Business Analytics vs. Data Analytics: Kumpi on parempi yrityksellesi?

Big data muuttaa ja tehostaa päätöksentekoa kaikkialla. Suurista yrityksistä korkeakouluihin ja valtion virastoihin, lukuisista lähteistä peräisin oleva data auttaa organisaatioita laajentamaan toimintaansa, lisäämään myyntiä, toimimaan tehokkaammin ja lanseeraamaan uusia tuotteita tai palveluita.

Kaiken tämän datan ymmärtämiseksi ja sen hyödyntämiseksi kilpailukyvyn parantamiseksi yritysten on sovellettava sekä liiketoiminta- että data-analytiikkaa. Näistä kahdesta osa-alueesta vallitsee usein sekaannus, sillä ne voivat vaikuttaa keskenään vaihdettavilta. Tässä artikkelissa tarkastelemme kummankin toiminnon tavoitteita ja vertailemme rooleja ja vastuualueita auttaaksemme sinua päättämään, kumpi polku sopii sinulle.

Business analytiikka vs. data-analytiikka: Yleiskatsaus

Kummassakin liiketoiminta-analytiikassa ja data-analytiikassa on kyse tietojen käsittelystä ja manipuloinnista, oivallusten poimimisesta tiedoista ja näiden tietojen käyttämisestä liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseen. Mitkä ovat näiden kahden toiminnon väliset peruserot?

Liiketoiminta-analytiikassa keskitytään datan laajempiin liiketaloudellisiin vaikutuksiin ja niistä johtuviin toimiin, kuten siihen, pitäisikö yrityksen kehittää uusi tuotelinja tai priorisoida yksi hanke toisen edelle. Termi liiketoiminta-analytiikka viittaa taitojen, työkalujen ja sovellusten yhdistelmään, jonka avulla yritykset voivat mitata ja parantaa liiketoiminnan ydintoimintojen, kuten markkinoinnin, asiakaspalvelun, myynnin tai tietotekniikan, tehokkuutta.

Data-analytiikkaan kuuluu massiivisten tietokokonaisuuksien läpikäynti, jonka avulla voidaan paljastaa kuvioita ja trendejä, tehdä johtopäätöksiä hypoteeseista ja tukea liiketoimintapäätöksiä tietoon perustuvilla näkemyksillä. Data-analyysillä pyritään vastaamaan esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin: ”Mikä on maantieteellisten tai kausittaisten tekijöiden vaikutus asiakkaiden mieltymyksiin?” tai ”Mikä on todennäköisyys, että asiakas loikkaa kilpailijalle?”. Data-analytiikan käytäntö kattaa monia erilaisia tekniikoita ja lähestymistapoja, ja siitä käytetään usein myös nimityksiä datatiede, tiedonlouhinta, datamallinnus tai big data -analytiikka.

Esittely liiketoiminta-analytiikkaan

Liiketoiminta-analytiikka (Business Analytics, BA) on organisaation datan iteratiivista tutkimista, jossa keskitytään tilastollisten analyysitekniikoiden soveltamiseen, jotta voidaan paljastaa sellaista tietoa, joka auttaa edistämään innovaatiokehitystä ja taloudellista suorituskykyä. Analytiikkalähtöiset organisaatiot suhtautuvat big dataan arvokkaana yrityksen omaisuutena, joka ruokkii liiketoimintasuunnittelua ja tukee tulevia strategioita, ja liiketoiminta-analytiikka auttaa niitä saamaan maksimaalisen arvon tästä oivallusten kultakaivoksesta.

Liiketoiminta-analytiikkaa on kolmea pääasiallista tyyppiä – kuvailevaa, ennakoivaa ja määrittelevää. Nämä toteutetaan yleensä vaiheittain, ja yhdessä ne voivat vastata tai ratkaista lähes minkä tahansa kysymyksen tai ongelman, joka yrityksellä voi olla.

• Kuvaava analytiikka vastaa kysymykseen ”Mitä on tapahtunut?”. Tämäntyyppinen analytiikka arvioi historiatietoja saadakseen oivalluksia siitä, miten suunnitella tulevaisuutta. Itsepalveluna toimivien tiedonsaanti- ja tiedonhakutyökalujen sekä kojelautojen laajan saatavuuden ansiosta johtajat ja muut kuin tekniset ammattilaiset voivat hyödyntää big datan tuottamia oivalluksia liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseksi.
• Prediktiivinen analytiikka on seuraava askel tiellä kohti oivalluksia. Siinä käytetään koneoppimista ja tilastollisia tekniikoita auttamaan yrityksiä ennakoimaan tulevien tapahtumien todennäköisyyttä. Koska ennakoiva analytiikka on kuitenkin luonteeltaan todennäköisyysanalytiikkaa, se ei voi varsinaisesti ennustaa tulevaisuutta, vaan se voi vain ehdottaa todennäköisintä lopputulosta sen perusteella, mitä menneisyydessä on tapahtunut.
• Prediktiivinen analytiikka tutkii mahdollisia toimenpiteitä kuvailevan ja ennakoivan analyysin tulosten perusteella. Tämäntyyppinen analytiikka yhdistää, matemaattisia malleja ja liiketoimintasääntöjä päätöksenteon optimoimiseksi suosittelemalla useita mahdollisia vastauksia erilaisiin skenaarioihin ja kompromisseihin.

Organisaatiot voivat käyttää mitä tahansa tai kaikkia näitä tekniikoita, joskaan ei välttämättä tässä järjestyksessä. Liiketoiminta-analytiikkaa voidaan toteuttaa millä tahansa osastolla myynnistä tuotekehitykseen ja asiakaspalveluun, kiitos helposti saatavilla olevien työkalujen, joissa on intuitiiviset käyttöliittymät ja syvä integrointi moniin tietolähteisiin. Monet näistä ratkaisuista tarjoavat käyttäjille mahdollisuuden soveltaa kehittyneitä analyyttisiä malleja ilman datatieteilijän apua, mikä luo uusia mahdollisuuksia löytää piilotettuja oivalluksia suurista tietokokonaisuuksista.

Liiketoiminta-analytiikka edellyttää riittäviä määriä korkealaatuista dataa, joten tarkkoja tuloksia tavoittelevien organisaatioiden on integroitava ja sovitettava yhteen eri järjestelmien dataa ja määriteltävä sitten, mitkä datan osajoukot asetetaan liiketoiminnan käyttöön.

Esittely data-analytiikkaan

Data-analytiikka on prosessi, jossa kerätään ja tutkitaan raakadataa, jotta siitä voidaan tehdä päätelmiä. Jokainen yritys kerää valtavia määriä dataa, kuten myyntilukuja, markkinatutkimuksia, logistiikkaa tai transaktiotietoja. Data-analyysin todellinen arvo piilee sen kyvyssä tunnistaa tietokokonaisuudesta kuvioita, jotka voivat viitata trendeihin, riskeihin tai mahdollisuuksiin. Data-analytiikan avulla yritykset voivat muuttaa prosessejaan näiden oppien perusteella ja tehdä parempia päätöksiä. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi sen selvittämistä, mitä uusia tuotteita kannattaa tuoda markkinoille, strategioiden kehittämistä arvokkaiden asiakkaiden säilyttämiseksi tai uusien lääketieteellisten hoitojen tehokkuuden arviointia.

Useimmat yleisesti käytetyt data-analyysitekniikat on automatisoitu analyysiprosessin nopeuttamiseksi. Tehokkaiden analyysialustojen laajan saatavuuden ansiosta data-analyytikot voivat lajitella valtavia tietomääriä minuuteissa tai tunneissa päivien tai viikkojen sijaan käyttämällä:

• tiedonlouhintaa: Lajitellaan suuria tietokokonaisuuksia trendien, mallien ja suhteiden tunnistamiseksi.
• Ennustava analytiikka: Kootaan yhteen ja analysoidaan historiatietoja, jotta organisaatiot voivat reagoida asianmukaisesti tuleviin tuloksiin, kuten asiakkaiden käyttäytymiseen ja laitevikoihin.
• Koneoppiminen: Käyttää tilastollisia todennäköisyyksiä opettaakseen tietokoneet käsittelemään tietoja nopeammin kuin perinteinen analyyttinen mallintaminen.
• Big data -analytiikka: Sovelletaan tiedonlouhintaa, ennakoivaa analytiikkaa ja koneoppimistyökaluja tietojen muuttamiseksi liiketoimintatiedoiksi.
• Tekstinlouhinta: Etsii kuvioita ja tunnelmia asiakirjoista, sähköposteista ja muusta tekstipohjaisesta sisällöstä.

Kun yhä useammat organisaatiot siirtävät kriittiset liiketoimintasovelluksensa pilvipalveluihin, ne saavat mahdollisuuden innovoida nopeammin big datan avulla. Pilviteknologiat luovat nopealiikkeisen, innovatiivisen ympäristön, jossa data-analytiikkatiimit voivat tallentaa enemmän dataa ja päästä siihen käsiksi ja tutkia sitä helpommin, mikä nopeuttaa uusien ratkaisujen arvontuotantoaikaa.

Business analytics vs. data analytics: Vertailu

Vähemmistö on samaa mieltä siitä, että liiketoiminta- ja data-analytiikalla on sama päämäärä eli teknologian ja datan soveltaminen liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseen. Tietoon perustuvassa maailmassa, jossa organisaatioiden käytettävissä olevan tiedon määrä kasvaa edelleen eksponentiaalisesti, nämä kaksi toimintoa voivat jopa toimia yhdessä maksimoidakseen tehokkuuden, paljastaakseen hyödyllisiä oivalluksia ja auttaakseen yrityksiä menestymään.

Tämän rinnakkaisvertailun pitäisi auttaa selvittämään liiketoiminta- ja data-analytiikan välistä sekaannusta.

Business analyst vs. data-analyytikko: Roolien vertailu

Liiketoiminta-analyytikot ja data-analyytikot työskentelevät molemmat tietojen parissa. Erona on se, mitä he tekevät sillä. Liiketoiminta-analyytikot käyttävät dataa strategisten liiketoimintapäätösten tekemiseen. Data-analyytikot keräävät dataa, käsittelevät sitä, tunnistavat siitä hyödyllistä tietoa ja muuttavat havaintonsa sulaviksi oivalluksiksi. Tietojen analysointi on heidän päämääränsä.

Kummassakin roolissa työskentelevien henkilöiden on rakastettava kaikkea dataa, heillä on oltava analyyttinen mieli, hyvät ongelmanratkaisutaidot ja kyky nähdä kokonaiskuva ja työskennellä sen eteen. Mutta jos yrität päättää näiden kahden urapolun välillä, on yhtä tärkeää ymmärtää, miten ne eroavat toisistaan.

• Liiketoiminta-analyytikot käyttävät dataa ongelmien ja ratkaisujen tunnistamiseen, mutta eivät tee syvällistä teknistä analyysiä datasta. He toimivat käsitteellisellä tasolla, määrittelevät strategiaa ja kommunikoivat sidosryhmien kanssa ja ovat huolissaan datan liiketoiminnallisista vaikutuksista. Data-analyytikot puolestaan käyttävät suurimman osan ajastaan keräämällä raakadataa eri lähteistä, puhdistamalla ja muokkaamalla sitä sekä soveltamalla erilaisia erikoistuneita tekniikoita hyödyllisten tietojen poimimiseen ja johtopäätösten tekemiseen.
• Liiketoiminta-analyytikoilla on tyypillisesti laajaa kokemusta eri aloilta tai toimialoilta, kuten sähköisestä kaupankäynnistä, teollisuudesta tai terveydenhuollosta. Tässä roolissa työskentelevät ovat vähemmän riippuvaisia analyysin teknisistä näkökohdista kuin data-analyytikot, vaikka he tarvitsevatkin tilastotyökalujen, yleisten ohjelmointikielten, verkkojen ja tietokantojen tuntemusta.
• Liiketoiminta-analyytikkojen on hallittava mallintaminen ja vaatimusten kerääminen, kun taas data-analyytikoilta edellytetään vahvaa liiketoimintatiedustelun ja tiedonlouhinnan osaamista sekä kysyttyjen tekniikoiden, kuten koneellisesta oppimisesta ja tekoälystä, tuntemusta.
• Yritysanalyytikoille vankka liiketalouden tausta on todellinen etu. Monilla yritysanalyytikoilla on johtamisen, liiketalouden, tietotekniikan, tietojenkäsittelytieteen tai vastaavien alojen tausta. Toisaalta matemaattinen tai tietotekninen tausta on suotavaa data-analyytikoille, jotka tarvitsevat ymmärrystä monimutkaisista tilastoista, algoritmeista ja tietokannoista.

Kunkin roolin edellyttämät lisätaidot

Teknisten ja tehtäväkohtaisten taitojen lisäksi liiketoiminta- ja data-analyytikot tarvitsevat kumpikin joitakin lisätaitoja menestyäkseen.

Liiketoiminta-analyytikon on kyettävä:

• Hahmottamaan kokonaisvaltainen näkemys liiketoimintaongelmasta tai -haasteesta.
• Työskentelemään eri puolilla organisaatiota toimivien henkilöiden kanssa saadakseen tarvittavaa tietoa muutosten aikaansaamiseksi.
• Kehittämään selkeitä, ymmärrettäviä liiketoiminta- ja projektisuunnitelmia, raportteja ja analyysejä.
• Kytkeytyä ja kommunikoida sidosryhmien kanssa organisaation kaikilla tasoilla.
• Esittele suositukset selkeästi ja vakuuttavasti erilaisille yleisöille.

Data-analyytikon on osattava:

• Kääntää tiedot mielekkäiksi liiketoiminnallisiksi oivalluksiksi.
• Työskennellä sujuvasti itsenäisesti.
• Tunnistaa asiaankuuluvat tietokokonaisuudet ja lisätä niitä lennossa.
• Raportoi tulokset selkeällä ja merkityksellisellä tavalla.
• Määrittele tarvittaessa uusia tiedonkeruu- ja analyysiprosesseja.

Aloittaminen liiketoiminta- tai data-analytiikan parissa

Kaikki organisaatiot uusimmista startup-yrityksistä vakiintuneisiin globaaleihin yrityksiin joutuvat hyödyntämään dataa innovaatiotoiminnassaan ja liiketoimintansa kasvussa. Data-analytiikan ja liiketoiminta-analytiikan käytännöillä on yhteinen tavoite optimoida dataa tehokkuuden parantamiseksi ja ongelmien ratkaisemiseksi, mutta niillä on joitakin perustavanlaatuisia eroja.

Valitsitpa minkä polun tahansa, sinun on kerättävä asiaankuuluvaa, luotettavaa dataa monista lähteistä nopeasti, helposti ja turvallisesti. Talend Data Fabric nopeuttaa analytiikkaprosessia tarjoamalla yhden pilvipohjaisen itsepalvelusovellussarjan tietojen integrointiin ja eheyttämiseen. Koska kun voit luottaa tietojesi laatuun, sidosryhmät voivat luottaa siihen, että he tekevät aina oikeita liiketoimintapäätöksiä. Kokeile Talend Data Fabricia jo tänään ja aloita dataan perustuvien päätösten tekeminen.