Что такое аналитика данных?
Аналитика данных - это наука об анализе необработанных данных с целью сделать выводы об этой информации. Многие из методов и процессов анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают над необработанными данными для потребления человеком.
Методы анализа данных могут выявить тенденции и показатели, которые в противном случае были бы потеряны в массе информации. Эта информация может затем использоваться для оптимизации процессов для повышения общей эффективности бизнеса или системы.
Понимание аналитики данных
Аналитика данных - это широкий термин, охватывающий множество различных типов анализа данных. Любой тип информации может быть подвергнут методам анализа данных, чтобы получить представление, которое можно использовать для улучшения ситуации.
Например, производственные компании часто записывают время выполнения, время простоя и очередь на работу для различных машин, а затем анализируют данные, чтобы лучше планировать рабочие нагрузки, чтобы машины работали ближе к пиковой производительности.
Аналитика данных может сделать гораздо больше, чем просто указать на узкие места в производстве. Игровые компании используют аналитику данных, чтобы установить графики вознаграждений для игроков, которые поддерживают большинство игроков в игре. Компании, работающие с контентом, используют одну и ту же аналитику данных, чтобы вы продолжали щелкать, просматривать или реорганизовывать контент, чтобы получить другое представление или другой клик.
Процесс, включенный в анализ данных, включает в себя несколько различных этапов:
- Первым шагом является определение требований к данным или того, как данные группируются. Данные могут быть разделены по возрасту, демографии, доходу или полу. Значения данных могут быть числовыми или разделяться по категориям. Второй этап анализа данных - это процесс сбора данных. Это может быть сделано с помощью различных источников, таких как компьютеры, онлайн-источники, камеры, источники окружающей среды или через персонал. Как только данные собраны, они должны быть организованы так, чтобы их можно было проанализировать. Организация может осуществляться в виде электронной таблицы или другого программного обеспечения, которое может принимать статистические данные. Затем данные очищаются перед анализом. Это означает, что он очищается и проверяется, чтобы убедиться, что нет дублирования или ошибок, и что он не является неполным. Этот шаг помогает исправить любые ошибки, прежде чем перейти к анализируемому аналитику данных.
Ключевые вынос
- Аналитика данных - это наука об анализе необработанных данных с целью сделать выводы об этой информации. Методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают над необработанными данными для потребления человеком. Аналитика данных помогает бизнесу оптимизировать свою производительность.
Почему аналитика данных имеет значение
Аналитика данных важна, потому что она помогает компаниям оптимизировать свои показатели. Внедрение этого в бизнес-модель означает, что компании могут помочь сократить расходы путем определения более эффективных способов ведения бизнеса и хранения больших объемов данных.
Компания также может использовать аналитику данных, чтобы принимать лучшие бизнес-решения и помогать анализировать тенденции и удовлетворенность клиентов, что может привести к появлению новых и более качественных продуктов и услуг.
Типы аналитики данных
Аналитика данных делится на четыре основных типа.
- Описательная аналитика описывает, что произошло за определенный период времени. Количество просмотров возросло? Продажи сильнее в этом месяце, чем в прошлом? Диагностическая аналитика больше фокусируется на том, почему что-то произошло. Это включает в себя более разнообразные ввод данных и немного гипотез. Влияла ли погода на продажи пива? Повлияла ли эта последняя маркетинговая кампания на продажи? Прогнозная аналитика движется к тому, что, вероятно, произойдет в ближайшем будущем. Что случилось с продажами в прошлый раз, когда у нас было жаркое лето? Сколько погодных моделей предсказывают жаркое лето в этом году? Предписательная аналитика предлагает курс действий. Если вероятность жаркого лета измеряется, поскольку среднее значение для этих пяти моделей погоды превышает 58%, мы должны добавить вечернюю смену на пивоваренный завод и арендовать дополнительный резервуар для увеличения производительности.
Аналитика данных лежит в основе многих систем контроля качества в финансовом мире, в том числе популярной программы Six Sigma. Если вы что-то не правильно измеряете - будь то ваш вес или количество дефектов на миллион в производственной линии - это почти невозможно оптимизировать.
Особые соображения: кто использует Data Analytics?
Некоторые из секторов, которые приняли использование аналитики данных, включают индустрию путешествий и гостеприимства, где обороты могут быть быстрыми. Эта отрасль может собирать данные о клиентах и определять, в чем заключаются проблемы, если таковые имеются, и способы их устранения.
Здравоохранение сочетает в себе использование больших объемов структурированных и неструктурированных данных и использует анализ данных для принятия быстрых решений. Аналогичным образом, отрасль розничной торговли использует обширные объемы данных для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей покупателей. Ритейлеры, собирающие и анализирующие информацию, могут помочь им определить тенденции, рекомендовать продукты и увеличить прибыль.
