נתונים מנותחים מאפשרים לעסקים להבין את התמונה הכוללת ואף לחזות מגמות עתידיות, עם זאת בשנים האחרונות אתגר ניתוח הנתונים העסקיים הפך למורכב יותר עקב מסות של נתונים שמוזרמים ממגוון מקורות, ולכן אם בעבר די היה בקובצי Excel או אקסס כדי לנתח נתונים אלו, הרי שהיום המצב מורכב יותר ומצריך הטמעה של פתרונות בינה מלאכותית מהדור החדש, שלא רק תומכים בביג דאטה אלא גם מאפשרים למשתמש המערכת לחקור את הדאטה מכל כיוון אפשרי ולהגיע לתובנות עסקיות רחבות מבלי להיות תלוי בצוותי הפיתוח. 

הגישות לניתוח נתונים עסקיים

ניתוח כמותי מול ניתוח איכותני.

קיימות מספר גישות לניתוח נתונים לעסקים שנבדלות זו מזו בהתאם לסוג הנתונים המנותחים, בקשר בין הנתונים ובסוג המחקר. לדוגמה: ניתוח נתונים כמותי חל על ערכים מספריים שניתנים למדידה לדוגמה: עלויות, מידות, גיל, ציון, מדד ועוד, כאשר מטרת הניתוח היא לבצע השוואות בין נתונים שונים בין אם מדובר על תקופות זמן שונות ובין אם מדובר על יחידות או מחלקות בתוך הארגון ואילו הניתוח האיכותני משלים אותו ומספק מידע אודות תופעות כמותיות. 

ניתוחי רגרסיה וניתוח תיאורי.

שתי גישות מחקר אלו מבוססות על נתוני העבר. בעוד שניתוח הרגרסיה תורם להבנת הקשרים בין המשתנים השונים, הניתוח התיאורי מבוצע לצורך הבנת המגמות העכשוויות. בניתוח הרגרסיה מציבים את הנתונים במודלים סטטיסטיים שכוללים משתנים תלויים ומשתנים בלתי תלויים ובוחנים כיצד המשתנים מגיבים זה לזה ומשפיעים זה על זה. ברוב המקרים הניתוח מבוצע כדי לבחון כיצד שינוי במדד מסוים משפיע על הביצועים העסקיים. ניתוח זה מבוצע באופן אוטומטי במערכות שבהן מוטמע רכיב “מכונה לומדת” בדרך זו ניתן להציג תוצאות מדויקות יותר לאורך זמן ולהאיץ את התהליך שנדרש למערכת להציג את הנתונים. 

לעומת זאת כאשר מבצעים ניתוח תיאורי רוצים להבין אילו קשרים אפשריים יש בין משתנים שונים, קשרים אלו יבואו לידי ביטוי בתוצאות שיוצגו למשתמש בעת החקירה העסקית. נוסף לכך ניתן להיעזר בניתוח התיאורי לצורך מעקב שוטף לדוגמה – שינויים במצבת המלאי, בחינת יעילות רצפת הייצור, היקף מכירות מול היקף הכנסות וכן הלאה בהתאם למדדי הביצוע הארגוניים. נוסף לגישות אלו ניתן להיעזר בשלוש גישות נוספות לניתוח נתונים נכון ויעיל: 

ניתוח מבחין – נעשה בדרך כלל כהשלמה לניתוח התיאורי כאשר לא התקבלו תובנות שיש בכוחן להבהיר מדוע אירוע כלשהו התרחש. נהוג לבצע ניתוח זה גם כצעד מקדים לאיתור תקלות במערכות השונות וגם לצורך מתן מידע נוסף אודות תופעות שונות. 

חיזוי אנליטי – ניתוח מתקדם מאוד שזמין היום גם לארגונים בסדר גודל בינוני ומעלה ומאפשר לחברות לחזות אירועים עתידיים על סמך ניתוח נתוני העבר. בדרך כלל עסקים מבצעים ניתוח זה כדי לבחון אם אירוע מסוים שהתרחש בעבר צפוי לחזור שוב בעתיד ואף להחליט החלטות עסקיות מבוססות נתונים לדוגמה: חברות ביטוח יכולות לנבא אירועים בריאותיים ולחשב את עלות השירות ללקוחות וחברות שיווק ופרסום יכולות לחזות את התנהגות הצרכנים ולהתאים את המסרים בהתאם. 

מרשם לפעולה – כשמו כן הוא מפיק המלצות מעשיות לארגון ומתבסס על שיטות הניתוח הקודמות – מרשם לפעולה מסייע לארגונים להשיב על שאלות מערכתיות לדוגמה: מה על ניתן לעשות לנוכח אתגר מסוים? כיצד ניתן להשפיע על העתיד עם המשאבים העומדים לרשות? כיצד עליהם לפעול כדי להגיע לתוצאה הרצויה? וכן הלאה. בדרך זו ארגונים יכולים להעריך סיכונים בצורה טובה יותרו לשפר את ביצועיהם העסקיים בכל רובד.