Бизнес-аналитика и аналитика данных в чем разница

Действительно ли бизнес-аналитика отличается от Data аналитики? На первый взгляд может показаться, что анализ данных и бизнес-аналитика — это всего лишь два способа сказать одно и то же. Однако между ними существуют некоторые важные различия, которые и постараемся разобрать в рамках этой публикации.

В небольших организациях эти названия должностей иногда используются взаимозаменяемо для описания ролей, связанных с анализом данных или систем. Однако более крупные организации обычно нанимают как аналитиков данных, так и бизнес-аналитиков для выполнения уникальных обязанностей, поэтому важно понимать разницу между двумя карьерами. Ниже наш взгляд на то, что влекут за собой эти роли, и нюансы при выборе карьерного пути.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика [англ. business analytics] — это процесс, с помощью которого компании используют статистические методы и технологии для анализа данных продаж, чтобы получить новое видение и улучшить процесс принятия стратегических решений.

суть бизнес-аналитики

Сегодня бизнес-аналитика включает в себя инструменты, методологии и технологии, позволяющие предприятиям принимать решения на основе данных в рамках всей организации. Основные компоненты типичной информационной панели бизнес-аналитики должны включать в себя:

Агрегация данных: перед анализом данные должны быть сначала собраны, организованы и отфильтрованы либо с помощью добровольно предоставленных данных, либо с помощью записей транзакций.

Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики сортирует большие наборы данных с использованием баз данных, статистики и машинного обучения для выявления тенденций и установления взаимосвязей.

Идентификация ассоциации и последовательности: идентификация предсказуемых действий, которые выполняются в связи с другими действиями или последовательно.  

Интеллектуальный анализ текста: исследует и организует большие неструктурированные текстовые наборы данных для качественного и количественного анализа.

Прогнозирование: анализирует исторические данные за определенный период, чтобы сделать обоснованные оценки, которые позволяют прогнозировать будущие события или поведение.

Прогнозная аналитика: прогнозная бизнес-аналитика использует различные статистические методы для создания прогнозных моделей, которые извлекают информацию из наборов данных, выявляют закономерности и предоставляют прогнозную оценку для множества организационных результатов. Подробнее о прогнозной аналитике есть отдельная статья на этом сайте.

Оптимизация: как только тенденции определены и сделаны прогнозы, предприятия могут использовать методы моделирования для проверки наилучших сценариев.

Визуализация данных: предоставляет визуальные представления, такие как диаграммы и графики, для простого и быстрого анализа данных.

Благодаря использованию бизнес-анализа отдельные сотрудники во всей организации, от руководителей до членов оперативной группы, могут иметь доступ к информации, которая информирует их о том, как они могут улучшить свою работу.

Основные вводные на тему бизнес-аналитики в коротком видео ниже

Сила бизнес-аналитики в двух моментах.

  1. С одной стороны, она объединяет бОльший набор данных, чем традиционная аналитика, чтобы дать более четкую картину.
  2. С другой стороны, бизнес-аналитика рисует картину ваших данных с помощью таких инструментов, как панели мониторинга.

Несмотря на столь подробное описание сущности бизнес-аналитики, пока нет четкого понимания чем бизнес-аналитика отличается от аналитики данных. Ниже предлагаем рассмотреть общую картину и внести определенную ясность в понятия.

Аналитика данных против бизнес-аналитики

Аналитика данных включает в себя анализ наборов данных для выявления тенденций и идей, которые впоследствии используются для принятия обоснованных организационных решений. Бизнес-аналитика ориентирована на анализ различных типов информации для принятия практических бизнес-решений на основе данных и внедрения изменений на основе этих решений. Бизнес-аналитика часто использует информацию, полученную в результате анализа данных, для выявления проблем и поиска решений.

Кто такой аналитик данных?

Основная задача аналитика данных — рассказывать убедительные истории с данными, которые позволяют руководителям организаций принимать более взвешенные и обоснованные решения.

рис: аналитик данных за работой

В обязанности аналитика данных часто входит: 

  • Поиск данных и их очистка при подготовке к анализу
  • Проектирование и обслуживание баз данных, включая устранение ошибок
  • Подготовка отчетов, которые эффективно сообщают свои выводы руководству компании 

Чтобы быть эффективными в своей роли, аналитики данных должны обладать техническими навыками, необходимыми для интеллектуального анализа данных, а также сильными навыками межличностного общения, чтобы сообщать свои выводы лицам, принимающим решения.

Кто такой бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитики несут ответственность за использование данных для обоснования стратегических бизнес-решений. Специалист может также занимать такие должности, как аналитик по исследованию операций, аналитик по управлению или аналитик по бизнес-данным.

рис: бизнес-аналитик за работой

В обязанности бизнес-аналитика обычно входит:

  • Обмен информацией с бизнес-командами и ключевыми заинтересованными сторонами
  • Оценка бизнес-процессов на предмет эффективности, стоимости и других ценных показателей 
  • Подготовка стратегических рекомендаций по корректировке процессов, процедур и улучшению производительности

Некоторые из основных навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным бизнес-аналитиком, включают критическое мышление, умением решать проблемы, общение и совершенствование процессов. Эти специалисты должны иметь четкое представление о целях и процедурах своей организации, чтобы они могли анализировать производительность, выявлять неэффективность, а также предлагать и внедрять решения.

И в чем же разница?

Ряд различий между аналитиками данных и бизнес-аналитиками может пролить свет на то, что делает каждого из них уникальным. Они работают на противоположных сторонах ИТ-системы:

  • Бизнес-аналитик придумывает, проектирует и внедряет ИТ-системы. 
  • Аналитик данных интерпретирует значение данных, которые собирают системы и другие.

Бизнес-аналитики и аналитики данных работают по-разному:

  • Бизнес-аналитики, скорее всего, будут сотрудничать с другими менеджерами и другими отделами, особенно с ИТ. 
  • Аналитики данных чаще работают над проектами самостоятельно или подчиняются конкретному менеджеру или руководителю.

Источники информации для аналитиков данных и бизнес-аналитиков в их работе разные: 

  • Данные будут подпитывать проекты, которые выполняют аналитики данных.
  • Проблемы, которые решают бизнес-аналитики, вероятно, потребуют большего количества человеческого вклада и обратной связи.

Хотя аналитики данных и бизнес-аналитики работают с данными, основное различие заключается в том, что они с ними делают. Бизнес-аналитики используют данные, чтобы помочь организациям принимать более эффективные бизнес-решения. Напротив, аналитики данных больше заинтересованы в сборе и анализе данных, которые бизнес может оценить и использовать для самостоятельного принятия решений. Разница между аналитиком данных и бизнес-анализом гораздо больше, чем просто игра слов. Обычно, аналитика данных классифицируются как описательная аналитика, при этом бизнес-аналитика больше соответствует предписывающей аналитике.

Оба направления сейчас пользуются большим спросом. Наука о данных — актуальная проблема для многих компаний, и многие из них нанимают и создают большие группы по работе с данными.

Проще говоря, данные — это средство для достижения цели для бизнес-аналитиков, и данные — это цель для аналитиков данных

Общая проблематика анализа данных

Большая проблема с аналитикой данных заключается в том, что она на 100% ретроспективна и в основном краткосрочна. Это не означает, что данные не являются полезными или важными, поскольку они могут помочь направить бизнес в правильном направлении на основе прошлых результатов работы или действий ваших существующих клиентов. 

Данные, как эскиз картины, прежде чем художник начнет добавлять цвет.

рис: эскиз картины

Для компаний, стремящихся преодолеть барьеры ограниченного роста на основе известных данных, существует практика бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика — это гораздо больше, чем просто анализ – это структура картины плюс цвет и глубина, которые делают данные произведением искусства.

Преимущества бизнес-аналитики

Инструменты и технологии, используемые в бизнес-анализе, были непомерно дорогостоящими, что делало их ресурсом, который могли использовать только крупные предприятия. Благодаря достижениям в области облачных вычислений и простых инструментов, бизнес-аналитика теперь доступна практически для каждой организации, независимо от размера.

Поскольку доступность больше не является проблемой, компании могут сосредоточиться на преимуществах, которые бизнес-аналитика может принести их компании.

1. Опередить конкурентов

конкуренция это обязательный фактор, не зависящий от того, насколько велика или мала компания. Поскольку бизнес-аналитика позволяет рассматривать данные компании в контексте с другими наборами данных, такими как социальные сети, отраслевые данные и данные об окружающей среде, вы получаете более широкое представление о вашем бизнесе и продуктах и их производительности.

рис поиск и выбор конкурентов

Например, ваши данные могут только сообщить вам, что ваши существующие клиенты покупают у вас. Однако, привлекая дополнительные статистические данные из других источников, вы можете найти сходство между вашими существующими клиентами и потенциальными клиентами. Выявив их вы сможете найти новых потенциальных клиентов, либо предложить имеющимся иной (читай, потенциально новый) товар или услугу.

2. Четкое представление данных

один из самых интересных элементов бизнес-аналитики – это способность для всех, даже тех, кто не имеет навыков обработки данных, понимать и копаться в информации и тенденциях. Отчеты и панели мониторинга позволяют быстро и легко воспринимать данные и, следовательно, легче принимать меры в отношении того, что было изучено.

3. Прогнозирование будущего

Загляни в будущее ну хотя бы ненамного. Из-за больших наборов данных, которые бизнес-аналитика может обрабатывать, анализ «что если» становится быстрым и простым. Прогнозная аналитика использует машинное обучение, чтобы собрать массивные наборы данных, «учиться» у прошлого и делает прогнозы на будущее. И предписательная аналитика идет на один шаг дальше, прокладывая путь, основанный на данных, чтобы достичь целей компании.

рис: прогнозирование будущего

Инструменты бизнес-анализа

Существует несколько инструментов для бизнес-анализа, которые могут автоматизировать расширенные функции анализа данных и не требуют специальных навыков или глубоких знаний языков программирования, используемых в науке о данных.

Эти инструменты помогают компаниям упорядочивать и использовать огромные объемы данных, которые генерируются современным Интернетом вещей и корпоративными облачными приложениями. Эти приложения могут быть частью приложений для управления цепочками поставок, планирования ресурсов предприятия и управления взаимоотношениями с клиентами.

Ниже приведены лишь малая часть инструментов бизнес-аналитики, которые есть на рынке:

  • QlikView с функциями визуализации данных и автоматической ассоциации данных;
  • Tableau с расширенными возможностями анализа неструктурированного текста и обработки естественного языка
  • Dundas BI с автоматическим прогнозированием тенденций и удобным интерфейсом
  • Sisense , известная своими функциями динамического анализа текста и хранилищами данных

Инструменты бизнес-аналитики используются по-разному. При выборе инструмента бизнес-аналитики организации должны учитывать следующее:

  1. источники, из которых поступают их данные;
  2. тип анализируемых данных;
  3. удобство использования инструмента.

Хороший инструмент бизнес-аналитики интуитивно понятен и удобен в использовании. Он также предоставляет полный набор функций для более продвинутой аналитики.

Как уже упоминалось выше, есть несколько последних технологических достижений, которые делают бизнес-аналитику быстрее, проще и более доступной для всех предприятий.

Облачные вычисления сделали хранение и обработку данных дешевыми и доступными для всех компаний. Благодаря общим ресурсам и повсеместному доступу к интернету, организации могут использовать большие, мощные компьютеры, которые есть у поставщика облачных услуг и масштабировать размер хранилища или количество процессоров. При этом отпадает необходимости покупать дорогостоящее оборудование или использовать внутренние ИТ-ресурсы для настройки.

В сети можно найти подробное обучающее видео про инструменты бизнес-аналитика от Skillbox

Искусственный интеллект и машинное обучение создали возможность быстро обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезные сведения. Ранее для этого требовался аналитик данных, который мог смотреть только на небольшое количество информации за один раз. Но сочетание машинного обучения и облака делает обработку и понимание данных масштабируемой и эффективной практикой.

Панели мониторинга и создание отчетов, вероятно, являются самыми интересными элементами бизнес-аналитики, которые делают наборы данных доступными для предприятий всех размеров. Благодаря быстрой графической обработке, панели мониторинга могут быть созданы, чтобы собрать воедино множество данных и представить их в удобном для понимания формате.

Когда все эти элементы собраны вместе, у вас есть мощные инструменты, которые доступны по цене и под рукой у каждого владельца бизнеса. Легкодоступные инструменты SaaS, такие как Pradata или ERP, имеют встроенные интеграции для различных источников данных и могут создавать на лету информационные панели, которые делают данные понятными и, что более важно, выполнимыми.

13 примеров внедрения бизнес-аналитики

Что может стать примером бизнес-аналитики? Будь то ретаргетинг для демонстрации персонализированной рекламы на основе истории ваших посещений сайта. Или централизация KPI показателей для всех сотрудников мировой компании. А может лишь предсказание поломки оборудования на основе десятка функциональных показателей. Ниже несколько наглядных примеров, которые показывают, как бизнес-аналитика помогает компаниям по всему миру:

  1. Amazon.com превращает данные о продажах в аналитическую информацию, анализируя миллионы покупок, чтобы находить своих клиентов, и прогнозировать продукты, которые они могут купить.
  2. General Electric может заранее предсказать по данным своих датчиков, когда потребуется техническое обслуживание двигателя.
  3. Disney на основании заполненного опроса может оповестить свои серверы через, что клиент предпочитаете кабинку столу и что его любимый персонаж — Минни Маус. Когда этот клиент приедете, его посадят в кабинку, и Минни обязательно зайдет к нему за обедом.
  4. Lotte.com является ведущим интернет-магазином в Корее с 13 миллионами клиентов. С помощью новой аналитической программы бизнес-анализа через год лояльность клиентов повысилась, а объем продаж увеличился на 10 миллионов долларов. Изменения произошли в результате выявления причин отказа от корзины покупок, таких как длительный процесс оформления заказа и непредвиденные сроки доставки, и исправления ситуации.
  5. Cementos Argos — цементная компания, работающая в США, Центральной и Южной Америке и Карибском бассейне. Компания стандартизировала финансовый процесс и применила большие данные, чтобы получить более глубокое представление о поведении клиентов, что привело к более высокому уровню прибыльности.
  6. Univision — американская испаноязычная бесплатная телевизионная сеть. Это крупнейший поставщик испаноязычного контента в стране. Univision добилась 80-процентного роста доходности в первом квартале после внедрения бизнес-аналитики.
  7. Expedia является материнской компанией некоторых ведущих туристических компаний, включая Expedia, Hotwire и TripAdvisor. Команда обслуживания клиентов может видеть, насколько хорошо она справляется с KPI в режиме реального времени, и при необходимости предпринимать корректирующие действия. Кроме того, другие отделы могут использовать данные. Например, менеджер по туризму может использовать BI для обнаружения большого количества неиспользованных билетов или офлайн-бронирования и создания стратегий для корректировки поведения и увеличения общей экономии.
  8. American Express использует технологию бизнес-анализа для разработки новых продуктов платежных услуг и рыночных предложений для клиентов. Эксперименты компании на австралийском рынке позволили выявить до 24% всех австралийских пользователей, которые закроют свои учетные записи в течение четырех месяцев. Используя эту информацию, American Express принимает меры для удержания клиентов. Бизнес-аналитика также помогает компании точно выявлять мошенничество и защищать клиентов, данные карт которых могут быть скомпрометированы.
  9. Coca-Cola имея более 100 миллионов последователей в социальных сетях Coca-Cola извлекает выгоду из своих данных. Используя технологию распознавания изображений на основе искусственного интеллекта, компания может определять, когда фотографии ее напитков публикуются в Интернете. Эти данные в сочетании с возможностями BI дают компании важную информацию о том, кто пьет их напитки, где они находятся и почему они упоминают бренд в Интернете. Эта информация помогает показывать потребителям более целенаправленную рекламу, которая в четыре раза чаще приводит к клику, чем обычное объявление.
  10. Starbucks благодаря своей популярной программе карт лояльности и мобильному приложению Starbucks владеет данными о покупках миллионов клиентов. Используя эту информацию и инструменты BI, компания прогнозирует покупки и отправляет индивидуальные предложения о том, что клиенты, скорее всего, предпочтут, через свое приложение и электронную почту. Эта система чаще привлекает существующих клиентов в свои магазины и увеличивает объемы продаж.
  11. Тесла использует BI для беспроводного подключения своих автомобилей к своим корпоративным офисам для сбора данных для анализа. Этот подход связывает автопроизводителя с покупателем и позволяет предвидеть и устранять такие проблемы, как повреждение компонентов, данные о трафике или дорожных опасностях. Результатом является высокий показатель удовлетворенности клиентов и более обоснованные решения относительно будущих обновлений и продуктов.
  12. Твиттер развертывает BI с искусственным интеллектом для борьбы с неприемлемым и потенциально опасным контентом на своей платформе. Алгоритмы, а не пользователи-люди, идентифицируют 95% заблокированных учетных записей, связанных с терроризмом. Персонал Twitter и его инструменты бизнес-аналитики отслеживают видеопотоки в реальном времени и классифицируют их по тематике. Они используют эти данные для расширения возможностей поиска и помогают алгоритмам идентифицировать видео, которые могут быть интересны пользователям.
  13. Яндекс такси и Убер используют бизнес-аналитику для определения нескольких основных аспектов своего бизнеса. Примером является резкое ценообразование. Алгоритмы отслеживают условия движения, время в пути, наличие водителей и спрос клиентов в режиме реального времени, что означает, что цены корректируются по мере роста спроса и изменения условий движения. 

Краткий вывод

Бизнес-аналитика, возможно, и не нова, но благодаря недавним технологическим достижениям она способна оказать самое большое влияние на рост и успех бизнеса в современном деловом мире. 

Именно за счёт этого бизнес-аналитика отличается от аналитики. Благодаря доступности технологий, использование бизнес-аналитики стало возможным для всех, от огромного предприятия до магазина у дома. Однако, несмотря на то, что он легко доступен, не каждый бизнес использует власть, поэтому те, которые действительно применяют бизнес-анализ в своей работе, торжествуют.

Мы надеемся, что статья помогла вам понять различия между аналитиком данных и бизнес-аналитиком. Поскольку обе области в основном связаны с данными, вы должны точно оценить свой набор навыков, а также субъективные плюсы и минусы каждой профессии, прежде чем выбрать одну из них.

Согласно отчету NewVantage Partners за 2020 год, 64,8% опрошенных компаний из списка Fortune 1000 инвестировали не менее 50 миллионов долларов в свои усилия по бизнес-аналитике, а 91,5% пытались внедрить технологии на основе искусственного интеллекта (ИИ) в той или иной форме. Хотя эти цифры, кажется, иллюстрируют прогресс, другая сторона медали заключается в том, что только 14,6% всех ответивших предприятий использовали эти технологии в своей деятельности.

Источники для написания статьи:

  1. Брайан Дейнис — бизнес-лидер в сфере IT, основатель и генеральный директор компании Curotec.
  2. Уэйн Эккерсон «Панели индикаторов как инструмент управления»
  3. Питер Фердинанд Друкер «Практика менеджмента»
  4. Энди Моррис — главный специалист по продуктовому маркетингу Oracle NetSuite
Оцените статью
Будни аналитика
Добавить комментарий