Введение

Стратегии анализа и использования данных

Бизнес-аналитика (BI) состоит из стратегий и технологий, используемых предприятиями для анализа данных и управления бизнес-информацией. Общие функции BI-технологий включают отчетность, онлайн-аналитическую обработку (OLAP), аналитику, разработку панелей управления, интеллектуальный анализ данных, процессную аналитику, обработку сложных событий, управление корпоративной эффективностью, бенчмаркинг, текстовую аналитику, прогнозную аналитику и рекомендательную аналитику. Инструменты BI могут обрабатывать большие объемы структурированных и иногда неструктурированных данных, чтобы помочь организациям выявлять, развивать и создавать новые стратегические возможности для бизнеса. Они призваны обеспечить легкую интерпретацию больших данных. Выявление новых возможностей и реализация эффективной стратегии, основанной на полученных данных, может предоставить предприятиям конкурентное преимущество на рынке и долгосрочную стабильность, а также помочь им принимать стратегические решения. Бизнес-аналитика может использоваться предприятиями для поддержки широкого спектра бизнес-решений – от операционных до стратегических. К основным операционным решениям относятся позиционирование продукта или ценообразование. Стратегические бизнес-решения включают определение приоритетов, целей и направлений на самом высоком уровне. Во всех случаях BI наиболее эффективен, когда он сочетает данные, полученные с рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из внутренних источников компании, таких как финансовые и операционные данные (внутренние данные). Объединение внешних и внутренних данных позволяет получить полную картину, которая, по сути, создает "интеллект", недоступный из какого-либо отдельного набора данных. Среди множества применений инструменты бизнес-аналитики позволяют организациям получать представление о новых рынках, оценивать спрос и пригодность продуктов и услуг для различных сегментов рынка, а также измерять эффективность маркетинговых усилий. Приложения BI используют данные, собранные из хранилища данных (DW) или из мартов данных, а концепции BI и DW объединяются как "BI/DW" или "BIDW". Хранилище данных содержит копию аналитических данных, облегчающих поддержку принятия решений.

История

Самое раннее известное использование термина «бизнес-интеллект» встречается в «Циклопедии коммерческих и деловых анекдотов» Ричарда Миллера Девенса (1865). Девенс использовал этот термин для описания того, как банкир сэр Генри Фернз получал прибыль, получая и используя информацию об окружающей обстановке раньше своих конкурентов: способность собирать и соответствующим образом реагировать на полученную информацию, по мнению Девенса, является ключевой для бизнес-интеллекта. Когда Ханс Петер Лун, исследователь IBM, использовал термин «бизнес-интеллект» в статье, опубликованной в 1958 году, он опирался на определение интеллекта из словаря Вебстера: «способность понимать взаимосвязи представленных фактов таким образом, чтобы направлять действия к желаемой цели». В 1989 году Говард Дреснер (впоследствии аналитик Gartner) предложил «бизнес-интеллект» в качестве общего термина для описания «концепций и методов улучшения процесса принятия бизнес-решений с использованием систем поддержки, основанных на фактах». Широкое распространение это использование получило лишь в конце 1990-х годов.

По сравнению с конкурентной разведкой

Хотя термин «бизнес-аналитика» иногда используется как синоним «конкурентной разведки» (поскольку обе они поддерживают процесс принятия решений), бизнес-аналитика использует технологии, процессы и приложения для анализа преимущественно внутренних, структурированных данных и бизнес-процессов, а конкурентная разведка собирает, анализирует и распространяет информацию, фокусируясь в основном на конкурентах компании. Если рассматривать вопрос в широком смысле, конкурентную разведку можно считать частью бизнес-аналитики.

По сравнению с бизнес-аналитикой

Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика (BI) иногда используются как взаимозаменяемые термины, но существуют и другие определения. Томас Давенпорт, профессор информационных технологий и менеджмента в Бэбсон-колледже, утверждает, что бизнес-аналитика (BI) должна быть разделена на получение запросов, составление отчетов, онлайн-аналитическую обработку (OLAP), инструмент оповещений и собственно бизнес-аналитику. В рамках этого определения, бизнес-аналитика является частью BI, ориентированной на статистический анализ, прогнозирование и оптимизацию, а не на функции отчетности.

Риск

В отчете 2013 года Gartner разделил поставщиков бизнес-аналитики на независимых поставщиков, специализирующихся исключительно на BI ("pure play"), и крупных, консолидированных поставщиков ("mega vendor"). В 2019 году европейский рынок BI претерпел значительные изменения из-за нового законодательства GDPR (Общий регламент по защите данных), которое возложило ответственность за сбор и хранение данных на пользователей этих данных, введя строгие требования к обеспечению соответствия. С мая 2019 года, когда GDPR вступил в силу, в Европе наблюдается устойчивый рост. Законодательство заставило компании пересмотреть свои данные с точки зрения соответствия требованиям, но также выявило новые возможности для использования персонализации и привлечения внешних поставщиков BI для увеличения доли рынка.