すべてのビジネス アナリストが知っておくべき最高のビジネス アナリスト テクニック

ビジネスアナリストは、ニーズと脆弱性を分析して可能な限り最善のソリューションを作成することにより、組織に前向きな変化をもたらします。 ビジネス分析技術は、組織の要件を認識し、それに応じて最良の結果をもたらすための計画を作成および実行するために使用されるプロセスです。 さらに、これらのプロセスは、ビジネス パフォーマンスを向上させる商業的に重要な情報を抽出します。

これらの手法は、すべてのビジネスで同じではありません。 その理由は、すべての組織または企業には独自の要件があるからです。 さらに、これらの手法は、プロジェクト全体で使用されるとは限りません。 プロジェクトの特定のフェーズ (初期フェーズや完了フェーズなど) に適用できます。

信頼できるビジネス分析手法は、次の機能を効率的に実行するのに役立ちます。

• ビジネス要件の追跡と管理
• 要件を丁寧に説明
• 該当する場合は、これらの要件をモデル化します
• 利害関係者やチームメンバーと協力する

ビジネス アナリスト (BA) は、ビジネスの有効性を向上させるさまざまな主要なビジネス分析手法に精通している必要があります。 しかし、ツールやテクニックが豊富にあるため、選択が難しい場合があります。

最高のビジネス分析手法:

1. ビジネス プロセス マッピング (BPM):

BPM は、手順を理解するための最良のビジネス分析手法の 1 つです。 ビジネス プロセスがどのように完了するか、誰が関与するかなどの質問に答えます。 通常、BPM はプロジェクトの初期段階で、組織が現在実行しているアクションを理解するためのツールとして使用されます。 さらに、この手法は、組織がどのように運営されなければならないかを示唆しています。

BPM 戦略は、ビジネス オペレーションのプロセスがさまざまな役割に基づいてどのように前進するかを示します。 それを使用する個人は、実行プロセスの連続するステップを予測することについて心配する必要はありません。 したがって、この手法は複雑なビジネス分析を合理化します。

BA として、ビジネス マッピング プロジェクトで次の役割に着手します。

• 戦略的計画
• ビジネスモデルの分析
• ビジネス プロセスの概要と構成
• 複雑に見えるビジネス ソリューションの技術的分析

BPM 手法を使用すると、これらすべての役割を効率的に処理できます。

2. データマイニング:

ビジネス分析のためのデータ マイニングは、データ、通常はビジネス中心の大量のデータ セット (「ビッグ データ」とも呼ばれます) を調べる分析手法として知られています。 データ マイニング ビジネス インテリジェンス手法の独自の側面は、パフォーマンスの向上に役立つ可能性がある、商業的に重要な洞察、リンク、または変数間の傾向を求めて徹底的な分析を実行することです。

具体的には、この手法は、洞察を抽出する目的で大量のデータ セットを処理する場合に有利です。 したがって、この手法を実装することで、データ マイニングとビジネス インテリジェンスタスクが合理化されました。

3. データ マッピング:

この手法は、組織全体でデータがどのように流れるかをマッピングします。 データ フレームワークからの情報が別のデータ フレームワークからの情報にどのように接続するかを示すデータの唯一の参照として役立つことがわかります。 マッピングの要件を定義することで、あなたとあなたのチームは、ベンチャーに対する潜在的な脅威や、将来の開発プロセスで発生する可能性のある状況を遠ざけることができます。

データ マッピング手法は、さまざまなデータ統合タスクの準備段階として実装されます。これには、ソースと宛先の間でのデータの変換または調停が含まれます。

この手法は、何を、どのように、どこに情報を保存するかを更新するベンチャー企業の分析および設計段階でも使用されます。 プログラミングを強化するために行うことができます。 さらに、データ マッピング技術は、システムのフロントで記録された情報が利害関係者に伝達される情報と一致することを保証します。

この手法の仕様は、次のプロジェクトで役立ちます。

• データの移行: データ ソースは、新しいデータの移行先に転送されます。
• データの統合: データ ソースは特定の時間間隔 (時間単位または月単位) で宛先に転送され、両方のデータ ソースがユニバーサル データ モデルを採用する必要はありません。

これらのプロジェクトはどちらも同じように聞こえるかもしれません。 この 2 つの基本的な違いは、「データの移行」では、データ移行後にプロセスが完了し、最初のデータが再び使用または保存されることはないということです。 「データの統合」では、データ統合が行われた後にプロセスが完了します。 ただし、2 つのソースは保持されます。

4. SWOT 分析:

SWOT (Strength, Weakness, Opportunities, Threats) は、ビジネス アナリストが内部要因 (強みと弱み) と外部要因 (脅威と機会) を考慮して実行する詳細な分析です。

これは、ビジネス アナリストがすべての象限の答えとしてデータを配置する 4 象限分析です。 彼らは、各象限に配置された質問に答えます。 SWOT 分析は、汎用性の高いビジネス分析手法の 1 つです。 これは、ビジネス プロジェクトのどの段階でも使用できるためです。

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5. MOST 分析:

「MOST」という用語は、ミッション、目的、戦略、および戦術を表しています。 ビジネス アナリストは、この手法を使用して、目標を達成するための組織の行動と計画を分析します。 さらに、戦略的方向性を維持するために組織の行動を分析します。 したがって、MOST 分析は、組織の目標と能力を完全に理解します。

この分析の各要素を理解しましょう。

ミッション:組織にとって重要な要素として知られ、達成すべき目的と目標を定義します。 組織に明確な使命があれば、残りの要素を分析して判断しやすくなります。

目標:組織の使命の結果として蓄積される目標の集まりです。 目標は、SMART アプローチに従う必要があります。

S: 特定の

M: 測定可能

A：達成可能

R: リアリスティック

T: タイムリー

戦略:この要素は、目的を達成し、使命を達成するための組織の行動を示します。 戦術のグループが戦略を作成します。

戦術:組織がその戦略を達成するために取り組む明確な方法です。 彼らは、組織が使命に集中し続けることを保証します。これは、組織の成功を決定する重要な要素です。

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6. ブレーンストーミング:

ブレインストーミングはチーム セッションに特化しており、ビジネス アナリストにとって最高のビジネス分析手法の 1 つです。 アイデアや根底にある問題を探るための会議を設定し、それらの問題に対する答えをアドバイスするための創造的な戦略を立てることに焦点を当てています。 さらに、ビジネス分析の他の手法の革新を促進します。

この手法は、パートナーの差別化から要件の提案まで、ベンチャーが達成できるさまざまなフェーズを促進します。 それは、最初の段階と、ベンチャーが行き止まりにあるすべての時点で避けられません。

さまざまな新しい概念を探求し、詳細な分析の対象を理解することを目的としています。 したがって、ベンチャーのほぼすべての開発段階で最も強力な手法の 1 つです。 さらに、ブレインストーミングは、革新的ではないパートナーに創造的に考えるよう促し、革新性を誘発します。

7. ユースケースのモデル化:

ユース ケース モデリング手法は、ユーザー インタラクションを介して、計画されたシステムでビジネス機能がどのように機能する必要があるかを絵で示します。 主に、ソフトウェア開発プロジェクトおよび設計段階で、現在の開発プロジェクトでビジネス要件を機能仕様に変換するために使用されます。 UML ダイアグラムを描画するために使用されるさまざまなツールは、IBM の Rational Rose、Microsoft Visio などです。

UML ダイアグラムに示されているこの手法の主要コンポーネントは次のとおりです。

• システム
• 使用事例
• アクター
• 協会
• ステレオタイプ

8. 投資評価:

ビジネス アナリストは、利益、費用、コスト、回収期間の評価など、プロジェクトの財務面を調べなければならない場合があります。 投資評価手法により、プロジェクトの各段階に必要な資金をよりよく理解することができます。 また、提供される価値に応じて、プロジェクトを進めることが価値があるかどうかも決定します。

投資評価手法で使用される 2 つの重要な見積もり戦略は、回収計算と割引キャッシュ フローです。 以下に説明します。

• 回収の計算:

割引キャッシュ フロー戦略よりも複雑ではありません。 プロジェクトの開発や変革の収入を見積もるためによく使用されます。

• 割引キャッシュフロー:

現在の正味価値としても認識され、金銭的な時間価値を評価します。 これにより、すべてのマネー ストリームがインフレやさまざまな要素に対して適切に調整されます。

9. 非機能要件分析:

技術ソリューションが変更されたときに使用されます。 たとえば、あるテクノロジーから別のテクノロジーへの移行では、ゼロからビルドが実行されます。 この手法を使用する場合、ビジネス アナリストは主にデータ ストレージの要件とシステム パフォーマンスに注目して、ライブ データ用に予測されるシステムのパフォーマンス要因を判断します。

この手法は、プロジェクトの「分析段階」で使用され、「設計段階」で実行されます。 さらに、パフォーマンス、セキュリティ、ロギング、および信頼性にも対応しています。 この手法がなければ、意図した結果を達成することはほとんど不可能です。

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結論：

これらすべてのビジネス アナリスト手法は、ビジネスの要件を徹底的に分析して、効果的に目標を達成できるようにします。 効果的な行動を徹底的に評価し、指導した上で、業務を効率化します。

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