Автор: Практика превращения данных в действенные идеи, позволяющая бизнес-лидерам чаще принимать лучшие решения.
Что такое бизнес аналитика (BI)?
Бизнес аналитика, часто сокращенно называемая BI, — это практика превращения данных в действенные идеи, которые позволяют руководителям предприятий повысить эффективность бизнеса.
Процессы бизнес аналитики включают сбор данных, создание моделей, анализ данных с помощью запросов, создание визуализации данных, например, графиков, и подготовку отчетов для использования лицами, принимающими решения. Процессы BI могут применяться как для принятия оперативных, так и стратегических решений.
Целью бизнес аналитики является получение информации, способствующей принятию оптимальных бизнес решений, которые могут повысить операционную эффективность и прибыльность бизнеса и обеспечить ему конкурентное преимущество на рынке. Процессы бизнес аналитики могут предоставлять историческую, текущую и прогнозируемую на будущее информацию, связанную с бизнес операциями.
Ключевые моменты
- Бизнес аналитика использует технологии, такие как программы типа Excel, для анализа данных и предоставления действенной информации, чтобы помочь руководителям бизнеса сделать обоснованный выбор и принять решения.
- BI может применяться для принятия как оперативных, так и стратегических бизнес решений.
- Бизнес аналитика создается командой профессионалов, в которую входят инженеры по обработке данных, аналитики данных и специалисты по визуализации данных.
Использование и случаи применения бизнес аналитики
Процессы бизнес анализа могут обеспечить широкий спектр информации и анализа, которые могут быть использованы для различных целей. Ниже приведены примеры использования бизнес аналитики:
- Использование данных и статистики для выявления тенденций в бизнесе или на рынке — например, сравнение показателей продаж продукции за первый, второй, третий и четвертый квартал, чтобы понять, увеличиваются или уменьшаются продажи отдельного продукта.
- Анализ ключевых показателей эффективности (KPI) для выявления областей, где эффективность работы максимальна или может быть улучшена — например, изучение показателей продаж в одном магазине или производства на заводе.
- Сравнивать текущие результаты (например, продажи) с историческими результатами или целями компании — например, изучить показатели продаж за год в разных географических регионах, где работает компания.
- Создание визуальных представлений, таких как диаграммы и графики, чтобы сделать анализ данных более понятным и полезным для лиц, принимающих решения — например, создание диаграммы или гистограммы, которая четко показывает тенденции в фондовом секторе.
- Проведение анализа «что если» различных возможных вариантов развития бизнеса — например, прогнозирование того, как одно изменение по сравнению с другим может повлиять на будущий рост доходов от продаж.
Процесс бизнес аналитики
Хотя бизнес аналитика используется отдельными компаниями по-разному и для разных целей, этот процесс достаточно единообразен во всех отраслях и обычно разворачивается следующим образом:
- Данные из различных источников — включая внутренние данные компании и внешние рыночные данные — собираются, интегрируются, а затем хранятся. Поскольку широко используются «большие данные», данные обычно хранятся в так называемом хранилище данных, создаваемом инженером по данным.
- Наборы данных создаются и подготавливаются для анализа данных, часто путем создания моделей анализа данных.
- Аналитики данных выполняют запросы к наборам данных или моделям.
- Результаты запросов используются для создания визуализации в виде диаграмм, графиков, гистограмм и других визуальных представлений, а также BI-панелей и отчетов.
- Лица, принимающие решения, используют визуализации данных и отчеты для принятия решений. Они также могут использовать свою панель BI для получения дополнительной информации.
Вакансии и роли в BI
Инженеры по обработке данных
Бизнес аналитика требует групповых усилий, включающих несколько специалистов, каждый из которых выполняет определенную функцию в рамках общего процесса BI.
Инженеры по данным собирают данные для анализа, организуют их, создают каналы и процессы автоматической подачи данных для передачи данных между различными системами баз данных. Они также обычно отвечают за организацию хранения данных путем создания хранилищ данных и за безопасность и целостность данных при их перемещении между системами.
Инженеры по данным должны обладать широким спектром навыков, например, уметь работать на таких языках программирования, как SQL и Python, знать, как создавать базы данных, использовать инструменты ETL (Extract, Transfer, Load) и создавать алгоритмы для анализа данных.
Инженеры по обработке данных должны обладать навыками использования таких программ, как Spark или Hadoop, которые помогают в организации и использовании больших данных. Они также должны уметь использовать такие программы, как Kafka и Pubsub, которые используются для интеграции потоковых данных в реальном времени в существующие базы данных.
Аналитики данных
Аналитики данных в основном отвечают за создание моделей и метрик для проведения анализа данных. Аналитики импортируют данные из различных источников, таких как файлы Excel и базы данных, а затем организуют данные в пригодные для использования форматы для проведения анализа данных. Их следующая задача — создание моделей анализа данных, что часто предполагает объединение связанных данных, которые могут существовать в виде отдельных таблиц.
Аналитики данных также создают инструменты автоматического обновления, которые могут обновлять данные в режиме реального времени. Кроме того, они создают формулы для измерения эффективности, такие как KPI. Наконец, они документируют свою работу, чтобы другие аналитики или конечные пользователи данных могли легко интерпретировать модели анализа данных.
Как и инженеры по обработке данных, аналитики данных должны обладать широким спектром технических навыков. Они обычно свободно используют не только базовые программы анализа данных, такие как Excel, но и такие программы, как Power Query и SQL. Дополнение Excel Power Query позволяет аналитикам данных быстрее и проще преобразовывать данные. Такие программы, как Tableau, Power Pivot и Power BI, помогают аналитикам объединять данные из различных источников и создавать модели анализа данных, метрики, приборные панели и визуальные представления.
Специалисты по визуализации данных
Специалист по визуализации данных создает визуальные образы и информационные панели, которые помогают руководителям предприятий выявлять ключевые проблемы и принимать соответствующие меры для их решения. Для достижения этой цели специалисты по визуализации данных часто создают визуальные представления, чтобы выделить ключевые показатели, цифры или тенденции, выявленные в результате анализа данных.
Они также могут создавать информационные панели, которые объединяют различные визуальные представления и позволяют конечным пользователям данных легко запрашивать данные презентации для получения более подробной или дополнительной информации. Как аналитики данных, так и специалисты по визуализации данных могут отвечать за создание и представление отчетов лицам, принимающим бизнес решения, или другому соответствующему персоналу.
Специалисты по визуализации данных должны обладать многими из тех же технических навыков, что и аналитики данных. Обычно они обладают продвинутым опытом использования Excel, Tableau, Power Pivot и Power BI.
Важность бизнес аналитики
Использование бизнес аналитики позволяет лицам, принимающим решения в бизнесе, принимать более обоснованные и, как можно надеяться, более эффективные решения о том, как вести бизнес и управлять им. Она может использоваться для оценки продуктов или услуг, ценообразования и позиционирования продукта, рекламы и маркетинговых программ, различных потенциальных рынков, запасов и цепочек поставок, производственных процессов и т.д. и т.п.
Бизнес аналитика может помочь компании работать более эффективно и экономически выгодно, а также быть более конкурентоспособной на рынке. Сильная организация бизнес аналитики, включающая в себя использование данных в режиме реального времени, может помочь руководителям компаний распознавать меняющиеся тенденции рынка и выявлять оперативные проблемы на ранней стадии, чтобы их можно было быстро устранить.
В конечном счете, хорошая бизнес аналитика служит той же цели, что и любой другой аспект ведения бизнеса, то есть увеличению доходов и нижней границы рентабельности.
История бизнес-аналитики
То, что мы сегодня знаем как бизнес аналитика, начало развиваться в 1980-х годах, когда благодаря широкому использованию компьютеров компании получили возможность собирать и анализировать данные. С течением времени процессы BI расширялись и совершенствовались, включая в себя обширный поиск данных, инструменты визуализации данных и различные методы анализа данных для предоставления лицам, принимающим решения, важных сведений. Такие данные могут быть использованы для повышения операционной эффективности и принятия ключевых бизнес-решений, касающихся, например, ценообразования на продукцию и маркетинговых кампаний.
Основные достижения в области бизнес аналитики включают возможность сбора и управления чрезвычайно большими массивами данных, возможность объединения внешних и внутренних данных, расширение обмена данными и создание информационных панелей бизнес-аналитики.
Приборные панели BI позволяют отдельным пользователям бизнес аналитики настраивать отчеты для конкретных целей и выполнять запросы к данным для получения дополнительной информации. Важной характеристикой современных панелей бизнес аналитики является то, что они предлагают простые в использовании интерфейсы данных, не требующие технических знаний в области ИТ.
Современные процессы бизнес аналитики могут включать данные реального времени в существующие исторические данные. Это позволяет руководителям предприятий проводить анализ данных с использованием самой актуальной информации.
Дополнительные ресурсы:
Портал Finansistem поможет каждому стать финансовым аналитиком мирового класса. Для того чтобы помочь вам стать финансовым аналитиком мирового класса и продвинуться по карьерной лестнице в полной мере, эти дополнительные ресурсы будут очень полезны:
