| Управление бизнесом |
|---|
| Управление из бизнеса |
|
Бизнес-аналитика ( BI ) включает в себя стратегии и технологии, используемые предприятиями для анализа данных бизнес-информации . [1] Технологии бизнес- аналитики предоставляют исторические, текущие и прогнозные обзоры бизнес-операций . Общие функции бизнес - аналитики технологий включают в себя отчетность , оперативная аналитическая обработка , аналитика , панель разработки, добычи данных , добыча процесс , обработки сложных событий , управление эффективностью бизнеса , бенчмаркинга ,интеллектуальный анализ текста , предиктивная аналитика и предписывающая аналитика . Технологии бизнес- аналитики могут обрабатывать большие объемы структурированных, а иногда и неструктурированных данных, чтобы помочь идентифицировать, развивать и иным образом создавать новые стратегические возможности для бизнеса . Они стремятся облегчить интерпретацию этих больших данных . Выявление новых возможностей и реализация эффективной стратегии, основанной на знаниях, может обеспечить предприятиям конкурентное рыночное преимущество и долгосрочную стабильность. [2]
Бизнес-аналитика может использоваться предприятиями для поддержки широкого спектра бизнес-решений, от операционных до стратегических. Основные операционные решения включают позиционирование продукта или ценообразование . Стратегические бизнес- решения включают приоритеты, цели и направления на самом широком уровне. Во всех случаях BI наиболее эффективен, когда он объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из внутренних источников компании, такими как финансовые и операционные данные (внутренние данные). В сочетании внешние и внутренние данные могут предоставить полную картину, которая, по сути, создает «интеллект», который нельзя получить из какого-либо единственного набора данных. [3]Среди множества применений 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, которые облегчают поддержку принятия решений .
История [ править ]
Самое раннее известное использование термина « бизнес-аналитика» - в « Циклопедии коммерческих и деловых анекдотов» Ричарда Миллара Девенса (1865 г.). Девенс использовал этот термин, чтобы описать, как банкир сэр Генри Фернезе получил прибыль, получая и действуя в соответствии с информацией о своем окружении, прежде чем его конкуренты:
По всей Голландии, Фландрии, Франции и Германии он поддерживал полный и безупречный курс бизнес-аналитики. Таким образом, он первым получил известие о многочисленных сражениях, и падение Намюра увеличило его прибыль благодаря раннему получению этих новостей.
- Девенс, с. 210
По словам Девенса, способность собирать и соответствующим образом реагировать на полученную информацию является центральным элементом бизнес-аналитики. [6]
Когда Ханс Петер Лун , исследователь из IBM , использовал термин бизнес-аналитика в статье, опубликованной в 1958 году, он использовал определение интеллекта из словаря Вебстера : «способность воспринимать взаимосвязь представленных фактов таким образом, чтобы направлять действия в направлении желаемая цель ". [7]
Считается, что бизнес-аналитика в современном понимании произошла от систем поддержки принятия решений (DSS), которые были созданы в 1960-х годах и развивались в середине 1980-х годов. [ необходима цитата ] DSS возникла из компьютерных моделей, созданных для помощи в принятии решений и планировании. [ необходима цитата ]
В 1989 году Ховард Дреснер (впоследствии аналитик Gartner ) предложил бизнес-аналитику в качестве обобщающего термина для описания «концепций и методов улучшения принятия бизнес-решений с помощью систем поддержки, основанных на фактах». [8] Это было широко распространено только в конце 1990-х годов. [9]
Критики [ кто? ] рассматривают бизнес - аналитику просто как эволюцию бизнес-отчетности вместе с появлением все более мощных и простых в использовании инструментов анализа данных. В этом отношении он также подвергался критике [ кем? ] как маркетинговое модное слово в контексте всплеска « больших данных ». [10]
Определение [ править ]
По мнению Соломона Негаша и Пола Грея, бизнес-аналитику (BI) можно определить как системы, которые объединяют:
- Сбор данных
- Хранилище данных
- Управление знаниями
с анализом для оценки сложной корпоративной и конкурентной информации для представления планировщикам и лицам, принимающим решения, с целью повышения своевременности и качества входных данных для процесса принятия решений » [11].
Согласно Forrester Research , бизнес-аналитика - это «набор методологий, процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую и полезную информацию, используемую для более эффективного стратегического, тактического и оперативного анализа и принятия решений». [12] В соответствии с этим определением, бизнес - анализ включает в себя управление информацией ( интеграцию данных , качество данных , хранилищ данных, управление мастер-данными, Текст- и контент-аналитику, и др.). Поэтому Forrester рассматривает подготовку и использование данных как два отдельных, но тесно связанных сегмента архитектурного стека бизнес-аналитики.
Некоторые элементы бизнес-аналитики: [ необходима цитата ]
- Многомерное агрегирование и распределение
- Денормализация , теги и стандартизация
- Отчетность в реальном времени с аналитическим оповещением
- Метод взаимодействия с источниками неструктурированных данных
- Консолидация группы, бюджетирование и скользящие прогнозы
- Статистический вывод и вероятностное моделирование
- Оптимизация ключевых показателей эффективности
- Контроль версий и управление процессами
- Управление открытыми позициями
Forrester отличает это от рынка бизнес-аналитики , который представляет собой «только верхние уровни архитектурного стека бизнес-аналитики , такие как отчеты , аналитика и информационные панели ». [13]
По сравнению с конкурентной разведкой [ править ]
Хотя термин бизнес-аналитика иногда является синонимом конкурентной разведки (поскольку они обе поддерживают принятие решений ), бизнес-аналитика 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 помощью Актуальный акцент на конкурентах компании. В широком смысле бизнес-аналитика может включать в себя подмножество конкурентной разведки. [14]
По сравнению с бизнес-аналитикой [ править ]
Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика иногда используются как взаимозаменяемые, но есть альтернативные определения. [15] Томас Дэвенпорт , профессор информационных технологий и менеджмента в Babson College, утверждает, что бизнес-аналитику следует разделить на запросы , отчеты , онлайн-аналитическую обработку (OLAP), инструмент «предупреждений» и бизнес-аналитику. В этом определении бизнес-аналитика - это подмножество бизнес-аналитики, ориентированное на статистику, прогнозирование и оптимизацию, а не на функции отчетности. [16]
Данные [ редактировать ]
Деловые операции могут генерировать очень большой объем данных в виде электронных писем, записок, заметок из колл-центров, новостей, групп пользователей, чатов, отчетов, веб-страниц, презентаций, файлов изображений, видеофайлов и т. Д. маркетинговые материалы. Согласно Merrill Lynch , более 85% всей деловой информации содержится в этих формах; компания может использовать такой документ только один раз. [17] Из-за способа производства и хранения эта информация либо неструктурирована, либо частично структурирована .
Управление полуструктурированными данными - нерешенная проблема в индустрии информационных технологий. [18] Согласно прогнозам Gartner (2003), белые воротнички тратят 30–40% своего времени на поиск, поиск и оценку неструктурированных данных. BI использует как структурированные, так и неструктурированные данные. Первые легко найти, а вторые содержат большое количество информации, необходимой для анализа и принятия решений. [18] [19] Из-за сложности надлежащего поиска, поиска и оценки неструктурированных или полуструктурированных данных организации не могут использовать эти обширные хранилища информации, которые могут повлиять на конкретное решение, задачу или проект. В конечном итоге это может привести к принятию плохо информированных решений. [17]
Следовательно, при разработке решения для бизнес-аналитики / DW необходимо учитывать конкретные проблемы, связанные с полуструктурированными и неструктурированными данными, а также проблемы со структурированными данными. [19]
Неструктурированные данные против полуструктурированных данных [ править ]
Неструктурированные и полуструктурированные данные имеют разное значение в зависимости от их контекста. В контексте систем реляционных баз данных неструктурированные данные не могут храниться в предсказуемо упорядоченных столбцах и строках . Один тип неструктурированных данных обычно хранится в BLOB (большом двоичном объекте), универсальном типе данных, доступном в большинстве систем управления реляционными базами данных. Неструктурированные данные могут также относиться к нерегулярно или случайно повторяющимся шаблонам столбцов, которые варьируются от строки к строке [20], или к файлам на естественном языке, не имеющим подробных метаданных. [21]
Однако многие из этих типов данных, такие как электронная почта, текстовые файлы обработки текстов, PDF-файлы, PPT-файлы, файлы изображений и видеофайлы, соответствуют стандарту, который предлагает возможность метаданных. Метаданные могут включать такую информацию, как автор и время создания, и их можно хранить в реляционной базе данных. Следовательно, было бы правильнее говорить об этом как о полуструктурированных документах или данных [18], но, похоже, не было достигнуто определенного консенсуса.
Неструктурированные данные также могут быть просто знаниями бизнес-пользователей о будущих тенденциях в бизнесе. Бизнес-прогнозирование естественно согласуется с системой бизнес-аналитики, потому что бизнес-пользователи думают о своем бизнесе в совокупности. Сбор бизнес-знаний, которые могут существовать только в умах бизнес-пользователей, предоставляет некоторые из наиболее важных точек данных для полного решения бизнес-аналитики.
Ограничения полуструктурированных и неструктурированных данных [ править ]
Есть несколько проблем при разработке бизнес-аналитики с полуструктурированными данными. Согласно Инмон и Несавич, [22] некоторые из них:
- Физический доступ к неструктурированным текстовым данным - неструктурированные данные хранятся в огромном разнообразии форматов.
- Терминология - исследователям и аналитикам необходимо разработать стандартизированную терминологию.
- Объем данных - как указывалось ранее, до 85% всех данных существует в виде частично структурированных данных. Добавьте к этому пословный и семантический анализ.
- Возможность поиска неструктурированных текстовых данных - простой поиск по некоторым данным, например по яблоку, приводит к ссылкам, в которых есть ссылка на этот точный поисковый запрос. (Inmon & Nesavich, 2008) [22] приводит пример: «поиск производится по термину фелония. В простом поиске используется термин фелония, и везде есть ссылка на фелонию, попадание в неструктурированный документ. сделано. Но простой поиск является грубым. Он не обнаруживает упоминаний о преступлениях, поджогах, убийствах, хищениях, убийствах с использованием транспортных средств и т. д., хотя эти преступления являются разновидностями тяжких преступлений ".
Метаданные [ править ]
Чтобы решить проблемы с возможностью поиска и оценки данных, необходимо кое-что знать о содержании. Это можно сделать, добавив контекст с помощью метаданных . [17] Многие системы уже фиксируют некоторые метаданные (например, имя файла, автор, размер и т. Д.), Но более полезными будут метаданные о фактическом содержании - например, резюме, темы, упомянутые люди или компании. Две технологии, предназначенные для создания метаданных о контенте, - это автоматическая категоризация и извлечение информации .
Приложения [ править ]
Бизнес-аналитика может применяться для следующих бизнес-целей: [23]
- Показатели производительности и сравнительный анализ информируют бизнес-лидеров о прогрессе в достижении бизнес-целей ( управление бизнес-процессами ).
- Аналитика позволяет количественно оценивать бизнес-процессы, чтобы принимать оптимальные решения и выполнять поиск бизнес-знаний. Аналитика может по-разному включать интеллектуальный анализ данных , интеллектуальный анализ процессов , статистический анализ , прогнозную аналитику , прогнозное моделирование , моделирование бизнес-процессов , происхождение данных , сложную обработку событий и предписывающую аналитику .
- Бизнес-отчеты могут использовать данные бизнес- аналитики для информирования стратегии. Бизнес-отчетность может включать информационные панели , визуализацию данных , информационную систему для руководителей и / или OLAP.
- BI может облегчить сотрудничество как внутри, так и за пределами бизнеса, обеспечивая обмен данными и электронный обмен данными.
- Управление знаниями связано с созданием, распространением, использованием и управлением бизнес-аналитикой и бизнес-знаниями в целом. Управление знаниями ведет к управлению обучением и соблюдению нормативных требований .
Торговая площадка [ править ]
В своем отчете за 2013 год Gartner классифицировал поставщиков бизнес-аналитики как независимых поставщиков услуг для чистых игр или консолидированных поставщиков. [24] [25] В 2012 году службы бизнес-аналитики получили выручку в размере 13,1 миллиарда долларов. [26]В 2019 году рынок бизнес-аналитики в Европе был потрясен новым законодательством GDPR (General Data Protection Regulation), которое возлагает ответственность за сбор и хранение данных на пользователя данных со строгими законами, обеспечивающими соответствие данных. Рост в Европе неуклонно рос с мая 2019 года, когда был введен GDPR. Законодательство переориентировало компании на взгляд на свои собственные данные с точки зрения соблюдения требований, но также открыло будущие возможности использования персонализации и внешних поставщиков бизнес-аналитики для увеличения доли рынка. [27]
См. Также [ править ]
- Бухгалтерская разведка
- Аналитические приложения
- Маркетинг искусственного интеллекта
- Мониторинг деловой активности
- Бизнес-аналитика 2.0
- Программное обеспечение для бизнес-аналитики
- Обнаружение бизнес-процессов
- Управление бизнес-процессами
- Клиентская динамика
- Разработка решений
- Системы планирования предприятия
- Комплексное бизнес-планирование
- Информационная система управления
- Мобильная бизнес-аналитика
- Оперативная разведка
- Технологический майнинг
- Бизнес-аналитика в реальном времени
- Аналитика продаж
- Тестируй и учись
Ссылки [ править ]
- ^ Dedič Н. & Stanier С. (2016). «Измерение успешности изменений существующих решений бизнес-аналитики для улучшения отчетов бизнес-аналитики» (PDF) . Измерение успешности изменений существующих решений бизнес-аналитики для улучшения отчетов бизнес-аналитики. Конспект лекций по обработке деловой информации . Конспект лекций по обработке деловой информации. 268 . Издательство Springer International. С. 225–236. DOI : 10.1007 / 978-3-319-49944-4_17 . ISBN 978-3-319-49943-7.
- ^ ( Руд, Оливия (2009). Факторы успеха бизнес-аналитики: инструменты для согласования вашего бизнеса в глобальной экономике . Хобокен, Нью-Джерси: Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-39240-9.)
- ^ Кокер, Фрэнк (2014). Пульс: основные признаки вашего бизнеса . Издательство Ambient Light. С. 41–42. ISBN 978-0-9893086-0-1.
- ^ Чага, R & Grandhi, S 2013, «Почему Business Intelligence? Значение инструментов бизнес-аналитики и интеграции управления бизнес-аналитикой с корпоративным управлением », Международный журнал электронного предпринимательства и инноваций, т. 4, №2, с. 1-14. https://www.researchgate.net/publication/273861123_Why_Business_Intelligence_Significance_of_Business_Intelligence_Tools_and_Integrating_BI_Governance_with_Corporate_Governance
- ^ Золотой, Бернард (2013). Веб-сервисы Amazon для чайников . Для чайников. Джон Вили и сыновья. п. 234. ISBN 9781118652268. Проверено 6 июля 2014 года .
[...] традиционные инструменты бизнес-аналитики или хранилищ данных (термины используются настолько взаимозаменяемо, что их часто называют BI / DW) чрезвычайно дороги [...]
- ^ Миллер Девенс, Ричард (1865). Циклопедия коммерческих и деловых анекдотов; Состоит из интересных воспоминаний и фактов, примечательных черт характера и юмора купцов, торговцев, банкиров и т. Д. Во всех возрастах и странах . Д. Эпплтон и компания. п. 210 . Проверено 15 февраля 2014 года .
бизнес-аналитика.
- ^ HP Luhn (1958). «Система бизнес-аналитики» (PDF) . Журнал исследований и разработок IBM . 2 (4): 314–319. DOI : 10.1147 / rd.24.0314 . Архивировано из оригинального (PDF) 13 сентября 2008 года.
- ↑ DJ Power (10 марта 2007 г.). «Краткая история систем поддержки принятия решений, версия 4.0» . DSSResources.COM . Проверено 10 июля 2008 года .
- ^ Power, DJ "Краткая история систем поддержки принятия решений" . Проверено 1 ноября 2010 года .
- ^ «Расшифровка модных словечек больших данных» . cio.com. 2015.
BI относится к подходам, инструментам и механизмам, которые организации могут использовать, чтобы держать руку на пульсе своего бизнеса.
Также называется несексуальными версиями - «дашбординг», «ИСУ» или «отчетность».
- ↑ Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (21 ноября 2008 г.). Обзор темы: Бизнес-аналитика . DOI : 10.1007 / 978-3-540-48716-6 . ISBN 978-3-540-48715-9.
- ^ Эвельсон Борис (21 ноября 2008). «Обзор темы: бизнес-аналитика» .
- ^ Эвельсон Борис (29 апреля 2010). «Хотите знать, что ведущие аналитики данных Forrester думают о бизнес-аналитике и предметной области?» . Архивировано из оригинала на 6 августа 2016 года . Проверено 4 ноября 2010 года .
- ^ Kobielus, Джеймс (30 апреля 2010). «Что не БИ? О, не заводи меня .... К сожалению , слишком поздно ... Вот идет ...» В архиве с оригинала на 7 мая 2010 года . Проверено 4 ноября 2010 года .
«Бизнес-аналитика» - это не зависящий от предметной области сборник всех типов аналитических данных, которые могут быть доставлены пользователям в отчетах, информационных панелях и т. Д.
Когда вы указываете предметную область для этой аналитики, вы можете ссылаться на «конкурентную разведку», «рыночную аналитику», «социальную разведку», «финансовую разведку», «кадровую разведку», «аналитику цепочки поставок» и т.п.
- ^ "Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики?" . timoelliott.com. 9 марта 2011 . Проверено 15 июня 2014 года .
- ^ Henschen Даг (4 января 2010). «Аналитика в действии: вопросы и ответы с Томом Дэвенпортом» (интервью).
- ^ a b c Рао Р. (2003). «От неструктурированных данных к практическому анализу» (PDF) . ИТ-специалист . 5 (6): 29–35. DOI : 10.1109 / MITP.2003.1254966 .
- ^ a b c Блумберг, Р. и С. Атре (2003). «Проблема неструктурированных данных» (PDF) . Обзор DM : 42–46. Архивировано из оригинального (PDF) 25 января 2011 года.
- ^ а б Негаш, S (2004). «Бизнес-аналитика» (PDF) . Коммуникации Ассоциации информационных систем . 13 : 177–195. DOI : 10.17705 / 1CAIS.01315 . Архивировано из оригинального (PDF) 15 декабря 2011 года.
- ^ Inmon, WH (25 июля 2014). «Распутывая определение неструктурированных данных» . Центр больших данных и аналитики . IBM . Проверено 8 мая 2018 .
- ^ Xing, FZ; Cambria, E .; Велш, RE (2018). «Финансовое прогнозирование на основе естественного языка: обзор» (PDF) . Обзор искусственного интеллекта . 50 (1): 49–73. DOI : 10.1007 / s10462-017-9588-9 . hdl : 1721,1 / 116314 . S2CID 207079655 .
- ^ a b Инмон, Б. и А. Несавич, «Неструктурированные текстовые данные в организации» из «Управление неструктурированными данными в организации», Prentice Hall 2008, стр. 1–13
- ^ Feldman, D .; Химмельштейн, Дж. (2013). Разработка приложений бизнес-аналитики для SharePoint . O'Reilly Media, Inc., стр. 140–1. ISBN 9781449324681. Проверено 8 мая 2018 .
- ↑ Эндрю Браст (14 февраля 2013 г.). «Gartner публикует Magic Quadrant бизнес-аналитики за 2013 год» . ZDNet . Проверено 21 августа 2013 года .
- ^ Pendse, Найджел (7 марта 2008). «Консолидации в индустрии бизнес-аналитики» . Отчет OLAP .
- ^ «Gartner говорит, что мировой рынок бизнес-аналитики, CPM и аналитических приложений / программного обеспечения для управления производительностью вырос на семь процентов в 2012 году» . Gartner.com . Дата обращения 11 мая 2017 .
- ^ Рост SaaS BI резко возрастет в 2010 году | Облачные вычисления . InfoWorld (1 февраля 2010 г.). Проверено 17 января 2012 года.
Библиография [ править ]
- Ральф Кимбалл и др. "Набор инструментов жизненного цикла хранилища данных" (2-е изд.) Wiley ISBN 0-470-47957-4
- Питер Рауш, Алаа Шета, Аладдин Айеш: Бизнес-аналитика и управление производительностью: теория, системы и промышленные приложения , Springer Verlag UK, 2013, ISBN 978-1-4471-4865-4 .
- Муньос, JM (2017). Глобальная бизнес-аналитика. Рутледж: Великобритания. ISBN 978-1-1382-03686
Внешние ссылки [ править ]
 | Викискладе есть медиафайлы по теме бизнес-аналитики . |
- Чаудхури, Сураджит; Даял, Умешвар; Нарасайя, Вивек (август 2011 г.). «Обзор технологии бизнес-аналитики» . Коммуникации ACM . 54 (8): 88–98. DOI : 10.1145 / 1978542.1978562 . Проверено 26 октября 2011 года .
