Business Analytics vs. Data Analytics:

ビッグデータはあらゆる場所で意思決定を変化させ、その力を発揮しています。 大企業から高等教育機関や政府機関まで、多くのソースからのデータは、組織が範囲を拡大し、売上を伸ばし、より効率的に運営し、新しい製品やサービスを開始するのに役立っています。

このようなすべてのデータを理解し、それを使用して競争力を高めるには、企業はビジネス アナリティクスとデータ アナリティクスの両方を適用する必要があります。 この 2 つの領域は互換性があるように見えることがあり、しばしば混乱します。 この記事では、それぞれの機能の目標を検証し、役割と責任を比較することで、どちらの道が正しいかを判断するのに役立ちます。

Business Analytics vs. Data Analytics（ビジネス・アナリティクス vs. データ・アナリティクス）。 概要

ビジネス アナリティクスとデータ アナリティクスはどちらも、データを操作し、データから洞察を引き出し、その情報を使用してビジネス パフォーマンスを向上させることを目的としています。

ビジネス・アナリティクスは、企業が新しい製品ラインを開発すべきか、あるプロジェクトを別のプロジェクトよりも優先させるべきかなど、データのより大きなビジネス上の意味とその結果として生じるべき行動に焦点を当てます。 ビジネスアナリティクスという用語は、企業がマーケティング、顧客サービス、販売、ITなどの中核的なビジネス機能の有効性を測定し改善することを可能にするスキル、ツール、およびアプリケーションの組み合わせを指す。 データ分析では、「顧客の嗜好に対する地理的または季節的要因の影響は何か」、「顧客が競合他社に離反する可能性は何か」といった質問に答えようとするものである。 また、データサイエンス、データマイニング、データモデリング、ビッグデータ解析とも呼ばれることが多い。

ビジネスアナリティクス入門

ビジネスアナリティクス（BA）は、組織のデータを繰り返し探索し、統計分析技術を適用してイノベーションと財務パフォーマンスの推進に役立つ情報を明らかにすることに焦点を当てたものである。 アナリティクス主導の組織は、ビッグデータをビジネスプランニングを促進し、将来の戦略をサポートする貴重な企業資産として扱い、ビジネスアナリティクスによって、この洞察の宝庫から最大限の価値を引き出せるようにします。 これらは通常、段階的に実施され、合わせて企業が持つあらゆる疑問や問題に答え、解決することができる。

• 記述的分析は、「何が起こったのか」という問いに答えるものです。 このタイプのアナリティクスは、過去のデータを評価して、将来の計画を立てる方法についての洞察を得ます。 セルフサービスのデータ アクセスおよび発見ツールとダッシュボードの普及により、経営者や非技術系の専門家は、ビッグ データから生成された洞察のメリットを享受し、ビジネス パフォーマンスを向上させることができます。 これは、機械学習と統計的手法を使用して、企業が将来のイベントの可能性を予測するのを支援します。 しかし、予測分析は本質的に確率的であるため、実際に未来を予測することはできません。記述的分析と予測分析の結果に基づいて、取るべき可能性のあるアクションを提案することしかできません。 この種の分析では、数学的モデルやビジネスルールを組み合わせて、さまざまなシナリオやトレードオフに対する複数の可能な対応を推奨することで、意思決定を最適化します。 ビジネス アナリティクスは、直感的なインターフェイスと多くのデータ ソースとの深い統合を備えた入手しやすいツールのおかげで、販売から製品開発、顧客サービスまで、どの部門にも導入することが可能です。 これらのソリューションの多くは、データサイエンティストの助けを借りずに高度な分析モデルを適用する能力をユーザーに提供し、大規模なデータセットに隠された洞察を見出す新たな機会を生み出します。

  ビジネス アナリティクスには十分な量の高品質データが必要です。正確な成果を求める組織は、異なるシステム間でデータを統合および調整し、どのデータのサブセットをビジネスに利用できるようにするかを決定しなければなりません。

  

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  An intro to data analytics

  Data analytics は、生のデータを収集して調査し、それについて結論を導き出すプロセスです。 あらゆるビジネスにおいて、売上高、市場調査、物流、取引データなど、膨大な量のデータが収集されています。 データ分析の真価は、データセットのパターンを認識し、トレンドやリスク、機会を示唆する能力にある。 データ分析によって、企業はこれらの学習に基づいてプロセスを修正し、より良い意思決定を行うことができます。 これは、どのような新製品を市場に出すべきかの判断や、大切な顧客を維持するための戦略の開発、新しい医療行為の有効性の評価などを意味する場合があります。

  一般的に使用されているデータ分析技術のほとんどは、分析プロセスを高速化するために自動化されています。 強力な分析プラットフォームが広く利用可能になったおかげで、データ アナリストは膨大な量のデータを、数日または数週間ではなく、数分または数時間で整理できるようになりました。 データマイニング：大量のデータを分類して、傾向、パターン、および関係を特定すること。 過去のデータを集計・分析し、顧客の行動や機器の故障など、将来の結果に対して組織が適切に対応できるようにする。

• 機械学習。 統計的確率を使用してコンピュータに教え、従来の分析モデリングよりも高速にデータを処理させる。 データマイニング、予測分析、および機械学習ツールを適用して、データをビジネスインテリジェンスに変換する。 文書、電子メール、その他のテキストベースのコンテンツにパターンや感情を見出す。

より多くの組織が重要なビジネス アプリケーションをクラウドに移行するにつれて、ビッグ データを使用してより速く革新する能力を獲得しています。 クラウド技術は、データ分析チームがより多くのデータを保存し、より簡単にアクセスして探索できる、動きの速い革新的な環境を作り出し、新しいソリューションの価値を高める時間を短縮します。

Business analytics vs. Data Analytics:

ビジネス分析とデータ分析が、テクノロジーとデータを適用してビジネスパフォーマンスを向上させるという同じ最終目標を共有していることは、ほとんどの人が認めるところです。 組織が利用できる情報量が指数関数的に増加し続けるデータ主導の世界では、この 2 つの機能が連動して、効率を最大化し、有用な洞察を明らかにし、ビジネスの成功を支援することも可能です。

Business Analyst vs. Data Analyst.この横に並んだ比較は、ビジネスとデータ分析の間の混乱の一部を解消するのに役立つはずです。 役割の比較

ビジネスアナリストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う仕事です。 違いは、それを使って何をするかということです。 ビジネスアナリストは、データを使って戦略的なビジネス上の意思決定を行います。 データアナリストは、データを収集し、それを操作し、そこから有用な情報を特定し、発見を消化可能な洞察に変換する。 データを分析することが彼らの最終目標です。

どちらの役割の人も、データに対する愛情、分析的思考、優れた問題解決能力、全体像を把握しそれに向かって努力する能力が必要です。

• ビジネスアナリストは、問題や解決策を特定するためにデータを使用しますが、データの深い技術的な分析を行うわけではありません。 彼らは概念的なレベルで活動し、戦略を定義し、利害関係者とコミュニケーションをとり、データのビジネス的な意味合いに関心を持つ。 一方、データアナリストは、さまざまなソースから生のデータを収集し、それをクリーニングして変換し、さまざまな専門技術を適用して有用な情報を抽出し、結論を導き出すことに大半の時間を費やします。
• ビジネスアナリストはモデリングと要件収集に堪能でなければならないが、データアナリストは機械学習やAIなどの需要の高い技術に習熟するとともに、強力なビジネスインテリジェンスとデータマイニングのスキルが必要である。
• ビジネスアナリストにとって、経営学の確固たるバックグラウンドは真の資産である。 多くのビジネスアナリストは、経営、ビジネス、IT、コンピュータサイエンス、または関連分野のバックグラウンドを持っています。

各役割の追加必要能力

技術や役割固有の能力とは別に、ビジネスアナリストとデータアナリストはそれぞれ成功するためにいくつかの追加能力が必要である。

ビジネスアナリストは、以下の能力が必要です：

• ビジネス上の問題や課題を全体的にとらえる。
• Engage and communicate with stakeholders at all levels of organization.
• Presenting recommendations clearly and persuasively for a range of audiences.

A data analyst needs to be able:

• Translate data into meaningful business insights.
• Work well independently.
• Iidentify relevant data sets and added them on the fly.Additions of data analysis for a business activities.Institute of a business activities.
• 明確で意味のある方法で結果を報告する
• 必要に応じて新しいデータ収集と分析プロセスを定義する

ビジネスまたはデータ分析を始める

最新のスタートアップから既存のグローバル企業まで、すべての組織はイノベーションとビジネス成長のためにデータを活用する必要があります。 データ解析とビジネス解析の実践は、データを最適化して効率を改善し問題を解決するという共通の目標を持っていますが、いくつかの基本的な違いがあります。

どの道を選んでも、多くのソースから適切で信頼できるデータを迅速、簡単、かつ安全に収集する必要があります。 Talend Data Fabricは、データ統合と整合性のためのクラウドベースのセルフサービスアプリケーションの単一スイートを提供することにより、分析プロセスを高速化します。 なぜなら、データの品質に自信があれば、関係者は常に正しいビジネス上の意思決定をしていると確信できるからです。 Talend Data Fabricを今すぐ試して、データ主導の意思決定を始めましょう

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