Vad är analys?
Affärsanalys fokuserar på de affärsmässiga konsekvenserna av data – och de beslut och åtgärder som bör vidtas som ett resultat.
Analysöversikt
Organisationer, människor och saker genererar enorma mängder data varje dag. Under en 24-timmarsperiod skickar vi kollektivt 294 miljarder e-postmeddelanden och 500 miljoner tweets. Vi kopplar in 3,5 miljarder sökningar i Google. Våra uppkopplade bilar genererar en enorm mängd data. Även våra klockor, kylskåp och TV-apparater skapar och delar ständigt data.
Dold i alla dessa data är insikter som kan utlösa explosiv affärstillväxt. Utmaningen ligger i att hitta dem, vilket är där analyserna kommer in.
En grundläggande definition av analys
Analys är ett område inom datavetenskap som använder matematik, statistik och maskininlärning för att hitta meningsfulla mönster i data. Analys – eller dataanalys – innebär att man går igenom massiva dataset för att upptäcka, tolka och dela med sig av nya insikter och kunskaper.
Vad är affärsanalys?
Enkelt uttryckt, affärsanalys är analyser som tillämpas på affärsdata. Den fokuserar på de affärsmässiga konsekvenserna av data – och de beslut och åtgärder som bör fattas som ett resultat av detta.
Vikten av affärsanalys
Idag är användningen av affärsanalysprogram ofta den avgörande faktorn som skiljer branschvinnare från förlorare. Ledande företag använder analyser för att övervaka och optimera varje aspekt av sin verksamhet – från marknadsföring till försörjningskedja – i realtid. De förlitar sig på analyser för att hjälpa dem att fatta snabba, datadrivna beslut, öka intäkterna, etablera nya affärsmodeller, tillhandahålla femstjärniga kundupplevelser, stärka medarbetarna, få en konkurrensfördel och så mycket mer. Företag utan analys – eller utan bra analys – får fatta beslut och göra affärer enbart utifrån tarminstinkt och erfarenhet.
"Ledande organisationer i varje bransch använder data och analys som konkurrenskraftiga vapen.&Kvot;
De främsta affärsfördelarna med analys är:
Förbättrad effektivitet och produktivitet
Snabbare och effektivare beslutsfattande
Bättre finansiella resultat
Identifiering och skapande av nya intäktsflöden
Förbättrad kundanskaffning och kundbindning
Företagsanalys är en av de snabbast växande marknaderna i företagets mjukvaruutrymme. Den senaste tiden har denna tillväxt ökat ännu mer på grund av covid-19-pandemin, som har tvingat många företag att hitta nya sätt att tjäna pengar, minska kostnaderna och navigera i det turbulenta ”nästa normala”. Enligt Gartner1är analys, business intelligence (BI) och datavetenskap de vanligaste användningsfallen som accelereras på grund av pandemin – blåser sakernas internet (IoT) och molnapplikationer ur vattnet. Analysens problemlösnings- och prediktiva funktioner hjälper organisationer att hantera akuta, pandemirelaterade utmaningar som att förutse efterfrågan korrekt, skydda riskmedarbetare och identifiera potentiella avbrott i försörjningskedjan.
94
%
av företag säger att analys är viktigt för deras tillväxt och digitalatransformation1
59
%
av organisationer använder för närvarande avancerade och prediktivaanalyser1
65
%
av globala företag planerar att öka sina analysutgifter under20201
Fyra typer av analyser
De fyra typerna av analyser baserade på värde och komplexitet
- Beskrivande analys Beskrivande analys besvarar frågan ”Vad hände?”. Denna enkla form av analys använder grundläggande matematik, som medelvärden och procentuella förändringar, för att visa vad som redan har hänt i ett företag. Beskrivande analys, även kallad traditionell business intelligence (BI), är det första steget i analysprocessen, vilket skapar en höjdpunkt för vidare undersökning.
- Diagnostikanalys Diagnostiska analyser besvarar frågan ”Varför hände något?”. Det tar beskrivande analyser ett steg längre, med hjälp av tekniker som dataupptäckt, drill-down och korrelationer för att gå djupare in i data och identifiera grundorsakerna till händelser och beteenden.
- Prediktiv analys Prediktiv analys besvarar frågan ”Vad är det som sannolikt kommer att hända i framtiden?”. Denna gren av avancerad analys använder resultat från deskriptiva och diagnostiska analyser – tillsammans med sofistikerad prediktiv modellering, maskininlärning och djupinlärningstekniker – för att förutsäga vad som kommer att hända härnäst.
- Preskriptiv analys Preskriptiv analys besvarar frågan ”Vilka åtgärder ska vi vidta?”. Denna toppmoderna typ av analys bygger på resultat från deskriptiva, diagnostiska och prediktiva analyser och använder mycket avancerade verktyg och tekniker för att bedöma konsekvenserna av möjliga beslut och bestämma det bästa tillvägagångssättet i ett scenario.
Analysprogram som visar försäljningsdata för olika produktlinjer.
Gemensamma komponenter i affärsanalys
Affärsanalys är ett brett område med många olika komponenter och verktyg. Några av de vanligaste är:
Data-aggregering: Innan data kan analyseras måste de samlas in från många olika källor, organiserade och rensade. En solid strategi för datahantering och ett modernt datalager är avgörande för analys.
Data mining: Data mining använder statistiska analyser och maskininlärningsalgoritmer för att sålla genom stora databaser, analysera data från flera vinklar och identifiera tidigare okända trender, mönster och relationer.
Big Data Analytics: Big Data Analytics använder avancerade tekniker – inklusive data mining, prediktiv analys och maskininlärning – för att analysera massiva uppsättningar av strukturerade och ostrukturerade data i databaser, datalager och Hadoop-system.
Text mining: Text mining utforskar ostrukturerade textdatauppsättningar som dokument, e-post, inlägg på sociala medier, bloggkommentarer, callcenter-skript och andra textbaserade källor för kvalitativ och kvantitativ analys.
Prognostisering och prediktiv analys: Prognostisering använder historiska data för att göra uppskattningar om framtida resultat, och prediktiv analys använder avancerade tekniker för att fastställa sannolikheten för att dessa resultat kommer att inträffa.
Simulering och konsekvensanalys: När prognoser och prognoser har skapats kan simulering och konsekvensanalys testa olika scenarier och optimera potentiella beslut innan de fattas.
Datavisualisering och storytelling: Datavisualiseringar – som diagram och grafer – ger ett enkelt sätt att förstå och kommunicera trender, avvikande värden och mönster i data. Dessa visualiseringar kan sammanfogas för att berätta en större datastory och vägleda beslutsfattandet.
Analysprogram som visar topp 100 kunder som är försenade vid betalning.
Exempel på analyser
Analyser används av företag av alla storlekar, inom alla branscher – från detaljhandel och sjukvård till sport. Många analyslösningar är skräddarsydda för en bransch eller för ett specifikt syfte eller affärsområde. Här är bara några exempel på analyser idag:
Finansanalys
Traditionellt användes finansiell analys för att generera en standarduppsättning rapporter. Men nu när finans har fått en mer strategisk roll med verksamheten har finansiell analys utvecklats – att kombinera finansiella och operativa data med externa datakällor för att ta itu med ett brett spektrum av affärsfrågor. Det handlar bland annat om allt från ”Satsar vi på rätt möjligheter?” till ”Hur kommer våra framtida marginaler att påverkas av de beslut vi fattar idag?”
Analysprogram kan användas för att stödja bokslut – vilket framgår av resultaträkningen ovan.
Marknadsföringsanalys
Marknadsföringsanalys kopplar samman data från flera kanaler – sociala medier, webb, e-post, mobil med mera – för att ge marknadsförare omfattande inblick i hur deras program presterar. Användare kan gräva miljontals rader av data för att förbättra effektiviteten i kampanjer, hyperpersonalisera marknadsföringsmeddelanden, analysera attityder på sociala medier, rikta potentiella kunder vid exakt rätt tidpunkt och mycket mer.
Försörjningskedjeanalys
Explosionen av e-handel, ökad marknadsvolatilitet, globalisering och andra krafter har gjort försörjningskedjorna otroligt komplexa. Försörjningskedjeanalys hjälper organisationer att undvika avbrott, hålla varorna flytande och förbättra försörjningskedjans motståndskraft och smidighet. De använder realtidsdata från en mängd olika källor – inklusive Internet of Things-sensorer – för att optimera allt från inköp, produktion och lager till transport och logistik.
Modern analysteknik
Idag har nästan obegränsad datalagring och blixtsnabba bearbetningshastigheter använts i åldern för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Dessa teknologier ”förstärker” analyser – vilket gör dem oändligt mycket kraftfullare än någonsin tidigare.
AI och maskininlärningsanalys kan upptäcka mönster, hitta avvikande värden och göra anslutningar i Big Data mycket snabbare och med mycket mer noggrannhet än vad som tidigare var möjligt. Genom molnet kan de utnyttja mer data från fler källor – inklusive sociala medier och Internet of Things-sensorer – och ytliga insikter, möjligheter och risker som annars skulle förbli dolda.
Maskininlärningsalgoritmer kan också automatisera några av de mest komplicerade stegen i analysprocessen, vilket innebär att relativt otränade företagsanvändare – och inte bara datavetare – kan använda avancerad och prediktiv analys. Naturlig språkbehandling (NLP), en typ av artificiell intelligens, tar självbetjäning ett steg längre och låter användare ställa affärsfrågor om sina data (och få svar) på ett enkelt, konversationsbaserat sätt – precis som att skriva in en fråga i Google eller ställa en fråga till Siri.
Och naturligtvis finns allt detta tillgängligt på mobila enheter – så att användarna kan få svar på ad hoc-frågor oavsett var de befinner sig.
Vanliga frågor om analys
Upptäck SAP Analytics Cloud
Utforska lättanvänd AI-driven business intelligence, analys, planering.
Idéer som du inte hittar någon annanstans
Registrera dig för en dos business intelligence som levereras direkt till din inkorg.