Što je analiza podataka?
Analitika podataka je znanost analiziranja sirovih podataka da bi se donijeli zaključci o tim informacijama. Mnoge tehnike i procesi analize podataka automatizirani su u mehaničke procese i algoritme koji rade na sirovim podacima za ljudsku prehranu.
Tehnike analize podataka mogu otkriti trendove i metrike koje bi se inače izgubile u masi informacija. Te se informacije zatim mogu koristiti za optimizaciju procesa za povećanje ukupne učinkovitosti poslovanja ili sustava.
Razumijevanje analitike podataka
Analitika podataka širok je pojam koji obuhvaća mnogo različitih vrsta podataka. Bilo koja vrsta informacija može se podvrgnuti tehnikama analize podataka kako bi se dobio uvid koji se može upotrijebiti za poboljšanje stvari.
Na primjer, proizvodne tvrtke često bilježe vrijeme rada, stanke i redove rada za razne strojeve, a zatim analiziraju podatke kako bi bolje planirale radno opterećenje kako bi strojevi radili bliže maksimalnom kapacitetu.
Analiza podataka može učiniti puno više od toga da ukaže na uska grla u proizvodnji. Igračke tvrtke koriste analitiku podataka za postavljanje rasporeda nagrada za igrače koji drže većinu igrača aktivnih u igri. Tvrtke sa sadržajem koriste mnoge iste analitičke podatke da bi kliknuli, gledali ili reorganizirali sadržaj da biste dobili drugi prikaz ili drugi klik.
Proces uključen u analizu podataka uključuje nekoliko različitih koraka:
- Prvi korak je određivanje zahtjeva za podacima ili kako se podaci grupiraju. Podaci se mogu odvojiti prema dobi, demografskim podacima, prihodima ili spolu. Vrijednosti podataka mogu biti numeričke ili podijeljene po kategorijama. Drugi korak u analizi podataka je postupak njihovog prikupljanja. To se može učiniti iz različitih izvora kao što su računala, internetski izvori, kamere, izvori okoliša ili osoblje. Kada se podaci prikupe, oni moraju biti organizirani tako da se mogu analizirati. Organizacija se može odvijati na proračunskoj tablici ili drugom obliku softvera koji može uzeti statističke podatke. Podaci se nakon čišćenja očiste. To znači da je pročišćen i provjeren kako ne bi bilo umnožavanja ili pogreške i da nije nepotpun. Ovaj korak pomaže ispraviti sve pogreške prije nego što se pređe na analitičara podataka koji se analizira.
Ključni odvodi
- Analitika podataka je znanost analiziranja sirovih podataka da bi se donijeli zaključci o tim informacijama. Tehnike i procesi analitike podataka automatizirani su u mehaničke procese i algoritme koji rade na sirovim podacima za ljudsku prehranu. Analiza podataka pomaže tvrtki da optimizira svoju izvedbu.
Zašto su podaci analitike važni
Analitika podataka važna je jer pomaže tvrtkama da optimiziraju svoje performanse. Njegova primjena u poslovnom modelu znači da tvrtke mogu pomoći u smanjenju troškova identificiranjem učinkovitijih načina poslovanja i pohranjivanjem velike količine podataka.
Tvrtka također može koristiti analizu podataka za donošenje boljih poslovnih odluka i pomoć u analiziranju trendova i zadovoljstva kupaca, što može dovesti do novih i boljih proizvoda i usluga.
Vrste analitike podataka
Analiza podataka podijeljena je u četiri osnovne vrste.
- Deskriptivna analitika opisuje što se dogodilo tijekom određenog razdoblja. Je li broj pregleda porastao? Jesu li prodaja jača ovog mjeseca nego prošle? Dijagnostička analitika više je usredotočena na to zašto se nešto dogodilo. To uključuje raznovrsnije unose podataka i malo hipoteziranja. Je li vrijeme utjecalo na prodaju piva? Je li posljednja marketinška kampanja utjecala na prodaju? Prediktivna analitika prelazi na ono što će se vjerojatno dogoditi u skoroj budućnosti. Što se dogodilo s prodajom prošli put kad smo imali vruće ljeto? Koliko vremenski modeli predviđaju vruće ljeto ove godine? Prepisivačka analitika sugerira način djelovanja. Ako se vjerojatnost vrućeg ljeta mjeri prosjekom ovih pet vremenskih modela iznad 58%, trebali bismo dodati večernju smjenu u pivovaru i unajmiti dodatni spremnik za povećanje proizvodnje.
Analiza podataka podupire mnoge sustave kontrole kvalitete u financijskom svijetu, uključujući i uvijek popularni program Six Sigma. Ako nešto ne mjerite pravilno - bilo da je to vaša težina ili broj nedostataka na milijun u proizvodnoj liniji - gotovo je nemoguće to optimizirati.
Posebna razmatranja: tko koristi Data Analytics?
Neki od sektora koji su usvojili upotrebu analitike podataka uključuju putničku i ugostiteljsku industriju, gdje preokreti mogu biti brzi. Ova industrija može prikupiti podatke o kupcima i otkriti gdje postoje problemi, i ako ih mogu riješiti.
Zdravstvo kombinira uporabu velikih količina strukturiranih i nestrukturiranih podataka i koristi analizu podataka za donošenje brzih odluka. Slično tome, maloprodajna industrija koristi ogromne količine podataka kako bi udovoljila neprekidnim zahtjevima kupaca. Trgovci informacijama koje prikupljaju i analiziraju mogu im pomoći da prepoznaju trendove, preporuče proizvode i povećaju profit.
