什么是企业分析?关键策略和挑战

人们常说,数据是当今的支柱业务,数据驱动的决策使企业领导人能够迅速做出明智的选择来提高收入,提高生产力,保持领先一步的市场。

企业分析被定义为使用数据,分析、探索和预测建模来驱动业务策略和行动。成功的企业分析需要应用技术的数据管理、数据工程,和战略发展,以及使用的分析技术,从预测和模拟线性规划和优化。

根据最近的一项调查分析专业人员进行的商业智能软件供应商MicroStrategy,数据分析是业务增长的重要组成部分和数字转换为全世界94%的公司策略。当公司推出分析,调查发现,他们报告的好处,如提高效率,更快的决策,更好的财务业绩,识别新的收入来源的能力。

但企业分析并非没有挑战。公司需要知道数据他们应该分析,以确保正确的员工有权获得正确的数据源提供数据可视化,为商界领袖提供他们所需的实时的见解。

“许多公司仍然面临如何实现分析。这就是为什么有这么多的专业人才的需求与分析经验,”Thomas Dadmun说,大学讲师的专业研究东北大学,以及公司的创始人和首席执行官raybet雷竞技雷竞技app最新版点焦金融数据分析公司。

---

下载我们的免费职业指导推进你的分析

指导你需要知道什么,从行业最受欢迎的职位今天的受欢迎的数据的能力。

立即下载

---

企业分析策略的价值

根据MicroStrategy调查,开发企业分析策略是最重要的因素,有助于分析的成功使用,其次是获得行政支持和数据架构和基础设施建设。

企业数据分析为公司战略应该很容易,有关该公司的具体需求,并定期更新,根据数据分析供应商SAS的见解。战略发展与这些需求记住允许一个公司做以下:

• 设置优先级如何使用现有的数据来源,数据,识别差距并确定有可能数据所有者之间对资源的竞争。
• 创建一个物理数据架构的库存,这将帮助确定哪里有不同定义或条款相同类型的数据在不同的数据集。
• 制定一个路线图实现新的数据来源和分析能力和逐步淘汰老,遗留系统是必要的。
• 实现过程监测数据的质量,它使组织能够减少不一致性,裁员,或给定数据集内缺口。
• 评估风险共享和存储特定类型的个人金融、或与健康有关的数据。
• 理解的总量数据组织手头为了找到机会来减少数据处理和存储的成本。
• 评估谁拥有数据来源和负责确定和维护数据质量。
• 计划引进更健壮的和复杂的分析功能,包括技术和人员资格监督过程。

5企业分析的主要挑战

组织企业分析带来了很多好处,但过程并非没有挑战。一些公司将面临巨大的障碍比尤其是如果他们在高度监管的行业,如金融运作或医疗许多必须面对以下五个挑战在某种程度上。

1。无法使用所有可用的数据

许多大公司难以充分利用他们手头的数据源。根据的哈佛商业评论,企业只使用约50%的结构化数据(数据捕获在一个标准化的格式)作出决定和不到百分之一的非结构化数据如文本和媒体文件。

2。太多时间管理数据

定位数据,正确的格式,并准备的数据可视化或分析需要大量的重任,哈佛商业评论笔记。这意味着专业人士在一个数据分析的角色可以花80%的时间在寻找和准备数据,所以没有太多的时间进行的分析决策的关键。

3所示。风险与回报之间的平衡

收获的全部好处的企业分析取决于公司可以平衡渴望数据控制(通过隐私和治理需求)与需要数据的灵活性(通过整合不同数据源的实时决策支持)。作为哈佛商业评论指出,在这方面很少有公司真正的50/50分割;必须做出取舍,占的程度等因素其行业监管,成熟的数据管理策略,及其数据分析预算。

4所示。分析不提供给所有员工

根据MicroStrategy调查中,不到一半的员工56%的公司企业数据访问和分析工具。更重要的是,有一个领导和一线员工了解之间大幅下降80%的行政或管理角色访问分析,相比之下,只有50%的其他员工。

5。业务和分析需求之间的脱节

在很多大公司,专业分析报告经理和高管在技术方面。这可能导致脱节的分析团队在开发企业重视分析战略和业务领导优先级,Dadmun表示:“如果他们不了解彼此,你可以让自己失望。”

3企业脱颖而出的方法分析专业

给出明确的价值数据分析以及有效提供分析的挑战,毫无疑问,专业人员与企业分析技能的高需求。

职位网站事实上列出了近30000个角色,包括“企业分析”这个词在职位描述。大多数IT部门的角色和/或特别关注数据分析,数据架构、软件开发。

在竞争激烈的就业市场,Dadmun说重要的是为企业分析专业人士来区分自己从其他求职者。这里有三个建议来帮助你脱颖而出。

知道从哪里开始分析策略

从最到最复杂的,有四种常见类型的企业分析用例:

• 描述性分析总结数据。
• 诊断分析确定特定事件的根源。
• 预测分析试图预测一个特定的结果的可能性。
• 说明性的分析提供建议的行为,将导致最好的结果。

当考虑一个分析的策略,不仅对组织很重要知道他们想要的地方,也是他们Dadmun说。专业人员能够评估一个组织的流动资产以及它们如何与他们的需求将会脱颖而出。

技术,如人工智能(AI)说明性的分析功能是诱人的,但许多组织可以受益于一个更简单的方法。此外,组织可能需要首先确保他们的数据结构组织和正常,他们的分析工具是灵活的和可定制的,为了得到任何好处从企业分析倡议。

“很多公司正在做从人工智能神奇的事情,但我们看到了一个大缺口,人们想要切换到人工智能,但是他们需要商业智能和预测能力才能去AI,“Dadmun说。“直接人工智能是一个挑战。”

磨练你的数据可视化能力

数据可视化技术企业分析的一个元素,很容易被忽视,Dadmun说。的流行软件工具,如表、多摩君,和微软BI可以轻松地创建数据可视化与小盒,定制设计或编码。但是使用相同的图表和图形和其他人不会设置可视化分开,他说。

“企业视觉设计是确保业务连接通过一个图像。你想讲一个故事,改变别人的行为,或者找个人来采取行动,”Dadmun强调。“你需要做的不仅仅是使用基本的可视化提供开箱即用的。你必须花了不少时间研究它,因为如果你和其他人一样,它不区分你。”

这些类型的数据可视化的目标应该是建立一个设计能产生共鸣的商业领袖没有背景的数据编程语言如R或Python, Dadmun补充道。

为此,重要的是要考虑如何将使用可视化。可用的许多类型的数据在数据库中,哪些变量最重要的决策者会查看可视化?什么是关键的变量之间的关系,需要描述?记住,商界领袖查看数据可视化只有几秒钟看一个图表,解释它,并采取行动。

建立特定领域的专业知识

理解数据编程和分析是一个明显的必备的人在企业分析角色,但了解一个特定的行业或其他科目也是宝贵的,Dadmun说。

这些知识并不需要深度是有价值的,他补充说。例如,数据分析师在金融服务工作不需要知道如何管理一个股票投资组合,但他们应该能够看一个数据集,确定它是否反映了市场的波动性。这将有助于数据分析师知道数据寻找并决定如何使用这些数据。

“你做的第一件事,当你收到一个数据集是通过数据发现的过程,”Dadmun说。“你需要相关数据以一种有意义的方式来构建一个信号可以使用投资组合经理。”

准备在未来企业分析

雷竞技app最新版raybet雷竞技东北大学的专业硕士的研究分析汇集了数据分析的原则和发展批判性思维技能,帮助学生使数据分析的输出与共同的商业目标。通过允许关键决策者将信息转化为推荐行动,数据分析师帮助企业实现其目标和保持领先的市场份额。

下载电子书来学习更多关于程序以及如何准备你的未来作为企业分析专业。