Analityka biznesowa vs. Analityka danych: Which is Better for Your Business?

Big data przekształca i zasila procesy decyzyjne na całym świecie. Od dużych przedsiębiorstw po instytucje szkolnictwa wyższego i agencje rządowe – dane z wielu źródeł pomagają organizacjom rozszerzać zasięg, zwiększać sprzedaż, działać bardziej efektywnie oraz wprowadzać nowe produkty i usługi.

Aby nadać sens tym wszystkim danym i wykorzystać je do zwiększenia konkurencyjności, firmy muszą stosować zarówno analitykę biznesową, jak i analitykę danych. Często istnieje zamieszanie wokół tych dwóch obszarów, które mogą wydawać się wymienne. W tym artykule zbadamy cele każdej z tych funkcji oraz porównamy role i obowiązki, aby pomóc Ci zdecydować, która ścieżka jest dla Ciebie odpowiednia.

Analityka biznesowa a analityka danych: An overview

Zarówno analityka biznesowa, jak i analityka danych obejmują pracę z danymi i manipulowanie nimi, wydobywanie spostrzeżeń z danych oraz wykorzystywanie tych informacji w celu zwiększenia wydajności biznesowej. Jakie są zatem podstawowe różnice między tymi dwiema funkcjami?

Analityka biznesowa skupia się na większych implikacjach biznesowych danych i działaniach, które powinny z nich wynikać, takich jak to, czy firma powinna opracować nową linię produktów lub nadać priorytet jednemu projektowi w stosunku do innego. Termin analityka biznesowa odnosi się do kombinacji umiejętności, narzędzi i aplikacji, które pozwalają firmom mierzyć i poprawiać skuteczność podstawowych funkcji biznesowych, takich jak marketing, obsługa klienta, sprzedaż lub IT.

Analityka danych obejmuje przeczesywanie ogromnych zbiorów danych w celu ujawnienia wzorców i trendów, wyciągania wniosków na temat hipotez i wspierania decyzji biznesowych za pomocą spostrzeżeń opartych na danych. Analiza danych próbuje odpowiedzieć na pytania takie jak: „Jaki jest wpływ czynników geograficznych lub sezonowych na preferencje klientów?” lub „Jakie jest prawdopodobieństwo, że klient odejdzie do konkurencji?”. Praktyka analityki danych obejmuje wiele różnych technik i podejść i jest również często określana jako nauka o danych, eksploracja danych, modelowanie danych lub analityka dużych danych.

Wstęp do analityki biznesowej

Analityka biznesowa (BA) to iteracyjna eksploracja danych organizacji, z naciskiem na zastosowanie technik analizy statystycznej w celu ujawnienia informacji, które mogą pomóc w napędzaniu innowacji i wyników finansowych. Organizacje kierujące się analityką traktują big data jako cenny zasób korporacyjny, który napędza planowanie biznesowe i wspiera przyszłe strategie, a analityka biznesowa pomaga im uzyskać maksymalną wartość z tej kopalni wiedzy.

Istnieją trzy główne rodzaje analityki biznesowej – opisowa, predykcyjna i opisowa. Są one zazwyczaj wdrażane etapami i razem mogą dać odpowiedź lub rozwiązać niemal każde pytanie lub problem, jaki może mieć firma.

• Analityka opisowa odpowiada na pytanie: „Co się stało?”. Ten rodzaj analityki ocenia dane historyczne w celu uzyskania spostrzeżeń na temat planowania przyszłości. Dzięki powszechnej dostępności samoobsługowych narzędzi dostępu do danych i ich odkrywania oraz pulpitów menedżerskich, kadra kierownicza i specjaliści nietechniczni mogą czerpać korzyści ze spostrzeżeń generowanych przez big data w celu poprawy wyników biznesowych.
• Analityka predykcyjna jest kolejnym krokiem na ścieżce do wglądu. Wykorzystuje ona uczenie maszynowe i techniki statystyczne, aby pomóc przedsiębiorstwom w przewidywaniu prawdopodobieństwa wystąpienia przyszłych zdarzeń. Jednakże, ponieważ analityka predykcyjna ma charakter probabilistyczny, nie może przewidzieć przyszłości; może jedynie zasugerować najbardziej prawdopodobny wynik na podstawie tego, co wydarzyło się w przeszłości.
• Analiza opisowa bada możliwe działania do podjęcia w oparciu o wyniki analizy opisowej i predykcyjnej. Ten rodzaj analityki łączy, modele matematyczne i reguły biznesowe w celu optymalizacji podejmowania decyzji poprzez zalecanie wielu możliwych odpowiedzi na różne scenariusze i kompromisy.

Organizacje mogą korzystać z dowolnej lub wszystkich tych technik, choć niekoniecznie w tej kolejności. Analityka biznesowa może być wdrożona w każdym dziale, od sprzedaży do rozwoju produktu do obsługi klienta, dzięki łatwo dostępnym narzędziom z intuicyjnymi interfejsami i głęboką integracją z wieloma źródłami danych. Wiele z tych rozwiązań oferuje użytkownikom możliwość zastosowania zaawansowanych modeli analitycznych bez pomocy naukowca zajmującego się danymi, tworząc nowe możliwości znalezienia ukrytych spostrzeżeń w dużych zbiorach danych.

Analityka biznesowa wymaga odpowiedniej ilości danych wysokiej jakości, więc organizacje poszukujące dokładnych wyników muszą integrować i uzgadniać dane w różnych systemach, a następnie określać, jakie podzbiory danych udostępnić biznesowi.

Wprowadzenie do analityki danych

Analityka danych to proces zbierania i badania surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na ich temat. Każda firma gromadzi ogromne ilości danych, w tym dane dotyczące sprzedaży, badania rynku, logistyki czy dane transakcyjne. Prawdziwa wartość analizy danych leży w jej zdolności do rozpoznawania wzorców w zbiorze danych, które mogą wskazywać na trendy, zagrożenia lub możliwości. Analityka danych pozwala firmom modyfikować swoje procesy w oparciu o te wnioski, aby podejmować lepsze decyzje. Może to oznaczać ustalenie, jakie nowe produkty należy wprowadzić na rynek, opracowanie strategii zatrzymania cennych klientów lub ocenę skuteczności nowych metod leczenia.

Większość powszechnie stosowanych technik analizy danych została zautomatyzowana w celu przyspieszenia procesu analitycznego. Dzięki powszechnej dostępności potężnych platform analitycznych analitycy danych mogą sortować ogromne ilości danych w ciągu minut lub godzin, a nie dni lub tygodni, stosując:

• Eksploracja danych: Obejmuje sortowanie przez duże zbiory danych w celu identyfikacji trendów, wzorców i związków.
• Analityka predykcyjna: Agreguje i analizuje dane historyczne, aby pomóc organizacjom odpowiednio reagować na przyszłe wyniki, takie jak zachowania klientów i awarie sprzętu.
• Uczenie maszynowe: Wykorzystuje prawdopodobieństwo statystyczne, aby nauczyć komputery przetwarzania danych szybciej niż konwencjonalne modelowanie analityczne.
• Analityka dużych danych: Stosuje eksplorację danych, analitykę predykcyjną i narzędzia uczenia maszynowego do przekształcania danych w analitykę biznesową.
• Eksploracja tekstu: Wykrywa wzorce i nastroje w dokumentach, e-mailach i innych treściach tekstowych.

As more organizations move their critical business applications to the cloud, they are gaining the ability to innovate faster with big data. Technologie chmurowe tworzą szybko zmieniające się, innowacyjne środowisko, w którym zespoły zajmujące się analizą danych mogą przechowywać więcej danych oraz łatwiej uzyskiwać do nich dostęp i eksplorować je, co skutkuje krótszym czasem uzyskania wartości dla nowych rozwiązań.

Business analytics vs. data analytics: Porównanie

Większość ludzi zgadza się, że analityka biznesowa i analityka danych mają ten sam cel końcowy, jakim jest zastosowanie technologii i danych w celu poprawy wydajności biznesowej. W świecie opartym na danych, w którym ilość informacji dostępnych dla organizacji rośnie w postępie geometrycznym, te dwie funkcje mogą nawet działać w tandemie, aby zmaksymalizować wydajność, ujawnić przydatne spostrzeżenia i pomóc firmom odnieść sukces.

To porównanie obok siebie powinno pomóc w wyjaśnieniu niektórych niejasności między analityką biznesową a analityką danych.

Analityk biznesowy a analityk danych: Porównanie ról

Analitycy biznesowi i analitycy danych zarówno pracują z danymi. Różnica polega na tym, co z nimi robią. Analitycy biznesowi wykorzystują dane do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych. Analitycy danych gromadzą dane, manipulują nimi, identyfikują z nich przydatne informacje i przekształcają swoje wnioski w przystępne spostrzeżenia. Analizowanie danych jest ich celem końcowym.

Osoby w obu rolach muszą mieć zamiłowanie do wszystkich rzeczy związanych z danymi, posiadać analityczny umysł, mieć dobre umiejętności rozwiązywania problemów i zdolność do widzenia i pracy w kierunku większego obrazu. Ale jeśli próbujesz zdecydować między tymi dwoma ścieżkami kariery, równie ważne jest, aby zrozumieć, jak się różnią.

• Analitycy biznesowi wykorzystują dane do identyfikacji problemów i rozwiązań, ale nie wykonują głębokiej analizy technicznej danych. Działają na poziomie koncepcyjnym, określając strategię i komunikując się z zainteresowanymi stronami, a także zajmują się implikacjami biznesowymi danych. Analitycy danych, z drugiej strony, spędzają większość czasu zbierając surowe dane z różnych źródeł, czyszcząc je i przekształcając oraz stosując szereg specjalistycznych technik w celu wydobycia użytecznych informacji i opracowania wniosków.
• Analitycy biznesowi zazwyczaj mają rozległe doświadczenie w domenie lub branży w obszarach takich jak handel elektroniczny, produkcja lub opieka zdrowotna. Ludzie w tej roli polegają w mniejszym stopniu na technicznych aspektach analizy niż analitycy danych, chociaż potrzebują praktycznej znajomości narzędzi statystycznych, popularnych języków programowania, sieci i baz danych.
• Analitycy biznesowi muszą być biegli w modelowaniu i zbieraniu wymagań, podczas gdy analitycy danych potrzebują silnej inteligencji biznesowej i umiejętności eksploracji danych, wraz z biegłością w zakresie technologii popytu, takich jak uczenie maszynowe i AI.
• Dla analityków biznesowych, solidne tło w administracji biznesowej jest prawdziwym atutem. Wielu analityków biznesowych pochodzi z tła w zarządzaniu, biznesie, informatyce, informatyce lub pokrewnych dziedzinach. Z drugiej strony, tło matematyczne lub informatyczne jest pożądane dla analityków danych, którzy wymagają zrozumienia złożonych statystyk, algorytmów i baz danych.

Dodatkowe wymagane umiejętności każdej roli

Oprócz umiejętności technicznych i specyficznych dla danej roli, analitycy biznesowi i analitycy danych potrzebują dodatkowych umiejętności, aby odnieść sukces.

Analityk biznesowy musi być w stanie:

• Przyjąć holistyczne spojrzenie na problem lub wyzwanie biznesowe.
• Współpracować z osobami w całej organizacji w celu uzyskania informacji niezbędnych do wprowadzenia zmian.
• Opracować jasne, zrozumiałe plany biznesowe i projektowe, raporty i analizy.
• Zaangażowanie i komunikacja z zainteresowanymi stronami na wszystkich poziomach organizacji.
• Prezentowanie zaleceń w sposób jasny i przekonujący dla różnych grup odbiorców.

Analityk danych musi być w stanie:

• Przekształcać dane w znaczące spostrzeżenia biznesowe.
• Dobrze pracować niezależnie.
• Identyfikować odpowiednie zestawy danych i dodawać je na bieżąco.
• Raportowanie wyników w jasny i znaczący sposób.
• Definiowanie nowych procesów zbierania danych i analizy w razie potrzeby.

Zaczęcie pracy z analityką biznesową lub analityką danych

Od najnowszych startupów po globalne przedsiębiorstwa o ugruntowanej pozycji, każda organizacja musi wykorzystywać dane do innowacji i rozwoju biznesu. Praktyki analityki danych i analityki biznesowej mają wspólny cel, jakim jest optymalizacja danych w celu poprawy wydajności i rozwiązywania problemów, ale z pewnymi fundamentalnymi różnicami.

Którąkolwiek ścieżkę wybierzesz, będziesz musiał szybko, łatwo i bezpiecznie gromadzić odpowiednie, zaufane dane z wielu źródeł. Talend Data Fabric przyspiesza proces analityczny, dostarczając pojedynczy zestaw opartych na chmurze, samoobsługowych aplikacji do integracji i integralności danych. Ponieważ gdy masz pewność co do jakości swoich danych, Twoi interesariusze będą mieli pewność, że za każdym razem podejmują właściwe decyzje biznesowe. Wypróbuj Talend Data Fabric już dziś, aby zacząć podejmować decyzje oparte na danych.