Business Intelligence vs. Data Analytics: înțelegerea diferențelor

Inteligența Afacerilor și Analiza Datelor: O Privire Aprofundată

Inteligența afacerilor (Business Intelligence – BI) și analiza datelor sunt două metodologii esențiale pe care organizațiile moderne le adoptă pentru a extrage informații prețioase și precise din mediul lor de afaceri.

Ambele strategii contribuie la vizualizarea, examinarea și interpretarea datelor care privesc operațiunile, clienții, competiția și sectorul de activitate specific.

Această abordare permite luarea unor decizii strategice mai informate, elaborarea unor planuri de succes, optimizarea proceselor interne, creșterea volumului de vânzări și a veniturilor, identificarea tendințelor și anticiparea evoluțiilor viitoare.

Deși inteligența afacerilor și analiza datelor sunt adesea folosite în mod similar și pot fi interschimbabile în diferite contexte, sensul lor variază în funcție de industria specifică.

Fiecare metodă are cerințe și sfere de activitate distincte, necesitând seturi de abilități diferite pentru a ajuta companiile să prospere prin decizii mai bune bazate pe informații obținute prin tehnici de analiză a datelor.

Alegerea potrivită între cele două poate fi o provocare pentru companii.

În acest articol, vom examina inteligența afacerilor și analiza datelor, explorând diferențele dintre ele în funcție de tipuri, obiective, beneficii, limitări și aplicații, pentru a vă ajuta să selectați metoda cea mai adecvată pentru organizația dvs.

Să începem!

Ce reprezintă Inteligența Afacerilor?

Inteligența afacerilor (BI) este un proces de colectare și stocare a datelor actuale și istorice, cu scopul de a le analiza și de a lua decizii de afaceri bazate pe tehnologie. Acest lucru îmbunătățește funcționarea afacerii și, implicit, marja de profit.

BI integrează diverse abordări, precum extragerea datelor (data mining), analiza de business, instrumentele de date, vizualizarea informațiilor, bunele practici corporative și infrastructura IT. Astfel, furnizează sinteze de date accesibile, care permit afacerii să se dezvolte într-o lume tot mai bazată pe date.

În plus, BI poate facilita valorificarea potențialului de marketing și vânzări și stimularea inovațiilor.

De asemenea, inteligența afacerilor ajută organizațiile să se adapteze la noile dinamici ale pieței, să implementeze schimbări pozitive și să reducă ineficiența. Aceasta oferă companiilor acces la tendințele recente și la instrumente solide de analiză a datelor.

Metoda poate fi utilizată pentru diverse scopuri, cum ar fi accelerarea rezolvării problemelor, creșterea afacerii și anticiparea rezultatelor viitoare.

Scop: Obiectivul central al inteligenței afacerilor este de a filtra informațiile esențiale și de a analiza datele într-o anumită perioadă. Pentru a gestiona aceste sarcini complexe, sunt necesare instrumente specifice de BI, care facilitează o eficiență mai mare pe piață, permițând afacerii să se mențină competitivă.

În loc de a se baza pe intuiție și ipoteze, deciziile pot fi luate pe baza datelor istorice precise. Analiza datelor este utilizată pentru a genera rapoarte, hărți, grafice, tablouri de bord și diagrame, oferind o imagine clară a performanțelor afacerii.

Inteligența afacerilor are capacitatea de a prelucra volume mari de date structurate și nestructurate, ceea ce ajută la identificarea și dezvoltarea unor strategii noi pentru a obține mai multe oportunități de afaceri.

Ce este Analiza Datelor?

Analiza datelor (DA) reprezintă un proces sau o strategie de colectare, inspectare, curățare, stocare, transformare, interogare și modelare a datelor. Scopul principal este de a genera perspective care să ajute organizațiile să ia decizii de afaceri informate.

Deși pare similar cu inteligența afacerilor, analiza datelor poate fi considerată o componentă a BI, axată în principal pe procesul de analiză.

Analiza datelor, deși este frecvent utilizată în afaceri, nu este un instrument de informare. Mai degrabă, este o strategie aplicată în procesul tehnic de gestionare a datelor, de la extragere până la transformare. Este necesar un volum mare de date pentru a identifica tendințele actuale și a rezolva probleme complexe într-un timp eficient.

Cu alte cuvinte, analiza datelor implică utilizarea unor algoritmi sau a intervenției umane pentru a localiza, interpreta, vizualiza și identifica tiparele în date. Poate ajuta la identificarea:

• Tendințelor
• Anomaliilor
• Valorilor aberante
• Oportunităților
• Riscurilor

Analiza datelor este folosită de companii și în alte domenii pentru a lua decizii precise și mai bune, bazate pe date, și pentru a anticipa creșterea viitoare a afacerii. Metodele și tehnicile utilizate în analiza datelor sunt automatizate prin tehnologii emergente, precum algoritmii de inteligență artificială (AI).

Astfel, companiile care vizează competitivitatea pe piață folosesc analiza datelor pentru a-și sprijini și extinde baza de clienți. În general, sunt utilizate tehnici computaționale și statistice pentru a găsi conexiuni, modele și tendințe în seturile de date. În plus, se folosesc tehnologii și instrumente specializate, cum ar fi software-ul de vizualizare a datelor, platformele Big Data, algoritmii de machine learning (ML) etc.

Inteligența Afacerilor vs. Analiza Datelor: Tipuri

Tipuri de Inteligență Afacerilor

Există două categorii principale de BI: BI tradițional și BI modern.

Inteligența afacerilor tradițională: În BI tradițional, datele sunt preluate din surse interne ale companiei, cum ar fi datele financiare, vânzările și stocurile. Aceste tipuri de date sunt colectate și stocate în depozite de date pentru o analiză ulterioară cu ajutorul instrumentelor bazate pe SQL, incluzând tablouri de bord, rapoarte și cuburi OLAP.

Exemple: analiza vânzărilor, analiza performanței operaționale și raportarea financiară.

Inteligența afacerilor modernă: În această categorie, BI folosește tehnologii de ultimă oră pentru a oferi autoservire și acces în timp real la diverse date din multiple surse. Permite explorarea, identificarea și analiza facilă a datelor prin vizualizări, tablouri de bord și procesare lingvistică naturală (NLP).

În plus, încorporează algoritmi de machine learning pentru a automatiza descoperirea, analiza și pregătirea datelor, facilitând obținerea de informații valoroase.

Exemple: descoperirea datelor, raportarea în timp real, analiza predictivă, analiza cu autoservire etc.

Tipuri de Analiză a Datelor

Există patru tipuri distincte de analiză a datelor, fiecare având o abordare și un obiectiv specific.

Analiza descriptivă: Aceasta presupune examinarea datelor istorice pentru a obține informații despre performanțele anterioare. Datele istorice sunt rezumate sub formă de indicatori cheie de performanță (KPI), oferind o imagine clară a performanțelor afacerii.

Exemple: analiza traficului site-ului, evaluările satisfacției clienților, rapoartele de vânzări etc.

Analiza de diagnosticare: Această analiză se concentrează pe înțelegerea motivelor din spatele anumitor evenimente, cum ar fi scăderea vânzărilor. Prin explorarea relațiilor și tiparelor din date, se identifică cauzele principale ale problemelor.

Exemple: analiza abandonului clienților, analiza fluctuației angajaților și analiza defectelor produselor.

Analiza predictivă: În această abordare, algoritmi de machine learning și modele statistice sunt folosite pentru a anticipa rezultatele viitoare pe baza datelor istorice. Acest lucru ajută companiile să identifice potențialele oportunități și riscuri înainte ca acestea să apară.

Exemple: predicția valorii de viață a clientului, prognoza cererii și detectarea fraudelor.

Analiza prescriptivă: Acest tip de analiză folosește informații și date pentru a formula recomandări acționabile, care să conducă la îndeplinirea unor obiective specifice. Ajută la luarea deciziilor pe baza unor informații concrete.

Exemple: optimizarea prețurilor, a campaniilor de marketing și a lanțului de aprovizionare.

Prin utilizarea acestor tipuri de analize, companiile pot lua decizii mai bine informate, își pot îmbunătăți operațiunile și își pot asigura un avantaj competitiv pe piață.

Inteligența Afacerilor vs Analiza Datelor: Caracteristici

Caracteristicile Inteligenței Afacerilor

Câteva caracteristici importante ale BI includ:

• Analiză avansată: Permite manipularea complexă a datelor, incluzând analiza de regresie, pentru a identifica legăturile dintre variabilele dependente și independente.
• Rapoarte: Permite crearea și distribuirea de rapoarte fără a necesita asistență IT, având opțiunea de programare a livrării automate la intervale regulate.
• Vizualizarea datelor: Transformă datele complexe în formate ușor de înțeles, folosind instrumente BI care generează vizualizări sofisticate și clare.
• Analiza geospațială: Permite localizarea datelor pe hărți geografice, convertind datele în reprezentări cartografice și grafice, facilitând vizualizarea datelor geografice.
• Gestionarea datelor: Presupune combinarea, explorarea, curățarea și pregătirea datelor pentru analiză, contribuind la descoperirea tendințelor, caracteristicilor și modelelor relevante.

Alte caracteristici ale inteligenței afacerilor includ analiza augmentată, analiza predictivă, securitatea specifică utilizatorului, analiza self-service și integrarea datelor.

Caracteristicile Analizei Datelor

Câteva dintre caracteristicile sale esențiale sunt:

• Pregătirea și disputa datelor: Procesul de pregătire a datelor se efectuează inițial în timpul proiectului. Aceasta ajută la pregătirea unui model iterativ pentru același proiect, dacă este necesar. Disputa datelor este realizată în timpul construcției modelului și analizei iterative pentru a elimina erorile și a combina date complexe pentru a ușura analiza și accesibilitatea.
• Explorarea datelor: Etapa inițială a analizei datelor, care implică vizualizarea datelor pentru a identifica tipare și zone care necesită o investigație suplimentară.
• Scalabilitate: Necesită un server mai rapid, memorie și procesoare puternice pentru a scala un sistem vertical în sus sau în jos. Acest lucru necesită mai puțină energie și echipament de rețea și este singurul remediu temporar pentru platformele de analiză a datelor.
• Controlul versiunilor: Un proces de urmărire și control al modificărilor codului software.
• Securitatea datelor: O caracteristică esențială pentru a preveni accesul neautorizat, furtul sau coruperea datelor. Aceasta include securitatea programelor logice, a dispozitivelor de stocare, a componentelor hardware etc.

Inteligența Afacerilor vs Analiza Datelor: Componente

Componentele Inteligenței Afacerilor

Inteligența afacerilor are cinci componente:

• OLAP: Procesarea analitică online (OLAP) ajută managerii să sorteze și să selecteze datele agregate și să le monitorizeze strategic.
• Analiza avansată: Ajută la obținerea statisticilor despre anumite produse sau servicii și la previzionarea performanței produselor pe piață.
• Depozitarea datelor: Presupune stocarea de volume mari de date pentru a beneficia multiple departamente ale unei organizații.
• BI în timp real: Ajută la monitorizarea tendințelor de marketing în continuă schimbare, permițând echipelor de marketing să lanseze reduceri și oferte pentru a atrage atenția și a interacționa cu clienții.
• Surse de date: Implică preluarea informațiilor brute și crearea de surse de date sistematice, folosind diverse aplicații. Aceste seturi de date sunt folosite de instrumentele BI pentru a crea grafice, tabele și diagrame.

Componentele Analizei Datelor

Există cinci componente ale analizei datelor:

• Colectarea datelor: Prima etapă a analizei, care implică colectarea datelor atât interne, cât și externe, din diverse surse, cum ar fi sistemele operaționale, datele web, rețelele sociale, tranzacțiile și senzorii.
• Analiza datelor: Procesul prin care sunt utilizate tehnici statistice pentru a curăța și examina datele în vederea obținerii de informații utile, identificării tiparelor, anticipării viitoarelor tendințe și detectării anomaliilor.
• Raportarea rezultatelor: Componenta care implică comunicarea informațiilor și luarea deciziilor informate pe baza concluziilor. Metodele includ prezentarea rezultatelor într-un tablou de bord, generarea de rapoarte și crearea de infografice.
• Îmbunătățirea proceselor: Se referă la modificarea modului în care datele sunt colectate, prelucrate și analizate, precum și a modalităților de luare a deciziilor pe baza datelor.
• Cultura bazată pe date: Crearea unui mediu în care toți angajații pot folosi datele pentru a lua decizii eficiente. Pentru a realiza o astfel de cultură, se recomandă:

• Accesibilizarea datelor.
• Instruirea angajaților privind utilizarea datelor.
• Încurajarea unei culturi bazate pe date.
• Crearea unei culturi a responsabilității.

Inteligența Afacerilor vs Analiza Datelor: Aplicații

Aplicațiile Inteligenței Afacerilor

Inteligența afacerilor poate fi aplicată în diverse industrii, precum:

• Comerțul cu amănuntul: BI este utilizat pentru a anticipa cererea clienților și pentru a analiza fluctuațiile cererii în timp, optimizând astfel stocurile pentru a satisface cerințele consumatorilor.
• Servicii bancare: BI ajută instituțiile financiare să își identifice baza de clienți și să își planifice strategiile de marketing. De asemenea, băncile pot vizualiza valorile de performanță cu ajutorul BI.
• Automobile: BI contribuie la optimizarea funcțiilor de producție, resurse umane, marketing, cercetare, distribuție și finanțare, permițând luarea unor decizii eficiente.
• Producție: BI îmbunătățește comunicarea cu furnizorii și standardizează tranzacțiile. De asemenea, poate prognoza cererea de produse, optimizând stocurile, achizițiile și dimensiunea producției.

Alte aplicații ale BI includ industria ospitalității, farmaceutice, bunurilor de consum cu mișcare rapidă (FMCG), companiile aeriene, distribuția și logistica.

Aplicațiile Analizei Datelor

Câteva aplicații ale analizei datelor sunt:

• Transport: Analiza datelor poate fi utilizată pentru a rezolva problemele de trafic și pentru a îmbunătăți experiența de călătorie prin sisteme de transport inteligente.
• Educație: Factorii de decizie politică utilizează această tehnologie pentru a îmbunătăți deciziile de management și programele de învățare.
• Marketing și publicitate: Agenții de marketing și publicitate folosesc analiza datelor pentru a înțelege publicul țintă și a obține rate de conversie mai bune.
• Logistică și livrare: Analiza datelor poate fi utilizată pentru procese de livrare mai eficiente și pentru un flux de lucru productiv, îmbunătățind performanța industriei și extinzând baza de clienți.

Alte aplicații ale analizei datelor includ securitatea online, rezultatele căutărilor pe internet, detectarea fraudelor și multe altele.

Inteligența Afacerilor vs Analiza Datelor: Comparație rapidă

Parametri	Inteligența Afacerilor	Analiza Datelor
Scop	Se referă la datele necesare pentru a optimiza procesul decizional în afaceri.	Permite transformarea datelor brute într-un format ușor de înțeles, folosit pentru analiză și predicții.
Funcționalitate	Oferă suport companiilor în luarea deciziilor, crearea strategiilor și dezvoltarea afacerii.	Modelează, prezice, curăță și transformă datele conform nevoilor afacerii.
Implementare	Este implementată cu ajutorul mai multor instrumente BI, folosind date istorice stocate în depozite de date.	Este implementată cu ajutorul instrumentelor de stocare a datelor, conform strategiei adoptate de companie.
Metode de depanare	Utilizează un model care transformă datele într-un format semnificativ și instrumente BI cu interfețe drag-and-drop, fără a necesita codificare avansată.	Implică limbaje de programare precum R sau Python pentru analize complexe.
Matematică	Nu este necesară o cunoaștere avansată a probabilităților și algebrei liniare pentru a lucra în BI.	Depozitul de date este obligatoriu, deoarece transformă datele pentru a îmbunătăți calitatea acestora.
Statistică	Implică statistici descriptive, cum ar fi media și mediana.	Folosește statistici inferențiale și descriptive pentru a interpreta și a valorifica datele.
Tipul de date	Se concentrează pe date structurate pentru analiza afacerii.	Analizează date din diverse formate (audio, text, video), fără limitări.
Calitatea datelor	Rapoartele sunt generate la momente specifice, conform cazurilor de utilizare, fără a depinde de depozitele de date.	Analiza datelor este flexibilă și este adaptată la diferite scenarii și cazuri de utilizare.

Concluzie

Inteligența afacerilor și analiza datelor sunt două concepte similare, dar cu abordări diferite. În contextul tendințelor actuale, se utilizează tot mai frecvent tehnici precum BI și analiza datelor pentru a obține informații relevante și pentru a îmbunătăți activitatea companiilor.

Analiza datelor contribuie la creșterea eficienței afacerii și a operațiunilor, prin informații utile rezultate din analiza datelor agregate. Pe de altă parte, BI ajută la utilizarea optimă a datelor pentru luarea unor decizii de afaceri solide și bazate pe fapte.

Alegerea între cele două metodologii poate fi complexă. Cel mai potrivit este să alegeți o metodă sau ambele, în funcție de cerințele, operațiunile, scenariile și cazurile de utilizare specifice.

De asemenea, este recomandată explorarea celor mai bune platforme de inteligență afacerilor și analiză.