ビジネス分析のブレークダウン
ビジネス分析とは何ですか？
人が分析ビジネスについて考えるとき、すぐに思い浮かばないかもしれません。しかし、ビジネス分析は、ビジネスインテリジェンスのサブコンポーネントとデータ管理ソリューションの両方です。ビジネス分析は、ビジネスが経験する利益のために、その人気が高まっているプロセスです。データ分析は、医療従事者からコンピュータサイエンスの従業員まで、さまざまなビジネスプロフェッショナルに利益をもたらします。ビジネス分析を適切に活用すると、生産性、効率性、収益性の向上につながります。
ビジネス分析で使用される方法論には、予測分析とデータマイニングプロセスが含まれます。統計分析は、ビジネス分析の顕著な方法論でもあります。これらの方法論の目的は、データを分析し、実用的な情報に変換することです。実用的な情報は、トレンドや成果を特定するだけでなく、企業がそれらを予測できるようにするために使用されます。データビジネス分析の供給は、企業が情報に基づいたデータ駆動型のビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。ビジネス分析は、サプライチェーンのビジネス問題から現実世界の情報技術への投資まで、あらゆるものに役立ちます。
ビジネス分析ダッシュボードには、通常、さまざまなコンポーネントが含まれています。データマイニングは、広範なデータセットをふるいにくすコンポーネントの1つです。データマイニングの目的は、関係を確立するために、統計、データベース、機械学習を利用することです。さらに、統計、データベース、機械学習を使用して、傾向を特定します。
予測分析は、統計手法を利用して予測モデルを生成するダッシュボードコンポーネントでもあります。予測分析は、情報の抽出、パターン識別、および組織のさまざまな成果に対する予測スコアを提供することでこれを実現します。データの視覚化は、グラフやグラフなどの視覚的な表現を提供する別のダッシュボードコンポーネントです。データの視覚化により、データの分析と情報に基づいた意思決定が容易になります。
ビジネス分析が提供する広範な利点のために、彼らは絶対に価値のある投資です。ビジネス目標を効率的に達成することから、意思決定能力の向上まで、ビジネス分析はますます必要な支出として考慮されています。世界のビジネス情報技術のベストプラクティスが進化するにつれ、ビジネス分析は、最も成功した組織を維持することができます。
ビジネス分析はどのように使用されていますか？
商業組織は、さまざまな方法でビジネス分析を使用します。ビジネス分析の一般的な用途は、意思決定イニシアチブから主要業績評価指標の監視まで、多岐にわたります。ビジネス分析には、すべてのビジネス専門家が認識すべき4つの主要なタイプがあります。ビジネスプロフェッショナルが求めるメリットに応じて、さまざまなデータ分析タイプが使用されています。
記述分析は、注目すべきビジネス分析タイプです。記述分析は、パターンと傾向を識別するために、履歴データと主要業績評価指標 (KPI とも呼ばれます) を解釈します。KPIと履歴データの解釈は、ほぼリアルタイムで包括的なビジネスオペレーションの理解とビジネスの専門家を提供します。通常、データマイニングとデータ集約は、記述分析の目的で使用されます。記述分析は、顧客の行動をより完全に理解しようとするビジネスプロフェッショナルにとって有益です。その結果、ベストプラクティスから収益性まで、マーケティング戦略においてすべてが強化されます。
診断分析は、過去のパフォーマンスに焦点を当てた別のビジネス分析タイプです。診断分析の目的は、データマイニングやその他の技術を通じて、特定の傾向にどのような影響を与えているかを理解することです。使用されるアナリティクスは、トレンドが発生した理由とその発生可能性に関する包括的な理解をサポートします。アルゴリズムは、回帰と分類に使用されます。
予測分析は、予測に統計を使用するビジネス分析タイプです。このタイプのデータ分析のビジネス専門家は、供給された履歴データと追加の技術に基づいて、将来の成果を予測します。予測分析は、ほぼリアルタイムで強化されたビジネスインテリジェンスを提供し、意思決定能力を迅速化します。予測分析は、機械学習技術と統計モデルを活用して、将来の成果を評価します。予測分析は、記述的分析の結果に基づいて構築され、さまざまな潜在的な結果の可能性を予測するモデルを生成します。予測分析は、マーケティングチームや営業チームにとって特に人気のあるビジネス分析タイプのオプションです。
規範的分析は、最終的なビジネス分析タイプです。規範的分析では、パフォーマンスに関する履歴データを利用して、同様の将来のイベントをどのように最適に処理できるかを判断します。規範的分析は、結果決定を予測する以上のものです。実際、このタイプのデータ分析ビジネス専門家は、最適化された結果を得るためにアクションを推奨しています。
ビジネス分析の重要性
世界のビジネス情報技術は常に進化しています。組織は、生き残るために世界のビジネスベストプラクティスと情報技術の進歩に追いつく必要があります。このように、ビジネス分析は、組織の全体的な成功と寿命に直接結びついています。
ビッグデータとビジネス分析は、パフォーマンスの包括的な視点からビジネスに提供します。ビジネス分析データにより、組織はどのビジネスプロセスが効率的で、どのビジネスプロセスに注意が必要かを把握できます。ビジネス上の問題が迅速に特定されると、事業運営は財務上の重大な損害を回避する可能性が高くなります。たとえば、サプライチェーンのビジネス上の問題は、したがって、追加の財政的損害を回避し、ビジネス分析で迅速に対処することができます。アナリティクスのビジネスプロフェッショナルは、ビジネスオペレーションの最適化を促進するためにアクセスを許可されています。
以前は、ビジネスの意思決定はゆっくりと面倒なプロセスを経て行われました。複数のスタッフミーティングを必要とするビジネス上の意思決定の代わりに、ほぼリアルタイムの意思決定機能は、ビジネス分析によって提供されます。データ駆動型の意思決定により、企業はポジティブな結果をもたらす可能性の高い情報に基づいた意思決定を行うことができます。ビジネス分析は、ビジネス分析が生成する貴重な洞察を通じてリスクが大幅に最小化されるため、ビジネス分析は素晴らしいリスク管理ツールです。組織は、推測ではなく、傾向やパフォーマンスに基づいて、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。
ビジネス分析はまた、イノベーションと現実世界のビジネスの成長をサポートします。変化を受け入れることで、ビジネス分析は、同時世界のビジネスの変化に隣接するデータを使用して成長します。ビジネスアナリストは、企業の成功と長寿にとって適応性がどれくらい重要であるかを認識しています。ビジネスプロフェッショナルがビッグデータとビジネス分析から得られるメリットには、競争上の優位性の向上が含まれます。ビジネス分析を通じて、組織は顧客が必要とするものや欲しいものを正確に特定できます。その結果、市場シェアの存在感と競争上の優位性はすぐにあります。
ビジネス分析のメリットは、ブランドの評判とブランド認知度にも及んでいます。
ビジネスのベストプラクティスは、ウェブやソーシャルメディアに関する言及の監視をサポートします。インターネット監視により、企業は顧客とのより意図的なブランドと評判を作ることができます。
ビジネス分析の長所と短所
73% の企業がビッグデータに投資している、または今後2年以内にビッグデータへの投資を計画しています。ビッグデータへの投資は、毎年平均 30% の割合で増加しています。しかし、ビッグデータレポートを導入した企業の 10% 未満は、予想された ROI を受け取っています。そのため、ビッグデータと分析が不適切に使用されると、実際にはビジネスの収益を損なう可能性があります。しかし、ビッグデータとアナリティクスが適切に使用されることで、ビジネス上の大きなメリットが得られます。ビジネス分析のさまざまな長所と短所は次のとおりです。
ビジネス分析の利点
効率の向上、実用的な洞察、監視機能の向上は、ビジネス分析がもたらす3つのメリットです。分析データインサイトにより、組織は自社の事業運営とパフォーマンスを包括的に把握できます。履歴データは、従業員のパフォーマンスの問題などのビジネス上の問題を特定できます。パフォーマンスデータをスタッフと共有することで、個々の弱点領域の改善に取り組むことができます。その結果、リアルタイムの業績と従業員の生産性の両方がプラスの影響を受けます。
従業員がデータを使用して意思決定を行い、組織の目標を達成すると、効率が向上します。従業員はデータを最適に使用して、情報に基づいた意思決定を行うことで、ビジネス運営とベストプラクティスに大きなメリットをもたらします。データの視覚化は、従業員がデータを使用してさらにサポートし、独自の洞察を共有することを奨励します。ビジネスデータと分析ツールへのアクセスは、広告部門やマーケティング部門を含む事業運営に有益です。ビジネス分析により、マーケティング部門と広告部門は、ターゲットマーケットのニーズと希望を詳細に把握できます。その後、これらの部門はデータを使用して、情報に基づいたリアルワールド広告キャンペーンを行うことができます。
ビジネス分析の短所
通信とデータ品質の欠如は、ビジネス分析の潜在的な欠点です。古い階層的な情報を共有するビジネスプラクティスを利用している組織では、ビジネス分析の有効性に問題が生じる可能性があります。適切な分析プログラムでは、データに関する優れたコミュニケーションが必要です。
データ品質が低いことは、ビジネス分析の重要な問題です。十分に訓練されたビジネスアナリストとデータサイエンティストからの入力は、組織のデータ品質に関するビジネス上の問題を特定するのに役立ちます。高品質の履歴データとビジネスデータは、スタッフがアクセスできるようにする必要があります。さらに、企業はデータに関して従業員を適切にトレーニングする必要があります。これには、分析とデータ、データ分析とデータ分析などの違いが含まれます。ビジネススクールのオンラインコースは、組織が従業員を派遣するためのビジネス分析プログラムオプションを提供します。
ビジネス分析とビジネスインテリジェンスの関係
残念ながら、ビジネスインテリジェンスとビジネス分析は、しばしば同じ意味で間違って使用されます。実際には、ビジネスインテリジェンスはデータ分析とビジネス分析の両方を網羅しています。ビジネスインテリジェンスは、業務データを収集、保存、分析するプロセスです。ビジネスインテリジェンスは、履歴データとほぼリアルタイムのデータをよりよく理解するために利用される、強力なデータ管理ソリューションです。ビジネスインテリジェンスの目的は、実用的な洞察を生成することです。ビジネスインテリジェンスとビジネス分析の関係を理解することは非常に重要です。
ビジネスインテリジェンスと分析の類似点と違い
ビジネス分析とビジネスインテリジェンスの大きな違いは、彼らが答えることを目指す質問です。ビジネスインテリジェンスは、ビジネスアナリティクスがなぜ答えますか、そして何に答えますか。ビジネスアナリティクスは予測分析の焦点であり、ビジネスインテリジェンスは記述的分析の焦点です。ビジネス分析とビジネスインテリジェンスの現実世界のアプリケーションは、調べるのに役立ちます。たとえば、ビジネスインテリジェンスは、製品の売上の増加を識別し、その理由はビジネス分析によって決定されます。
成長のためのビジネス分析の管理方法
ビジネス分析を適切に管理することは、組織の最適な成長、成功、収益性の向上に不可欠です。しかし、経験豊富なビジネスアナリストやデータサイエンティストの専門家であっても、ビッグデータとアナリティクスの管理には苦労する可能性があります。エンタープライズレベルのビジネスプロフェッショナルは、次のようなさまざまなビジネス分析目的に利用できるさまざまなベストプラクティスがあります。
1.財務
財務データを適切に追跡できないことは、多くのビジネス上の問題や失敗の原因となります。事業費から会社の収益に至る主要な財務指標は、ビジネスの全体的な財政健全性にとって重要です。ビジネス分析は、非常に具体的であり得る包括的な財務情報を提供します。たとえば、さまざまな主要な財務指標は、部門別、または個々の従業員によって分類することができます。
2.売上
恒例の売上指標は、ビジネスに貴重な情報を豊富に提供します。ビジネス分析では、顧客コンバージョンから取得率に至るまで、履歴データとほぼリアルタイムのデータを提供できます。分析は、提案された実用的なインサイトに加えて、今後の機会を示すことで、ビジネスの営業担当者に利益をもたらします。
3.プロジェクト管理
多くの組織では、プロジェクト管理の生産性を最優先事項と考えています。メリットビジネス分析は、タスクと時間管理の監視を含むプロジェクト管理を提供します。多くの場合、タスクはプロジェクト中に見落とされます。特に、多くの異なるチームメンバーが同時にさまざまなタスクに取り組んでいます。タスク管理分析は、説明責任を高め、チームメンバーが軌道に乗ることを奨励します。タスク管理分析は、履歴データとほぼリアルタイムのデータインサイトを提供し、将来のプロジェクト管理をさらに最適化します。
時間管理の監視により、企業は各タスクに費やされた時間を正確に追跡できます。正確なデータ分析により、企業はプロジェクトの範囲を調整し、タイムラインの期待値を管理できます。その結果、将来の顧客に提供されるプロジェクトの見積もりや提案がより正確になります。
ビジネス分析の主要なポイント
- ビジネス分析は、非常に有用なビジネスインテリジェンスサブコンポーネントであり、適切に利用された場合にさまざまな利点を提供します。
- 4種類のビジネス分析には、記述分析、予測分析、診断分析、規範分析が含まれます。
- ビジネス分析では、財務からプロジェクト管理まで、さまざまなビジネスオペレーションサブセクションを最適化できます。