Бизнес-аналитика и аналитика данных: в чем разница

Аналитика стала движущей силой развития и трансформации бизнеса, предоставляя организациям возможности, необходимые для создания и внедрения новых, креативных стратегий, которые улучшают качество обслуживания клиентов, расширяют возможности роста и обеспечивают новые источники дохода.

Но термин «аналитика» используется так широко, что может быть сложно провести различия в его целях и приложениях. Аналитика данных и бизнес-аналитика являются прекрасными примерами этого. Термины часто используются взаимозаменяемо, однако они довольно сильно отличаются друг от друга, о чем свидетельствуют следующие примеры.

Когда компания планирует свои стратегии продаж на предстоящий сезон или праздник, она может использовать бизнес-аналитику для прогнозирования спроса на продукцию, чтобы оптимизировать запасы и гарантировать достижение определенной бизнес-цели.

Однако с помощью аналитики данных тот же гипотетический бизнес мог бы использовать данные, чтобы выяснить, что женщины в возрасте от 18 до 24 лет с наибольшей вероятностью купят эти продукты, а затем персонализировать свою маркетинговую кампанию соответствующим образом.

Давайте теперь начнем наше изучение бизнес-аналитики и аналитики данных с хорошего понимания терминов.

Краткое, но глубокое погружение в аналитику данных и бизнес-аналитику

Как аналитика данных, так и бизнес-аналитика подразумевают использование данных для информирования о принятии решений и, в конечном итоге, подготовки бизнеса к будущему. Для тех, кто заинтересован в возможной карьере в этих областях, важно понимать разницу.

Аналитика данных: выявление тенденций и идей

Аналитика данных — это процесс анализа и категоризации данных — сортировка, хранение, очистка, выявление закономерностей и интерпретация результатов с использованием различных статистических методов, обработки больших данных и технологий.

Одной из самых популярных и узнаваемых на сегодняшний день форм анализа данных является машинное обучениекоторый обрабатывает огромные объемы данных и выявляет закономерности в этих данных, чтобы делать разумные прогнозы и вырабатывать уникальные идеи, которые отвечают на конкретные бизнес-вопросы или решают конкретную бизнес-проблему.

Анализ данных более техничен, чем бизнес-аналитика, и требует использования сложных аналитических инструментов, таких как Python и Tableau. Результаты анализа данных также должны быть преобразованы в значимую информацию для представления различным командам или руководителям бизнеса, которым необходимо иметь возможность легко понимать и интерпретировать выводы.

Аналитика данных — важнейшая практика для повышения организационной и операционной эффективности, а также разработки стратегий по использованию новых бизнес-возможностей.

Бизнес-аналитика: делает ее практичной

Бизнес-аналитика, подразделение бизнес-аналитики, фокусируется на общей картине того, как данные могут быть использованы для улучшения слабых мест в существующей процедуре или для добавления ценности или оптимизации затрат в конкретном бизнес-процессе.

Это может включать использование инструментов отчетности или финансового анализа, инструментов визуализации данных и интеллектуального анализа данных для улучшения определенных бизнес-функций, например, продаж и маркетинга.

Бизнес-аналитика фокусируется на создании решений и решении существующих проблем, которые являются уникальными для бизнеса, и обычно находится на переднем крае конвейера данных в отличие от аналитики данных, которая больше сосредоточена на бэкэнде.

Успешная бизнес-аналитика использует полученные на основе данных знания для поддержки процессов принятия решений и внедрения практических изменений во всей организации.

Получите экспертные знания в области новейших инструментов и методов бизнес-аналитики с программой Business Analyst Master's Program. Нажмите, чтобы узнать больше о программе.

Роли и обязанности

Бизнес-аналитики — это связь между миром ИТ и бизнесом. Они планируют и сообщают цели и стратегии всем в организации, от заинтересованных сторон до руководства и ИТ. Как решатели проблем, они подходят к ситуациям и задачам, рассматривая бизнес в целом, чтобы они могли создавать решения с использованием данных. Обязанности включают:

• Внедрить изменения в организацию, например, новую бизнес-модель, и помочь управлять ее прогрессом
• Выявление и определение конкретных бизнес-требований и эффективная коммуникация с руководителями бизнеса или заинтересованными сторонами
• Определение бизнес-проблем и создание решений для организации

Аналитики данных помогают переводить данные и использовать отчетность для четкого выражения данных в формате повествования, а также собирать данные и добавлять новые источники, где это уместно. Они помогают выявлять новые источники полезных данных и стремятся понять, какие вопросы и решения ищут руководители бизнеса, и как использовать данные для получения правильных ответов. Аналитики данных отвечают за:

• Внедрение или проектирование баз данных и выполнение сбора данных
• Получение и сохранение данных, а также выполнение очистки данных
• Интерпретация тенденций на основе сложных данных и передача информации различным отделам, командам или руководителям предприятий

Посмотрите видео ниже, которое поможет вам отличить должностные обязанности бизнес-аналитика от должностной инструкции аналитика данных на основе их должностных обязанностей, обязанностей и набора навыков.

Следующий шаг в вашем образовательном путешествии

Потребность в квалифицированных аналитиках данных и бизнес-аналитиках постоянно растет во всех отраслях, поскольку они приносят существенную пользу, помогая организациям полностью реализовать потенциал своих бизнес-проектов, целей, планов и стратегий.

Узнайте больше о новой программе сертификации по аналитике данных Simplilearn в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, чтобы открыть новые навыки для ускорения вашей карьеры аналитика. Эта комплексная программа предоставляет учащимся с небольшим или нулевым опытом программирования основные концепции аналитики данных и статистики и учит вас, как: анализировать данные с помощью языков программирования Python и R, взаимодействовать с базами данных с помощью SQL и визуализировать данные с помощью таких важных инструментов, как

Tableau и Power BI.