Üzleti analitika vs. adatelemzés: Melyik a jobb az Ön vállalkozása számára?

A nagyméretű adatok mindenhol átalakítják és befolyásolják a döntéshozatalt. A nagyvállalatoktól kezdve a felsőoktatáson át a kormányzati szervekig a rengeteg forrásból származó adatok segítik a szervezeteket a hatókörük bővítésében, az értékesítés növelésében, a hatékonyabb működésben és az új termékek vagy szolgáltatások bevezetésében.

Azért, hogy mindezen adatoknak értelmet adjanak, és versenyképesebbé tegyék azokat, a vállalatoknak mind az üzleti analitikát, mind az adatelemzést alkalmazniuk kell. Gyakran van zavar e két terület körül, amelyek felcserélhetőnek tűnhetnek. Ebben a cikkben megvizsgáljuk az egyes funkciók céljait, és összehasonlítjuk a szerepeket és feladatokat, hogy segítsünk eldönteni, melyik út a megfelelő az Ön számára.

Üzleti analitika vs. adatelemzés: Áttekintés

Az üzleti analitika és az adatelemzés egyaránt magában foglalja az adatokkal való munkát és azok manipulálását, az adatokból való betekintés kinyerését, valamint ezen információk felhasználását az üzleti teljesítmény fokozására. Mik tehát az alapvető különbségek e két funkció között?

Az üzleti analitika az adatok nagyobb üzleti következményeire és az ezekből eredő intézkedésekre összpontosít, például arra, hogy egy vállalatnak ki kell-e fejlesztenie egy új termékcsaládot, vagy egy projektet előnyben kell-e részesítenie egy másikkal szemben. Az üzleti analitika kifejezés olyan készségek, eszközök és alkalmazások kombinációjára utal, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy mérjék és javítsák az olyan alapvető üzleti funkciók hatékonyságát, mint a marketing, az ügyfélszolgálat, az értékesítés vagy az IT.

Az adatelemzés magában foglalja a hatalmas adathalmazok átfésülését a minták és trendek feltárása, a hipotézisekre vonatkozó következtetések levonása és az üzleti döntések adatalapú meglátásokkal történő támogatása érdekében. Az adatelemzés olyan kérdésekre próbál választ adni, mint például: “Milyen hatással vannak a földrajzi vagy szezonális tényezők a vásárlói preferenciákra?” vagy “Mekkora a valószínűsége, hogy egy vásárló átmegy egy versenytárshoz?”. Az adatelemzés gyakorlata számos különböző technikát és megközelítést foglal magában, és gyakran nevezik adattudománynak, adatbányászatnak, adatmodellezésnek vagy big data analitikának is.

Egy bevezetés az üzleti analitikába

Az üzleti analitika (BA) egy szervezet adatainak iteratív feltárása, amelynek középpontjában a statisztikai elemzési technikák alkalmazása áll, hogy olyan információkat tárjon fel, amelyek segíthetnek az innováció és a pénzügyi teljesítmény előmozdításában. Az analitika által vezérelt szervezetek a nagy mennyiségű adatot értékes vállalati eszközként kezelik, amely az üzleti tervezést táplálja és a jövőbeli stratégiákat támogatja, az üzleti analitika pedig segít nekik maximális értéket kihozni ebből a meglátások aranybányájából.

Az üzleti analitikának három fő fajtája van – leíró, előrejelző és előíró. Ezeket általában szakaszosan hajtják végre, és együttesen képesek megválaszolni vagy megoldani szinte bármilyen kérdést vagy problémát, ami egy vállalatnak felmerülhet.

• A leíró analitika arra a kérdésre ad választ, hogy “Mi történt?”. Az analitika ezen típusa a múltbeli adatokat értékeli a jövőre vonatkozó tervezési betekintés érdekében. Az önkiszolgáló adathozzáférési és -feltárási eszközök és műszerfalak széles körű elérhetőségének köszönhetően a vezetők és a nem műszaki szakemberek is kiaknázhatják a nagy adatok által generált meglátások előnyeit az üzleti teljesítmény javítása érdekében.
• A prediktív analitika a következő lépés a megismeréshez vezető úton. Gépi tanulási és statisztikai technikákat használ, hogy segítse a vállalkozásokat a jövőbeli események valószínűségének előrejelzésében. Mivel azonban a prediktív analitika valószínűségi jellegű, valójában nem tudja megjósolni a jövőt; csak a legvalószínűbb kimenetelre tud javaslatot tenni a múltban történtek alapján.
• A preskriptív analitika a leíró és prediktív elemzés eredményei alapján vizsgálja a lehetséges intézkedéseket. Az analitika ezen típusa kombinálja a matematikai modelleket és az üzleti szabályokat, hogy optimalizálja a döntéshozatalt azáltal, hogy több lehetséges választ javasol a különböző forgatókönyvekre és kompromisszumokra.

A szervezetek bármelyik vagy mindegyik technikát használhatják, bár nem feltétlenül ebben a sorrendben. Az üzleti analitika bármelyik osztályon bevezethető, az értékesítéstől a termékfejlesztésen át az ügyfélszolgálatig, köszönhetően az intuitív kezelőfelülettel rendelkező, könnyen elérhető eszközöknek és a számos adatforrással való mély integrációnak. E megoldások közül sok lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy fejlett analitikai modelleket alkalmazzanak adattudós segítsége nélkül, ami új lehetőségeket teremt a nagy adathalmazokban rejlő rejtett meglátások megtalálására.

Az üzleti analitika megfelelő mennyiségű és minőségű adatot igényel, ezért a pontos eredményekre törekvő szervezeteknek integrálniuk és egyeztetniük kell a különböző rendszerek adatait, majd meg kell határozniuk, hogy az adatok mely részhalmazait tegyék elérhetővé az üzlet számára.

Egy bevezetés az adatelemzésbe

Az adatelemzés a nyers adatok gyűjtésének és vizsgálatának folyamata annak érdekében, hogy következtetéseket vonjunk le róluk. Minden vállalkozás hatalmas mennyiségű adatot gyűjt, beleértve az értékesítési adatokat, a piackutatást, a logisztikát vagy a tranzakciós adatokat. Az adatelemzés valódi értéke abban rejlik, hogy képes olyan mintákat felismerni az adathalmazban, amelyek trendekre, kockázatokra vagy lehetőségekre utalhatnak. Az adatelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy e tanulságok alapján módosítsák folyamataikat a jobb döntések meghozatala érdekében. Ez jelentheti annak kitalálását, hogy milyen új termékeket érdemes piacra dobni, stratégiák kidolgozását az értékes ügyfelek megtartására, vagy az új orvosi kezelések hatékonyságának értékelését.

A legtöbb általánosan használt adatelemzési technikát automatizálták az elemzési folyamat felgyorsítása érdekében. A nagy teljesítményű analitikai platformok széles körű elérhetőségének köszönhetően az adatelemzők napok vagy hetek helyett percek vagy órák alatt hatalmas mennyiségű adatot válogathatnak át:

• Adatbányászat: Nagy adathalmazok átválogatása a trendek, minták és kapcsolatok azonosítása érdekében.
• Prediktív analitika: Összesíti és elemzi a múltbeli adatokat, hogy segítsen a szervezeteknek megfelelően reagálni a jövőbeli eredményekre, például az ügyfelek viselkedésére és a berendezések meghibásodására.
• Gépi tanulás: Statisztikai valószínűségeket használ arra, hogy a számítógépeket megtanítsa az adatok gyorsabb feldolgozására, mint a hagyományos analitikus modellezés.
• Nagy adatelemzés: Adatbányászat, prediktív analitika és gépi tanulási eszközök alkalmazása az adatok üzleti intelligenciává alakításához.
• Szövegbányászat: Mintákat és érzéseket fedez fel dokumentumokban, e-mailekben és más szöveges tartalmakban.

Mivel egyre több szervezet helyezi át kritikus üzleti alkalmazásait a felhőbe, a nagy adatokkal gyorsabb innovációt tesznek lehetővé. A felhőtechnológiák olyan gyorsan változó, innovatív környezetet teremtenek, ahol az adatelemző csapatok több adatot tárolhatnak, és könnyebben hozzáférhetnek és vizsgálhatnak, ami az új megoldások értékének gyorsabb elérését eredményezi.

Üzleti analitika vs. adatelemzés: Összehasonlítás

A legtöbb ember egyetért abban, hogy az üzleti és az adatelemzésnek ugyanaz a végcélja: a technológia és az adatok alkalmazása az üzleti teljesítmény javítása érdekében. Egy olyan adatvezérelt világban, ahol a szervezetek rendelkezésére álló információk mennyisége továbbra is exponenciálisan növekszik, a két funkció akár együtt is működhet a hatékonyság maximalizálása, a hasznos meglátások feltárása és a vállalkozások sikerének elősegítése érdekében.

Ez az egymás melletti összehasonlítás segíthet tisztázni az üzleti és az adatelemzés közötti zűrzavart.

Üzleti elemző vs. adatelemző: A szerepek összehasonlítása

Az üzleti elemzők és az adatelemzők egyaránt adatokkal dolgoznak. A különbség az, hogy mit csinálnak vele. Az üzleti elemzők az adatokat stratégiai üzleti döntések meghozatalára használják. Az adatelemzők adatokat gyűjtenek, manipulálják azokat, hasznos információkat azonosítanak belőlük, és megállapításaikat emészthető meglátásokká alakítják át. Az adatok elemzése a végső céljuk.

Azoknak, akik mindkét szerepkörben dolgoznak, szeretniük kell minden adatot, analitikus elmével kell rendelkezniük, jó problémamegoldó készséggel, valamint az átfogó kép meglátásának és az arra való törekvés képességével. De ha e két karrierút között próbálsz dönteni, ugyanilyen fontos megérteni, hogy miben különböznek.

• Az üzleti elemzők az adatokat a problémák és megoldások azonosítására használják, de nem végzik az adatok mélyreható technikai elemzését. Koncepcionális szinten működnek, stratégiát határoznak meg és kommunikálnak az érdekelt felekkel, és az adatok üzleti következményeivel foglalkoznak. Az adatelemzők ezzel szemben idejük nagy részét azzal töltik, hogy nyers adatokat gyűjtenek különböző forrásokból, megtisztítják és átalakítják azokat, és számos speciális technikát alkalmaznak a hasznos információk kinyerése és a következtetések levonása érdekében.
• Az üzleti elemzők jellemzően kiterjedt területi vagy iparági tapasztalattal rendelkeznek olyan területeken, mint az e-kereskedelem, a gyártás vagy az egészségügy. Az ebben a szerepkörben dolgozók kevésbé támaszkodnak az elemzés technikai aspektusaira, mint az adatelemzők, bár szükségük van a statisztikai eszközök, az általános programozási nyelvek, a hálózatok és az adatbázisok ismeretére.
• Az üzleti elemzőknek jártasnak kell lenniük a modellezésben és a követelménygyűjtésben, míg az adatelemzőknek erős üzleti intelligencia és adatbányászati készségekre van szükségük, valamint jártasságra az olyan keresett technológiákban, mint a gépi tanulás és az AI.
• Az üzleti elemzők számára az üzleti adminisztrációban szerzett szilárd háttér komoly előnyt jelent. Sok üzleti elemző a menedzsment, az üzleti élet, az informatika, az informatika vagy a kapcsolódó területekről érkezik. Másrészt az adatelemzők számára kívánatos a matematikai vagy informatikai háttér, akiknek szükségük van az összetett statisztikák, algoritmusok és adatbázisok megértésére.

Az egyes szerepkörök további szükséges képességei

A műszaki és szerepkör-specifikus készségek mellett az üzleti és adatelemzőknek mindegyike igényel néhány további képességet a sikerhez.

Az üzleti elemzőnek képesnek kell lennie:

• Az üzleti probléma vagy kihívás holisztikus szemléletének megismerésére.
• A szervezeten belüli egyénekkel való együttműködésre, hogy megszerezzék a változás előmozdításához szükséges információkat.
• Kifejezetten érthető üzleti és projekttervek, jelentések és elemzések készítésére.
• Kapcsolódjon és kommunikáljon az érdekelt felekkel a szervezet minden szintjén.
• Az ajánlásokat világosan és meggyőzően prezentálja különböző közönségek számára.

Az adatelemzőnek képesnek kell lennie:

• Az adatokat értelmes üzleti meglátásokká fordítani.
• Az önálló munkavégzésre.
• A releváns adatkészletek azonosítására és menet közbeni kiegészítésére.
• Az eredményekről világos és értelmes módon számoljon be.
• Szükség szerint új adatgyűjtési és elemzési folyamatokat határozzon meg.

Az üzleti vagy adatelemzéssel való kezdés

A legújabb startupoktól a befutott globális vállalatokig minden szervezetnek szüksége van az adatok hasznosítására az innováció és az üzleti növekedés érdekében. Az adatelemzés és az üzleti analitika gyakorlatának közös célja az adatok optimalizálása a hatékonyság javítása és a problémák megoldása érdekében, de néhány alapvető különbséggel.

Bármelyik utat is választja, gyorsan, egyszerűen és biztonságosan kell releváns, megbízható adatokat gyűjtenie számos forrásból. A Talend Data Fabric felgyorsítja az elemzési folyamatot azáltal, hogy egyetlen felhőalapú önkiszolgáló alkalmazáscsomagot biztosít az adatok integrálásához és integritásához. Mert ha biztos az adatok minőségében, akkor az érdekelt felek is biztosak lesznek abban, hogy mindig a helyes üzleti döntéseket hozzák meg. Próbálja ki a Talend Data Fabricot még ma, hogy elkezdhesse az adatvezérelt döntések meghozatalát.