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在當前數據驅動的時代，商業分析（Business Analytics）已成為企業成功運營和保持競爭優勢的關鍵工具。無論是財務、銷售還是市場營銷，商業分析能夠幫助企業從大量數據中提取有價值的見解，從而提升決策的科學性與精準性。透過商業分析，企業可以更好地理解過去的業務表現，預測未來的趨勢，並制定最佳的行動方案。
上一篇文章詳細分析了關於商業智慧的一切，本文會從多個角度挖掘商業分析的定義和方法，幫大家梳理商業分析和商業智慧的關聯與異同，並給企業在如何構建數位化方案提供建議。
一、商業分析是什麼？
首先，我們來明確一下商業分析的概念。
商業分析（Bussiness Analytics）指的是使用企业的各项資料來进行趨勢和結果的预测。商業分析涵蓋了資料挖掘、資料分析和預測性建模，這些都有助於企業對業務做出更明智的決定。
聽上去可能有些複雜，用更通俗的方法來解讀，商業是指有組織地給顧客提供所需商業與服務。分析是將研究對象整體的各個部分、因素和層次，並分別加以考察。合起來就是根據一個商業問題逐步分析找到問題的解決方案。
那麼，常見的商業分析類型有哪些呢？
常見的商業分析類型
描述性分析（Descriptive Analytics）
- 目的：分析歷史數據，了解企業過去的表現和現狀。
- 方法：使用統計報表、儀表板、數據可視化工具來總結和呈現數據。
- 應用：銷售報表、財務報告、客戶行為分析等。
診斷性分析（Diagnostic Analytics）
- 目的：找出問題的根本原因，解釋為什麼會發生特定的現象。
- 方法：透過數據挖掘、相關性分析、根本原因分析來發現數據中的異常或趨勢。
- 應用：了解銷售下降的原因、探究市場營銷活動失敗的原因等。
預測性分析（Predictive Analytics）
- 目的：根據過去的數據和趨勢，預測未來可能的發展情況。
- 方法：使用機器學習算法、統計模型、回歸分析等來進行預測。
- 應用：銷售預測、客戶流失預測、需求預測等。
規範性分析（Prescriptive Analytics）
- 目的：提供具體的行動建議，幫助決策者選擇最佳的行動方案。
- 方法：使用優化模型、模擬分析、決策支持系統來提供具體的建議。
- 應用：最佳供應鏈路徑選擇、資源配置優化、定價策略建議等。
二、商業分析與商業智慧（BI)的 區別
許多人經常混淆商業分析（Bussiness Analytics）和商業智慧（Business Intelligence）的概念，兩個概念常被混為一談，而隨著技術的進步，有了將商業智慧和商業分析進行視覺化、具體化的軟體產品。今天就來詳細解讀下，商業分析和商業智慧的區別究竟在何處？
商業分析與商業智慧最大的不同之處，在於兩者的目標不同。
商業智慧注重於描述性的分析。商業智慧能從過去到現在的資料中，分析出已經發生或者正在發生的情況，根據歷史資料來找出“what”（發生了什麼）與“how”（如何應對）。根據商業智慧的結論，有效的做法可以持續實施，無效的做法會被捨棄或者調整。進一步了解商業智慧(BI)，以及商業智慧(BI)的重要性>>>
商業分析注重於預測性的分析。商業分析使用資料挖掘、建模等手段，從資料中做出預測性的分析，做出有根據的預測。商業分析解答的，更多是“Why”（為什麼發生）。有了商業分析的結論，便可以預見事情發展的趨勢了解背後的商業模式，並及時做出調整。
舉個例子來說明：
某超市根據銷售資料分析得出，周末晚上啤酒與尿布銷售量會增加，並且大部分是一起銷售的。因此，超市的應對方式為：把啤酒與尿布就近擺放並進行共同促銷。
通過進一步分析，發現啤酒與尿布銷售量共同上升的原因是：年輕的父親們周末買啤酒回家看球時，會順便幫家裡的小孩買尿布。
在這個例子當中，從歷史數據中找出啤酒和尿布的關聯（What），並將兩者放在一起促銷（How）就是商業智慧。通過進一步分析找出年輕父親週末會一起購買啤酒和尿布的理由（Why）就是商業分析。通關商業分析的結論，商店可以進一步從資料中研究消費者類似的消費習慣，做出促銷和市場宣傳的舉措。
三、為什麼商業智慧對商業分析如此重要？
商業智慧（BI)和商業分析(BA)間雖有不同，但有緊密的關聯，它們在商業決策過程中扮演著互補的角色：
1、資料來源相同：
兩者都依賴於企業內部和外部的資料來進行分析。BI 和 BA 都需要先從資料倉儲中提取大量的資料進行處理。
2、分析範圍的延續：
商業智慧聚焦於過去和當下的資料，通過資料可視化工具分析歷史資料，提供有關業務運行狀況的描述性分析。
商業分析則在商業智慧的基礎上進一步深入，透過預測分析、資料挖掘等技術，預測未來的趨勢和結果。
3、互補作用：
BI 為 BA 提供穩固的基礎數據和分析結果，幫助 BA 探索更深層的數據趨勢。BI 的結果可以指導商業分析的方向，而 BA 則進一步挖掘原因與未來的可能性。
4、支援不同的決策需求：
BI 幫助企業回顧過去，了解什麼策略有效、什麼策略無效。
BA 進一步支援企業進行前瞻性決策，幫助管理層規劃未來行動方案。
簡而言之，BI 和 BA 是企業數據決策過程中的兩個重要階段，從歷史學習，推進預測行動。
由此可見，透過商業智慧工具來展示歷史資料，進行狀況的描述性分析是必不可少的一步。在這個大數據的時代，現代化企業想要在激烈的競爭中突出重圍，有一個必要條件就是在過往的歷史資料中，利用商業智慧和商業數據分析，找到企業發展和運營的脈絡，預測未來的商機和方向。並通過專業的BI軟體，找到最適合企業的數位方案，打造企業的發展和運營模式。
這裡推薦兩款商業智慧工具。
1、FineReport
FineReport是一款集資料錄入與展示為一體的報表類BI工具，功能十分豐富。專為IT部門設計，能夠跨系統、跨資料來源整合多業務資料，並以固定報表和戰情室形式呈現，在瀏覽器上提供給需求部門進行查看和商業分析。
優點：
1、多業務系統數據整合：支援跨系統（如 ERP、MES、CRM 等）跨資料源整合，幫助企業打破數據孤島，實現統一數據展示。
2、靈活的報表設計：類Excel設計器+三種報表開發模式（普通報表/word報表/戰情室），可以幫助IT人員快速應對多變的報表需求
3、資料採集入庫功能：提供多樣化資料採集方式，如手動輸入、Excel 批量匯入、行動設備掃碼或 NFC 感應，助企業低成本搭建資料採集應用，填補業務系統無法覆蓋的數據場景，適用於臨時數據收集、紙本數據數位化和非系統化資料補錄。
4、豐富的報表分析功能：具備數據查詢過濾、圖表間鑽取聯動、多元輸出和打印功能，滿足不同部門的分析需求。
5、支援多尺寸螢幕適配：包括行動端、PC 和會議展會大螢屏等
6、炫酷的可視化效果：內建70多種2D/3D圖表和組件，輕鬆實現輪播、捲動等動態效果, 低門檻快速搭建3D場景，非常適合做大屏戰情室
7、在地技術服務與靈活部署：提供強大的在地化技術支援與專案實施能力，並具備靈活方便的部署與整合方案。
2、FineBI
FineBI和FineReport同屬BI公司帆軟，是他旗下的另一款自助式BI產品，和FineReport是互補的存在。彌補了FineReport在數據引擎和即席分析上的不足。作為一款自助式BI產品，FineBI專為企業用戶設計，核心目的是讓業務人員能夠在不依賴 IT 人員的情況下，自行進行數據探索、分析和可視化，實現數據驅動的決策。
優點：
1、自助式數據分析：用戶可以通過拖放操作創建報表和儀表板，無需編寫代碼。這種簡單易用的操作界面讓業務部門也能輕鬆進行數據分析。
2、強大的性能優勢：採用自研引擎Polars,提供即時和抽取數據的兩大模式，在常見的數據量（100萬-1000萬行）區間內，多個場景計算時間在同類產品中有絕對的優勢。輕鬆做到億級數據秒級呈現。
3、沉浸式分析路徑：真實還原並最佳化業務分析人員的資料分析路徑，打造沉浸式分析的鏈路，使得業務可以更流暢得完成從獲取資料，到最終形成分析結果並共享的全部資料分析環節，整個過程不會被打斷。
4、具有見解和洞察力的故事儀錶板，數據之間可進行任意聯動、鑽取、跳轉等OLAP分析操作
5、能实现企業級平臺管控：用戶管理、定時調度、許可權管理以及系統個性化設置，進而支撐起各種業務主題分析
三、常見的商業分析類型
這是著名的諮詢公司Gartner於2013年總結、歸納、提煉出一套商業分析的框架，可以很好地解決企業內部的商業問題。
商業資料分析的根本目的就是要洞察資料背後的規律，基於此，企業可以制訂決策、並採取相應措施和行動，進而達成想要的結果。這是商業資料分析的最大價值所在。
描述性分析（Descriptive Analytics）-發生了什麼？
故名思義，該層次主要是對已經發生的事實用資料做出準確的描述。
- 目的：分析歷史數據，了解企業過去的表現和現狀。
- 方法：使用統計報表、儀表板、數據可視化工具來總結和呈現數據。
- 應用：銷售報表、財務報告、客戶行為分析等。
- 舉例：比如某企業本月訂單簽約額比上月增加100萬，至1100萬，但是訂單履約率從上月的98%下降到了95%，庫存週轉率從上月的0.8下降到了0.7。
診斷性分析（Diagnostic Analytics）-為什麼會發生？
知道到底發生了什麼，對我們的幫助不大，更重要的是，我們要明白為什麼發生。
- 目的：找出問題的根本原因，解釋為什麼會發生特定的現象。
- 方法：透過數據挖掘、相關性分析、根本原因分析來發現數據中的異常或趨勢。
- 應用：了解銷售下降的原因、探究市場營銷活動失敗的原因等。
- 舉例：比如經過分析，發現上文提到的訂單履約率下降的原因是成品生產不出來，無法完成交付。而成品生成不出來的原因則是部分原材料的供應商未能按時送貨，導致原材料不齊套，無法開始生產。
預測性分析（Predictive Analytics）-什麼可能會發生？
- 目的：根據過去的數據和趨勢，預測未來可能的發展情況。
- 方法：使用機器學習算法、統計模型、回歸分析等來進行預測。
- 應用：銷售預測、客戶流失預測、需求預測等。
- 舉例：基於上述兩個層次的分析，我們發現了其中的規律，即原材料供應商的送貨及時率會影響成品訂單的履約率。假如上月某原材料供應商A送貨及時率只有70%，透過建模，我們可以預測本月該供應商會使我們的訂單履約率下降2%。
規範性分析（Prescriptive Analytics）-該做些什麼？
有了預測性分析的結果後，我們無需再做事後諸葛亮，而可以運籌帷幄，在事前就採取措施。
- 目的：提供具體的行動建議，幫助決策者選擇最佳的行動方案。
- 方法：使用優化模型、模擬分析、決策支持系統來提供具體的建議。
- 應用：最佳供應鏈路徑選擇、資源配置優化、定價策略建議等。
- 舉例：上例中，供應商A會導致本月我們的訂單履約率下降，我們可能採取的措施就是把A換掉，但是現在有B和C兩個供應商供我們選擇，該選擇哪個呢？透過分析和計算得出：選用供應商B會比選C的訂單履約率高1%，因此建議選擇供應商B。這就是處方性分析。
四個層次層層遞進，經過這四個層次的分析以後，可以對企業的決策和行動提供有力支撐。
四、商業數據分析的模型有哪些？
上文詳細地說明了商業分析的定義和特點，那麼，常見的商業分析模型有哪些呢？
常見的商業分析模型可以分為行業分析、產品分析、用戶分析、企業經營管理分析等多個種類。接下來，給大家介紹幾個商業分析的經典分析模型。
1、企業經營管理分析-PDCA循環
PDCA循環最早作為品質管理的方法提出，現在已經演變成企業管理各項業務的基礎方法論，被證明對企業的管理和發展有長足的提升。
PDCA 循環將企業的業務分為四個階段，即Plan（計畫）、Do（執行）、Check（檢查）和 Act（處理）。
PDCA循環閉環的方法論能幫助企業創建一個良性的經營管理閉環，既有“設計”和“執行”，又具備“監控”與“完善”，講求“過程化管理”和“結果化管理”的雙結合。
帆軟行業化團隊使用PDCA循環，使用FineReport打造了多套將PDCA運用到實際業務場景的方案和範例，具體可參見：
2、行業分析-PEST分析
PEST分析是企業與環境分析的基礎工具。企業通過政治（Political）、經濟（Economic）、社會（Social）和技術（Technological）這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析，制定發展政策和戰略。
PEST分析法能從各個方面比較好的把握宏觀環境的現狀及變化的趨勢，有利於企業對生存發展的機會加以利用，對可能的威脅及早發現避開。
3、產品分析-波士頓矩陣分析
產品波士頓矩陣分析，也叫市場增長率-相對市場份額矩陣、四象限分析法等。它將產品類型分為四種類型：
- 金牛產品：低邊際收益、低銷售差異象限內的產品群
- 明星產品：高邊際收益、高銷售差異象限內的產品群
- 瘦狗產品：低邊際收益、高銷售差異象限內的產品群
- 問題產品：高邊際收益、低銷售差異象限內的產品群
產品波士頓矩陣分析可以讓企業明確產品定位和市場方向，用以指導後續產品規劃和資源分配。
4、用戶分析-RFM模型
RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段，根據下方三條指標來描述該客戶的價值狀況。
- 最近一次消費 (Recency)：用戶上一次購買的時間。最近一次消費行為離今日越近代表用戶當前的活躍度更高，價值也會更高。
- 消費頻率 (Frequency)：用戶在限定的期間內所購買的次數。購買行為越頻繁，代表用戶有更高的活躍度和交易價值。
- 消費金額 (Monetary)：核心指標，一般指的是一段時間（通常是1年）內的消費金額。
根據這三條指標可以把用戶分類為5x5x5=125組進行分析，但簡化分析的時候一般只把每個指標分成2類 (1代表高，0代表低)從而得到8組用戶 (見下方3D軸)。
根據核心指標消費金額需要重點關注4組用戶：重要價值客戶(111)、重要保持客戶(011)、重要發展客戶(101)和重要挽留客戶(001)。
RFM模型動態地顯示了一個客戶的消費輪廓，對個性化的溝通和服務提供了依據，可以用來提高客戶的交易次數。
下圖是由FineReport搭建的RFM客戶價值分析看板，FineReport支援點擊頁面進行數據鑽取，可以深入挖掘數據，從不同的角度進行客戶價值的深入分析。
5、分析思維-5W2H分析
5W2H分析法又叫七問分析法，它簡單方便，富有啟發意義，因此廣泛用於企業管理、商業數據分析和技術管理，幫助企業做出決策和執行活動，同時彌補考慮問題的疏漏。
發明者用五個以W開頭的英語單詞和兩個以H開頭的英語單詞進行設問，發現解決問題的線索，尋找發明思路，進行設計構思，從而構建出新的發明專案：
- 如果現行的做法或產品經過七個問題的審核已無懈可擊，便可認為這一做法或產品可取。
- 如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。
- 如果哪方面的答復有獨創的優點，則可以擴大產品這方面的效用。
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FineReport在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。點擊下方按鈕即可免費下載FineReport報表軟體進行體驗，任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師，助力你的資料分析之旅！~
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