Language
Country/Area
No result found
数据的力量：为何企业必须善用商业分析才能立于不败之地？
在当今数位化飞速发展的时代，企业对数据的需求从未如此强烈。商业分析（Business Analytics, BA）涉及对过去业务表现的深入探讨，利用各种技术和实践，从中获取洞察力以驱动业务规划。它不仅仅是回顾数据，而是透过数据分析来预测未来的趋势和结果。
商业智能主要集中在使用一致的指标来衡量过去的业务表现，而商业分析则重点在于利用数据进行预测和建议。
商业分析侧重于开发对业务表现的新见解，并基于数据和统计方法进行深入分析。与此相比，商业智能则类似于一种报告工具，回答类似「发生了什么？」和「有多少？」等问题，而商业分析则善于处理更为复杂的问题，如「为什么会这样发生？ 」和「接下来会发生什么？」，进而为企业决策提供科学依据。
商业分析的实际应用案例
在医疗行业中，商业分析被利用于管理临床信息系统，这不仅能转化医疗数据，还能生成涵盖患者最新指标和历史趋势的报告系统。企业可以依赖数位报告和统计，进行业务评估与改善。
决策分析可以支援人类的决策，描述性分析则透过历史数据提供见解，预测性分析用以预测未来走向，而规范性分析则建议最佳决策。
商业分析的基本领域
商业分析的范畴广泛，包括行为分析、客户旅程分析、竞争者分析、金融服务分析、供应链分析等。这些分析范畴能够帮助企业在不断变化的市场所中，迅速适应与发展。
供应链分析的日益重要彰显了企业策略与供应链执行之间的协调必要性。
历史背景
商业分析的根源可追溯至19世纪末，当时亨利·福特通过测量每一个组件在其组装线上的时间，开启了数据分析的先河。随着1960年代计算机的引入，商业决策支持系统开始引起注意，而此后，随着企业资源计划（ERP）系统与数据仓库的发展，商业分析逐步成为现代企业的重要工具。
挑战与困难
然而，商业分析并非没有挑战。高质量数据的缺乏，数据整合及实时存取速度的问题，都是企业在进行数据分析时需要面对的障碍。此外，从仅回顾历史数据到目前能够影响客户互动的分析方法，过程中需要大量的存储空间和迅速的数据反应能力。
在数据分析中竞争
根据资讯技术与管理学教授托马斯·达文波特的观点，企业若能够利用数据分析优化其独特的商业能力，将能够更好地在市场中竞争。他指出，拥有强烈支持基于事实的决策和分析的高层管理者，是企业能够在数据分析上取得成功的要素之一。
企业应该广泛运用不仅是描述性统计，还包括预测模型和复杂的最佳化技术。
随着数据在商业决策中的日益重要，企业不应忽视商业分析的潜力。透过运用正确的分析技术，不仅能提升业务运作效率，还能为未来的战略规划提供深层洞察。在日新月异的商业环境中，企业如何才能更有效地利用数据分析以保持竞争优势呢？
