Бизнес-аналитика против аналитики данных: расшифровка различий

Две мощные дисциплины стали основой принятия решений на основе данных: бизнес-аналитика (BI) и аналитика данных. Хотя эти подходы часто используются как взаимозаменяемые, они имеют разные направления и приложения. Эта статья углубляется в суть вопроса, исследуя различия между бизнес-аналитикой и аналитикой данных. Проливая свет на их уникальные цели, подходы и влияние, мы стремимся внести ясность в использование стратегий, основанных на данных, как для предприятий, так и для лиц, принимающих решения.

Цель и фокус

цели бизнес-аналитики и аналитики данных пересекаются в их стремлении к принятию решений на основе данных, но различаются по своим целям. конкретный фокус. Целью BI в первую очередь является предоставление исторических и текущих данных для поддержки повседневного принятия оперативных решений. Его цель — предложить структурированное и удобное представление данных с помощью отчетов, информационных панелей и визуализаций, позволяющее бизнес-пользователям отслеживать ключевые показатели эффективности и вникать в текущее состояние организации.

С другой стороны, аналитика данных стремится выявить действенные идеи, закономерности и тенденции в данных, часто используя передовые методы, такие как статистический анализ, прогнозное моделирование и машинное обучение. Его цель – отвечать на конкретные вопросы, решать сложные проблемы и принимать стратегические решения, помогая организациям определять возможности для улучшения, роста и инноваций.

Подводя итог, BI концентрируется на том, чтобы сделать данные доступными и простыми для интерпретации посредством визуализации, а Data Analytics фокусируется на изучении данных для выявления значимых закономерностей, тенденций и идей.

Сроки

Временные рамки бизнес-аналитики и анализа данных значительно различаются в зависимости от их временной направленности и целей.

BI в основном работает в исторических и текущих временных рамках. Он работает с данными, собранными из прошлого и настоящего, предлагая визуализированные отчеты о прошлых результатах и ​​текущих условиях. Инструменты BI превосходно обеспечивают организациям доступ к данным в режиме реального времени или почти в реальном времени, обычно через информационные панели, отчеты и инструменты визуализации, помогая пользователям принимать немедленные решения на основе текущих данных. Его основная цель — поддержка повседневной оперативной деятельности.

Аналитика данных, с другой стороны, имеет более широкую временную перспективу. Хотя он также может анализировать исторические данные, он часто включает в себя прогнозирующий компонент. Аналитика данных изучает исторические данные, чтобы выявить закономерности и тенденции, но также может делать прогнозы о будущих событиях на основе исторических закономерностей. Более широкие временные рамки позволяют анализу данных принимать долгосрочные стратегические решения, такие как прогнозирование рынка, разработка продуктов и оценка рисков.

Таким образом, BI в первую очередь фокусируется на настоящем, в то время как анализ данных охватывает более широкий временной диапазон, включая как исторический анализ, так и прогнозную информацию для принятия решений в будущем.

Целевая аудитория

Целевая аудитория и типичные пользователи бизнес-аналитики и анализа данных различаются по своим ролям, опыту и целям внутри организации.

BI предназначен для широкой аудитории, включая руководителей предприятий, менеджеров и оперативный персонал. Его типичными пользователями являются профессионалы, которым требуется легкий доступ к данным для ежедневного принятия решений. Руководители используют информационные панели BI для мониторинга общей производительности компании, а менеджеры полагаются на отчеты BI для отслеживания ключевых показателей эффективности отдела. Операционный персонал использует инструменты BI для доступа к данным в реальном времени для принятия немедленных мер. BI предназначен для пользователей, которые могут не обладать продвинутыми навыками анализа данных, с упором на удобный интерфейс и простое представление данных.

Аналитика данных, напротив, обслуживает более специализированную аудиторию. Типичными пользователями являются специалисты по данным, аналитики и статистики. Эти специалисты обладают более глубоким пониманием методов анализа данных, языков программирования и статистических методов. Их цель – извлекать из данных полезную информацию, проводить углубленный анализ и генерировать стратегические рекомендации для организации.

Короче говоря, BI ориентирован на более широкий круг бизнес-пользователей без специальных навыков, которые отслеживают показатели, связанные с их сферой ответственности, а Data Analytics ориентирован на экспертов по данным, которые выполняют расширенный анализ для обоснования стратегических решений.

Разнообразие данных

Различие данных в бизнес-аналитике и аналитике данных различается в зависимости от типов данных, которые они обрабатывают.

BI в первую очередь имеет дело со структурированными данными из внутренних источников, таких как базы данных, электронные таблицы и корпоративные системы. Эти данные обычно хорошо организованы, соответствуют предопределенным форматам и легко интегрируются с службами бизнес-аналитики для отчетность и визуализация. BI фокусируется на предоставлении исторических и текущих данных для простой оперативной отчетности и мониторинга.

Аналитика данных, с другой стороны, имеет дело с более широким спектром типов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Сюда входят текстовые данные, публикации в социальных сетях, данные датчиков и многое другое. Аналитика данных часто включает в себя предварительную обработку и очистку данных, чтобы разобраться в различных источниках данных. Эта возможность позволяет аналитикам данных и ученым более глубоко изучать данные, раскрывать скрытую информацию и использовать передовые методы, такие как обработка естественного языка и анализ настроений, которые хорошо подходят для неструктурированных данных.

Таким образом, BI в первую очередь визуализирует структурированные внутренние данные, а Data Analytics обрабатывает различные типы данных, включая неструктурированные и полуструктурированные данные как из внутренних, так и из внешних источников.

Влияние на принятие решений

Аналитика данных и бизнес-аналитика оказывают различное влияние на принятие решений внутри организации.

Влияние BI на принятие решений в основном носит оперативный и тактический характер. Инструменты BI создают стандартизированные отчеты и информационные панели, которые позволяют менеджерам и руководителям отслеживать прогресс, контролировать ключевые показатели эффективности и принимать решения на ходу. Основное внимание BI уделяется поддержке рутинных и краткосрочных решений, гарантируя, что организации смогут оперативно реагировать на меняющиеся условия.

Напротив, анализ данных оказывает более глубокое влияние на принятие стратегических решений. Используя передовые аналитические методы, он помогает организациям получать более глубокие знания, прогнозировать будущие тенденции и выявлять возможности роста или потенциальные риски. Компании используют анализ данных для обнаружения закономерностей и выработки действенных рекомендаций для долгосрочного планирования, разработки продуктов, расширения рынка и других стратегических инициатив. Аналитика данных дает лицам, принимающим решения, ценную информацию, которая может определить стратегическое направление деятельности организации.

Таким образом, BI влияет на принятие оперативных и тактических решений, а анализ данных способствует формированию стратегических решений, предлагая более глубокое понимание и возможности прогнозирования.

Аналитика данных и бизнес-аналитика в действии

Аналитика данных включает передовые методы анализа данных, выявления тенденций и прогнозирования будущих результатов, а бизнес-аналитика фокусируется на представлении исторических и текущих данных в удобных для пользователя форматах для принятия оперативных решений.

Здесь мы рассмотрим три примера каждого из них и покажем, как эти разные, но взаимодополняющие подходы помогают в таких отраслях, как телекоммуникации, финансы, здравоохранение, розничная торговля, производство и управление персоналом.

Примеры анализа данных

1. Прогнозирование оттока клиентов в телекоммуникационной компании. Аналитики данных собирают исторические данные о клиентах, включая записи звонков, платежную информацию и взаимодействие со службой поддержки клиентов. Используя алгоритмы машинного обучения, они анализируют эти данные, чтобы выявить закономерности и факторы, указывающие на вероятность перехода клиента к конкуренту. Такой прогнозный анализ позволяет компании активно нацеливаться на клиентов из группы риска, предлагая им предложения по удержанию, сокращая отток клиентов и сохраняя доход.
2. Обнаружение финансового мошенничества в банковской сфере. Банки и финансовые учреждения анализируют данные транзакций в режиме реального времени, выявляя необычные закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошеннические транзакции. Расширенная аналитика, включая обнаружение аномалий и поведенческий анализ, помогает выявлять подозрительные действия, активировать оповещения и обеспечивать оперативное расследование и вмешательство для уменьшения потенциальных финансовых потерь.
3. Прогнозная аналитика результатов лечения пациентов в здравоохранении. Медицинские учреждения собирают данные пациентов, включая историю болезни, показатели жизнедеятельности и результаты анализов. Аналитики данных применяют методы прогнозного моделирования для прогнозирования рисков для пациентов, таких как повторная госпитализация или осложнения. Это позволяет медицинским работникам более эффективно распределять ресурсы, персонализировать планы лечения и улучшать результаты лечения пациентов, одновременно контролируя расходы.

Примеры бизнес-аналитики

1. Панель мониторинга эффективности розничных продаж. Данные из систем торговых точек, платформ электронной коммерции и баз данных инвентаризации агрегируются и преобразуются в интерактивные информационные панели. Эти информационные панели предоставляют визуализированные отчеты о тенденциях продаж, эффективности продуктов и поведении клиентов. Менеджеры могут использовать эту информацию для принятия решений, таких как оптимизация уровня запасов, запуск целевых маркетинговых кампаний и корректировка стратегии ценообразования.
2. Оптимизация цепочки поставок для производителя. Система BI визуализирует данные об уровне запасов, графиках производства, эффективности работы поставщиков и транспортной логистике. Анализируя отчеты, менеджеры цепочек поставок могут выявлять узкие места, сокращать избыточные запасы, улучшать отношения с поставщиками и оптимизировать процесс распределения, что в конечном итоге снижает затраты и повышает операционную эффективность.
3. Аналитика человеческих ресурсов для управления персоналом. Отделы кадров собирают данные о производительности сотрудников, наборе персонала, текучести кадров и вознаграждениях. Инструменты бизнес-аналитики создают отчеты и визуализации, которые помогают менеджерам по персоналу принимать решения, связанные с привлечением талантов, развитием сотрудников и стратегиями удержания, что в конечном итоге повышает общую эффективность и производительность рабочей силы.

Коротко

В сфере анализа данных прогнозное моделирование и методы реального времени позволяют организациям предвидеть тенденции и активно реагировать на них. И наоборот, BI предлагает удобные информационные панели и отчеты, позволяющие извлекать исторические и текущие данные в полезную информацию для ежедневных операций.

Понимание нюансов BI и анализа данных помогает организациям использовать оба подхода как синергию. Сопоставляя исторические данные с перспективными прогнозами, компании могут ориентироваться в сложностях мира, богатого данными, и принимать обоснованные решения, способствующие прогрессу.

Свяжитесь с нами, если вам нужна консультация по разработке специального программного обеспечения для анализа данных или внедрению бизнес-аналитики.

---

Оригинал