Что такое бизнес‑аналитика?

Бизнес-аналитика – это набор процессов и технологий для доступа к данным, их анализа и получения практической информации для принятия бизнес-решений. Как правило, инструменты бизнес-аналитики предоставляют информацию на удобных информационных панелях и средствах визуализации данных, которые отображают ключевые показатели в виде графиков и диаграмм. Инструменты бизнес-аналитики позволяют лицам, принимающим решения, просматривать отчеты и извлекать конкретную бизнес-информацию на основе данных в них, не обращаясь к аналитикам. Традиционно бизнес-аналитика была сосредоточена на описательной и диагностической отчетности, касающейся исторической и текущей деловой деятельности. Современная бизнес-аналитика может включать такие методы, как прогнозная аналитика в реальном времени, запросы с помощью искусственного интеллекта и планирование сценариев.

Бизнес-аналитика позволяет получить представление о бизнес-операциях, персонале, клиентах и рыночных тенденциях в целом на основе данных. Если вы можете собирать данные, то также имеете возможность анализировать эти данные с помощью бизнес-аналитики.

Более быстрое принятие решений на основе данных

Бизнес-аналитика предоставляет ответы на сложные бизнес-вопросы на основе данных. Возможность быстрого получения ответов на основе бизнес-данных позволяет организациям принимать решения быстрее и с большей уверенностью. Это может дать вашей бизнес-стратегии конкурентное преимущество. Например, возможность видеть совокупную стоимость продукта на основе стоимости компонентов цепочки поставок в режиме, близком к реальному времени, позволит компании динамически корректировать цену продажи.

Улучшение доступности

Представленная в виде простых для понимания информационных панелей, визуальных элементов или отчетов из нескольких источников и хранилищ данных, бизнес-аналитика позволяет пользователям, среди прочего, анализировать эффективность деятельности компании, выявлять тенденции и определять области, в которых показатели производительности являются неприемлемыми. До того, как современные инструменты бизнес-аналитики получили широкое распространение, необходимо было просить аналитиков составлять статические отчеты. Затем аналитики структурировали запросы для работы с обычными реляционными базами данных и сообщали о полученной информации.

Более высокие доходы и снижение затрат

Правильные данные, поступающие в инструменты бизнес-аналитики, в сочетании с правильными запросами могут привести к увеличению доходов и снижению затрат в организации. Например, обнаружив неэффективность новой линейки продуктов, можно увеличить инвестиции в маркетинг, переосмыслить продукт или вывести его из рынка.

Улучшенная аналитика клиентов

Вы можете улучшить ассортимент продуктов и обслуживание клиентов, изучив данные об их поведении и проанализировав закономерности. Например, можно запросить данные клиентов, чтобы определить, приводят ли публикации в социальных сетях к запросам, продажам или другим взаимодействиям.

Искусственный интеллект и машинное обучение для бизнес-аналитики используют усовершенствованные алгоритмы и методы глубокого обучения для анализа больших данных и выявления скрытых в них закономерностей.

Машинное обучение по сравнению с традиционными методами бизнес-аналитики позволяет специалистам по обработке и анализу данных и бизнес-аналитикам проводить более сложный анализ данных. Это помогает ускорить принятие решений и получать дополнительную информацию.

Преимущества искусственного интеллекта в бизнес-аналитике

Ниже описаны преимущества искусственного интеллекта в бизнес-аналитике.

●      Расширенные возможности бизнес-аналитики. ИИ позволяет лучше определять взаимосвязи в данных, нюансах, исключениях и скрытых тенденциях.

●      Принятие более обоснованных решений. Возможности прогнозирования бизнес-аналитики на основе ИИ позволяют пользователям легче выявлять тенденции и принимать взвешенные решения.

●      Упреждающие решения. ИИ может быстро выявлять тенденции в текущих данных, позволяя аналитикам выявлять эти тенденции на ранней стадии и принимать упреждающие решения в режиме реального времени.

●      Интеллектуальная адаптивная бизнес-аналитика. Самообучающийся искусственный интеллект может повысить производительность бизнес-аналитики благодаря способности включать новую информацию для повышения качества анализа.

●      Лучшая аналитика. Решения бизнес-аналитики с поддержкой ИИ помогают пользователям лучше выявлять скрытые тенденции и предоставлять новые аналитические сведения, которые не всегда очевидны при использовании устаревших инструментов бизнес-аналитики.

Обработка естественного языка в бизнес-аналитике

Ключевой технологией машинного обучения в современных решениях бизнес-аналитики является обработка естественного языка (NLP). С ее помощью в бизнес-аналитике на основе искусственного интеллекта может использоваться информация о настроениях и данные из документов, электронных писем и стенограмм звонков из колл-центров. Запросы на естественном языке (NLQ) – один из способов применения NLP. С помощью NLQ пользователи бизнес-аналитики изучают данные с помощью текста, не требуя от аналитиков создания специальных информационных панелей или отчетов.

Процесс бизнес-аналитики состоит из четырех этапов.

1. Получение данных

Бизнес-данные поступают из многих источников, включая приложения SaaS, базы данных, файлы, электронные письма и потоковые данные. Получение этих данных – первый этап конвейера бизнес-аналитики. Данные могут поступать в наборах или в виде потока, отличаться по времени поступления и размеру.

Необработанные данные могут поставляться как есть и быть готовыми к немедленному хранению. Это называют конвейером извлечения, загрузки и преобразования (ELT). Можно также преобразовывать данные перед хранением. Этот вариант называется конвейером извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и включает подготовку, реструктуризацию и очистку данных перед хранением.

2. Хранение и моделирование данных

Технология хранения данных, лежащая в основе вашей бизнес-аналитики, зависит от выбранного вами решения (ELT или ETL) и от того, храните ли вы структурированные и неструктурированные данные вместе. Например, данные, полученные и преобразованные в стандартизированный формат, могут храниться в хранилище данных. Хранилище данных, такое как Amazon Redshift, содержит несколько баз данных. Данные, поступающие через конвейеры ELT, обычно хранятся в озере данных, хотя современные хранилища данных также поддерживают ETL. Хранилище в озере данных объединяет хранилище данных и озеро данных и является комплексным решением для хранения данных.

Моделирование данных помогает повысить производительность систем бизнес-аналитики. Например, моделирование данных со схемой «звезда» может сократить время запроса, тогда как моделирование данных со схемой «снежинка» может уменьшить занимаемое пространство для хранения в зависимости от рабочей нагрузки и инфраструктуры.

В каталогах данных индексируют информацию по всей организации, чтобы пользователи могли найти существующие релевантные данные для включения в свои запросы.

3. Анализ и запросы

Хранилища данных поддерживают встроенные SQL-запросы, но для озер данных и хранилищ в озерах данных обычно требуются отдельные механизмы запросов. Например, можно подключить хранилище Amazon S3 к сервису запросов Amazon Athena.

Помимо SQL-запросов вам понадобится программное обеспечение бизнес-аналитики для выполнения расширенных запросов и отчетов. Распространенными являются готовые отчеты, содержащие фиксированную информацию. Например, вы можете получать еженедельный отчет о продажах по отделу. Эти отчеты обычно заранее настраиваются бизнес-аналитиком. В других передовых методах аналитики, известных как интеллектуальный анализ данных, используют подходы из таких областей, как статистика, анализ данных и машинное обучение.

Современные решения самостоятельной бизнес-аналитики позволяют просматривать отчеты, не дожидаясь, пока аналитик выполнит анализ данных. Аналитики могут создавать информационные панели на основе групп пользователей для отображения соответствующей деловой информации. В других решениях пользователи могут создавать запросы в программном обеспечении для доступа к отчетам без вмешательства аналитика. В современных решениях бизнес-аналитики используются запросы на естественном языке на основе машинного обучения для анализа данных без каких-либо специальных технических навыков.

4. Визуализация и доставка

Четвертый этап конвейера бизнес-аналитики – отображение запросов конечному пользователю. Обычно у вас есть доступ к настраиваемым информационным панелям, системам оценок и отчетам для печати. В некоторых случаях инструменты бизнес-аналитики встроены в существующее программное обеспечение и могут отображать отчеты в приложении, например, в подсказках по инструментам или на боковых панелях.

Можно настроить их для вывода оповещений, электронных писем, уведомлений и других действий для отчетов на основе отправок. Эти события на основе отправок могут происходить на основе других событий, по расписанию, когда данные превышают пороговое значение или после завершения большого анализа.

В зависимости от решения с помощью бизнес-аналитики можно анализировать исторические данные, определять причины аномалий, прогнозировать будущие события и рекомендовать действия на основе прогнозов.

Существует четыре основных вида бизнес-аналитики, которые часто объединяются в одном решении.

Описательная бизнес-аналитика

Отчеты и информационные панели бизнес-аналитики часто структурированы таким образом, чтобы дать бизнес-представление об исторических показателях, включая текущие результаты. Описательная бизнес-аналитика показывает пользователям, что произошло, и может включать такие компоненты панели управления, как ключевые показатели эффективности и сводные таблицы.

Диагностическая бизнес-аналитика

Диагностическая бизнес-аналитика может использоваться наряду с описательной бизнес-аналитикой для анализа первопричин аномалий в данных. Решения по диагностической бизнес-аналитике включают инструменты для детализации данных.

Прогнозная бизнес-аналитика

Важно уметь предсказывать дальнейшие события в бизнесе. В этом помогут прогнозная регрессия бизнес-аналитики, классификация, прогнозирование с помощью временных рядов и моделирование машинного обучения.

Предписывающая бизнес-аналитика

Предписывающая бизнес-аналитика поможет решить, что делать с прогнозами. Этот тип бизнес-аналитики включает такие методы, как моделирование сценариев и рекомендации по оптимизации.

AWS предлагает ряд сервисов, которые помогут вам создать и усовершенствовать рабочие процессы бизнес-аналитики, – от получения данных до инструментов визуализации. Далее описаны несколько сервисов, которые помогут вам с бизнес-аналитикой.

Amazon Redshift – это облачное хранилище данных, обеспечивающее непревзойденное соотношение цены и эффективности для аналитики и агентного ИИ. Redshift обеспечивает SQL-аналитику унифицированных данных на вашем озере в Amazon SageMaker. Благодаря интеграции данных без ETL можно обеспечивать аналитику практически в режиме реального времени, соединяя потоковые сервисы, операционные базы данных и сторонние корпоративные приложения без применения сложных конвейеров данных.

Amazon QuickSight предоставляет возможности бизнес-аналитики и панели управления на основе искусственного интеллекта в Quick, превращая разрозненные данные в стратегические, что позволяет быстрее принимать решения и достигать лучших бизнес-результатов. Amazon QuickSight позволяет выполнять расширенный анализ данных на естественном языке с помощью сценариев и отвечать на вопросы типа «что если», используя пошаговые инструкции.

Amazon SageMaker Canvas позволяет добавлять машинное обучение в бизнес-аналитику путем создания высокоточных моделей машинного обучения с помощью визуального интерфейса без необходимости написания кода. Amazon SageMaker Canvas позволяет преобразовывать данные в петабайтах, а также создавать, оценивать и развертывать готовые к производству модели машинного обучения без программирования.

AWS Glue помогает найти, подготовить и интегрировать все данные. У вас есть возможность обнаруживать более 100 различных источников данных и подключаться к ним, управлять данными в централизованном каталоге, а также визуально создавать, запускать и отслеживать конвейеры данных для загрузки информации в озера данных, хранилища данных и хранилища в озерах данных.

Начните работу с бизнес-аналитикой на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.