Czym jest analiza biznesowa?

Analitycy biznesowi znajdują zatrudnienie w organizacjach z wielu różnych branż. Jest to profesja pożądana między innymi w dziedzinie finansów, nieruchomości, produkcji czy handlu. Szczególną rolę na rynku odgrywają specjaliści z obszaru IT business analysis, których zadanie polega wyłącznie na rozwijaniu oprogramowania komputerowego. W naszym artykule wyjaśnimy, czym dokładnie jest analiza biznesowa!

Rola analityka biznesowego w projekcie

Analityk biznesowy to osoba odpowiedzialna za identyfikowanie potrzeb przedsiębiorstwa oraz za przetwarzanie tych informacji na jasne i zrozumiałe dla zespołu projektowego specyfikacje i wymagania funkcjonalne. Pracuje na poziomie strategicznym, pomagając menedżerom i inżynierom ustalić, jakie cele biznesowe mają zostać osiągnięte i jakie funkcjonalności systemu lub produktu muszą zostać zaimplementowane.

Analityk jest odpowiedzialny za zbieranie wymagań biznesowych od wszystkich interesariuszy, takich jak zespoły sprzedaży, marketingu, finansów i operacji, oraz zapewnienie, że każda z tych grup jest właściwie reprezentowana w projekcie. Dodatkowo pełni również funkcję łącznika między działami biznesowymi i projektowymi, upewniając się, że w pełni rozumieją one potrzeby przedsiębiorstwa.

Jakie korzyści z analizy biznesowej czerpią firmy?

Analiza biznesowa przynosi wiele korzyści dla przedsiębiorstw. Oto kilka najważniejszych:

• Poprawa efektywności operacyjnej – analiza pozwala na zidentyfikowanie obszarów, w których przedsiębiorstwo może poprawić swoją produktywność, na przykład poprzez optymalizację procesów biznesowych lub eliminację niepotrzebnych kosztów.
• Lepsze podejmowanie decyzji – analiza dostarcza informacje i dane, dzięki którym przedsiębiorstwo może uniknąć podejmowania decyzji opartych na domysłach lub niewłaściwych przesłankach.
• Dostosowanie do wymagań klientów – analiza pozwala na zrozumienie potrzeb klientów i dostosowanie do nich oferty przedsiębiorstwa.
• Optymalizacja kosztów – analiza umożliwia identyfikację i wyeliminowanie zbędnych kosztów, dzięki czemu organizacja może poprawić swoją rentowność.
• Możliwość szybkiej adaptacji do zmian rynkowych – analiza pozwala na śledzenie trendów i szybką adaptację do zmian, co jest szczególnie ważne w dynamicznym otoczeniu biznesowym.

Pierwsze kroki w business intelligence

Podstawowe etapy analizy biznesowej obejmują:

1. Określenie celów biznesowych – przedsiębiorstwo musi najpierw zdefiniować swoje cele, aby zrozumieć, jakie dane historyczne i bieżące będą potrzebne do ich realizacji. Cele te powinny być mierzalne, konkretnie określone i powiązane z wartością dla klienta.
2. Wybór narzędzi do analizy biznesowej – w następnym kroku organizacja musi wybrać odpowiednie narzędzia i technologie, które pozwolą na gromadzenie, przechowywanie i analizowanie danych. Najpopularniejszymi rozwiązaniami są platformy BI, takie jak Microsoft Power BI, Tableau, czy Qlik.
3. Zbieranie danych – kolejny etap obejmuje pozyskiwanie informacji z różnych źródeł, takich jak systemy CRM, ERP czy strony internetowe. Ważne, aby dane były zgodne z założeniami, aktualne i dokładne.
4. Czyszczenie i transformacja danych – informacje zebrane z różnych źródeł mogą być częściowo błędne lub niespójne. Przed analizą należy więc dokonać ich oczyszczenia i przekształcenia.
5. Analiza danych – etap analityczny polega na wykorzystaniu różnych narzędzi i technik do odkrycia potencjalnych wzorców, zależności i informacji ukrytych w danych.
6. Wizualizacja danych – ostatnim krokiem jest prezentacja wyników analizy w formie wizualnej, takiej jak wykresy, tabele czy dashboardy. Pomaga to w szybkiej interpretacji informacji i ułatwia podejmowanie działań zgodnych z rzeczywistymi potrzebami biznesowymi firmy.

Jak widzisz, analiza biznesowa to wysoce uniwersalny proces, który znajdzie zastosowanie w każdej branży. Może posłużyć między innymi celom marketingowym, sprzedażowym czy operacyjnym.

Czym jest analiza biznesowa? Podsumowanie

Praca analityków danych odgrywa coraz ważniejszą rolę w świecie biznesu. Jej efekty zyskują zresztą na dokładności i znaczeniu, a to za sprawą wykorzystania sztucznej inteligencji. Pomaga ona w przetwarzaniu dużej ilości informacji i szybkim generowaniu raportów. Dzięki uczeniu maszynowemu dochodzi do automatyzacji kluczowych procesów, takich jak pozyskiwanie danych i tworzenie modeli predykcyjnych. To z kolei pozwala użytkownikom biznesowym sprawnie podejmować optymalne decyzje i zwiększać konkurencyjność przedsiębiorstwa.