什麼是商業分析?

業務分析是收集和處理所有業務數據,並應用統計模型和迭代方法將這些數據轉化為業務洞見的過程。最重要的是,您需要能夠將這些數據轉化為客戶的需求。嘗試猜測您的客戶在需求上有哪些方面不足夠。您需要進行業務分析來了解他們的最新需求。

業務分析以推動業務規劃為目標,結合了流程、技能和技術,以基於數據收集、分析和呈現業務的歷史業績。業務分析本質上使用大量歷史業務數據,目的是提供洞見來評估業務。業務分析揭示了以前未知的分析結果或識別出意料之外的問題以產生新的業務價值。可以利用業務分析來創建新流程以解決業務挑戰並提高效率、生產力和收益。

什麼是商業分析

業務分析有什麼好處?

企業通過業務分析創造超越業務競爭對手的信息優勢,從而尋求並保持其競爭優勢。這種信息優勢有助於使企業更加智能並能夠對市場變化做出反應。它還有助於提高業務分析的友好性,讓業務專業人士有效地了解其公司的數據並以更智能的方式做出反應。因此,公司希望通過業務分析從信息和專業知識投資中獲得更高的回報。

您可以使用業務分析做些什麼?

業務分析的具體目的是提供信息和專業知識來幫助指導業務決策並創造“信息優勢”。通過業務分析,您可以:

  • 將大數據轉化為有用的分析結果
  • 建立統計模型以對業務進行預測
  • 提出想法以優化業績
  • 就決策制定向管理層提供建議
  • 利用數據影響業務成果

業務分析使您能夠選擇最可能成功的機會,推測出可為業務帶來最佳回報的戰略。它还可以幫助您的公司為即將到來的任何變化或即將出現的市場趨勢做好準備。業務分析可以幫助您了解您所處的環境、如何提高競爭力、簡化決策制定,從而增加收入並降低風險。

以前,只有像保險公司這樣的高風險公司才會應用業務分析。然而,如今數據已經徹底改變了世界,業務分析已成為所有企業在數字世界中保持競爭力並取得成功的必要條件。

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業務分析的類型

有四種類型的業務分析,每種都很重要。正如您將在下面看到的,每個類別都在日益成熟,並日益面向實時且應用於未來洞察。

業務分析的類型

通過利用所有這四種業務分析類型,可以正確分析和操作數據,為當今許多企業面臨的問題找到解決方案。

描述性分析

描述性分析通常通過現在的數據提供對過去的回顧。它們可以讓用戶了解業務進行過程中究竟發生了什麼。描述性分析通常在數據處理的初步階段進行,以創建歷史事件的摘要,並為進一步分析和理解奠定基礎。數據聚合和數據挖掘是主要使用的方法。描述性分析通常被稱為最簡單的分析類型。事實上,大多數企業在其日常報告(例如庫存、工作流和銷售)中都運用了描述性分析。

診斷分析

診斷分析(也稱為發現分析)是一種由機器學習支持的高級分析,用於在數據中發現有趣的模式和相關性,即使用戶沒有提出具體問題。它使用概率、數據挖掘和相關性等技術來揭示根本原因和相關性。儘管診斷分析在發現事件發生的原因方面非常出色,但它們缺乏建議您下一步如何進行的能力。然而,它們也確實提供給了您決定如何前進可能需要的分析背景。

預測分析

預測分析並以歷史數據為模型,側重於預測業務中潛在結果和事件的可能性。預測分析使用統計建模和機器學習等技術,通常需要數據科學家和統計學家來執行。機構可以使用在過去和當前數據中發現的模式來預測趨勢、檢測風險和近期或未來的機會。預測分析可為企業展望未來以降低成本甚至賺取更多收益提供信心。當前使用的預測分析示例包括零售商,它們使用預測模型來預測庫存、管理運輸和開設商店以最大限度地提高銷售額。航空公司經常使用預測分析以根據過去的需求和趨勢來設定票價。酒店可以使用預測分析來確定容量,以確保他們為預訂量的突然激增做好準備。

規範性分析

規範性分析是業務分析過程中最成熟的階段。它能告訴企業他們應該做什麼,並推薦他們應該採取的下一步最佳行動。這種類型的分析可以告訴您所做的每個選擇的結果,並根據所有可能性推薦您應該採取的最佳行動。規範性分析與描述性和預測性分析相關,但側重於可操作的見解,而不僅僅是數據監控。要執行規範分析,您需要深度學習和復雜的神經網絡。規範分析的一個很好的例子是推薦引擎。

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商業分析與商業智能

商業分析和商業智能( BI ) 經常被混為一談。商業分析實際上是商業智能的一個子集。商業智能是了解您的業務當前正在經歷的情況及其所處狀態的第一步。業務分析解釋了您的業務為何如此。 BI 傳統上關注通過例行的靜態報告監控業務運營並通知長期業務計劃,而業務分析關注了解業務,詢問業務用戶需要回答的任何問題,並且可以更加靈活和反覆。