Аналитика данных в современном мире для крупных компаний играет важную роль для их конкурентоспособности на рынке, чтобы принимать решения относительно текущих и будущих потребностей своей организации.
Ключевые слова: анализ данных, бизнес-аналитика, Business Intelligence, инструменты анализа, обработка данных.
Анализ данных — это полный и тщательный обзор всей информации, собираемой и хранимой организацией. Чаще всего это делается путем консолидации и изучения данных, собранных с помощью диаграмм, графиков и таблиц.
Данные обрабатываются, чтобы сделать выводы о том, как работает организация, и помочь этому предприятию принять правильное решение в отношении своего бизнеса. Анализируя и систематизируя данные, организация может точно определить проблемные области и двигаться вперед, внося необходимые коррективы. Многие предприятия обратились к сложным системам бизнес-аналитики для удовлетворения своих потребностей в анализе данных [2].
Организации, которые начали использовать эти системы, имеют тенденцию быть лидерами в своей конкретной области знаний. Инструменты анализа данных, предлагаемые системами бизнес-аналитики, являются одними из лучших в своем роде. Неудивительно, что системы бизнес-аналитики начинают получать такое широкое распространение.
Анализ данных в бизнес-аналитике
Анализ данных — важная часть бизнес-аналитики. Программы бизнес-аналитики предназначены для сбора прошлых, а также текущих данных организации, будь то финансовые данные, данные о производительности, данные о клиентах, данные о тенденциях или любые другие данные, связанные с компанией, которые необходимо изменить, чтобы они были четкими и легко считываемыми [5].
Следующим шагом является тщательный анализ собранных данных. Некоторые компании предпочитают использовать диаграммы и графики, другие могут использовать таблицы. Независимо от средств, с помощью которых данные анализируются, это делается точным и подробным образом.
Современные системы бизнес-аналитики предназначены для анализа и перекрестного анализа больших объемов неструктурированных данных. Это может варьироваться от производственных показателей до показателей оттока клиентов. Эти системы обеспечивают историческое, текущее и прогнозное представление бизнес-операций [10]. Системы содержат инструменты анализа данных, которые можно применять практически к любой области организации и представлять данные в четкой и сжатой форме.
Инструменты анализа данных систем бизнес-аналитики
Существует множество различных инструментов, используемых для анализа и организации данных, собранных системами Business Intelligence. В зависимости от потребностей компании поставщики бизнес-аналитики разрабатывают системы, которые приносят пользу этой компании и удовлетворяют ее потребности. Вот некоторые из инструментов, включенных в систему Business Intelligence:
— мониторинг деловой активности,
— конкурентный анализ,
— финансы и бюджетирование,
— анализ тенденций и многомерный анализ.
Мониторинг помогает отслеживать деловую активность. В частности, это относится к агрегации, анализу и представлению информации в режиме реального времени о деятельности внутри организации [1]. Обычно он фокусируется на деятельности, связанной с клиентами и партнерами компании.
Целью мониторинга деловой активности является предоставление информации в режиме реального времени о состоянии и результатах различных операций, процессов и транзакций. Преимущество использования мониторинга деловой активности заключается в том, что организация может принимать обоснованные бизнес-решения, чтобы они могли предоставлять более качественные услуги или даже получать больший доход.
Рассмотрим подробнее конкурентный анализ. Организации необходимо полностью осознавать свою конкуренцию, чтобы они знали, если что-то нужно изменить в их собственной компании, чтобы оставаться настоящим конкурентом. Конкурентный анализ или анализ конкурентов позволяет компании оценить сильные и слабые стороны своих конкурентов, будь то текущие или даже потенциальные конкуренты [7].
Этот инструмент фокусируется на четырех ключевых аспектах: целях конкурента, предположениях конкурента, стратегии конкурента, а также ресурсах и возможностях конкурента. Эти данные могут дать организации четкое представление о том, с чем именно они сталкиваются, и помочь им сформулировать конкретный план, который поможет им опередить своих конкурентов [6].
Инструменты анализа данных систем бизнес-аналитики
Возможно, одним из наиболее важных аспектов анализа данных являются инструменты «Финансы и бюджетирование». Эти инструменты связаны с управлением и контролем финансов компании. Они позволяют организации увидеть, какие области требуют большего финансового внимания, чем другие, и какие области получают слишком много [8].
Планируя свои финансы, организация будет лучше подготовлена к непредвиденным расходам и росту затрат в бизнес-ландшафте. Этот инструмент также может помочь находящейся в затруднительном положении компании лучше распределять свои средства и повысить ценность и финансовое благополучие этого бизнеса.
Анализ тенденций относится к сбору информации о шаблонах или тенденциях в информации. Хотя анализ тенденций в основном используется для прогнозирования будущих событий, его также можно использовать для оценки неясных событий в прошлом [3]. Этот инструмент собирает данные за несколько лет, а затем ищет закономерности в этих данных. В итоге это поможет организации сделать обоснованный прогноз будущих событий и решений о том, как можно сломать некоторые менее желательные модели.
Наконец, мы рассмотрим многомерный анализ. Этот инструмент используется для группировки данных по двум основным категориям: размерности данных и измерения. Набор данных, состоящий из информации за несколько лет, будет считаться многомерным [4]. Примером этого может быть, если информация о производительности организации была собрана за три или более года, набор данных будет считаться многомерным, поскольку он содержит данные более чем за один год. Этот инструмент полезен, когда компания хочет проанализировать данные за несколько лет или сроков, чтобы лучше понять, где они были успешны, а какие области нуждаются в более тонкой настройке.
Общее мнение об анализе данных
Все больше и больше организаций полагаются на бизнес-аналитику для выполнения анализа данных. Менеджеры и руководители обнаружили, что программные приложения, разработанные поставщиками систем бизнес-аналитики, могут выполнять задачу сбора и анализа данных за меньшее время и более тщательно, чем предыдущие стратегии.
Эти программы способны сортировать, обрабатывать и анализировать данные за несколько лет в организациях от прошлого до настоящего, а также делать более точные прогнозы будущих результатов, связанных с этими данными. Неудивительно, что большинство компаний, которые могут позволить себе инвестировать в такую систему, начинают восхвалять ее. Тем не менее, некоторые по-прежнему настроены скептически, в основном это связано с путаницей и дезинформацией о том, как работают системы бизнес-аналитики.
Преимущества анализа данных бизнес-аналитики для организаций
Крупным компаниям необходимо собирать огромные объемы данных для обработки и анализа, чтобы принимать решения относительно текущих и будущих потребностей своей организации. Сделать это без помощи системы бизнес-аналитики было бы не только почти невыполнимой задачей, но и очень трудоемкой. Если принять во внимание важность времени, релевантности и тщательности, эти организации больше всего выиграют от систем бизнес-аналитики, которые предоставляют инструменты анализа данных.
Тем не менее даже организации среднего размера могут извлечь выгоду из этих инструментов. Ни один бизнес не слишком мал, чтобы ему не нужно было вести актуальную запись данных своей организации. Организации, начиная от школ и заканчивая многомиллионными предприятиями, могут использовать анализ данных в своих интересах [9]. Эти системы позволяют таким организациям быть полностью обновленными в наиболее важных областях их компаний. Поэтому, когда мы смотрим на картину в целом, мы можем с уверенностью предположить, что современная бизнес-аналитика значительно улучшила процесс анализа данных.
Литература:
- Arshad, K. Jumpstart Tableau: A Step-By-Step Guide to Better Data Visualization; California: Library of Congress Control Number, 2017. — 388 с.
- BI в России: особенности рынка [Электронный ресурс] // Softline. — URL:http://softline.rbc.ru/page/bi-v-rossii-osobennosti-ryinka/ (дата обращения: 02.04.2022)
- Business Intelligence. Бизнес-аналитика [Электронный ресурс] // TAdvisor. — URL: http://www.tadviser.ru/index.php/BI (дата обращения: 12.05.2022)
- Pro Tableau. Визуальная аналитика для бизнеса [Электронный ресурс] // DataReview. — URL: http://datareview.info/article/pro-tableau-vizualnaya-analitika-dlya-biznesa/ (дата обращения 12.05.2022)
- Авинаш, К. Веб-аналитика 2.0. на практике; Диалектика, 2019. — 528 с
- Ильяшенко О. Ю. Роль BI–систем в совершенствовании процессов обработки и анализа бизнес информации [Текст]: учебник / И. В. Ильин, Д. Д. Болобонов. — Наука и бизнес: пути развития, № 6, 2017. — 124–131 с.
- Калинина, В. Н. Анализ данных. компьютерный практикум (для бакалавров) / В. Н. Калинина, В. И. Соловьев. — М.: КноРус, 2017. — 240 c.
- Карл, А. Аналитическая культура; из-во «Манн, Иванов, Фербер», 2017. — 337 с.
- Марр, Б. Ключевые инструменты бизнес-аналитики; Лаборатория знаний, 2018. — 389 с.
- Рыжикова, Т. Н. Аналитический маркетинг, ИНФРА-М, 2018. — 288 с.
