Επισκόπηση της ανάλυσης δεδομένων
Για να είναι δυνατή η χρήση των δεδομένων για την αφήγηση μιας ιστορίας, πρέπει πρώτα να περάσουν από μια διεργασία που θα τα καταστήσει χρησιμοποιήσιμα στην ιστορία. Η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία προσδιορισμού, εκκαθάρισης, μετασχηματισμού και μοντελοποίησης δεδομένων για την ανακάλυψη σημαντικών και χρήσιμων πληροφοριών. Στη συνέχεια, τα δεδομένα μετατρέπονται σε μια ιστορία μέσω αναφορών για ανάλυση, για την υποστήριξη της κρίσιμης διαδικασίας λήψης αποφάσεων.
Καθώς ο κόσμος βασίζεται ολοένα και περισσότερο στα δεδομένα, η αφήγηση μέσω της ανάλυσης δεδομένων γίνεται ένα ζωτικό στοιχείο και πτυχή των μεγάλων και των μικρών επιχειρήσεων. Είναι ο λόγος για τον οποίο οι οργανισμοί εξακολουθούν να προσλαμβάνουν αναλυτές δεδομένων.
Οι επιχειρήσεις που βασίζονται σε δεδομένα λαμβάνουν αποφάσεις με βάση την ιστορία που αφηγούνται τα δεδομένα τους και στο σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα, τα δεδομένα δεν αξιοποιούνται πλήρως, μια πρόκληση που αντιμετωπίζουν σήμερα οι περισσότερες επιχειρήσεις. Η ανάλυση δεδομένων είναι και θα πρέπει να είναι μια κρίσιμη πτυχή όλων των οργανισμών για τον προσδιορισμό του αντίκτυπου στις επιχειρήσεις τους, συμπεριλαμβανομένης της αξιολόγησης του αισθήματος του πελάτη, της έρευνας αγοράς και προϊόντων, της αναγνώρισης τάσεων ή οποιωνδήποτε άλλων δεδομενικών πληροφοριών.
Παρόλο που η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων επικεντρώνεται στις εργασίες εκκαθάρισης, μοντελοποίησης και οπτικοποίησης δεδομένων, η έννοια της ανάλυσης δεδομένων και ο τρόπος με τον οποίο είναι σημαντική για τις επιχειρήσεις δεν θα πρέπει να υποτιμάται. Για την ανάλυση δεδομένων, τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης διαιρούνται στις ακόλουθες κατηγορίες:
- Περιγραφικές
- Διαγνωστικές
- Προγνωστικές
- Κανονιστικές
- Γνωστικές
Περιγραφικές αναλύσεις
Οι περιγραφικές αναλύσεις συμβάλλουν στην απάντηση ερωτήσεων σχετικά με το τι έχει συμβεί, με βάση τα ιστορικά δεδομένα. Οι τεχνικές περιγραφικής ανάλυσης συνοψίζουν μεγάλα σημασιολογικά μοντέλα για να περιγράψουν τα αποτελέσματα στους ενδιαφερόμενους.
Με την ανάπτυξη βασικών δεικτών απόδοσης (KPI), αυτές οι στρατηγικές μπορούν να σας βοηθήσουν στην παρακολούθηση της επιτυχίας ή της αποτυχίας βασικών στόχων. Τα μετρικά, όπως η απόδοση επένδυσης (ROI), χρησιμοποιούνται σε πολλούς κλάδους και για την παρακολούθηση της απόδοσης σε συγκεκριμένους κλάδους, αναπτύσσονται εξειδικευμένα μετρικά.
Ένα παράδειγμα περιγραφικής ανάλυσης είναι η δημιουργία αναφορών για την παροχή μιας προβολής των πωλήσεων και των οικονομικών δεδομένων ενός οργανισμού.
Διαγνωστικές αναλύσεις
Οι διαγνωστικές αναλύσεις βοηθούν στην απάντηση ερωτήσεων σχετικά με τον λόγο που έγιναν τα συμβάντα. Οι τεχνικές διαγνωστικής ανάλυσης συμπληρώνουν βασικές περιγραφικές αναλύσεις και χρησιμοποιούν τα ευρήματα από τις περιγραφικές αναλύσεις για να ανακαλύψουν την αιτία αυτών των συμβάντων. Οι δείκτες απόδοσης ερευνώνται περαιτέρω για να ανακαλύψουν γιατί αυτά τα συμβάντα βελτιώθηκαν ή χειροτέρεψαν. Γενικά, αυτή η διαδικασία γίνεται σε τρία βήματα:
Προσδιορισμός ανωμαλιών στα δεδομένα. Αυτές οι ανωμαλίες μπορεί να είναι μη αναμενόμενες αλλαγές σε ένα μετρικό ή σε μια συγκεκριμένη αγορά.
Συλλογή δεδομένων που σχετίζονται με αυτές τις ανωμαλίες.
Χρήση στατιστικών τεχνικών για την ανακάλυψη σχέσεων και τάσεων που εξηγούν αυτές τις ανωμαλίες.
Προγνωστική ανάλυση
Οι προγνωστικές αναλύσεις βοηθούν στην απάντηση σε ερωτήσεις σχετικά με το τι θα συμβεί στο μέλλον. Οι τεχνικές προγνωστικής ανάλυσης χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα για τον προσδιορισμό τάσεων και προσδιορίζουν αν είναι πιθανό να επαναληφθούν. Τα εργαλεία προγνωστικής ανάλυσης παρέχουν πολύτιμες δεδομενικές πληροφορίες για το τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν μια ποικιλία στατιστικών και τεχνικών εκμάθησης μηχανής, όπως νευρωνικά δίκτυα, δέντρα αποφάσεων και παλινδρόμηση.
Κανονιστικές αναλύσεις
Οι κανονιστικές αναλύσεις σάς βοηθούν να απαντήσετε σε ερωτήσεις σχετικά με τις ενέργειες που πρέπει να πραγματοποιηθούν για να επιτευχθεί ένας στόχος ή σκοπός. Με τη χρήση πληροφοριών από κανονιστικές αναλύσεις, οι οργανισμοί μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Αυτή η τεχνική επιτρέπει στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις υπό το πρίσμα της αβεβαιότητας. Οι τεχνικές κανονιστικής ανάλυσης βασίζονται στην εκμάθηση μηχανής ως μία από τις στρατηγικές εύρεσης μοτίβων σε μεγάλα σημασιολογικά μοντέλα. Με την ανάλυση παλαιότερων αποφάσεων και συμβάντων, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν την πιθανότητα διαφορετικών αποτελεσμάτων.
Γνωστικές αναλύσεις
Οι γνωστικές αναλύσεις επιχειρούν να εξάγουν συμπεράσματα από υπάρχοντα δεδομένα και μοτίβα, να αντλήσουν συμπεράσματα με βάση υπάρχουσες γνωσιακές βάσεις και, στη συνέχεια, να προσθέσουν αυτά τα πορίσματα στη γνωσιακή βάση για μελλοντική εξαγωγή συμπερασμάτων, κάτι που αποτελεί έναν βρόχο αυτοεκμάθησης. Οι γνωστικές αναλύσεις σάς βοηθούν να μάθετε τι μπορεί να συμβεί εάν αλλάξουν οι συνθήκες και να προσδιορίσετε πώς μπορείτε να χειριστείτε αυτές τις καταστάσεις.
Τα συμπεράσματα δεν είναι δομημένα ερωτήματα που βασίζονται σε μια βάση δεδομένων κανόνων, αλλά είναι μη δομημένες υποθέσεις που συγκεντρώνονται από πολλές προελεύσεις και έχουν εκφραστεί με διαφορετικό βαθμό εμπιστοσύνης. Οι αποτελεσματικές γνωστικές αναλύσεις εξαρτώνται από αλγόριθμους εκμάθησης μηχανής και χρησιμοποιούν διάφορες έννοιες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για να συνάγουν νόημα από αναξιοποίητες προελεύσεις δεδομένων, όπως αρχεία καταγραφής συζητήσεων τηλεφωνικών κέντρων και κριτικές προϊόντων.
Παράδειγμα
Ενεργοποιώντας τις αναφορές και τις απεικονίσεις δεδομένων, μια επιχείρηση λιανικής πώλησης χρησιμοποιεί περιγραφικές αναλύσεις για να εξετάσει μοτίβα αγορών από προηγούμενα έτη προκειμένου να καθορίσει ποια προϊόντα μπορεί να είναι δημοφιλή το επόμενο έτος. Η εταιρεία μπορεί επίσης να εξετάζει δεδομένα υποστήριξης για να καταλάβει γιατί ένα συγκεκριμένο προϊόν ήταν δημοφιλές και αν αυτή η τάση συνεχίζεται, το οποίο θα τη βοηθήσει να προσδιορίσει αν χρειάζεται να συνεχίσει να έχει απόθεμα για αυτό το προϊόν.
Μια επιχείρηση μπορεί να προσδιορίσει εάν ένα συγκεκριμένο προϊόν ήταν δημοφιλές σε ένα συγκεκριμένο χρονικό διάστημα. Στη συνέχεια, μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτή την ανάλυση για να προσδιορίσει αν ορισμένες online προσπάθειες μάρκετινγκ ή δραστηριότητες στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης συνεισέφεραν στην αύξηση των πωλήσεων.
Μια υποκείμενη πτυχή της ανάλυσης δεδομένων είναι ότι μια επιχείρηση πρέπει να εμπιστεύεται τα δεδομένα της. Στην πράξη, η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων θα καταγράφει δεδομένα από αξιόπιστες προελεύσεις και θα τα διαμορφώνει σε κάτι που είναι αναλώσιμο, ουσιαστικό και κατανοητό για να σας βοηθήσει στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Η ανάλυση δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να κατανοούν πλήρως τα δεδομένα τους μέσω διαδικασιών και αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα, επιτρέποντάς τους να είναι βέβαιες για τις αποφάσεις τους.
Καθώς ο όγκος των δεδομένων μεγαλώνει, το ίδιο συμβαίνει και με την ανάγκη για αναλυτές δεδομένων. Ένας αναλυτής δεδομένων γνωρίζει πώς να οργανώνει πληροφορίες και να τις φιλτράρει σε κάτι ουσιαστικό και κατανοητό. Ένας αναλυτής δεδομένων γνωρίζει πώς να συγκεντρώσει τα σωστά δεδομένα και τι να κάνει με αυτά, με άλλα λόγια, πώς να βρίσκει τη λογική των δεδομένων στον όγκο των δεδομένων σας.