ビジネスインテリジェンスとデータ分析 —
ビジネスインテリジェンスとデータ分析への洞察競争力を維持し、利益を増やすためには、ビッグデータと分析を活用することが重要です。ビジネスオーナーとして、より良い意思決定を行うためにどのツールやテクノロジを使用するかを知ることは圧倒的です。多くの起業家は重要な目的と目標を持っていますが、適切なツールがないことは成功を困難にします。日までに技術が進化する世界では、オーナーはどのように前進すべきですか？
大企業が語るさまざまなデータ関連の用語をより深く理解することが重要です。小規模の組織では、これらの用語はそれらに適用されないと思うかもしれませんが、それらは間違っています。適切な専門知識とテクノロジーにより、中小企業と大企業の両方が、利益の増加、新規顧客の誘致、売上改善に役立つ洞察を抽出できます。
ワークプレースにおける2つの重要なデータ関連プラクティスの類似点と相違点の概要については、先読ください。
ビジネスインテリジェンスとデータ分析データサイエンス分野の専門家は、多くの用語を使用し、周りに投げる傾向があります。多くのデータ関連のテクノロジやツールには同様の機能があるため、混乱しやすくなります。
たとえば、ビジネスインテリジェンスとデータ分析は、ビジネスの世界で2つの重要なプラクティスです。残念ながら、多くの所有者はそれらの違いを理解していません。では、ビジネスインテリジェンスと分析と分析は何ですか？彼らはどのように違いますか、彼らはどのように似ていますか？
ビジネスインテリジェンスは、組織が収集するリアルタイムビッグデータをすべて処理して、意思決定を最適化し、現在のビジネス運営を合理化します。BIツールには、所有者が会社の現在および過去のパフォーマンスを評価するために使用する戦略と技術が含まれています。
一方、オーナーはビジネス分析とソフトウェアソリューションを使用して、企業の将来の業績を予測します。データ分析は、オーナーが将来の目標を達成するためのより良いビジネスプランを作成するのに役立ちます。要約すると、BI は日常業務のアセスメントであり、BI 分析は企業の将来の健全性を優先します。
ここでは、BIとBAの詳細な概要と、組織が主要な目標を達成するためにそれらを使用する方法を示します。
データ分析ビジネスアナリストは、分析ソフトウェアを使用して、組織がデータマイニングプロセスを通じて取得するすべてのビジネスデータを評価し、理解します。今日のデジタル世界では、財務上の成功を達成し、適切なビジネス上の意思決定を行うためには、データ分析が不可欠です。
データ分析は 、ほとんどのデータ管理スペシャリストが 3 つのカテゴリに分類する広範なプラクティスです。
- 記述分析- データサイエンティストは、非構造化データをデータの視覚化に変換し、履歴データを要約します。ハイレベルのエグゼクティブは、視覚化を使用してデータ主導の意思決定を行います。
- 予測分析- PA は、記述分析を使用して、顧客のニーズ、売上、およびその他の傾向を予測します。
- 規範的分析- 記述的分析とPAを活用して、将来のアクションを推奨しています。リーダーは、データインサイトを活用して、リスクを軽減し、より良い製品を作り、顧客サービスを改善し、収益を向上させます。
ビジネスインテリジェンスとデータ分析ビジネスインテリジェンスは DA を使用して意思決定を改善しますが、すべての組織がデータ分析を使用するわけではありません。
企業によっては、リアルタイムでの運用状況を確認し、履歴情報を使用して独自の予測を行うことを好む企業もあります。BIは、リーダーが毎日の活動を監視する方が良いです。その他の違いは次のとおりです。
1.BIはデータ対DAが必要ですデータの変更
BIは、組織が意思決定を行い、戦略を生成するために必要なデータセットを処理します。データ分析では、予測モデリングやその他のツールを使用して、既存の分析データを変更します。これは、BIデータだけよりも意味があり、大きなストーリーを伝えます。
2.BI 行動計画対DA 消化可能な情報
BI は、あらゆるデータ分析データから実用的な洞察を使用し、アクションのコースを提案します。DAは、生データから任意の結果を取得し、ビジネスユーザーにとって理解できるようにします。これらの調査結果のいずれかを分析者が提示する方法は、ビジネス要件と一致する必要があります。
3.BI と DA の例 BI と DA
の両方の動作を理解するには、例を見ると便利です。説明するために、小売店の所有者は、顧客インテリジェンスデータを分析するために DA ツールを使用することができます。彼は、顧客の購入の大半は3つの場所から来ていることを発見しました。
さらに、ほとんどの顧客は男性です。所有者は、これら3つの場所でマーケティングキャンペーンを増やし、男性に向かって大きく広告します。また、女性向けの新しいラインで市場シェアを伸ばしている。
一方、所有者は BI ツールまたはダッシュボードを使用して、従業員のパフォーマンスを評価したり、在庫管理を監視したりできます。または、同じ小売所有者が BI を使用して、顧客がマーケティングキャンペーンに反応した方法を分析することもできます。彼はこれらのインサイトを使用して、将来の広告に関する意思決定を向上させるかもしれません。
要約すると、BIは記述分析を使用して、ビジネス状況の現在のステータスを評価します。その後、ユーザーはこれらの洞察を得て、意思決定を前進的に最適化します。DA は、予測分析と説明分析を使用して、データセットにドリルダウンし、それらを分類し、将来の傾向を予測します。
4.データ分析より統計的、BI
よりクリエイティブなデータアナリストは、統計学、科学、一連のインテリジェンスツールを使用して、洞察を抽出する必要があります。データサイエンティストが組織に提供するこれらの洞察はすべて、推測ではなく証拠に基づいています。具体的な推奨事項は、機械学習と数字から来るでしょう。
ビジネスインテリジェンスの洞察も統計に基づいていますが、リーダーシップチームに代わって創造的な思考も活用しています。DAは科学に基づいた推奨事項を作成するのに対し、経営陣は、独自の戦略を考え出すために、過去のデータと現在のデータを取ることができます。組織は、ビジネスニーズのその配列に応じて、一方または両方のプラクティスを使用することができます。
ビジネスインテリジェンスとデータ分析の主なポイント結論として、ここでは、インテリジェンスとデータ分析について知っておくべきことについて説明します。
- 記述分析、予測分析、規範的分析は、データ分析の3つのカテゴリです。記述的分析はデータを説明し、予測分析は将来の傾向を予測し、規範的分析は将来のアクションのための推奨事項を作成します。
- ビジネス分析では、必要なデータを使用しますが、データ分析はすでに存在するデータを変更します。DA は、視覚化の使用を通じて、情報をより理解しやすい方法に変換します。BIは、リーダーシップチームが行動計画を開発するのに役立ちます。
- BIは、事業運営、顧客、またはその他の指標の現在のステータスを評価します。DAは将来の傾向を予測します。
- BIは、リーダーシップチームに代わってより多くの創造性を必要とします。DAからの推奨事項はすべて、統計とソフトウェアソリューションに基づいています。
