Business Analytics vs. Data Analytics: Vilket är bäst för ditt företag?

Big data förändrar och driver beslutsfattandet överallt. Från stora företag till högre utbildning och statliga myndigheter hjälper data från en mängd olika källor organisationer att utöka sin räckvidd, öka försäljningen, driva verksamheten effektivare och lansera nya produkter eller tjänster.

För att förstå alla dessa data och använda dem för att bli mer konkurrenskraftiga måste företagen tillämpa både affärsanalys och dataanalys. Det råder ofta förvirring kring dessa två områden, som kan verka utbytbara. I den här artikeln undersöker vi målen för varje funktion och jämför roller och ansvar för att hjälpa dig att avgöra vilken väg som är rätt för dig.

Business analytics vs. data analytics: En översikt

Både affärsanalyser och dataanalyser innebär att man arbetar med och manipulerar data, utvinner insikter från data och använder denna information för att förbättra affärsresultatet. Vilka är då de grundläggande skillnaderna mellan dessa två funktioner?

Business analytics fokuserar på de större affärsmässiga konsekvenserna av data och de åtgärder som bör följa av dem, t.ex. om ett företag bör utveckla en ny produktlinje eller prioritera ett projekt framför ett annat. Termen affärsanalys avser en kombination av färdigheter, verktyg och tillämpningar som gör det möjligt för företag att mäta och förbättra effektiviteten i centrala affärsfunktioner som marknadsföring, kundtjänst, försäljning eller IT.

Dataanalys innebär att man finkammar massiva datamängder för att avslöja mönster och trender, dra slutsatser om hypoteser och stödja affärsbeslut med databaserade insikter. Med hjälp av dataanalys försöker man besvara frågor som: ”Hur påverkas kundernas preferenser av geografiska eller säsongsrelaterade faktorer?” eller ”Hur stor är sannolikheten att en kund kommer att övergå till en konkurrent?”. Dataanalys omfattar många olika tekniker och tillvägagångssätt och kallas också ofta för datavetenskap, datautvinning, datamodellering eller big data-analys.

An intro to business analytics

Business analytics (BA) är den iterativa utforskningen av en organisations data, med fokus på att tillämpa statistiska analystekniker för att avslöja information som kan bidra till att driva på innovationen och den ekonomiska prestandan. Analysdrivna organisationer behandlar stora datamängder som en värdefull företagstillgång som ger bränsle till affärsplanering och stöder framtida strategier, och affärsanalys hjälper dem att få maximalt värde från denna guldgruva av insikter.

Det finns tre huvudtyper av affärsanalys – deskriptiv, prediktiv och preskriptiv. Dessa implementeras vanligtvis i etapper och kan tillsammans besvara eller lösa nästan alla frågor eller problem som ett företag kan ha.

• Deskriptiv analys svarar på frågan ”Vad har hänt?”. Denna typ av analys utvärderar historiska data för att få insikter om hur man kan planera för framtiden. Tack vare den utbredda tillgången till självbetjäningsverktyg för dataåtkomst och upptäckt samt instrumentpaneler kan chefer och icke-tekniska yrkesverksamma dra nytta av de insikter som genereras av stora datamängder för att förbättra affärsresultatet.
• Förutsägande analys är nästa steg på vägen till insikt. Den använder maskininlärning och statistiska tekniker för att hjälpa företag att förutse sannolikheten för framtida händelser. Eftersom prediktiv analys är probabilistisk till sin natur kan den dock inte förutsäga framtiden; den kan bara föreslå det mest sannolika resultatet baserat på vad som har hänt i det förflutna.
• Preskriptiv analys utforskar möjliga åtgärder som ska vidtas baserat på resultaten av deskriptiv och prediktiv analys. Denna typ av analys kombinerar, matematiska modeller och affärsregler för att optimera beslutsfattandet genom att rekommendera flera möjliga svar på olika scenarier och avvägningar.

Organisationer kan använda någon eller några av dessa tekniker, men inte nödvändigtvis i denna ordning. Affärsanalys kan genomföras på alla avdelningar, från försäljning till produktutveckling och kundtjänst, tack vare lättillgängliga verktyg med intuitiva gränssnitt och djup integration med många datakällor. Många av dessa lösningar ger användarna möjlighet att tillämpa avancerade analysmodeller utan hjälp av en datavetare, vilket skapar nya möjligheter att hitta dolda insikter i stora datamängder.

Business analytics kräver adekvata volymer av högkvalitativa data, så organisationer som vill ha exakta resultat måste integrera och sammanjämka data i olika system och sedan bestämma vilka delmängder av data som ska göras tillgängliga för verksamheten.

En introduktion till dataanalys

Dataanalys är processen att samla in och undersöka rådata för att dra slutsatser om dem. Varje företag samlar in enorma mängder data, inklusive försäljningssiffror, marknadsundersökningar, logistik eller transaktionsdata. Det verkliga värdet av dataanalys ligger i dess förmåga att känna igen mönster i en datamängd som kan indikera trender, risker eller möjligheter. Dataanalys gör det möjligt för företag att ändra sina processer utifrån dessa lärdomar för att fatta bättre beslut. Det kan handla om att räkna ut vilka nya produkter som ska lanseras på marknaden, utveckla strategier för att behålla värdefulla kunder eller utvärdera effektiviteten hos nya medicinska behandlingar.

De flesta vanligaste dataanalysmetoderna har automatiserats för att påskynda analysprocessen. Tack vare den utbredda tillgången till kraftfulla analysplattformar kan dataanalytiker sortera stora mängder data på minuter eller timmar i stället för dagar eller veckor med hjälp av:

• Data mining:
• Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys: Förutsägande analys är en metod för att identifiera trender, mönster och relationer: Det är en metod för att analysera historiska data för att hjälpa organisationer att reagera på ett lämpligt sätt på framtida utfall, t.ex. kundbeteende och utrustningsfel.
• Maskininlärning: Använder statistiska sannolikheter för att lära datorer att bearbeta data snabbare än konventionell analytisk modellering.
• Analys av stora datamängder: Tillämpar verktyg för datautvinning, prediktiv analys och maskininlärning för att omvandla data till företagsinformation.
• Textutvinning: Tillämpar datautvinning, prediktiv analys och verktyg för maskininlärning för att omvandla data till företagsinformation: Mönster och känslor i dokument, e-post och annat textbaserat innehåll.

I takt med att fler organisationer flyttar sina kritiska affärsapplikationer till molnet får de möjlighet att innovera snabbare med hjälp av stora datamängder. Molnteknik skapar en snabbfotad, innovativ miljö där dataanalysteam kan lagra mer data och få tillgång till och utforska den lättare, vilket resulterar i snabbare tid till värde för nya lösningar.

Business analytics vs. data analytics: En jämförelse

De flesta är överens om att affärs- och dataanalys har samma slutmål, nämligen att tillämpa teknik och data för att förbättra affärsresultatet. I en datadriven värld där mängden information som är tillgänglig för organisationer fortsätter att öka exponentiellt kan de två funktionerna till och med arbeta tillsammans för att maximera effektiviteten, avslöja användbara insikter och hjälpa företag att lyckas.

Denna jämförelse sida vid sida bör hjälpa till att reda ut en del av förvirringen mellan affärs- och dataanalys.

Affärsanalytiker vs dataanalytiker: En jämförelse av roller

Affärsanalytiker och dataanalytiker arbetar båda med data. Skillnaden är vad de gör med den. Affärsanalytiker använder data för att fatta strategiska affärsbeslut. Dataanalytiker samlar in data, manipulerar dem, identifierar användbar information ur dem och omvandlar sina resultat till lättförståeliga insikter. Att analysera data är deras slutmål.

Personerna i båda rollerna måste älska allt som har med data att göra, ha ett analytiskt sinne, ha goda problemlösningsförmågor och förmågan att se och arbeta mot en helhetsbild. Men om du försöker bestämma dig mellan dessa två karriärvägar är det lika viktigt att förstå hur de skiljer sig åt.

• Affärsanalytiker använder data för att identifiera problem och lösningar, men utför ingen djup teknisk analys av data. De arbetar på en konceptuell nivå, definierar strategier och kommunicerar med intressenter, och de är intresserade av datamaterialets affärsmässiga implikationer. Dataanalytiker, å andra sidan, ägnar större delen av sin tid åt att samla in rådata från olika källor, rensa och omvandla den och tillämpa en rad specialiserade tekniker för att extrahera användbar information och utveckla slutsatser.
• Affärsanalytiker har vanligen omfattande domän- eller branscherfarenhet inom områden som e-handel, tillverkning eller hälso- och sjukvård. Personer i den här rollen förlitar sig mindre på de tekniska aspekterna av analys än dataanalytiker, även om de behöver en fungerande kunskap om statistiska verktyg, vanliga programmeringsspråk, nätverk och databaser.
• Affärsanalytiker måste vara duktiga på modellering och kravinsamling, medan dataanalytiker behöver starka färdigheter i affärsintelligens och datautvinning, tillsammans med färdigheter i efterfrågad teknik som maskininlärning och artificiell intelligens.
• För affärsanalytiker är en gedigen bakgrund inom företagsekonomi en verklig tillgång. Många affärsanalytiker har en bakgrund inom management, affärsverksamhet, IT, datavetenskap eller relaterade områden. Å andra sidan är en bakgrund inom matematik eller informationsteknik önskvärd för dataanalytiker, som kräver förståelse för komplex statistik, algoritmer och databaser.

Allmänna nödvändiga förmågor för varje roll

Bortsett från tekniska och rollspecifika färdigheter behöver affärs- och dataanalytiker var och en av dem vissa ytterligare förmågor för att lyckas.

En affärsanalytiker måste kunna:

• Få en helhetssyn på ett affärsproblem eller en utmaning.
• Arbeta med personer i hela organisationen för att få fram den information som behövs för att driva på förändringar.
• Utarbeta fram tydliga och begripliga affärs- och projektplaner, rapporter och analyser.
• Göra sig engagerad och kommunicera med intressenter på alla nivåer i organisationen.
• Presentera rekommendationer på ett tydligt och övertygande sätt för olika målgrupper.

En dataanalytiker måste kunna:

• Översätta data till meningsfulla affärsinsikter.
• Arbeta självständigt på ett bra sätt.
• Identifiera relevanta dataset och lägga till dem i farten.
• Rapportera resultat på ett tydligt och meningsfullt sätt.
• Detektera nya datainsamlings- och analysprocesser vid behov.

Kom igång med affärs- eller dataanalys

Från de nyaste nystartade företagen till etablerade globala företag, behöver alla organisationer utnyttja data för innovation och affärstillväxt. Dataanalys och affärsanalys har ett gemensamt mål att optimera data för att förbättra effektiviteten och lösa problem, men med vissa grundläggande skillnader.

Vilken väg du än väljer måste du snabbt, enkelt och säkert samla in relevanta, tillförlitliga data från många källor. Talend Data Fabric påskyndar analysprocessen genom att tillhandahålla en enda svit molnbaserade självbetjäningsapplikationer för dataintegration och dataintegritet. För när du är säker på datakvaliteten kan dina intressenter vara säkra på att de fattar rätt affärsbeslut varje gång. Prova Talend Data Fabric idag för att börja fatta datadrivna beslut.