Что такое бизнес-аналитика (BI)? Определение и значение.

Автор: Дэвид Картер Дэвид Картер
Hours обновлено

⚡ Умное резюме

Бизнес-аналитика преобразует необработанные операционные данные в значимую информацию, которая поддерживает принятие решений на основе фактов. Она объединяет процессы, архитектуры и технологии, которые позволяют организациям измерять производительность, выявлять рыночные тенденции и действовать с уверенностью, а не на основе предположений.

  • 🧩 Основное определение: BI — это набор программного обеспечения и сервисов, которые преобразуют необработанные данные в полезную информацию и знания.
  • 🎯 Почему это важно: Бизнес-аналитика устанавливает ключевые показатели эффективности и контрольные показатели, повышает качество данных и помогает как крупным предприятиям, так и малым и средним компаниям выявлять проблемы на ранних стадиях.
  • 🔧 Как это работает: Данные являются эксtracДанные были получены из исходных систем, очищены и помещены в хранилище данных, а затем исследованы с помощью отчетов, панелей мониторинга и специальных запросов.
  • 👥 Кто это использует: Аналитики данных, ИТ-команды, руководители и рядовые или опытные пользователи бизнес-процессов используют бизнес-аналитику по-разному.
  • 📈 Основные преимущества:<br> Probio Joints Care поддерживает регенерацию опорно-двигательного аппарата благодаря: Бизнес-аналитика повышает производительность, улучшает прозрачность, повышает подотчетность и оптимизирует процессы благодаря созданию отчетов в один клик.
  • ⚠️ Ключевые ограничения: Высокая стоимость, сложность внедрения и длительные сроки развертывания могут замедлить внедрение бизнес-аналитики в небольших компаниях.
  • 🤖 Новые тенденции: Искусственный интеллект, совместная бизнес-аналитика, встроенная аналитика и облачные технологии меняют мир.ping современная бизнес-аналитика.
Читать

Процесс бизнес-аналитики, преобразующий необработанные данные в информационные панели, отчеты и практические рекомендации.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) — это набор процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую информацию, обеспечивающую прибыльные бизнес-действия. Это комплекс программного обеспечения и сервисов, которые преобразуют данные в полезную информацию и знания.

Бизнес-аналитика оказывает непосредственное влияние на стратегические, тактические и оперативные решения организации. Она поддерживает принятие решений, основанных на фактах, опирающихся на исторические данные, а не на предположения или интуицию.

Инструменты бизнес-аналитики выполняют анализ данных и создают отчеты, сводки, панели мониторинга, карты, графики и диаграммы, предоставляя пользователям подробную информацию о характере бизнеса.

Почему бизнес-аналитика важна?

Важность бизнес-аналитики для измерения, сравнительного анализа и принятия решений.

Бизнес-аналитика важна, потому что она превращает разрозненные данные в надежную основу для действий. Основные причины ее важности включают следующее:

  • Измерение: создание ключевых показателей эффективности (KPI) на основе исторических данных.
  • Определение и установление контрольных показателей для различных процессов.
  • Высокоэнергетический лазерping Организации выявляют рыночные тенденции и определяют проблемы бизнеса, требующие решения.
  • Улучшение визуализации данных, что повышает качество данных и, как следствие, качество принятия решений.
  • Мы обслуживаем не только крупные предприятия, но и малые и средние предприятия (МСП).

Как внедряются системы бизнес-аналитики

Система бизнес-аналитики (BI) передает данные от исходного источника до готового аналитического вывода в три основных этапа:

Шаг 1) Исходные данные являютсяtracДанные получены из корпоративных баз данных. Зачастую эти данные распределены по нескольким разнородным исходным системам.

Шаг 2) Данные очищаются и преобразуются, затем загружаются в систему. информационное хранилищеТаблицы связываются между собой, формируются кубы данных, поэтому информация готова к анализу.

Шаг 3) С помощью системы бизнес-аналитики пользователи могут выполнять запросы, запрашивать специальные отчеты или проводить любой другой необходимый им анализ.

Поскольку эти этапы зависят от хорошо организованного репозитория, многие команды сначала разрабатывают надежный репозиторий. архитектура хранилища данных перед внедрением бизнес-аналитики во всех отделах.

Примеры систем бизнес-аналитики, используемых на практике.

Пример 1:

Пример системы бизнес-аналитики, сравнивающий ввод данных по протоколу OLTP с аналитическими запросами BI.

При обработке онлайн-транзакций (OLTPВ системе, информация, вводимая в базу данных продукции, может включать в себя:

  • Добавление линейки продукции.
  • Изменение цены товара.

В системе бизнес-аналитики запрос на сопоставление данных по предметной области продукта может содержать вопрос о том, привело ли добавление новой линейки продуктов или изменение цены продукта к увеличению выручки.

В рекламной базе данных системы OLTP могут вводиться следующие данные:

  • Изменение параметров рекламы.
  • Увеличение бюджета на радиовещание.

В системе бизнес-аналитики соответствующий запрос мог бы касаться количества новых клиентов, добавленных в результате изменения бюджета радиосвязи.

В OLTP-системе, хранящей демографические данные клиентов, записи могут включать в себя:

  • Увеличение кредитного лимита клиента.
  • Изменение уровня заработной платы клиента.

В OLAP В системе запрос на сопоставление может содержать вопрос о том, позволяют ли изменения в профиле клиента повысить цену продукта.

Пример 2:

Владелец отеля использует аналитические приложения для сбора статистики по средней заполняемости и ценам на номера, что помогает рассчитать совокупный доход, получаемый с каждого номера.

Система также собирает данные о доле рынка и результаты опросов клиентов от каждого отеля, чтобы оценить его конкурентную позицию на различных рынках.

Анализируя эти тенденции из года в год, из месяца в месяц и из дня в день, руководство может решить, когда предлагать скидки на аренду номеров.

Пример 3:

Банк предоставляет управляющим филиалами доступ к приложениям бизнес-аналитики. Это помогает каждому управляющему выявлять наиболее прибыльных клиентов и решать, каким отношениям следует уделять приоритетное внимание.

. Инструменты бизнес-аналитики Кроме того, это освобождает ИТ-персонал от необходимости создавать аналитические отчеты для каждого отдела и предоставляет сотрудникам отделов прямой доступ к более обширному источнику данных.

СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

Четыре типа пользователей бизнес-аналитики

Система бизнес-аналитики обслуживает четыре ключевые группы пользователей, каждая из которых имеет свои потребности:

1. Профессиональный аналитик данных:

Аналитик данных — это статистик, которому необходимо глубоко изучать данные. Бизнес-аналитика помогает им выявлять новые закономерности и разрабатывать уникальные бизнес-стратегии.

2. Пользователи ИТ:

ИТ-пользователи играют ведущую роль в создании и поддержке инфраструктуры бизнес-аналитики, на которую полагаются все остальные.

3. Руководитель компании:

Генеральный директор или руководитель высшего звена использует бизнес-аналитику для повышения прибыли за счет улучшения операционной эффективности во всей компании.

4. Бизнес-пользователи:

Пользователи системы бизнес-аналитики работают во всех подразделениях организации и делятся на две группы:

  1. Обычный пользователь систем бизнес-аналитики.
  2. Опытный пользователь.

Разница заключается в том, что опытный пользователь может работать со сложными наборами данных, в то время как обычный пользователь полагается на панели мониторинга для оценки заранее определенных наборов данных.

Преимущества бизнес-аналитики

Вот основные преимущества использования системы бизнес-аналитики:

1. Повышает производительность:

С помощью программы бизнес-аналитики компании могут создавать отчеты одним щелчком мыши, экономя время и ресурсы и позволяя сотрудникам оставаться продуктивными, сосредоточившись на выполнении основных задач.

2. Улучшает видимость:

Бизнес-аналитика повышает прозрачность бизнес-процессов и упрощает выявление областей, требующих внимания.

3. Решает проблему подотчетности:

Бизнес-аналитика устанавливает четкую ответственность, поскольку кто-то должен отвечать за результаты деятельности организации в соответствии с поставленными целями.

4. Дает вид сверху:

Благодаря стандартным функциям бизнес-аналитики, таким как панели мониторинга и оценочные таблицы, лица, принимающие решения, получают общее представление о ситуации.

5. Оптимизирует бизнес-процессы:

Бизнес-аналитика (BI) устраняет значительную часть сложности в бизнес-процессах и автоматизирует аналитику посредством прогнозного анализа, моделирования и сравнительного анализа.

6. Упрощает аналитику:

Бизнес-аналитика демократизировала аналитику, позволив даже нетехническим пользователям быстро собирать и обрабатывать данные и предоставив аналитические возможности большему числу людей.

Недостатки бизнес-аналитики

1. Стоимость:

Для малых и средних предприятий внедрение бизнес-аналитики может быть дорогостоящим, а ее обоснование для рутинных бизнес-операций может оказаться слишком затратным.

2. Сложность:

Внедрение бизнес-аналитики может быть сложным из-за используемого в ней хранилища данных, и эта сложность может привести к негибкости бизнес-процессов.

3. Ограниченное внедрение:

Как и большинство новых технологий, бизнес-аналитика изначально была доступна по цене крупным, состоятельным компаниям, поэтому она остается менее доступной для многих малых и средних предприятий.

4. Трудоемкая реализация:

Внедрение системы хранения данных может занять около восемнадцати месяцев, что делает бизнес-аналитику трудоемким вложением средств.

Тенденции в бизнес-аналитике

Стоит обратить внимание на несколько тенденций в области бизнес-аналитики:

Искусственный интеллект: Искусственный интеллект и машинное обучение теперь берут на себя сложные аналитические задачи, которые раньше решались людьми. Эта возможность используется для анализа данных в режиме реального времени и создания отчетов на информационных панелях.

Совместная бизнес-аналитика: Программное обеспечение для бизнес-аналитики в сочетании с инструментами для совместной работы, включая социальные сети и другие современные технологии, помогает командам работать вместе и обмениваться результатами для принятия совместных решений.

Встроенный BI: Встроенная бизнес-аналитика (Embedded BI) интегрирует программное обеспечение бизнес-аналитики или некоторые его функции непосредственно в другое бизнес-приложение для улучшения и расширения возможностей отчетности этого приложения.

Облачная аналитика: Бизнес-аналитика все чаще предоставляется из облака, и все больше компаний переходят на него. Ожидается, что расходы на облачную аналитику будут расти гораздо быстрее, чем на локальные решения.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Бизнес-аналитика анализирует исторические данные с помощью отчетов и панелей мониторинга для отслеживания производительности. Анализ данных идет дальше, используя статистические модели и машинное обучение для прогнозирования будущих тенденций. Вкратце, бизнес-аналитика описывает, что произошло, а анализ данных исследует, почему это произошло и что может произойти дальше.

Самообслуживаемая бизнес-аналитика позволяет пользователям создавать собственные отчеты, панели мониторинга и визуализации, не завися от ИТ-специалистов или аналитиков. Она сокращает задержки в формировании отчетов и способствует принятию решений на основе данных, позволяя нетехническому персоналу напрямую изучать данные, в то время как ИТ-специалисты по-прежнему контролируют качество и безопасность данных.

К числу широко используемых платформ относятся: Power BI и Tableau Они подключаются к источникам данных, моделируют данные и создают интерактивные панели мониторинга. Guru99 также обеспечивает более полное сравнение Инструменты бизнес-аналитики в подробном описании их характеристик и цен.

№ А информационное хранилище Это центральное хранилище, в котором хранятся очищенные исторические данные из множества источников. Бизнес-аналитика — это уровень инструментов, которые запрашивают эти данные для создания отчетов, панелей мониторинга и аналитических выводов. Бизнес-аналитика обычно зависит от хранилища данных.

Система бизнес-аналитики формирует отчеты и визуализации известных показателей, описывающих текущую ситуацию. Сбор данных Анализ больших массивов данных позволяет выявлять скрытые закономерности и неизвестные взаимосвязи. Бизнес-аналитика предлагает ответы, а интеллектуальный анализ данных находит новые вопросы, заслуживающие внимания.

Полезные навыки включают SQL и моделирование данных, знание хранилищ данных и ETL, проектирование информационных панелей и статистику. Деловая хватка и четкая коммуникация имеют не меньшее значение, поскольку специалисты по бизнес-аналитике преобразуют необработанные данные в решения, на основе которых могут принимать решения нетехнические заинтересованные стороны.

Искусственный интеллект расширяет возможности бизнес-аналитики за счет запросов на естественном языке, автоматического выявления закономерностей и прогнозирования. Модели машинного обучения выявляют аномалии, группируют клиентов и обнаруживают тенденции, которые аналитики могут упустить. Это позволяет командам перейти от описания прошлого к прогнозированию результатов, хотя эксперты все равно должны проверять полученные данные.

Да. ChatGPT умеет составлять SQL-запросы, объяснять данные и обобщать результаты анализа панелей мониторинга, при этом Второй пилот GitHub генерирует DAX, Pythonа также SQL для проектов бизнес-аналитики. RevПросматривайте каждое предложение, поскольку сгенерированные запросы могут неправильно интерпретировать схему или бизнес-правила.

Подведем итог этой публикации следующим образом: