ビジネス分析の分析

ビジネス分析への洞察

現実の世界では、ビジネスを運営するには知識、洞察、スキル、創造性が必要です。起業家は、ビジネススクールの教訓を利用して、労働力をまとめ、予算を組み、優れた製品を開発します。

必要なのは決意と忍耐だけなら、全国のほとんどのスタートアップは成功するでしょう。残念なことに、最も巧妙で創造的な組織でさえ、今日の世界経済で破産を申請することができます。

問題は、スタートアップがチャンスをどのように改善できるかということです。成功の秘訣の1つは、ビッグデータとデータの視覚化を利用して利益を生み出し、成長を促進することにかかっています。

顧客とキャッシュフローについて詳しく知るために、データを適切に収集して管理することが、苦労しているビジネスと成功するビジネスを区別する鍵となります。

それにもかかわらず、多くの組織は、どこから始めればいいのか、所有しているデータをどのように理解すべきかわからない。データ主導の世界でこの理解を得ることは、経費の節約、収益の増加、新規顧客の獲得、および運用効率の向上に役立ちます。

データ収集と統計分析が成長と革新にどのように貢献するかを理解するために、先読みしておいてください。

ビジネス分析って何ですか?

ビジネス分析は、企業が統計的手法とビジネスインテリジェンスシステムを利用して履歴情報を分析し、将来の意思決定を行うための手順です。

その目的は、ユーザーが非効率性と強みを包括的に理解し、それらの洞察を使用して組織全体の意思決定を改善できるようにすることです。

アナリティクスは、データマイニングや予測分析などの特定の方法論を採用して、収集された大量のデータを、傾向、結果、潜在的な混乱。

ダッシュボードは、ビジネスアナリストが情報を収集、保存、追跡するために利用する主要なビジネスインテリジェンスソリューションです。ダッシュボードには一連のKPIが採用されており、社内の誰もが主要な目標を達成するために何が必要かを確認できます。

利用可能な内部および外部の情報が大量にあるため、ほとんどの企業は顧客について知り、市場を評価し、キャッシュフローを分析するために何らかの形の分析を採用しています。

最良の決定は、データを使用して、これらの領域における過去のパターン、傾向、および過去のミスを評価することによって行われます。選択は当て推量や本能ではなく確固たる証拠に基づいているため、分析によって意思決定プロセスの信頼性が向上します。

ビジネス分析はどのように使用されていますか?

how are business analytics used 1608076559 7455

ビジネス分析は、会社の規模と範囲に応じて、いくつかの目的に使用できます。さまざまな組織での主なユースケースには、

  • さまざまなデータソースからの情報の分析が含まれます。ソースには、クラウドベースのアプリケーション、顧客関係管理ソフトウェア(CRM)、またはソーシャルメディアマーケティングツールのあらゆるものが含まれます。
  • データセットのパターンを検索する-履歴パターンを示し、顧客の行動に関する洞察を得るための一連の統計を提供します。これは、将来の結果に影響を与える意思決定を改善するために使用されます。
  • リアルタイムの KPI の監視-組織内の全員が、現在のパフォーマンスと、主要な目標を達成するために何が必要かを把握できます。
  • 意思決定の確認-最新かつ正確な情報に基づいて決定を下すことができます。
ビジネス分析を実行するために、ユーザーは4つの方法のうちの1つ以上に参加します。4つのパートはそれぞれ他のパートと連携してデータを徹底的に分析し、インサイトを開発します。これらの4つのタイプには以下が含まれます-

1.記述的分析記述的分析は
、パターンを特定するための履歴情報と主要業績評価指標の評価です。アナリストは、データマイニングとアグリゲーションを組み合わせて、過去に何が起きたか、何が起きているのかをリアルタイムで包括的に理解します。

これは、現在および将来のマーケティング戦略を改善するために、顧客の行動パターンをドリルダウンするために最も頻繁に使用されます。

2。診断分析この形式のコンピューターサイエンス分析は
、特定のパターンに影響する要因を特定するために、過去のパフォーマンスに集中します。これは、データをドリルダウンして、特定のイベントをトリガーした要素を探すことによって実行されます。

アナリストは、イベントが再発する可能性がどのくらいあるかを発見したら、分類目的(ラベルの予測)と回帰目的(量の予測)のためにプログラミング言語を使用してアルゴリズムをプログラミングします。

3。予測分析予測分析は
、機械学習戦略を採用することにより、データを使用して将来の結果を予測します。アナリストは通常、記述的分析から得られた洞察を使用して、特定の結果の確率を確認するモデルを生成する必要があります。

営業部門とマーケティング部門は、顧客のセグメントを対象とした新しいキャンペーンをキュレートするために、予測分析を実装することがよくあります。財務的には、予測分析は組織の将来のキャッシュフローを判断するのに役立ちます。

4。処方的分析規範的分析は
、過去のパフォーマンスデータを使用して、将来の同様のイベントをどのように処理するかについての洞察を得ます。さらに、アナリストは、将来の最良の結果を確実にするためにどのようなアクションが必要かについて、具体的な洞察を得ることができます。

この包括的な評価を得るために、アナリストはニューラルネットワークを使用するか、人間が実行した例を分析してタスクを実行する方法をコンピューターに学習させます。規範的分析は、リアルタイムの消費者ニーズに対するさまざまなオプションを補完するために頻繁に利用されます。

アナリティクスの実装これらのタイプのアナリティクスを1つ以上利用することで
、ビジネスオーナーは内部ワークフロー、財務情報、および将来に向けて改善を行う方法をより深く理解することができます。

これにより、アナリストは過去の情報を掘り下げて、目立たない複雑なパターンを包括的に理解することができます。

データ分析ソリューションと機械学習の発展に伴い、企業はこのドリルダウン作業の多くを実行できるツールにアクセスできるようになりました。その結果、組織は非効率性を最小限に抑え、マーケティングキャンペーンを微調整し、新規顧客を引き付け、将来の財務上の選択肢を改善することができます。

ビジネス分析の重要性

ビジネスアナリストは、大量の複雑な情報を収集して管理できるようにしながら、リアルタイムの意思決定を改善するために最適な分析アプローチを同時に採用する必要があります。


ビジネスインテリジェンスソリューションを使用する組織の第一の目標は、4種類の分析のそれぞれを一貫して改善して最大の利益を得ようとすることです。

データマイニングと機械学習技術から得られる価値は、あらゆる業界のビジネスの成長に引き続き不可欠です。その理由は次のとおりです。

  • -パフォーマンスの向上-データ分析は、会社のどの要素が機能しているか、どの領域を改善する必要があるかを包括的に把握します。所有者は、機能する要素を追求し続け、全体的な運用パフォーマンスを改善しない要素を調整できます。


  • 正確な意思決定を保証する-データビジネス分析ツールを使用すると、企業はビジネスに対する顧客の感情を評価および明らかにすることにより、市場の最新情報を入手できます。また、組織のアウトリーチ活動を改善するために、競合他社の市場を分析します。


  • リスク/混乱の軽減-企業がパフォーマンスと顧客パターンに基づいて正しい意思決定を行えるように、貴重な洞察を提供します。


  • イノベーションを促進-必要な顧客データを提供し、組織が市場から何を求めているか、何を必要としているかを正確に把握できるようにします。


  • 重要な洞察を提供-ソーシャルメディアとウェブサイトのデータを収集することにより、会社が顧客とどのように取引しているかをリアルタイムで示します。

ビジネス分析のメリットとデメリット

advantages and disadvantages of business analytics 1608076559 5031

分析を適切に使用すれば、運用を合理化し、非効率性を減らし、運用効率を高めることができます。

残念ながら、多くの企業は、利用可能な収集データを活用する方法を知りません。さらに、データアナリストが不正確で無関係なデータソースを使用し、信頼できない洞察や不適切な意思決定につながる可能性があります。

組織は、データマイニングと機械学習の手法を使用して洞察を開発し、分析のメリットを享受する方法を包括的に理解している必要があります。

利点

適切に実行されれば、データサイエンティストはビジネス分析を使用して、

  • 進捗状況を監視できます。情報を評価することで、経営陣は従業員に何が期待できるかを明確に理解できます。これにより、分析の結果がレポートまたはダッシュボード画面で作業者と確実に共有されます。労働者はより多くの情報を得て、自分の行動に対する責任を問われるため、誰もがより生産的になります。


  • 効率の向上-分析データツールは、大量の情報を非常に迅速に収集し、わかりやすい方法で表示して、全員が組織の目標を達成する可能性を高めることができます。


  • 常に情報を入手-分析を外部で使用して、顧客の行動やニーズをよりよく理解できます。これにより、組織は顧客満足度を高め、新しい市場に手を差し伸べて競合他社の一歩先を行くことができます。

短所

ビジネス分析が適切に使用されない場合、いくつかの欠点があります。-

  • 入手可能な情報の欠如-多くのアナリストは、トップレベルの幹部や管理者にのみ洞察を与え、労働者と組織に害を及ぼします全体として。誰もが分析にアクセスできるなら、各部門は個人的および会社全体の目標を達成するために何が必要かを正確に把握しています。


  • 作業に時間がかかる-多くの企業は、高価なBIツールが投資収益率をもたらさないことに焦っています。分析モデルは、一晩ではなくある程度の時間をかけて精度を高めます。パターンと洞察を特定するには、長期的かつ質の高い履歴情報にアクセスできる必要があります。


  • 不正確な結果をもたらす-データソースの構築が不十分であるか、ビジネスニーズの解決に無関係である場合、BIツールから収集された洞察は標準以下になります。同社は、分析ソフトウェアを使用する前に、データソースが正確で信頼性が高く、高品質であることを確認する必要があります。

ビジネス分析とビジネスインテリジェンスの関係

the relationship between business analytics and business intelligence 1608076559 5345

ビジネスインテリジェンスは運用情報を収集および分析する手順です。BIはリアルタイムのメトリクスのリストを生成するので、ユーザーは各部門で何が起こっているのかを正確に知ることができます。経営陣は通常、生産性と効率を高めるためにパフォーマンスベンチマークを作成します。

通常、ダッシュボードは、この情報を収集、管理、追跡するために使用される主要なツールです。従業員と経営陣は、業績結果にリアルタイムでアクセスして、日々の意思決定プロセスを改善できます。

BA と BI の類似点と相違点

BIは、過去に何が起こったか、または現在何が起こっているかを示すために、履歴情報と現在のデータの評価を提供することにより、記述的分析を優先します。

一方、BAはデータマイニングと機械学習の戦術を組み合わせて履歴情報を分析し、将来の結果を予測しています。これは主に、現在の意思決定ではなく、将来の意思決定を改善するために使用されます。

どちらの手法も意思決定を改善するためにデータを使用しますが、BIはあまり詳細ではない結果をもたらす傾向があります。BAは、過去の結果から将来何が起こるかを正確に知るために、情報をさらに掘り下げます。

BI と BA の両方を採用

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組織は、BIとBAの組み合わせを利用することで、両方から最大の利益を得ることができます。

説明のために、起業家はオンラインショップから石鹸を販売しています。BIツールはデータを収集して、会社の過去および現在の業績のレポートを提供します。これは、先週、600個のバニラソープが販売されたことを示しており、これは50%増加しています。これらの洞察のために、起業家は需要を満たすためにバニラ石鹸の生産を増やすことにしました。

一方、分析では、バニラソープの売り上げが急増した理由を尋ねるでしょう。起業家は、収集したウェブサイトのデータをマイニングして、バニラソープの急増の大部分が、コミュニティの有名な健康/美容ブロガーによって作成されたソーシャルメディアの投稿から生じていることを知りました。

これらのBAの洞察は、起業家が今月の結果を繰り返すために、他の健康/美容ブロガーにもっと石鹸を送るように促します。起業家は、以前の販売データを利用して、すべてが計画どおりに進んだ場合、生産する石鹸の数と需要を満たすために必要な供給の数を見積もります。

BIとBAの両方のツールは起業家に貴重な情報を伝えることができるので、彼/彼女はより良いビジネス上の意思決定を行うことができます。BI ツールはストーリーの一部を提供するのに役立ちますが、BA はストーリーの全体を提供します。

詳細を掘り下げて、結果がビジネスニーズを最も正確に満たすようにします。どちらも便利ですが、ビジネス分析はリソースが賢明に使用されることを保証する上で優れています。

成長のためのビジネス分析の管理方法

ソフトウェアソリューションと分析ツールを利用することで、課題を克服し、非効率性を特定する機会を増やすことができます。

質の高いデータソースと、分析の実行方法を明確に理解していないと、大規模な組織で成長するためのビジネス分析を管理することは非常に困難です。

さらに、ビジネス要件が何であるか、今後数年間にどのような目標が存在するかを正確に把握することが不可欠です。そうして初めて、KPIを選択し、進歩と成長を監視するためにBAツールを採用することができます。

成長のためにビジネス分析を管理するためのベストプラクティスを以下に示します。

1。プロジェクト管理

プロジェクト管理情報の分析と測定は、タスクを最初から最後まで合理化するために重要です。タスク/ワークフローに関して従業員の生産性を活用することで、組織は費用、時間、リソースを節約できます。

アクティビティが完了するまで関与する作業者に説明責任を負わせるために、タスクの期日を監視および追跡するメトリックを必ず使用してください。また、タスクごとに必要な時間を追跡して、タイムラインの予想を管理し、正確で収益性の高い時間見積もりを保証します。

最後に、ビジネスインテリジェンスのメトリクスを利用して、タスクのさまざまな段階で検査を実施し、結果の質を向上させます。

2。営業サイクル管理

販売サイクルの潜在的な成長領域を見つけるために、多くのビジネスは、新規顧客の数、販売ファネル、最も売れている計画、最も売れている担当者、最高の市場、および販売が事前に定められた期待を満たしているかどうかを追跡します。

営業目標が何であるかを評価しながら、どの営業担当がより良い経営判断を下すのに最も役立つかを知ることは、誰もがそれを達成するのに役立ちます。リードから顧客へのコンバージョン率を追跡することは、最良の雇用慣行とマーケティングの選択を確実に実施するのに役立ちます。

最後に、顧客がどこから来たのかを理解することで、営業チームのメンバーは販売戦略を調整し、時間と労力に見返りを得ることができます。

3。財務管理

財務データを適切に追跡することで、所有者は適切なキャッシュフロー管理を確保できます。ビジネス経費を追跡するメトリクスを使用して、現金がどこに向かっているか、また現金が効率的に使用されているかを把握します。

請求書の管理は、顧客アカウントが期限切れになり、お金が無駄になるのを防ぐためにも不可欠です。会社の収益を追跡することで、組織は非効率性を改善し、目標が定期的に達成されるようにすることができます。

最後に、部門予算をビューで管理することは、予測を行い、支出を削減するタイミングを把握するために不可欠です。

ビジネスアナリティクスの重要なポイント

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結論として、ビジネス分析について覚えておくべき重要なポイントは次のとおりです。

  • ビジネス分析は、過去および現在のデータを使用して将来の結果を予測し、組織全体の意思決定を改善するプロセスです。
  • 分析プログラムの利点は、進捗状況を監視し、効率を高め、リアルタイムの情報で組織を最新の状態に保ち、競争力を維持できることです。不適切なデータサイエンスのビジネス分析には、従業員が情報にアクセスできない、作業に時間がかかる、質の低いデータが悪い結果をもたらすことが含まれます。
  • BIは主に記述的分析に焦点を当て、BAは予測分析に焦点を当てています。どちらも、より良い意思決定を保証するのに役立ちますが、BAはより重要です。
  • 成長に合わせてビジネス分析プログラムを最適化するには、メトリックを使用してプロジェクト管理、販売管理、および財務管理を監視します。

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