Prowadzenie firmy to nie tylko wykonywanie codziennych zadań jak zwykle – celem jest stawać się coraz bardziej efektywnym każdego dnia. Optymalizacja procesów biznesowych jest kluczowa, jeśli chcesz, aby Twoja firma stała się konkurencyjna. Aby to osiągnąć, firmy muszą uczyć się na własnych błędach i tworzyć lepsze strategie biznesowe. Jak to robią? Odpowiedź leży w data analytics.
Wszystkie organizacje zbierają dane z wielu źródeł i w różnych formatach. Mogą wybierać spośród różnych narzędzi i technik do przechowywania, przetwarzania i analizy tych danych. Data analytics to dynamicznie rozwijająca się dziedzina. Business insights – przewidywania dotyczące przyszłości – są bardzo cenne. Wykorzystanie odpowiedniego typu data analytics może pomóc Ci łatwo wyprzedzić konkurencję. Możesz także wykorzystać naszą wiedzę na swoją korzyść – odwiedź nasze Data Science Services i dowiedz się, jak możemy Ci pomóc.
Dlaczego istnieje tak wiele rodzajów data analytics?
Każda branża wymaga innego podejścia i narzędzi analitycznych. Ważne jest, aby mądrze wybierać w zależności od wielkości firmy, ponieważ zaawansowane analytics solutions mogą być kosztowne. Zanim wybierzesz swoje analytics systems, musisz zastanowić się, jaki rodzaj danych przechowujesz. Czy masz wiele źródeł informacji? Czy zbierasz dane w różnych formatach? Wszystkie firmy mogą korzystać z data-driven insights for business, ale powinieneś dokładnie przemyśleć, jakie masz zasoby i jak zaawansowaną analizę chcesz, aby Twój system wykonywał. Aby przekształcić unstructured data w użyteczne insight, powinieneś wykorzystać big data analytics – to konieczność, jeśli masz do czynienia z ogromnymi ilościami danych, które trudno przetwarzać tradycyjnymi metodami.
Istnieją cztery typy data analytics:
- descriptive,
- diagnostic,
- predictive,
- prescriptive.
Każdy rodzaj big data analytics wykorzystuje inne techniki i odpowiada na inne pytania. Ich użycie pozwala lepiej zrozumieć swój biznes i branżę oraz podejmować właściwe decyzje.
Descriptive analytics – co dzieje się w mojej firmie?
Jeśli chcesz dowiedzieć się, co wydarzyło się w Twojej firmie w ostatnich okresach działalności, możesz użyć descriptive analytics. Może to być także pierwszy krok do bardziej zaawansowanej analizy, ponieważ pozwala wykryć nieścisłości w danych. Nie uzyskasz jednak informacji, dlaczego coś się wydarzyło ani co to spowoduje w przyszłości. Otrzymujesz po prostu obraz przeszłości.
Najlepszym przykładem takiego narzędzia jest popularny Google Analytics, który pozwala użytkownikom śledzić ruch na ich stronach internetowych. Otrzymujesz przegląd tego, co działo się na stronie w wybranym okresie – ilu ludzi ją odwiedziło, kim byli (dane demograficzne), jak długo trwały sesje czy z jakich urządzeń korzystano do przeglądania strony. Istnieje wiele takich narzędzi, prezentujących zebrane informacje na przejrzystym dashboardzie, dzięki czemu możesz je analizować.
Jakie techniki są wykorzystywane w descriptive analytics?
- Data aggregation – proces zbierania danych i prezentowania ich w formie podsumowanej.
- Data mining – poszukiwanie wzorców i odkrywanie wiedzy ukrytej w danych.
- Reporting – prezentacja wyników analizy w formie wizualnej lub tekstowej.
Jak firmy mogą korzystać z tego typu analytics?
Możesz uzyskać proste informacje o wielu rzeczach i procesach w firmie. Na przykład dział marketingu może dowiedzieć się, ilu i jakich użytkowników odwiedza stronę internetową lub profile w mediach społecznościowych. Następnie, po przeprowadzeniu analizy, marketing manager może zdecydować, jak zmodyfikować strategię marketingową, aby osiągnąć pożądane rezultaty. Producenci mogą sprawdzić miesięczne przychody z każdego produktu, aby zdecydować, na którym typie produktu się skupić. Możesz także użyć tego typu analytics do opisu preferencji klientów.
Diagnostic analytics – dlaczego pewne rzeczy dzieją się w mojej firmie?
Potrzebujesz głębszej analizy? Korzystając z diagnostic analytics, możesz dowiedzieć się, dlaczego coś się wydarzyło. Załóżmy, że jest małe zainteresowanie treściami publikowanymi na stronie lub firma doświadcza znacznego spadku sprzedaży w pewnym okresie. Diagnostic analytics pomaga dowiedzieć się, dlaczego. Ten rodzaj analytics zwykle wymaga dodatkowych źródeł danych, aby uzyskać pożądane business insights. Na przykład możesz zobaczyć, że wielu klientów wybrało popularny produkt i dodało go do koszyka, ale ostatecznie go nie kupiło. Możesz dowiedzieć się, że niektórzy klienci porzucili koszyk lub usunęli z niego produkt – pierwsze może oznaczać, że mieli problemy z finalizacją transakcji (np. przez wolne ładowanie platformy e-commerce lub nieintuicyjny interfejs), a drugie, że nie byli przekonani do zakupu.
Diagnostic analytics pozwala dowiedzieć się, jakie problemy należy naprawić lub jakie praktyki przynoszą pozytywne rezultaty. Techniki wykorzystywane w tym typie analytics to data mining i drill down – pozwalają użytkownikowi zagłębić się w konkretne warstwy analizowanych danych.
Przykłady diagnostic analytics:
Możesz użyć diagnostic analytics, aby dowiedzieć się, jakie praktyki przyniosły popularność w social media w przeszłości, a które kampanie marketingowe nie były skuteczne i dlaczego. Wnioski z tego typu analytics mogą być bardzo przydatne w e-commerce do określenia, czy Twoja platforma działa efektywnie.
Predictive analytics – prognozowanie przyszłości branży
Predictive analytics to dość zaawansowane rozwiązanie – ma na celu przewidzenie, co wydarzy się w Twojej firmie lub branży. Jak to działa? Analitycy projektują predictive models i wykorzystują trendy z przeszłości do prognozowania możliwych przyszłych zdarzeń. Business insights uzyskane w ten sposób są bardzo przydatne przy tworzeniu strategii biznesowych. Twoi analitycy mogą dowiedzieć się, kiedy sprzedaż prawdopodobnie spadnie lub kiedy wzrośnie popyt na niektóre produkty. Predictive modeling może być także wykorzystywany przez firmy, które (np. Uber) stosują dynamic pricing.
Jakie metody są wykorzystywane w predictive analytics?
- Machine learning – modele ML rozpoznają wzorce ukryte w danych i dokonują predykcji.
- Quantitative analysis – metoda wykorzystująca modelowanie matematyczne i statystyczne do zrozumienia zachowań.
- Regression analysis – metoda pozwalająca zidentyfikować czynniki wpływające na niektóre procesy w firmie.
Czego możesz się dowiedzieć, korzystając z predictive analytics?
Wiele branż może korzystać z predictive analytics. W ochronie zdrowia może pomóc przewidzieć ryzyko zachorowania określonej grupy pacjentów, dzięki czemu klinika może opracować strategię zapobiegania lub minimalizacji ryzyka. Jest szeroko stosowana w sektorze finansowym do określania ryzyka klientów ubezpieczeniowych – dzięki temu firmy ubezpieczeniowe mogą formułować odpowiednie warunki dla każdego klienta. Wszyscy korzystamy z predictive analytics na co dzień – prognozowanie pogody poprawiło się dzięki predictive models. Predictive analytics może być używana do zwiększenia skuteczności kampanii marketingowych, kierując je do klientów, którzy najprawdopodobniej kupią dany produkt. W rzeczywistości ten rodzaj analytics może być przydatny w każdej branży.
Prescriptive analytics – znajdź sposób, by to zrealizować
Podczas gdy trzy poprzednie typy analytics dają informacje o tym, co, dlaczego i czy coś się wydarzyło/wydarzy, prescriptive analytics pomaga ustalić, co należy zrobić, aby osiągnąć pożądane rezultaty. Odpowiedzi, które otrzymujesz, to:
- Jak możesz wykorzystać przyszłe zdarzenia?
- Jak powinieneś działać, aby zwiększyć zyski?
- Co zrobić, aby uniknąć przyszłych problemów, które mogą dotknąć Twoją branżę?
To najbardziej złożony typ analytics, jaki możesz wykonać, aby uzyskać business insights dla swojej firmy. Otrzymujesz faktyczne instrukcje, jak działać, by odnieść sukces.
Jakie techniki są wykorzystywane w prescriptive analytics?
- Artificial intelligence – AI wykorzystuje zbiory danych do nauki wzorców i przewidywania przyszłości Twojej firmy i branży.
- Statistical methods – matematyczne formuły, modele i techniki służą do wydobywania ważnych informacji z danych.
- Recommendation engines – systemy te sugerują najlepsze rozwiązania, wykorzystując określone algorytmy i dane.
- Simulation analysis – w tym procesie wykonywane są liczne obliczenia, aby poznać możliwe skutki wybranych działań.
- Operations research – polega na rozkładaniu problemów na podstawowe elementy i rozwiązywaniu ich w kilku krokach za pomocą analizy matematycznej.
Jak możesz skorzystać z prescriptive analytics?
Można ją stosować w każdej firmie do planowania długoterminowego. Korzystają z niej przedsiębiorcy. Być może Ty także możesz skorzystać z najwyższej jakości business insights?
Jakiego typu business analytics potrzebuje Twoja firma i jak je wdrożyć?
Aby wybrać najlepsze podejście i narzędzia data analytics, musisz dokładnie przeanalizować potrzeby swojej firmy. Zastanów się, jakiego rodzaju data analytics już używasz i jak ważne jest dla Ciebie uzyskanie naprawdę głębokich business insights.
Jeśli nie masz pewności, jakie rozwiązanie analityki biznesowej będzie Ci najlepiej służyć - skontaktuj się z nami.
Zarządzanie jakością danych: najlepsze praktyki i narzędzia.
