In de kern is bedrijfsanalyse de verkenning van de gegevens van een bedrijf, met een sterke nadruk op statistische analyse en hoe best practices en individuele systemen voor elk bedrijf worden geselecteerd.
Steeds meer bedrijven worden datagedreven, aangezien bedrijven van elke omvang zich er steeds meer van bewust worden dat hun data een van hun meest waardevolle activa is om als voordeel ten opzichte van de concurrentie te benutten.
Zodra een einddoel van de analyse is begrepen, wordt de analysemethodologie gekozen en worden bedrijfsgegevens geselecteerd om de analyse te ondersteunen. Dit omvat meestal het invoeren van meerdere gegevensbronnen en -systemen, het opschonen en integreren ervan in een uniforme ruimte, zoals een datawarehouse.
Het succes van business analytics hangt inherent af van zowel de kwaliteit van de data (goede data in, goede data uit) als de expertise van de analist die de nuances van een individueel bedrijf begrijpt, evenals de technologie erachter. Alles is gebaseerd.
De uitdaging met meerdere bronnen
Veel bedrijven gebruiken een verscheidenheid aan verschillende zakelijke oplossingen en platforms, die afzonderlijk geweldig kunnen zijn, maar worden onderdrukt door hun onvermogen om samen met elkaar te communiceren, of op zijn minst naar dezelfde plek te stromen. Wanneer u ook verouderde, op papier gebaseerde gegevensbronnen aan de mix toevoegt, is het gemakkelijk in te zien waarom in veel organisaties zoveel tijd wordt besteed aan het zoeken naar informatie, laat staan er iets constructiefs mee te doen.
Het kan moeilijk zijn om meerdere gegevensbronnen in een enkele, consistente feed te krijgen, vooral gezien de verscheidenheid aan formaten, legacy-systemen, exporttijden en beschikbaarheid waarmee veel bedrijven worden geconfronteerd.
De uitdaging van realtime bedrijfsanalyse
Realtime gegevensanalyse wordt bijvoorbeeld al geruime tijd gebruikt in de financiële handel en omvat nu meer gegevensstromen dan ooit tevoren.
Om nuttig te zijn, moeten realtime analysetoepassingen een goede beschikbaarheid hebben in combinatie met lage responstijden. Systemen moeten ook grote hoeveelheden gegevens aankunnen, maar er wordt toch verwacht dat ze binnen enkele seconden vragen beantwoorden.
Hoe beter uw bedrijf weet waar het zich nu bevindt, hoe beter het kan voorspellen waar het moet zijn.
Predictive analytics is een onderdeel van business analytics en intelligence dat in toenemende mate wordt aangevuld met kunstmatige intelligentie en machine learning, door gebruik te maken van statistieken en modellen om toekomstige prestaties te bepalen en mogelijke uitkomsten te concluderen op basis van historische en actuele gegevens.
Hierdoor kunnen organisaties beslissen waar ze middelen het beste kunnen concentreren en zo intelligente voorspellingen over de toekomst kunnen doen. Je zou kunnen stellen dat dit kennisniveau zo waardevol is dat de systemen die het mogelijk maken zichzelf in korte tijd gemakkelijk terugverdienen.
De exacte toepassingen variëren van branche tot branche, maar de mogelijkheid om op intelligente wijze toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, kent bijna onbeperkte toepassingen.
Advanced Business Analytics wordt al gebruikt in een groot aantal sectoren, waaronder telecommunicatie, farmaceutica, defensie, logistiek, verzekeringen, financiële diensten en nog veel meer.
Welke zijn Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen Business Analytics en Business Intelligence?
Het is (begrijpelijkerwijs) heel gewoon dat mensen BA (Business Analytics) verwarren met BI (Business Intelligence), omdat ze allebei inherent hetzelfde klinken.
Zowel BA als BI vereisen dat gegevens worden verzameld, opgeschoond en visueel weergegeven door middel van datavisualisatiesoftware om een overtuigend verhaal en inzichten uit de gegevens te halen.
Er zijn echter enkele belangrijke verschillen tussen hen:
BI houdt zich bezig met historische gegevens, maar de gegevens worden meestal uit verschillende bronnen verzameld, bijv. CRM-software of geautomatiseerde marketingtools. De belangrijkste functie van Business Intelligence is om de prestaties van een bedrijf te rapporteren op basis van belangrijke statistieken. Het geeft context aan wat er eerder in het verleden is gebeurd, waarom het zou kunnen zijn gebeurd en wat er momenteel gebeurt.
Aan de andere kant neemt Business Analytics de afgeleide context van Business Intelligence en past voorspellende modellering, datamining, statistische analyse en meer toe. Deze methoden zijn geavanceerder, dus ze zijn meer indicatief voor wat u in de toekomst kunt verwachten.
Hoe kan Business Analytics uw organisatie helpen?
Neem betere beslissingen op basis van data
Dit is vaak de belangrijkste reden waarom organisaties data science toepassingen gebruiken: om hun (meetbare) data beter te begrijpen en nuttig te gebruiken.
Het vermogen om kansen beter te identificeren
Een ander vermogen van data science-tools en -analyse is het identificeren van kansen. Kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen voorspellende analyses mogelijk maken om patronen in gegevens beter te identificeren die kunnen bepalen hoe waarschijnlijk het is dat ze in de toekomst zullen verschijnen. Hierdoor kunnen organisaties beslissen waar ze middelen het beste kunnen concentreren en zo intelligente voorspellingen over de toekomst kunnen doen. Door historische en geprojecteerde marktgegevens te gebruiken, kunnen beslissingen en voorspellingen worden gedaan om te bepalen of een nieuw bedrijf/product/dienst of investering waarschijnlijk een gezonde ROI zal hebben.
Om ervoor te zorgen dat u de beste mensen rekruteert
Met behulp van unieke algoritmen kan datawetenschap cv-gegevens nemen en bepalen of een kandidaat het overwegen waard is om door te gaan naar de volgende fase.
Om de bedoelingen van de klant beter te begrijpen
Bedrijven kunnen nu bijvoorbeeld datawetenschap gebruiken om de aard van de vraag van een klant op een meer autonome manier te begrijpen, grotendeels dankzij de vooruitgang in NLP (natuurlijke taalverwerking), aangedreven door datawetenschap.
De nieuwste ontwikkelingen op het gebied van bedrijfsanalyses
Advanced Business Analytics wordt mogelijk gemaakt door GPU-versnelde databases waarmee gebruikers direct interactief miljarden regels gegevens kunnen visualiseren en opvragen. Oudere CPU-gebaseerde systemen zijn echter afhankelijk van handmatige processen zoals downsampling en indexering. Het kan veel tijd en mankracht kosten bij het gebruik van deze legacy-systemen, dus veel bedrijven weten dat de businesscase voor het upgraden naar nieuwere GPU-gebaseerde systemen een echt overtuigende businesscase is.
samengevat
Wanneer uw bedrijf besluit om in de wereld van Business Analytics te springen, zult u als bedrijf vrijwel zeker betere beslissingen nemen.
Heb je hier enig idee van? Laat het ons hieronder weten in de comments of neem de discussie mee naar onze Twitter of Facebook.
