Panduan Pemula untuk Analisis Bisnis

Panduan Pemula untuk Analisis Bisnis

Sebuah perusahaan ingin meluncurkan produk baru di pasar, apa yang dibutuhkan selain produk hebat adalah data untuk mendukung setiap keputusannya, untuk membuat produk tersebut sukses dan menguntungkan di pasar.

Menurut techtarget.com

Analisis bisnis adalah praktik iteratif, eksplorasi metodis dari data organisasi, dengan penekanan pada analisis statistik binary options terpercaya. Hal ini digunakan oleh perusahaan yang berkomitmen untuk pengambilan keputusan berbasis data.

Tujuan analisis adalah mengolah kumpulan data perusahaan yang besar dan membantu dalam proses pengambilan keputusan.

Analisis bisnis adalah salah satu domain bisnis yang paling penting di dunia. Ini telah menjadi alat yang tidak terpisahkan yang menentukan strategi pertumbuhan perusahaan.

Analisis bisnis dimulai dengan kumpulan data (kumpulan data atau file data sederhana) atau biasanya dengan database (kumpulan file data yang berisi informasi tentang orang, lokasi, dan sebagainya).

Data telah menjadi aset terpenting perusahaan dan mereka memanfaatkan sumber daya mereka untuk menemukan informasi dan wawasan penting yang bermanfaat bagi perusahaan mereka secara langsung.

Jenis Analisis Bisnis

Analisis Deskriptif

Ini menggambarkan keadaan perusahaan saat ini dengan melacak metrik utama dan menentukan tren dari kumpulan data saat ini. Tujuan analisis jenis ini untuk menentukan apa yang telah terjadi.

Ini menyediakan metode pengolahan data primer untuk dilanjutkan lebih jauh.
Ini juga menganalisis bagaimana data terlihat seperti saat ini dan mengidentifikasi perilaku masa depan.

Untuk mantan bagan bar lokasi untuk perusahaan perjalanan yang ingin menargetkan pelanggan berdasarkan lokasi.

Prediktif Analytics

Ini adalah analisis yang paling penting dan canggih yang menciptakan model untuk prediksi kejadian atau kinerja tertentu dari produk tertentu dengan menggunakan kumpulan data historis dan terkini.

Pada umumnya merupakan area data ilmuwan dan analis data yang membangun model data prediktif dengan menggunakan algoritma lanjutan, analisis regresi, analisis deret waktu, decision tree.

Hal ini menjadi lebih penting dengan data besar dan perusahaan keuangan telah menjadi pengguna utama, untuk menentukan kejadian sebelum hal tersebut terjadi.

Contoh Regresi berganda digunakan untuk menunjukkan hubungan (atau kurang hubungan) antara umur, berat badan, dan olahraga pada makanan diet penjualan.

Analytics Preskriptif

Ini menentukan solusi terbaik untuk masalah tertentu saat serangkaian solusi yang berbeda disajikan.

Ini juga menyediakan pilihan keputusan dengan memproses data baru untuk meningkatkan keakuratan prediksi dan pilihan keputusan. Ini adalah gabungan ilmu pengetahuan dan sains pengetahuan yang menyediakan jalur terbaik untuk jalur tertentu.

Contoh Toko olahraga memiliki anggaran pemasaran terbatas untuk menargetkan pelanggan.

Aplikasi dan Penggunaan

Ini memberikan wawasan tentang keputusan utama perusahaan di berbagai domain yang membantu perusahaan memperoleh keuntungan dari pesaingnya.

Ini memanfaatkan analisis untuk menghasilkan lebih banyak keuntungan bagi perusahaan dan memperbaiki kinerjanya.
Bisnis di seluruh dunia telah menggunakannya untuk menentukan dan meningkatkan alokasi sumber daya optimal mereka, optimasi rantai pasokan, manajemen persediaan, kinerja karyawan, tingkat penyelesaian proyek, peta keterampilan, meningkatkan portofolio produk mereka, dll.
Dua area utama adalah Business Intelligence and Statistical Analysis.
Dalam analisis statistik, algoritma statistik diterapkan pada data untuk memprediksi kinerja suatu layanan atau suatu produk.