Business Analytics vs. Data Analytics:

Veliká data mění a podporují rozhodování všude na světě. Od velkých podniků až po vysoké školy a vládní agentury pomáhají data z nepřeberného množství zdrojů organizacím rozšiřovat jejich působnost, zvyšovat prodeje, efektivněji fungovat a zavádět nové produkty nebo služby.

Aby všechna tato data dávala smysl a mohla být využita k větší konkurenceschopnosti, musí firmy používat jak obchodní, tak datovou analytiku. Často dochází k záměně těchto dvou oblastí, které se mohou zdát zaměnitelné. V tomto článku prozkoumáme cíle každé z těchto funkcí a porovnáme role a odpovědnosti, abychom vám pomohli rozhodnout se, která cesta je pro vás ta pravá.

Business analytika vs. datová analytika: Jaká varianta je pro vás nejlepší?

Podniková analytika i datová analytika zahrnují práci s daty a manipulaci s nimi, získávání poznatků z dat a využívání těchto informací ke zvýšení výkonnosti podniku. Jaké jsou tedy zásadní rozdíly mezi těmito dvěma funkcemi?

Business analytika se zaměřuje na širší obchodní důsledky dat a opatření, která by z nich měla vyplývat, například zda by společnost měla vyvinout novou produktovou řadu nebo upřednostnit jeden projekt před jiným. Termín business analytics označuje kombinaci dovedností, nástrojů a aplikací, které umožňují podnikům měřit a zlepšovat efektivitu klíčových podnikových funkcí, jako je marketing, zákaznický servis, prodej nebo IT.

Datová analytika zahrnuje procházení obrovských souborů dat s cílem odhalit vzory a trendy, vyvodit závěry o hypotézách a podpořit obchodní rozhodnutí poznatky založenými na datech. Analýza dat se snaží odpovědět na otázky typu: „Jaký je vliv geografických nebo sezónních faktorů na preference zákazníků?“ nebo „Jaká je pravděpodobnost, že zákazník přejde ke konkurenci?“. Praxe analýzy dat zahrnuje mnoho různých technik a přístupů a často se také označuje jako datová věda, dolování dat, datové modelování nebo analýza velkých dat.

Představení podnikové analýzy

Podniková analýza (BA) je opakované zkoumání dat organizace se zaměřením na použití technik statistické analýzy k odhalení informací, které mohou pomoci řídit inovace a finanční výkonnost. Organizace, které se řídí analýzou, považují velká data za cenné firemní aktivum, které podporuje obchodní plánování a podporuje budoucí strategie, a obchodní analytika jim pomáhá získat z tohoto zlatého dolu poznatků maximální hodnotu.

Existují tři hlavní druhy obchodní analytiky – deskriptivní, prediktivní a preskriptivní. Ty se obvykle zavádějí postupně a společně mohou odpovědět nebo vyřešit téměř jakoukoli otázku nebo problém, který může společnost mít.

• Deskriptivní analytika odpovídá na otázku „Co se stalo?“. Tento typ analytiky vyhodnocuje historická data s cílem získat poznatky o tom, jak plánovat budoucnost. Díky široké dostupnosti samoobslužných nástrojů pro přístup k datům a jejich zjišťování a ovládacích panelů mohou vedoucí pracovníci i netechničtí profesionálové využívat výhod poznatků získaných z velkých dat ke zlepšení výkonnosti podniku.
• Prediktivní analytika je dalším krokem na cestě k poznání. Využívá strojové učení a statistické techniky, které pomáhají podnikům předvídat pravděpodobnost budoucích událostí. Protože je však prediktivní analytika pravděpodobnostní povahy, nemůže budoucnost skutečně předpovědět; může pouze navrhnout nejpravděpodobnější výsledek na základě toho, co se stalo v minulosti.
• Preskriptivní analytika zkoumá možné kroky, které je třeba podniknout na základě výsledků deskriptivní a prediktivní analýzy. Tento typ analytiky kombinuje, matematické modely a obchodní pravidla pro optimalizaci rozhodování tím, že doporučuje více možných reakcí na různé scénáře a kompromisy.

Organizace mohou používat některou z těchto technik nebo všechny, i když ne nutně v tomto pořadí. Díky snadno dostupným nástrojům s intuitivním rozhraním a hlubokou integrací s mnoha zdroji dat lze podnikovou analytiku implementovat v jakémkoli oddělení, od prodeje přes vývoj produktů až po zákaznický servis. Mnohá z těchto řešení nabízejí uživatelům možnost aplikovat pokročilé analytické modely bez pomoci datového vědce, což vytváří nové příležitosti k nalezení skrytých poznatků ve velkých souborech dat.

Podniková analytika vyžaduje dostatečné objemy vysoce kvalitních dat, takže organizace usilující o přesné výsledky musí integrovat a sladit data z různých systémů a poté určit, které podmnožiny dat zpřístupnit podniku.

Úvod do datové analytiky

Datová analytika je proces shromažďování a zkoumání nezpracovaných dat s cílem vyvodit z nich závěry. Každý podnik shromažďuje obrovské objemy dat, včetně údajů o prodeji, průzkumu trhu, logistiky nebo transakčních dat. Skutečná hodnota analýzy dat spočívá ve schopnosti rozpoznat v souboru dat vzorce, které mohou naznačovat trendy, rizika nebo příležitosti. Analýza dat umožňuje podnikům na základě těchto poznatků upravovat své procesy a přijímat lepší rozhodnutí. To může znamenat zjištění, jaké nové produkty uvést na trh, vypracování strategií pro udržení cenných zákazníků nebo vyhodnocení účinnosti nových lékařských postupů.

Většina běžně používaných technik analýzy dat byla automatizována, aby se analytický proces urychlil. Díky široké dostupnosti výkonných analytických platforem mohou datoví analytici třídit obrovské množství dat v řádu minut či hodin namísto dnů či týdnů pomocí:

• Data mining:
• Prediktivní analytika: Třídění velkých souborů dat za účelem identifikace trendů, vzorců a vztahů: Agreguje a analyzuje historická data, aby pomohla organizacím vhodně reagovat na budoucí výsledky, jako je chování zákazníků a poruchy zařízení.
• Strojové učení:
• Analytika velkých dat: Využívá statistické pravděpodobnosti k tomu, aby naučila počítače zpracovávat data rychleji než běžné analytické modelování:
• Text mining: Využívá nástroje pro dolování dat, prediktivní analýzu a strojové učení k přeměně dat na obchodní informace.
• Text mining: Využívá nástroje pro dolování dat, prediktivní analýzu a strojové učení k přeměně dat na obchodní informace: Vyhledává vzory a nálady v dokumentech, e-mailech a dalším textovém obsahu.

Jak stále více organizací přesouvá své kritické podnikové aplikace do cloudu, získávají možnost rychleji inovovat pomocí velkých dat. Cloudové technologie vytvářejí rychle se měnící inovativní prostředí, ve kterém mohou týmy datových analytiků ukládat více dat a snadněji k nim přistupovat a zkoumat je, což vede k rychlejšímu dosažení hodnoty nových řešení.

Business analytics vs. data analytics:

Většina lidí se shoduje na tom, že obchodní a datová analytika mají stejný konečný cíl, kterým je využití technologií a dat ke zlepšení výkonnosti podniku. Ve světě založeném na datech, kde objem informací, které mají organizace k dispozici, stále exponenciálně roste, mohou tyto dvě funkce dokonce pracovat v tandemu, aby maximalizovaly efektivitu, odhalily užitečné poznatky a pomohly podnikům uspět.

Toto srovnání vedle sebe by mělo pomoci vyjasnit některé nejasnosti mezi obchodní a datovou analytikou.

Business analytik vs. datový analytik: Srovnání rolí

Business analytici i datoví analytici pracují s daty. Rozdíl je v tom, co s nimi dělají. Obchodní analytici používají data k přijímání strategických obchodních rozhodnutí. Datoví analytici data shromažďují, manipulují s nimi, identifikují z nich užitečné informace a svá zjištění transformují do stravitelných poznatků. Analýza dat je jejich konečným cílem.

Lidé na obou pozicích musí mít lásku ke všem datům, disponovat analytickým myšlením, mít dobré schopnosti řešit problémy a schopnost vidět širší souvislosti a pracovat na nich. Pokud se však snažíte rozhodnout mezi těmito dvěma kariérními cestami, je stejně důležité pochopit, v čem se liší.

• Business analytici používají data k identifikaci problémů a řešení, ale neprovádějí hlubokou technickou analýzu dat. Pracují na koncepční úrovni, definují strategii a komunikují se zainteresovanými stranami a zabývají se obchodními důsledky dat. Naproti tomu datoví analytici tráví většinu času shromažďováním nezpracovaných dat z různých zdrojů, jejich čištěním a transformací a používáním řady specializovaných technik k získání užitečných informací a vypracování závěrů.
• Business analytici mají obvykle rozsáhlé zkušenosti z oboru nebo odvětví, jako je elektronický obchod, výroba nebo zdravotnictví. Lidé na této pozici se méně spoléhají na technické aspekty analýzy než datoví analytici, i když potřebují praktickou znalost statistických nástrojů, běžných programovacích jazyků, sítí a databází.
• Business analytici musí být zběhlí v modelování a shromažďování požadavků, zatímco datoví analytici potřebují silné dovednosti v oblasti business intelligence a dolování dat spolu se znalostí žádaných technologií, jako je strojové učení a umělá inteligence.
• Pro obchodní analytiky je solidní vzdělání v oblasti podnikové administrativy skutečnou výhodou. Mnoho podnikových analytiků pochází ze vzdělání v oblasti managementu, obchodu, IT, informatiky nebo příbuzných oborů. Na druhou stranu pro datové analytiky, kteří vyžadují porozumění složitým statistikám, algoritmům a databázím, je žádoucí vzdělání v oblasti matematiky nebo informačních technologií.

Další požadované schopnosti jednotlivých rolí

Kromě technických dovedností a dovedností specifických pro danou roli potřebuje každý z obchodních a datových analytiků některé další schopnosti, aby byl úspěšný.

Business analytik musí být schopen:

• Získat ucelený pohled na obchodní problém nebo výzvu.
• Spolupracovat s jednotlivci napříč organizací, aby získal informace potřebné k prosazení změn.
• Vytvářet jasné a srozumitelné obchodní a projektové plány, zprávy a analýzy.
• Spolupracovat a komunikovat se zainteresovanými stranami na všech úrovních organizace.
• Srozumitelně a přesvědčivě prezentovat doporučení pro různé publikum.

Datový analytik musí být schopen:

• Převést data na smysluplné obchodní poznatky.
• Pracovat dobře samostatně.
• Identifikovat relevantní datové soubory a průběžně je doplňovat.
• Podávat jasné a smysluplné zprávy o výsledcích.
• Definovat nové procesy sběru a analýzy dat podle potřeby.

Začínáte s obchodní nebo datovou analytikou

Od nejnovějších startupů až po zavedené globální podniky potřebuje každá organizace využívat data pro inovace a obchodní růst. Postupy datové a podnikové analytiky mají společný cíl, kterým je optimalizace dat za účelem zvýšení efektivity a řešení problémů, avšak s některými zásadními rozdíly.

Ať už zvolíte jakoukoli cestu, budete potřebovat rychle, snadno a bezpečně shromažďovat relevantní a důvěryhodná data z mnoha zdrojů. Talend Data Fabric urychluje analytický proces tím, že poskytuje jednotnou sadu cloudových samoobslužných aplikací pro integraci a integritu dat. Protože když si budete jisti kvalitou svých dat, budou si vaše zainteresované strany jisté, že pokaždé činí správná obchodní rozhodnutí. Vyzkoušejte Talend Data Fabric ještě dnes a začněte přijímat rozhodnutí založená na datech.