CC BY
0УДК 33
Ковальков Д.В.
магистрант Смоленский филиал Финансовый университет при правительстве РФ (г. Смоленск, Россия)
BI- И BA-СИСТЕМЫ. ВЗАИМОСВЯЗЬ И ОТЛИЧИЕ И ИХ ЗНАЧЕНИЕ В БИЗНЕС-АНАЛИЗЕ
Аннотация: как известно, Бизнес-аналитика (BI) включает возможности тщательного анализа прошлых, настоящих и исторических операций и сбора данных, а Бизнес-анализ (BA) заключается в использовании данных для выявления текущих проблем и прогнозирования будущих трудностей, а также в направлении к повышению производительности и достижению большего, стабильного будущего. С появлением больших данных (Big Data) и прогнозной аналитики, аналитика и анализ претерпели некоторые серьезные изменения, которые сделали их чрезвычайно важными в качестве основных инструментов управления данными. При этом основное внимание аналитики уделяется мониторингу данных, чтобы обеспечить более эффективное их понимание.
Ключевые слова: анализ, Биг Дата, бизнес-аналитика, управление.
В довольно широком смысле, корпоративная система Бизнес-аналитики (BI) используются для возможности поддержки, оптимизации и улучшения текущих операций. Этот термин относится всецело к технологиям, методам сбора и соответствующим приложениям, интеграциям, анализу и эффективному представлению информации. Ключевая цель использования аналитики - это возможности: поддержки принятия руководителями бизнес-решений на основе реальных данных. Кроме того, Бизнес-аналитика иногда применяется взаимозаменяемо с различными информационными книгами, различными инструментами отчетов и показателей запросов, информационными системами для различного уровня руководителей.
В1 существенно улучшает и поддерживает операционную эффективность бизнеса и помогает компании повышать свою организационную производительность. Бизнес-аналитика как программное обеспечение корпоративного уровня предлагает множество различных преимуществ, включая мощные возможности глубокой отчетности и анализа данных. Применяя такие широкие возможности визуализации данных В1, как информационные панели в реальном времени, менеджеры могут создавать интуитивно понятные, удобочитаемые отчеты, содержащие релевантные и полезные данные.
Как и В1, ВА собирает и анализирует данные, использует прогнозную аналитику и создает отчеты с богатой визуализацией на настраиваемых информационных панелях. Эти функции предназначены для выявления и устранения слабых мест организации. На этом сходство заканчивается. Программное обеспечение анализа используется для изучения и анализа исторических и текущих данных. Система использует статистический анализ, интеллектуальный анализ данных и количественный анализ для выявления прошлых тенденций в бизнесе.
После сбора и анализа данных система бизнес-анализа использует эти данные для прогнозного моделирования. Одним из самых мощных аспектов аналитики является специальная отчетность, которая позволяет компаниям выполнять анализ определенных данных в режиме реального времени, чтобы отвечать на целевые вопросы и принимать более быстрые решения. Фактически, ВА использует прогнозный анализ для решения проблем до того, как они возникнут.
Основные различия между бизнес-анализом и бизнес-аналитикой
1. ВА - более выразительный индикатор, чем В1.
Поскольку бизнес-анализ опирается на несколько аспектов, чтобы проиллюстрировать данные, продемонстрировать статистику роста или замедления, он носит более описательный характер и немного шире по жанру, чем бизнес-аналитика. ВА отслеживает данные из прошлого и настоящего,
чтобы получить представление о текущих операциях и понять потребности и приоритеты клиентов, он не просто сообщает о том, что было выявлено.
В то время как бизнес-аналитика работает по-другому, потому что она в большей степени ориентирована на технические аспекты, поскольку ставится задача обрабатывать структурированные и неструктурированные данные. Проще говоря, бизнес-аналитика отвечает на вопрос «что» и помогает бизнес-анализу интерпретировать ответы на вопрос «почему, когда и как».
2. Бизнес-анализ намного дальновиднее.
Поскольку бизнес-аналитика в основном основана на сборе данных, она обычно направлена на немедленное продуктивное развитие, в то время как бизнес-анализ - это постоянный процесс. ВА постоянно анализирует данные, полученные подразделениями бизнес-аналитики, чтобы найти лучшие варианты для улучшения работы в будущем.
Бизнес-аналитика использует интеллектуальный анализ данных, отчетность, аналитическую обработку для создания более эффективных бизнес-стратегий, что в некотором роде напрямую влияет на бизнес-анализ, но опять же, без ВА не было бы возможности формировать эффективные стратегии. ВА также намного более спланирован и нацелен на перепрограммирование будущих операций, чтобы сделать предприятие более экономичным и помочь ему получить больше прибыли.
Большая часть внимания бизнес-анализа направлена на практическую реализацию и эффективный перевод полученной информации и ее фактическое использование для получения лучшего обзора. В то время как аналитики работают с системой, которая предназначена для обеспечения безопасности в будущем и помогает понять надвигающиеся проблемы, что делает бизнес-анализ очень ориентированным на будущее.
3. У В1 есть ограничения, которых у ВА часто нет.
Поскольку бизнес-аналитика в значительной степени зависит от данных, она сталкивается с проблемами при работе с полуструктурированными или неструктурированными данными. Неструктурированные данные - это данные,
которые не вписываются в важную или заранее запланированную модель данных и состоят из большого количества нерелевантной информации. Полуструктурированные данные - это тип данных, которые не соответствуют стандартной форме, которые легче переводить, что делает их препятствием для бизнес-аналитики.
Вот почему у бизнес-аналитики есть свои ограничения, когда дело доходит до работы с необработанными данными. Когда дело доходит до оценки неструктурированных данных, часто не используется стандартизированный инструмент, который делает возможным доступ и перевод полу- или неструктурированных данных. Это не то, с чем бизнес-аналитикам приходится иметь дело напрямую, поскольку их работа опирается на их собственные расчеты, собственные инструменты построения стратегии и навыки субъективного решения проблем, они, по сути, расчищают пути для внедрения бизнес-аналитики.
Бизнес-аналитика дает информацию о данных, но не может создавать или даже преобразовывать данные в аналитические данные, потому что это работа аналитика. Поведение бизнес-аналитиков с данными определяет основное различие между этими двумя бизнес-инструментами: В1 и ВА.
4. ВА важнее для принятия решений, чем В1.
Крупные корпорации почти полностью зависят от своей опытной команды аналитиков, которые могут предсказать предстоящие проблемы, колебания рынка или даже падение акций. Важно понимать, что аналитик получает доступ ко всей своей информации с помощью бизнес-аналитики, но преобразование этой информации в полезный ресурс возможно только с помощью аналитики, потому что бизнес-анализ изучает модели роста, экономические сдвиги, а также внимательно изучает рынок, который позволяет ему принимать обоснованное решение в зависимости от истории предприятия, его текущих функций, а также его приоритетов.
В частности, прогнозная аналитика может направить исследователей к некоторым очень убедительным поведенческим паттернам, которые могут
сыграть решающую роль в понимании того, как лучше всего выйти из положения для вашей компании. Итак, когда дело доходит до принятия важных решений, аналитическая перспектива имеет решающее значение, потому что она не только сообщает вам о текущем состоянии предприятия, но и позволяет видеть будущее.
5. Разница в технологиях - инструментах.
Поскольку бизнес-анализ и бизнес-аналитика сильно различаются по основному формату, неудивительно, что они зависят от очень разных наборов инструментов. Например, помимо больших данных, бизнес-аналитика может использовать такие технологии, как MicroStrategy, которые в основном предоставляют вам очень эффективные и высокоскоростные информационные панели, которые могут помочь вам отслеживать текущие тенденции развития и даже найти больше возможностей для повышения производительности.
Кроме того, существуют определенные веб-аналитические инструменты, которые действительно помогают в бизнес-аналитике, поскольку они предоставляют отчеты в режиме реального времени, позволяют пользователям подключаться и проводить мозговой штурм и даже работать с первоклассными визуализациями, чтобы облегчить работу.
В то время как в бизнес-анализе бизнес-инструменты должны быть более разнообразными и технологически обоснованными. Такие как инструменты для создания прототипов и каркасов, управления задачами, которые также помогают вам в режиме реального времени следить за всеми вашими новыми находками, управления работой в реальном времени, инструмент быстрого создания каркасов и т. д.
6. Извлекать уроки из прошлого.
Важнейшим аспектом бизнес-аналитики является исследование предыдущих финансовых моделей, рыночных сдвигов или корпоративного поведения, что помогает аналитикам прийти к обоснованным выводам о доступных и действенных вариантах.
Но бизнес-анализ включает в себя более разнообразный процесс, поскольку он должен учитывать все факторы, прошлое, настоящее, а также потенциальное будущее (также определяемое ВА). Это постоянное изучение прошлых результатов бизнеса, которое на самом деле помогает компании оценить свой новый набор политик и направляет их к более эффективному режиму производительности.
7. В1 может вести бизнес, но ВА может изменить бизнес.
Эксперты единодушно соглашаются, что бизнес-аналитика - это данные, которые помогают компаниям оставаться в курсе дел, будь то их собственная производительность или конкуренция. Но бизнес-анализ может эффективно создать и действительно внести столь необходимые изменения в бизнес-модель.
Важно отметить, что и бизнес-аналитика, и бизнес-анализ являются решениями для управления данными и в конечном итоге должны работать с данными. Однако, анализ включает в себя гораздо больше, потому что он задействует человеческий интеллект и индивидуальную точку зрения, чтобы прийти к заключениям о следующем плане действий. Также В1 не создает информацию, он имеет дело с данными, которые уже существуют, тогда как бизнес-анализ имеет дело с точками зрения и предвидением, и это может быть очень субъективным.
Выбирая между ними, организации начинают понимать, что данные и контент не должны рассматриваться как отдельные аспекты управления информацией, а должны управляться в рамках интегрированного корпоративного подхода. Многие компании переходят к оперативной бизнес-аналитике, которая в настоящее время недостаточно обслуживается и не оспаривается поставщиками.
Хотя внешне они похожи, разница между В1 и ВА становится очевидной, если немного внимательнее присмотреться. В1 использует прошлые и текущие данные, чтобы оптимизировать настоящее для достижения текущего
успеха. BA использует прошлое и анализирует настоящее, чтобы подготовить компании к будущему.
Традиционно поставщики бизнес-аналитики ориентировались в основном на предприятия, но теперь парадигма бизнес-аналитики меняется на малый и средний бизнес. Самостоятельная бизнес-аналитика является основным направлением деятельности этих небольших компаний.
Самостоятельная бизнес-аналитика (SSBI - Self service business intelligence) - это подход к анализу данных, который позволяет пользователям получать доступ и работать с корпоративными данными, даже если нет опыта в аналитике или науке о данных. Как правило, инструмент имеет более удобный пользовательский интерфейс и не требует программирования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Осовицкая Н.А., HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг, Питер, 2019 - 136 с;
2. Авинаш Кошик, Веб-аналитика 2.0 на практике, Диалектика, 2019 - 314 с;
3. Вигерс Карл, Битти Джой, Разработка требований к программному обеспечению, BHV, 2019 - 235 с;
4. Чарльз Уилан, Голые деньги, Манн, Иванов и Фербер, 2019 - 334 с.
5. Комаров П.И., Жерноклёв А.А., Искусственный интеллект в системе управленческого учета, 2023;
6. Земляк С.В., Ганичева Е.В, Гусарова О.М., Комаров П.И., Крамлих О.Ю., Науменков А.В., Ноздрева И.Е., Попова В.В., Прохоренков П.А., Сивакова С.Ю., Титов Ю.М., Тищенкова Г.З., Петушкова Г.А., Анализ влияния цифровых технологий на финансовую устойчивость российских компаний, 2024;
7. Комаров П.И., Прохоренков П.А., Тищенкова Г.З., Нейронные модели оценки влияния цифровых технологий на финансовой устойчивости компании, 2019
Kovalkov D.V.
Financial University under Government of Russian Federation
(Smolensk, Russia)
BI- AND BA-SYSTEMS.
RELATIONSHIP AND DIFFERENCE AND THEIR MEANING IN BUSINESS ANALYSIS
Abstract: as we know, Business Intelligence (BI) involves the ability to thoroughly analyze past, present and historical transactions and collect data, and Business Analysis (BA) is the use of data to identify current problems and predict future difficulties, as well as towards increasing productivity and achieving a bigger, more sustainable future. With the advent of Big Data and predictive analytics, analytics and analytics have undergone some major changes that have made them extremely important as core data management tools. The focus of analytics is on monitoring data to provide better insights.
Keywords: analysis, Big Data, business analytics, management.
