Business Analytics vs. Data Analytics: Hvad er bedst for din virksomhed?

Big data transformerer og styrker beslutningstagningen overalt. Fra store virksomheder til videregående uddannelser og offentlige myndigheder hjælper data fra et væld af kilder organisationer med at udvide deres rækkevidde, øge salget, fungere mere effektivt og lancere nye produkter eller tjenester.

For at få mening ud af alle disse data og bruge dem til at blive mere konkurrencedygtige, skal virksomhederne anvende både forretningsanalyse og dataanalyse. Der er ofte forvirring omkring disse to områder, som kan synes at være indbyrdes udskiftelige. I denne artikel undersøger vi målene for hver funktion og sammenligner roller og ansvarsområder for at hjælpe dig med at beslutte, hvilken vej der er den rigtige for dig.

Business analytics vs. data analytics: En oversigt

Både business analytics og dataanalyser involverer arbejde med og manipulering af data, udtrækning af indsigt fra data og brug af disse oplysninger til at forbedre virksomhedens resultater. Så hvad er de grundlæggende forskelle mellem disse to funktioner?

Business analytics fokuserer på de større forretningsmæssige implikationer af data og de handlinger, der bør være resultatet af dem, f.eks. om en virksomhed bør udvikle en ny produktlinje eller prioritere et projekt frem for et andet. Udtrykket business analytics henviser til en kombination af færdigheder, værktøjer og applikationer, der gør det muligt for virksomheder at måle og forbedre effektiviteten af centrale forretningsfunktioner som f.eks. marketing, kundeservice, salg eller IT.

Dataanalyse indebærer at finkæmme massive datasæt for at afsløre mønstre og tendenser, drage konklusioner om hypoteser og understøtte forretningsbeslutninger med databaserede indsigter. Dataanalyse forsøger at besvare spørgsmål som f.eks. “Hvilken indflydelse har geografiske eller sæsonbestemte faktorer på kundernes præferencer?” eller “Hvor stor er sandsynligheden for, at en kunde vil gå over til en konkurrent?”. Praksis inden for dataanalyse omfatter mange forskellige teknikker og tilgange og omtales også ofte som datavidenskab, datamining, datamodellering eller big data analytics.

An intro to business analytics

Business analytics (BA) er den iterative udforskning af en organisations data med fokus på at anvende statistiske analyseteknikker for at afsløre oplysninger, der kan bidrage til at fremme innovation og finansielle resultater. Analytics-drevne organisationer behandler big data som et værdifuldt virksomhedsaktiv, der giver brændstof til forretningsplanlægning og understøtter fremtidige strategier, og business analytics hjælper dem med at få maksimal værdi ud af denne guldgrube af indsigt.

Der er tre hovedtyper af business analytics – beskrivende, prædiktive og præskriptive. Disse gennemføres normalt i etaper og kan tilsammen besvare eller løse stort set alle spørgsmål eller problemer, som en virksomhed kan have.

• Descriptive analytics besvarer spørgsmålet: “Hvad er der sket?” Denne type analyser evaluerer historiske data for at få indsigt i, hvordan man kan planlægge fremtiden. Takket være den udbredte tilgængelighed af selvbetjeningsværktøjer til dataadgang og -opdagelse samt dashboards kan ledere og ikke-tekniske fagfolk høste fordelene ved den indsigt, der genereres af big data, for at forbedre virksomhedens resultater.
• Prediktiv analyse er det næste skridt på vejen til indsigt. Den anvender maskinlæring og statistiske teknikker til at hjælpe virksomheder med at forudse sandsynligheden for fremtidige begivenheder. Da prædiktiv analyse imidlertid er probabilistisk i sin natur, kan den ikke reelt forudsige fremtiden; den kan kun foreslå det mest sandsynlige resultat baseret på det, der er sket i fortiden.
• Prescriptive analytics udforsker mulige handlinger, der skal foretages på baggrund af resultaterne af den beskrivende og prædiktive analyse. Denne type analyse kombinerer matematiske modeller og forretningsregler for at optimere beslutningstagningen ved at anbefale flere mulige reaktioner på forskellige scenarier og afvejninger.

Organisationer kan bruge en eller flere af disse teknikker, men ikke nødvendigvis i denne rækkefølge. Virksomhedsanalyse kan implementeres i alle afdelinger, fra salg til produktudvikling til kundeservice, takket være let tilgængelige værktøjer med intuitive grænseflader og dyb integration med mange datakilder. Mange af disse løsninger giver brugerne mulighed for at anvende avancerede analysemodeller uden hjælp fra en datamatiker, hvilket skaber nye muligheder for at finde skjulte indsigter i store datasæt.

Businessanalyser kræver tilstrækkelige mængder af data af høj kvalitet, så organisationer, der ønsker præcise resultater, skal integrere og afstemme data på tværs af forskellige systemer og derefter bestemme, hvilke delmængder af data der skal stilles til rådighed for virksomheden.

En intro til dataanalyse

Dataanalyse er processen med at indsamle og undersøge rå data med henblik på at drage konklusioner om dem. Alle virksomheder indsamler enorme mængder data, herunder salgstal, markedsundersøgelser, logistik eller transaktionsdata. Den virkelige værdi af dataanalyse ligger i dens evne til at genkende mønstre i et datasæt, der kan indikere tendenser, risici eller muligheder. Dataanalyse gør det muligt for virksomheder at ændre deres processer på baggrund af disse læringer for at træffe bedre beslutninger. Det kan betyde at finde ud af, hvilke nye produkter der skal bringes på markedet, udvikle strategier til at fastholde værdifulde kunder eller evaluere effektiviteten af nye medicinske behandlinger.

De mest almindeligt anvendte dataanalyseteknikker er blevet automatiseret for at fremskynde analyseprocessen. Takket være den udbredte adgang til kraftfulde analyseplatforme kan dataanalytikere sortere i enorme datamængder på få minutter eller timer i stedet for dage eller uger ved hjælp af:

• Data mining:
• Prædiktive analyser:: Sortering af store datasæt for at identificere tendenser, mønstre og relationer: : Aggregerer og analyserer historiske data for at hjælpe organisationer med at reagere hensigtsmæssigt på fremtidige resultater, f.eks. kundeadfærd og fejl i udstyr.
• Maskinlæring: Bruger statistiske sandsynligheder til at lære computere at behandle data hurtigere end konventionel analytisk modellering.
• Big data analytics: Anvendelse af data mining, prædiktiv analyse og maskinlæringsværktøjer til at omdanne data til forretningsinformation.
• Tekst mining: Opdager mønstre og følelser i dokumenter, e-mails og andet tekstbaseret indhold.

I takt med at flere organisationer flytter deres kritiske forretningsapplikationer til skyen, får de mulighed for at innovere hurtigere med big data. Cloud-teknologier skaber et hurtigt og innovativt miljø, hvor dataanalyse-teams kan lagre flere data og lettere få adgang til og udforske dem, hvilket resulterer i hurtigere time-to-value for nye løsninger.

Business analytics vs. data analytics: En sammenligning

De fleste er enige om, at forretningsanalyse og dataanalyse har det samme slutmål om at anvende teknologi og data til at forbedre virksomhedens resultater. I en datadrevet verden, hvor mængden af oplysninger, der er tilgængelige for organisationer, fortsat vokser eksponentielt, kan de to funktioner endda arbejde sammen for at maksimere effektiviteten, afsløre nyttige indsigter og hjælpe virksomheder med at få succes.

Denne side-by-side sammenligning bør hjælpe med at rydde op i noget af forvirringen mellem forretnings- og dataanalyse.

Businessanalytiker vs. dataanalytiker: En sammenligning af roller

Businessanalytikere og dataanalytikere arbejder begge med data. Forskellen er, hvad de gør med dem. Forretningsanalytikere bruger data til at træffe strategiske forretningsbeslutninger. Dataanalytikere indsamler data, manipulerer dem, identificerer nyttige oplysninger fra dem og omdanner deres resultater til fordøjelige indsigter. Analysering af data er deres slutmål.

Personerne i begge roller skal elske alt, hvad der har med data at gøre, have et analytisk sind, have gode problemløsningsevner og evnen til at se og arbejde hen imod et større billede. Men hvis du forsøger at vælge mellem disse to karriereveje, er det lige så vigtigt at forstå, hvordan de adskiller sig fra hinanden.

• Businessanalytikere bruger data til at identificere problemer og løsninger, men foretager ikke en dyb teknisk analyse af dataene. De arbejder på et konceptuelt niveau, definerer strategi og kommunikerer med interessenter og beskæftiger sig med dataenes forretningsmæssige konsekvenser. Dataanalytikere bruger derimod størstedelen af deres tid på at indsamle rådata fra forskellige kilder, rense og omdanne dem og anvende en række specialiserede teknikker til at uddrage nyttige oplysninger og drage konklusioner.
• Businessanalytikere har typisk omfattende domæne- eller brancheerfaring inden for områder som e-handel, fremstilling eller sundhedsvæsen. Personer i denne rolle er mindre afhængige af de tekniske aspekter af analyse end dataanalytikere, selv om de har brug for et praktisk kendskab til statistiske værktøjer, almindelige programmeringssprog, netværk og databaser.
• Forretningsanalytikere skal være dygtige til modellering og indsamling af krav, mens dataanalytikere har brug for stærke færdigheder inden for business intelligence og data mining samt færdigheder inden for efterspurgte teknologier som maskinlæring og AI.
• For forretningsanalytikere er en solid baggrund inden for erhvervsøkonomi et virkeligt aktiv. Mange forretningsanalytikere kommer fra en baggrund inden for ledelse, forretning, it, datalogi eller beslægtede områder. På den anden side er en matematisk eller informationsteknologisk baggrund ønskværdig for dataanalytikere, som kræver en forståelse af kompleks statistik, algoritmer og databaser.

Endnu andre nødvendige evner for hver rolle

Ud over tekniske og rollespecifikke færdigheder har forretnings- og dataanalytikere hver især brug for nogle yderligere evner for at få succes.

En forretningsanalytiker skal kunne:

• Få et holistisk syn på et forretningsproblem eller en udfordring.
• Samarbejde med personer på tværs af organisationen for at få de oplysninger, der er nødvendige for at drive forandringer.
• Udarbejde klare, forståelige forretnings- og projektplaner, rapporter og analyser.
• Indgå i og kommunikere med interessenter på alle niveauer i organisationen.
• Præsentere anbefalinger klart og overbevisende for en række forskellige målgrupper.

En dataanalytiker skal kunne:

• Omsætte data til meningsfuld forretningsindsigt.
• Arbejde godt selvstændigt.
• Identificere relevante datasæt og tilføje dem i farten.
• Rapportere resultater på en klar og meningsfuld måde.
• Detektivere nye dataindsamlings- og analyseprocesser efter behov.

Gå i gang med forretnings- eller dataanalyse

Fra de nyeste startups til etablerede globale virksomheder, har alle organisationer brug for at udnytte data til innovation og forretningsvækst. Praksis inden for dataanalyse og forretningsanalyse har et fælles mål om at optimere data for at forbedre effektiviteten og løse problemer, men med nogle grundlæggende forskelle.

Hvilken vej du end vælger, skal du hurtigt, nemt og sikkert indsamle relevante, pålidelige data fra mange kilder. Talend Data Fabric fremskynder analyseprocessen ved at levere en enkelt suite af cloud-baserede selvbetjeningsapplikationer til dataintegration og -integritet. For når du er sikker på kvaliteten af dine data, vil dine interessenter være sikre på, at de træffer de rigtige forretningsbeslutninger hver gang. Prøv Talend Data Fabric i dag for at begynde at træffe datadrevne beslutninger.