Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика - ключевой инструмент в принятии стратегических решений, обеспечивает компанию точной информацией для успешной деятельности и роста.

Что такое бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика - это практика превращения данных в действенные идеи, которые позволяют руководителям предприятий повышать эффективность бизнеса.

Процессы бизнес-аналитики включают в себя сбор данных, создание моделей, анализ данных с помощью запросов, создание визуализации данных, например графиков, а также подготовку отчетов для использования лицами, принимающими решения в бизнесе. Процессы бизнес-аналитики 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, а также обеспечить ему конкурентное преимущество на рынке. Процессы бизнес-анализа могут предоставлять историческую, текущую и прогнозную информацию, связанную с операциями бизнеса.

Ключевые моменты

Бизнес-аналитика использует технологии, такие как программы типа Excel, для анализа данных и предоставления действенной информации, помогающей руководителям компаний принимать обоснованные решения.
Бизнес-аналитика 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.

Применение и случаи использования бизнес-аналитики

Процессы бизнес-анализа могут предоставить широкий спектр информации и аналитических данных, 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, сравните показатели 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 операционная эффективность 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, изучать показатели продаж за год в разных географических регионах, где работает компания.
Создание визуальных представлений, таких как графики и диаграммы, чтобы сделать анализ данных более понятным и полезным для лиц, принимающих решения - например, создание диаграммы или гистограммы, которая четко показывает тенденции в секторе акций.
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 отдельные компании используют бизнес-аналитику по-разному и для разных целей, 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 или моделям данных.
Результаты запросов используются для создания визуализации в виде диаграмм, графиков, гистограмм и других визуальных представлений, а также бизнес-аналитических панелей и отчетов.
Лица, принимающие решения, используют визуализации данных и отчеты для принятия решений. Они также могут использовать бизнес-аналитическую панель для получения дополнительной информации.

Вакансии и роли в бизнес-аналитике

Инженеры по данным

Бизнес-аналитика требует групповой работы, включающей несколько специалистов, каждый из которых выполняет определенную функцию в рамках общего процесса.

Инженеры по обработке данных занимаются сбором данных для анализа, их организацией, а также созданием каналов и процессов автоматической подачи данных для их передачи между различными системами баз данных. Они также обычно отвечают за организацию хранения данных путем создания хранилищ данных, а также за безопасность и целостность данных при их перемещении между системами.

Инженеры по обработке данных 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 организовывать и использовать большие данные. Они также должны уметь пользоваться такими программами, как Kafka и Pubsub, которые используются для интеграции потоковых данных, поступающих в режиме реального времени, в существующие базы данных.

Аналитики данных

Аналитики данных в первую очередь отвечают за создание моделей и метрик для анализа данных. Аналитики импортируют данные из различных источников, таких как файлы Excel и базы данных, а затем организуют их в удобные 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 позволяют 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 данным, 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 к Excel - Power Query - ускоряет и упрощает преобразование данных для аналитиков. Такие программы, как Tableau, Power Pivot и Power BI, помогают аналитикам объединять данные из различных источников и создавать модели анализа данных, метрики, информационные панели и визуальные представления.

Специалисты по визуализации данных

Специалист по визуализации данных создает визуальные образы и информационные панели, которые помогают руководителям компаний выявлять ключевые проблемы и принимать соответствующие меры для их решения. Для этого специалисты по визуализации данных часто создают визуальные представления, чтобы выделить ключевые показатели, цифры или тенденции, выявленные в ходе анализа данных.

Они также могут создавать информационные панели, которые объединяют различные визуальные представления и позволяют конечным пользователям данных легко запрашивать их 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 решения в бизнесе, или другим соответствующим сотрудникам.

Специалисты по визуализации данных должны обладать многими из тех же технических навыков, что и аналитики данных. Обычно они обладают расширенными знаниями в области использования Excel, Tableau, Power Pivot и Power BI.

Важность бизнес-аналитики

Использование бизнес-аналитики позволяет лицам, принимающим решения в бизнесе, принимать более обоснованные, а значит и более эффективные решения о том, как вести и управлять своим бизнесом. Она может использоваться для оценки продуктов или услуг, ценообразования и позиционирования продукта, рекламных и маркетинговых программ, различных потенциальных рынков, запасов и цепочек поставок, производственных процессов и т. д.

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 учет данных в режиме реального времени, может помочь руководителям компаний распознавать меняющиеся тенденции на рынке и выявлять оперативные проблемы на ранних стадиях, 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 знаем сегодня как бизнес-аналитика, начало развиваться в 1980-х годах, когда благодаря широкому распространению компьютеров компании получили возможность собирать и анализировать данные. С течением времени процессы бизнес-аналитики расширялись и совершенствовались, включая в себя обширный поиск данных, инструменты визуализации данных и различные методы анализа данных, чтобы предоставить лицам, принимающим решения в бизнесе, важные сведения. Такие данные могут быть использованы для повышения операционной эффективности и принятия ключевых бизнес-решений, касающихся, например, ценообразования на продукцию и маркетинговых кампаний.

Ключевыми достижениями в области бизнес-аналитики являются возможность сбора и управления чрезвычайно большими массивами данных, способность объединять внешние и внутренние данные, расширение обмена данными и создание панелей бизнес-аналитики.

Панели бизнес-аналитики позволяют отдельным пользователям 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 в себя данные в реальном времени и исторические данные. Это позволяет руководителям компаний проводить анализ данных, используя самую актуальную информацию.