Co je Business Analytics?

Představuji první část mé diplomové práce o Big Data Analytics.

Business Analytics (BA) není nic nového. Existuje už několik let, ale doteď se o něm mluvilo převážně u společností pohybujících se v technickém prostředí. BA začalo zažívat opravduový boom teprve nedávno, a to především u společností z finančního a telekomunikačního sektoru. Tyto společnosti začínají business analytics používat především proto, aby zlepšily své business procesy a výkon a efektivitu společnosti. Co ale vlastně business analytics znamená? [1]

Business Analytics je získávání důležitých informací z dat společnosti. Tyto informace jsou nezbytné pro to, aby společnost mohla dělat správná rozhodnutí a investovala na správných místech. Jedná se o rozdíl mezi vedením společnosti založeném na tušení a intuici a vedením společnosti založeném na sledování dat a prediktivních analýz. Je to způsob, jak zorganizovat data a změnit je v hodnoté informace, které pomáhají odpovídat na otázky o tom jaká rozhodnutí jsou správná. Business analytics vede k lepším rozhodnutím tím, že se dívá na opakující se vzory a trendy v datech. Tím dokáže předpovídat důsledky rozhodnutí ještě předtím, než jsou provedena.

BA se dá použít téměř ve všech oblastech společnosti a všichni top manažeři z toho mohou těžit. Například Chief Marketing Officer (CMO) může BA použít k tomu, aby lépe porozuměl zákazníkům a posílil jejich loajalitu. Chief Financial Officer (CFO) může lépe dohlížet na finance a plánovat na základě finančních forecastů. Chief Risk Officer (CRO) může lépe sledovat rizika, podvody (fraud) a dodržování pravidel (compliance) napříč celou společností. Chief Operating Officers (COO) může lépe sledovat dodavatelský rětězec a řízení provozu a zvýšit jejich efektivitu. [2]

Společnosti používají business analytics k tomu, aby dělaly rozhodnutí založená na datech. Proto aby byly uspěšné se musejí starat o data jako o cenný zdroj, který vede k tomu aby dosáhli konkurenční výhody. Úspěšná business analytics závisí na kvalitě dat, kvalifikovaných analyticích a závazku společnosti dělat rozhodnutí na základě těchto dat.

Příklady Examples zahrnují: [3]

Zkoumání dat a hledání nových vztahů a vzorů (data mining)
Zkoumání proč daný výsledek nastal (statistical analysis, quantitative analysis)
Experimentování v testování předešlých rozhodnutí (A/B testing, multivariate testing)
Předpovídání budoucích výsledků (predictive modeling, predictive analytics)

Proč je Business Analytics důležité?

Společnosti využívající business analytics dokaží z jejich dat získat lepší vhled do všech procesů a operací, což jim pomáhá snižovat náklady, zvyšovat zisky a zlepšovat konkurenceschopnost. Toto je důvod, proč je business analytics jedna z největších priorit dnešních CIO. Studie IBM [4] říká, že CFO společností, které extenzivně používají BA, vykazují nárůst v ziscích o 36 % a více, o 15 % větší návratnost kapitálových investic a dvakrát takovou míru růstu v EBITDA (earnings before interest, taxes, depreciation and amortization).

Business Analytics pomáhá dělat lepší a rychlejší rozhodnutí a automatizovat procesy. Pomáhá odpovídat na otázky a zajišťuje, že zůstanete o jeden krok před konkurencí. Příklad takových otázek v maloobchodním odvětví:

helps you make better, faster decisions and automate processes. It helps you address the questions and ensure you to stay one step ahead your competition. Some of the basic questions in retail environment could be:

Jak velký by měl být obchod?
Na jaký segment trhu budeme se budeme orientovat?
Kdo jsou naši zákazníci?
Jak by měly být produkty v obchodu rozmístěny, abychom dosáhli maximálních výdělků?
Jaký je nejlepší zákaznický program, který nám zajistí stálé zákazníky?
Jaký je ideální počet zaměstnanců?
Jaký je ideální počet pokladen?
Zavedení jakého nového produktu by zvedlo výdělky?

Jak říka Claire Cameron [5] “Whenever a decision is being made whether that involves products or services, distribution, resource allocation, new markets, human capital, financing, or any other aspect of business, whenever future strategies are being explored, whenever there is a need to predict or optimize, whenever there is a story to be teased out, then Business Analytics can, and some would say should, play a role.”

Business Analytics versus Business Intelligence

Business Analytics a Business Intelligence (BI) jsou dva termíny velice často zmiňované, pokud se lidé baví o datech a jak jim mohou pomoci v jejich podnikání. Někteří lidé tyto termíny nerozlišují, někteří je striktně rozdělují. Někteří (IBM [6], SAP [7]) považují business intelligence jako podkategorii BA, ostatní [8] [9] si myslí opak.

Existuje mnoho názorů. Například výzkumná práce Defining Business Analytics and Its Impact on Organizational Decision-Making [10] říká “Business intelligence (BI) is an important aspect of an organization’s strategic framework. But what is beyond BI? Some indicators point to business analytics, a progression from BI, as the next step. Business analytics is predictive as well as historical, which requires a cultural shift to the acceptance of a proactive, fact-based decision-making environment, providing organizations with new insights and better answers faster… Through this research, we can see that IT and business professionals mainly align business analytics with BI products. In fact, more than half of respondents (54%) cited BI as the category of products that first comes to mind when they think of the term “business analytics”.”

Tradiční BI je spojováno s dashboardama a monitorováním KPI říkajícím jak si společnost v různých oblastech vede. Názor, že BA má širší charakter a nabízí hlubší pohled, je také podporován v knize Competing on analytics: the new science of winning [11], kde Thomas Davenport a Jeanne Harris říkají, že Business Analytics pomáhá odpovídat na otázky jako „Proč se toto děje?„, „Co se stane, když bude tento trend pokračovat?„, „Co se stane?“ (predikce) a „Co je nejlepší varianta, která může nastat?“ (optimizace).

V této práci budu BA považovat za šírší pojem snažicí se zodpovědět jak tradiční BI otázky jako Co se stalo? Kdy? Kdo? Kolik?, tak i otázky Proč se to stalo? Stane se to znovu? Co se stane když změníme x? Co dalšího nám data říkají a nikdy nás nenapadlo se zeptat?, které k zodpovězení potřebují pokročilejší analytiky. [3]

Jak Business Analytics pracuje?

High-level architektura business analytics (Obrázek 1) začíná zdroji dat, které reprezentují směs několik systému používaných společností. Tyto systémy mohou být: point of sale system, accounting system, order processing system, online system, a další. Data jsou často uložena v rozdílných formátech, na jiných místech a v mnoha případech nejsou dostupná real-time. Z tohoto důvodu potřebujeme jednotné úložiště, které jsou schopno všechna tato data pojmout. Toto úložistě se nazývá data warehouse (datový sklad).

Obrázek 1 High-level architektura business analytics

Extract, Transform, and Load (ETL) [9] proces extrahuje data z jednoho nebo více zdrojů, data očistí, převede do konzistentního formátu a nahraje do data warehousu nebo data martu. Data warehouse je sklad historických dat, které již neparticipují v denních operacích společnosti. Místo toho jsou tato data záměrně použita pro business analytics. Data v data martu často spadají do jedné oblasti jako je marketing, accounting, atd.

Po sesbírání všech potřebných dat může začít analýza. Rozsah analytických nástrojů začíná od tabulkových programů podporujících statistické funkce a pokračuje ke komplexním aplikacím podporujícím data mining a predictive modeling. Jakmile je objeven nový vzor nebo vztah v datech, nové otázky jsou položeny a analytický proces se iterativně opakuje dokud není dosaženo vytyčeného cíle. [3]

Literatura

[1]	G. H. N. Laursen and J. Thorlund, Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting, Wiley, 2010.
[2]	IBM, „IBM Smarter Analytics,“ IBM, [Online]. Available: http://www.ibm.com/analytics/us/en/index.html. [Accessed 16 January 2013].
[3]	M. Rouse, „Business Analytics (BA),“ TechTarget, 2010. [Online]. Available: http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/business-analytics-BA. [Accessed 10 January 2013].
[4]	IBM, „The New Value Integrator: Insights from the Global Chief Financial Officer Study,“ IBM, 2010.
[5]	C. Cameron, „Business Analytics: What’s The Story?,“ Full Spectrum Leadership Inc., [Online]. Available: http://www.fullspectrumleadership.ca/about-us/claire-cameron/business-analytics-whats-the-story/. [Accessed 16 January 2013].
[6]	„IBM Business Analytics,“ IBM, [Online]. Available: http://www-142.ibm.com/software/products/us/en/category/SWQ00. [Accessed 12 January 2013].
[7]	N. Smith, „Innovation with Business Analytics, Mobility, and In-Memory Computing Fuel Strong Growth at SAP,“ SAP, 29 July 2011. [Online]. Available: http://blogs.sap.com/analytics/2011/07/29/innovations-with-business-analytics-mobility-and-sap-hana-fuel-strong-growth-at-sap/. [Accessed 12 January 2013].
[8]	E. Turban, R. Sharda and D. Delen, Decision Support and Business Intelligence Systems, India: Pearson Education, 2011.
[9]	B. Larson, Delivering business intelligence with Microsoft SQL server TM 2008, USA: McGraw-Hill, 2009.
[10]	Computerworld, „Defining Business Analytics and Its Impact On Organizational Decision-Making,“ MarketVibe, 2009.
[11]	T. H. Davenport and J. G. Harris, Competing on Analytics: The New Science of Winning, Harvard Business School Press, 2007.