Бизнес-аналитика: различия между версиями

Материал из in.wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
(Новая страница: «'''Бизнес-аналитика''' — широкий спектр аналитических практик и подходов, относящихся к [...»)
 
 
Строка 20: Строка 20:
 
===Безопасность===
 
===Безопасность===
 
Аналитика в области безопасности относится к информационным технологиям для сбора сведений об угрозах безопасности с целью выявления событий, представляющие наибольший риск<ref>{{Cite web|url=http://enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|title=Security analytics shores up hope for breach detection|publisher=Enterprise Innovation|archive-url=https://web.archive.org/web/20190212184120/https://www.enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|archive-date=2019-02-12|access-date=2015-04-27|url-status=dead}}</ref>. Продукты в этой области включают [[SIEM|информацию о безопасности, управление событиями]] и аналитику поведения пользователей.
 
Аналитика в области безопасности относится к информационным технологиям для сбора сведений об угрозах безопасности с целью выявления событий, представляющие наибольший риск<ref>{{Cite web|url=http://enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|title=Security analytics shores up hope for breach detection|publisher=Enterprise Innovation|archive-url=https://web.archive.org/web/20190212184120/https://www.enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|archive-date=2019-02-12|access-date=2015-04-27|url-status=dead}}</ref>. Продукты в этой области включают [[SIEM|информацию о безопасности, управление событиями]] и аналитику поведения пользователей.
 +
==Проблемы и риски бизнес-аналитики==
 +
Особое внимание в задачах аналитики уделяется анализу [[Большие данные|больших данных]]<ref name=":2">{{Cite web|lang=en|url=https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|title=2.3 Ten common characteristics of big data|website=www.bitbybitbook.com|access-date=2022-01-10|archive-date=2022-03-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114208/https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|url-status=live}}</ref>. В прошлом большие данные встречались только в науке. В настоящее время такие данные возникают и в промышленности и бизнесе<ref name=":2" /><ref>{{Cite web|url=https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|title=The New Big Data|author=Naone|first=Erica|publisher=Technology Review, MIT|access-date=2011-08-22|archive-date=2022-05-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20220520143457/https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|url-status=live}}</ref>.
  
 +
Ещё одна проблема, привлекающая внимание аналитиков это анализ [[Неструктурированные данные|неструктурированных типов данных]]. Неструктурированные данные отличаются от [[Модель данных|структурированных]] тем, что их формат широко варьируется и не может храниться в традиционных реляционных базах данных без значительного преобразования<ref>{{cite book|last1=Inmon|first1=Bill|title=Tapping Into Unstructured Data|last2=Nesavich|first2=Anthony|publisher=Prentice-Hall|year=2007|isbn=978-0-13-236029-6}}</ref>. Источники неструктурированных данных, такие как электронная почта, документы текстовых процессоров, PDF-файлы, геопространственные данные и т. д., быстро становятся важным источником [[Business Intelligence|бизнес-аналитики]] для предприятий, правительств и университетов<ref>{{Cite web|url=http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|title=Data Analysis and Unstructured Data|author=Wise|first=Lyndsay|publisher=Dashboard Insight|archive-url=https://web.archive.org/web/20140105045015/http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|archive-date=2014-01-05|access-date=2011-02-14|url-status=dead}}</ref><ref>{{Cite web|lang=en|url=https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|title=Tapping the power of unstructured data|website=MIT Sloan|access-date=2022-01-10|archive-date=2022-01-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151504/https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|url-status=live}}</ref>.
 +
 +
Вышеуказанные задачи привели к возникновению новых концепций машинного анализа, таких как [[обработка сложных событий]]<ref>{{Cite journal|author=Flouris|first=Ioannis|date=2017-05-01|title=Issues in complex event processing: Status and prospects in the Big Data era|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|journal=Journal of Systems and Software|language=en|volume=127|pages=217–236|doi=10.1016/j.jss.2016.06.011|issn=0164-1212|access-date=2022-06-23|archive-date=2019-04-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20190414070609/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|url-status=live}}</ref>, полнотекстовый поиск и др. Одним из таких нововведений является применение вычислительных сетей, позволяющих увеличить производительность за счет [[Массово-параллельная архитектура|массивно-параллельной]] обработки данных<ref>{{Cite journal|author=Yang|first=Ning|date=2019-06-25|title=Large-Scale Crop Mapping Based on Machine Learning and Parallel Computation with Grids|journal=Remote Sensing|volume=11|issue=12|pages=1500|doi=10.3390/rs11121500|doi-access=free |bibcode=2019RemS...11.1500Y|issn=2072-4292}}</ref>.
 +
===Риски===
 +
Основным риском внедрения аналитики является дискриминация, такая как [[ценовая дискриминация]] или статистическая дискриминация<ref>{{Cite journal|author=Favaretto|first=Maddalena|date=2019-02-05|title=Big Data and discrimination: perils, promises and solutions. A systematic review|journal=Journal of Big Data|volume=6|issue=1|pages=12|doi=10.1186/s40537-019-0177-4|doi-access=free |issn=2196-1115}}</ref>.
 +
 +
== Примечания ==
 
[[Категория:Аналитика]]
 
[[Категория:Аналитика]]
 
[[Категория:Ведение бизнеса]]
 
[[Категория:Ведение бизнеса]]

Текущая версия от 08:04, 1 апреля 2025

Бизнес-аналитика — широкий спектр аналитических практик и подходов, относящихся к ведению бизнеса.

Сферы применения[править | править код]

Маркетинг[править | править код]

Демографические исследования, сегментация клиентов, совместный анализ и другие методы позволяют маркетологам использовать большие объёмы информации о покупках и данные опросов клиентов для формирования маркетинговой стратегии[1].

Маркетинговая аналитика состоит как из качественных, так и из количественных, структурированных и неструктурированных данных, используемых для принятия стратегических решений о бренде и доходах. Этот процесс включает прогнозное моделирование, маркетинговые эксперименты, автоматизацию и коммуникации в режиме реального времени. Такие данные позволяют компаниям делать прогнозы и формировать стратегию для достижения максимальных результатов[1].

Веб-аналитика позволяет маркетологам собирать информацию о действиях на веб-сайте с помощью операции, называемой сеансом. Google Analytics — пример популярного бесплатного инструмента веб-аналитики[2][3] . С помощью этой информации маркетолог может оптимизировать маркетинговые кампании и контент веб-сайта архитектуру[4].

Методы анализа, часто используемые в маркетинге, включают моделирование маркетингового комплекса, анализ ценообразования и продвижения, оптимизацию торгового персонала и клиентскую аналитику, например: сегментацию. Веб-аналитика и оптимизация веб-сайтов и онлайн-кампаний дополняют традиционные методы маркетингового анализа.

Управление персоналом[править | править код]

Этот раздел аналитики также известен как HR-аналитика, аналитика талантов, аналитика человеческого капитала HRIS (Human resource Information system). HR-аналитика — это приложение аналитики к управлению человеческими ресурсами[5]. HR-аналитика стала стратегическим инструментом анализа и прогнозирования тенденций, связанных с персоналом на меняющихся рынках труда. Соответствующий класс инструментов известен как Career Analytics tools[6][7]. Широко применяются также автоматизированные системы управления персоналом[англ.]. Существует мнение, что в XXI в. настала «эпоха данных и HR-аналитики»[8].

Инвестиции[править | править код]

Распространенным применением бизнес-аналитики является портфельный анализ . Как правило, банк или кредитное агентство имеет набор клиентских счетов различной стоимости и риска. Счета могут различаться по социальному статусу владельца, географическому положению, чистой стоимости и другим параметрам. Кредитор должен сбалансировать прибыль по кредиту с риском дефолта. При этом возникает вопрос, как оценить портфель в целом[9].

Риски[править | править код]

Прогностические модели в банковской сфере разрабатываются для обеспечения оценок риска для отдельных клиентов. Для оценки кредитоспособности заявителей широко используются кредитные баллы[10] Кроме того, анализ рисков используется в страховой индустрии[11].

Безопасность[править | править код]

Аналитика в области безопасности относится к информационным технологиям для сбора сведений об угрозах безопасности с целью выявления событий, представляющие наибольший риск[12]. Продукты в этой области включают информацию о безопасности, управление событиями и аналитику поведения пользователей.

Проблемы и риски бизнес-аналитики[править | править код]

Особое внимание в задачах аналитики уделяется анализу больших данных[13]. В прошлом большие данные встречались только в науке. В настоящее время такие данные возникают и в промышленности и бизнесе[13][14].

Ещё одна проблема, привлекающая внимание аналитиков это анализ неструктурированных типов данных. Неструктурированные данные отличаются от структурированных тем, что их формат широко варьируется и не может храниться в традиционных реляционных базах данных без значительного преобразования[15]. Источники неструктурированных данных, такие как электронная почта, документы текстовых процессоров, PDF-файлы, геопространственные данные и т. д., быстро становятся важным источником бизнес-аналитики для предприятий, правительств и университетов[16][17].

Вышеуказанные задачи привели к возникновению новых концепций машинного анализа, таких как обработка сложных событий[18], полнотекстовый поиск и др. Одним из таких нововведений является применение вычислительных сетей, позволяющих увеличить производительность за счет массивно-параллельной обработки данных[19].

Риски[править | править код]

Основным риском внедрения аналитики является дискриминация, такая как ценовая дискриминация или статистическая дискриминация[20].

Примечания[править | править код]

  1. ↑ 1,0 1,1 Wedel, Michel (2016-11-01). "Marketing Analytics for Data-Rich Environments". Journal of Marketing. 80 (6): 97–121. doi:10.1509/jm.15.0413. ISSN 0022-2429. Архивировано 31 марта 2022. Дата обращения: 23 июня 2022.
  2. ↑ Session - Analytics Help. support.google.com. Дата обращения: 9 января 2022. Архивировано 10 января 2022 года.
  3. ↑ IP address - Analytics Help. support.google.com. Дата обращения: 9 января 2022. Архивировано 10 января 2022 года.
  4. ↑ Analytics Tools & Solutions for Your Business - Google Analytics (англ.). Google Marketing Platform. Дата обращения: 9 января 2022. Архивировано 2 октября 2022 года.
  5. ↑ Chalutz Ben-Gal, Hila. An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools. Personnel Review, Vol. 48 No. 6, pp. 1429-1448 (2019). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из оригинала 30 октября 2021 года.
  6. ↑ Sela, A., Chalutz Ben-Gal, Hila. Career Analytics: data-driven analysis of turnover and career paths in knowledge-intensive firms: Google, Facebook and others. In 2018 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering in Israel (ICSEE). IEEE. (2018). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из оригинала 31 марта 2022 года.
  7. ↑ People analytics - University of Pennsylvania. Coursera. Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано 19 апреля 2019 года.
  8. ↑ Миллнер, Хан, 2022, Эпоха данных и HR-аналитики, с. 59—84.
  9. ↑ Pilbeam, Keith (2005), "Portfolio Analysis: Risk and Return in Financial Markets", Finance and Financial Markets (англ.), pp. 156–187, doi:10.1007/978-1-349-26273-1_7, ISBN 978-1-349-26273-1
  10. ↑ Credit Reports and Scores | USAGov (англ.). www.usa.gov. Дата обращения: 9 января 2022. Архивировано 8 января 2022 года.
  11. ↑ Predictive Analytics in Insurance: Types, Tools, and the Future (амер. англ.). Maryville Online (28 октября 2020). Дата обращения: 9 января 2022. Архивировано 10 января 2022 года.
  12. ↑ Security analytics shores up hope for breach detection. Enterprise Innovation. Дата обращения: 27 апреля 2015. Архивировано из оригинала 12 февраля 2019 года.
  13. ↑ 13,0 13,1 2.3 Ten common characteristics of big data (англ.). www.bitbybitbook.com. Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 31 марта 2022 года.
  14. ↑ Naone, Erica. The New Big Data. Technology Review, MIT. Дата обращения: 22 августа 2011. Архивировано 20 мая 2022 года.
  15. ↑ Inmon, Bill. Tapping Into Unstructured Data / Bill Inmon, Anthony Nesavich. — Prentice-Hall, 2007. — ISBN 978-0-13-236029-6.
  16. ↑ Wise, Lyndsay. Data Analysis and Unstructured Data. Dashboard Insight. Дата обращения: 14 февраля 2011. Архивировано из оригинала 5 января 2014 года.
  17. ↑ Tapping the power of unstructured data (англ.). MIT Sloan. Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 10 января 2022 года.
  18. ↑ Flouris, Ioannis (2017-05-01). "Issues in complex event processing: Status and prospects in the Big Data era". Journal of Systems and Software (англ.). 127: 217–236. doi:10.1016/j.jss.2016.06.011. ISSN 0164-1212. Архивировано 14 апреля 2019. Дата обращения: 23 июня 2022.
  19. ↑ Yang, Ning (2019-06-25). "Large-Scale Crop Mapping Based on Machine Learning and Parallel Computation with Grids". Remote Sensing. 11 (12): 1500. Bibcode:2019RemS...11.1500Y. doi:10.3390/rs11121500. ISSN 2072-4292.
  20. ↑ Favaretto, Maddalena (2019-02-05). "Big Data and discrimination: perils, promises and solutions. A systematic review". Journal of Big Data. 6 (1): 12. doi:10.1186/s40537-019-0177-4. ISSN 2196-1115.
Источник — https://in.wiki/w/index.php?title=Бизнес-аналитика&oldid=1563994