Business Analytics vs. Data Analytics: Care este mai bună pentru afacerea dumneavoastră?

Big data transformă și alimentează procesul decizional peste tot. De la marile întreprinderi până la învățământul superior și agențiile guvernamentale, datele dintr-o multitudine de surse ajută organizațiile să își extindă raza de acțiune, să crească vânzările, să opereze mai eficient și să lanseze noi produse sau servicii.

Pentru a da sens tuturor acestor date și pentru a le folosi pentru a fi mai competitive, companiile trebuie să aplice atât analiza afacerilor, cât și analiza datelor. Există adesea o confuzie cu privire la aceste două domenii, care pot părea interschimbabile. În acest articol, vom examina obiectivele fiecărei funcții și vom compara rolurile și responsabilitățile pentru a vă ajuta să decideți care este calea potrivită pentru dumneavoastră.

Business analytics vs. data analytics: O prezentare generală

Atât business analytics, cât și data analytics implică lucrul cu și manipularea datelor, extragerea de informații din date și utilizarea acestor informații pentru a îmbunătăți performanța afacerii. Așadar, care sunt diferențele fundamentale dintre aceste două funcții?

Analitica de afaceri se concentrează pe implicațiile comerciale mai mari ale datelor și pe acțiunile care ar trebui să rezulte din acestea, cum ar fi dacă o companie ar trebui să dezvolte o nouă linie de produse sau să prioritizeze un proiect în detrimentul altuia. Termenul de analiză a afacerilor se referă la o combinație de competențe, instrumente și aplicații care permite întreprinderilor să măsoare și să îmbunătățească eficiența funcțiilor de bază ale afacerii, cum ar fi marketingul, serviciul clienți, vânzările sau IT.

Analitica datelor implică analizarea unor seturi masive de date pentru a dezvălui modele și tendințe, a trage concluzii cu privire la ipoteze și a sprijini deciziile de afaceri cu ajutorul unor informații bazate pe date. Analiza datelor încearcă să răspundă la întrebări precum: „Care este influența factorilor geografici sau sezonieri asupra preferințelor clienților?” sau „Care este probabilitatea ca un client să treacă la un concurent?”. Practica analizei datelor cuprinde multe tehnici și abordări diverse și este, de asemenea, frecvent denumită știință a datelor, minerit de date, modelare de date sau analiză de date mari.

An intro to business analytics

Business analytics (BA) este explorarea iterativă a datelor unei organizații, cu accent pe aplicarea tehnicilor de analiză statistică pentru a dezvălui informații care pot contribui la stimularea inovării și a performanței financiare. Organizațiile axate pe analiză tratează datele mari ca pe un activ corporativ valoros care alimentează planificarea afacerilor și sprijină strategiile viitoare, iar analiza afacerilor le ajută să obțină valoarea maximă din această mină de aur de informații.

Există trei tipuri principale de analiză a afacerilor – descriptivă, predictivă și prescriptivă. Acestea sunt de obicei implementate în etape și împreună pot răspunde sau rezolva aproape orice întrebare sau problemă pe care o poate avea o companie.

• Analitica descriptivă răspunde la întrebarea: „Ce s-a întâmplat?”. Acest tip de analiză evaluează datele istorice pentru a obține informații despre cum se poate planifica viitorul. Datorită disponibilității pe scară largă a instrumentelor de accesare și descoperire a datelor în regim de autoservire și a tablourilor de bord, directorii și profesioniștii non-tehnici pot profita de cunoștințele generate de big data pentru a îmbunătăți performanța afacerii.
• Analitica predictivă este următorul pas pe calea către cunoaștere. Aceasta utilizează tehnici de învățare automată și tehnici statistice pentru a ajuta întreprinderile să anticipeze probabilitatea unor evenimente viitoare. Cu toate acestea, deoarece analiza predictivă este de natură probabilistică, nu poate prezice efectiv viitorul; poate doar să sugereze cel mai probabil rezultat pe baza a ceea ce s-a întâmplat în trecut.
• Analitica prescriptivă explorează acțiunile posibile de întreprins pe baza rezultatelor analizei descriptive și predictive. Acest tip de analiză combină, modele matematice și reguli de afaceri pentru a optimiza luarea deciziilor prin recomandarea mai multor răspunsuri posibile la diferite scenarii și compromisuri.

Organizațiile pot utiliza oricare sau toate aceste tehnici, deși nu neapărat în această ordine. Analiza de afaceri poate fi implementată în orice departament, de la vânzări la dezvoltarea produselor și până la serviciul clienți, datorită instrumentelor ușor disponibile cu interfețe intuitive și integrare profundă cu multe surse de date. Multe dintre aceste soluții oferă utilizatorilor posibilitatea de a aplica modele analitice avansate fără ajutorul unui cercetător de date, creând noi oportunități de a găsi informații ascunse în seturi mari de date.

Analitica afacerilor necesită volume adecvate de date de înaltă calitate, astfel încât organizațiile care caută rezultate precise trebuie să integreze și să reconcilieze datele din diferite sisteme, apoi să determine ce subseturi de date să pună la dispoziția afacerii.

O introducere în analiza datelor

Analiza datelor este procesul de colectare și examinare a datelor brute pentru a trage concluzii despre acestea. Fiecare afacere colectează volume masive de date, inclusiv cifre de vânzări, studii de piață, logistică sau date tranzacționale. Adevărata valoare a analizei datelor constă în capacitatea sa de a recunoaște tipare într-un set de date care pot indica tendințe, riscuri sau oportunități. Analiza datelor permite întreprinderilor să își modifice procesele pe baza acestor învățăminte pentru a lua decizii mai bune. Acest lucru ar putea însemna să se afle ce produse noi să se lanseze pe piață, să se dezvolte strategii pentru a păstra clienții valoroși sau să se evalueze eficacitatea noilor tratamente medicale.

Majoritatea tehnicilor de analiză a datelor utilizate în mod obișnuit au fost automatizate pentru a accelera procesul analitic. Datorită disponibilității pe scară largă a unor platforme de analiză puternice, analiștii de date pot sorta cantități uriașe de date în câteva minute sau ore, în loc de zile sau săptămâni, folosind:

• Exploatarea datelor: Implică sortarea unor seturi mari de date pentru a identifica tendințe, modele și relații.
• Analiză predictivă: Agregă și analizează datele istorice pentru a ajuta organizațiile să răspundă în mod corespunzător la rezultatele viitoare, cum ar fi comportamentul clienților și defecțiunile echipamentelor.
• Învățare automată: Utilizează probabilități statistice pentru a învăța computerele să proceseze datele mai rapid decât modelarea analitică convențională.
• Analiză de date mari: Aplică instrumente de extragere a datelor, de analiză predictivă și de învățare automată pentru a transforma datele în informații de afaceri.
• Extragerea textelor: Depistează modele și sentimente în documente, e-mailuri și alt conținut bazat pe text.

Pe măsură ce tot mai multe organizații își mută aplicațiile critice de afaceri în cloud, acestea dobândesc capacitatea de a inova mai rapid cu ajutorul big data. Tehnologiile cloud creează un mediu inovator, în mișcare rapidă, în care echipele de analiză a datelor pot stoca mai multe date și le pot accesa și explora mai ușor, ceea ce duce la un timp mai scurt de valorificare a noilor soluții.

Business analytics vs. data analytics: O comparație

Majoritatea oamenilor sunt de acord că analiza de afaceri și analiza de date împărtășesc același scop final de a aplica tehnologia și datele pentru a îmbunătăți performanța afacerii. Într-o lume bazată pe date, în care volumul de informații disponibile pentru organizații continuă să crească exponențial, cele două funcții pot chiar să lucreze în tandem pentru a maximiza eficiența, a dezvălui informații utile și a ajuta afacerile să aibă succes.

Această comparație alăturată ar trebui să vă ajute să clarificați o parte din confuzia dintre analiza de afaceri și analiza de date.

Analist de afaceri vs. analist de date: O comparație a rolurilor

Analiștii de afaceri și analiștii de date lucrează amândoi cu date. Diferența constă în ceea ce fac ei cu ele. Analiștii de afaceri folosesc datele pentru a lua decizii strategice de afaceri. Analiștii de date colectează date, le manipulează, identifică informații utile din ele și își transformă constatările în perspective digerabile. Analiza datelor este scopul lor final.

Persoanele din ambele roluri trebuie să aibă o dragoste pentru tot ceea ce înseamnă date, să posede o minte analitică, să aibă abilități bune de rezolvare a problemelor și capacitatea de a vedea și de a lucra pentru o imagine de ansamblu. Dar dacă încercați să vă decideți între aceste două căi de carieră, este la fel de important să înțelegeți modul în care acestea diferă.

• Analiștii de afaceri folosesc datele pentru a identifica probleme și soluții, dar nu efectuează o analiză tehnică profundă a datelor. Ei operează la un nivel conceptual, definind strategia și comunicând cu părțile interesate, și sunt preocupați de implicațiile comerciale ale datelor. Analiștii de date, pe de altă parte, își petrec cea mai mare parte a timpului adunând date brute din diverse surse, curățându-le și transformându-le și aplicând o serie de tehnici specializate pentru a extrage informații utile și a dezvolta concluzii.
• Analiștii de afaceri au, de obicei, o experiență vastă în domeniu sau în industrie în domenii precum comerțul electronic, producția sau asistența medicală. Persoanele din acest rol se bazează mai puțin pe aspectele tehnice ale analizei decât analiștii de date, deși au nevoie de o cunoaștere practică a instrumentelor statistice, a limbajelor de programare obișnuite, a rețelelor și a bazelor de date.
• Analiștii de afaceri trebuie să fie competenți în modelare și în colectarea cerințelor, în timp ce analiștii de date au nevoie de abilități solide în domeniul informațiilor de afaceri și al mineritului de date, precum și de competență cu tehnologiile la cerere, cum ar fi învățarea automată și inteligența artificială.
• Pentru analiștii de afaceri, o pregătire solidă în administrarea afacerilor este un avantaj real. Mulți analiști de afaceri provin din medii în management, afaceri, IT, informatică sau din domenii conexe. Pe de altă parte, o pregătire în domeniul matematicii sau al tehnologiei informației este de dorit pentru analiștii de date, care au nevoie de o înțelegere a statisticilor complexe, a algoritmilor și a bazelor de date.

Abilități suplimentare necesare fiecărui rol

În afară de abilitățile tehnice și specifice rolului, analiștii de afaceri și de date au nevoie fiecare de câteva abilități suplimentare pentru a avea succes.

Un analist de afaceri trebuie să fie capabil să:

• Să aibă o viziune holistică asupra unei probleme sau provocări de afaceri.
• Să lucreze cu persoane din întreaga organizație pentru a obține informațiile necesare pentru a impulsiona schimbarea.
• Să dezvolte planuri, rapoarte și analize de afaceri și de proiect clare și ușor de înțeles.
• Angajați și comunicați cu părțile interesate de la toate nivelurile organizației.
• Prezentați recomandări în mod clar și convingător pentru o serie de audiențe.

Un analist de date trebuie să fie capabil să:

• Transpuneți datele în informații de afaceri semnificative.
• Lucrați bine în mod independent.
• Identificați seturile de date relevante și adăugați-le din mers.
• Reportați rezultatele într-un mod clar și semnificativ.
• Definiți noi procese de colectare și analiză a datelor, după cum este necesar.

Începeți cu analiza afacerilor sau a datelor

De la cele mai noi startup-uri până la întreprinderile globale consacrate, fiecare organizație trebuie să valorifice datele pentru inovare și creșterea afacerii. Practicile de analiză a datelor și de analiză a afacerilor au un obiectiv comun de optimizare a datelor pentru a îmbunătăți eficiența și a rezolva probleme, dar cu unele diferențe fundamentale.

Care dintre căile pe care le alegeți, va trebui să adunați date relevante și de încredere din mai multe surse, rapid, ușor și sigur. Talend Data Fabric accelerează procesul de analiză prin furnizarea unei singure suite de aplicații self-service bazate pe cloud pentru integrarea și integritatea datelor. Pentru că atunci când sunteți încrezător în calitatea datelor, părțile interesate vor fi încrezătoare că iau de fiecare dată deciziile de afaceri corecte. Încercați Talend Data Fabric astăzi pentru a începe să luați decizii bazate pe date.

.