Terma Pemasaran Glosari
Lihat GlosariAnalisis Perniagaan
Analisis perniagaan adalah bidang pelbagai disiplin yang memberi tumpuan kepada proses mengubah data menjadi pandangan berharga untuk menyokong keputusan perniagaan yang lebih baik. Dalam dunia yang didorong oleh data hari ini, organisasi mengumpul sejumlah besar data dari pelbagai sumber, dan Analisis Perniagaan adalah kunci untuk membuka kunci potensi tersembunyi dalam data ini.
Apakah analisis perniagaan?
Analisis Perniagaan adalah proses menggunakan analisis data dan teknik analisis statistik, kuantitatif, dan operasi untuk mengubah data menjadi pandangan berharga dan memaklumkan pengambilan keputusan perniagaan yang lebih baik. Ia melibatkan pengumpulan, pembersihan, penganjuran, dan menganalisis data dari pelbagai sumber untuk mengekstrak maklumat dan trend yang bermakna yang dapat membantu organisasi meningkatkan operasi mereka, mengoptimumkan proses, dan mencapai objektif strategik mereka.
Aspek utama analisis perniagaan termasuk:
- Pengurusan data
- Analisis data
- Penggambaran data
- Pemodelan ramalan
- Laporan
- Sokongan keputusan
- Pengurusan data: Ini melibatkan pengumpulan dan penyediaan data dari pelbagai sumber, memastikan kualiti dan integritinya, dan mengaturnya dengan cara yang sesuai untuk analisis.
- Analisis data: Profesional Analisis Perniagaan menggunakan kaedah statistik, model matematik, dan teknik perlombongan data untuk menganalisis data dan mendedahkan corak, korelasi, dan pandangan.
- Penggambaran data: Untuk menjadikan data lebih mudah difahami dan boleh diambil tindakan, Business Analytics sering melibatkan penciptaan penggambaran seperti carta, graf dan papan pemuka.
- Pemodelan ramalan: Analisis ramalan digunakan untuk meramalkan trend dan hasil masa depan berdasarkan data sejarah. Ini amat berguna untuk meramalkan jualan, tingkah laku pelanggan, atau trend pasaran.
- Laporan: Profesional Analisis Perniagaan membuat laporan yang menyampaikan hasil analisis mereka kepada pihak berkepentingan, termasuk pemimpin perniagaan, eksekutif, dan pembuat keputusan.
- Sokongan keputusan: Matlamat utama Business Analytics adalah untuk menyediakan pembuat keputusan dengan maklumat yang mereka perlukan untuk membuat keputusan termaklum dan berdasarkan data yang boleh membawa kepada hasil perniagaan yang lebih baik.
Apakah definisi analisis perniagaan?
Analisis perniagaan merujuk kepada kemahiran, teknologi, amalan, penerokaan lelaran berterusan, dan penyiasatan prestasi perniagaan masa lalu untuk mendapatkan wawasan dan memacu perancangan perniagaan.
Ia memberi tumpuan kepada penggunaan data dan kaedah statistik untuk menganalisis data sejarah, mengenal pasti trend, menjana pandangan, dan membuat keputusan perniagaan yang tepat. Matlamat analisis perniagaan adalah untuk meningkatkan proses perniagaan, meningkatkan kecekapan, dan mencapai hasil yang lebih baik dengan memanfaatkan pandangan berdasarkan data.
Bidang ini merangkumi pelbagai teknik dan alat, termasuk perlombongan data, analisis statistik, pemodelan ramalan, visualisasi data dan banyak lagi, untuk membantu organisasi mengekstrak maklumat yang boleh diambil tindakan daripada data dan memacu pengambilan keputusan strategik.
Apakah jenis analisis perniagaan?
Jenis utama analisis perniagaan termasuk:
- Analisis deskriptif
- Analisis diagnostik
- Analisis ramalan
- Analisis preskriptif
- Analisis deskriptif: Analisis deskriptif melibatkan pemeriksaan data sejarah untuk memahami prestasi dan peristiwa perniagaan masa lalu. Ia memberikan pandangan tentang apa yang berlaku pada masa lalu, selalunya melalui statistik ringkasan, visualisasi data, dan pelaporan. Analisis deskriptif membantu organisasi memperoleh pemahaman asas mengenai operasi mereka.
- Analisis diagnostik: Analisis diagnostik melangkah lebih jauh dengan menyiasat mengapa peristiwa atau trend tertentu berlaku pada masa lalu. Ia melibatkan analisis punca akar untuk mengenal pasti faktor-faktor yang menyumbang kepada hasil atau isu tertentu. Analisis diagnostik membantu organisasi memahami sebab-sebab di sebalik prestasi dan anomali mereka.
- Analisis ramalan: Analisis ramalan menggunakan data sejarah dan model statistik untuk meramalkan peristiwa atau trend masa depan. Ia melibatkan pembinaan model ramalan yang boleh membuat tekaan berpendidikan tentang apa yang mungkin berlaku berdasarkan data masa lalu. Analisis jenis ini berharga untuk menjangkakan tingkah laku pelanggan, ramalan permintaan, dan penilaian risiko.
- Analisis preskriptif: Analisis preskriptif mengambil analisis ramalan selangkah lebih jauh dengan mengesyorkan tindakan atau strategi tertentu untuk mengoptimumkan hasil. Ia bukan sahaja meramalkan senario masa depan tetapi juga mencadangkan tindakan terbaik untuk mencapai hasil yang diinginkan. Analisis preskriptif sering digunakan untuk pengoptimuman keputusan, peruntukan sumber, dan penambahbaikan proses.
Apakah perbezaan antara kecerdasan perniagaan berbanding analisis data vs sains data?
Perbezaan antara kecerdasan perniagaan, analisis data dan sains data:
1. Fokus utama
- Kecerdasan perniagaan terutamanya memberi tumpuan kepada pelaporan dan visualisasi data sejarah untuk menyokong pengambilan keputusan perniagaan. Ia menjawab soalan seperti "Apa yang berlaku?" dan "Bagaimana kita melakukan pada masa lalu?"
- Analisis data adalah bidang yang lebih luas yang merangkumi pelbagai teknik untuk memeriksa data untuk menemui pandangan, mengenal pasti trend, dan membuat keputusan berdasarkan data. Ia menjawab soalan seperti "Mengapa ia berlaku?" dan "Apa yang boleh kita lakukan mengenainya?"
- Sains data adalah bidang yang sangat khusus yang menggabungkan kepakaran dalam pengaturcaraan, statistik, dan pengetahuan domain untuk mengekstrak pandangan, membina model ramalan, dan membuat penyelesaian berdasarkan data. Ia menjawab soalan seperti "Apa yang akan berlaku seterusnya?" dan "Bagaimana kita boleh melakukannya?"
2. Struktur
- Kecerdasan perniagaan berkaitan dengan data berstruktur daripada pangkalan data, gudang data dan hamparan. Ia biasanya tidak mengendalikan data tidak berstruktur atau data separa berstruktur.
- Analisis data boleh mengendalikan data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur. Ia lebih serba boleh dalam menangani jenis data yang berbeza.
- Sains data berkaitan dengan sumber data yang pelbagai dan sering tidak berstruktur, termasuk data besar. Ia memerlukan pemprosesan dan pembersihan data yang ketara.
3. Alatan
- Business intelligence tools are designed for creating reports, dashboards, and scorecards. Common BI tools include Tableau, Power BI, and QlikView.
- Alat analisis data termasuk perisian statistik, bahasa pengaturcaraan seperti Python dan R, dan alat seperti Excel. Ia juga mungkin menggunakan beberapa alat BI untuk penggambaran.
- Sains data menggunakan pelbagai alat, termasuk bahasa pengaturcaraan seperti Python dan R, perpustakaan pembelajaran mesin, dan teknologi data besar seperti Hadoop dan Spark.
Apakah cabaran biasa analisis perniagaan?
Cabaran umum analisis perniagaan adalah:
- Kualiti data
- Penyepaduan data
- Keselamatan dan privasi data
- Skalabiliti
- Jurang kemahiran
- Kos
- Kerumitan
- Pengurusan perubahan
- Kualiti data: Kualiti data yang buruk boleh membawa kepada analisis yang tidak tepat dan pandangan yang cacat. Data mungkin mengandungi kesilapan, ketidakkonsistenan, atau nilai yang hilang, yang boleh menghalang keberkesanan usaha analisis.
- Penyepaduan data: Organisasi sering mempunyai data yang disimpan dalam pelbagai sistem dan format. Mengintegrasikan data ini untuk analisis boleh menjadi kompleks dan memakan masa, memerlukan pembersihan dan transformasi data.
- Keselamatan data dan privasi: Pengendalian data sensitif memerlukan langkah-langkah keselamatan yang mantap untuk melindungi daripada pelanggaran. Pematuhan peraturan privasi data, seperti GDPR atau HIPAA, adalah kebimbangan kritikal.
- Skalabiliti: Apabila jumlah data berkembang, infrastruktur dan alat yang digunakan untuk analisis mesti diskalakan dengan sewajarnya. Ini boleh menimbulkan cabaran dari segi perkakasan, perisian, dan kuasa pemprosesan.
- Jurang kemahiran: Mencari dan mengekalkan penganalisis perniagaan mahir, penganalisis data, dan saintis data boleh mencabar. Permintaan untuk profesional analisis sering melebihi bekalan.
- Kos: Melaksanakan dan menyelenggara alat analisis dan infrastruktur boleh menjadi mahal. Yuran pelesenan, perbelanjaan perkakasan, dan kos penyelenggaraan yang berterusan adalah faktor yang perlu dipertimbangkan.
- Kerumitan: Projek analisis boleh menjadi kompleks, terutamanya apabila berurusan dengan teknik canggih seperti pembelajaran mesin. Memastikan analisis dapat difahami dan boleh diambil tindakan boleh menjadi satu cabaran.
- Pengurusan perubahan: Melaksanakan pengambilan keputusan berdasarkan data boleh memerlukan peralihan budaya dalam organisasi. Pekerja mungkin memerlukan latihan dan sokongan untuk menyesuaikan diri dengan amalan berdasarkan data.
Apakah contoh analisis perniagaan?
Contoh analisis perniagaan adalah:
- Segmentasi pelanggan: Perniagaan menggunakan analisis untuk membahagikan asas pelanggan mereka kepada kumpulan yang berbeza berdasarkan demografi, tingkah laku, atau corak pembelian. Ini membantu menyesuaikan strategi pemasaran dan penawaran produk kepada segmen pelanggan tertentu untuk penglibatan yang lebih baik dan kadar penukaran yang lebih tinggi.
- Ramalan Churn: Analisis boleh mengenal pasti pelanggan yang berisiko membatalkan langganan atau menghentikan perkhidmatan. Dengan menganalisis data sejarah dan tingkah laku pelanggan, perniagaan boleh mengambil langkah proaktif untuk mengekalkan pelanggan-pelanggan ini.
- Ramalan jualan: Analisis perniagaan digunakan untuk meramalkan trend jualan masa depan dan permintaan untuk produk atau perkhidmatan. Maklumat ini penting untuk pengurusan inventori, perancangan pengeluaran, dan peruntukan sumber.
- Analisis bakul pasaran: Peruncit menggunakan analisis untuk menganalisis corak pembelian pelanggan dan menemui perkaitan antara produk. Ini membantu dengan penempatan produk, penjualan silang, dan cadangan peribadi.
- Pengoptimuman rantaian bekalan: Analisis memainkan peranan penting dalam mengoptimumkan operasi rantaian bekalan dengan menganalisis data yang berkaitan dengan tahap inventori, kos pengangkutan, dan turun naik permintaan. Ini memastikan logistik yang cekap dan penjimatan kos.
- Penilaian risiko kredit: Institusi kewangan menggunakan analisis untuk menilai kepercayaan kredit pemohon pinjaman. Model ramalan menganalisis sejarah kredit dan pembolehubah lain untuk menentukan kemungkinan lalai.
Apakah peranan &tanggungjawab dalam analisis perniagaan?
Tanggungjawab dalam analisis perniagaan adalah:
- Mengumpul dan menganalisis data untuk memahami proses dan masalah perniagaan.
- Terjemahkan keperluan perniagaan ke dalam penyelesaian berdasarkan data.
- Mencipta dan menyelenggara laporan, papan pemuka dan penggambaran.
- Kenal pasti trend, corak dan pandangan dalam data.
- Bekerjasama dengan pihak berkepentingan untuk menentukan objektif dan penyampaian projek.
- Buat cadangan berdasarkan data untuk meningkatkan operasi perniagaan.
- Memantau dan menilai kesan penyelesaian yang dilaksanakan.
Bagaimana analisis perniagaan berfungsi?
Langkah-langkah kerja analisis perniagaan adalah:
- Pengumpulan data
- Prapemprosesan data
- Penerokaan data (analisis deskriptif)
- Analisis data (Analisis diagnostik)
- Pemodelan ramalan (Analisis ramalan)
- Pemodelan preskriptif (analisis preskriptif)
- Penggambaran data
- Komunikasi dan pelaporan
1. Pengumpulan data
- Proses ini bermula dengan pengumpulan data daripada pelbagai sumber, termasuk pangkalan data, hamparan, aplikasi web, sensor dan banyak lagi.
- Data boleh distrukturkan (contohnya, jadual pangkalan data) atau tidak berstruktur (cth., dokumen teks, kiriman media sosial).
- Pengumpulan data mungkin melibatkan pengekstrakan data, integrasi data, dan transformasi data untuk memastikan kualiti dan konsistensi data.
2. Prapemprosesan data
- Prapemprosesan data melibatkan pembersihan dan penyediaan data untuk analisis.
- Langkah ini termasuk mengendalikan nilai yang hilang, mengalih keluar pendua, menyeragamkan format data dan menangani outliers data.
- Data juga boleh diubah untuk memastikan ia sejajar dengan objektif analisis (contohnya, menukar unit atau ciri penskalaan).
3. Penerokaan data (analisis deskriptif)
- Analisis deskriptif melibatkan penerokaan dan meringkaskan data untuk mendapatkan pemahaman awal.
- Penganalisis menggunakan teknik seperti visualisasi data, statistik ringkasan dan pemprofilan data untuk mengenal pasti corak, trend dan anomali dalam data.
4. Analisis data (Analisis diagnostik)
- Analisis diagnostik lebih mendalam untuk memahami mengapa peristiwa atau corak tertentu berlaku dalam data.
- Penganalisis boleh menjalankan analisis punca akar dan ujian hipotesis untuk mengenal pasti faktor-faktor yang menyumbang kepada hasil tertentu.
5. Pemodelan ramalan (Analisis ramalan)
- Analisis ramalan melibatkan pembinaan model matematik dan algoritma untuk meramalkan hasil masa depan berdasarkan data sejarah.
- Teknik seperti analisis regresi, analisis siri masa, dan pembelajaran mesin digunakan untuk membuat ramalan.
6. Pemodelan preskriptif (analisis preskriptif)
- Analisis preskriptif mengambil pandangan ramalan lebih lanjut dengan mengesyorkan tindakan atau strategi tertentu untuk mengoptimumkan hasil.
- Ia membantu menjawab soalan seperti "Apa yang perlu kita lakukan untuk mencapai hasil yang diinginkan?"
7. Penggambaran data
- Alat dan teknik penggambaran data digunakan untuk mencipta perwakilan visual data, seperti carta, graf dan papan pemuka.
- Penggambaran memudahkan pihak berkepentingan memahami dan mentafsir data yang kompleks.
8. Komunikasi dan pelaporan
- Penganalisis dan profesional data menyampaikan penemuan dan pandangan mereka kepada pihak berkepentingan melalui laporan, pembentangan, dan penceritaan data.
- Komunikasi yang jelas dan ringkas adalah penting untuk membimbing pembuat keputusan.
Sumber & Blog
Tiada item ditemui.
Pautan Pantas
Penyelesaian ganjaran
Kad hadiah berjenama
Kad hadiah mengikut kes penggunaan
Kad hadiah oleh persona
Kad hadiah sekali-sekala
10 kad hadiah teratas
Kad hadiah daripada jenama global
Panduan
Glossaries
njnjn
Artikel teratas
Kalkulator
