Бизнес-аналитика и аналитика данных: в чем разница

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

Однако термин «аналитика» используется настолько широко, что бывает сложно провести различие между его целями и приложениями. Аналитика данных и бизнес-аналитика являются прекрасными примерами этого. Эти термины часто используются как взаимозаменяемые, однако они совершенно отличаются друг от друга, о чем свидетельствуют следующие примеры.

Когда компания планирует свою стратегию продаж на предстоящий сезон или праздник, она может использовать бизнес-аналитику для прогнозирования спроса на продукцию, чтобы оптимизировать запасы и убедиться, что она способна достичь определенной бизнес-цели.

Однако с помощью анализа данных тот же гипотетический бизнес может использовать данные, чтобы обнаружить, что женщины в возрасте от 18 до 24 лет с наибольшей вероятностью будут покупать эти продукты, а затем соответствующим образом персонализировать свою маркетинговую кампанию.

Давайте теперь начнем изучать бизнес-аналитику и аналитику данных с хорошего понимания этих терминов.

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

И анализ данных, и бизнес-аналитика предполагают использование данных для принятия решений и, в конечном итоге, подготовки бизнеса к будущему. Для тех, кто заинтересован в возможной карьере в этих областях, важно понимать разницу.

Аналитика данных: раскрывает тенденции и идеи

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 форм анализа данных на сегодняшний день является машинное обучениекоторый обрабатывает огромные объемы данных и выявляет закономерности в этих данных, чтобы делать интеллектуальные прогнозы и получать уникальные идеи, которые отвечают на конкретный бизнес-вопрос или решают конкретную бизнес-задачу.

Анализ данных является более техническим, чем бизнес-аналитика, и требует использования сложных аналитических инструментов, таких как Python и Tableau. Полученные данные также необходимо преобразовать в значимую информацию для представления различным командам или бизнес-лидерам, которым необходимо иметь возможность легко понимать и интерпретировать полученные данные.

Аналитика данных — это важнейшая практика для повышения организационной или операционной эффективности и разработки стратегий по использованию новых возможностей для бизнеса.

Бизнес-аналитика: делает ее практичной

Бизнес-аналитика, подраздел бизнес-аналитики, фокусируется на общей картине того, как данные могут быть использованы для улучшения слабых мест в существующей процедуре или для повышения 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 конкретных бизнес-функций, таких как, например, продажи и маркетинг.

Бизнес-аналитика фокусируется на создании решений и решении существующих проблем, которые являются уникальными для бизнеса, и обычно остается на переднем крае конвейера данных, в отличие от анализа данных, который больше ориентирован на серверную часть.

Успешная бизнес-аналитика применяет полученные данные для поддержки процессов принятия решений и стимулирования практических изменений во всей организации.

Получите опыт работы с новейшими инструментами и методами бизнес-аналитики с помощью магистерской программы бизнес-аналитика. 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 сотрудникам организации, от заинтересованных сторон до руководства и ИТ-отделов. Как решатели проблем, они подходят к ситуациям и задачам, рассматривая бизнес в целом, чтобы создавать решения, используя данные. В обязанности входит:

• Внедрить изменения в организацию, например новую бизнес-модель, и помочь управлять ее прогрессом.
• Выявление и определение конкретных бизнес-требований и эффективное общение с бизнес-лидерами или заинтересованными сторонами.
• Определение бизнес-проблем и создание решений для организации.

Аналитики данных помогают переводить данные и использовать отчеты для четкого представления данных в формате повествования, а также собирать данные и добавлять новые источники, где это необходимо. Они помогают выявить новые источники полезных данных и стремятся понять, какие вопросы и решения ищут бизнес-лидеры и как использовать данные для получения правильных ответов. Аналитики данных несут ответственность за:

• Внедрение или проектирование баз данных и сбор данных
• Сбор и хранение данных, а также очистка данных
• Интерпретация тенденций на основе сложных данных и передача идей различным отделам, командам или руководителям бизнеса.

Посмотрите видео ниже, которое поможет вам различать должности бизнес-аналитика и аналитика данных в зависимости от их должностных обязанностей, обязанностей и набора навыков.

Следующий шаг на вашем образовательном пути

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

Узнайте больше о новой программе сертификации Simplilearn по аналитике данных, проводимой в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, чтобы открыть новые навыки и ускорить свою карьеру в области аналитики. Эта комплексная программа предоставляет учащимся с небольшим опытом программирования или вообще без него основные концепции анализа данных и статистики и учит вас, как: анализировать данные с использованием языков программирования Python и R, взаимодействовать с базами данных с помощью SQL и визуализировать данные с помощью таких важных инструментов, как

Табло и Power BI.