Чат с автором

Роль данных в бизнесе

В наше время бизнес не может существовать без использования данных. Бизнес-аналитика – это процесс сбора, анализа и интерпретации данных с целью принятия решений для улучшения бизнеса. В этой статье мы рассмотрим, как использовать данные для улучшения бизнеса.

В первую очередь, нужно определить, какие данные важны для вашего бизнеса. Это может быть информация о продажах, клиентах, конкурентах, финансах и т.д. Чем больше данных вы соберете, тем точнее будут ваши выводы.

Анализ данных в бизнес-аналитике

Как только вы собрали достаточно данных, необходимо провести их анализ. Для этого можно использовать различные инструменты и системы, такие как Excel, Tableau, Power BI и другие. При анализе данных важно обращать внимание на их качество, достоверность и полноту. Неправильное аналитическое решение может привести к ошибкам и негативным последствиям для бизнеса.

Когда вы проанализировали данные, вы можете использовать их для принятия решений. Например, вы можете определить, какие продукты наиболее популярны среди клиентов, и сосредоточиться на развитии этих продуктов. Или вы можете определить, какие рекламные каналы наиболее эффективны, и увеличить бюджет на эти каналы.

Также бизнес-аналитика может помочь вам предсказать будущие тенденции и сделать прогнозы на основе данных. Например, вы можете предсказать, как изменится спрос на определенный продукт в будущем и подготовиться к этому заранее.

Большие данные и бизнес-аналитика

Чтобы иметь возможность сделать полезные выводы для бизнеса и получить полезные зависимости и скрытые зависимости, которые можно использовать для извлечения выгодных для компании гипотез и получения прибыли, используют Большие данные.

Большие данные – это собранные со множества источников огромные массивы данных в любом виде в разнообразных форматах:

• Текстовый,
• Наборы чисел (бинарные данные),
• Изображения,
• Видео,
• удио,

Сегодня мы уже имеем различные потоки данных:

• Информацию с баз данных,
• Cтримы видеопотоков,
• Стримы аудиопотоков.

Что такое большие данные

Большие данные связывают с тремя V

• Volume (объем),
• Variety (разнообразие форматов),
•  Velocity (скорость прироста).

Большие данные – это такие данные, которые нельзя обработать на одном компьютере.

Шуточное определение больших данных

Существуют 3 больших направления работы с большими данными:

1. Big Data,
2. Data Mining,
3. Mashine Learning.

Более подробно остановлюсь на втором направлении.

Data Mining

Позволяет доставать из всей всей этой информации полезную информацию, которую можно будет в последствии использовать для вычлинения полезных зависимостей и скрытых зависимостей, чтобы потом это можно было использовать в дальнейшей работе.

Структурирование разнообразных сведений, поиск скрытых и неочевидных связей для приведения к единому знаменателю. Data Mining можно отнести к одному из инструментов бизнес-аналитики.

Системы бизнес-аналитики (BI)

Чтобы качественно анализировать данные, бизнес-аналитики используют аналитические системы. Можем выяснить какие из существующих BI-инструментов самые популярные на сегодняшний день. Для этого обратимся к отчетам исследовательской консалтинговой компании Gartner.

Магический квадрант Гартнера – Поставщики BI

«Магический квадрант» компания Gartner называет отчет, с анализом какого-либо сегмента рынка, в котором представлены поставщики на графике с четвертями:

1. Лидеры,
2. Претенденты,
3. Дальновидные игроки, – Нишевые игроки.

Из квадранта Гартнера BI видно, что лидерами среди поставщиков BI систем являются:

1. Microsoft со своим инструментом – Power BI,
2. Tableau,
3. Qlik со своим продуктов – QlikView.

Российские популярные BI-системы

Среди российских наиболее популярных BI-систем, с которыми мне приходилось сталкиваться, я могу выделить две платформы, это:

1. Yandex DataLens. Приходилось делать дашборды в DataLens в сфере ритейла. Мне понравился сам факт специфического подхода в интерфейсе платформы, но возможности в гибкости инструментов, на мой взгляд, уступают привычному мне Power BI. Надеюсь, данная BI-система будет развиваться.
2. Visiology. Могу порекомендовать эту компанию и их платформу, так как сталкивался с ее представителями еще на первой стажировке в бизнес-аналитике.

Бизнес-аналитика для оптимизации бизнес-процессов и снижения рисков

Бизнес-аналитика также помогает снизить риски. Например, если вы планируете запустить новый продукт на рынок, вы можете провести исследование рынка, чтобы определить, насколько востребован этот продукт. Это поможет вам сократить риски и снизить возможные потери.

Исследования рынка

Можно найти уже проведенные исследования рынка. Среди платных российских исследований выделю такие ресурсы, как:

• РБК Магазин исследований
• BusinesStat Готовые обзоры рынков
• Индексбокс Маркетинг Готовые исследования

Но можно так же найти достаточно информативные бесплатные готовые исследования рынка. Среди бесплатных российских исследований отмечу такой ресурс, как:

• Tebiz Group Маркетинговые исследования и отчеты

Кроме того, бизнес-аналитика помогает увеличить эффективность бизнеса. Например, если вы заметили, что некоторые процессы в вашей компании занимают слишком много времени и ресурсов, вы можете провести анализ, чтобы определить, какие из этих процессов можно оптимизировать, чтобы увеличить эффективность и снизить затраты.

Кроме того, бизнес-аналитика может помочь улучшить взаимодействие с клиентами. Например, вы можете использовать данные о клиентах для создания персонализированных продуктов и услуг, увеличивая тем самым лояльность клиентов и улучшая их опыт взаимодействия с вашим бизнесом.

Наконец, бизнес-аналитика может помочь вам конкурировать на рынке. Анализ данных конкурентов может помочь вам определить их слабые места и преимущества, что поможет вам разработать стратегию, которая позволит конкурировать на равных условиях.

Инструменты бизнес-аналитики

К инструментам Business Intelligence можно отнести интерактивную аналитическую обработку OLAP. Для реализации целей бизнес-аналитики используют BI-системы, о которых мы писали выше.

С помощью, например, того же Power BI можно относительно быстро найти полезные закономерности в датасетах с данными, которые предоставила компания.

С помощью BI-инструментов можно создать стратегический дашборд для руководства компании, инвесторов или учредителей, опираясь на который они будут корректировать свои решения, благодаря обнаружению скрытых зависимостей.

Дашборды могут быть разных уровней:

• Стратегические отчеты,
• Аналитический отчет,
• Оперативный отчет.

Целевая аудитория стратегических дашбордов, как мы уже выяснили, является ТОП-менеджмент. Например, аналитические  дашборды предназначены для руководителей отделов и формируются на основе оперативных данных.

Благодаря дашбордам руководители на местах удобно отслеживают эффективность работы отдела на основе оперативных данных, отслеживают метрики и имеют возможность принимать более обоснованные решения.

В заключение

В целом, бизнес-аналитика является необходимым инструментом для улучшения бизнеса. Она помогает в таких направлениях, как:

• Принятие обоснованных решений на основе данных,
• Снижение рисков,
• Повышение эффективности,
• Оптимизация расходов и бизнес-процессов,
• Улучшение взаимодействия с клиентами,
• Успешное конкурирование на рынке.

Кроме того, бизнес-аналитика позволяет увидеть бизнес в целом, помогает выявить проблемные области и потенциальные возможности для улучшения.

Однако, необходимо учитывать, что бизнес-аналитика может быть дорогой и сложной. Она требует квалифицированных специалистов, соответствующих инструментов и технологий, а также значительных затрат на обработку и хранение данных.

Поэтому, перед тем как приступить к бизнес-аналитике, необходимо оценить ее целесообразность и определить, какие данные и аналитические инструменты необходимы для достижения поставленных целей.

“Бизнес-аналитика – это неотъемлемая часть современного бизнеса, которая помогает улучшать работу бизнес-процессов, снижать риски, улучшать взаимодействие с клиентами и конкурировать на рынке. Без использования данных и аналитических инструментов на основе современных технологий, бизнес не может быть эффективным и конкурентоспособным.”

Список литературы и источники:

1. Годовой отчет в Excel 2022 Интерактивный дашборд, Институт Бизнес Аналитики
2. Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть, Нетология

Соавтор статьи: Андрей Рудик, Специализация: BI-аналитика, Портфельное инвестирование, Создание сайтов, Техническое SEO, Опыт: 9 лет.