商业分析工具及其很重要的原因

提供哪些商业分析

商业分析的定义正如其名称一样，即：软件或解决方案通过将技能、技术和实践相结合来开展统计分析，从而发现和评估业务数据。

IT 分析师和商业智能 (BI) 经理将商业分析和相应工具结合使用，来审查复杂的流程、算法和更广泛的数据集。商业分析工具可充当任何应用程序或软件解决方案，用于检查和分析业务数据，同时呈现任何可能的解决方案。

拥有合适的商业分析工具，可帮助您的公司收集所需的正确信息，以了解过去的发展情况、预测未来的事件及其后续可能面临的挑战，并找到合适的方法来将这些障碍转化为可行项目，从而取得积极的业务成果。商业分析的一些要素包括：

• 数据聚合
• 数据挖掘
• 预测
• 文字提取
• 可视化效果

使用数字工具将数据分析能力提升到更高水平，这样您的公司能够创造美好的未来。

为什么您的团队需要商业分析软件

由于商业分析软件用于检索、审查和分析数据，因此您需要能够针对意外情况制定前期计划，这不是通过几个数字就能实现的简单任务。因此，大多数 BI 经理和 IT 分析师都会使用多个商业分析工具来进行指标分析，因为很少有解决方案可以提供他们需要的所有功能。

可以结合使用预测性数据建模工具、统计软件、数据挖掘工具和其他工具，来全面审视您的业务数据，以发现关键见解并做出周密的决策。

经理和分析师使用商业分析工具的原因如下：

• 了解业务绩效。
• 解释从数据得出的结果及出现这些情况的原因。
• 发现薄弱环节。
• 解决潜在问题，避免其实际发生。
• 向决策者发出有关可能会影响组织的潜在事件提醒。
• 基于可能的业务决策来预测结果。

商业分析工具可以提供有关如何实现业务目标、保持竞争力、保持合规性以及满足经理和分析师要求的见解。

可帮助实现您的业务目标的商业分析类型

评估来自商业分析软件的数据时，可以利用四种类型的分析来帮助确定您的业务目标和决策。每种类型的分析都用于实现不同的业务目标。

1. 描述性分析：这些分析解读过去的数据和 KPI，以发现趋势和模式。
2. 预测性分析：通过将统计信息与统计模型和机器学习技术相结合，以预测未来结果，这些分析将为未来决策提供背景信息并厘清思路。
3. 诊断性分析：通过重点关注过去的绩效数据，这些分析将决定哪些数据元素会影响特定趋势和任何未来事件发生的可能性 - 这些事件通过数据挖掘和相关性等技术创建。
4. 规范性分析：这些分析基于描述性和规范性分析构建，以推荐特定的行动，从而确保可能的最佳或最有利可图的客户反应和业务成效。

商业分析与 商业智能

商业分析和商业智能很容易混淆，因为这两者都专注于收集和分析历史数据。二者实现的目标不同，因此您需要先确定目标，然后再决定使用哪种工具。二者的差别是商业智能使用报告技术来查找过去和当前信息，同时以有吸引人的直观形式将这些数据呈现给用户，商业分析更关注业务的未来以及数据可以提供怎样的帮助。

如果您想要实现以下目标，则适合选择面向商业分析而非商业智能的工具：

• 可视化您组织的未来绩效。
• 在数据分析师的帮助下探索和处理原始数据。
• 预测商机的可能结果。
• 使用更多预测性度量来创建成功的业务事件。

如果您只想简单地聚合过去和现在的统计信息，以便利用数据可视化工具轻松地显示结果，并围绕这些数据自行创建叙述性内容，可选择商业智能工具，而不是商业分析，这将确保为您的团队提供他们所需的合适信息。

商业分析是一种更高级的方法，可提供原始数据的背景信息（该信息也可以通过商业智能软件得出），并为读者简单介绍可能的事件及其结果，以及确定未来预期。建立一组商业分析最佳实践，将有助于确定这些预期并确保您的业务高效运转。

为您的商业分析最佳实践构建策略

在您已确定最佳实践并将其付诸行动后，创建成功的商业分析策略将发挥作用。此时，您将能够收集所需的信息，以确保您做出更佳的决策。下面是可帮助构建最佳实践的四个步骤。

1. 定义每个预期的业务目标。
2. 设立业务成功意义的基准，以及确定可以做出改进的机会。
3. 验证用于成功和失败条件的必要模型。
4. 指定选择基础数据的方法，并找出您需要做出准确预测的外部和内部因素。