Business Intelligence eller affärsanalys

Vad är Business Intelligence?

Business intelligence är processen att samla in, lagra och analysera data från affärsverksamhet. BI ger omfattande verksamhetssiffror, nästan i realtid, som gör att du kan fatta bättre beslut. Med bättre Business Intelligence kan du skapa benchmarks för resultat, upptäcka marknadstrender, öka efterlevnaden och förbättra nästan varje aspekt av verksamheten. Läs mer om Business Intelligence och varför det är viktigt för ditt företag.

Vad är skillnaden mellan affärsanalys och dataanalys?

Affärsanalys handlar om att använda företagets data till att förutsäga trender och resultat. Affärsanalys inbegriper dataextrahering, statistisk analys och prognosmodeller som bidrar till att fatta mer välgrundade beslut.

Dataanalys är den tekniska processen att extrahera, rensa och omvandla data samt att skapa system för datahantering. När vi gör dataanalyser tar vi stora mängder data för att hitta trender och lösa problem. Dataanalys används inom många olika arbetsområden – från myndigheter till forskning. Det är inte bara inom affärslivet.

Vad är skillnaden mellan Business Intelligence, affärsanalys och dataanalys?

I alla dessa processer används data för att förbättra verksamheten, men vi ska gå lite längre för att verkligen förstå nyanserna mellan dem.

Business Intelligence jämfört med affärsanalys

Den största skillnaden mellan Business Intelligence och affärsanalys är vilka frågor de besvarar.

Fokus för Business intelligence ligger på deskriptiv analys
Med BI prioriteras deskriptiv analys, vilket ger en sammanfattning av historisk och aktuell data för att visa vad som har hänt eller vad som händer just nu. BI svarar på frågorna "vad" och "hur" så att du kan upprepa det som fungerar och förändra det som inte går lika bra.

Fokus för affärsanalys ligger på prediktiv analysAffärsanalys, å andra sidan, prioriterar prediktiv analys som använder dataextrahering, modeller och maskininlärning för att avgöra sannolikheten för framtida resultat. Affärsanalys svarar på frågan "varför" så att den kan göra mer välgrundade prognoser för vad som kommer att hända. Med affärsanalys kan du förutsäga utvecklingar och göra de förändringar som krävs för att lyckas.

Använda BI och affärsanalys i verkligheten
Vi ska illustrera de här skillnaderna genom att visa hur BI och affärsanalys kan användas i verkligheten. I det här exemplet har du en onlinebutik där du säljer smycken som du har tillverkat själv. BI ger dig användbara rapporter om hur det har gått tidigare och hur det går nu. BI visar att försäljningen av dina blå fjäderörhängen har skjutit i höjden i Utah de senaste tre veckorna. Du bestämmer dig därför för att tillverka fler blå fjäderörhängen så att du kan tillgodose efterfrågan.

Affärsanalysen ställer frågan "Varför ökade försäljningen av blå fjäderörhängen i Utah?" Genom att extrahera data från din webbplats kan du se att den största delen av trafiken kommer från ett inlägg från en modebloggare i närheten av Salt Lake City som har burit dina örhängen. Den insikten gör att du bestämmer dig för att skicka örhängen som gåvor till några andra stora modebloggare runtom i USA. Du använder informationen om den tidigare försäljningen för att räkna ut hur många örhängen du behöver göra och hur mycket material du behöver beställa för att tillgodose efterfrågan om de här bloggarna skulle publicera något om örhängena.

Affärsanalys jämfört med dataanalys

Skillnaden mellan affärsanalys och dataanalys är lite mer subtil och termerna används ofta synonymt inom affärslivet, särskilt i förhållande till BI.

Dataanalys är ett brett paraply för att hitta insikter i data
Dataanalys kan gälla alla analysformer – i ett kalkylblad, en databas eller en app – där avsikten är att upptäcka trender, identifiera anomalier eller mäta resultat. Ytterligare kunskaper i matematik eller IT kan hjälpa dataanalytiker att göra allt från att hantera en prenumerantdatabas till att beräkna avkastning för en potentiell investering.

Fokus för affärsanalys är att identifiera operationella insikter
Fokus för affärsanalys är hur verksamheten fungerar överlag och hur det dagliga arbetet utförs. En affärsanalytiker har mindre att göra med den tekniska biten av analys och mer med hur datainsikterna används i praktiken. Några arbetsuppgifter kan vara att skapa ett strömlinjeformat arbetsflöde eller att välja de bästa leverantörerna.

Använda affärsanalys och dataanalys i verkligheten
Låt oss gå tillbaka till exemplet med onlinebutiken för smycken. En dataanalytiker skulle titta på hur människor använder webbplatsen, identifiera trender i trafiken, analysera besökarnas demografi och kanske till och med skapa ett system för att spåra hur kunderna klickar sig igenom olika sidor. En affärsanalytiker skulle arbeta mer med hur den datan används i praktiken och hur den kan hjälpa dig att fatta beslut om att köpa annonser, skapa nya produkter och uppdatera webbplatsen.

Bedöm vilka behov du har av Business Intelligence och analys

Att försöka bedöma om Business Intelligence eller affärsanalyser passar bättre är inte ett bra sätt att se på datahantering. Sanningen är att företag behöver både BI och affärsanalyser (deskriptiv såväl som prediktiv analys) för att lyckas. Dessutom använder man inom affärsvärlden ofta dessa termer i många olika betydelser. Därför bör du fokusera mindre på BI eller affärsanalys när du väljer vilken typ av teknik, verktyg och medarbetare du ska investera i, och mer på vad du behöver att datasystemet ska göra och vem som ska använda det.

Att utveckla en BI-strategi är ett viktigt första steg i att implementera en BI-lösning. Ställ viktiga frågor, till exempel:

• Vilka är de viktigaste intressenterna? Vem kommer att använda systemet?
• Vilka avdelningar behöver BI och vad kommer att mätas?
• Vilket stöd och vilken information behöver innehållsskaparna och konsumenterna?

Börja använda data för att driva på omvandlingen i ditt företag med hjälp av Tableau Blueprint.