商業分析如何幫助發展業務

在過去十年中，由於智能手機和智能設備的日益普及以及數據科學技術（人工智能、機器學習、數據分析、商業分析）的日益普及，世界一直在生產大量數據。 儘管我們現在坐擁這些數據金礦，但除非經過處理、分析和解釋，否則原始數據對我們幾乎沒有價值或沒有價值。 這就是業務分析進入現場的地方。

什麼是業務分析？

商業分析專注於使用信息技術、統計分析、定量方法和基於計算機的模型等多種技術的組合來分析大量歷史數據，以獲得有意義的商業洞察力。

公司和組織利用這些洞察力為未來製定數據驅動的、可操作的決策。 雖然統計方法有助於從大型數據集中提取相關模式，但基於計算機的模型允許企業主在不同場景下可視化不同策略和決策的性能。

簡而言之，業務分析是指採用不同的定量方法從數據中提取意義以做出明智的業務決策的技術。

因此，通過分析過去的表現並提供面向數據的結果，業務分析使公司能夠為未來做好準備。 在當今每個商業實體都在尋求優化其決策過程以取得競爭優勢的時代，這一點尤為重要。

業務分析的優點在於它提供了適用於幾乎所有行業的廣泛應用程序，例如客戶關係管理、財務管理、庫存管理以及營銷、銀行、供應鏈管理、人力資源管理等等。

業務分析涉及三個核心方法

• 描述性的，它解釋歷史數據以識別可以為企業創造價值的趨勢。
• 預測性，利用統計數據來預測未來結果。
• 規定性，使用大量技術來確定在特定業務場景中哪種結果可能會產生最佳結果。

商業分析給企業帶來什麼好處？

以下是業務分析帶來的七大好處

1. 它促進知情決策

正如我們所提到的，業務分析就是從原始數據中發現洞察力，並利用它來積極地影響業務決策。 當公司可以分析他們過去的表現時，他們可以識別錯失的機會和低於標準的策略。 因此，他們可以改進正在進行的活動和未來的決策。

2.它改善了客戶體驗

市場上充滿了選擇——您提供的產品/服務可能由其他十個品牌提供。 那麼，客戶為什麼要選擇你呢？ 這一切都歸結為產品的質量和您為客戶提供的個性化程度。 現代客戶都是關於為滿足他們的特定需求和偏好而定制的產品/服務。

業務分析可以幫助您了解買家角色的購買行為、品味、要求等。 有了這些數據，您可以向目標客戶提供針對性強的優惠/折扣、活動和產品，一次又一次地贏得他們的忠誠度。

從長遠來看，您為創造獨特的客戶體驗所做的努力會顯著提高客戶滿意度。

3. 提高運營效率

業務分析是提高運營效率的最重要工具之一。 通過分析業務流程、活動、營銷策略和業務決策的績效，您可以優化結果。

換句話說，分析有助於清晰地描繪出哪些對您的業務有效，哪些無效。 這使您可以微調業務運營和流程，以提高性能和更高的回報。

4.它增加了投資回報率

由於業務分析提高了運營效率並改進了決策制定，它不可避免地創造了增加企業財務收益的新機會。 根據麥肯錫的研究，使用大數據分析的公司的利潤增長了 6%，如果在五年內進行穩定的投資，利潤可能會上升到 9%。

5.它有助於識別新的商機

業務分析的潛力不僅限於發現提高決策制定和運營效率的機會。 公司可以使用分析來進行市場和競爭對手研究，以發現未開發的機會，例如新市場、新客戶群、新產品創意等。

隨著新大門的打開，增長和賺取更多利潤的潛力將成倍增加。

6.它兼作人力資源工具

雖然人工智能和機器學習已經徹底改變了整個行業的招聘流程，但今天，許多公司正在人力資源管理中使用業務分析。 數據分析可以評估員工績效並評估他們的工作滿意度和提陞技能/承擔額外責任的意願等。

這使人力資源經理更容易確定員工的專業發展，做出晉升決策，並提供公平的績效評估。

7. 將風險降至最低

通過使企業主能夠根據具體數據（包括績效、客戶行為和市場趨勢）做出明智的決策，業務分析在很大程度上將風險降至最低。 反過來，這不僅使公司成為市場的領導者，而且還使公司免於遭受財務損失。

為什麼要學習商業分析？

隨著越來越多的組織意識到不同數據科學技術支持的數據的潛力，對熟練專業人員的需求也在上升。 任何未能採用數據驅動方法的企業都將在競爭中落後。 然而，無論是人工智能、機器學習還是商業分析工具，如果公司缺乏合適的人才，這些都不會帶來切實的成果。

正如我們所說，全球業務分析市場繼續穩步增長，這表明對經過認證的業務分析專家的需求正在迅速增長。

事實上，業務分析被列為最受歡迎的技能之一。 不幸的是，需求遠遠超過了他們的供應，雖然這對公司來說是個壞消息，但對於希望在數據科學領域建立職業生涯的有志者來說卻是個好消息。

進入業務分析領域的行之有效的途徑是選擇認證課程或培訓計劃。 例如，全球商業分析碩士證書是拓寬您的領域知識並使您的職業更上一層樓的絕佳選擇。

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本課程通過在課程中整合業務管理、數據工程和自然科學，採用整體方法進行業務分析。

除了掌握數據分析的基礎知識外，您還將學習如何使用各種分析和統計工具，如 Tableau、R 和 Microsoft Access。

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