İş Analitiği Nedir ve Başarı İçin Neden Gereklidir?

İşletmeler tarafından kullanılan moda sözcükler söz konusu olduğunda, analitik en çok kullanılan listenin başında olmalıdır.

İnternet ve teknolojinin değiştiği tüm yollar sayesinde, analitik ve veri madenciliği hiç bu kadar önemli olmamıştı. Ve veriler harika olsa da, bir şirketi kurabilecek veya bozabilecek olan onunla yapılanlardır.

İşte burada iş analitiği devreye giriyor.

Doğru kullanıldığında BA, tüketicilerin eylemleri, pazar eğilimleri ile ilgili gelecekteki olayları doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılabilir ve ayrıca gelirde artışa yol açabilecek daha verimli süreçler oluşturmaya yardımcı olabilir.

İş analitiğinin temelleri

İş analitiğinin birçok kullanım durumu vardır, ancak ticari kuruluşlar söz konusu olduğunda, BA tipik olarak şunlar için kullanılır:

• Çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz edin. Bu, bulut uygulamalarından pazarlama otomasyon araçlarına ve CRM yazılımına kadar her şey olabilir.
• Veri kümeleri içindeki kalıpları bulmak için gelişmiş analitik ve istatistikleri kullanın. Bu modeller, gelecekteki eğilimleri tahmin etmenize ve tüketici ve davranışları hakkında yeni içgörülere erişmenize yardımcı olabilir.
• KPI'ları ve trendleri gerçek zamanlı olarak değiştikçe izleyin. Bu, işletmelerin verilerini yalnızca tek bir yerde bulundurmalarını değil, aynı zamanda hızlı ve doğru sonuçlara varmalarını da kolaylaştırır.
• En güncel bilgilere dayanan kararları destekleyin. BA, kararlarınızı desteklemek için kullanabileceğiniz bu kadar büyük miktarda veri sağladığından, bir değil birkaç farklı senaryo için tam olarak bilgi sahibi olduğunuzdan emin olabilirsiniz.

Bunlar en yaygın kullanım örnekleri olsa da, dört temel iş analizi yöntemi vardır. En basitinden başlayarak aşamalar halinde uygulanırlar. Bir yöntem diğerinden daha önemli değildir, hepsi BA kullanırken nihai hedefinizin ne olduğuna bağlıdır.

Bu dört analitiği kullandığınızda, verileriniz temizlenebilir, parçalara ayrılabilir ve kuruluşunuzun karşılaşabileceği zorluklar ne olursa olsun çözümler üretmeyi mümkün kılacak şekilde özümsenebilir.

1. Tanımlayıcı analitik: Eğilimleri ve kalıpları belirlemek için geçmiş verilerin ve KPI'ların yorumlanması. Bu, veri toplama ve veri madenciliği tekniklerini kullanarak geçmişte neler olduğuna ve şu anda neler olduğuna dair büyük bir resmin görülmesini sağlar.
   
   Birçok şirket, müşterilerin davranışlarına ve bu müşterilere pazarlama stratejilerini nasıl hedefleyebileceklerine daha derinlemesine bakmak için tanımlayıcı analitik kullanır.
2. Teşhis analitiği: Hangi öğelerin belirli eğilimleri etkilediğini belirlemek için geçmiş performansa odaklanır.
   
   Bu, belirli olayların nedenini ortaya çıkarmak için detaya inme, veri keşfetme, veri madenciliği ve korelasyon kullanılarak yapılır. Olayın olasılığı ve bir olayın neden olabileceği konusunda bir anlayışa ulaşıldığında, sınıflandırma ve regresyon için algoritmalar kullanılır.
3. Tahmine dayalı analitik: İstatistiksel modeller ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek ve değerlendirmek için istatistikleri kullanır. Bu, belirli sonuçların olasılığını belirleyen modeller oluşturmak için genellikle tanımlayıcı analitiklerin sonuçlarını alır.
   
   Bu tür genellikle satış ve pazarlama ekipleri tarafından sosyal medya verilerine dayalı olarak belirli müşterilerin görüşlerini tahmin etmek için kullanılır.
4. Kuralcı analitik: Gelecekte benzer durumların nasıl ele alınacağını önermek için geçmiş performans verilerini kullanır. Bu tür iş analitiği yalnızca sonuçları belirlemekle kalmaz, aynı zamanda mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için gerçekleşmesi gereken belirli eylemleri de önerebilir. Bu genellikle derin öğrenme ve karmaşık sinir ağları kullanılarak elde edilir.
   
   Bu tür iş analitiği, genellikle çeşitli seçenekleri bir tüketicinin gerçek zamanlı ihtiyaçlarıyla eşleştirmek için kullanılır.

Hangi yöntemin kullanılacağına karar vermek, eldeki iş durumuna bağlı olacaktır.

Nasıl çalıştığını daralttığımıza göre, şimdi iş analitiğine giren tüm bileşenleri ve değerli sonuçlarını bulmak için hangi yöntemleri kullandığını inceleyelim.

BA'ya derin bir dalış yaparken kullanmaya karar verdiğiniz yöntem, sürece başlamadan önce belirlediğiniz nihai hedefe bağlı olacaktır. Hangi yöntemi seçerseniz seçin, bitiş çizgisinde sizi bekleyen eyleme dönüştürülebilir içgörüler bulacağınızdan emin olabilirsiniz.

Veri madenciliği

Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve veritabanı sistemleri kullanılarak başlangıçta görünmeyen verilerle ilgili kalıpları, eğilimleri ve diğer gerçekleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini eleme stratejisidir. Regresyon, kümeleme ve aykırı değer tespiti dahil olmak üzere iş analitiğinin yararlanabileceği çeşitli veri madenciliği teknikleri vardır.

Bu, daha hızlı ve daha verimli karar vermeye yol açtığı için iş analitiğinin yararlı bir unsurudur.

Örneğin, veri madenciliği yoluyla bir işletme, yılın belirli zamanlarında hangi müşterilerin belirli ürünleri satın aldığını görebilir. Bu veriler daha sonra bu müşterileri segmentlere ayırmak için kullanılabilir.

Metin madenciliği

Metin madenciliği, uygulamalardaki ve World Wide Web'deki metinden yüksek kaliteli bilgi çıkarma işlemidir.

Şirketler, sosyal medya sitelerinden, blog yorumlarından ve hatta çağrı merkezi komut dosyalarından metinsel bilgi toplamak için metin madenciliğini kullanır. Daha sonra bu veriler, müşteri hizmetlerini ve deneyimini iyileştirmek, yeni ürünler geliştirmek ve rakiplerinin performansını gözden geçirmek için kullanılır.

Veri toplama

Veri toplama süreci, daha sonra özet bir biçimde sunulan verilerin toplanmasından ve toplanmasından oluşur. Esasen, analiz edilebilmesi için toplanması, merkezileştirilmesi, temizlenmesi ve ardından herhangi bir yanlışlığı veya fazlalığı ortadan kaldırmak için filtrelenmesi gerekir.

Bu, iş analitiği için çok önemli bir adımdır, çünkü verilerden içgörü toplayabileceğiniz doğruluk, sürecin sonunda elde edeceğiniz ilgili ve eyleme geçirilebilir sonuçların türüyle doğrudan ilişkilidir.

Bir pazarlama ekibinin, mesajlarını ve tekliflerini kişiselleştirmek için müşteri demografisi ve ölçümleri (yaş, konum, işlem sayısı vb.) gibi verileri nasıl kullandığı, veri toplamaya bir örnek olabilir.

tahmin

Belirli bir dönem veya sezonda meydana gelen süreçleri analiz etmek için iş analitiği kullanıldığında, geçmiş veriler sayesinde işletmelere gelecekteki olaylar veya davranışlar hakkında bir tahmin sunulur.

Tahmin, belirli tatillerde perakende satışlar ve bir ödül töreni veya Super Bowl gibi belirli etkinliklerle ilgili belirli internet aramalarında ani artış gibi birkaç farklı şey için kullanılabilir.

Portent Analitik Stratejisti Jackie Jeffers, tahminleri stratejinizin önemli bir parçası olarak kullanmanın önemini vurguluyor. "Geçmiş verilere dayalı tahmin, yıllık hedefler belirlemek ve trafik ve dönüşümler gibi çevrimiçi kullanıcı davranışını tahmin etmek için faydalıdır. Müşteri yolculuğu analitiği, dönüşüm adımına kadar potansiyel bir potansiyel müşteriyle ilk temas etkileşimlerini belirlemenize olanak tanır. Görünürlük Yetiştirme sürecindeki tüm temas noktalarına erişim, aradaki adımları optimize etmenize ve kullanıcı yolculuğunu iyileştirmenize olanak tanır."

İş analitiği yalnızca potansiyel müşteri dönüşüm huninizi oluşturmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda kârlılığınızı başka şekillerde de etkiler. Örneğin, çağrı hacmini tahmin etmek, bir çağrı merkezindeki personel kaynaklarını optimize etmeye yardımcı olabilir. Veri toplama ve analiz etme becerisine sahip olmak yalnızca faydalı olmakla kalmaz, aynı zamanda veriye dayalı ve bilgiye dayalı kararlar almak için de önemlidir."

Veri goruntuleme

Dışarıdaki tüm görsel öğrenenler için veri görselleştirme, iş analitiğinin mutlak sahip olması gereken bir parçasıdır. Verilerinizden alınan bilgileri ve öngörüleri sorunsuz bir şekilde alır ve bunları etkileşimli bir grafik veya çizelgede sunar.

Doğru veri görselleştirme yazılımı, performansı ve hedefleri daha iyi anlayabilmeniz için iş ölçümlerini ve KPI'ları gerçek zamanlı olarak izlemenize yardımcı olmak için bu süreç için çok önemlidir. Şirketiniz için hangi yazılım seçeneğinin doğru olduğundan emin değilseniz, G2'nin size sunduğu yüzlerce tarafsız incelemeye göz atın!

İş analitiği neden önemlidir?

İş analitiğine giren birçok hareketli parça vardır, ancak BA'nın kuruluşunuz için ilk etapta neden önemli olduğu açık olmayabilir.

Yeni başlayanlar için iş analitiği, şirketinizin doğru kararlar vermesi için ihtiyaç duyduğu araçtır. Bu kararların, kârlılığı artırmanıza, pazar payını artırmanıza ve potansiyel hissedarlara daha fazla getiri sağlamanıza yardımcı olduğu için tüm kuruluşunuzu etkilemesi muhtemeldir.

Pek çok işletmenin teknolojiden etkilendiği inkar edilemez, ancak doğru kullanıldığında BA, çeşitli şirketlere rekabet avantajı sağladığı için şirketinizi daha iyi etkileme şansına sahiptir.

Bazı şirketler büyük miktarda veriyle ne yapacaklarından emin değilken, iş analitiği, şirket olarak verdiğiniz kararları iyileştirmek için bu verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülerle birleştirmek için çalışır.

Ayrıca, bu veriler herhangi bir formatta sunulabileceğinden, kuruluşunuzdaki karar verici, sürecin başında belirlediğiniz hedefler ve kendileri için işe yarayan bir şekilde bilgilendirilmiş hissedecektir.

Esasen, sektör ne olursa olsun iş analitiğinin önemli olduğu dört ana yol şunlardır:

• İşletmenize neyin işe yarayıp neyin yaramadığının net bir resmini vererek performansı artırır
• Daha hızlı ve daha doğru kararlar sağlar
• Bir işletmenin tüketici davranışı, trendler ve performansla ilgili doğru seçimler yapmasına yardımcı olduğu için riskleri en aza indirir
• Tüketiciyle ilgili soruları yanıtlayarak değişime ve yeniliğe ilham verir

İş analitiği örnekleri

İş analitiğinin çok çeşitli endüstrilerde ve organizasyonlarda kullanım örnekleri vardır. Teknoloji ilerledikçe, giderek daha fazla şirket, karlarını en üst düzeye çıkarmak ve müşteri deneyimini iyileştirmek için büyük verileri kendi avantajlarına kullanmanın yeni yollarını geliştiriyor.

Örneğin, bir fast food restoranı işlettiğinizi varsayalım. Arabaya servis kullanan müşterileriniz için sipariş sürecini hızlandırmak için iş analitiğini kullanabilirsiniz. Arabaya servisin aldığı trafiği izlemek için BA kullandığınızda, en yoğun saatlerinizi ve ne zaman verimliliği artıracağınızı bilebileceksiniz.

Sıranın uzayacağını bildiğinizde, daha fazla çalışanın arabaya servis şeridinde çalışmasını sağlamak için personelinizin etrafında hareket edebilir veya hatta hızlı bir şekilde tamamlanabilecek siparişleri önermelerini sağlayabilirsiniz. Satırlar daha kısa olduğunda, çalışanlar daha yüksek marjlı, daha pahalı ve oluşturulması daha fazla zaman alan öğeler önerebilir.

Popüler yemek seti teslimat hizmeti Blue Apron, siparişlerine ve tariflerine yönelik talebi tahmin etmek için iş analitiğini kullandı. Her hafta abonelerine satın almaları için karışık bir yemek menüsü gönderdiler ve tahmine dayalı analitik sayesinde, ürün bozulmasını önlemek ve siparişleri yerine getirmek için çeşitli veri içgörülerini kullanabildiler.

Bunu yapmak için Blue Apron, bir müşterinin belirli siparişleri ne sıklıkla yaptığına ilişkin geçmiş verilerden oluşan müşteriyle ilgili içgörülere baktı. Geçmişte bir müşterinin yemek tarifleri tercihine odaklanan tarifle ilgili veriler de vardı. Son olarak, yılın belirli bir döneminde daha yüksek veya daha düşük sipariş oranlarında satın alma kalıpları olup olmadığını görmek için mevsimsel trendlere baktılar.

Tahmine dayalı analitik sayesinde Blue Apron, müşterilerini daha iyi anlayabildi, kullanıcı deneyimini iyileştirebildi, değişen tercihleri ​​tahmin edebildi ve hatta yemek zevklerinin zamanla nasıl değiştiğini tespit edebildi.

Growth Hackers'ın CEO'su Jonathan Aufray, iş analitiğini nasıl kullandıklarını paylaşmak için zaman ayırdı. "Büyüme Hacker'larında, trafik kaynaklarımızı ve oluşturduğumuz olası satış sayısını izlemek için iş analitiği kullanıyoruz. Bu, hangi pazarlama stratejilerinin işe yaradığını ve hangilerinin çalışmadığını anlamamıza olanak tanıyarak en az performans gösterenleri optimize etmemize, bazılarını düşürmemize, ve en iyi sonuçları veren pazarlama kanallarını ikiye katlayın."

Ayrıca, yardımcı olduğumuz müşteriler için iş analitiği kullanırız. Stratejilerinizi geliştirmeye devam etmek için eylemlerinizi takip edebilmek ve veri toplayabilmek çok önemlidir. Veri olmadan neyin işe yaradığını ve stratejinizi nasıl optimize edeceğinizi bilemezsiniz. Tüm işletmelerin pazarlama, olası satış yaratma, satış ve müşteri deneyimi için analitiği kullanması gerektiğine inanıyorum."

İş analitiğinin faydaları

İşletmenizin büyüklüğü veya faaliyet gösterdiği sektör ne olursa olsun, iş analitiği çeşitli avantajlar sağlar.

Başlıca faydalarından biri, işletmenizin beklenmedik durumlar için plan yapmasına izin vermesidir. BA, bir organizasyonun satışları, kârları ve diğer önemli ölçütlerindeki eğilimleri geleceğe yönelik olarak tasarlarken modelleyebilir. Bu, işletmelerin yıllık, mevsimsel veya herhangi bir ölçekte meydana gelebilecek değişiklikleri görmelerini sağlar ve bu da önceden hazırlanma ve plan yapma şansı verir.

Yavaş bir sezona hazırlanmak için harcamalarınızı azaltmanız veya yeni pazarlama kampanyalarına yatırım yapmanız gerekebilir. BA, daha büyük şirketlerin sipariş hacmini tahmin etmesini ve israfı en aza indirmesini kolaylaştırabilir.

İş analitiği, kuruluşunuzun yeni pazarlama kampanyalarını test etmesine de olanak tanır. BA size müşteri davranışını çevreleyen veriler sağladığından, reklam kampanyalarınızın farklı kitleler ve demografiler üzerindeki etkisini daha iyi anlayabilirsiniz. Ayrıca, müşterinin geri dönme olasılığının daha düşük olduğunu belirlediğinizde, işlerini geri kazanmak için hedefli promosyonlar sunmayı düşünebilirsiniz.

BA'yı kendi yararınıza kullandığınızda, sektörünüz ne olursa olsun rekabette bir avantaj elde edeceksiniz.

İş analitiğinin zorlukları

İş analitiği, üstesinden gelmeniz gereken bazı potansiyel tuzaklara sahiptir.

Yeni başlayanlar için, şirketinizdeki tüm taraflar onun benimsenmesini ve yürütülmesini tam olarak desteklediğinde onunla en fazla başarıyı bulacaksınız. Her zaman üst düzey liderliğin desteğine ve net bir kurumsal stratejiye ihtiyaç duyacaktır.

Üst yönetimdeki herkesin bir BA stratejisine imza atmasını sağlamak zor olabilir, bu nedenle iş analitiğini halihazırda uygulanmakta olan stratejileri destekleyici olarak sunduğunuzdan emin olun. Bu aynı zamanda, BA'nın faydalarına ikna olmakta yavaş olanlara yardımcı olacak açık ve ölçülebilir hedefleri de içermelidir.

Yönetici sahipliğine ek olarak, iş analitiği, verileri işlemek için yerinde doğru teknoloji altyapısı ve araçları anlamına gelen BT katılımını da gerektirir. İş ve BT ekipleri, iş analitiğinin gerçekten başarılı olması için birlikte çalışmalıdır. Hazır işteyken, tahmine dayalı modelleri uygulamak ve çevik bir yaklaşımı benimsemek için doğru proje yönetimi yazılımına sahip olduğunuzdan emin olun.

Bir analitik projesinin ilk aylarında, nihai sonuca bağlı kalmak önemlidir. Analitik yazılımının maliyeti yüksek olsa da ve yatırım getirisi hemen gerçekleşmese de, kararlı olun. Analitik modeller zamanla gelişecek ve tahminler yalnızca gelişecektir. Yatırım dönemini tamamlayamayan bir işletme, büyük olasılıkla tüm konsepti terk edecektir.

Analizleriniz sunulduktan sonra, son kullanıcı katılımına da ihtiyacınız olacak.

Son kullanıcıların iş analitiğinin benimsenmesine dahil olması ve geliştirilen tahmine dayalı modelde pay sahibi olması gerekir. Bununla birlikte birinci sınıf değişim yönetimi gelir, çünkü kuruluşunuz bu içgörülerin mevcut iş ve teknoloji operasyonlarına getireceği değişikliklere hazırlıklı olmalıdır.

İş analitiğinde kariyer

İş analitiğinde bir kariyer, sayılarla çalışmaktan hoşlananlar arasında popüler bir seçimdir. BA'da bir kariyere doğru çalışmaya başlamak için iş analitiği, veri bilimi, bilgi yönetimi, iş zekası, pazarlama, istatistik veya ilgili bir alanda lisans derecesine ihtiyacınız olacak.

İş analitiğiyle ilgili daha popüler kariyer yollarından bazıları şunlardır:

• Veri Analisti veya Veri Bilimcisi: Bir veri bilimcisi olarak, kuruluşa tüm departmanlar tarafından kullanılabilecek değerli bilgiler sağlayacak şekilde verileri toplar, analiz eder ve düzenlersiniz. Bir veri analisti, bu verileri tablolar, çizelgeler ve diğer rapor türlerini kullanarak üst yönetime sunar.
• İş Zekası Analisti: Bir iş zekası analisti, rakip kuruluşlara göre avantaj elde etmek için bilgi toplama ve analiz etme biçiminde farklıdır. Üst yönetime işlerinin tam olarak nerede durduğunu, güçlü ve zayıf yönlerini ve nasıl daha fazla kar getirebileceklerini sunacaklar.
• Büyük Veri Analitiği Uzmanı: Teknoloji ve veri bilimindeki en son gelişmeleri kullanan büyük veri analitiği uzmanları, dijital bir endüstride çalışırken ortaya çıkan zorlukları çözer. Onlardan genellikle verilerden elde edilen içgörüleri kullanarak çeşitli kararları tartmaları istenecek ve vardıkları sonuçları gerçek kanıtlarla destekleyebilmeleri gerekecek.
• Yönetim Analisti veya Danışmanı: Bir yönetim analistinin rolü, iş operasyonlarıyla çalışmaktan ve bunların sorunsuz ve etkili bir şekilde çalıştığından emin olmaktan ibarettir. Verimliliği artırmanın bir yolunu bulurken, hangi iş sürecinin iyileştirilmesi gerektiğini daraltmak için diğer birkaç departmanla birlikte çalışacaksınız.
• Pazarlama Müdürü : Bir pazarlama yöneticisinin rotasını seçenlerin, organizasyonun pazarlama stratejilerini bulmaları gerekecektir. Bu, pazarlama kampanyalarını denetlemek, perakende analizlerini toplamak, doğrudan satış ve pazarlama ekipleriyle çalışmak veya üst yönetime rapor vermek olsun, büyük olasılıkla organizasyon ve sektör türüne bağlı olacaktır.
• Yöneylem Araştırması Analisti: Yöneylem araştırması analistleri, çeşitli departmanlar arasında verimliliği artırmak için bir analiz yapmak ve çözümler geliştirmek için bilgi teknolojisini kullanarak operasyonel verileri analiz etmek için çalışır.
• Pazar Araştırma Analisti: Pazar araştırması analisti olmayı seçenler doğrudan pazarlama verileriyle çalışacaklardır. Bu tür bilgiler, potansiyel müşterileri belirlemeye, ürünün arzu edilirliğini değerlendirmeye ve zaman içinde geliri artırmak için belirli fiyat aralıkları geliştirmeye yardımcı olacaktır.
  

Veri analisti maaşı

İş analitiği endüstrisinde başlamak için bir yere ihtiyacınız varsa, en yaygın yollardan biri veri analistinin rolüdür. Özellikle her kuruluşun bir veri analistinin personeline katacağı değeri görmeye başladığını düşündüğünüzde, bu işin yüksek talep gördüğünü inkar etmek mümkün değil.

Bu rotaya gidiyorsanız, şehir olmak için en çok para ödeyen bir şehirde mi yaşıyorsunuz diye merak ediyor olabilirsiniz. İşte en çok ödeme yapan beş şehir:

İş analitiği becerileri

Yukarıda listelenen rollerden birinde kariyer sahibi olmak için, başarılı olmak için belirli bir beceri setine ihtiyacınız olacak.

• Eleştirel düşünme: İş analitiği ile çalışmanın büyük bir kısmı, hangi verilerin karar vermede yardımcı olabileceğini bilmek ve toplanan verilerin etkileri hakkında eleştirel düşünmektir.
• Problem çözme: Veri toplamanın genel amacı, genellikle organizasyon içindeki belirli bir sorunlu noktayı çözmektir, bu nedenle bu beceriye sahip olmak, noktaları birleştirmeyi ve yol boyunca sonuçlar çıkarmayı kolaylaştırır.
• İletişim: İster ekibinizdeki diğer kişilerle çalışıyor olun ister bulguları üst yönetime iletiyor olun, yazma ve sunma yoluyla güçlü bir iletişimci olmak çok önemlidir.
• Merak: İş analitiğiyle çalışmak, işlerin nasıl yürüdüğünü, birbirine uyduğunu ve zaman içinde nasıl değiştiğini merak etmek anlamına gelir.
• Detay odaklı: Bu alandakiler bu kadar karmaşık verilerle çalıştığından, bu verilerin birçok detayına ve sunabileceği önerilere dikkat etmek çok önemlidir.
  

İş analitiği ve iş zekası

İş zekasının (BI) genellikle iş analitiği için karıştırılması ve ikisi benzer olduğu için tam tersi olması nadir değildir. BI ayrıca geçmiş verilerle de ilgilenir, ancak bu veriler bir şirketin CRM yazılımı, ERP sistemleri ve pazarlama otomasyon araçları gibi çeşitli yerlerden derlenme eğilimindedir.

Hem BA hem de BI ile, veri görselleştirme yazılımı kullanılarak veriler toplanır, sıralanır ve görüntülenir; böylece işletme yöneticileri, ortaya çıkabilecek herhangi bir ani artış veya sorunlu noktanın görsel bir temsiline sahip olabilir.

Ancak ikisi arasında bir temel fark vardır:

İş zekası daha çok bir şirketin performansını ve temel metriklerde nerede durduğunu raporlamakla ilgilenir. Geçmişte ne olduğuna, neden olmuş olabileceğine ve şimdi ne olduğuna dair bağlam sağlar.

İş analitiği, iş zekası tarafından sağlanan bağlamı alır ve istatistiksel analiz, veri madenciliği, tahmine dayalı modelleme ve diğer teknikleri uygular. Bu yöntemler daha ileri düzeydedir ve gelecekte nelerin bekleneceği konusunda daha fazla bağlam sağlarlar – aynı zamanda tahmin olarak da bilinirler.

İşletmeniz için hangi yöntemin doğru olduğunu belirlemek zor olabilir. Aşağıdaki durumlarda iş zekasını kullanın:

• Şirketinizin geçmiş veya şimdiki performansını görselleştirmeniz gerekir.
• Tahminle, önemli metrikleri toplama ve görselleştirmeden daha az ilgileniyorsunuz.
• Daha fazla kullanıcının verilerden haberdar olmasını istersiniz. Bu, çizelgeler ve raporlar oluşturabilmeleri için daha az teknik kullanıcılara yönelik bir çözüm olan self servis iş zekası ile mümkün olmaktadır.
• Verilere dayalı kararlar vermekte rahatsınız.

Öte yandan, aşağıdaki durumlarda iş analitiğini kullanın:

• Şirketinizin gelecekteki performansını görselleştirmenin bir yoluna ihtiyacınız var.
• Tahmin, şirketinizin başarısının anahtarıdır.
• Doğru tahmin için sonuçları görselleştirebilen verileri keşfetmek ve işlemek için veri analistleriniz var.
• Veri madenciliği, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme sonuçlarına dayalı kararlar vermeyi tercih edersiniz.

İş analitiği ve veri bilimi

İş zekası gibi, bazen iş analitiğinin veri biliminden nasıl farklı olduğu belirsizdir. Her ikisi de veri toplamayı, modellemeyi ve çeşitli içgörüler elde etmeyi içerir.

İkisi arasındaki fark, BA'nın maliyet ve kar gibi işle ilgili sorunlara özgü olmasından kaynaklanır ve gelecekte neler olabileceğini tahmin edebilir.

Veri bilimi, ana odak noktası müşteri tercihleri, mevsimsel faktörler ve işletme içindeki coğrafya ile ilgili soruları yanıtlamak olduğundan, ikisinin daha büyük veya üst kümesidir. Bu soruları yanıtlamak için verileri algoritma oluşturma ve teknolojiyle birleştirir.

Kısacası, veri bilimi, istatistik, algoritma ve teknoloji kullanarak verileri inceleme bilimidir. BA, iş verilerinin istatistiksel çalışmasıdır.

Gerçek hayattan bir örnek düşünelim.

Diyelim ki bir dondurma dükkanı açtınız. Gerekli tüm malzemeleri ve ekipmanı satın alırsınız ve hatta akılda kalıcı bir isim bulursunuz.

İş analitiği, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamanıza yardımcı olacaktır:

• İşim kârlı mı?
• İşimi nasıl daha karlı hale getirebilirim?
• Kârlı değilse, neyi yanlış yapıyorum?
• Hangi öğe karlılık eksikliğine neden oluyor?
• Dondurmamı daha yüksek veya daha düşük bir fiyata mı satmalıyım?

Veri bilimi, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamanıza yardımcı olabilir:

• Ortalama bir dondurma yiyicinin tipik demografisi nedir?
• Radyoda en iyi 40 müziği çalmak müşterilerimin daha fazla bahşiş vermesini sağlar mı?
• Başka bir dondurma dükkanı açmak için en iyi coğrafi konum neresidir?
• Yılın hangi ayında en çok dondurma satıyorum?

İş analitiği en iyi uygulamaları

Doğru iş analitiği stratejisini uygulamak, bir şirketin bir gecede yapabileceği bir şey değildir. Bununla birlikte, belirli en iyi uygulamalar uygulamaya konulduğunda, aldığınız içgörülerin işletmenizin mümkün olduğunca başarılı olmasını sağladığından emin olabilirsiniz. Bu en iyi uygulamalar şunları içerir:

• İş analitiğini kullanmadan önce iş kullanım durumunuzu ve hedefinizi tanımlama
• Başarı ve başarısızlık için belirli kriterlere karar vermek
• Başarı ve başarısızlık kriterlerinizi kullanarak modelleri doğrulama
• Bir metodoloji oluşturmak, verilerinizi daraltmak ve doğru bir tahmin yapmaya giden iç ve dış faktörleri belirlemek

Bu dört uygulamayı yapmak için zaman ayırdığınızda, işletmenizin veriye dayalı karar verme sürecinden en fazla faydayı sağlayacağından emin olabilirsiniz.

hadi işimize bakalım

Kuruluşunuz iş analitiğini kullanmayı seçtiğinde, gelir, müşteri deneyimi ve genel verimlilikle ilgili daha iyi kararlar almanız gerekir.

Bu yöntemler, rakiplerinize üstünlük sağlamanın yollarını gösterebildikleri için genellikle gizli bir mücevher olarak kabul edilir. Hedefinizi belirleyin, gözünüz ödülde olsun ve bulduklarınıza hoş bir şekilde şaşıracaksınız.

Henüz öğrenmeyi bırakmayın! Büyük veri analitiği ve daha hızlı ve daha hesaplı kararlar almak için nasıl kullanıldığı hakkında daha fazla bilgi edinin.