В чем разница между большими данными и бизнес-аналитикой?

В чем разница между большими данными и бизнес-аналитикой? Большие данные относятся к большим наборам данных, которые обычно существуют в организациях. Бизнес-аналитика относится к использованию этих данных в аналитических целях, из которых можно извлечь полезную информацию для принятия более обоснованных бизнес-решений.

Оба этих термина сегодня играют все более важную роль в бизнес-операциях, поэтому давайте рассмотрим оба и посмотрим, в чем разница между большими данными и бизнес-аналитикой, как они используются и каковы их преимущества для малого и среднего бизнеса.

Большие данные

Большие данные лучше всего описать как информацию, которую организации хранят — как правило, в больших «наборах» или объемах, — которую им сложно или во многом невозможно использовать каким-либо осмысленным образом.

Очевидным примером больших данных может быть что-то вроде информации, которая создается через каналы социальных сетей — показы, рейтинг кликов, вовлеченность; все эти показатели складываются вместе, образуя то, что мы называем «большими данными».

Структурированные и неструктурированные данные

Внутри больших данных есть структурированные данные и неструктурированные данные.

Эти два разных типа информации важны для понимания важности анализа больших данных.

Структурированные данные — это то, что вы обычно ожидаете найти в формальных базах данных, и часто понимаются как количественные данные.

Структурированные данные будут существовать в таких вещах, как электронные таблицы, с тщательно упорядоченными строками и столбцами, которые можно легко прочитать и оценить.

Неструктурированные данные относятся практически ко всему остальному, но их можно рассматривать как качественные по своей природе.

Примерами такого рода данных являются видео, изображения, информация датчиков, стенограммы звонков и другие формы неформального общения, такие как основной текст электронной почты.

Неструктурированные данные в совокупности составляют 80-90% или более всех данных и продолжают расти.

Рост больших данных

В то время как рост структурированных данных уже является серьезной проблемой для организаций, быстрый рост неструктурированных данных представляет собой более серьезный предмет разногласий.

Структурированные данные, по крайней мере, имеют то преимущество, что их относительно легко расшифровать — многие компании уже используют CRM, например, для более эффективного анализа данных о клиентах, чтобы улучшить свой процесс продаж.

Рост объемов неструктурированных данных заставляет компании задуматься.

Подавляющее большинство больших данных неструктурировано, и это несоответствие сохранится только в будущем.

На самом деле объем неструктурированных данных растет примерно на 55–65% в год.

В результате использование инструментов для использования этих данных теперь еще более важно для бизнеса, поскольку эффективное использование больших данных становится конкурентным отличием между организациями.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика относится к цифровым инструментам, которые используются для анализа данных, как структурированных, так и неструктурированных, для получения действенной информации для принятия решений.

Для большинства организаций бизнес-аналитика (BI) будет наиболее знакома в контексте структурированных данных, хотя достижения в использовании ИИ и машинного обучения означают, что неструктурированная информация чаще расшифровывается для использования.

Использование бизнес-аналитики в организациях

Возможно, вас не должно удивлять, что многие предприятия отстают в принятии и использовании инструментов бизнес-аналитики.

Во всем мире внедрение BI во всех организациях составляет около 26%.

В то время как более половины всех предприятий считают облачную BI «критической» или «очень важной» для своих текущих и будущих инициатив, Gartner обнаружил, что 87% предприятий имеют низкий уровень зрелости аналитики.

Кроме того, исследование руководителей 2020 года показало, что только 27% организаций считают свою деятельность «управляемой данными».

Таким образом, в настоящее время компании понимают важность использования бизнес-аналитики для своих больших наборов данных, но демонстрируют низкий интерес к внедрению инструментов BI в свои рабочие процессы.

Преимущества бизнес-аналитики для бизнеса

Почему организации должны захотеть внедрить решения BI?

Ответ предельно прост: организации, внедряющие BI, начинают видеть значительные положительные результаты в отношении своей производительности и прибыли, потому что они могут использовать свои большие данные посредством принятия более обоснованных решений.

Связанный пост: 10 статистических данных бизнес-аналитики, которые показывают свою ценность

1. 48 % организаций считают облачную бизнес-аналитику «критически важной» или «очень важной» для их будущих планов повышения производительности бизнеса.
2. Бизнес-аналитика, большие данные и аналитика — это основные прорывные технологии, которые организации Global 2000 внедряют для достижения успеха.
3. 84% предприятий запустили инициативы в области расширенной аналитики, чтобы повысить точность и ускорить процесс принятия решений.
4. 56% организаций, использующих аналитику, принимают решения быстрее и эффективнее.
5. 51 % предприятий достигают лучших финансовых результатов благодаря внедрению бизнес-аналитики.
6. 46% организаций смогли определить и создать новые продукты и потоки доходов с помощью своей аналитики.
7. 45% брендов в настоящее время используют аналитику для разработки новых бизнес-моделей.
8. Более 90% специалистов по продажам и маркетингу говорят, что облачная аналитика необходима для выполнения их работы.
9. 40% высокоэффективных компаний основывают свои решения на интуиции, по сравнению с 70% менее успешных компаний.
10. В среднем 37% данных компании имеют потенциал для полезного анализа.

Как бизнес-аналитика связана с неструктурированными наборами данных

Как мы отмечали ранее, доля структурированных данных по сравнению с неструктурированными сокращается довольно быстрыми темпами.

Это означает не только то, что компаниям, которые еще не сделали этого, следует изучить стратегию, включающую внедрение BI, но также и то, что использование неструктурированных данных станет серьезным препятствием, которое необходимо будет преодолеть — если не сейчас, то уж точно в будущем.

Поскольку типичные инструменты BI предназначены для структурированных данных, искусственный интеллект используется для создания полезной информации из неструктурированных источников, которую затем можно эффективно проанализировать.

Возьмем, к примеру, бизнес, который хочет лучше понять свои наиболее частые жалобы клиентов.

Вызовы службы могут быть расшифрованы с помощью решения, такого как Dialpad, и эта транскрипция может быть оценена с помощью программного обеспечения для анализа текста, чтобы определить общие черты (например, слова или фразы, относящиеся к конкретной проблеме или услуге) в широком диапазоне вызовов.

Затем эти данные можно агрегировать, структурировать и анализировать с помощью бизнес-аналитики.

Это был очень простой пример, но использование ИИ для аналитических целей в бизнесе будет иметь ключевое значение для организаций в будущем.

Округлять

Мы начали этот блог с вопроса о том, в чем разница между большими данными и бизнес-аналитикой, но мы надеемся, что вы получили более широкое представление о важности того и другого, а также о форме ландшафта больших данных и бизнес-аналитики в его нынешнем виде.

Быстро растущий объем больших наборов данных в организациях сегодня представляет собой проблему и огромные возможности.

Лидеры внедрения BI видят преимущества в своей производительности и конкурентоспособности, а те компании, которые отстают, осознают важность внедрения BI.

В то же время рост, особенно неструктурированных данных, потребует более продвинутых аналитических возможностей, особенно в отношении механизмов искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут помочь в анализе и количественном анализе информации.

Нижняя линия

Большие данные — это большие объемы информации, которые вы храните в своей организации, а бизнес-аналитика — это средства их осмысления для целей принятия решений.

Подпишитесь на наш блог , чтобы ежемесячно получать информацию о бизнес-технологиях и быть в курсе новостей и тенденций в области маркетинга, кибербезопасности и других технологий.