简介

什么是业务分析?

业务分析是自动化的数据分析实践、工具和服务的集合,可帮助您了解业务发生了什么情况及其原因,改善决策制定,并帮助您制定未来规划。 “业务分析”这一术语通常与商业智能 (BI) 和大数据分析结合使用。

业务分析解决方案有何优势?

更迅速、更自信地制定决策

随着数据量的不断增加,快速准确地处理业务数据并发现隐藏的趋势、模式和业务驱动因素几乎不可能实现。 现代规划分析解决方案可帮助客户将处理时间缩短 80%。

削减成本并加快速度

将所有来源的数据结合起来,更快地将洞察付诸行动,并实现规划和分析过程自动化,进而节省时间和人力。 使用规划分析解决方案的客户在简化预算流程方面节省了超过 USD 100 万。

做出预测并响应意外情况

预测性分析让您能够预测结果并优化成果。 在实施计划之前测试方案,了解可能会对您的决策产生的影响。 业务分析解决方案让您能够灵活地改变计划,轻松应对各种变化场景。

不断演进

AI 和业务分析的演进

数据的收集和分析是业务分析的基础。 在 20 世纪 90 年代,人们需要利用计算机编程技能来识别企业中的可用数据、连接到无数数据源、将原始数据转换为可用形式,以及生成定期报告。

在接下来的十年里,创新型公司开始使用 Python 和 R 等编程语言分析业务数据。 这使得他们能够了解企业内发生了什么,甚至有可能探查出问题的根源。 但对于那些想要了解以往绩效的真正驱动因素、预测未来事件和规划未来的人来说,这些实践还有很多不足之处。他们当然也没有将这些能力交到完成日常工作的普通人员手中。

在过去十年里,依托自助式业务分析程序、AI 和云数据管理软件,几乎任何人(无论技能水平如何)都可以实时分析和直观呈现发展趋势、查明业务问题并做出明智的业务决策。 业务分析不再局限于计算机科学专业人士所在领域。 它是金融、制造、医疗保健、销售、营销、供应链和运营等领域的常用工具。 如果您正在从数据中寻找洞察,那么就需要采用业务分析技术。

如今,各大商学院都教授业务分析技能,​​它们已成为许多学位课程的重要组成部分。 商科学生学习将他们的技能应用于实际情况(如业务运营),在此确定关键指标并采用数据驱动的方法来解决问题。

借助业务分析解决方案,不只是了解发生了什么,还能够探究原因后续举措

业务分析生命周期

业务分析生命周期有助于企业使用数据和信息技术来识别发生的状况,探查原因,并明确后续举措

规划分析

它始于一个计划。 无论是企业计划、财务计划,还是众多部门计划之一,规划分析都可以洞察历史数据,为当前计划提供信息并面向未来进行优化。许多企业都依赖 Microsoft Excel 电子表格进行规划,但此过程既耗时又容易出错。利用现代解决方案,既可以轻松协作制定业务计划,又能快速响应实际业务绩效状况。

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IBM Planning Analytics with Watson

描述性分析

利用自助式商业智能工具,从个人贡献者到高管,每个人都能获得业务绩效的快照。 但是,重要的是要知道您可以信任自己的数据可视化工具,并避免根据错误的洞察采取行动。 随着数据集日渐增大,经验丰富的分析人员使用自动化工具来执行 SQL 查询、清理和组合多个数据集。 数据可视化用于共享趋势和跟踪 KPI。

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IBM Cognos Analytics

诊断分析

利用探索性数据分析技术,可以轻松找到隐藏在数据中的关系,并识别真正的业务驱动因素。揭示发生了什么,然后明确查明发生这一状况的原因。 在融入 AI 的商业智能解决方案的帮助下,业务用户、业务分析人员和数据分析人员能够轻松应用数据科学算法,快速找到公正的见解,并改进业务决策。

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IBM Cognos Analytics

预测性分析

自助式分析工具已利用 AI 和机器学习来帮助业务用户和业务分析人员(而不仅仅是数据科学家),通过分析历史数据和识别模式预测接下来可能会发生什么。 用于预测结果的高级业务分析技术有很多,而统计分析、Python 编程和数据挖掘只是其中的一部分。

规范性分析

规范性分析通过利用优化引擎和统计方法的强大功能来筛选数百万种可能的替代方案,并推荐最佳决策,帮助您更有效地管理和分配资源。 随着您多次完成业务分析生命周期,您将开始实现由数据驱动的新型创新。

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IBM Decision Optimization

为何选择借助 IBM 开展业务分析?

利用 AI 加速分析进程

自动化模型创建、自然语言处理和认知帮助,让您能够使用数据更快、更自信地制定出决策。

我们的产品组合使用效果更好

我们的分析产品旨在作为一个更广泛的业务分析解决方案集合协同工作,它们能够轻松连接到您的业务信息系统。

根据需要随时随地部署

我们的产品可在本地、云端、IBM Cloud Pak® for Data 上使用,或作为混合选项提供。

免费启动 30 天