Prowadzenie przedsiębiorstwa wymaga podejmowania szeregu istotnych decyzji i przyjmowania strategii działania. W biznesie na najwyższym poziomie krytyczne wręcz znaczenia ma analiza danych. Co warto wiedzieć o tym procesie? Jak wygląda w praktyce i jakie ma zastosowanie?
Czym jest analiza danych
Analiza danych jest procesem, który polega na sprawdzaniu, porządkowaniu, przekształcaniu i modelowaniu danych. Celem tych działań jest zdobycie użytecznych informacji, ale nie tylko. Analiza danych jako proces przetwarzania danych pozwala uzyskanie informacji oraz użytecznych wniosków, przez co wspiera cały proces decyzyjny. Tak ujęta analiza danych zakłada, że liczby i dane nabierają znaczenia dopiero wówczas, gdy zostaną przetworzone i zinterpretowane. Dopiero wówczas stają się kluczową informacją, którą z kolei można wykorzystać do prowadzenia przedsiębiorstwa.
Cykl życia danych
Jak jednak wygląda proces organizacji i wykorzystywania danych? Odpowiednie zarządzanie cyklem życia informacji pomaga w kontrolowaniu informacji biznesowych przez cały ich cykl życia, od utworzenia po skasowanie. W tym momencie warto rozwinąć pojęcie cyklu życia danych. Są to kolejno: tworzenie, przetwarzanie, analiza, użytkowanie (działanie). Naturalnym ostatnim elementem cyklu jest moment, w którym dane przestają być użyteczne.
- Tworzenie – to etap uwzględniający powstanie danych w firmie (na przykład za pomocą księgowych czy analityków) lub poza firmą (na przykład w momencie pozyskania raportu) i przenoszone do systemu, w którym mogą być finalnie przechowywane.
- Przetwarzanie – to etap obejmujący przygotowanie danych do wykorzystania oraz przechowywanie informacji w systemie dostępnym dla użytkowników
- Analiza – a zatem modelowanie danych i tworzenie algorytmów.
- Działanie – po wykonaniu wcześniejszych akcji dane mogą zostać użyte, a więc można przejść do działania.
Cztery rodzaje analizy danych
Przekształcenie otrzymanych danych w analitykę biznesową, którą następnie można wykorzystać do działania dotychczas wymagało, aby były one zinterpretowane przez ekspertów lub analityków danych. Współcześnie korzysta się także z rozwiązań automatyzujących te działania.
Samą analizę danych można podzielić na cztery rodzaje:
- analiza deskryptywna – będąca podsumowaniem i wizualizacją danych historycznych
- analiza diagnostyczna – identyfikuje tendencje i przyczyny zaistnienia określonego procesu. Analiza historyczna pokazuje: co się już wydarzyło. Diagnostyczna zaś próbuje dociec przyczyn tego zdarzenia.
- analiza predykcyjna – identyfikuje tendencje z przeszłości i na ich podstawie generuje najbardziej skuteczne prognozy na przyszłość.
- analiza preskryptywna – to najbardziej zaawansowana metoda analizy danych opierająca się na analityce uczenia maszynowego i sieciach neuronowych.
Narzędzia do analizy danych
Narzędzia do analizy danych pozwalają na zaawansowaną i dynamiczną analizę samych danych, jak i trendów, a także odnajdywanie zależności zachodzących pomiędzy danymi zjawiskami. Choć współczesne narzędzia są niezwykle zaawansowane technologicznie, jednocześnie są także niezwykle proste w obsłudze. Pozwalają jednocześnie na optymalizację procesów decyzyjnych oraz usprawniają tworzenie długoterminowych strategii. Najpopularniejsze z nich to:
- Qlik Sense – narzędzie self-service, które nie angażuje działu IT. Zaletami Qlik Sense są przede wszystkim: krótki czas ładowania raportu, funkcja drag&drop, tworzenie responsywnych kokpitów menadżerskich.
- QlikView – narzędzie szybkie i współpracujące z każdym źródłem informacji. Posiada zaawansowane funkcje kastomizacji oraz funkcję pracy zespołowej, która pozwala wspólne tworzyć i analizować raporty.
- Microsoft Power BI – narzędzie self-service. Umożliwia tworzenie raportów menadżerskich oraz analiz w czasie rzeczywistym.
- Tableau – narzedzie self–service. Ma funkcję drag&drop umożliwiająca tworzenie wizualizacji i dashboardów menadżerskich.
Więcej na temat narzędzie do analizowania danych przeczytać można na stronie: https://businessintelligence.pl/narzedzia-do-analizy-danych/
Analiza danych w różnych branżach
Nowoczesne narzędzia do analizy danych umożliwiają zoptymalizowanie wielu procesów w firmie, zwiększenie wydajności oraz opłacalności działań. Gdzie szczególnie istotna będzie szczegółowa analiza danych?
Analiza danych znajdzie zastosowanie w sektorach nowych technologii, finansów, marketingu, przemysłu, logistyki, telekomunikacji czy ochrony zdrowia i medycyny.
W jednych branżach będzie użyteczna do analizy zachowań konsumenckich czy tworzenia strategii promocyjnych, w innych – do optymalizacji procesów logistycznych, w jeszcze innych do usprawniania produkcji.
Podsumowanie
Informacje – aby były przydatne – powinny być odpowiednio usystematyzowane, przetworzone i poddane analizie. Wnioski zaś powinny być przedstawione czytelnie oraz w sposób pozwalający na łatwe zastosowanie ich w strukturze przedsiębiorstwa. Aby mieć pewność, że wszystkie procesy przebiegają prawidłowo warto wykorzystać narzędzia do analizy danych typu business intelligence.
Więcej na ten temat przeczytać można tu: https://businessintelligence.pl/
OLI
