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业务分析与数据分析:有什么区别?

作者:Teamface 时间: 2022-03-02标签:数据分析

数据分析是一个驱动力竞争力的业务战略和行业的创新。 它有助于企业提高消费者的经验和利用新的收入机会。 但是,我们听到新条款的每一天,他们中的许多动听的非常相似。 例如, 业务分析 与数据分析。 人们使用这两个词可以互换的,但是它们都相当不同。 的区别是什么,以及它们如何比较?

业务分析与数据分析:有什么区别?

关键

· 数据分析(DA) 涉及到使用 统计分析 和数学算法,以发现基于数据的见解。

· 业务分析(BA)有助于在业务战略和实施通过分析数据的见解,对外部和内部的企业运营。

· 虽然这两个学科有很大的不同进程和技术、工具等的数据可视化和 双软件 和报告工具是共同的。

· 数据分析利用统计分析、学习机(M)和人工智能(AI)得出的智能数据结果,而业务分析技术,包括优势、弱点、机会、威胁分析、业务流程执行情况和更多。

· 角色和责任的数据和业务分析人员需要不同的技能。

让我们更深入地研究如何这两个是不同的。

比较

这个数据分析与业务分析表示出头之间的比较的有两个:


1.业务分析

使用结构化数据。

有助于建立一个业务实施计划使用的数据驱动的见解项目的目标、现有的市场趋势和用户的行为。

面向过程和涉及分析的业务需求来界定可交付成果有明确的里程碑,在该项目的范围。

一些技术用于业务分析优势、弱点、机会、威胁分析、业务流程模型,5个为什么多。

利用数据分析软件BI和报告工具、 项目管理方案 、业务流程管理平台,文件的工具和更多。

其应用包括零售业、银行业、教育、娱乐、 供应链管理 , 企业资源规划(ERP) 等。


2.数据分析

使用的原始数据。

使用统计方法和算法来选择相关的数据和分析。

面向数据,包括数据整合、清洁、转换和组织在结构化格式进行分析。

决定分析、神经网络和模糊逻辑是有一些共同的数据分析技术。

涉及使用双工具, ETL解决方案 、数据视觉化的工具、 统计软件 、报告工具和更多。

其应用包括模式识别异常检测、预测分析、智能搜索、预测和建议的引擎。


数据分析会给你数据,您需要获得有意义的见解。 业务分析 需要,它进一步建议执行战略,可以帮助提高企业和增加收入。 在数据分析是越多,它的面向技术、业务分析之间的桥梁,它和商业通过协助决策者解释他们的数据的见解。


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