Бизнес-аналитика и аналитика данных: ключевые отличия

4 ноября 2021 г.

Решения, основанные на данных, являются важной частью ведения бизнеса. Сбор данных о вашем бизнесе имеет решающее значение для стратегического планирования, будь то квитанции о продажах, тенденции покупок, сроки производства или географическое местоположение ваших клиентов. И бизнес-аналитика, и аналитика данных используют данные вашей компании для определения финансовых возможностей, но делают это по-разному. В этой статье мы обсудим различия и сходства между бизнес-аналитикой и аналитикой данных, в том числе то, как они различаются в трех разных типах анализа данных.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика, иногда сокращенно называемая BI, описывает, как бизнес собирает данные, преобразует данные в полезные показатели и в конечном итоге применяет эти показатели для принятия более обоснованных решений. Цель бизнес-аналитики — использовать цифры и статистику для определения областей успеха и улучшений. Собирая данные о том, как компания исторически работала, владельцы бизнеса могут применять аналитические модели, которые визуально представляют эффективность компании. Просмотр данных в различных формах может привести к более глубокому пониманию и пониманию. Наличие различных доступных моделей данных также может упростить обмен информацией с внешними заинтересованными сторонами.

Бизнес-аналитика представляет собой действия, предпринимаемые бизнесом для извлечения выгоды из своих данных, но также может относиться к конкретным инструментам, которые бизнес использует для сбора этих данных. Сбор и преобразование необработанных данных в осмысленную форму является первоочередной задачей для многих предприятий, поэтому для помощи в этом процессе доступно множество программных инструментов. Эти инструменты часто предоставляют удобные интерфейсы и информационные панели, которые позволяют легко отслеживать производительность и тенденции в ваших данных.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это термин, который охватывает ряд практик, связанных с преобразованием данных в полезную информацию. В деловом мире профессионалы могут использовать термины «аналитика данных» и «бизнес-аналитика» как синонимы. Бизнес-аналитика — это просто категория анализа данных, которая конкретно относится к тому, как предприятия используют данные для создания прогностических моделей. Компании, которые применяют аналитику данных, делают это, чтобы планировать свое будущее.

Аналитика данных — это прежде всего практика прогнозирования будущих потребностей компании. Примером того, как компания применяет аналитику данных, является выявление тенденций в прошлых данных для планирования того, сколько материалов ей потребуется, чтобы удовлетворить спрос в следующем квартале. Например, компания, торгующая зимней одеждой, может заметить, как ежегодно в декабре и январе продажи увеличиваются. Он может использовать эти данные, чтобы предсказать, сколько запасов ему потребуется на текущий год.

Бизнес-аналитика против аналитики данных

Как бизнес-аналитика, так и аналитика данных представляют собой практику компании по использованию данных для принятия обоснованных решений. Хотя эти два термина похожи, между ними есть важные различия. Основное различие между этими двумя терминами заключается в том, что BI показывает, что уже произошло, тогда как аналитика данных помогает понять, почему что-то произошло.

Поскольку оба термина относятся к разным методам анализа данных, вот несколько примеров того, как они различаются по трем наиболее распространенным способам просмотра данных:

Описательная аналитика

Описательная аналитика описывает, как компании смотрят на исторические данные. Данные о прошлых событиях ценны по целому ряду причин, поэтому многие предприятия архивируют всю свою историческую информацию. В рамках описательной аналитики подход бизнес-аналитики фокусируется на интерпретации тенденций и показателей производительности, чтобы показать, что произошло. Например, подход бизнес-аналитики может рассматривать отчет о продажах, чтобы увидеть, какие модели продавались хорошо, а какие плохо.

В рамках описательной аналитики подход к анализу данных берет данные и пытается выяснить, почему определенная модель хорошо продавалась. Вместо того, чтобы сортировать и классифицировать информацию, аналитика данных пытается понять, почему цифры выглядят именно так. Это помогает пользователю понять причины исторических данных.

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика — это процесс интерпретации данных для прогнозирования будущего бизнеса. Предиктивная аналитика часто является следующим шагом в процессе оценки после описательной аналитики. Подход бизнес-аналитики к прогностической аналитике экстраполирует текущие наборы данных, чтобы наметить вероятное продолжение существующих тенденций. BI может объединять последние данные с более ранними данными, чтобы представить график того, как сезонные тенденции меняются из года в год, и предсказать потребности бизнеса в ближайшие месяцы.

Если бы вы применяли подход анализа данных к прогнозному анализу, вы бы пытались ответить на те же вопросы, что и кто-то, использующий подход бизнес-аналитики. Ключевое различие между этими двумя концепциями заключается в том, как они отвечают на вопрос. Аналитика данных предоставляет более подробные математические модели, основанные на сложных алгоритмах и симуляциях. В то время как бизнес-аналитика может исследовать только несколько примеров прошлых данных, чтобы предсказать будущее, аналитика данных объединяет несколько наборов данных с передовым программным обеспечением искусственного интеллекта.

Предписывающая аналитика

Различия между бизнес-аналитикой и анализом данных наиболее очевидны при выполнении предписывающего анализа, который является последним шагом в процессе анализа, состоящем из трех частей. Эта форма анализа направлена ​​на разработку плана действий для вашего бизнеса на основе исторических данных, а также прогнозного анализа. Поскольку бизнес-аналитика связана в первую очередь с выявлением прошлых и текущих тенденций, подход BI обычно не выполняет какого-либо предписывающего анализа. Вместо этого бизнес-аналитика обеспечивает фундаментально важную структуру данных, с помощью которой вы можете выполнять эффективный анализ данных.

И наоборот, основной функцией анализа данных является выполнение предписывающего анализа. Предписывающий анализ объединяет информацию, которую вы собираете с помощью описательной аналитики, с прогнозом прогнозного анализа, чтобы создать предложение для будущего бизнеса. Когда вы применяете аналитику данных к информации, которую вы собираете с помощью бизнес-аналитики, вы можете создать эффективный бизнес-план на будущее, понять, откуда берутся тенденции в данных, и с большей точностью предвидеть будущие тенденции.