Business Analytics vs. Data Analytics: Welke is beter voor uw bedrijf?

Big data transformeert en voedt de besluitvorming overal. Van grote ondernemingen tot hoger onderwijs en overheidsinstellingen, gegevens uit een overvloed aan bronnen helpt organisaties hun bereik uit te breiden, de verkoop te stimuleren, efficiënter te werken en nieuwe producten of diensten te lanceren.

Om al deze gegevens te kunnen interpreteren en te gebruiken om concurrerender te worden, moeten bedrijven zowel bedrijfsanalyse als gegevensanalyse toepassen. Er is vaak verwarring over deze twee gebieden, die onderling verwisselbaar kunnen lijken. In dit artikel onderzoeken we de doelen van elke functie en vergelijken we rollen en verantwoordelijkheden om u te helpen beslissen welke weg voor u de juiste is.

Business analytics vs. data analytics: Een overzicht

Business analytics en data analytics hebben beide betrekking op het werken met en manipuleren van gegevens, het extraheren van inzichten uit gegevens, en het gebruik van die informatie om de bedrijfsprestaties te verbeteren. Wat zijn nu de fundamentele verschillen tussen deze twee functies?

Business analytics richt zich op de grotere zakelijke implicaties van gegevens en de acties die daaruit moeten voortvloeien, zoals de vraag of een bedrijf een nieuwe productlijn moet ontwikkelen of prioriteit moet geven aan een project boven een ander. De term business analytics verwijst naar een combinatie van vaardigheden, tools en toepassingen waarmee bedrijven de effectiviteit van kernbedrijfsfuncties zoals marketing, klantenservice, verkoop of IT kunnen meten en verbeteren.

Data analytics omvat het doorkammen van enorme datasets om patronen en trends te onthullen, conclusies te trekken over hypotheses, en zakelijke beslissingen te ondersteunen met op gegevens gebaseerde inzichten. Data-analyse probeert vragen te beantwoorden als: “Wat is de invloed van geografische of seizoensfactoren op de voorkeuren van klanten?” of “Hoe groot is de kans dat een klant overloopt naar een concurrent?”. De praktijk van data analytics omvat veel verschillende technieken en benaderingen en wordt ook vaak aangeduid als data science, data mining, data modeling, of big data analytics.

An intro to business analytics

Business analytics (BA) is de iteratieve verkenning van de gegevens van een organisatie, met een focus op het toepassen van statistische analysetechnieken om informatie te onthullen die kan helpen innovatie en financiële prestaties te stimuleren. Analytics-gedreven organisaties behandelen big data als een waardevol bedrijfsmiddel dat de bedrijfsplanning voedt en toekomstige strategieën ondersteunt, en business analytics helpt hen om maximale waarde uit deze goudmijn van inzichten te halen.

Er zijn drie hoofdsoorten business analytics – beschrijvend, voorspellend en voorschrijvend. Deze worden meestal in fasen geïmplementeerd en kunnen samen zo ongeveer elke vraag of probleem van een bedrijf beantwoorden of oplossen.

• Descriptieve analytics beantwoorden de vraag: “Wat is er gebeurd?” Dit type analytics evalueert historische gegevens voor inzichten over hoe te plannen voor de toekomst. Dankzij de wijdverbreide beschikbaarheid van self-service tools voor datatoegang en -ontdekking en dashboards kunnen leidinggevenden en niet-technische professionals de vruchten plukken van de inzichten die big data opleveren om de bedrijfsprestaties te verbeteren.
• Predictive analytics is de volgende stap op weg naar inzicht. Het maakt gebruik van machine learning en statistische technieken om bedrijven te helpen anticiperen op de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen. Omdat predictive analytics echter probabilistisch van aard is, kan het de toekomst niet voorspellen; het kan alleen de meest waarschijnlijke uitkomst voorstellen op basis van wat er in het verleden is gebeurd.
• Prescriptive analytics onderzoekt mogelijke acties die moeten worden ondernomen op basis van de resultaten van beschrijvende en voorspellende analyse. Dit type analyse combineert wiskundige modellen en bedrijfsregels om de besluitvorming te optimaliseren door meerdere mogelijke reacties op verschillende scenario’s en afwegingen aan te bevelen.

Organisaties kunnen een of meer van deze technieken gebruiken, hoewel niet noodzakelijkerwijs in deze volgorde. Business analytics kan worden geïmplementeerd in elke afdeling, van verkoop tot productontwikkeling tot klantenservice, dankzij gemakkelijk verkrijgbare tools met intuïtieve interfaces en diepe integratie met vele gegevensbronnen. Veel van deze oplossingen bieden gebruikers de mogelijkheid om geavanceerde analytische modellen toe te passen zonder de hulp van een datawetenschapper, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan om verborgen inzichten te vinden in grote datasets.

Business analytics vereist voldoende hoeveelheden gegevens van hoge kwaliteit, dus organisaties die nauwkeurige resultaten willen, moeten gegevens uit verschillende systemen integreren en op elkaar afstemmen, en vervolgens bepalen welke subsets van gegevens beschikbaar moeten worden gesteld aan het bedrijf.

Een intro tot data analytics

Data analytics is het proces van het verzamelen en onderzoeken van ruwe data om er conclusies uit te trekken. Elk bedrijf verzamelt enorme hoeveelheden gegevens, waaronder verkoopcijfers, marktonderzoek, logistieke of transactionele gegevens. De echte waarde van data-analyse ligt in het vermogen om patronen in een dataset te herkennen die kunnen duiden op trends, risico’s of kansen. Dankzij gegevensanalyse kunnen bedrijven hun processen aanpassen op basis van deze inzichten om betere beslissingen te nemen. Dit kan betekenen dat ze moeten uitzoeken welke nieuwe producten ze op de markt moeten brengen, strategieën moeten ontwikkelen om waardevolle klanten te behouden, of de effectiviteit van nieuwe medische behandelingen moeten evalueren.

De meeste veelgebruikte technieken voor gegevensanalyse zijn geautomatiseerd om het analytische proces te versnellen. Dankzij de wijdverbreide beschikbaarheid van krachtige analyseplatforms kunnen gegevensanalisten enorme hoeveelheden gegevens in minuten of uren sorteren in plaats van dagen of weken met behulp van:

• Datamining: Behelst het sorteren door grote datasets om trends, patronen en relaties te identificeren.
• Predictive analytics: Aggregeert en analyseert historische gegevens om organisaties te helpen adequaat te reageren op toekomstige uitkomsten zoals klantgedrag en storingen aan apparatuur.
• Machine learning: Gebruikt statistische waarschijnlijkheden om computers te leren gegevens sneller te verwerken dan conventionele analytische modellering.
• Big data analytics: Past data mining, predictive analytics, en machine learning tools toe om gegevens om te zetten in business intelligence.
• Text mining: Spoort patronen en sentimenten op in documenten, e-mails en andere op tekst gebaseerde inhoud.

Naarmate meer organisaties hun cruciale bedrijfsapplicaties naar de cloud verplaatsen, krijgen ze de mogelijkheid om sneller te innoveren met big data. Cloudtechnologieën creëren een snel veranderende, innovatieve omgeving waarin data-analyseteams meer gegevens kunnen opslaan en deze gemakkelijker kunnen openen en verkennen, wat resulteert in een snellere time to value voor nieuwe oplossingen.

Business analytics vs. data analytics: Een vergelijking

De meeste mensen zijn het erover eens dat business analytics en data analytics hetzelfde einddoel hebben, namelijk het toepassen van technologie en data om de bedrijfsprestaties te verbeteren. In een gegevensgestuurde wereld waarin het volume van de voor organisaties beschikbare informatie exponentieel blijft groeien, kunnen de twee functies zelfs samenwerken om de efficiëntie te maximaliseren, nuttige inzichten te onthullen en bedrijven te helpen slagen.

Deze vergelijking naast elkaar zou moeten helpen om de verwarring tussen bedrijfs- en data-analyse weg te nemen.

Businessanalist vs. data-analist: Een vergelijking van rollen

Businessanalisten en data-analisten werken allebei met data. Het verschil is wat ze ermee doen. Bedrijfsanalisten gebruiken gegevens om strategische zakelijke beslissingen te nemen. Data-analisten verzamelen gegevens, manipuleren deze, identificeren er nuttige informatie uit en zetten hun bevindingen om in verteerbare inzichten. Het analyseren van gegevens is hun einddoel.

Mensen in beide rollen moeten een voorliefde hebben voor alles wat met gegevens te maken heeft, een analytische geest bezitten, over goede probleemoplossende vaardigheden beschikken en het vermogen hebben om het grotere geheel te zien en daar naartoe te werken. Maar als je probeert te kiezen tussen deze twee carrièrepaden, is het even belangrijk om te begrijpen hoe ze verschillen.

• Businessanalisten gebruiken gegevens om problemen en oplossingen te identificeren, maar voeren geen diepgaande technische analyse van de gegevens uit. Zij werken op een conceptueel niveau, bepalen de strategie en communiceren met belanghebbenden, en houden zich bezig met de zakelijke implicaties van gegevens. Data-analisten daarentegen besteden het grootste deel van hun tijd aan het verzamelen van ruwe gegevens uit verschillende bronnen, het opschonen en transformeren ervan, en het toepassen van een reeks gespecialiseerde technieken om nuttige informatie te extraheren en conclusies te ontwikkelen.
• Zakelijk analisten hebben doorgaans uitgebreide domein- of branche-ervaring op gebieden als e-commerce, productie of gezondheidszorg. Mensen in deze rol zijn minder afhankelijk van de technische aspecten van analyse dan data-analisten, hoewel ze wel een actieve kennis nodig hebben van statistische tools, gangbare programmeertalen, netwerken en databases.
• Businessanalisten moeten bedreven zijn in modellering en het verzamelen van vereisten, terwijl data-analisten sterke vaardigheden op het gebied van business intelligence en datamining nodig hebben, samen met vaardigheid met in-demand technologieën zoals machine learning en AI.
• Voor bedrijfsanalisten is een solide achtergrond in bedrijfskunde een echte troef. Veel bedrijfsanalisten hebben een achtergrond in management, bedrijfskunde, IT, informatica of aanverwante gebieden. Anderzijds is een achtergrond in wiskunde of informatietechnologie wenselijk voor data-analisten, die inzicht in complexe statistieken, algoritmen en databases nodig hebben.

Vele vereiste vaardigheden van elke rol

Naast technische en rolspecifieke vaardigheden, hebben business- en data-analisten elk enkele aanvullende vaardigheden nodig om succesvol te zijn.

Een bedrijfsanalist moet in staat zijn:

• Een holistische kijk op een bedrijfsprobleem of -uitdaging te krijgen.
• Met mensen in de hele organisatie samen te werken om de informatie te krijgen die nodig is om veranderingen te bewerkstelligen.
• Ontwikkel duidelijke, begrijpelijke bedrijfs- en projectplannen, rapporten en analyses.
• Ontmoet en communiceer met belanghebbenden op alle niveaus van de organisatie.
• Presenteer aanbevelingen duidelijk en overtuigend voor een verscheidenheid aan publiek.

Een data-analist moet in staat zijn om:

• Gegevens te vertalen in zinvolle zakelijke inzichten.
• Werk goed zelfstandig.
• Relevante datasets te identificeren en deze on the fly toe te voegen.
• Rapportage resultaten op een duidelijke en zinvolle manier.
• Ontwikkel nieuwe dataverzamelings- en analyseprocessen indien nodig.

Aan de slag met business of data analytics

Van de nieuwste startups tot gevestigde wereldwijde ondernemingen, elke organisatie moet gegevens benutten voor innovatie en zakelijke groei. Data-analyse en bedrijfsanalyse hebben een gemeenschappelijk doel: het optimaliseren van gegevens om de efficiëntie te verbeteren en problemen op te lossen, maar met enkele fundamentele verschillen.

Welke weg u ook kiest, u moet relevante, betrouwbare gegevens uit vele bronnen snel, gemakkelijk en veilig verzamelen. Talend Data Fabric versnelt het analyseproces door één suite van cloudgebaseerde self-service applicaties te bieden voor data-integratie en -integriteit. Want als u zeker bent van de kwaliteit van uw data, zullen uw belanghebbenden er zeker van zijn dat ze elke keer de juiste zakelijke beslissingen nemen. Probeer Talend Data Fabric vandaag nog en begin met het nemen van data-gestuurde beslissingen.