Полезность любого типа данных или источника данных зависит от типа выполняемой аналитики. Для некоторых предприятий анализ данных служит инструментом сбора разведданных в реальном времени и измерения производительности. Другой бизнес может использовать чисто описательную аналитику, которая фокусируется на профилировании, сегментации и идентификации потребителей. Более амбициозная версия аналитики данных связана с преобразованием данных в прогнозы - с вопросом не только о том, что есть, но и что будет. Наиболее быстро растущее применение данных в бизнес-аналитике известно как оптимизация, где различные типы данных сравниваются для максимизации эффективности в целевых результатах.
Данные важны, когда они превращаются в полезный инструмент. Чтобы представить это в перспективе, думайте о неочищенных данных так, как будто это неочищенная нефть: можно собирать огромные объемы данных, но их необходимо преобразовать в полезный продукт, который будет ценным в экономическом смысле. Приложение должно быть извлечено из данных. Роль бизнес-аналитики заключается в уточнении данных.
Рассмотрим следующий пример: компания ABC продает игрушечные машинки. Руководство решает, что оно хочет понять свой потенциальный рынок, но не может решить, какой тип данных собирать. Стоит ли смотреть на модели покупки в реальных автомобилях? Стоит ли проводить обзоры любимых игрушечных цветов для детей? Следует ли рассматривать этническую принадлежность, религию, пол или доход на целевом рынке?
Компания ABC, вероятно, не стала бы собирать данные о привычках своего потребителя. Похоже, что между покупкой ресторанов и игрушечных автомобилей не существует большой корреляции. Даже если его сотрудники обладали замечательными инструментами статистического моделирования и могли выполнять сложные эконометрические исследования, эти данные вряд ли будут важны.
Наиболее важными данными являются данные, которые обеспечивают наибольшее конкурентное преимущество. Данные по добыче и переработке не бесплатны. Компании должны искать данные, которые обеспечивают максимальную отдачу от инвестиций в бизнес-аналитику.
