Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики: правильный выбор данных

• Бизнес
• 12 июня 2025 г.

Парт Пандья

BI помогает компаниям понять, что произошло в прошлом и что происходит в настоящем, в то время как BA дает им возможность не только предсказать будущее, но и понять, почему все произошло так, как они сделали, что способствовало этому и что можно сделать, чтобы изменить результат в будущем.

Данные есть везде.

Каждая сделка закрыта, каждое взаимодействие с клиентами, каждый операционный процесс. 

Каждая система генерирует данные. Ваша ERP, CRM, HRIS, SCM, POS и многое другое. Ваши кампании по электронной почте, аналитика веб-сайтов, чат-боты, опросы NPS и даже датчики на вашем инвентаре или этаже магазина.

Но только сырые данные — это просто шум.

Она становится мощной только тогда, когда она организована в проницательность, предвидение и мощные бизнес-решения.

Вот где бизнес использует Data Science Услуги Специально для бизнес-аналитики и аналитики.

Оба помогают в принятии решений, но служат разным целям.

Этот блог разбивает разницу между бизнес-аналитикой и бизнес-аналитикой в простых терминах.

Прежде чем перейти к BI vs BA, давайте сначала узнаем больше о бизнес-аналитике или BI.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) - это процесс сбора, управления, анализа и визуализации необработанных организационных данных для получения полезной информации. Эти идеи используются лицами, принимающими решения, для принятия более эффективных решений в отношении бизнес-операций и стратегий. BI прошел долгий путь от своих предшественников, систем управления данными и систем поддержки принятия решений (DSS), которые появились в 1960-х и 70-х годах.

BI больше не только о отчетах, диаграммах и приборных панелях.

Это первый шаг к замене решений, основанных на чувстве кишечника, на управление бизнесом, основанное на данных.

Роль бизнес-аналитики заключается в том, чтобы рассказать, «что и как это произошло» (описательная аналитика). 

Резюме исторических и текущих организационных данных помогает отслеживать производительность, определять тенденции и понимать текущее состояние вашего бизнеса.

Популярные методы бизнес-аналитики, используемые предприятиями или инструментами бизнес-аналитики для получения сводки организационных данных, являются Data Mining, анализ данных, загрузка для передачи экстракта (ETL), описательный анализ, визуализация данных, запрос, онлайн-аналитическая обработка (OLAP) и многое другое.

BI дает лицам, принимающим решения, ответы на следующие вопросы:

• Хотите узнать о прошлых продажах?
• Хотите отслеживать инвентаризацию по регионам?
• Хотите сравнить показатели продаж за прошлый квартал?

BI, скорее, платформы бизнес-аналитики, такие как Tableau, Microsoft Power BI, Qlik Sense, Looker и другие, предоставляют мгновенные ответы на все такие вопросы, все в одном месте.

Организационные отделы, которые используют бизнес-аналитику, - это продажи, финансы, бухгалтерский учет, маркетинг, HR, обслуживание клиентов, исполнительное руководство и операции.

Некоторые реальные примеры бизнес-аналитики:

• Lotte внедрила аналитику клиентского опыта для решения проблемы высокого уровня отказа от корзины покупок (SCAR), несмотря на то, что она привлекает миллионы посетителей ежедневно.
• Компания Coca-Cola Bottling экономила 260 часов в год за счет автоматизации процессов ручной отчетности с внедрением BI самообслуживания. Также она решила вопрос ограниченного и реального доступа к данным о продажах и операциях.
• Корпорация Чарльза Шваба использовала BI-решение для объединения данных из всех своих филиалов в США в единую платформу. Это централизованное представление позволило руководителям филиалов выявлять сдвиги в потребностях клиентов в инвестициях и позволило руководству быстро оценивать региональные показатели. 

Все, что вам нужно, это либо нанять инженера бизнес-аналитики, либо сотрудничать с компанией, предлагающей услуги визуализации данных, либо получить практический опыт работы с инструментами BI.

Узнать больше о Облачный бизнес-аналитика.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика - это процесс анализа данных (структурированных, неструктурированных и полуструктурированных) для выявления идей и прогнозов, которые могут быть использованы для улучшения принятия бизнес-решений. Подход включает в себя использование статистических методов, количественных методов, вычислительных технологий, прогнозного моделирования, прогнозирования и многое другое для превращения необработанных данных в действенную информацию.

BA идет глубже, чем просто «что случилось» и «как это произошло» BI. Это помогает организациям формировать и обеспечивать свое будущее.

Бизнес-аналитика играет важную роль в оказании помощи организациям в принятии обоснованных решений, улучшении операций, получении конкурентного преимущества, прогнозировании проблем, смягчении рисков и многом другом.

Вот как:

Бизнес-аналитика состоит из четырех уровней или типов:

1. описательный - Что случилось?
2. диагностический — Почему это произошло?
3. предсказательный — Что может произойти дальше?
4. предписывающий — Какое лучшее действие предпринять?

Чем выше уровень, тем умнее бизнес-решения.

Методы бизнес-аналитики, используемые на всех этих уровнях, удовлетворяя конкретным требованиям, являются наиболее эффективными. Управление данными, интеллектуальное использование данных или KDD (открытие знаний в данных), хранение данных, визуализация данных, отчетность, выявление первопричины, прогнозирование, статистический анализ, текстовый майнинг и многое другое. 

BA — это то, во что инвестируют лица, принимающие решения, когда они хотят получить ответы на следующие вопросы:

• Какой клиент может уйти?
• Сколько запасов нам понадобится на праздничный сезон, который через пять месяцев?
• Каково будет влияние изменения ценовой стратегии в праздничный сезон?

Или любой такой вопрос, который дает им представление о том, что ждет их в будущем и как они могут принимать решения, основанные на данных, которые могут дать им лучший контроль над прогнозируемым будущим.

Финансы, продажи, цепочка поставок, маркетинг, HR, операции и другие бизнес-отделы получают выгоду от использования бизнес-аналитики.

Некоторые эффективные примеры бизнес-аналитики в реальном мире включают:

• Microsoft использовала бизнес-аналитику, в частности аналитику рабочего пространства, для оценки влияния переезда офиса на сотрудничество и производительность. После переезда время в пути сократилось на 46%, сэкономив около $520 000 в год. Команды также встречались чаще, показывая, что умное планирование рабочего пространства может улучшить сотрудничество и сэкономить время.
• PepsiCo использует прогнозную аналитику через свою облачную платформу данных и аналитики Pep Worx для таргетирования правильных потребителей с правильными продуктами. Например, она определила 24 миллиона американских домохозяйств, которые, вероятно, купят Quaker Overnight Oats, и нацелила их через конкретных розничных продавцов, что обеспечило 80% роста продаж продукта в первый год. 
• Uber улучшил поддержку клиентов, используя ML и NLP с помощью своего помощника по обслуживанию клиентов (COTA) - инструмента, предназначенного для улучшения возможностей обслуживания клиентов. После тестирования A / B своей обновленной версии COTA v2 компания увидела снижение среднего времени обработки билетов на 7% и лучшую точность разрешения, что привело к повышению удовлетворенности клиентов и значительной экономии затрат.

Предприятия используют различные инструменты бизнес-аналитики, такие как QlikView, Sisense, SAS, Splunk, KNIME, Big Data Analytics и многое другое.

Узнать о том, Влияние науки о данных на предприятиях.

Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики: основные различия

BI фокусируется на предоставлении информации в реальном времени о повседневной деятельности, в то время как BA дает организациям возможность прогнозировать будущие тенденции, прогнозировать результаты и принимать обоснованные решения о том, что ждет впереди. Хотя BI и бизнес-аналитика иногда используются взаимозаменяемо, они служат различным целям и предлагают различные преимущества.

Давайте рассмотрим основные различия между BI и BA в деталях.

Сходства между бизнес-аналитикой и бизнес-аналитикой

Как бизнес-аналитика, так и аналитика превращают данные в идеи, которые компании могут использовать для принятия обоснованных решений, стимулирования роста и сохранения конкурентоспособности. Хотя они часто используются взаимозаменяемо, BI и BA выполняют различные, но взаимодополняющие роли в анализе данных и принятии стратегических решений.

Вот некоторые сходства между BI и BA:

• Обе направлены на повышение эффективности и производительности в бизнесе.
• Обе организации поддерживают принятие решений на различных уровнях, от повседневных операций до стратегии высокого уровня.
• Оба дополняют друг друга; на самом деле, BI формирует прочную основу для BA.
• Обе эти цели направлены на снижение риска и неопределенности в принятии бизнес-решений, помогая лидерам действовать с уверенностью.
• Оба включают сбор данных из нескольких источников (CRM, ERP, социальные сети и т. Д.), Чтобы создать единый взгляд на бизнес, разбив хранилища данных.
• Оба подчеркивают визуализацию данных, делая сложные идеи доступными через панели инструментов, диаграммы и отчеты, которые могут понять нетехнические пользователи.
• Оба помогают отслеживать KPI, отслеживать тенденции и обеспечивать согласованность со стратегическими целями.
• Оба они выигрывают от автоматизации (например, составление графика отчетов, прогнозные оповещения), чтобы сэкономить время и сократить ручную работу.
• В конечном счете, оба способствуют стратегическому росту, превращая необработанные данные в действенный интеллект, позиционируя компанию для инноваций и гибкости.

В двух словах, бизнес-аналитика и аналитика помогают интерпретировать данные для действий. Но когда вам нужно идти дальше, например, автоматизировать понимание и моделировать сложные сценарии, именно здесь появляется наука о данных.

Учиться Как наука о данных превращает данные в доллары с помощью интеллектуальных бизнес-решений.

BI vs BA: какой из них подходит для вашего бизнеса?

Если вы являетесь предприятием, которое изо всех сил пытается отслеживать эффективность работы отделов, а ручные таблицы просто больше не сокращают ее, бизнес-аналитика (BI) может быть правильным выбором. но если вы пытаетесь найти первопричину тенденций, выявить закономерности или смоделировать сценарии «что если» для поддержки долгосрочного планирования, то бизнес-аналитика (BA) может быть лучшим выбором для вашего бизнеса прямо сейчас.

На решение будет напрямую влиять, пытаетесь ли вы отслеживать показатели или хотите их трансформировать.

Давайте лучше поймем это с некоторыми практическими вариантами использования BI и BA.

Когда выбрать бизнес-аналитику

Если ваша команда продаж экспортирует еженедельные номера из вашей собственной CRM в Excel, маркетинг извлекает данные кампании из нескольких рекламных платформ и вручную обновляет цифры доходов. 

Выберите BI: централизовать данные в панели мониторинга в реальном времени и исключить ручную отчетность.

Если вы принимаете решения по недвижимости, который хочет автоматизировать периодические отчеты из разных отделов - финансов, операций и лизинга - чтобы помочь вам отслеживать такие показатели, как доход от аренды, коэффициенты занятости, рентабельность инвестиций и расходы на недвижимость.

Выберите BI: Не только для преодоления медленных обновлений, ошибок и противоречивых чисел во время обзоров, но и для получения централизованного представления о тенденциях доходов в режиме реального времени, эффективности инвестиций и многом другом.

Если вы являетесь глобальной стоматологической клиникой и хотите помочь своим сотрудникам получить лучший доступ к обследованиям пациентов, графикам, ключевым показателям, ежедневным задачам и многое другое для лучшей координации и опыта пациентов.

Выберите BI: предоставить им централизованный портал для персонала, который будет использовать данные из различных источников и даст им визуальный обзор ежедневных операций.

Когда выбрать бизнес-аналитику

Если вы хотите диагностировать отток клиентов в вашем бизнесе SaaS, который увеличился за последний квартал.

Выберите BA: Для того чтобы понять, почему произошел отток. Используйте когортный анализ для сегментирования пользователей по дате регистрации или поведению, применяйте логистическую регрессию для выявления ключевых факторов, влияющих на отток, и используйте анализ выживаемости для оценки удержания клиентов с течением времени.

Если вы заметили снижение своевременных поставок за последний месяц, вам нужно выяснить первопричину.

Выберите BA: Для анализа эффективности маршрута, весовых моделей отгрузки и производительности поставщиков используйте регрессионный анализ, чтобы определить, как расстояние, модели трафика или тип перевозчика влияют на задержки, и определить эксплуатационные пробелы для оптимизации.

Если ваша команда разработчиков продукта стремится улучшить функции продукта, расставляя их приоритеты на основе поведения пользователей и обратной связи.

Выберите BA: Для анализа частоты и глубины использования функций, использовать кластерный анализ для группирования пользователей по поведению и потребностям, а также майнить данные NPS и настроения, чтобы связать обратную связь с шаблонами использования.

Если вы не уверены, как бизнес-аналитика может помочь решить проблемы, с которыми сталкивается ваш бизнес в настоящее время, рассмотрите возможность консультирования экспертов в области услуг анализа данных, чтобы определить наиболее подходящие решения для ваших потребностей.

Как насчет объединения BI и BA?

BI и BA могут сосуществовать, чтобы обеспечить преимущество предприятия более всеобъемлющей стратегии, чтобы максимально использовать имеющиеся у них данные. Использование BI и BA вместе дает вам видимость полного спектра. Это дает вашему бизнесу возможность извлечь выгоду из описательной силы BI наряду с предсказательной силой BA. Это означает, что 

Возьмем сценарий: коммерческий банк стремится оптимизировать риски, эффективно контролируя ежедневную производительность. 

В подходе BI + BA панели инструментов будут отображать в реальном времени выплаты по кредитам, приток депозитов и отраслевые карты показателей. Он может даже вызывать предупреждения, если объемы вывода средств резко возрастут или рост депозитов замедлится. Кроме того, передовые модели аналитики (например, логистическая регрессия, деревья решений, моделирование Монте-Карло) постоянно оценивают вероятность дефолта каждого сегмента клиентов. Эти оценки рисков плавно возвращаются в панель инструментов BI. Это дает менеджерам по взаимоотношениям с клиентами один источник истины как для производительности, так и для прогнозов.

Заключительные мысли о BI против бизнес-аналитики

Как бизнес-аналитика, так и бизнес-аналитика играют решающую роль в оказании помощи организациям в использовании их данных, но они служат различным целям. BI фокусируется на понимании того, что произошло, организуя и визуализируя исторические данные, позволяя компаниям контролировать производительность и принимать обоснованные решения.

С другой стороны, Business Analytics использует статистический анализ и прогнозное моделирование для прогнозирования будущих тенденций, выявления возможностей и стимулирования стратегического роста.

Выбор между BI и BA зависит от ваших бизнес-целей, текущей зрелости данных и конкретных идей, которые вам нужны. Для многих предприятий лучший подход - это сочетание обоих, использование BI для поддержания операционной ясности при применении BA для инноваций и опережать конкурентов.

FAQs на бизнес-аналитике vs Business Analytics