在竞争激烈的商业环境下，数据驱动的决策对于企业成功至关重要。因此，业务分析（即利用合适的工具、流程和技能，为制定明智决策提供信息支持）对所有企业（无论企业规模如何）都变得越来越重要。从销售和营销、人力资源和制造到财务和高级管理，业务分析可为企业所有职能部门的决策和行动提供信息支持。通过业务分析，企业可以有效降低成本，充分提高利润，改善客户和员工体验，快速响应市场变化，进而在市场上以智取胜，超越竞争对手。
什么是业务分析？
如今，企业可访问的数据无论在数量还是类型上都超过过去任何时候。对此，业务分析可帮助企业充分利用这些数据来制定决策和战略。借助合适的功能，企业可以广泛分析各种类型的数据 —
从客户交易和线上行为到社交媒体文章和传感器数据，从而更好地了解发生了什么，预测即将发生什么，并对此提供应对建议。企业可利用业务分析来洞察如何显著提升收入、提高效率和生产力、改善员工体验和满足客户需求。
业务分析与数据分析对比
数据分析是一个广义术语，指的是分析原始数据，然后将原始数据转化为指标和洞察的过程。业务分析是数据分析的一个类型，侧重于满足业务需求，可用于分析内部和外部数据。
业务分析与商务智能对比
业务分析与商务智能紧密相关。二者不仅存在很多重叠之处，而且有时候这两个术语可以互换使用。不过，它们的重心存在一个关键区别。商务智能主要注重于为业务的日常运营管理提供支持。它通过报告和仪表盘来帮助企业追踪关键指标，重点突出已发生的和正在发生的情况。相比之下，业务分析更关注未来可能发生的情况、已采取措施的潜在结果以及在此基础上可采取的应对措施。企业往往使用商务智能来了解过往或当前绩效，使用业务分析来预测未来趋势和可采取的行动。
商务智能
业务分析
用于报告企业的当前或过往绩效
用于预测未来形势，指明行动方向
业务分析与数据科学对比
数据科学是指使用机器学习技术、统计学知识和算法从结构化和非结构化数据中捕获洞察。业务分析则是利用数据科学技术来解答具体业务问题，解决业务难题。
要点
业务分析能够将海量数据转化为洞察，帮助企业做出明智决策。它一般用于基于当前和过往数据来预测未来趋势。
数据分析将原始数据转化为洞察，业务分析则特定于满足业务需求，既分析企业内部数据，也分析企业外部数据。
从航班定价、医院患者分流管理到财务预测，业务分析已被广泛应用于各行各业和各种职能部门。
要想充分发挥业务分析的价值，企业应确保高管认同业务分析，专注于业务成果，利用云技术解决方案，投资实施数据治理，并采用“从测试中学习
(test-and-learn)”的方法。
业务分析详解
如今，企业在业务运营上越来越依赖技术和数据，而且拥有的数据量也超过以往任何时候，因此业务分析的重要性日益提升。业务分析可将数据转化为洞察，因此企业可基于数据做出更明智的决策，采取更明智的行动。企业可利用业务分析了解业务现状和发展趋势，预测未来可能发生的状况，并为未来可采取的行动提供建议。尽管业务分析使用的是数据聚合、数据挖掘、统计模型和机器学习等先进技术，但其用户友好型界面和数据可视化可帮助员工在日常工作中轻松使用业务分析。
用户如何使用业务分析？
如今，各行各业的企业（无论规模大小）都运用业务分析来改善运营。业务分析可应用于企业的几乎所有职能部门。例如，航空公司可以使用业务分析，以便基于旅客需求为航班定价；医院可以借助业务分析优化患者分流；零售商可以通过业务分析来预测客户需求；制造商可通过业务分析来监控和管理工厂与供应商的绩效，预测客户需求；营销人员可以分析数百万次客户互动，更好地了解客户舆情、意图和需求；财务人员可利用业务分析来开展预测与计划工作。
为何业务分析对企业很重要？
业务分析可帮助企业更好地了解和预测企业自身以及所在市场的绩效和发展趋势。业务分析可帮助企业：
创建一个清晰视图，洞悉在哪些方面取得了成功，在哪些方面表现不佳，进而提升绩效。
更快地做出更明智的决策。
更快地响应各类事件，更有效地降低风险。
孵化变革和创新。
更好地开展预测并针对意外情况制定计划。
业务分析的 4 种类型
企业可使用多种类型的业务分析，每一种业务分析分别提供不同的洞察。有些业务分析主要侧重于了解过往和当前绩效，有些则适用于分析未来可能发生的情况。其中的 4 种主要类型是：
描述性分析
描述性分析是最基本、最常见的业务分析类型。它可帮助企业追踪当前和过往数据中的模式和趋势。描述性分析的应用示例包括历史报告、关键绩效指标 (KPI) 和其他度量。
诊断性分析
诊断性分析关注事情发生的原因，是一种更高级的业务分析。它侧重于识别趋势和事件背后的原因，与描述性分析相比，诊断性分析通常需要更广泛地使用数据科学技术。
预测性分析
顾名思义，预测性分析侧重于预测未来可能发生什么。它将评估特定结果的发生概率及其可能产生的效应，帮助企业分析事件、趋势和问题的潜在影响。预测性分析依赖一系列数据科学技术，包括预测、高级统计、模式匹配和预测性建模。
规范性分析
这是最高级的业务分析形式。它旨在解决“应采取什么措施？”和“如何达成特定结果？”这类问题，其运行依赖机器学习、复杂事件处理和神经网络等高级数据科学技术。
企业可以组合使用多种类型的分析来提供一个更全面的业务绩效视图，更好地解决问题。一家企业可以通过描述性分析了解客户行为；通过诊断性分析了解客户行为背后的原因；通过预测性分析预测客户需求或客户可能采取哪些行动；通过规范性分析制定最佳方案，满足客户需求。
业务分析的构成要素
业务分析采用一系列方法来从数据中获取洞察并行之有效地展示洞察，具体包括：
数据挖掘。数据挖掘可帮助企业揭示隐藏在海量的结构化和非结构化数据中的洞察。它运用统计学知识、机器学习以及其他技术来捕获数据关联和数据模式。
文本挖掘。文本挖掘本质上是一种数据挖掘，可用于处理文本型文档和信息。它可以从社交媒体文章、呼叫中心记录、电子邮件信息等文本中提取洞察。
数据聚合。企业一般可通过综合/聚合多个来源的数据，从数据中获取更多价值。这可能需要通过多个步骤的操作来清洗数据，解决不一致问题。例如，营销团队可以聚合销售点系统、线上平台和客户数据库的数据来分析客户行为，优化营销计划。
预测。预测流程可帮助企业预测未来事件及其潜在影响。预测功能可分析历史业务数据和外部趋势，基于数据对未来做出一个合理预估。它适用于诸多业务领域，如预测财务数据、客户需求和呼叫中心事务量。
数据可视化。数据可视化通过图表和图形等形式帮助企业快速理解业务分析的结果。行之有效的数据可视化有助于用户轻松了解数据模式和趋势，从而在决策过程中充分利用这些信息。
业务分析的优势
在数字时代，有效地运用业务分析对于构建竞争优势至为重要。企业可能身陷海量数据的漩涡不可自拔，业务分析能够助其从数据洪流中提取宝贵洞察，助力决策者和员工做出更明智的决策，使其得以更好地满足客户需求，优化运营，增加市场份额和提高盈利能力。具体而言，业务分析的优势包括：
更清晰地了解历史和当前业务绩效 — 哪些取得了成功，哪些以失败告终以及背后的原因。
更好地理解客户行为和市场趋势。
通过预测市场波动的潜在影响，尽可能降低企业风险。
有能力衡量新策略的有效性，对比各业务部门的绩效。
业务分析的挑战
要培养有效的业务分析能力，企业需要投入一定的时间和资源，在数据、流程、技能和工具层面做好准备。企业可能要克服重重困难来说服高管认同业务分析，还要确保员工做好准备并乐于在工作中使用业务分析，基于分析结果采取行动。此外，当业务分析无法在短时间内发挥切实效用时，企业还需要长期坚持实施业务分析策略。在培养有效的业务分析能力的过程中，企业面临的常见挑战有：
获得高管层支持。如果高管们不了解业务分析的价值，他们就不会分配相应的预算和资源来培养业务分析能力。这需要企业在整个组织中构建一种数据驱动型文化。
制定清晰的业务分析策略。当企业缺乏清晰的目标时，业务分析工具可能会成为摆设，相关技术投资也会被白白浪费。对此，企业应确定一些关键指标并明确相应的衡量方法。
整合并协调不同系统和来源的数据。企业数据可能分散在多个系统中且格式不一致。如果缺少适当的流程来提取和整合数据，业务分析可能无法发挥其应有的价值。对此，企业应避免数据孤岛问题，以此获得更可靠的数据，更快地从数据中获得洞察。
投资适当的 IT 基础设施和支持服务。本地部署的业务分析可能需要企业进行大规模的硬件和软件投资来搭建一个数据仓库（用于存储数据以供分析）和其他支持性基础设施。除了硬件和软件投资以外，招募合适的支持人员来保障这些系统正常运转，对很多企业来说也是一个不小的挑战。
确保员工正确认识并认同业务分析。改变并不是一件轻松的事情。如果员工不了解业务分析对其工作的价值，未接受相关的培训，缺少适合的工具，他们可能不会使用这门技术。
业务分析应用示例
如今，各行各业的企业都运用业务分析来改善业务运营。例如，医疗卫生服务提供商利用临床信息系统内置的业务分析功能提高护理水平；餐厅使用业务分析来为用餐峰值时段制定计划；制造商通过业务分析理顺库存和物流管理，预测需求变动。业务分析的典型使用场景包括：
更准确地估计未来财务绩效或客户需求，以此改进业务预测结果。
优化产品/服务定价。
分析和对比业务不同环节的成本，以此提高运营效率。
洞悉客户行为和舆情，基于分析洞察来为客户提供个性化建议。
对维护日志和故障单等来源的数据运行故障率分析，基于分析结果实施预防性维护，以尽可能缩短停机时间。
识别并降低财务、供应链和物流风险。
业务分析优秀实践
毋庸置疑，业务分析会带来诸多益处，但要想将这些益处变成现实，不是简简单单地采购新型分析工具就能做到的。下列优秀实践可帮助企业在业务分析上取得丰厚的投资回报。
获得高管认同。行之有效的业务分析离不开时间和金钱投入。对此，有了高管的支持可确保为其分配充足的预算。此外，企业高层背书还有助于确保员工积极使用业务分析技术。
聚焦业务需求和结果。面对市场上琳琅满目的业务分析工具，企业很容易将注意力偏离到工具本身的特性上，忽视其与业务需求的契合度。对此，企业应先明确自身需求和首要使用场景，然后寻找既能满足需求，又在经济上成本高效的解决方案。
充分利用云技术。构建本地部署的业务分析系统不仅耗时，而且成本高昂。相比之下，云技术解决方案不需要前期的硬件和软件投资，简化了管理，还可帮助企业更快地启动和运行业务分析。此外，云技术还能让成长型企业以低成本（本地部署系统成本的一小部分）使用大型企业解决方案。
投资开展数据管理。要想获得准确无误的业务分析洞察，正确、一致的数据十分重要。当涉及到个人数据时，监管合规性也十分关键。对此，企业应以一个管理良好的数据目录为核心来运行业务分析。
确保洞察可用。数据可视化是业务分析的一个好帮手。当员工能够快速理解分析结果并有针对性地采取行动时，业务分析将发挥最大效用。
投资开展分析培训和实施变更管理。员工需理解业务分析的价值和优势，掌握可充分释放业务分析潜力的技能。
定义成功指标。企业需要制定清晰的业务分析成效标准（无论是提高财务报告准确性，更好地洞悉业务绩效，还是更快地响应市场变化），还需要长期评估业务分析工作进展。
采用“从测试中学习”方法。业务分析是一门艺术，也是一门科学。企业需从过往经历和成功中汲取经验，巩固和扩大战果，同时反思并吸取失败教训。
业务分析工作岗位
由于业务分析在助力企业蓬勃发展上发挥着重要作用，如今市场对业务分析人员的需求十分旺盛。总体而言，业务分析领域的工作岗位极为丰富。目前市场缺口最大的岗位包括：
数据科学家 — 收集、组织和分析数据，发挥数据的商业价值。为了创建并应用分析模型，数据科学家有时可能需具备计算机科学、统计学和数学方面的专业技能。
数据分析师 — 熟练使用业务分析工具来识别数据关系，向业务用户传达分析洞察。
业务分析师和咨询师 — 掌握特定行业（如制造）或特定职能（如营销）的专业知识，了解如何将业务分析技术应用于所属领域。
除此之外，企业内的很多其他角色也与业务分析存在关联，如数据库管理员、市场调研分析师和其他营销专员、数据架构师等。
业务分析技能
大多数员工并不需要学习和掌握相关专业知识就能使用业务分析工具来生成报告、图表和其他洞察载体。但数据科学家、分析师以及与企业业务分析策略密切相关的其他角色，则需要具备一定的专业技能来收集数据，运行复杂分析，为非熟练员工构建仪表盘或其他工具，以及向其他用户传达洞察结果。例如，数据科学家须了解如何收集各种来源的信息，并应用高级统计技术来分析数据。业务分析师需要深入了解企业业务并掌握业务分析技术，才能生成满足特定业务需求的洞察。
通过业务分析捕获业务洞察
业务应用中嵌入的分析功能可帮助员工在日常工作流中使用业务分析，为业务决策提供信息支持并改善业务绩效。例如，Oracle NetSuite SuiteAnalytics 在企业资源计划 (ERP) 应用套件中嵌入了实时报告、KPI
和仪表盘，为企业提供最新、切实可行的绩效洞察。此外，业务分析还有助于揭示数据模式，助力企业更好地预测未来，引导决策者“走向”潜在的最佳结果。
如今，业务分析已成为企业巩固竞争力和优化业务绩效的一项基本要求。它可提供切实可行的业务绩效和市场形势洞察，助力企业做出更明智的决策。业务分析不仅有助于企业优化当下绩效，还能引领企业自信迈向充满不确定性的未来。
业务分析常见问题解答
业务分析的 3 种类型分别是什么？
业务分析的 3
种常见类型分别是描述性分析、预测性分析和规范性分析。其中，描述性分析是最基础的类型，应用也最为广泛。它可帮助企业了解已发生和正在发生的事情。预测性分析更进一步，可用于评估未来走势。规范性分析则可帮助企业制定行动方案，以响应特定事件或实现预期目标。其实，除以上
3 种类型外，业务分析还包括诊断性分析，它适用于探查事件背后的原因，即解答“为什么”这个问题。
业务分析有哪些应用示例？
如今，所有行业都运用业务分析来辅助决策。企业可利用业务分析来优化产品定价，提高运营效率，洞悉客户舆情，制定预防性维护计划，以及发现问题和降低风险。
业务分析领域的工作岗位有哪些？
如今，业务分析相关的工作岗位的数量不断增长。具体而言，业务分析领域的工作岗位包括数据科学家（收集、组织和分析数据，发挥数据的业务价值）、数据分析师（熟练地向业务用户展示数据和分析洞察）以及与业务分析相关的其他岗位，如业务分析师、数据工程师、数据库管理员、管理咨询师、系统分析师、营销专员、数据架构师和分析经理。
我拥有业务分析学位，可以从事哪些工作？
在数字业务时代，业务分析对企业的蓬勃发展至关重要，因此市场对业务分析技能和业务分析专业人才的需求十分旺盛。如果您拥有业务分析或其他相关领域（如数据科学、信息管理、统计）的学位，可供您选择的工作岗位十分丰富，具体包括数据科学家、数据分析师、数据架构师、系统分析师、营销专员、分析经理、业务分析师、数据工程师、运营调研分析师和市场调研分析师。