Аналитика данных

Что такое Аналитика данных?

Аналитика данных – это наука об анализе необработанных данных с целью сделать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком.

Методы анализа данных могут выявить тенденции и показатели, которые в противном случае были бы потеряны в массе информации. Затем эту информацию можно использовать для оптимизации процессов с целью 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 анализу данных, чтобы получить представление, которое можно использовать для улучшения ситуации.

Например, производственные компании часто записывают время выполнения, время простоя и очередь работы для различных машин, а затем анализируют данные, чтобы лучше планировать рабочие нагрузки, чтобы машины работали ближе к пиковой мощности.

Аналитика данных может сделать гораздо больше, чем просто указать на узкие места в производстве. Игровые компании используют аналитику данных, чтобы устанавливать графики вознаграждений для игроков, которые поддерживают активность большинства игроков в игре. Контент-компании используют одну и ту же аналитику данных, чтобы вы продолжали щелкать, смотреть или реорганизовывать контент, чтобы получить другое представление или еще один щелчок.

Процесс анализа данных включает несколько этапов:

  1. Первый шаг – определить требования к данным или способ их группировки. Данные могут быть разделены по возрасту, демографии, доходу или полу. Значения данных могут быть числовыми или делиться по категориям.
  2. Второй шаг в аналитике данных – это процесс их сбора. Это можно сделать с помощью различных источников, таких как компьютеры, онлайн-источники, камеры, источники из окружающей среды или через персонал.
  3. После того, как данные собраны, их необходимо организовать так, чтобы их можно было проанализировать. Организация может иметь место в электронной таблице или другом виде программного обеспечения, которое может принимать статистические данные.
  4. 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 до того, как они будут переданы аналитику для анализа.

[Важно: аналитика данных фокусируется на том, чтобы делать выводы на основе того, что аналитик уже знает.]

Ключевые моменты

  • 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 с необработанными данными для потребления человеком.
  • Аналитика данных помогает бизнесу оптимизировать его производительность.

Почему важна аналитика данных

Аналитика данных важна, потому что помогает компаниям оптимизировать свою деятельность. Внедрение его в бизнес-модель означает, что компании могут помочь снизить затраты, определяя более эффективные способы ведения бизнеса и храня большие объемы данных.

Компания также может использовать аналитику данных для принятия более эффективных бизнес-решений и помощи в анализе тенденций и удовлетворенности клиентов, что может привести к созданию новых – и более совершенных – продуктов и услуг. 

Типы аналитики данных

Аналитика данных делится на четыре основных типа.

  1. Описательная аналитика описывает, что произошло за определенный период времени. Увеличилось ли количество просмотров? Продажи в этом месяце выше, чем в прошлом?
  2. Диагностическая аналитика больше фокусируется на том, почему что-то произошло. Это требует более разнообразных входных данных и небольшого количества гипотез. Повлияла ли погода на продажи пива? Повлияла ли эта последняя маркетинговая кампания на продажи?
  3. Прогнозная аналитика переходит к тому, что, вероятно, произойдет в ближайшем будущем. Что случилось с продажами в последний раз, когда у нас было жаркое лето? Сколько погодных моделей предсказывают жаркое лето в этом году?
  4. Предписывающая аналитика предлагает курс действий. Если вероятность жаркого лета измеряется, поскольку среднее значение этих пяти погодных моделей превышает 58%, мы должны добавить на пивоварню вечернюю смену и арендовать дополнительный резервуар для увеличения производства.

Аналитика данных лежит в основе многих систем контроля качества в финансовом мире, включая неизменно популярную программу « Шесть сигм ». Если вы что-то неправильно измеряете – будь то ваш вес или количество дефектов на миллион в производственной линии – оптимизировать это практически невозможно.

Особые соображения: кто использует аналитику данных? 

Некоторые из секторов , которые приняли использование аналитики данных, включают индустрию путешествий и гостеприимства, где результаты могут быть быстрыми. Эта отрасль может собирать данные о клиентах и ​​выяснять, в чем заключаются проблемы, если таковые имеются, и как их исправить.

Здравоохранение сочетает в себе использование больших объемов структурированных и неструктурированных данных и использует аналитику данных для быстрого принятия решений. Точно так же отрасль розничной торговли использует огромные объемы данных для удовлетворения постоянно меняющихся требований покупателей. Информация, которую собирают и анализируют розничные торговцы, может помочь им выявлять тенденции, рекомендовать продукты и увеличивать прибыль.