تفاوت هوش تجاری با تحلیل کسب و کار (Business Analytics) چیست؟

مقایسه هوش تجاری (BI) و تحلیل کسب‌و‌کار (BA) به مدیران، تحلیل‌گران و فعالان دنیای داده کمک می‌کند که درک روشن‌تری از آن‌ها در فرایند تصمیم‌گیری سازمانی به دست بیاورند. در واقع با اینکه هر دو ابزار به داده تکیه دارند، اما اهداف، روش‌ها و نتایجی که ارائه می‌دهند، تفاوت‌های مهمی با یکدیگر دارند.

BI اغلب بر استخراج و ارائه اطلاعات از داده‌های تاریخی تمرکز دارد تا وضعیت فعلی سازمان را به‌درستی ترسیم کند، اما BA با تحلیل نیازها، فرایندها و ساختارهای کسب‌وکار، تعریف راه‌حل‌های بهینه را برای آینده آسان‌تر می‌کند. در این مقاله از بلاگ آسا هوش تجاری (BI) و تحلیل کسب‌و‌کار (BA) را مورد بررسی قرار می‌دهیم و شما را با تمام تفاوت‌‌های کلیدی آن‌ها را بیان می‌کنیم.

تحلیل کسب و کار (Business Analysis) چیست؟

Business Analysis فرایندی است که به بررسی، تسویه، انتقال و مدل‌سازی اطلاعات با هدف پیدا کردن اطلاعات مفید، نتیجه‌گیری کاربردی و حمایت از تصمیم‌گیری می‌پردازد. هر دو این موارد در حوزه تحلیل فعالیت دارند،  اما تحلیل کسب‌وکار را می‌توان بخش و زیرمجموعه‌ای از تحلیل داده در نظر گرفت.

تعریف موسسه IIBA از تحلیل کسب‌ و کار (Business Analysis)

موسسه بین‌المللی تحلیل کسب‌وکار (IIBA)، که به‌عنوان مرجع جهانی و پیشگام در حوزه تحلیل کسب‌وکار شناخته می‌شود، تحلیل کسب‌وکار (Business Analysis) را این‌گونه تعریف می‌کند:

«تحلیل کسب‌وکار عاملی برای ایجاد تغییر است. این حوزه، رویکردی نظام‌مند و ساختارمند برای تعریف، تسهیل و مدیریت تغییرات در سازمان‌های انتفاعی، دولتی و غیرانتفاعی ارائه می‌دهد.»

زاویه‌های دید مختلف در تحلیل کسب‌وکار

در سال ۲۰۱۵، IIBA پنج زاویه دید را به عنوان رایج‌ترین رویکردها در حوزه تحلیل کسب‌وکار معرفی کرد. این زوایا، چارچوب‌هایی هستند که به تحلیلگران کمک می‌کنند تا تغییرات و نیازهای سازمان را از جنبه‌های مختلف بررسی کنند. در ادامه، این زوایا را معرفی و هر یک را به‌طور خلاصه بررسی می‌کنیم.

۱- چابک ( Agile)

رویکرد چابک، فرایندی مشارکتی برای شناسایی نیازها و ارائه راه‌حل‌هاست که با همکاری نزدیک تیم‌های خودسازمان‌ده و چند مهارته و نیز ذی‌نفعان کسب‌وکار انجام می‌شود. این رویکرد بر برنامه‌ریزی انعطاف‌پذیر، توسعه تدریجی، تحویل سریع و بهبود مستمر تأکید دارد و سازمان‌ها را به واکنش پویا و موثر در برابر تغییرات تشویق می‌کند.

بر اساس تعریف IIBA، در پروژه‌هایی که با رویکرد چابک پیش می‌روند و پیوسته دستخوش تغییر هستند، تحلیل‌گران کسب‌وکار باید به‌طور مداوم رویکردها و تاکتیک‌های خود را ارزیابی، تطبیق و به‌روز کنند. آن‌ها وظیفه دارند خروجی‌هایی انعطاف‌پذیر در برابر تغییرات تولید کرده و در زمان مناسب — نه زودتر و نه دیرتر — در اختیار تیم قرار دهند تا کارایی و بهره‌وری حداکثری حاصل شود.

پیشنهاد مطالعه: اجرای روش اجایل و تجزیه و تحلیل آن

۲- هوش تجاری (Business Intelligence)

هوش تجاری یا BI، مجموعه‌ای از استراتژی‌ها و فناوری‌هاست که برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار استفاده می‌شود. این تحلیل‌ها می‌توانند دیدگاه‌هایی تاریخی، جاری یا آینده‌نگر درباره عملکرد کسب‌وکار ارائه دهند. ابزارهای رایج در این حوزه شامل گزارش‌گیری، پردازش تحلیلی آنلاین، تحلیل داده، طراحی داشبورد، داده‌کاوی، استخراج فرایند، مدیریت عملکرد، مدیریت فرایندهای کسب‌وکار و بنچ‌مارک‌ کردن هستند.

کسب‌وکارها با استفاده از استراتژی‌ها و فناوری‌های هوش تجاری می‌توانند داده‌های خود را تحلیل، فرصت‌های جدید را شناسایی و استراتژی‌های خود را اجرا کنند. این زاویه دید، نقش تحلیل کسب‌وکار را در انتقال، یکپارچه‌سازی و تقویت داده‌ها برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های تجاری نشان می‌دهد.

۳- فناوری اطلاعات (Information Technology)

در حوزه کسب‌وکار، فناوری اطلاعات (IT) اغلب مترادف با فعالیت‌های مرتبط با نرم‌افزار و سخت‌افزار در نظر گرفته می‌شود. با این حال، IT دامنه‌ای بسیار گسترده‌تر دارد و تمامی سیستم‌های اطلاعاتی و فناوری‌های وابسته مانند الکترونیک، نیمه‌رساناها، اینترنت، مخابرات و تجارت الکترونیک را در بر می‌گیرد. طبق تعریف IIBA، زاویه دید IT زمانی به کار می‌رود که تحلیل‌گر کسب‌وکار در حال بررسی تاثیر تغییرات بر سیستم‌های فناوری اطلاعات سازمان است.

۴- معماری کسب‌‌وکار (Business Architecture)

معماری کسب‌وکار نمایی کلی از ساختار چندبعدی سازمان، روابط میان بخش‌ها و چشم‌انداز راهبردی آن ارائه می‌دهد. این دیدگاه، مولفه‌هایی مانند استراتژی، ظرفیت‌ها، جریان‌های ارزش، دانش سازمانی و تصویر کلان شرکت را در بر می‌گیرد. به گفته IIBA، زاویه دید معماری کسب‌وکار زمانی در تحلیل کسب‌وکار به کار می‌رود که تغییراتی بنیادین در مدل کسب‌وکار، نحوه عملکرد، ساختار سازمانی یا سایر ابعاد کلان بررسی شود.

۵- مدیریت فرایند کسب‌‌وکار (Business Process Management)

مدیریت فرایند کسب‌وکار یا BPM، یک رویکرد مدیریتی نظام‌مند است که با هدف شناسایی، مدل‌سازی، تحلیل، اندازه‌گیری، بهبود، بهینه‌سازی و خودکارسازی فرایندهای کسب‌وکار استفاده می‌شود. این رویکرد به‌ویژه در سازمان‌هایی با ساختار فرایندمحور، به‌عنوان چارچوبی مستمر برای ارتقای عملکرد و کارایی عملیاتی به کار گرفته می‌شود.

براساس تعریف موسسه IIBA، زاویه دید BPM در تحلیل کسب‌وکار زمانی به کار می‌رود که تمرکز روی توسعه و بهبود فرایندهای داخلی سازمان باشد. در سال‌های بعد، این فهرست با افزودن دو حوزه کلیدی دیگر، تحلیل کسب‌وکار (Business Analytics) و امنیت سایبری (Cybersecurity) گسترش یافت تا طیف وسیع‌تری از نیازهای تحلیلی کسب‌وکارها را پوشش دهد.

مهم‌ترین تفاوت‌های مقایسه هوش تجاری (BI) و تحلیل کسب‌و‌کار (BA)

برای انتخاب دو مفهوم کلیدی هوش تجاری و تحلیل کسب‌و‌کار، ابتدا باید تفاوت‌های آن را بهتر درک کنید. در واقع این تفاوت‌ها به شما کمک می‌کنند که آشنایی بهتری با آن‌ها داشته باشید و در نهایت بهترین گزینه را برای سازمان خود انتخاب کنید. در ادامه مقایسه هوش تجاری و تحلیل کسب‌و‌کار را در قالب یک جدول کامل انجام داده‌ایم تا به‌خوبی با هریک از آن‌ها آشنا شوید.

ابزارهای مورد استفاده در BI

برای بهره‌گیری موثر از هوش تجاری (BI)، ابزارهایی نیاز دارید که بتوانند داده‌ها را استخراج، تحلیل، مصورسازی و در نهایت به تصمیم‌های هوشمند تجاری تبدیل کنند. در واقع این ابزارها به تیم‌ها کمک می‌کنند تا درک دقیق‌تری از عملکرد گذشته، وضعیت فعلی و فرصت‌های پیش‌رو پیدا کنند.

معمولا ابزارهای BI مجموعه‌ای از امکانات برای اتصال به منابع داده، مدل‌سازی داده‌ها، تولید گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی فراهم می‌کنند. در ادامه، ده مورد از پرکاربردترین ابزارهای BI را معرفی می‌کنیم:

۱. Power BI

Power BI محصول شرکت Microsoft است و از مزیت اتصال یکپارچه با سایر ابزارهای مایکروسافت مانند Excel ،Azure و Access بهره می‌برد. بهتر است بدانید که این ابزار برای آن دسته از شرکت‌هایی مناسب است که زیرساخت‌های مایکروسافتی دارند و کاربران آن به کار با اکسل آشنا هستند. مزیت اصلی Power BI قدرت مدل‌سازی داده‌ها است، اما برای راه‌اندازی و استفاده مؤثر، نیاز به دانش تخصصی دارید. همچنین یادگیری زبان اختصاصی DAX هم زمان‌بر است.

۲. Atlassian Analytics

ابزار Atlassian Analytics یک ابزار BI کاربرپسند و مقرون‌به‌صرفه است که برای استفاده‌ افراد بدون دانش فنی هم گزینه مناسبی به شمار می‌آید. یکی از ویژگی‌های مهم و برجسته آن، زبان بصری SQL است که امکان تحلیل داده‌ها بدون کدنویسی را فراهم می‌کند.

این ابزار برای کسب‌و‌کارهایی که به دنبال راه‌اندازی سریع، داشبوردهای پویا و همکاری تیمی درون داشبورد هستند بسیار مفید است. البته احتمال دارد که برای تحلیل‌گران حرفه‌ای برخی امکانات پیشرفته را ارائه ندهد.

۳. Looker

ابزار بسیار عالی Looker که اکنون بخشی از Google Cloud است، بر تحلیل و مدل‌سازی پیچیده داده تمرکز دارد و از زبان مدل‌سازی اختصاصی LookML استفاده می‌کند. این ابزار برای تیم‌های تخصصی داده‌ که می‌خواهند تحلیل‌های عمیق و دقیق انجام دهند، گزینه مناسبی است.

از جمله نقاط قوت این ابزار می‌توان به کتابخانه‌ Looker Blocks اشاره کرد. البته با این حال محدودیت‌هایی در بخش‌های مصورسازی و آماده‌سازی داده دارد که احتمالا در بعضی پروژه‌ها محدودکننده باشد.

۴. Looker Studio

Looker Studio یک ابزار مصورسازی داده رایگان به شمار می‌آید که توانست به‌خاطر اتصال آسان به سایر سرویس‌های گوگل مانند Google Analytics ،Google Sheets و BigQuery محبوبیت زیادی به دست بیاورد. این ابزار بیشتر مناسب افرادی است که به دنبال شروع سریع و رایگان در زمینه BI هستند.

البته قابلیت‌های بصری و فرمت‌بندی گزارش‌ها در آن گاهی ضعیف است و نمی‌تواند جایگزین ابزارهای قدرتمندتر شود. همچنین باتوجه‌به خرید Looker توسط گوگل، آینده این ابزار کمی نامشخص به نظر می‌رسد.

۵. Tableau Desktop

Tableau Desktop یکی از قدیمی‌ترین و شناخته‌شده‌ترین ابزارهای مصورسازی داده است که به تیم‌های تخصصی داده امکان ساخت نمودارها و گزارش‌های سفارشی و پیچیده را می‌دهد. این ابزار بیشتر برای دانشمندان داده و تحلیلگران حرفه‌ای طراحی شده است و قابلیت‌های گسترده‌ای در ادغام داده‌ها از منابع مختلف دارد.

با اینکه قدرت و انعطاف‌پذیری Tableau بسیار بالا است، اما یادگیری آن برای کاربران عادی پیچیدگی و دشواری زیادی دارد. همچنین Tableau به‌خاطر قابلیت‌های غنی در مصورسازی، جامعه کاربری بزرگ و پشتیبانی وسیع شناخته شده است، اما ضعف‌هایی مانند نبود امکان کافی برای بیان منطق پیچیده کسب‌وکار در محیطی ساده‌تر، باعث می‌شود برای کاربران غیرتخصصی مناسب نباشد.

۶. Sisense for Cloud Data Teams (سابق Periscope Data)

Sisense for Cloud Data Teams ابزاری تخصصی و قدرتمند به‌حساب می‌آید که بیشتر برای تیم‌های داده حرفه‌ای و افراد مسلط به SQL ،Python و R طراحی شده است. همچنین این پلتفرم برای شرکت‌هایی که به‌دنبال تسریع در تحلیل داده‌ها با استفاده از کدنویسی و گزارش‌گیری داینامیک هستند، گزینه مناسبی به شمار می‌آید.

از مزایای این ابزار می‌توان به استفاده از ماکروها برای ساده‌تر کردن کدنویسی SQL اشاره کرد. البته اگر دانش SQL نداشته باشید یا شرکت تازه‌کار در حوزه داده باشید، احتمال دارد که Sisense گزینه مناسبی نباشد.

۷. Domo

ابزار Domo یکی دیگر از ابزارهای بزرگ و شناخته‌شده حوزه BI محسوب می‌شود که توانسته است به خاطر رویکرد موبایل‌محور و توانایی ارائه گزارش‌ها و اعلان‌ها به مدیران پرمشغله، محبوبیت زیادی کسب کند. این پلتفرم برای سازمان‌های بزرگی طراحی شده است که نیاز به توزیع داده‌ها در تیم‌های مختلف و گزارش‌گیری سریع دارند. قدرت بالای اتصال به پلاگین‌ها و انعطاف‌پذیری در نمایش داده‌ها از جمله مزیت‌های عالی Domo به شمار می‌آید. البته هنگام کار با آن باید انتظار نقاط ضعف مهمی مانند خدمات ضعیف پس از فروش، هزینه‌های بالا و وابستگی زیاد به تیم فنی داخلی یا پرداخت هزینه‌های سنگین برای خدمات حرفه‌ای را داشته باشید.

۸. Mode Analytics

Mode Analytics یک پلتفرم پیشرفته علم داده است که امکاناتی از BI را هم ارائه می‌دهد و بیشتر برای شرکت‌های بزرگ و تیم‌های تخصصی داده طراحی شده است. کاربران اصلی این ابزار، دانشمندان داده و تحلیلگران حرفه‌ای هستند که می‌خواهند مدل‌ها و تحلیل‌های خود را در سازمان‌های بزرگ‌تر قابل دسترس کنند.

Mode با امکاناتی مانند نوت‌بوک‌های کدنویسی در زبان‌های Python و R و موتور داده Helix که از SQL ،HTML و CSS نیز پشتیبانی می‌کند، توانسته است تجربه‌ای انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای توسعه گزارش‌ها و مصورسازی‌های سفارشی فراهم کند.

۹. Klipfolio

اگر به دنبال ابزاری ساده و تخصصی برای ساخت داشبوردهای گزارش‌دهی می‌گردید که تمرکز اصلی آن بر آسان‌سازی ایجاد و مدیریت داشبوردها باشد، قطعا Klipfolio گزینه مناسبی است. این ابزار بیشتر برای کاربران نهایی کسب‌وکار طراحی شده که می‌خواهند به سرعت گزارش‌های داشبوردی قابل فهم و جذاب بسازند.

این ابزار می‌تواند برای شرکت‌هایی که زیرساخت داده‌ای مناسبی دارند، برای نمایش داده‌ها به صورت زنده و تعاملی گزینه‌ای عالی است، اما اگر نیاز به تحلیل پیشرفته یا مدیریت داده‌های گسترده دارید، احتمال دارد که این ابزار پاسخگو نباشد.

۱۰. Metabase

ابزار Metabase یک ابزار BI رایگان و متن‌باز است که بیشتر روی تحلیل‌های روزمره و پاسخ به سوالات تجاری تمرکز دارد. این ابزار با اینکه رابط کاربری نسبتا ساده و قابل درکی دارد، اما احتمالا به دلیل سادگی بیش از حد، کاربران حرفه‌ای SQL را راضی نکند. همچنین Metabase مناسب تیم‌هایی است که دقیقا می‌دانند دنبال چه چیزی هستند و می‌توانند شخصا به صورت مستقل آن را راه‌اندازی و مدیریت کنند.

ابزارهای مورد استفاده در BA

یک تحلیلگر کسب‌وکار (BA) باید با استفاده از ابزارهای حرفه‌ای و متنوع عملیات مختلفی مانند جمع‌آوری، تحلیل، مستندسازی، ارتباط و ارائه داده‌ها را انجام دهد. این ابزارها فرایند تحلیل را سرعت می‌بخشند و حتی امکان برقراری ارتباط موثر با تیم‌های توسعه، مدیران پروژه و ذی‌نفعان را فراهم می‌سازند. در ادامه، با مهم‌ترین ابزارهای مورد استفاده در BA را معرفی می‌کنیم:

۱. Microsoft Excel

Microsoft Excel به‌عنوان ابزاری کلاسیک و همه‌کاره، تقریبا در هر پروژه‌ای حضور دارد. Excel برای تحلیل داده‌ها، ایجاد گزارش‌ها، مدل‌سازی ساده و استفاده از جداول محوری (Pivot Table) کاربرد دارد. برای مثال، تحلیلگر می‌تواند روند فروش را بررسی و با استفاده از نمودارها، پیشنهادهایی برای افزایش درآمد در مناطق کم‌فروش ارائه دهد.

۲. Jira

ابزار Jira یکی از ابزارهای کلیدی در مدیریت چابک پروژه‌ها به شمار می‌آید. تحلیلگر با کمک Jira نیازمندی‌ها را مستند می‌کند و حتی می‌تواند داستان‌های کاربر (User Stories) را بنویسد. همچنین می‌تواند با تیم توسعه همکاری نزدیکی دارد. برای مثال، یک ویژگی نرم‌افزاری به داستان‌های کاربر تقسیم می‌شود تا برنامه‌نویسان تصویری دقیق از نیازها داشته باشند.

۳. Visio

این ابزار برای ترسیم جریان‌های فرآیند، نقشه‌های سیستم و مدل‌های کسب‌وکار، انتخاب دقیق و مناسبی است. همچنین Visio می‌تواند به ساده‌سازی مفاهیم پیچیده کمک می‌کند. برای مثال، یک BA به کمک Visio مسیر سفر مشتری را ترسیم می‌کند تا مشکلات احتمالی مشخص شوند.

۴. Confluence

ابزار Confluence به‌عنوان یک فضای اشتراکی برای مستندسازی و مدیریت دانش شناخته می‌شود. همچنین این ابزار همراهی ایده‌آل برای Jira است و به تحلیلگر اجازه می‌دهد مستندات پروژه را در دسترس تمامی افراد نگه دارد. به‌عنوان‌مثال، سند نیازمندی‌ها در Confluence ذخیره می‌شود تا همه ذی‌نفعان بتوانند آن را مشاهده و به‌روزرسانی کنند.

۵. Tableau

این ابزار برای مصورسازی داده‌ها و ساخت داشبوردهای تعاملی یک انتخاب عالی به شمار می‌آید. همچنین ابزار Tableau انتخابی مناسب برای تحلیل داده‌های حجیم و نمایش قابل فهم نتایج برای مخاطبان غیر فنی است. برای مثال، می‌توان از عملکرد پلتفرم فروش آنلاین یک داشبورد ماهانه برای تیم بازاریابی ساخت.

۶. SQL

دانش SQL برای بازیابی داده‌ها از پایگاه داده و انجام تحلیل‌های اولیه بسیار ضروری است. این مهارت باعث می‌شود تحلیلگر بتواند مستقل از تیم فنی، داده‌های خام را بررسی کند. برای مثال، می‌توان داده‌های خرید مشتریان را برای تحلیل الگوهای مصرف و تدوین کمپین‌های هدفمند استخراج کرد.

۷. BPMN Tools (مانند Lucidchart)

ابزارهای مدل‌سازی فرآیند مانند Lucidchart به تحلیلگر کمک می‌کنند فرآیندهای کسب‌وکار را با استاندارد BPMN ترسیم و بهینه‌سازی کنند. برای مثال، می‌توان طراحی فرآیند رسیدگی به شکایات مشتریان را برای افزایش شفافیت و کارایی انجام داد.

۸. Power BI

ابزار Power BI محصول تحلیلی مایکروسافت است که مانند Tableau برای ساخت داشبوردها و گزارش‌های تصویری استفاده می‌شود. این ابزار با سایر ابزارهای مایکروسافت یکپارچگی قوی دارد. برای مثال، می‌توان به کمک این ابزار برای مدیران یک گزارش‌های مقایسه‌ای از عملکرد کمپین‌های بازاریابی بسازید.

۹. Slack / Microsoft Teams

این دو ابزار برای ارتباط روزمره، کارگاه‌های مجازی، به‌اشتراک‌گذاری فایل‌ها و دریافت بازخورد سریع، بسیار مفید هستند. شما می‌توانید به کمک این ابزارها جلسه مجازی با ذی‌نفعان را برای بررسی نیازمندی‌های جدید محصول برگزار کنید.

۱۰. ابزار Enterprise Architect (EA)

ابزار Enterprise Architect یا EA ابزاری پیشرفته برای مدل‌سازی معماری سیستم‌های پیچیده به شمار می‌آید. این ابزار بیشتر مناسب تحلیل‌گرانی است که در پروژه‌های فنی یا مهندسی نرم‌افزار فعالیت دارند. برای مثال، می‌توانید به کمک EA، مدل خاصی را از تعامل بین اجزای مختلف یک اپلیکیشن برای تیم توسعه و معماران سیستم طراحی کنید.

مقایسه بازار کار BI با Business Analytics

BI و BA دو حوزه مرتبط هستند که هر یک بر جنبه متفاوتی از استفاده داده‌ها در کسب‌وکار تمرکز دارند. هوش تجاری بیشتر روی جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها به‌منظور پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیران تمرکز دارد، در حالی‌که تحلیل تجاری با هدف شناسایی روندها و توسعه مدل‌های پیش‌بینی، داده‌ها را به‌صورت تحلیلی‌تری بررسی می‌کند.

تحلیلگران هوش تجاری بیشتر از داده‌های گذشته سازمان برای تهیه گزارش‌ها و داشبوردهایی استفاده می‌کنند که به مدیران در تصمیم‌گیری بهتر کمک می‌کند. در مقابل، تحلیلگران داده بیشتر روی بررسی دقیق داده‌ها تمرکز دارند تا الگوها و نکات مهم را کشف کنند.

از نظر سطح درآمد، تحلیلگران BI در ایالات متحده معمولا حقوق بالاتری نسبت به تحلیلگران داده دریافت می‌کنند. بر اساس اطلاعات منتشرشده در وب‌سایت TechTarget، میانگین درآمد سالانه یک تحلیلگر BI حدود ۸۶ هزار دلار است، که حدود ۲۰ هزار دلار بیشتر از متوسط درآمد تحلیلگران کسب‌وکار برآورد شده است.

نقش‌های شغلی در حوزه تحلیل کسب‌وکار شامل عنوان‌هایی مانند «تحلیلگر تحقیقات بازار»، «تحلیلگر مدیریت درآمد» و «تحلیلگر قیمت» است. در مقابل، مشاغل مرتبط با هوش تجاری معمولا در قالب موقعیت‌هایی همچون «توسعه‌دهنده BI»، «معمار BI» یا «مشاور BI» تعریف می‌شوند. به‌طور کلی، هر دو مسیر شغلی از فرصت‌های کاری گسترده و درآمدهای رقابتی در بازار کار جهانی برخوردارند.

جمع‌بندی

هوش تجاری (BI) و تحلیل کسب‌وکار (BA) هر دو به داده‌ها وابسته‌اند، اما داری اهداف متفاوتی هستند. BI بر تحلیل داده‌های گذشته برای بهبود وضعیت فعلی تمرکز دارد، در حالی که BA به تحلیل فرایندها و پیش‌بینی آینده می‌پردازد. BI برای سازمان‌های پایدار و BA بیشتر برای استارتاپ‌ها مناسب است. ابزارها، مخاطبان و روش‌های کاری هرکدام متفاوت است و انتخاب درست به نیاز سازمان بستگی دارد.

منابع

analytics.hbs.edu | tableau.com | coursera.org | atlassian.com | linkedin.com