içeren birleşik bir bulutun devreye alınmasına yönelik bütünsel yazılım yaklaşımıyla desteklenen bir strateji olan tüm kişiye sağlık hizmeti sunmayı amaçlar. yönetim ve planlama.

İşletmeniz için analitik araçları ve çözümleri - Başlayın

Ücretsiz Free Tier ile yeni kullanıcılar, nesne depolama ve veri çıkışı gibi bir dizi özellikle yüklü iki Oracle Kendi Kendini Yöneten Veritabanına Daima Ücretsiz erişim elde eder. Ayrıca, yeni kullanıcılar Oracle Analytics'i ve diğer güçlü iş hizmetlerini denemek için ücretsiz krediler elde eder.

Oracle Analytics Cloud ile işletmeniz için daha hızlı ve daha güvenli kararlar alın.