商业分析--商业数据的分析、挖掘和应用 全套课件11.pptx
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商业分析--商业数据的分析、挖掘和应用 全套课件11.pptx
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,第,1章,商业分析概论,本章主要内容,商业分析的发展历程,商业分析的学科基础,商业分析对企业的影响,商业分析的基本思想,1.1商业分析概述,传统:
统计+概率论等,决策支持系统,ERP系统(企业资源管理计,划)、数据仓数据挖库掘、商业智能,(新)商业分析,大数据,商务分析这一术语发源于19世纪,但其在近年来才真正引起关注。
大数据环境是商业分析发展的温床。
传统的商业分析是指以统计学及其有关概率论的内容为基础,研究、分析、处理当前经济管理领域中的一些实际问题,这些问题涉及统计报表分析、财务预测、投资风险预测、市场预测、销售预测、质量管理的评估和投资效益的分析与决策等。
自从决策支持系统出现后,商业分析开始和ERP系统(企业资源管理计划)、数据仓库、数据挖掘、商业智能以及其他的软硬件工具和应用一起发展。
尤其是大数据出现以后。
定义:
本书认为商业分析就是应用定性或定量的分析模,型将信息、数据转化为有用的信息来帮助做出更好的商业决策。
在商业分析的过程中需要运用现代信息与计算机技术,来对企业数据进行整合、分析,预测未来趋势和状态,制订企业解决方案。
1.1.2商业分析与商业智能商业智能定义:
商业智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。
商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。
从系统的观点来看,商业智能的过程是从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据,对数据进行清理以保证数据的正确性,将数据经转换、重构后存入数据仓库(这时数据变为信息),然后寻找合适的查询和分析工具,如OLAP工具对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现于用户面前,转变为决策。
BI是BA的一部分BI侧重数据,BA与业务结合更紧密。
BA和BI追求的目标不同。
BA和BI分析对象不同。
商业分析(BusinessAnalytics&BA)VS商业智能(BusinessIntelligence&BI),虽然商业分析与商业智能的关系密切,且很多学者也经常将这两个概念连在一起使用,但两者之间还是存在着区别。
1.1.3商业分析的三个视角,企业用户通常把自己看作是是分析的“消费者”,期望分析师构造一种模型有助于“企业成长”或者“提升业务”。
但决策的过程有时很难有效传达给分析师。
普遍认为分析师理解商业运作的目的就是为了构建有效的模型。
但如果分析师在模型中投入少甚至不投入,则会使他们产生一种愈发强烈的挫败感,最终可能会怀疑其分析能力所产生的价值。
如果管理人员和分析团队之间的距离较大,商业分析只能产生基本的报表,这些基本的报告和图表不能满足用户的真正需求。
1商业:
决策与执行视角,分析师经常认为自己是“数据和数学专家”,他们构建了成熟的技术模型。
由于决策过程模型产生决策并不能收到完全接纳,商业雇主可能会提出“这很不错,但如何有效应用另”一。
个问题由于缺乏数据(质量和数量)能够建立理想的分析模型使产生的商业决策难以达到最佳状态。
通常IT团队被分析团队看作分析基础设备的提供者。
但分析团队与IT团队合作解决业务问题的情况则很少。
2分析:
技术视角,IT通常认为是提供商业智能和数据仓库基础设施和工具来支持分析师和商业用户。
为了应对企业分析功能的需求开发项目,经常开发巨大的数据仓库存储数据或开发多个工具,如分析报表和分析用的统计工具。
IT的角色无疑是提供商业需求中的有效数据的工具。
当商业管理者和分析师提出了不使用如数据仓库,报告等昂贵设备时,BI和DW讲是一项失败的投资。
IT需要增加与业务和分析部门的有效合作。
3IT:
工具和系统的视角,1商业“分析”的历史,1.2商业分析的发展历程,图1-1.分析的发展历程,2商业分析的究进展,图1-2国外商业分析发文趋势图,图1-3国内商业分析发文趋势,3商业分析的发展演化,图1-4,BI&A的演化过程,1.3商业分析的基本思想,1商业分析的目标商业分析的目标是通过信息分析、数据挖掘与业务结合起来,为企业提供最佳化的问题解决方案;通过对信息的运用和分析,充分挖掘其中的价值,为企业带来科学管理思维,以提高决策的科学性和准确性、发现问题的及时性和快捷性。
商业分析平台的应用在发达国家企业的应用已经趋于成熟,但在我国,只有少数企业开始应用商业分析平台,且基本上是受软件供应商如(IBM、ORACLE、BO)对商业分析平台市场的培养和引导。
技术产业研究公司GigaOm提出了商业分析尤其是大数据分析的业务模型框架,见表1-1。
该表指出了商业分析可帮助组织提升运营效率,增加收入和实现差异化竞争。
2商业分析业务模型,常见模型,
(1)采购和费用分析模型,
(2)供应链和订单管理分析模型,(3)市场分析模型,(4)服务分析模型,以上为企业常用的商业分析模型,此外,商业分析模型还包括财务分析模型、项目分析模型、人力资源分析模型、销售绩效分析模型、价格分析模型、客户忠诚度分析模型等。
1.4商业分析对企业的影响,一项IBM的调查指出,企业的运营出现越来越多的盲点,重要的决策欠缺有效的信息支持,其中:
每三位企业决策者当中就有一位经常被迫在缺乏所需信息的情况下制定重要决策,每两位决策者就有一位在工作时无法获得充分的信息。
如果缺乏信息,决策者就不得不依赖经验做出决策。
金融危机过后,市场竞争越来越激烈,企业为了保持竞争优势,必须要提高决策的科学性。
当前经济环境迫使企业必须从传统的经验化管理模式逐渐向数字化管理,用数据衡量量化的指标、支持企业的决策。
1.4商业分析对企业的影响,1商业分析能力成为企业的竞争优势,2帮助企业了解客户需求,3有效提升企业利润、降低成本,4进行异常识别,防范金融风险,5业务需求和信息化结合,才能有效产生投资回报,1商业分析能力成为企业的竞争优势,商业分析能力已经成为企业的竞争优势,在竞争激烈的全球化经济的角逐中扮演重要的角色。
企业纷纷制定商业分析计划及业务优化目标,以将其落实到各项决策中,从而优化整个企业的经营业绩。
为了实现这一目标,企业开始使用最有效的工具集、治理方法和变革管理实践。
企业受到商业分析洞察而非直觉的驱动,可以提高获得可行策略所需的速度、敏捷性和时效性。
除此,还可以多角度获知即将面对的问题、深入了解客户需求、更好地预测供应链的限制和竞争对手的应对方式,从而伺机从竞争对手中脱颖而出、勇往直前,遥遥领先于竞争对手。
要使商业分析有效地提高企业的竞争优势,需要解决以下难题:
如何利用现有的所有信息,并且不断更新?
如何利用商业分析促使企业价值符合企业核心竞争力,并为企业创造竞争优势?
如何充分利用现有的技术资产?
如何开发使用新技术?
如何促使组织以数据为基础、采用新技术,做出科学的决策?
如何加强数据质量监管政策,并用最优秀的技术和人员去维护这些政策?
2帮助企业了解客户需求企业致力于了解客户偏好和需求,从而改善用户体验、预测客户行为。
在大数据环境下,部分企业利用交易数据、多渠道交互数据、社交媒体数据、外联数据以及其它与客户相关的数据进行分析,提高自身了解客户偏好和需求的能力,并且不断寻找新的方式与现有客户和潜在客户进行互动。
这类分析不仅适用于零售业,但同样也适用于电信、医疗、政府、银行、金融、涉及最终消费者与市民的消费品,以及合作伙伴和供应商之间的企业对企业的交互。
案例福特福克斯电动车根据司机在行驶中持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息而产生的大量数据,了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。
尽管车辆处于静止状态,它持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型协作方式。
一方面司机获得有用的最新信息,另一方面,位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为信息,以了解客户,制订产品改进计划。
此外,电力公司和其它第三方供应商分析数百万英里的驾驶数据,以决定在何处建立新的充电站,以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
3有效提升企业利润、降低成本,商业分析通过把数据转化为有价值的信息,最终达到加强企业的竞争力的目标,例如通过加速货物流转降低成本,通过企业内部来压缩成本、减少浪费。
比如上海通用企业的例子,以前如果汽车设计上有一个缺陷,从用户反馈到改进生产线,整个质量问题解决周期平均时间可能需要174天,就意味着这174天内生产的汽车全部都要召回。
但是如果信息流转顺畅,就能够使企业更早的梳理出缺陷。
通过使用商业分析软件,可以实现把174天精确到52天。
相差的120多天中新生产的汽车就不用被召回了,所以这120多天汽车召回的所有成本就被节省了,软件在无形中给企业降低了很大的成本,提升了企业的常规利润。
同时,通过采用SAS保修分析系统提供的质量问题早期预警功能,上海通用还发现了使用传统方法无法早期发现的一些新问题,这些问题的快速识别和解决又为公司节省了大量的保修成本。
4进行异常识别,防范金融风险,国际金融危机爆发之后,金融监管要求提高,使企业需要借助更高级的商业分析系统,来有效地预警和防范金融风险。
强劲的商业分析平台不仅可以帮助企业更加有效地运营,而且可以帮助企业预测业务的趋势,尤其是在银行业、保险业欺诈领域,无论是对于团伙的欺诈还是个人的欺诈都可以有效预测。
使用商业分析技术,能够有效识别出更多的可疑案件,包括已经识别出来的欺诈模式和未知的欺诈网络;能够降低错判率,显著提高可疑案件报警的质量;提高调查效率,借助商业分析平台中的可视化界面,可以缩短案件调查时间。
近年来,与儿童健康服务相关的欺诈活动增长了40%。
SAS利用欺诈管理框架侦测出儿童健康服务使用中的异常行为,并对其进行欺诈风险评分,结合内部数据和外部数据采取全面的解决方案。
每年带来的投资回报约为700万至3000万美元,侦测可疑欺诈犯罪团伙的准确率高达85%。
5业务需求和信息化结合,才能有效产生投资回报,全球经济下滑,市场竞争力越来越大,企业首先想到的就是降低成本、缩减开支,不可避免的IT投入也在减少。
而面对当前经济形势,企业实施信息化系统的压力更大,必须充分考虑如果新上一个系统能对企业的业务能够产生什么样的影响。
如何在更少预算的情况下,能有更好的投资回报率。
业务需求和信息化更好的结合才能产出更好的效益,信息化技术作为一种工具手段,可以支撑业务的发展。
对国内用户来说,关键是需求还没到位。
信息化建设以企业的需求为出发点,如果信息技术超前于业务需求,会起到事倍功半的效果。
比如,在企业没有数据基础或者数据没有统一的情况下,实施企业级的商业分析系统,也是得不偿失。
企业在不同的发展阶段会产生不同的信息化需求,信息技术可以帮助企业的业务更上一个台阶,但一定不能脱离业务前行。
1商业分析的定义及发展历史?
2商业分析与商业智能的区别在哪里?
3进行商业分析对于企业竞争有什么优势?
习题,1Davenport,ThomasH.;Harris,JeanneG.(2007).Competingonanalytics:
thenewscienceofwinning.Boston,Mass.:
HarvardBusinessSchoolPress.ISBN978-1-4221-0332-6.2ShmueliG,KoppiusO.Predictivevs.explanatorymodelinginISresearchJ.Jointwork,UniversityofMaryland,CollegePark,andRotterdamSchoolofManagement,Erasmus
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