什么是商业分析？做出正确决策的 7 个步骤

作者：Sandra Galiano- 对于任何希望成功的企业家来说，商业分析正迅速成为一种基本工具。这是因为，如今我们几乎每时每刻都在不知不觉中生成数据。

"从人类文明诞生到 2003 年，共创造了 5 Exabytes 的信息（......）， 但现在每两天就有这么多信息被创造出来，而且速度还在加快。- 埃里克-施密特，谷歌首席执行官。

考虑到社交媒体的相关性以及我们在 "日常生活中 "对这些技术的重要贡献，我们直接拥有了一个超级互联的世界，在这个世界里，信息似乎比以往任何时候都更有力量。

"数据分析是未来，而未来就在当下！每一次鼠标点击、键盘按键、轻扫或轻触都会影响业务决策。如今，一切都与数据有关。数据就是信息，信息就是力量。"--CENTOGENE 公司数据分析师 Radi。

在这个世界上，得益于当前的技术，我们可以拥有与父母甚至哥哥姐姐完全不同的生活方式。

由于当前数据技术的深远影响，我们的通信、买卖、投资、旅行计划甚至创业事业等人类活动的许多方面都发生了变化。

因此，我们可以顺理成章地想象，对于特定的工作而言，其结果将是淘汰、转型甚至消亡。我们在本文中要重点讨论的就是受此影响的领域之一：业务分析师。

什么是商业分析？

商业分析是一门专注于分析数据的学科，其目标是为公司提供有利的结果并改进决策过程。

因此，业务分析师是一个能牢牢把握技术和业务两个世界的人，他能深刻理解所涉及的两个部分，从而为首席执行官和程序员之间的团队合作做出贡献。

需要掌握的三大分析类型

我们该怎么做？下一步该怎么做？如何解决这个问题？这些问题以及更多问题都可以通过业务分析来回答，数据是整个项目的核心。

决策过程基于业务分析领域所包含的三大类分析，即

• 描述性分析：利用数据了解公司正在发生或已经发生的事情，从而对企业及其状况有一个更全面的了解。例如，某些企业在过去两年中特定产品的销售情况，按月份排序。我们可以看到与节日、气温等因素之间的关系，并与替代或互补产品的销售情况等进行比较。

在这种分析中，我们使用了情感分析、统计、平均值、图形可视化、仪表盘等技术。

• 预测分析：回答可能发生什么的问题。其基础是根据业务变量之间的关系对未来进行分析。我们可以使用线性回归、分类、聚类、统计分析或机器学习等数据挖掘技术进行分析。

• 描述性分析：我们应该怎么做？利用之前的分析结果，考虑到相关公司的规则、特点、愿景和目标，我们为企业做出决策。在这一阶段，我们使用优化、模拟或多标准决策分析工具。

"没有大数据分析，企业就像瞎子和聋子，在网络上游荡，就像高速公路上的小鹿"。- 杰弗里-摩尔，管理顾问，《跨越鸿沟》一书作者

每个商业分析项目都遵循某些结构合理的步骤，包括使用的工具和如何进行。这就是数据科学家或分析师在公司中的专业用途。然而，所有这些都是可扩展的，它可以从最基本的方面为小企业或创业者量身定制，而且，即使没有最先进的技术或工具，也可以大大提高成果。

成功实施商业分析项目的 7 个步骤

1. 数据来源：数据是任何项目的基础。通过使用数据，我们将实现项目目标。

"数据只是成千上万个故事的总结--讲几个故事，让数据变得更有意义"。- 丹-希思，畅销书作家。

数据无处不在。然而，并非所有数据都具有相同的质量。在使用以数据分析为基础的商业技术时，重要的是要找到可靠的信息来源，尤其是有用的信息来源。

我建议在使用信息源时，要做好两个步骤：进入高质量信息的安全页面，并区分数据、信息、知识和见解。

"我们被数据包围，却对洞察力饥渴难耐。"--营销和客户体验专家杰伊-贝尔（Jay Baer）。

按照数据、信息、知识和洞察力的步骤来辨别我们所拥有的一切、我们从哪里来以及我们要往哪里去，这一点非常重要。

• 数据：属性或变量的表示，即我们发现的数据。例如：2 700
• 信息：有组织的数据集。例如：上个月卖出了 2700 双蓝色运动鞋。
• 知识点：结论。举个例子：蓝色运动鞋这个月卖得很好。
• 洞察：智能部分，目标。 例：提高下个月蓝色运动鞋的产量。

通过解释数据并赋予其意义，我们就能找到信息，而当我们从中得出结论时，我们就拥有了知识，能够获得有价值的见解。

我们有哪些数据？我们主要可以将其分为 3 类

根据格式进行分类：

1. 结构化数据：有固定格式和字段。例如，可以放在表格中的所有内容，如数字。
2. 半结构化数据：这种数据没有固定格式，但有一些便于处理的内部组织系统，如标签、标记等（XML、HTML、CSV）。
3. 非结构化数据：它们没有任何类型的结构，例如图像、音频或文本，一般大量存在于社交网络中。

那么信息来源呢？我们可以将其分为公司内部来源和外部来源。

在公司内部，我们可以找到 CRM（客户关系管理）和 ERP（企业资源规划）。前者与客户关系管理和商业合同有关，后者与公司自身的财务、销售、采购等有关。一般来说，公司本身提供的任何数据都来自内部。

因此，在公司的外部来源中，我们将拥有所有从国外获得的、但我们需要或方便公司使用的数据。例如：社交网络、政府开放数据、国家统计局等官方来源。

2. 数据导入： 从不同来源提取数据，并将其转储到数据存储库供进一步分析的过程。其中的主要部分是另一个称为 ETL 的过程，ETL 是提取、转换和加载的缩写，但实际上有五个主要步骤：

1. 数据提取

2. 清理重复、纠错、补全空值...

3.转换：恢复干净的数据并将其汇总到分析模型中。

4.整合：验证我们要加载的数据是否符合必要的定义和格式。

5.更新：允许我们向资源库添加新数据的过程。

3. 存储： 我们在哪里存储这些数据？一般来说，数据库是一组相关信息，使用数据库管理系统可以方便地处理这些信息。

4. 处理：我们如何处理数据？我们如何处理这些数据？我们想用它们做什么？这是项目中技术性最强的部分，涉及编程技巧、数据挖掘等。

5. 可视化：我们将理解我们正在做的事情和取得的结果，但我们必须考虑到，这必须让与我们完全无关的人理解，在大多数情况下，他们不具备我们所拥有的技术知识或技能。这就是为什么这一阶段的重点是综合信息，将其放入图表和仪表板中，以最清晰的方式展示数据和流程。

6. 消费：现在是向其他人，也许是向首席执行官或负责公司最后决策的人介绍这些仪表盘和结果的时候了。这时，分析师必须展示沟通和解决问题的演讲技巧，必须用数据讲述从提出问题或目标到找到最终建议的整个过程，并说明整个过程的合理性。

7. 行动：决策。在前面所有步骤的基础上，公司将做什么？这将是一个非常有意义的决定，因为它的背后将有艰苦的努力，证明它将是最好的决定。

长话短说，数据分析可以改变你的业务，不仅能使其更有利可图、解决问题或预测未来，还能履行义务，适应这个时代不断变化的社会，避免落后或停滞不前；正如我大学课堂的黑胶唱片上所印的那样，"将数据世界转变为智能世界"。

关于作者 桑德拉是一位精通技术的年轻企业家，现任 Generación Empresarial（一个面向青年的大学协会，致力于培养下一代成功的欧洲商业领袖）主席。

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