企業がどのように運営し、代替手段や手順を開発するかを含め、すべてが変化しました。 インテリジェントな判断を下すには、デジタル システムによってデータがどのように生成されるかを理解する必要があります。 業界でのキャリアを追求したい方は、入学をお勧めします。 ビジネスアナリストのトレーニング すべてを学ぶために。
しかし、ビジネス分析とそのアプリケーションの詳細を掘り下げる前に、まず用語自体が何を意味するのかを理解しましょう!
ビジネス分析とは
企業の選択を強化するためにデータを意味のある情報に変換するプロセスは、ビジネス分析として知られています。
データから洞察を得るために通常使用される方法には、情報管理、データの視覚化、予測分析、データ収集、予測モデリング、および効率性があります。
定量的、比較的、評価的なアプローチは非常に重要ですが、ビジネス分析の最終的な目標は、結果を説明し、ビジネスの選択に影響を与えるデータの視覚化を開発することです。 この分野で成功するには、優れたコミュニケーション スタイルと技術的な専門知識が必要です。
しかし、ビジネスアナリストとは誰で、どのような責任を果たさなければならないのでしょうか?
ビジネスアナリストとは？
今日の企業部門では、ビジネス アナリストはすでに重要な役割を果たしています。ビジネス アナリストの選択と行動は、企業の財務見通しに小さいながらも目に見える影響を与えています。 定量的、比較、および評価方法が非常に重要である場合でも、データの視覚化によって結果が説明され、企業の意思決定に直接影響を与えるようにする必要があります。
ビジネス アナリストの主な責任には、次のようなものがあります。
- 最新機能のインストール。
- 企業世界の性質を認識し、それに適応する。
- 追加機能を追加した結果の分析。
- 新機能のリリースを可能にするために必要な手順またはアクティビティを決定する必要があります。
- 次に使用する機能を作成します。
ビジネス分析の応用
- 顧客関係管理 (CRM)
組織の顧客との関係を構築および管理することは、顧客関係管理 (CRM) と呼ばれます。
顧客関係管理は、顧客ベースをよりよく理解し、マッチング戦略を採用するために、ビジネス分析を使用することで利益を得ることができます。 これにより、組織の収益と売上が大幅に増加します。
ビジネス分析アプローチを使用することで、顧客の購買習慣、欲求、行動、および問題、フィードバック、その他の兆候に関するデータを収集して分析することができます。 これらの兆候は、クライアントと会社との永続的で献身的なつながりの発展を後押しします。
ビジネス アナリティクスは、不正行為の検出に初めて使用された可能性があります。 彼らはすでに大量の消費者データを利用できるため、Business Analytics を使用しました。 デフォルトの可能性を判断するために、データ分析を使用して、最近の支出傾向と消費者プロファイルを評価しました。 時間が経つにつれて、結果として詐欺とリスクは減少しました。
現在、データ アナリストは、教育におけるビジネス分析を含むアプリケーションに特に必要とされています。 適応学習、革新的な発明、適応コンテンツなどは、それが最も頻繁に適用される場所です。 学習と学習が行われる環境を理解し、簡素化するために、生徒とその独特の状況に関するデータを評価、収集、検査、および説明することです。
- 人事管理 (HRM)
企業内の人々を戦略的に管理、雇用、組織化、トレーニング、および指導する方法または実践は、人事管理として知られています。 ビジネス分析は、人事担当者によってさまざまな方法で使用されます。
膨大な量のデータを評価して従業員の要求と苦情を理解し、その後必要な支援を提供するのに役立ちます。
HR は、ビジネス分析を利用して、最適な応募者を見つけ、報酬を見積もり、業界全体の定着率の傾向を追跡する場合があります。
意外なことに、製造部門もビジネス分析の恩恵を受けています。 以下は、Tata Steel がビジネス分析を使用して業務を進める方法の例です。
- 生産プロセスの監視と合理化。
- ロジスティクスを改善します。
- リスクを軽減し、障害を取り除きます。
- Tata Steel は、テクノロジーで成功したことを確認した後、生産プロセスのビジネス分析スペシャリストを追加募集し始めました。
ビジネス アナリストであるビジネス アナリティクスとは何か、ビジネス アナリストの役割とビジネス アナリティクスのアプリケーションについて説明したので、次は、ビジネス アナリティクスが分離されているさまざまなタイプについて説明します。
記述的分析は、データ集約とデータ マイニング技術を使用して、過去と現在の両方を完全に理解することを可能にします。
多くの企業は、消費者の行動を詳しく調べ、それらの顧客にマーケティング キャンペーンを集中させる最善の方法を決定するために、記述的分析を採用しています。
過去のパフォーマンスに集中して、特定のパターンの背後にある要因を特定します。
ドリルダウン、データ マイニング、データ検出、相関は、特定のイベントの原因を突き止めるために使用される方法です。 イベントの可能性とその考えられる原因を特定した後、分類アルゴリズムと回帰アルゴリズムが使用されます。
予測分析は、統計モデルと機械学習技術を使用して、将来の結果を予測および評価します
特定の結果の確率を推定するモデルは、記述的分析の結果を使用して頻繁に作成されます。
この種類は、特定の顧客に関するソーシャル メディア データに基づいて消費者の態度を予測するために、販売およびマーケティング チームによって頻繁に使用されます。
以前のパフォーマンスに基づいて推奨事項を作成する分析は、処方的分析として知られています。 この種のビジネス分析は、結果の決定に加えて、最大の結果を得るために取るべき正確な活動を提案できます。 これは通常、深層学習と複雑なニューラル ネットワークを使用して実現されます。
ビジネス分析の未来
拡張分析
現在、企業や政府の間で最も人気のあるビジネス分析のトレンドは、拡張分析です。 これは、ビジネス インテリジェンス、ビジネス分析、およびデータ共有を改善するための機械学習と自然言語処理のアプリケーションです。 プロセス全体の目標は、ビジネス分析をよりシンプルにすることです。
大規模自動化
企業は、時には複雑すぎて理解できない大規模なデータ フローを自動化しようとしています。 ユーザー フレンドリーな OLAP データ ウェアハウスに保持されているデータ パイプラインとビジネス対応データは、ますます大きな役割を果たし続けるでしょう。 言い換えれば、企業は、接続されていない複数のソースから受け取った多次元データを共有ストレージ プラットフォームに保存することを楽しみにして、意思決定を支援するデータ自動化を現実のものにすることに近づきます。
データの可視化
ビジネス データを視覚的に魅力的で最新のものにすることは、データ視覚化のプロセスです。 ビジネス アナリストは、データの視覚化を利用して、データをより適切に把握し、そこから適切な結論を引き出すことができます。 人間の脳はデータを視覚的に認識するため、会社が将来の傾向を予測するための優れたツールです。