Business Analytics
什么是商业分析？
商业分析的定义
我们首先来区分一下数据分析和传统分析。这两个术语经常被交替使用，但确实存在区别。传统的数据分析是指分析大量收集的数据以获得洞察力和预测的过程。商业数据分析（有时称为商业分析）采用了这一理念，但将其置于商业洞察力的背景下，通常有预先构建的商业内容和工具来加速分析过程。
具体来说，商业分析指的是：
·吸收和处理历史业务数据
·分析这些数据以确定趋势、模式和根本原因
·基于这些洞察力做出数据驱动的商业决策
换句话说，数据分析更像是对现代分析过程的一般性描述。商业分析意味着更窄的重点，随着数据总量的增加，商业分析在功能上变得更加普遍，对全球各地的组织也更加重要。
使用云分析工具，企业可以整合来自不同部门的数据--销售、营销、人力资源和财务--以获得统一的视图，显示一个部门的数字如何影响其他部门。此外，诸如可视化、预测性洞察力和情景建模等工具可以为整个组织提供各种独特的洞察力。
使用商业分析工具
商业数据分析有许多单独的组成部分，它们一起工作以提供洞察力。虽然商业分析工具处理了压缩数据和通过报告和可视化创建洞察力的要素，但这个过程实际上是从引入这些数据的基础设施开始的。商业分析过程的标准工作流程如下。
·数据收集
无论数据来自何处，无论是物联网设备、应用程序、电子表格还是社交媒体，所有这些数据都需要被集中起来，以便访问。使用云数据库可以大大简化收集过程。
·数据挖掘
一旦数据到达并被存储（通常在数据湖中），它必须被分类和处理。机器学习算法可以通过识别模式和可重复的行动来加速这一过程，例如为特定来源的数据建立元数据，让数据科学家更专注于获得洞察力，而不是手动的后勤任务。
·描述性分析
正在发生什么，为什么会发生？描述性数据分析回答了这些问题，以建立对数据背后故事的更多理解。
·预测性分析
有了足够的数据和足够的描述性分析的处理，商业分析工具可以开始根据趋势和历史背景建立预测模型。因此，这些模型可以被用来为未来的业务和组织选择的决策提供信息。
·可视化和报告
可视化和报告工具可以帮助分解数字和模型，使人的眼睛可以轻松地掌握所呈现的内容。这不仅使演示更容易，这些类型的工具可以帮助任何人，从有经验的数据科学家到商业用户迅速发现新的洞察力。
商业分析的优势
商业分析的优势影响着你的组织的每个角落。当各部门的数据整合到一个单一来源时，它就会在端到端过程中同步每个人。这确保了在数据或沟通方面没有差距，从而释放出以下特长：
·数据驱动的决策
有了商业分析，艰难的决策变得更加智能--所谓智能，就是有数据的支持。量化根本原因和明确识别趋势，创造了一种更明智的方式来看待一个组织的未来，无论是人力资源预算、营销活动、制造和供应链需求，还是销售推广计划。
·易于可视化
商业分析软件可以将难以处理的数据量转化为简单而有效的可视化。这实现了两件事。首先，它使商业用户只需点击几下就能获得更多的洞察力。其次，通过将数据放在一个可视化的格式中，只需以不同的格式查看数据，就能发现新的想法。
·为假设的情况建模
预测性分析为用户创建模型，寻找影响未来结果的趋势和模式。这在以前是有经验的数据科学家的领域，但随着商业分析软件由机器学习驱动，这些模型可以在平台内生成。这使商业用户有能力通过创建变量略有不同的假设场景来快速调整模型，而不需要创建复杂的算法。
·增强
上面的所有观点都考虑了商业数据分析加速用户驱动的洞察力的方式。但是，当商业分析软件由机器学习和人工智能驱动时，增强型分析的力量就被释放出来。增强型分析利用自我学习、适应和处理大量数据的能力来实现流程自动化，并产生没有人类偏见的洞察力。
