Oversigt over dataanalyser

6 minutter

Før data kan bruges til at fortælle en historie, skal de igennem en proces, der gør det muligt at bruge dem i fortællingen. Dataanalyseprocessen består i at identificere, rense, transformere og modellere data, så du kan finde meningsfulde og nyttige oplysninger. Dataene bruges derefter til at skabe en fortælling via rapporter til de analyser, der ligger til grund for vigtige beslutningsprocesser.

I takt med at verden bliver mere datadreven, bliver historiefortælling gennem dataanalyser en vigtig komponent for både store og små virksomheder. Det er årsagen til, at organisationer fortsat ansætter dataanalytikere.

Datadrevne virksomheder træffer beslutninger, der er baseret på den historie deres data fortæller, og i dagens datadrevne verden bliver data ikke udnyttet fuldt ud, hvilket er en udfordring for de fleste virksomheder. Dataanalyser er og bør være en vigtig del for alle organisationer, så de kan fastsætte, hvad der har en indvirkning på deres virksomhed, og blandt andet evaluere kundesynspunkter, udføre markeds- og produktundersøgelser og identificere tendenser eller anden dataindsigt.

Mens dataanalyseprocessen fokuserer på at rydde op i, udforme og visualisere data, bør begrebet dataanalyse, og hvor vigtigt det er for virksomheden, ikke undervurderes. Kernekomponenterne i analysen er opdelt i følgende kategorier, så du kan analysere data:

Beskrivende
Diagnosticerende
Forudsigende
Præskriptive
Kognitive

Beskrivende analyser

Beskrivende analyser hjælper med at besvare spørgsmål om, hvad der er sket, ud fra historiske data. Beskrivende analyseteknikker opsummerer store semantiske modeller for at beskrive resultater for interessenter.

Gennem udviklingen af KPI'er (nøgletalsindikatorer) kan disse strategier hjælpe med at spore, om vigtige målsætninger opfyldes eller ej. Målepunkter, f.eks. afkast (ROI), bruges i mange brancher, og særlige målepunkter er udviklet til at spore ydeevnen i bestemte brancher.

Et eksempel på beskrivende analyser omfatter oprettelsen af rapporter for at danne sig et overblik over en organisations salgs- og økonomidata.

Diagnosticerende analyser

Diagnosticerende analyser hjælper med at besvare spørgsmål om, hvorfor bestemte hændelser fandt sted. Teknikker til diagnosticerende analyser supplerer de grundlæggende beskrivende analyser, og de bruger resultaterne fra beskrivende analyser til at finde frem til årsagerne til disse hændelser. Herefter undersøges disse nøgletal yderligere for at finde ud af, hvorfor de er blevet bedre eller værre. Dette sker normalt i tre trin:

Identificer uregelmæssigheder i dataene. Disse uregelmæssigheder kan være uventede ændringer i et målepunkt eller på et bestemt marked.
Indsaml data, der er relateret til disse uregelmæssigheder.
Brug statistiske teknikker til at finde relationer og tendenser, der forklarer disse afvigelser.

Forudsigende analyser

Forudsigende analyser hjælper med at besvare spørgsmål om, hvad der vil ske i fremtiden. Forudsigende analyseteknikker bruger historiske data til at identificere tendenser og finde ud af, om de måske vil gentage sig. Forudsigende analyseværktøjer giver værdifuld indsigt i, hvad der kan ske fremover. Teknikkerne omfatter en række statistiske teknikker og teknikker til maskinel indlæring, f.eks. neurale netværk, beslutningstræer og regression.

Præskriptive analyser

Præskriptive analyser hjælper med at besvare spørgsmål om, hvilke tiltag der er nødvendige for at nå et mål. Ved hjælp af indsigt fra præskriptive analyser kan organisationer træffe datadrevne beslutninger. Denne teknik giver virksomheder mulighed for at træffe velfunderede beslutninger i usikre tider. Præskriptive analyseteknikker er afhængige af maskinel indlæring som en af strategierne til at finde mønstre i store semantiske modeller. Organisationer kan ved at analysere tidligere beslutninger og hændelser estimere sandsynligheden for forskellige resultater.

Kognitive analyser

Kognitive analyser forsøger at udtrække fornuftslutninger fra eksisterende data og mønstre, drage konklusioner på baggrund af eksisterende vidensbaser og derefter føje disse resultater til vidensbasen til fremtidige fornuftslutninger – en form for et selvlærende feedbackloop. Kognitive analyser hjælper dig med at få mere at vide om, hvad der kan ske, hvis omstændigheder ændrer sig, og bestemme, hvordan du kan håndtere disse situationer.

Udledninger er ikke strukturerede forespørgsler, der er baseret på en regeldatabase. De er snarere ustrukturerede hypoteser, der indsamles fra flere kilder og med en varierende grad af pålidelighed. Effektive kognitive analyser afhænger af algoritmerne til maskinel indlæring og gør brug af flere koncepter til behandling af naturligt sprog for at gøre hidtil uudnyttede datakilder forståelige, f.eks. logge fra call center-samtaler og produktanmeldelser.

Eksempel

En detailforretning bruger beskrivende analyser til at aktivere rapportering og datavisualiseringer og identificere mønstre fra de foregående år for at afgøre, hvilke produkter der muligvis bliver populære næste år. Virksomheden kan også se på understøttende data for at forstå, hvorfor et bestemt produkt var populært, og om den pågældende tendens fortsætter. Det kan hjælpe dem med at afgøre, om de fortsat skal lagerføre det pågældende produkt.

En virksomhed kan fastslå, om et bestemt produkt var populært i en bestemt tidsperiode. Virksomheden kan derefter bruge denne analyse til at afgøre, om bestemte markedsføringstiltag eller onlineaktiviteter på de sociale medier har bidraget til det øgede salg.

I forbindelse med dataanalyser er det en forudsætning, at virksomheden har tillid til sine data. Dataanalyseprocessen henter data fra pålidelige kilder og omdanner dem til noget, der kan forbruges, er meningsfuldt, og som kan understøtte beslutningsprocessen. Dataanalyser sætter virksomheder i stand til at forstå deres data fuldt ud via datadrevne processer og beslutninger og på den måde sikre, at de kan have tillid til de beslutninger, der bliver truffet.

Behovet for dataanalytikere vokser, i takt med at datamængden vokser. En dataanalytiker ved, hvordan man organiserer oplysninger og bruger dem til noget, der er relevant og forståeligt. En dataanalytiker ved, hvordan de rigtige data indsamles, og hvad der skal gøres ved dem, og kan med andre ord få de mange data til at give mening.