Mikä on Data Analytics?
Tietoanalytiikka on tiede, jossa analysoidaan raakatietoja, jotta niistä voidaan tehdä johtopäätöksiä. Monet tietoanalyysin tekniikoista ja prosesseista on automatisoitu mekaanisiksi prosesseiksi ja algoritmeiksi, jotka toimivat ihmisravinnoksi tarkoitetun raakatiedon kautta.
Tietoanalyysimenetelmät voivat paljastaa trendejä ja mittareita, jotka muuten menetettäisiin tiedon massasta. Tätä tietoa voidaan sitten käyttää prosessien optimointiin lisäämään yrityksen tai järjestelmän yleistä tehokkuutta.
Data Analyticsin ymmärtäminen
Tietoanalytiikka on laaja termi, joka kattaa monenlaisia data-analyysejä. Minkä tahansa tyyppiselle informaatiolle voidaan suorittaa data-analyyttisiä tekniikoita saadaksesi käsityksen, jota voidaan käyttää asioiden parantamiseen.
Esimerkiksi valmistusyritykset tallentavat usein eri koneiden ajoaikoja, seisokkeja ja työjonoa ja analysoivat sitten tiedot työkuormituksen parempaan suunnitteluun, jotta koneet toimisivat lähempänä huipputehoa.
Tietoanalytiikka voi tehdä paljon muutakin kuin osoittaa tuotannon pullonkaulat. Peliyhtiöt käyttävät data-analytiikkaa asettaakseen palkkioaikataulut pelaajille, jotka pitävät suurimman osan pelaajista aktiivisia pelissä. Sisältöyritykset käyttävät monia samoja tietoanalyysejä pitämällä sinua napsauttamalla, katselemalla tai järjestämällä sisältöä uudelleen saadaksesi uuden näkymän tai toisen napsautuksen.
Tietojen analysointiin sisältyy useita eri vaiheita:
- Ensimmäinen askel on määritellä tietovaatimukset tai miten tiedot ryhmitellään. Tiedot voidaan erottaa iän, väestörakenteen, tulojen tai sukupuolen perusteella. Tietojen arvot voivat olla numeerisia tai jakaa luokkiin. Dataanalyysin toinen vaihe on prosessin kerääminen. Tämä voidaan tehdä useista lähteistä, kuten tietokoneista, verkkolähteistä, kameroista, ympäristön lähteistä, tai henkilöstön kautta. Kun tiedot on kerätty, se on järjestettävä, jotta sitä voidaan analysoida. Järjestäminen voi tapahtua laskentataulukossa tai muussa ohjelmistomuodossa, joka voi ottaa tilastotietoja. Tiedot puhdistetaan sitten ennen analysointia. Tämä tarkoittaa, että se on puhdistettu ja tarkistettu sen varmistamiseksi, ettei päällekkäisyyksiä tai virheitä ole ja ettei se ole epätäydellinen. Tämä vaihe auttaa korjaamaan virheet ennen kuin se jatkaa analysoitavalle data-analyytikolle.
Avainsanat
- Tietoanalytiikka on tiede, jossa analysoidaan raakatietoja, jotta niistä voidaan tehdä johtopäätöksiä. Tietoanalyysin tekniikat ja prosessit on automatisoitu mekaanisiksi prosesseiksi ja algoritmeiksi, jotka toimivat ihmisravinnoksi tarkoitetun raakatiedon yli. Tietoanalyysit auttavat yritystä optimoimaan suorituskykynsä.
Miksi Data Analytics on tärkeää
Tietoanalytiikka on tärkeää, koska se auttaa yrityksiä optimoimaan suorituskykynsä. Kun se otetaan käyttöön liiketoimintamallissa, yritykset voivat auttaa vähentämään kustannuksia tunnistamalla tehokkaampia liiketoimintatapoja ja tallentamalla suuria määriä tietoja.
Yhtiö voi myös käyttää data-analytiikkaa tehdä parempia liiketoimintapäätöksiä ja auttaa analysoimaan asiakassuuntauksia ja tyytyväisyyttä, mikä voi johtaa uusiin ja parempiin tuotteisiin ja palveluihin.
Tietoanalyysityypit
Tietoanalyysit jaotellaan neljään perustyyppiin.
- Kuvaileva analytiikka kuvaa mitä on tapahtunut tietyn ajanjakson aikana. Onko näyttökertojen määrä kasvanut? Onko myynti voimakkaampi kuin tässä kuussa? Diagnostinen analytiikka keskittyy enemmän siihen, miksi jotain tapahtui. Tähän sisältyy monipuolisempia tietosyöttöjä ja vähän hypoteesia. Vaikuttiko sää oluen myyntiin? Vaikuttiko tuorein markkinointikampanja myyntiin? Ennustava analytiikka siirtyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu lähitulevaisuudessa. Mitä myynnille tapahtui viimeksi, kun meillä oli kuuma kesä? Kuinka moni säämalli ennustaa kuumaa kesää tänä vuonna? Reseptoiva analytiikka ehdottaa toimintatapaa. Jos kuuman kesän todennäköisyys mitataan näiden viiden säämallin keskiarvona yli 58%, meidän pitäisi lisätä iltavuoro panimoon ja vuokrata ylimääräinen säiliö tuotannon lisäämiseksi.
Tietoanalyysit tukevat monia finanssimaailman laadunvalvontajärjestelmiä, mukaan lukien aina suosittu Six Sigma -ohjelma. Jos et mittaa jotain oikein - olipa se sitten painosi tai virheiden määrä miljoonassa tuotantolinjassa -, sitä on lähes mahdotonta optimoida.
Erityiset näkökohdat: Kuka käyttää Data Analyticsia?
Joihinkin tietoanalytiikan käyttöön ottaneisiin aloihin kuuluu matka- ja vieraanvaraisuusala, jolla käännökset voivat olla nopeita. Tämä toimiala voi kerätä asiakastietoja ja selvittää, missä mahdolliset ongelmat sijaitsevat ja kuinka korjata ne.
Terveydenhuollossa yhdistetään suuren määrän jäsennellyn ja jäsentämättömän datan käyttö ja käytetään data-analytiikkaa nopeiden päätösten tekoon. Samoin vähittäiskauppa käyttää runsaasti tietoja vastaamaan jatkuvasti muuttuviin ostajien vaatimuksiin. Tietokauppiaiden keräämät ja analysoimat voivat auttaa heitä tunnistamaan trendit, suosittelemaan tuotteita ja lisäämään voittoja.
