stringtranslate.com

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика ( BI ) состоит из стратегий, методологий и технологий, используемых предприятиями для анализа данных и управления деловой информацией . [1] Общие функции технологий BI включают отчетность , онлайн-аналитическую обработку , аналитику , разработку панелей мониторинга , интеллектуальный анализ данных , интеллектуальный анализ процессов , сложную обработку событий , управление эффективностью бизнеса , бенчмаркинг , интеллектуальный анализ текста , предиктивную аналитику и предписывающую аналитику .

Инструменты BI могут обрабатывать большие объемы структурированных и иногда неструктурированных данных, чтобы помочь организациям идентифицировать, разрабатывать и иным образом создавать новые стратегические бизнес-возможности . Они направлены на обеспечение легкой интерпретации этих больших данных . Предполагается, что выявление новых возможностей и реализация эффективной стратегии на основе понимания потенциально обеспечивает предприятиям конкурентное рыночное преимущество и долгосрочную стабильность, а также помогает им принимать стратегические решения. [2]

Бизнес-аналитика может использоваться предприятиями для поддержки широкого спектра бизнес-решений, от операционных до стратегических. Базовые операционные решения включают позиционирование продукта или ценообразование . Стратегические бизнес- решения включают приоритеты, цели и направления на самом широком уровне. Во всех случаях BI считается наиболее эффективным, когда он объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из внутренних источников компании, таких как финансовые и операционные данные (внутренние данные). При объединении внешние и внутренние данные могут предоставить полную картину, которая, по сути, создает «интеллект», который не может быть получен из какого-либо отдельного набора данных. [3]

Среди множества вариантов использования инструменты бизнес-аналитики позволяют организациям получать информацию о новых рынках, оценивать спрос и пригодность продуктов и услуг для различных сегментов рынка , а также оценивать влияние маркетинговых усилий. [4]

Приложения BI используют данные, собранные из хранилища данных (DW) или из витрины данных , а концепции BI и DW объединяются как «BI/DW» [5] или как «BIDW». Хранилище данных содержит копию аналитических данных, которая облегчает поддержку принятия решений .

История

Самое раннее известное использование термина «бизнес-интеллект» встречается в «Энциклопедии коммерческих и деловых анекдотов » Ричарда Миллара Девенса (1865). Девенс использовал этот термин, чтобы описать, как банкир сэр Генри Фернезе получал прибыль, получая и действуя на основе информации о своем окружении, раньше своих конкурентов:

По всей Голландии, Фландрии, Франции и Германии он поддерживал полный и безупречный поток деловой разведки. Таким образом, новости о многочисленных сражениях были получены им первым, и падение Намюра добавило ему прибыли, благодаря раннему получению новостей.

—  Девенс, стр. 210

По словам Девенса, способность собирать и соответствующим образом реагировать на основе полученной информации является центральной для бизнес-аналитики. [6]

Когда Ганс Петер Лун , исследователь из IBM , использовал термин «бизнес-аналитика» в статье, опубликованной в 1958 году, он использовал определение интеллекта из словаря Вебстера : «способность понимать взаимосвязи представленных фактов таким образом, чтобы направлять действия к желаемой цели». [7]

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner ) предложил термин «бизнес-аналитика» в качестве обобщающего термина для описания «концепций и методов улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем поддержки, основанных на фактах». [8] Только в конце 1990-х годов это использование стало широко распространенным. [9]

Определение

По мнению Соломона Негаша и Пола Грея, бизнес-аналитику (BI) можно определить как системы, объединяющие:

с анализом для оценки сложной корпоративной и конкурентной информации для представления планировщикам и лицам, принимающим решения, с целью повышения своевременности и качества вклада в процесс принятия решений». [10]

Согласно Forrester Research , бизнес-аналитика — это «набор методологий, процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую и полезную информацию, используемую для обеспечения более эффективного стратегического, тактического и оперативного понимания и принятия решений». [11] Согласно этому определению, бизнес-аналитика охватывает управление информацией ( интеграцию данных , качество данных , хранение данных, управление основными данными, анализ текста и контента и т. д.). Поэтому Forrester называет подготовку данных и использование данных двумя отдельными, но тесно связанными сегментами архитектурного стека бизнес-аналитики.

Некоторые элементы бизнес-аналитики: [ необходима ссылка ]

Forrester отличает его от рынка бизнес-аналитики , который представляет собой «только верхние слои архитектурного стека BI, такие как отчетность , аналитика и панели мониторинга ». [12]

По сравнению с конкурентной разведкой

Хотя термин «бизнес-аналитика» иногда является синонимом конкурентной разведки (потому что оба они поддерживают принятие решений ), BI использует технологии, процессы и приложения для анализа в основном внутренних, структурированных данных и бизнес-процессов, в то время как конкурентная разведка собирает, анализирует и распространяет информацию с тематическим фокусом на конкурентов компании. Если понимать ее в широком смысле, конкурентную разведку можно рассматривать как подмножество бизнес-аналитики. [13]

По сравнению с бизнес-аналитикой

Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика иногда используются как взаимозаменяемые, но существуют и альтернативные определения. [14] Томас Дэвенпорт , профессор информационных технологий и менеджмента в колледже Бабсона, утверждает, что бизнес-аналитику следует разделить на запросы , отчетность , онлайн-аналитическую обработку (OLAP), инструмент «оповещений» и бизнес-аналитику. В этом определении бизнес-аналитика является подмножеством BI, сосредоточенным на статистике, прогнозировании и оптимизации, а не на функциональности отчетности. [15]

Неструктурированные данные

Бизнес-операции могут генерировать очень большой объем данных в виде электронных писем, заметок, заметок из колл-центров, новостей, групп пользователей, чатов, отчетов, веб-страниц, презентаций, файлов изображений, видеофайлов и маркетинговых материалов. По данным Merrill Lynch , более 85% всей деловой информации существует в этих формах; компания может использовать такой документ только один раз. [16] Из-за способа ее создания и хранения эта информация является либо неструктурированной , либо полуструктурированной .

Управление полуструктурированными данными является нерешенной проблемой в индустрии информационных технологий. [17] Согласно прогнозам Gartner (2003), служащие тратят 30–40% своего времени на поиск, нахождение и оценку неструктурированных данных. BI использует как структурированные, так и неструктурированные данные. Первые легко искать, а последние содержат большой объем информации, необходимой для анализа и принятия решений. [17] [18] Из-за сложности надлежащего поиска, нахождения и оценки неструктурированных или полуструктурированных данных организации могут не использовать эти обширные резервуары информации, которые могли бы повлиять на конкретное решение, задачу или проект. Это может в конечном итоге привести к принятию плохо обоснованных решений. [16]

Поэтому при проектировании решения для бизнес-аналитики/хранилища данных необходимо учитывать как специфические проблемы, связанные с полуструктурированными и неструктурированными данными, так и проблемы, связанные со структурированными данными.

Ограничения полуструктурированных и неструктурированных данных

Существует несколько проблем при разработке BI с полуструктурированными данными. Согласно Инмону и Несавичу [19] , некоторые из них:

Метаданные

Чтобы решить проблемы с поисковой доступностью и оценкой данных, необходимо знать что-то о контенте. Это можно сделать, добавив контекст с помощью метаданных . [16] [ требуется независимое подтверждение ] Многие системы уже фиксируют некоторые метаданные (например, имя файла, автора, размер и т. д.), но более полезными были бы метаданные о фактическом контенте — например, резюме, темы, упомянутые люди или компании. Две технологии, разработанные для генерации метаданных о контенте, — это автоматическая категоризация и извлечение информации .

Генеративный ИИ

Генеративная бизнес-аналитика — это применение генеративных методов искусственного интеллекта , таких как большие языковые модели , в бизнес-аналитике. Такое сочетание облегчает анализ данных и позволяет пользователям взаимодействовать с данными более интуитивно, генерируя действенные идеи с помощью запросов на естественном языке. Например, Microsoft Copilot был интегрирован в инструмент бизнес-аналитики Power BI . [20]

Приложения

Бизнес-аналитику можно применять в следующих бизнес-целях:

Роли

Некоторые распространенные технические роли для разработчиков бизнес-аналитики: [23]

Риск

В отчете 2013 года Gartner классифицировала поставщиков бизнес-аналитики как независимых поставщиков «чистой игры» или консолидированных «мегапоставщиков». [24] [ необходим неосновной источник ] В 2019 году рынок BI в Европе был потрясен новым законодательством GDPR (Общий регламент по защите данных), которое возлагает ответственность за сбор и хранение данных на пользователя данных с введением строгих законов, чтобы гарантировать, что данные соответствуют требованиям. Рост в Европе неуклонно увеличивался с мая 2019 года, когда был введен GDPR. Законодательство переориентировало компании на рассмотрение собственных данных с точки зрения соответствия, но также открыло будущие возможности использования персонализации и внешних поставщиков BI для увеличения доли рынка. [25] [ постоянная нерабочая ссылка ]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Dedić N. & Stanier noC. (2016). "Измерение успешности изменений в существующих решениях бизнес-аналитики для улучшения отчетности бизнес-аналитики" (PDF) . Измерение успешности изменений в существующих решениях бизнес-аналитики для улучшения отчетности бизнес-аналитики. Конспект лекций по обработке деловой информации. Том 268. Springer International Publishing. С. 225–236. doi :10.1007/978-3-319-49944-4_17. ISBN 978-3-319-49943-7. S2CID  30910248. Значок закрытого доступа
  2. ^ ( Руд, Оливия (2009). Факторы успеха бизнес-аналитики: инструменты для выравнивания вашего бизнеса в глобальной экономике . Хобокен, Нью-Джерси: Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-39240-9.)
  3. ^ Кокер, Фрэнк (2014). Пульс: понимание жизненно важных признаков вашего бизнеса . Ambient Light Publishing. стр. 41–42. ISBN 978-0-9893086-0-1.
  4. ^ Чу, Р. и Гранди, С. (2013). «Почему бизнес-аналитика? Значение инструментов бизнес-аналитики и интеграция управления бизнес-аналитикой с корпоративным управлением». Международный журнал электронного предпринимательства и инноваций, т. 4, № 2, стр. 1–14.
  5. ^ Голден, Бернард (2013). Amazon Web Services для чайников. John Wiley & Sons. стр. 234. ISBN 9781118652268. Получено 6 июля 2014 г. . [...] традиционные инструменты бизнес-аналитики или хранилищ данных (эти термины используются настолько взаимозаменяемо, что их часто называют BI/DW) чрезвычайно дороги [...]
  6. ^ Миллер Девенс, Ричард (1865). Энциклопедия коммерческих и деловых анекдотов; Содержит интересные воспоминания и факты, замечательные черты и юмор торговцев, трейдеров, банкиров и т. д. всех времен и стран. Д. Эпплтон и компания. стр. 210. Получено 15 февраля 2014 г. . бизнес-аналитика.
  7. ^ Luhn, HP (1958). "Система бизнес-аналитики" (PDF) . IBM Journal of Research and Development . 2 (4): 314–319. doi :10.1147/rd.24.0314. Архивировано из оригинала (PDF) 13 сентября 2008 г.
  8. ^ DJ Power (10 марта 2007 г.). "Краткая история систем поддержки принятия решений, версия 4.0". DSSResources.COM . Получено 10 июля 2008 г.
  9. ^ Power, DJ "Краткая история систем поддержки принятия решений" . Получено 1 ноября 2010 г.
  10. ^ Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (21 ноября 2008 г.). Обзор темы: Business Intelligence . doi :10.1007/978-3-540-48716-6. ISBN 978-3-540-48715-9.
  11. ↑ Эвелсон, Борис (21 ноября 2008 г.). «Обзор темы: бизнес-аналитика».
  12. ↑ Эвелсон, Борис (29 апреля 2010 г.). «Хотите узнать, что думают ведущие аналитики данных Forrester о BI и предметной области данных?». Архивировано из оригинала 6 августа 2016 г. Получено 4 ноября 2010 г.
  13. ^ Кобелус, Джеймс (30 апреля 2010 г.). «Что не BI? Ой, не заводите меня... Упс, слишком поздно... Вот и все...» Архивировано из оригинала 7 мая 2010 г. Получено 4 ноября 2010 г.«Бизнес»-аналитика — это не привязанный к конкретной области набор всех типов аналитических данных, которые могут быть предоставлены пользователям в отчетах, панелях мониторинга и т. п. Когда вы указываете предметную область для этой разведки, вы можете ссылаться на «конкурентную разведку», «рыночную разведку», «социальную разведку», «финансовую разведку», «HR-разведку», «разведку цепочки поставок» и т. п.
  14. ^ «Бизнес-аналитика против бизнес-разведки?». timoelliott.com. 9 марта 2011 г. Получено 15 июня 2014 г.
  15. ^ Хеншен, Дуг (4 января 2010 г.). «Аналитика на работе: вопросы и ответы с Томом Дэвенпортом» (интервью). Архивировано из оригинала 3 апреля 2012 г. Получено 26 сентября 2011 г.
  16. ^ abc Rao, R. (2003). «От неструктурированных данных к действенному интеллекту» (PDF) . IT Professional . 5 (6): 29–35. doi :10.1109/MITP.2003.1254966.
  17. ^ ab Blumberg, R. & S. Atre (2003). "Проблема с неструктурированными данными" (PDF) . Обзор DM : 42–46. Архивировано из оригинала (PDF) 25 января 2011 г.
  18. ^ Негаш, С. (2004). «Бизнес-аналитика». Сообщения Ассоциации информационных систем . 13 : 177–195. doi : 10.17705/1CAIS.01315 .
  19. ^ ab Inmon, B. & A. Nesavich, «Неструктурированные текстовые данные в организации» из «Управление неструктурированными данными в организации», Prentice Hall 2008, стр. 1–13
  20. ^ Нове, Джордан (23 мая 2023 г.). «Microsoft внедряет чат-бота на основе искусственного интеллекта для анализа данных». CNBC . Получено 19 августа 2024 г.
  21. ^ abcd Фельдман, Д.; Химмельштейн, Дж. (2013). Разработка приложений бизнес-аналитики для SharePoint. O'Reilly Media, Inc. стр. 140–1. ISBN 9781449324681. Получено 8 мая 2018 г.
  22. ^ Моро, Серхио; Кортес, Пауло; Рита, Пауло (февраль 2015 г.). «Бизнес-аналитика в банковском деле: анализ литературы с 2002 по 2013 г. с использованием интеллектуального анализа текста и латентного распределения Дирихле». Expert Systems with Applications . 42 (3): 1314–1324. doi : 10.1016/j.eswa.2014.09.024. hdl : 10071/8522 . S2CID  15595226.
  23. ^ Роли в данных - Learn | Microsoft Docs
  24. ^ Эндрю Браст (14 февраля 2013 г.). "Gartner выпускает BI Magic Quadrant 2013". ZDNet . Получено 21 августа 2013 г. .
  25. ^ Рост SaaS BI резко возрастет в 2010 году | Облачные вычисления. InfoWorld (1 февраля 2010 г.). Получено 17 января 2012 г.

Библиография

Внешние ссылки

На Викискладе есть медиафайлы по теме «Бизнес-аналитика» .