Начнем с различия между анализом данных и традиционным анализом. Эти термины часто используются взаимозаменяемо, но между ними есть различие. Традиционная аналитика данных относится к процессу анализа огромных объемов собранных данных для получения информации и прогнозов. Анализ бизнес-данных (иногда называемый бизнес-аналитикой) использует эту идею, но помещает ее в контекст бизнес-аналитики, часто с предварительно упакованным бизнес-контентом и инструментами, которые ускоряют процесс анализа. Узнать подробнее об этом можно перейдя по ссылке на сайт Calltouch.
В частности, анализ решений касается следующих тем:
- Сбор и обработка исторических коммерческих данных
- Анализ этих данных для выявления тенденций, закономерностей и основных причин
- Принятие бизнес-решений на основе данных на основе этой информации
Другими словами, аналитика данных — это скорее общее описание современного аналитического процесса. Бизнес-аналитика имеет более узкую сферу применения и стала функционально более распространенной и важной для бизнеса по всему миру по мере увеличения глобального объема данных.
С помощью инструментов облачной аналитики компании могут консолидировать данные из разных отделов (продаж, маркетинга, управления персоналом и финансов), чтобы получить единое представление, показывающее, как данные одного отдела могут влиять на другие. Кроме того, такие инструменты, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев, предоставляют все виды уникальной информации для всего бизнеса.
Использование инструментов анализа решений
Анализ данных бизнес-аналитики включает в себя множество отдельных компонентов, которые работают вместе, чтобы обеспечить понимание. В то время как инструменты бизнес-аналитики обрабатывают элементы обработки данных и создания аналитических сведений с помощью отчетов и визуализаций, процесс фактически начинается с инфраструктуры для сбора этих данных.
Стандартный рабочий процесс для процесса бизнес-аналитики выглядит следующим образом:
Сбор данных: независимо от того, откуда поступают данные, будь то устройства IoT, приложения, электронные таблицы или социальные сети, все эти данные должны быть собраны и централизованы, чтобы быть доступными. Использование облачной базы данных значительно упрощает процесс сбора.
Извлечение данных: как только данные поступают и сохраняются (обычно в озере данных ), их необходимо отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить этот процесс, распознавая повторяющиеся шаблоны и действия, такие как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по данным больше сосредоточиться на получении информации, чем на ручных задачах логистики.
Предписывающая аналитика: что происходит и почему это происходит? Описательный анализ данных отвечает на эти вопросы, чтобы лучше понять историю, стоящую за данными.
Прогнозная аналитика. При наличии достаточного количества данных (и достаточной обработки описательной аналитики) инструменты бизнес-аналитики могут начать создавать прогнозные модели на основе тенденций и исторического контекста.