Что такое аналитика данных? |

8 марта 2021 г.

Аналитика данных — это процесс, который помогает бизнесу расти. Заинтересованные стороны используют информацию, полученную при просмотре аналитики, для принятия важных решений в отношении своей компании. По этой причине важно, чтобы бизнес-лидеры в компаниях, больших и малых, понимали, что такое аналитика данных. В этой статье мы поможем вам разобраться во всем, что касается аналитики данных, почему это важно, видов и как ее использовать.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных состоит из методов, составляющих науку о выводах из моделей данных. Многие процессы анализа данных сегодня представлены в виде алгоритмов, которые можно настраивать и автоматизировать, чтобы предоставлять заинтересованным сторонам наиболее полезную бизнес-аналитику в режиме реального времени.

Аналитика данных извлекает важный контекст из огромных объемов данных, которые могут выявить тенденции и показатели, которые компании должны отслеживать. Компании используют эту информацию, чтобы оставаться конкурентоспособными на своих рынках. В корпоративном бизнесе аналитика данных часто ассоциируется с «большими данными», то есть данными с объемом, разнообразием и скоростью для принятия быстрых бизнес-решений.

Почему важна аналитика данных?

Аналитика данных помогает бизнес-руководителям и заинтересованным сторонам разобраться в огромных объемах больших данных, представляя их в удобной для интерпретации форме, которая дает четкий важный контекст и выявляет тенденции и показатели. Это позволяет лицам, принимающим бизнес-решения, принимать решения, просто просматривая визуализации, при условии, что данные актуальны и правильны. Вот почему данные являются таким важным активом для крупных организаций, и их анализ является главным приоритетом.

Типы анализа данных

Существует четыре типа анализа данных, которые предприятия часто используют для определения тенденций и показателей:

• Предиктивная аналитика. Распространенный тип аналитики, предиктивная аналитика, помогает компаниям определить, как будут развиваться события в будущем. Предиктивная аналитика использует исторические данные компании для прогнозирования тенденций будущего роста компании, поведения на рынке и многого другого. Этот тип аналитики использует статистический анализ и моделирование.

• Предписывающая аналитика. Предписывающая аналитика сообщает заинтересованным сторонам, что необходимо сделать. Он может определить наилучший курс действий, просматривая статистику.

• Диагностическая аналитика: этот тип аналитики использует различные компоненты данных для анализа того, почему что-то произошло. В этом типе аналитики значения индикаторов эффективности рассматриваются по отношению к другим данным, чтобы понять, почему они работают лучше или хуже, чем ожидалось.

• Описательная аналитика: этот тип аналитики использует данные, чтобы продемонстрировать, что произошло за определенный период. В этом случае данные служат для описания событий, которым нужен контекст.

Как использовать аналитику данных

Если вы планируете использовать аналитику данных, вот что вы можете сделать:

1. Собирать информацию.

2. Изучите собранные данные.

3. Получите информацию.

4. Подумайте о хранении и инфраструктуре.

5. Инвестируйте в визуализацию и моделирование.

6. Принимать меры.

1. Соберите данные

Во-первых, вы должны собрать данные. Во время этого процесса, если вы принимаете бизнес-решения, вы должны подумать о том, какие процессы поддерживают ваши маркетинговые каналы, которые генерируют данные о клиентах. Вы также должны учитывать другие области данных, такие как бухгалтерский учет, производство и исполнение. Уже существует множество источников, в которых можно найти полезные данные. Вы должны определить, каковы ваши потребности в данных и какая инфраструктура их поддерживает, пока вы собираете и агрегируете данные.

2. Изучите собранные данные

На этом этапе вам необходимо проверить все ваши данные на предмет точности или ошибки. Вы должны учитывать, как данные были собраны. Если данные были составлены быстро или из различных источников, возможно, потребуется проанализировать их точность. Анализ данных ценен для бизнеса, но обходится дорого. Прежде чем инвестировать в аналитику, вы должны убедиться, что ваши данные полны, точны и готовы к анализу.

3. Получите информацию

Чтобы лучше понять свои данные, заинтересованные стороны должны задать себе следующие вопросы:

• Что вы знаете о том, как собирались данные?

• Анализировались ли данные в последнее время?

• Как выглядит жизненный цикл данных для организации?

• Есть ли какие-либо проблемы с безопасностью?

Как только вы сможете ответить на эти вопросы, вы сможете лучше понять, какую важную информацию вы можете извлечь из визуализации вашего пула данных.

4. Подумайте о хранении и инфраструктуре

Хранение данных и получение из них наилучшей информации — непростая задача. Вместо этого требуется надежная инфраструктура данных и аналитики, которая требует времени, денег и ресурсов. Инструменты данных включают в себя такие вещи, как базы данных, хранилища данных, озера данных и инструменты бизнес-аналитики, которые помогают вам хранить данные и понимать их более широкий контекст. Тип необходимой вам инфраструктуры данных во многом зависит от таких факторов, как размер вашего бизнеса, общая нагрузка данных, общее количество пользователей и потребности в ролях пользователей.

5. Инвестируйте в визуализацию и моделирование

Теперь, когда ваши данные чисты и точны, хранятся в правильной инфраструктуре и готовы к анализу, пришло время использовать данные для получения информации. Визуализация — важная часть облегчения понимания данных. В вашей команде могут быть люди, которым просто неудобно работать со статистикой, а визуализация важна для того, чтобы они могли понять общую картину.

Доступны инструменты и ресурсы, упрощающие преобразование данных в простые для понимания визуализации. Рассмотрите возможность использования имеющихся в вашем распоряжении ресурсов для создания значимых визуализаций, которые придадут импульс вашему бренду.

6. Действуйте

Простое наличие данных — это хорошее начало, но еще важнее иметь действенный план, который сообщает организации, как использовать данные и что делать с полученной информацией. Это начинается с обеспечения того, чтобы инфраструктура была готова анализировать данные. Независимо от ваших целей, чтобы добиться успеха, бизнес должен уметь преобразовывать данные в идеи, а идеи — в действия.

Многое можно решить из простых инсайтов. Например, руководители могут принимать бюджетные решения, которые влияют на всю компанию. Информация о потребительских привычках может привести к результатам на всех уровнях организации, информируя о таких вещах, как то, как бренд общается с потребителями, где можно связаться с потребителями и что им нравится.