Что такое аналитика?
Бизнес-аналитика фокусируется на влиянии данных на бизнес, а также на решениях и действиях, которые должны быть приняты в результате.
Обзор аналитики
Организации, люди и объекты ежедневно генерируют огромные объемы данных. Каждые 24 часа человечество отправляет 294 миллиарда электронных писем и публикует 500 миллионов твитов. За сутки мы размещаем 3,5 миллиарда поисковых запросов в Google. Современные автомобили передают колоссальный объем данных — четыре петабайта. Даже наши часы, холодильники и телевизоры постоянно создают данные и обмениваются ими.
И в этих данных скрыты ценные сведения, способные обеспечить стремительный рост бизнеса. Нужно только научиться их извлекать — именно эту проблему и решает аналитика.
Базовое определение аналитики
Аналитика — это область информатики, которая использует математику, статистику и машинное обучение для поиска значимых закономерностей в данных. Аналитика — или аналитика данных — включает в себя просеивание больших наборов данных для обнаружения, интерпретации и обмена новыми идеями и знаниями.
Что такое бизнес-аналитика?
Если говорить совсем просто, бизнес-аналитика — это аналитика, применяемая к бизнес-данным. Ее задача — найти в данных сведения, которые могут повлиять на бизнес, и предложить определенные решения и действия.
Значение бизнес-аналитики
В наши дни использование программных решений для бизнес-аналитики часто является фактором, определяющим успех. Ведущие компании используют аналитику для мониторинга и оптимизации всех аспектов своей деятельности — от маркетинга до цепочки поставок — в реальном времени. Аналитика помогает быстро принимать решения на основе данных, увеличивать выручку, создавать новые бизнес-модели, повышать качество клиентского опыта, расширять возможности сотрудников, получать конкурентные преимущества и многое другое. Компаниям, не имеющим аналитических инструментов и качественной аналитики, остается принимать решения и вести бизнес, опираясь только на интуицию и опыт.
"Ведущие организации в каждой отрасли используют данные и аналитику как конкурентное оружие.&Квота;
Основные бизнес-преимущества аналитики:
Повышение эффективности и производительности
Более быстрое и эффективное принятие решений
Улучшение финансовых показателей
Идентификация и создание новых потоков выручки
Более эффективное привлечение и удержание клиентов
Корпоративная аналитика является одним из самых быстро развивающихся рынков в сегменте корпоративного программного обеспечения. Пандемия COVID-19 дополнительно ускорила этот рост, вынудив многие компании искать новые способы заработать деньги, сократить затраты и успешно адаптироваться к новым условиям. Согласно Gartner1, аналитика, бизнес-аналитика (BI) и наука о данных — это технологии, развитие которых максимально ускорилось из-за пандемии, оставив далеко позади Интернет вещей (IoT) и облачные приложения. Преимущества аналитики в вопросах решения проблем и прогнозирования помогают компаниям решать неотложные задачи, связанные с пандемией: точное прогнозирование спроса, защита сотрудников из группы риска, выявление потенциальных сбоев в цепочке поставок и т. п.
94
%
компаний утверждают, что аналитика важна для их роста и цифровой трансформации1
59
%
организаций в настоящее время используют расширенную и прогнознуюаналитику1
65
%
международных компаний планируют увеличить расходы на аналитику в 2020 году1
Четыре типа аналитики
Аналитика делится на четыре типа на основе ценности и сложности
- Описательная аналитика Описательная аналитика отвечает на вопрос "Что произошло?". В этой простой форме аналитики используется базовая математика, например средние значения и процентные изменения, чтобы показать, что уже произошло в компании. Описательная аналитика, также называемая традиционной бизнес-аналитикой (BI), является первым шагом в аналитическом процессе, создавая точку перехода для дальнейшего изучения.
- Диагностическая аналитика Диагностическая аналитика отвечает на вопрос «Почему что-то произошло?». Описательная аналитика проходит дальше с помощью таких методов, как обнаружение данных, развертка и корреляция, для более глубокого анализа данных и определения основных причин событий и поведения.
- Прогнозная аналитика Прогнозная аналитика отвечает на вопрос: "Что может произойти в будущем?". В этой отрасли расширенной аналитики используются результаты описательной и диагностической аналитики, а также сложное прогнозное моделирование, машинное обучение и методы глубокого обучения для прогнозирования дальнейших действий.
- Предписывающая аналитика Предписывающая аналитика отвечает на вопрос «Какие действия следует предпринять?». Этот современный тип аналитики основан на результатах описательной, диагностической и прогнозной аналитики и использует передовые инструменты и методы для оценки последствий возможных решений и определения наилучшего направления действий в сценарии.
Аналитическое решение, отображающее данные о продажах различных линеек продуктов.
Общие компоненты бизнес-аналитики
Бизнес-аналитика — это обширная область с множеством различных компонентов и инструментов. Вот несколько самых распространенных:
Агрегация данных: перед анализом данные должны быть собраны из множества различных источников, организованы и очищены. Для аналитики необходимы надежная стратегия управления данными и современное хранилище данных.
Сбор данных. Сборданных использует статистический анализ и алгоритмы машинного обучения для просеивания больших баз данных, анализа данных с разных точек зрения и выявления ранее неизвестных тенденций, закономерностей и взаимосвязей.
Аналитика больших данных. Аналитикабольших данных использует расширенные методы, включая сбор данных, прогнозную аналитику и машинное обучение, для анализа огромных наборов структурированных и неструктурированных данных в базах данных, хранилищах данных и системах Hadoop.
Интеллектуальный анализ текстов: интеллектуальный анализ текстов исследует неструктурированные наборы текстовых данных, такие как документы, сообщения электронной почты, сообщения в социальных сетях, комментарии в блогах, сценарии для колл-центров и другие текстовые источники для качественного и количественного анализа.
Прогнозирование и прогнозная аналитика. Прогнозирование использует исторические данные для оценки будущих результатов, а прогнозная аналитика использует расширенные методы для определения вероятности этих результатов.
Моделирование и анализ "что-если". После создания прогнозов моделирование и анализ "что, если" могут протестировать различные сценарии и оптимизировать потенциальные решения до их принятия.
Визуализация данных и создание историй: визуализации данных, такие как диаграммы и графики, предоставляют простой способ понимания тенденций, выбросов и закономерностей в данных и информирования о них. Эти визуализации можно объединить, чтобы составить более масштабную историю данных и послужить руководством для принятия решений.
Аналитическое решение, отображающее топ-100 клиентов, которые просрочили платежи.
Примеры применения аналитики
Аналитика используется компаниями любого размера, во всех сферах — от розничной торговли до здравоохранения и спорта. Многие аналитические решения адаптированы к определенной отрасли, конкретной цели или бизнес-подразделению. Вот несколько примеров использования современной аналитики:
Финансовая аналитика
Прежде финансовая аналитика использовалась для создания стандартного набора отчетов. Но теперь, когда финансовое подразделение получило более стратегическое значение, она развивается, объединяя финансовые и операционные данные с внешними источниками для решения широкого круга бизнес-вопросов. Она помогает понять, правильно ли были выбраны возможности для инвестиций, как текущие решения повлияют на будущие прибыли и многое другое.
Аналитическое программное обеспечение может использоваться для поддержки финансового закрытия — как в отчете о доходах выше.
Маркетинговая аналитика
Маркетинговая аналитика объединяет данные из различных каналов, таких как социальные сети, интернет, электронная почта, мобильные устройства и многое другое, чтобы предоставить специалистам по маркетингу исчерпывающую информацию о том, как работают их программы. Пользователи могут анализировать миллионы строк данных для повышения эффективности кампаний, создания персонализированных маркетинговых сообщений, анализа настроений в социальных сетях, обращения к потенциальным клиентам в точно выбранный момент и т. п.
Аналитика цепочки поставок
Взрыв электронной коммерции, рост волатильности рынка, глобализация и другие факторы сделали логистические цепочки невероятно сложными. Аналитика цепочки поставок помогает организациям избежать сбоев, поддерживать движение товаров и повышать устойчивость и гибкость цепочки поставок. Они используют данные в реальном времени из самых разных источников, включая датчики Интернета вещей, для оптимизации всех процессов — от выбора источника поставки, производства и запасов до транспортировки и логистики.
Современные аналитические технологии
Сегодня в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения началась почти неограниченная скорость хранения данных и молниеносная обработка. Эти технологии «расширяют» аналитику, делая ее бесконечно более мощной, чем когда-либо прежде.
Аналитика на базе искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет выявлять закономерности, выявлять выбросы и налаживать связи в больших данных гораздо быстрее и с гораздо большей точностью, чем это было возможно ранее. Благодаря облачным технологиям они могут получать больше данных из большего числа источников, включая социальные сети и датчики Интернета вещей, и получать информацию, возможности и риски, которые в противном случае оставались бы скрытыми.
Алгоритмы машинного обучения также могут автоматизировать ряд самых сложных шагов в аналитическом процессе, что позволяет не только специалистам по данным, но и необученным бизнес-пользователям работать с расширенной и прогнозной аналитикой. Обработка естественного языка (NLP) — один из типов искусственного интеллекта — делает еще один шаг вперед, позволяя пользователям задавать бизнес-вопросы (и получать ответы) в форме обычного диалога — как запрос в Google или обращение к Siri.
Разумеется, все эти инструменты доступны на мобильных устройствах, так что пользователи могут получать ответы на оперативные запросы всегда и везде.
Часто задаваемые вопросы по аналитике
Откройте для себя SAP Analytics Cloud
Ознакомьтесь с простыми в использовании функциями бизнес-аналитики, аналитики и планирования на основе ИИ.
Идеи, которые вы больше нигде не найдете
Зарегистрируйтесь, чтобы получить дозу бизнес-информации и аналитики, доставляемую прямо в ваш почтовый ящик.