Företagsinformation och dataanalys representerar två centrala tekniker som moderna organisationer använder för att uppnå värdefulla och korrekta insikter i sin verksamhet.
Båda dessa metoder underlättar visualiseringen, analysen och förståelsen av data som är relevant för ditt företag, dina kunder, konkurrenterna samt den specifika branschen du verkar inom.
Detta möjliggör mer underbyggda affärsbeslut, skapandet av effektiva strategier, förbättring av affärsprocesser, ökade försäljningssiffror och intäkter, identifiering av mönster samt prognoser för framtida händelser.
Trots att företagsinformation och dataanalys spelar avgörande roller och ibland kan användas synonymt inom olika områden, har dessa termer distinkta betydelser i olika branscher.
De båda metoderna har skilda krav och arbetsomfattningar, och kräver varierande expertis för att hjälpa företag att blomstra genom förbättrat beslutsfattande, baserat på datadrivna resultat som genereras med hjälp av dessa tekniker.
Följaktligen kan det vara svårt för företag att välja rätt metod av de två.
Denna artikel kommer att utforska företagsinformation och dataanalys, samt granska skillnaderna mellan dem utifrån deras typer, mål, fördelar, begränsningar och tillämpningar för att vägleda dig i valet av den mest passande metoden för din organisation.
Låt oss börja!
Vad är Företagsinformation?
Företagsinformation (BI) är en process som involverar insamling och lagring av aktuell och historisk data för att sedan analysera denna data och fatta tekniskt underbyggda affärsbeslut. Denna process bidrar till förbättrad affärsverksamhet och ökad vinstmarginal.
BI kombinerar olika strategier såsom datautvinning, affärsanalys, dataverktyg, datavisualisering, etablerade metoder samt infrastruktur. Detta möjliggör snabba datasammanfattningar som ger ditt företag möjlighet att avancera i dagens datadrivna värld.
Utöver detta kan BI hjälpa dig att realisera din marknadsförings- och försäljningspotential samt identifiera nya affärsmöjligheter.
Företagsinformation hjälper dessutom organisationer att anpassa sig till nya marknadsstrategier, genomföra positiva förändringar och eliminera ineffektivitet. Det ger företag möjligheten att känna till de senaste trenderna och dra nytta av robusta dataanalysfunktioner.
Denna metod kan även användas för att uppnå en rad andra mål, såsom snabbare problemlösning, affärstillväxt samt prognoser av framtida utfall.
Mål: Det främsta målet med företagsinformation är att filtrera ut viktig affärsinformation och genomföra en analys av denna information över en specifik tidsperiod. BI-verktyg är nödvändiga för att utföra dessa omfattande uppgifter, då de bidrar till ökad marknadseffektivitet så att du kan ligga steget före konkurrenterna.
Istället för att förlita dig på magkänsla och antaganden, kan du fatta precisa affärsbeslut med hjälp av noggrann historisk data. Dataanalysen genererar sammanfattningar, rapporter, kartor, grafer, instrumentpaneler och diagram som ger användare insikt i företagets verkliga status.
Företagsinformation kan hantera stora mängder både ostrukturerad och strukturerad data, vilket underlättar identifiering och utveckling av nya strategier för att maximera affärsmöjligheter.
Vad är dataanalys?
Dataanalys (DA) är en process som involverar insamling, granskning, rensning, lagring, transformering, utfrågning och modellering av data. Det primära målet är att generera insikter som kan stödja organisationer i att fatta välunderbyggda affärsbeslut.
Dataanalys kan vid första anblicken likna företagsinformation, men dataanalys utgör i själva verket en del av BI, med ett primärt fokus på själva analysprocessen.
Även om dataanalys är vanligt förekommande inom företag, så är det inte ett verktyg för informationsinhämtning, utan snarare en strategi som används i den tekniska processen för datahantering, från extrahering till transformering. Det krävs omfattande datamängder för att identifiera aktuella trender och lösa betydande problem inom en rimlig tidsperiod.
Med andra ord, dataanalys innebär att maskiner eller människor identifierar, tolkar, visualiserar och upptäcker mönster i data, vilket kan hjälpa dig att upptäcka:
- Trender
- Anomalier
- Avvikande värden
- Möjligheter
- Risker
Dataanalys används av företag och andra sektorer för att fatta korrekta och bättre datadrivna beslut i syfte att prognostisera framtida affärstillväxt. De processer och tekniker som används inom dataanalys automatiseras med hjälp av framväxande teknologier, såsom algoritmer inom artificiell intelligens (AI).
Företag med ett konkurrenskraftigt mål på marknaden använder därmed dataanalys för att bibehålla och expandera sin kundbas. Generellt används beräknings- och statistiktekniker för att hitta samband, mönster och trender inom datamängder. Dessutom används specialiserade tekniker och verktyg, såsom programvara för datavisualisering, Big Data-plattformar samt algoritmer för maskininlärning.
Företagsinformation kontra dataanalys: Typer
Typer av företagsinformation
Det finns två huvudsakliga kategorier av BI – Traditionell BI och Modern BI.
Traditionell företagsinformation: Inom traditionell BI återfinns strukturerad data från företagets interna källor, såsom data från ekonomi-, försäljnings- och lagerhantering. Denna typ av data samlas in och lagras i datalager för vidare analys med hjälp av SQL-baserade verktyg, inklusive instrumentpaneler, rapportering och OLAP-kuber.
Exempel: Försäljningsanalys, analys av operationell prestanda samt finansiell rapportering.
Modern företagsinformation: I denna kategori använder BI den senaste tekniken för att erbjuda självbetjäning och realtidsåtkomst till omfattande data från en mängd olika källor. Det möjliggör enkel utforskning, identifiering och analys av data via visualiseringar, instrumentpaneler och NLP (Natural Language Processing).
Dessutom ingår algoritmer för maskininlärning för att automatisera dataupptäckt, analys och förberedelse, vilket effektiviserar processen för att erhålla insikter.
Exempel: Dataupptäckt, rapportering i realtid, prediktiv analys, självbetjäningsanalys med mera.
Typer av dataanalys
Det finns fyra olika typer av dataanalys, var och en med ett distinkt tillvägagångssätt och fokus.
Deskriptiv analys: Denna analysform involverar analys av historisk data för att hjälpa ditt företag att erhålla insikter från tidigare händelser. Den sammanfattar dessa historiska data i KPI:er så att du kan förstå ditt företags resultat.
Exempel: Webbplatstrafikanalys, kundnöjdhetspoäng, försäljningsrapporter etc.
Diagnostisk analys: Denna analys undersöker historisk data för att förstå ”varför” saker inträffade, exempelvis varför försäljningsrapporter tidigare visade låga siffror. Den identifierar grundorsaken och utforskar problemet genom att analysera relationer och mönster i data.
Exempel: Analys av kundbortfall, personalomsättningsanalys samt analys av produktfel.
Prediktiv analys: I denna analys kan du använda algoritmer för maskininlärning och statistiska modeller för att förutsäga framtida utfall med hjälp av historisk data. Detta gör det möjligt för företag att identifiera möjligheter och potentiella risker innan de inträffar.
Exempel: Förutsägelse av kundens livstidsvärde, efterfrågeprognoser samt upptäckt av bedrägerier.
Preskriptiv analys: Denna typ av analys använder insikter och data för att ge konkreta förslag som hjälper dig att vidta åtgärder för att uppnå ett specifikt mål. Det hjälper dig att fatta beslut med hjälp av handlingsbara insikter.
Exempel: Prisoptimering, optimering av marknadsföringskampanjer samt optimering av leveranskedjan.
Genom att använda ovanstående typer av analyser kan företag fatta välunderbyggda beslut, förbättra sin verksamhet och uppnå en marknadsfördel.
Företagsinformation kontra dataanalys: Funktioner
Funktioner inom företagsinformation
Viktiga funktioner i BI inkluderar:
- Avancerad analys: Denna funktion hjälper dig att utföra komplex datamanipulering, exempelvis regressionsanalys, för att undersöka samband mellan oberoende och beroende variabler.
- Rapportering: Du kan skapa och distribuera rapporter utan IT-support, och dessutom schemalägga automatiska leveranser av rapporter vid återkommande tidpunkter.
- Datavisualisering: Denna funktion underlättar presentationen av komplex data i ett enklare format. BI-verktyg kan generera sofistikerade och avancerade visualiseringar för att på ett tydligt sätt förmedla data.
- Geospatial analys: Den geografiska kartfunktionen gör det enkelt att hitta platser i kartvyn. BI-verktyg tar din data och omvandlar den till kartografiska och grafiska representationer, vilket gör det lättare att granska geografisk data.
- Datahantering: Detta innefattar att blanda, utforska, rensa och förbereda data för analys. Olika datamängder kan kombineras för att skapa nya datamängder, vilket hjälper till att avslöja trender, egenskaper, intressanta platser och mönster.
Andra funktioner inom företagsinformation inkluderar utökad analys, prediktiv analys, användarspecifik säkerhet, självbetjäningsanalys och dataintegration.
Funktioner inom dataanalys
Avgörande egenskaper inom dataanalys inkluderar:
- Dataförberedelse: Tanken är att genomföra databeredningsprocedurer en gång under ett pågående projekt, vilket möjliggör en iterativ modell för samma projekt om det behövs. Databearbetning sker under modellkonstruktion och iterativ analys för att eliminera fel och kombinera komplex data för att förenkla analys och tillgänglighet.
- Datautforskning: Detta är det första steget i analysen och innebär visualisering av data för att få insikter om mönster eller regioner som kräver ytterligare undersökning.
- Skalbarhet: För att skala upp eller ned ett system krävs en snabbare server, tillsammans med minne och kraftfulla processorer. Detta använder mindre energi och nätverksutrustning och är en tillfällig lösning för dataanalysplattformar.
- Versionskontroll: Detta är en process för att upprätthålla spårning och kontroll av ändringar i programvara.
- Datasäkerhet: Denna funktion är viktig för att skydda data från obehörig åtkomst, stöld eller korruption. Det inkluderar logisk programsäkerhet, säkerhet av lagringsenheter samt fysisk hårdvarusäkerhet med mera.
Företagsinformation kontra dataanalys: Komponenter
Komponenter inom företagsinformation
Företagsinformation består av fem komponenter:
- OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) underlättar för företagsledare att sortera och välja aggregerad data samt övervaka den strategiskt.
- Avancerad analys: Denna BI-komponent hjälper till att erhålla statistik för specifika produkter och tjänster, samt förutse en produkts prestanda på marknaden.
- Datalager: Detta innebär lagring av omfattande datamängder för att gynna flera divisioner inom ett företag.
- Realtids-BI: Denna komponent hjälper till att hålla koll på skiftande marknadstrender. Marknadsföringsteam kan använda den för att lansera specialrabatter och erbjudanden för att engagera kunderna på webbplatsen.
- Datakällor: Råinformation omvandlas systematiskt till datakällor med hjälp av olika applikationer. BI-verktyg använder dessa datauppsättningar för att skapa grafer, tabeller och cirkeldiagram.
Komponenter inom dataanalys
Det finns fem komponenter inom dataanalys:
- Datainsamling: Detta är det första steget i dataanalysen som involverar insamling av data både internt och externt för ditt företag. Data hämtas från många olika källor såsom operativa system, webb- och sociala mediedata, transaktionsdata samt maskindata.
- Dataanalys: När datan har samlats in måste den analyseras. Det är en process där du kan använda statistiska tekniker för att rensa och granska datan för att samla användbar information. Dataanalys hjälper dig att identifiera mönster, göra förutsägelser och upptäcka avvikelser.
- Rapportering av resultat: I denna komponent delar du med dig av insikter och fattar välunderbyggda beslut baserade på dina resultat. De vanligaste metoderna för att rapportera resultat inkluderar presentation av resultat i en instrumentpanel, generering av rapporter samt skapande av infografik.
- Förbättring av processer: Detta innebär att förändra hur data samlas in, bearbetas och analyseras. Det förändrar även beslutsfattandet baserat på data.
- Datadriven kultur: Du kan skapa en kultur där alla kan använda data för att fatta effektiva beslut. Det hjälper till att utbilda anställda i dataanalys och ger dem tillgång till relevanta resurser. För att bygga en datadriven kultur behöver du följa några tips:
- Gör informationen tillgänglig
- Utbilda anställda i dataanvändning
- Uppmuntra en datadriven kultur
- Skapa en ansvarskultur
Företagsinformation kontra dataanalys: Tillämpningar
Tillämpningar av företagsinformation
Företagsinformation kan implementeras i flera branscher, som till exempel:
- Detaljhandel: BI används för att förutsäga efterfrågan och analysera fluktuationer i efterfrågan över tid. Detta bidrar till att optimera lagerstorleken för att möta kundernas behov.
- Bankverksamhet: BI hjälper finansinstitut och banker att identifiera sin kundbas, vilket gör det möjligt att utforma marknadsföringsstrategier. Banker kan även utvärdera sina prestationer med hjälp av företagsinformation.
- Bilindustrin: BI optimerar funktionerna inom produktion, HR, marknadsföring, forskning, distribution och ekonomi inom bilindustrin, i syfte att effektivisera beslutsfattandet.
- Tillverkning: BI förbättrar kommunikationen med leverantörer och standardiserar transaktioner. Den kan förutsäga efterfrågan på produkter, vilket i sin tur optimerar lager, inköp och produktionsstorlek.
Andra tillämpningar av BI återfinns inom hotell- och restaurangnäringen, läkemedelsindustrin, snabbrörliga konsumentvaror (FMCG), flygbolag samt inom distribution och logistik.
Tillämpningar av dataanalys
Exempel på tillämpningar av dataanalys är:
- Transport: Dataanalys kan användas för att lösa trafikproblem och förbättra reseupplevelsen genom att förbättra transportintelligens och -system.
- Utbildning: Beslutsfattare inom utbildningssektorn använder denna teknik för att förbättra ledningsbeslut och läroplaner.
- Marknadsföring och reklam: Marknadsförare och annonsörer använder dataanalys för att lära känna sin målgrupp och förbättra konverteringsfrekvensen.
- Logistik och leverans: Dataanalys kan användas för att effektivisera leveransprocesser och förbättra arbetsflödet inom logistikbranschen, vilket i sin tur bidrar till att förbättra branschens resultat och utöka kundbasen.
Andra tillämpningar av dataanalys är bland annat datasäkerhet online, sökresultat på internet samt upptäckt av bedrägerier.
Företagsinformation kontra dataanalys: Snabb jämförelse
| Parametrar | Företagsinformation | Dataanalys |
| Omfattning | BI syftar på den data som krävs för att förbättra affärsbeslutsfattandet. | Dataanalys möjliggör omvandling av rådata till ett begripligt format för analys och förutsägelser. |
| Funktionalitet | Det primära målet med BI är att ge stöd till företag för att fatta välgrundade beslut, skapa strategier och främja tillväxt. | Det primära målet är att modellera, förutsäga, rensa och omvandla data i enlighet med dina affärsbehov. |
| Implementering | BI implementeras med hjälp av specifika BI-verktyg. Det baseras enbart på tidigare data lagrad i datamarts eller datalager. | Dataanalys implementeras med hjälp av olika verktyg för datalagring. Implementationen beror på strategin och tillvägagångssättet som utformats av företaget. |
| Felsökningsmetoder | Felsökning sker med hjälp av en föreslagen modell som omvandlar data till ett meningsfullt format. | BI-verktyg gör det möjligt att använda tekniken utan djupgående kunskaper om programmering. Många verktyg erbjuder dra-och-släpp-gränssnitt för visualisering och skapande av instrumentpaneler. |
| Kodning | Dataanalys involverar användning av programmeringsspråk för komplexa analyser. Programmeringsspråk som R eller Python är ofta nödvändiga. | Du kan arbeta med BI utan grundläggande kunskaper inom sannolikhet och linjär algebra. |
| Matematik | Du kan arbeta som BI-expert utan grundläggande kunskaper inom sannolikhet och linjär algebra. | Datalager är nödvändiga eftersom de transformerar data för att förbättra datakvaliteten. |
| Statistik | BI involverar beskrivande statistik, inklusive medelvärde och median. | Dataanalys involverar inferentiell och beskrivande statistik för att förstå data mer djupgående och erhålla värdefulla insikter. |
| Datatyp | BI utförs enbart på strukturerad data som sammanställs för att analysera affärsdata. | Dataanalys har inga begränsningar. Analytiker kan arbeta med data i ljud-, text- och videoformat. Datakvalitetsrapporter skapas vid bestämda tidpunkter, beroende på företagets behov. |
| Rapporter | Rapporter skapas vid bestämda tidpunkter utifrån företagets användningsfall. | Dataanalys är flexibel och används för olika användningsfall. |
Sammanfattning
Företagsinformation och dataanalys är två liknande koncept med distinkta tillvägagångssätt. I takt med att marknadstrenderna utvecklas, används allt fler tekniker som företagsinformation och dataanalys för att erhålla praktiska insikter och förbättra verksamheten.
Dataanalys bidrar till att förbättra verksamhetens effektivitet genom att analysera aggregerad information. BI hjälper å andra sidan till att utnyttja data på bästa sätt för att fatta faktabaserade och gedigna affärsbeslut.
Att välja mellan dem är därför en komplicerad uppgift, och det är bäst att välja en av dem eller båda baserat på dina affärsmål, verksamhet, scenarier och användningsfall.
Du kan även undersöka de bästa plattformarna för affärsintelligens och analys här.